研究分野
ロボティクス
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O2-003本研究では，2種類のロボットの静止画や動画を，59名の参加者に呈示し，それぞれに対する擬人化に関して質問紙への回答を求めた。その結果，ロボットへの心的状態の帰属には，外見と動作の相互作用も見られ，見た目が簡素なロボットは機械的な動作でもポジティブに評定されるが，見た目がヒトに近い人間的なロボットは，人間的な動作を見せることで，ようやく心的状態の帰属にポジティブな影響を及ぼすことが示唆された。
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P2-031エージェントが形成したカテゴリに紐付けられたサインを名付けゲームによって共有する状況を考える．受容確率がメトロポリス・ヘイスティングス(MH)法により決まるなら，二者間の記号創発がベイズ推論と等価になる． 実際の人間に名付けゲームを行わせ，MH法に基づく受容確率と比較することで，人間の記号論が前述の理論によって説明可能かどうか検証した．結果，人間はある程度MH法に基づく受容確率に依存してサインの受容を行っていることが示唆された．
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P2-034A多自由度・高次元系の運動制御に強化学習手法が適用されている．強化学習は，報酬を最大化する制御則を学習する枠組みである．報酬をコスト関数とすれば，最適制御の枠組みと近い．制御器が取り得る軌道は無数に存在する．無数の軌道から 1 つを選択する，つまり不良設定問題は最適制御における最大化問題である．本研究は，不良設定問題を解決する身体運動の制御機構を基に，多関節制御器のための新たなカリキュラム学習の枠組みを提案する.
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P2-054本研究では，ロボットが道徳的行為者となり得る3条件をシナリオの文章で操作し，そこで説明されたロボットが行った道徳的判断に対する評価や反応を検討した．3条件とは，認知行動する存在，特定の一人称的存在，共同的存在である．実験で参加者は，これら3つの条件の有無を変えたロボットについての4種類のシナリオを読んだ．結果，各シナリオは3つの条件の有無を操作できていたと解釈されたが，道徳的判断への評価について，シナリオ間での差はみられなかった．