Centerで開催された標題の学会(通称CogSci)に出席しました。この学会には初めて参加するのですが、認知科学全体をカバーしているだけあり(私がよく参加しているEUROSLAやCLなどと比べて)規模が大きく、950人が事前登録していたそうです。認知科学と言っても(近年は?)認知心理学周辺の研究が多く、本学会でもその傾向は顕著でした。私が見た範囲では研究の水準が高く、レベルがピンキリのCLなどと比べると面白い研究が多い印象を受けました。言え採択率が低いわけではなく、今回は口頭発表で3割強、ポスター発表で更に3割強が採択されたようです。CogSciではアブストラクトではなく2段組6ページの論文で審査を行い、その論文が予稿集として公開されます。そもそも発表申し込みをするためには6ページの論文を書かなければならず、望みがないと判断した場合、その前段階で発表を諦めるのかもしれません。Networks)に参加しました。McClelland氏らが主催者なのですが、蓋を開けてみると既に深層学習についてそれなりに知識がある参加者向けで、深層学習はおろか、ニューラルネットワークモデルを一度も走らせたことのない私のような参加者(ほとんどいなかったように思いますが)にはついていくのが難しい内容でした。DeepMindの人の話を聞ける機会は我々の分野ではそうありませんし、興味深い経験ではありました。認知科学の学会なので第二言語習得に関する研究は少なく、三件あった基調講演はいずれも言語に関するものではありませんでしたが、それでも言語処理に関する発表や副次的に言語獲得に言及する発表は多く、少なくとも個別発表に関しては十分に面白いと感じることができました。ニューラルネットワーク系のものを中心とする学習・習得のコンピューターモデルを用いた研究が多く、これはEUROSLAなどには見られない傾向だと思います。脳機能イメージングなど脳を見る研究は思っていたよりも少なかった印象です。Learners」というタイトルでポスター発表を行いました。用いたポスターはこちらにアップロードしています。論文はこちらから読むことができます。携わっている参加者は決して多くないこと、セッション当たり160件を超えるポスター発表が同時進行で行われたこと、ポスターセッションは(会場外で各自でとる)昼食直後であることを考えると、やむを得ないのかもしれません。後ほど知人に助言を受けたように、あまり第二言語習得である旨を前面に押し出さず、より汎用的な知見・示唆を中心に据えたタイトル・内容にした方が良かったように思います。これは学会の参加者層に考えを巡らせなかった私のミスです。今後のCogSciで発表する機会があれば、もう少し広く学会がカバーする分野を見て発表内容等を決めようと思います。learning」という発表です。こちらから論文を読むことができます。論文の概要は以下の通りです。conceptとして用いることにより、degeneracyがcanalisationに繋がることを示す例として語の学習を取り上げる。語の学習は難しい(いわゆるGavagai問題で)キューとして分布(冠詞の後は名詞、など)やプロソディーがあり、それらは語の形式と意味のマッピングの学習を促進することが知られている状況間の統計的情報(同じ形式-意味の結びつきに異なる状況で何度も触れること)もキューの一つ。ジェスチャーなどもキュー。これらのキューは単独ではいずれも学習に丁度良い制約を与えるものではない。冠詞の後には形容詞も来うるので、分布のキューは完璧ではない。実は特定のキューの信頼性が低いのはむしろ良いことである。仮に一つのキューのみに頼ってしまうと、そのキューがない時にコミュニケーションが疎外され得る。一方で、複数のキューが存在するデメリットは、より多くの情報を一度に処理しなければならなくなること複数の情報源を統合することにより語の形式と意味の結び付きが促進されるか否かを検証するコンピューターモデルを構築した二種類のシミュレーションを行った。個々のキューを加えると習得は容易になるか否かを検証する。architectureのモデルを用いることにより、複数の異なるモダリティーからの情報をインプットとして処理資源に渡す。することにより、学習をサポートするのに最適な情報統合方法をモデルが決められる。1を参照)表象100語を学習する。意味を表す層のユニット数も100で、各語が1つのユニットに対応する音声情報に関しては、1語が(全10種類ある内の)4つの音素から成っている。各音素が5つのユニットに対応していて、内2つがアクティブである。二語が同時に提示され、その内の一語のみインプットに表象されるすなわち、音声情報には二語分のスロットがあるが、その内の一語は提示された二語の内の一語の音声情報が正しく表象されるが、もう一語分のスロットには無作為に選択された他の語の音声情報が表象される。視覚情報のインプットも同様。活性度を二倍にすることにより表現した(村上注:つまり、何もキューがない状態でも語に対応する音声情報や視覚情報はあるが、キューがあることにより、それらが強化されるということ)分布は語の外在的なキューとして実装された。2では活性情報がインプットから隠れ層、隠れ層から意味の層、そして隠れ層から隠れ層へと伝搬される。3-6では意味のアウトプット層に意味が表現される。1エポック当たり100語それぞれが一度ずつ対象語として出現した。最大10万エポックまで訓練された。複数のキューに注意することは処理負荷を増やすが、一方でそれは言語学習に二つのメリットがある学習の速度と正確性が向上する。キューの生起確率が50%だとしても、キューがないよりは学習が促進された。degenerateな環境から学習すると頑健になり、キューの出現が安定していなくても(=コミュニケーションの状況により異なっても)そのキューを活用できる。この頑健性はキューにノイズがある時にのみ観察された。従って、語学習におけるcanalisationは複数の情報源が絡み合う結果だと見ることができる。学習速度と頑健性にはトレードオフが観察された。キューの信頼性が高いほど学習速度は速くなる。情報源が増えるほど頑健になるが、それはそれぞれの情報にノイズが混ざっていた場合のみである。Modeling賞という賞を受賞しています。この賞はその名の通りコンピューターモデルを用いた優れた研究を表彰するものですが、いくつかの下位分野があり、その中の「言語」に関するモデリングの賞を受賞しています。本学会は来年はロンドンで開催されるとのことです。来年どこで何をしているのかわかりませんが、参加できるようならまた参加してみたいと思います。