自然：機械が人間の言語の出現を促進する

今週ネイチャー誌に掲載された科学報告で、研究者らはロボットが人間の言語の生成を促進できることを発見した。

この報告書の重要性は、言語発達の遅れや語彙の想起に困難を抱える臨床集団や、言語生産を強化する必要のある教育環境において、ロボットが非常に重要な役割を果たす可能性があるということです。

さらに、この記事で明らかにされた共有表現と言語促進メカニズムは、ソーシャルロボットの認知アーキテクチャに統合され、人間と言葉で対話する際のコミュニケーションスキルを向上させる可能性があります。

これまでの研究では、ロボットは動き、社会的相互作用、高次認知などの情報処理レベルで人間の行動に影響を与えることができることが示されています。

人間 + ロボット: 命名タスクをすばやく完了!

記事によると、実験に参加したのは19歳から35歳までのドイツ語を母国語とする36人と、日本のソフトバンクグループとフランスのアルデバラン・ロボティクスが人間とのコミュニケーションを目的に開発した高さ1.2メートルの人型ロボット「ペッパー」だった。

ロボットの音声と動作は、ロボットと刺激を視覚化するプレゼンテーション ソフトウェア間の通信用のカスタム スクリプトを含む NAOqi フレームワークを使用して生成されました。

ロボットの自然な行動を強調するために、休憩中はロボットが反応し、周囲の環境に注意を払うように設定されました。名前を言う作業中、微妙な腕と頭の動きがありました。

実験が始まる前に、Pepper がタスク パートナーとして参加者に紹介されます。

実験材料には、32 の異なる意味カテゴリ (花、建物、鳥など) に分類された自然物または人工物の写真 320 枚が含まれていました。

実験設定における認知モデルを図 A に示します。発話生成中の語彙アクセスの認知モデルは、概念がどのようにして心的語彙内の項目を活性化し、それがどのように発話に変換されるかを説明しています。

実験では、参加者とロボットのペッパーがコンピューター画面の前で隣同士に座り、意味的に関連する画像をいくつか見せられた。

研究者らは、ロボットの発話動作がシミュレートされているかどうか、またどの処理レベル（概念レベルと語彙レベル）でシミュレートされているかを評価した。

ロボットと共同で名前を呼ぶ際に追加の言語入力による干渉が起きないように、参加者とロボットは両方ともヘッドフォンを着用し、パートナーの名前を呼ぶ声を隠しました。

参加者は絵に名前を付け、半分は視覚的にのみ提示されました。共同命名条件では、特定の意味カテゴリー（ペットなど）の写真の半分は参加者によって命名され、残りの半分はロボットパートナーによって命名されました。参加者が名前を挙げた写真については、1～5の順位が計算されました。

各試験は、0.5 秒間の固定十字の提示から始まりました。参加者が物体に名前を付ける試験では、名前を呼ぶ反応が開始されるまで、または最大 2 秒間、画像が提示されました。参加者の命名潜時（反応時間）は、絵の提示から記録されました。

写真はコンピューターの画面に連続して表示されます。単一命名条件では、特定の意味カテゴリ（果物など）内の画像の半分は参加者によって命名され、残りの半分は視覚的にのみ提示されました。果物の半分は参加者によって名前が付けられ、残りの半分は視覚的にのみ提示されました。共同命名条件では、特定の意味カテゴリー（ペットなど）の写真の半分は参加者によって命名され、残りの半分はロボットによって命名されました。

実験結果は次のとおりです。

• ロボットによる名前付けは言語の産出を促進します。
• 人間が人間の仲間と一緒に名前を付けるときには促進は見られませんでしたが、ロボットと一緒に名前を付けるときには促進がありました。
• ロボットは語彙選択のレベルで共同表現するのではなく、機械の言語が概念レベルでシミュレートされ、それによって人間の言語の出現が促進されます。

実験の最後に、参加者はロボットの意図に関する 2 つの質問に回答しました。質問は、ロボットが行動を起こす意図があるかどうか、ロボットが刺激にいつ反応するかを積極的に決定したかどうかで、評価スケールは 1 から 11 でした。

もちろん、この研究は完璧ではありません。たとえば、この共有表現の正確な性質はまだ不明です。今後の研究には、EEG などの生理学的測定や、潜在的なメカニズムをターゲットにすることが含まれるべきです。

さらに、ロボットの行動の詳細、（合成された）音声、または外観、言語相互作用の強度、またはロボットの特性の強化が、ロボットの言語的共表現に影響を与えるかどうかを体系的に研究する必要があります。