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予測的符号化の原理による心性の創発と共有

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サイト概要

「予測的符号化の原理による心性の創発と共有」とは

日本学術振興会:課題設定による先導的人文学・社会科学研究推進事業:領域開拓プログラムの課題設定A〈「認知科学的転回」とアイデンティティの変容〉で採択されましたプロジェクト、「予測的符号化の原理による心性の創発と共有」の公式サイトです。このプロジェクトでの研究成果の公開のほか、ブログにて随時、参加研究者が取り組んでいること・成果について公開していきます。

期間延長が決定しました!

(令和2年〜4年度まで)

研究概要

  本研究は,認知科学グループ,人文学グループ,テキストマイニング・グループを設定し, それぞれのグループが下記の内容を,緊密に相互連携しつつ推進する。
1.認知科学グループ
(1)認知科学の方法による実験研究 2名の参加者ペアが互いの運動を同調させる課題を行い,行動,脳波,生理反応,発話をウ ェアラブルな装置により測定する。得られたデータを,数理モデル(強化学習モデル)と機械 学習により解析し,知覚と運動の予測的符号化が,行動,脳活動,生理反応の同期を誘発し, 相互への影響を起こして,それにより感情などの心性が創発され共有される過程の,最も基礎 的なメカニズムを解明する。

(2)構成論的アプローチ 社会現象を多数の主体間の相互作用で生じる創発的現象と捉え,対象とするシステムを数理 モデルとして創りコンピュータ・シミュレーションを行うことで理解しようとする研究を,構 成論的アプローチ(constructive approach)と呼ぶ。1.,2.で得られた理論的仮説や実証 的知見を基に数理モデルを作成し,シミュレーションを行って,感情や価値観などの心性が創 発され社会に共有されていく要件と,そのメカニズムを解明する。
 2.人文学の方法による文献研究 人文学グループのメンバーが各自の領域において仮説を設定し(18世紀自然研究における身 体観,哲学における心身問題,19世紀イギリス自然科学における感情の概念,近現代芸術史に おける身体像モデル),文献を仮説検証的に読み解いて,内的モデルにより心性が創発され, それが共有されることで時代精神が形成され,さらに時代の変遷によりそれらが変容していく 過程を,予測的符号化の原理に照らして明らかにする。
 3.テキストマイニングによる言語データの解析 言語データを統計的に解析する情報学の手法をテキストマイニング(text mining)と呼ぶ 。従来は単語の頻度や単語間の共起の解析が主体であったが,人工知能技術の発展により,言 語データの潜在的構造を解析する可能性が生まれてきた。これらの最新技法により,実験研究 で得られた発話データと文献テキストを解析し,心性の創発と共有の背後にある隠れた言語構 造の発見を試みる。