機能的階層性を利用した目標指向行動の生成モデル—カオスニューラルネットを利用した新規な行動の生成

摘要

本研究では、学習した行動を基に、それらを組み合わせることで、与えられた目標状態に到達するための行動を生成する構成論的な神経回路モデルを提案した。このモデルをロボットに実装して実験を行った結果、(1)教示した行動に関しては、学習過程で得られた初期値を用いることでそれぞれの行動を再生成する事が出来た、また(2) これらの教示された行動を組み合わせることで、与えられた目標状態に到達する新奇な行動イメージを生成する事が出来た。さらに、(3) この新奇な行動の生成は非常に不安定であり(4) 追加学習を行うことで、これを安定化できることを示した。