深層学習の登場により、学習を規範としたロボット動作設計が注目を浴びつつある。
　本セミナーでは、このロボットに代表される知能情報機械を対象に、その認知システム、動作の自律的な発達、獲得に関する研究分野である、認知ロボティクスについて紹介していく。具体的には、人間の認知発達に対してロボットを構成することで理解を行う構成論的アプローチの概念を紹介し、そのバックグランドとしての力学系 (複雑系) 、身体性、シンボル、オープンエンドインタラクション等の研究例を紹介する。その後、その将来像について議論していく。

1. 第1講 認知ロボティクス概論～構成論的アプローチ
   1. 身体性
      1. モデル規範と行動規範
   2. 認知モデル
      1. 力学系と予測誤差最小化
      2. ニューラルネット (深層学習) の概要
2. 第2講 認知と行為のモデル
   1. 能動知覚
   2. 模倣
   3. アフォーダンス
3. 第3講 他者の認知とコミュニケーション
   1. 自己認知
   2. 他者認知
   3. 動的シンボルの創発 (記号接地問題)
4. 第4講 今後の展望