記号創発スタディノート#3　記号創発システムとは何か？　～認知・社会と記号のループ構造～

個人の目線

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認知システムとしての私たちは「閉じている」

エージェント、つまり認知や行為の主体のレベルでの記号創発問題

物理世界・他者との相互作用からいかに記号を使えるようになるのか

表象

外的表象

内的表象

神経表象

機械学習によって学習された表現=内部表現

内部表現=内的表象

表現学習を行うもの：

ディープニューラルネットワーク（CNN、RNN、Transformerなど）

オートエンコーダ

単語埋め込みモデル（Word2Vec、GloVeなど）

生成モデルの多く（VAE、GANなど）

グラフニューラルネットワーク

表現学習を行わないもの：

線形回帰（特徴を変換せず直接使用）

ロジスティック回帰

サポートベクターマシン（カーネルを使う場合は微妙なラインですが、通常は特徴表現自体を学習するとは見なされません）

k近傍法（k-NN）

単純なランダムフォレスト

ナイーブベイズ

ボトムアップに表現を学習する手法

私たちが「内的表象」を持ち、外部環境との相互作用によって内的表象を変えていくことで、記号の意味理解ができている

社会レベル

記号の恣意性

組織化していき

組織化された記号システムとなる

そうして、こうした記号システムは個々の記号使用に制約を与える

人やロボットが記号を通した相互作用をするなかで、外的表象としての記号システムがいかに創発するか。

確率的生成モデルを用いた定式化

ロボットでの内的表彰の学習を可能にする

内的表彰の表現学習と外的表彰の双発のダイナミクスは似ている

これが集合的予測符号化