人を飽きさせないロボットをつくる~ソニー・インテリジェンス・ダイナミクス2005レポート4月8日、ソニー・インテリジェンス・ダイナミクス研究所株式会社は「インテリジェンス・ダイナミクス2005」と題したシンポジウムを実施した。同研究所は2004年7月に設立されたソニーの100%子会社だ。「インテリジェンス・ダイナミクス(動的知能学)」という言葉は同研究所による造語だ。機械が自らのセンサー・モーター系を通してインテリジェンスを創発するためにはどのような原理モデル(インテリジェンス・モデル)が必要なのかを追求することを目的としている。平たく言えば人工知能だが、既存の人工知能研究とは少し違い、ネットワークやロボットなどが自分自身の身体を通じてどのように知能を創発させるか、というところにポイントが置かれている。脳科学などの研究にも着目している点も特徴だ。」と題されたシンポジウムが実施されている。会場には多くのロボット関係者や認知発達ロボディクスの研究者が訪れ、大盛況となった。今年は昨年ほどではなかったが、やはり大勢の人々が詰めかけ、熱心に聴講していた。教授)らが迎えられた。人間あるいは動物の脳の機能に関する研究との融合を志向したものとなっている。PCには関係ないし、読者諸氏にはかなり遠い話に感じられるかもしれない。本質的な意味で脳に似た機械知能が実現すれば、産業界だけではなく世の中に与える影響は計り知れない。インテリジェンス・ダイナミクス研究所は、かなり遠大な目標に、正面切って取り組もうとしているのである。今回は、このシンポジウムをレポートする。●「インテリジェンス・ダイナミクス(動的知能学)」とは?聞き慣れない言葉なので、もう一度、復習しておこう。「インテリジェンス・ダイナミクス(動的知能学)」とはなんだろうか。ソニー・インテリジェンス・ダイナミクス研究所の土井利忠所長によると、「インテリジェンス・ダイナミクス(動的知能学)」とは、知能の創発には自分自身の身体を含む環境との相互作用や発達の観点が重要であるとする「認知発達ロボティクス」と、脳を理解するためにはモデルを構築し、それをもとに実際に作ってみるべきだとする「構成論的アプローチ」、この2つの方向性をひとまとめにして捉えようとする造語であるとしている。現在、古典的なAI研究は、行き詰まっている。動物の脳が実現しているような知能は実現しそうにない。人間や動物は経験を通じて知能を獲得していく。柔軟に学習の結果を反映する基本アーキテクチャーが脳にはある。そのメカニズムはどうなっているのだろうか。インテリジェンス・ダイナミクスは何を目指すのか。「新しい機械知能」の実現である。同研究所シニアリサーチャーの下村秀樹氏は方向性を3つ挙げた。1)脳科学や認知科学、ロボティクスと融合し、従来のAI技術......記号処理や作り込みなどからの脱却。2)センサー・モーター系を通した環境とのインタラクションによる創発。3)機械と人間との自然なインターフェイスの実現である。ロボットだけに限定されるものではなく、人と触れあったり、外界を認識する機械全体に適用できる汎用技術であり、そして、人間と長時間ふれあっても飽きさせないものを目指しているという。どんなアプローチで迫ればいいのだろうか。土井氏は「構造化された時系列的記憶の獲得」、そして「獲得された記憶への新規体験の引き込み」が重要なのではないかと語った。「センサー入力と予測がお互い引き込みあって、場合によっては認識、場合によっては行動として発現する」というメカニズムが重要なのではないかとする。その「記憶」は、現在のコンピュータのメモリのようなものではなく「頑健性と可塑性」、2つの相反する性質を兼ね備えていなければならないとする。以前の記憶が簡単に壊れてしまっては困るのだが、ある予測誤差の範囲を超えると変化する。その分岐はどこでどのように起きるのか。その設計が最大の問題であると語った。知覚と運動生成との間の深い関係や身体あるいは身体表象の重要性が議論されるようになって久しい。ロボティクス等の研究者の間で共通認識になりつつある。Bias:昨年の記事あるいは理研ニュースによる解説を参照)を使った知能モデルや、階層化された予測器・制御器ネットワークを使って未来を推定する知能モデル「MINDY(ミンディ)」などを提案し、二足歩行ロボット「QRIO」を使ったデモンストレーションで発表した。ロバストネスの欠如、そして「人間を飽きさせないことの難しさ」を感じたことがあるという。そこで全く新しいロボティクス、あるいは機会知能実現の可能性を基礎研究に求めたわけだ。土井氏は、5年後を目処に新しいロボットを作りたいと語った。デモンストレーションでは、その取り組みの一端が紹介されたのだが、まず講演でデモの背景にある基本的な考え方が説明された。デモを見せるたびに「(意義が)分かりにくい」と言われるのだという。インテリジェンス・ダイナミクス的な考え方は、研究者の間でもまだ1つにまとまっていないものなので、無理もない。講演では、主として、人を飽きさせないためにはどのような知能モデルが必要なのか、という観点で説明された。飽きないエージェントが備えているべきインテリジェンスモデルのラフスケッチ。作り込みでも実現できるという批判に対する反論。どんな環境であっても、その環境で行動させ発達させる手法を選んでいる点が違うと強調さて、実際のデモンストレーションの説明に移る。