未来をつくる大学の研究室 ヒューマノイドロボット
VIEW21[高校版] 新しい進路指導のパートナー
  PAGE 2/5 前ページ  次ページ

人工知能の意義
記号を認識できるロボットならば人と心を通わせられる

 技術的な進歩により、ロボットの体は複雑な動きが可能な、高度なものが作れるようになってきました。そこで次は、その体にふさわしい「脳」が必要になります。
  従来、
「連続的」である運動と「離散的」である記号(※4)は別の問題と考えるのが普通でした。しかし、ロボットが人間とコミュニケーションして、身近な存在として生活を便利にするようになるというシナリオを考えると、連続的なものと離散的なものをつながなければならない。これが、ロボットの脳における中心的な問題です。
  これは、人工知能の最先端の研究でもあります。人工知能は、元々は人間の知能を計算機やコンピュータで実現しようというものですが、自動翻訳や計算などのように、記号の世界の中で完結するものだけを扱ってきました。
  人工知能による計算や翻訳の結果は人間が見て初めて意味が理解できるものですが、計算機が物理的な意味を分かって計算しているわけではありません。これまでの人工知能というのは、人が問題の背景を細部に渡り
記号化(※5)して、その関係を記述したものを与え、記号間の関係から答えとなる記号を見つけるというものでした。記号を見る人間は意味を理解できますが、この記号をロボットに与えて、作動させるためには何か根本的なものが欠けていました。それは運動とその結果が現れる連続的な物理世界と記号の関係でした。やっと漢字が読めるようになった小学生が、広辞苑をめくっていってもそこに書いてある説明がピンと来ないのに似ています。「体験」と結び付いていないのです。
  ロボットが現実的に人のサポートをするためには、記号や言語が意味することを認識する「知能」を持つ必要があるのです。つまり、人間が記号を記述することなしにロボットが自分で記号をつくり、それを体を使った運動につなげ、記憶として蓄積する「知能」です。
  記号を扱える脳を持つ生き物は、鳥類とほ乳類だと言われています。記号を扱えるということは、「木の葉が揺れている」のを見て、(目や耳から入ってくる連続的な刺激から、その部分に注意を向け、その時間的変化だけを切り取り)「風が吹いている」とか「木の実が落ちてくる」といったことを連想するということです。ペットが「飼い主があるものを指差してこちらと視線を合わせていたら、自分にそれを取ってこいと指示を伝えていると分かる」という背景にはこのような分節化、記号処理、運動制御の計算が体と脳の全体を使って行われています。語弊を恐れずあえて言い換えるなら「心が通じる」ことです。
  ロボットが、人の連続的な行動のうちで意味のある部分を記号として見分けて意図を理解できるなら、視線を合わせたり身振り手振りをしたりするボディランゲージで指示を伝え合うことができるようになります。 ロボットの研究をすればするほど、人間の運動や思考や感情の情報処理の奥深さを実感することになりますね。その意味でも興味の尽きない研究です。

用語解説
※4 「連続的」運動と
「離散」的記号
ロボットの情報処理とは、ロボットを取り巻く外界の情報を判断し、ロボットの運動を決定する機構のことである。これまでは、ロボットの運動は外界の情報を判断する機構と、運動を生成する機構に分けられ、それぞれが独立して設計されてきた。ロボットの運動を「歩く」「走る」といった連続的な運動と、外界からの情報、記号によって最適な運動を選択するシステムをつなげていくことが課題となった。
※5 記号化 従来、人工知能は人間によって記号化し、入力された情報を基に作業を行うものである。言い換えれば、あらかじめプログラムされた作業しか行うことができず、人間のように自ら考え、成長していくことは不可能であった。ところが、ロボティクスの分野では、ロボットが自分の体を使っていろいろな経験をし、それを頭の中で統合・抽象化し、現実世界と結び付いた意味のある記号を新たに獲得することを目指している。つまり知能を備えるためにも、ロボットには体が必要であるというわけだ。
写真1
写真1 最新型の小型ヒューマノイドUT-μ2は体長54cm、体重7.5kg、主材はマグネシウム合金。優れた反射神経と、人間のようなしなやかな動きを追求した。
Pick Up
愛・地球博に出展 
自ら意思決定するロボットへの試み


  中村先生の研究室は05年に開催された愛・地球博で、ロボットと人が格闘技で対戦するというデモンストレーションを行った。人とロボットは離れた場所にいて、人の動きはモーションキャプチャーで計測され、スクリーンに映し出されると共にロボットに伝えられる。ロボットにはあらかじめ2人の人間の対戦パターンがデータとして蓄積されており、そのデータから、対戦相手に対する自分の動き、つまり戦略を判断する。例えば相手が右パンチを出してきたら左でガードする、といった動きを自分で選択するのだ。他者との関係を判断し、自ら意思決定するロボットの実現へ向けた画期的な試みであった。ちなみに、対戦成績は五分五分だったとか。

写真


  PAGE 2/5 前ページ 次ページ