本研究はロボットに言語獲得能力を付与することによりユーザの自然言語による命令文を理解し、 行動できるようになることを目的としている。
我々はロボットが命令文の意味を理解することとは命令文を外部情報に対しての具体的行動に変換することと考えている。
ユーザが発する命令文が同じでも外部情報および具体的行動はロボットが用いられる環境により変化するため、 このような変化に応じた命令文、外部情報、具体的行動の関連付けをロボットに学習により自動的に獲得させる必要がある。
そこで、命令文と行動の関連付けにおいても、言語とそれに対する行動の組の単なる記憶ではなく、 様々な表現の変化に対応する適応能力がロボットに求められる。
本発表では、学習手法として帰納的学習を用いた場合の適応能力の評価をシミュレーション実験により行ったのでその結果について報告する。