[論文レビュー] Symbol Emergence in Cognitive Developmental Systems: a Survey

Tadahiro Taniguchi, Emre Uğur+9 more|arXiv (Cornell University)|Jan 26, 2018

Language and cultural evolution参考文献 117被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、認知発達システムにおける記号の出現を中心的課題として提起し、人間社会における記号が事前に定義されているのではなく、社会的相互作用を通じて動的に進化することを主張する。記号学、発達ロボティクス、認知科学の知見を統合し、内部表現と社会的ダイナミクスの両方を含む多面的な問題として記号の出現を位置づけ、共有体験と相互の信念に基づく記号学習を促進するシステムの必要性を提唱する。

ABSTRACT

Humans use signs, e.g., sentences in a spoken language, for communication and thought. Hence, symbol systems like language are crucial for our communication with other agents and adaptation to our real-world environment. The symbol systems we use in our human society adaptively and dynamically change over time. In the context of artificial intelligence (AI) and cognitive systems, the symbol grounding problem has been regarded as one of the central problems related to {\it symbols}. However, the symbol grounding problem was originally posed to connect symbolic AI and sensorimotor information and did not consider many interdisciplinary phenomena in human communication and dynamic symbol systems in our society, which semiotics considered. In this paper, we focus on the symbol emergence problem, addressing not only cognitive dynamics but also the dynamics of symbol systems in society, rather than the symbol grounding problem. We first introduce the notion of a symbol in semiotics from the humanities, to leave the very narrow idea of symbols in symbolic AI. Furthermore, over the years, it became more and more clear that symbol emergence has to be regarded as a multifaceted problem. Therefore, secondly, we review the history of the symbol emergence problem in different fields, including both biological and artificial systems, showing their mutual relations. We summarize the discussion and provide an integrative viewpoint and comprehensive overview of symbol emergence in cognitive systems. Additionally, we describe the challenges facing the creation of cognitive systems that can be part of symbol emergence systems.

研究の動機と目的

• 記号の接地問題を、静的でない記号的AIに代わる動的で社会的に共同して構築される記号システムを重視する記号の出現へと再定式化すること。
• 現在のAIシステムが事前に定義された記号や固定された言語的知識に依存しているため、自然な人間-ロボットインタラクションを妨げるという限界を是正すること。
• 記号学、発達心理学、神経科学、機械学習の知見を統合し、生物的および人工認知システムにおいて記号がいかに出現するかを理解すること。
• 相互作用、共有体験、相互の信念形成を通じて記号を学び・共同で創出できる認知システムを構築するうえでの主な課題を特定すること。
• 記号の出現を、人工認知システムの発展および人間-ロボット協働の観点から、補助的ではなく中心的課題として提唱すること。

提案手法

• 記号の定義を記号的AIを越えて拡張するために、記号学（例：パーセーの記号理論）の理論的枠組みを統合する。
• 生物学、認知科学、ロボティクス、AIにおける記号の出現に関する歴史的で多分野に跨る発展をレビューし、分野間の接点を強調する。
• 二重の視点を提唱する：記号の出現は内部的認知発達としても、社会的相互作用を通じた社会的レベルの進化としても捉えられる。
• マルチモーダルなセンサモータデータ統合と階層的抽象化の役割を強調し、記号の現実世界経験への根拠づけを促進する。
• 共有信念体系を、言語的および非言語的信念が共に進化する記号的コミュニケーションの基盤として導入する。
• 事前にプログラムされた記号セットに依存するのではなく、相互作用に基づいて自律的に記号を生成・精錬できる機械学習手法の導入を提唱する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人工認知システムにおける記号システムは、事前に定義されているのではなく、発達的プロセスを通じてどのように出現するのか？
• RQ2 共有信念と相互理解は、人間とロボットの間で記号的コミュニケーションを可能にする上で果たす役割は何か？
• RQ3 認知システムは、人間の言語や社会的象徴の動的で適応的な性質を反映する形で、記号をどのように表し・使用するよう学ぶのか？
• RQ4 センサモータ経験とマルチモーダルデータ統合は、根拠付けられた抽象的記号の出現にどのように寄与するのか？
• RQ5 人工システムは、記号ベースのコミュニケーションにおいて人間の信念を推論・調整できる、心の理論に類似したメカニズムをどのように開発するのか？

主な発見

• 記号の出現は、知覚に記号を根拠づける問題にとどまらず、社会的相互作用を通じた動的で共同的に構築される記号システムの進化を含む。
• 現在のAIおよびロボティクスシステムは、共有体験や信念形成のない固定された開発者定義の記号システムに依存しているため、自然な人間-ロボットインタラクションを実現できない。
• 記号学理論と認知発達システムの統合により、記号は静的ではなく、繰り返し文脈に依存する相互作用から生じることが明らかになった。
• 言語的および非言語的知識を含む共有信念体系は、曖昧さの解消と現実世界環境における効果的なコミュニケーションの実現に不可欠である。
• 記号の出現を可能にする認知システムは、センサモータデータの階層的抽象化と、信念推論および相互理解のメカニズムを統合する必要がある。
• 記号の出現は補助的課題ではなく、人間と同様に学び、共に進化する真の認知的で人間らしい人工システムの開発にとって中心的である。