RESEARCH 研究情報｜谷口忠大Home Page（たにちゅー・どっと・こむ）

本研究では，多モードを有する自動化機械に対するユーザの学習過程およびモード認識過程を，モジュール型学習機構を用いてモデル化する事により，ヒューマンエラーの代表例の一つである人間のモード誤認識(mode error)の発生を予測出来る事を示した．

人間はモード認識を行う際には（１）モード遷移則についての知識と記憶，（２）ヒューマンインターフェイス上の表示，（３）操作上のダイナミクス（入出力関係）の三つを主な手掛りにしていると考えられるが，本研究では（３）に特に注目しモデリングを行った．

具体的には，ACC(Adaptive Auto Cruise)機能を有した自動車を実験題材にとりあげ，簡易ドライビングシミュレータ（図８）を用いた認知実験と，その結果に基づくシミュレーション実 験を行った．人間の運転履歴を記録し，これを用いて，人間の小脳周辺に獲得されるといわれる複数の状態予測器（複数内部モデル:Multiple internal models）をモデル化したモジュール型学習機構に学習とモード認識を行わせた．結果，全時間の内，約８０％の時間で学習器のモード認識は人間のモード 認識に一致し，また，誤認識に限っては約５０％の時間で人間と同様にモード誤認識を発生させた．これにより，複数内部モデルによるモード認識の表現の妥当 性が示された．

ま た，上記（１）～（３）全ての手掛りを扱う，モード認識モデルとしてTransitional Mixture of Expertsを提案した．この学習器を用いる事で，統計的学習を通じてモード遷移事象を含んだモード認識機構が学習される事は示されたが，しかし，人間 の認知実験との比較を通した検証は充分になされておらず，今後の研究を要する．

関係する論文

1. 谷口忠大，椹木哲夫，堀口由貴男
   “他者理解の記号過程と自動化に求められる社会知”
   計測と制御, Vol.46 (12), pp. 945-950 .(2007)
2. 田中勇作，谷口忠大，堀口由貴男，中西弘明，椹木哲夫，
   ” 多モード自動化機械に対するユーザの複数内部モデルの動的構成過程に関する研究”，
   第34回知能システムシンポジウム資料，, pp.307–312， .(2007)