情報伝達効率に基づく概念形成機構の解析

摘要

人間はいくつもの事例と出会う中から，それらを分類し，例えば「動物」，「果物」といった概念を構成する．また，それらの間の関係から概念を例えば概念階層として構造化する．Fisherはコミュニケーションの際の情報伝達効率最適化が有用な概念構造構築の鍵であるという考え方を基に概念分類の機械アルゴリズムを提案した。 その機械は経験した事例の特徴から自動的に新しい概念構造を形成する。 本研究は人間の概念分類に関する心理学データをその機械に適用し，アルゴリズムが人間の分類を説明できること，及び情報量エントロピーを用いた式を使ってもそのアルゴリズムが有効に機能することを示した。 また，情報量を用いた場合とそうでない場合における機械の挙動の違いについて解析して，情報伝達を考慮した概念構造形成に関わる条件式を導いた。