Watch読者にもっとも取っつきがいいと思われるのは、「PCクラスタシステムIDEA」だ。IDEAは2004年9月に稼動しはじめたPCクラスタだ。eServer325という計算ノードによって構成されており、CPU数は352。ピーク性能は1.5488Tflopsで、スパコンランキングとして知られるTOP500で319位にランキングされている。大きな計算パワーを使うタスクを行なう。IDEAを使えば従来の1/100以下の時間でオフライン実験を行なうことができるという。このIDEAをQRIOと繋げる研究も行なわれている。QRIOの頭脳(リモートブレイン)としてIDEAを使うのだ。これまでQRIOのボディ内ではリアルタイムに実行不可能だった計算を行うことができるようになる。今回は10クラスタ分だけを使って、画像認識を行なうデモが行なわれた。複数の画像認識モジュールを同時に並列で走らせ、それを統合して環境認識を行なう(並列ビジョンライブラリ)。各処理モジュールはAIBOやQRIOに搭載されているOPEN-Rアーキテクチャに基づいており、1つのオブジェクト内で、任意の数のCPUを使用できるという。デモでは、まず1つのモジュールを1つのCPUだけで動かしたあとに、10CPUを使って1モジュールを動かす様子が披露された。IDEAを構成するPCクラスタ。画像認識の結果を出すディスプレイ。左上から線分検出、色、ステレオ計測。デモで用いられていたカメラ。淳氏らとの共同研究の成果。力学的メカニズムによる教示からの行動獲得、そして複数行動間の動的な切り替えの様子が、ボール転がしと持ち上げ、そして積み木操作でデモされた。PBニューロン+再帰的ニューラルネットワーク(RNNPB)と呼ばれるモデルを使ったもので、まず人間がQRIOの腕を持って、両手を使ったボール転がし、そしてボール持ち上げを教える。QRIOはそれを自らのセンサ入力+モータコマンド出力として覚える。すると、教示した時とは違う軌道をとってボールが転がっても、QRIOは適切な動作を出力するようになる。それだけではなく、ボールを転がしているときに、たまたまボールと自分の腕が持ち上げ動作と近い状態になったら、動作を遷移させて持ち上げ動作を自発的に行なう。ニューラルネットワークへの入力としている。積み木の例も基本的に同様で、人間が積み木を積むことを直接教示したあとに、QRIOに自発的に積み木を積ませる。その後、QRIOがどれを持ち上げるべきか迷っているときに人間がちょっとガイドしてやると、そちらに動作出力が「引き込まれる」というものだ。ロボット自身の記憶構造内部のダイナミクスが、もともとそういう風になっているのだ。作り込みではなく、動的な環境と相互作用するために、ロボット自身の記憶をどのように構造化させるべきかという研究の1つである。インタラクティブ・プレイ。認識と行動生成は不可分の関係にあるRNNPBによる力学的メカニズム。検討されている知能モデルはRNNPBだけではない。Bodyの略だという)」だ。予測器・制御器の組を基本モジュールとし階層化させたネットワークで構成されている。各モジュールは同時並行で学習・動作し、予測器と制御器は未来を予測し、その「確信度」でロボットは動作を選択する。環境との相互作用を通じて経験や教示で学び、成長していくエージェントを実現するための知能モデルだ。デモでは、ベルは鳴るものであり、そしてボールは転がるものであるといった物体に働きかけたときの変化に関する特徴的な知識を、動作教示とQRIO自身による観測によって与え、見せられた物体に応じて行動を変える様子が披露された。ベルが鳴ること、あるいはボールが転がることは「面白いこと」だとQRIOには事前に教えてある。知能の話といえば必ず出てくるのが模倣、ものまねだ。人間の赤ん坊も自分なりの声や動きで物まねすることで環境や自分自身の身体に関する知識を学んでいく。認知と行動の相互作用だ。今回のデモでは「自己組織化する知覚-生成系に基づくものまね」として聞きまねのデモが披露された。QRIOに声を聞かせ、その声に似た声を出力させるというものだ。動画をご覧いただきたい。【動画1】【動画2】「うー」と物まねして発話するQRIO。意外なほど似た声が出ているのが分かる。このデモで使われていたQRIOには、まぶたと口が取り付けられている。表情表出の検討用だ最後の研究紹介は、他のデモとは少し毛色が違っている。ソニーでは人と長く暮らすロボットを最終目標としている。そのためには人に飽きられないものである必要がある。そのためQRIOを数カ月間、保育園で2歳未満の乳幼児と一緒の環境においてみているのだ。QRIOは乳幼児の1人として扱われる。その過程で、QRIOがどのように受け容れられていくかみようというものだ。実験は2005年3月から始まり、発表では20日後の監察報告が行なわれた。担当リサーチャーの田中文英氏によれば、QRIOは至って普通に仲間として受け容れられているが、子供たちは「ちょっと変な奴」としてQRIOを見ているようだという。田中氏はこの研究準備のために保父さん見習いを4カ月間行なったそうだ。センター特別顧問の伊藤正男氏は、「脳の中に何があるのか」と題して、人間の脳の構成や、それを探るための現在の脳科学のアプローチ、そして小脳にあると考えられている内部モデルなどについて講演した。