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幼児の知識獲得メカニズムを活用したAI Applying insights from human infant learning to AI

構成メンバー

People

研究リーダー Project Leader
辻 晶 講師 Sho Tsuji Senior Lecturer
東京大学 ニューロインテリジェンス国際研究機構 International Research Center for Neurointelligence, The University of Tokyo

ビデオ

Movie

課題

Challenges

赤ちゃんの驚くべき言語学習能力 The Amazing Language Learning Ability of Babies

赤ちゃんの言語学習は、既存のAIシステムの追従を許さないほどの驚くべき能力です。
AIが人と同じように言葉を操るのはとても難しいことです。その為には、膨大なデータ量と学習コストが必要ですが、人間の赤ちゃんはその成長につれて自然に言葉を話せるようになります。この驚異的な赤ちゃんの言語学習の仕組みを理解し、そのモデルを人工知能に適用することが出来れば、AIを更なるステージに発展させることが出来るはずです。このような脳科学や認知科学などからインスパイアされた古くて新しい人工知能研究アプローチは、未来のAIを担う様々な手法の源泉として改めて世界的に注目を集めていますが、赤ちゃんの言語習得をモデルにしたコンピューターの設計は、この分野でも最先端の取り組みとして注目されています。しかし、この赤ちゃんの驚異的な学習能力の複雑な機序は、今のところ十分に理解されておらず、人工的に模倣することは非常に困難です。

Human infants’ ability to learn language is an amazing skill that is unrivaled by existing AI systems.
In order for AI to learn and use language in the same way as humans do, it requires massive amounts of data. On the other hand, human infants learn to speak naturally as they grow up. Understanding the mechanisms behind infants’ amazing language learning ability and applying these to artificial intelligence models would enable us to take current AI approaches to the next level. Such neuro- and cognitive science inspired approaches to artificial intelligence are once again attracting interest around the world, and among those proposals to design computational models based on how infants’ language acquisition process are spotlighted as cutting-edge initiatives in this area. However, the complex mechanisms underlying infants’ amazing learning abilities have yet to be understood adequately, as they are to date very difficult to imitate artificially.

研究の内容

Details of Project

赤ちゃんの言語習得の謎 The Mystery of Infants’ Language Learning Ability

赤ちゃんはどのようにして、驚くべきスピードと効率で言語を習得しているのでしょうか? 赤ちゃんの素晴らしい学習能力には、母親をはじめとする赤ちゃんの周りの環境、すなわち社会的な環境要素が極めて重要な役割を担っていることが知られています。しかし、それら社会的環境要素が実際にどのように学習に影響を与えているのか、その複雑な仕組みはよく分かっていません。プロジェクトチームは、赤ちゃんの言語習得の仕組み、特に学習における社会的相互作用の役割を理解することで、乳幼児期の言語発達に関する理論構築を目指しています。

So how do babies actually learn a language with such incredible speed and efficiency? It is a known fact that infants’ social environment, for instance the mother, plays a crucial role in the amazing learning skills of babies. However, we have yet to understand the complex mechanism of how such social environmental factors actually influence learning. Our project team aims to establish a theory of early language development by understanding the mechanism of language learning in babies, in particular the role of social interaction in learning.

双方向視線追跡法(two-way gaze-contingent eye-tracking method) Two-Way Gaze-Contingent Eye-Tracking Method

本研究では、乳幼児の学習における社会的相互作用の役割を深く理解するために、双方向視線追跡法(two-way gaze-contingent eye-tracking method)に基づいた新たな実験方法を独自に確立します。この双方向視線追跡法は、被験者である赤ちゃんと大人に対し、双方の視線をそれぞれのスクリーン上で互いに追従することでインタラクションを行える実験システムです。この構成によって、二重相互作用が学習に及ぼす影響について、その複雑なダイナミクスを維持しながらも、二次元の管理可能な形態で実験・評価することが可能になりました。また、同一システムで様々な種類の学習シーケンスを評価できる点でも優れています。例えば、このシステムを使うことで、視線誘導による対話的学習と非対話的学習の比較実験を行ったり、クロスモーダルな音と物体の関連付け学習を行ったりといったように、様々な実験が実施可能です。

In this project, we established a unique new experimental method based on two-way gaze-contingent eye-tracking in order to gain an in-depth understanding of the role of social interaction in infant learning. Our experimental system simultaneously tracks the gaze of both the infant participant and an adult interaction partner on their respective screens, thereby recording their gaze interaction. This configuration enables the experimental assessment of the effects of dyadic interaction on learning while maintaining their complex dynamics, but reduced to a two-dimensional manageable format. Moreover, we will be able to evaluate various types of learning sequences with this set-up. For example, we can compare the effect of interactive and non-interactive scenarios, and the effects of such scenarios on learning of cross-modal associations between sounds and objects.

価値・期待

Values / Hopes

本研究プロジェクトが切り開く未来の可能性 Future Possibilities Created by This Project

本研究プロジェクトにより生成された実験データは、乳幼児の言語学習における社会的相互作用のダイナミクスついて明らかにする為の手がかりとなるばかりか、エージェントベースのAIシステムの礎として、インタラクティブなシーケンスの動的特性をモデル化して理解するのに役立つことが期待されています。これによって、将来的には幼児の為の革新的な教育方法を確立したり、ビデオ通話システムのような対話型のデジタルソリューションにも応用したりすることが可能です。
このプロジェクトは、現在のAIの欠点を顕在化し更なる道を切り開く可能性を秘めています。現在の機械学習が独立した学習形態に依存しているのに対し、人間は対話的な学習から能力を獲得します。ここから得られた知見を活用することで、現行の機械学習の更なる発展に寄与するだけでなく、対話的な学習形態をもつ新たなAIの設計に道を切り開く可能性が有ります。

The experimental data generated by this project is expected to not only provide clues for elucidating the dynamics of social interaction in infant language learning but serve as the foundation of agent-based AI systems for modeling and understanding the dynamic characteristics of interactive sequences. Moving forward, it may help establish innovative educational methods for young children and to apply them to interactive digital solutions such as video chat systems.
More speculatively, the unique contribution of this project would be to put the shortcomings of current AI systems into sharper relief: current AI methods rely on decoupled forms of learning, whereas human capacities depend on interactive forms of learning. Accordingly, the project could provide insights that pave the way toward the design of a not only developmentally-inspired, but more interaction-centered form of AI.