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東工大長谷川修研紹介 2011 (8月1日版)
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東工大長谷川修研紹介 2011 (8月1日版)

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    東工大長谷川修研紹介 2011 (8月1日版) 東工大長谷川修研紹介 2011 (8月1日版) Presentation Transcript

    • 2011年度 8月1日改訂版長谷川修研の研究紹介 東京工業大学 像情報工学研究所 長谷川修 oh@haselab.info http://haselab.info/
    • 長谷川研の研究目標:社会的・物理的空間や電脳空間との相互作用から 自力で知的発達する実世界知能システム(情報機器やロボット)の創成Future 自力で知的発達する情報機器や知能ロボット ・電脳環境や人との相互作用により 自力で賢くなる自律ロボット ・不特定タスクへの柔軟な対応 頭脳 他のロボットの学習結果 足 自力で賢くなる転移学習 ・インターネットなどから 腕画像を用いた自己位置同定 学習データを自ら収集し、・GPSが不要 自力で知的に発達・人混みでも学習や認識が可能 ・未学習の知識にも・携帯端末などの 柔軟に対応 低画質のカメラでも動作現在 ・PIRFを利用 ・学習した知識を未知の対象に転移して認識 ・実環境で稼働 ・屋内でも動作可能な ・画像や音声、多数のセンサやモータ出力など、 ・未知のタスクへのアプ ・人混みでも頑健に動作 あらゆるベクトルデータをオンライン学習&認識 ローチを自力で生成・屋内や地下では 利用不可 青枠は全て、長谷川修研独自の既存技術
    • 長谷川研の研究• 人の生活環境で稼働する、さまざまな人工の 「知能」の構築を通じ、広く社会の発展に寄与す ることを目標とする。• 上記でいう知能とは、私たちが日常的に行って いるのと同じように、人工物が「見て、聞いて、 覚えて、考えて、行動する」ためのものである。• これを確実に実現する従来技術は存在しない。 そこで、長谷川らの独自技術であるSOINNを 活用した実世界知能情報処理機構の構築から 取り組む。
    • 「実世界知能情報処理」とは?• 私たちの「脳」が普通にやっていること。• 私たちには簡単なことが、コンピュータや ロボットには大変難しい。
    • 例えば、実はまともにドアが開けられるロボット は世界のどこにも存在しない。 そもそもドアが分からない。 犬と猫の区別もできない。 幼児でもできることができない。
    • 長谷川研の過去の研究例
    • 1.「顔検出」技術実用になったのは4~5年前
    • Google で「顔検出」と検索すると、 トップに下記の論文が表示される。林伸治、長谷川修 : “低解像度画像からの顔検出”,画像電子学会誌, Vol.34, No.6, pp.726-737, (2005) つまり、この論文は度々検索され、読まれている。 この英訳は、IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2006) にも採録 長谷川研ホームページにデモビデオ有り
    • この研究では、従来困難であった 「小さい顔」の検出を実現した。 これにより、画像サイズを縮小して からでも顔検出が可能になった。 これは画像処理量の大幅な 従来の顔検出 削減につながり、デジカメの非力な CPUでも顔検出を可能とした。 現在、この技術は市販の多くの デジカメやビデオに利用されている。提案手法(小さい顔も検出)
    • 2.画像による場所の認識技術• 通常、人は日頃利用する駅の、改札前の様子 を思い出すことができる。• しかし、今日、改札の前にいた人を、思い出す のは困難。• つまり、人間は、非常に優れた画像情報処理 をしており、そこにたまたま居た人のことは覚 えず、改札付近の情景だけを的確に選び出し て覚えている。
    • 人は、覚えるべきものと、覚えなくて良いものを 的確に判別している。(大岡山駅前の例)
    • 人は、覚えるべきものと、覚えなくて良いものを 的確に判別している。(大岡山駅前の例) 覚える 覚える 覚える 覚えない 覚えない 覚えない
    • この機能は、実環境で人と共存するロボットには不可欠。 以下は、移動ロボット分野における性能評価のための世界標準データの一つ。 移動ロボットが以下の情景の中をループ状に2回周回する。2周目には、1周目の どの情景と一致するかを当てる。 1周目に居た、人や車が居なくなっても当たるか?
    • PIRFPosition Invariant Robust Features長谷川研独自の、動くカメラの映像中から止まっているもののみを取り出す技術。 14
    • PIRF:動いているカメラから、止まっている ものと、動いているものを見分ける技術 たまたま通りSIFT : 普通に処理すると、あらゆるところから画像特徴が出る。 かかった人。 PIRFは出て いない。 15 PIRF: 提案手法の処理結果例
    • PIRF: algorithm Current image 過去の画像を参照し、 共通するSIFT特徴を 抽出して、その位置の 特徴表現とする。 16
    • PIRF は、下記画像の上下が 同じ場所だと認識できる。 上:休日の駐車場、下:平日の駐車場 上:昼間、下:夜間 17
    • PIRF-Nav, PIRF-Nav2.0 PIRF based Navigation PIRF を用いた、日常生活空間に おける自己位置推定手法 (PIRF-Nav2.0 は改良高速版) 18
    • OXFORD大学が提供するデータセットこのデータでOXFORD (FAB-MAP) と性能比較 New College 19
    • 赤い点が多い方が優れた手法FAB-MAP (Oxford Univ.) 提案手法認識率 43.32% さらに、提案手法は完全オンライン学習手法
    • さらなる実験 東工大学食での実験エキストラでない不特定多数の人が利用 21
    • 混雑した学食での実験• 認識率:86.65%(FAB-MAP:17.80%)• 平均処理時間:264ms / 枚(同:577ms/枚) 入力(テスト)画像 同位置と推定された学習画像 全方位カメラの画像のため,同位置の画像でも 撮影時のカメラの向きによって見え方が異なります 22
    • この技術を、自律移動ロボットに搭載して実験 - 認知地図(cognitive map)の獲得と利用 -→ 場所の情景と、行動とを複合的にオンライン学習• 私たち人間も、同じように地図獲得をしている。例えば、すずかけ台駅改札 の情景から、左に曲がり、少し進むと、石の階段がある、など。• ロボットは学習後、獲得した地図上で探索し、任意の地点間を移動できる。 左旋回 前進 前進 右旋回して前進 左旋回
    • 人を案内するように、ロボットを連れて歩くと、ロボットは入力映像中の人の影響を極力排除し、情景だけを覚え、 人に指示された任意の地点間を自律移動できる。 長谷川研ホームページにデモビデオ有り
    • 実験結果 : ナビゲーションフェーズ(自律移動) 3D-PIRF 動いている人の周辺からゴールまで自律的に到達できている は抽出されていない 25
    • この技術は移動支援IRTへの活用を検討中• 屋外だけでなく、GPSが利用できない地下や屋内の人混みでも 自律移動• 搭乗者、歩行者、双方の安全・安心の実現• 移動のための地図は、患者や高齢者を含む誰もが簡単に作成 可能(従来法は膨大な手間)• まず、電動車椅子への搭載を検討。人の生活環境で活動するロ ボット全般に利用可能。 26
    • この技術は、携帯カメラでも稼働する テスト画像 手持ちのiPhone4 のカメラで撮影 学習画像 手持ちの家庭用 ビデオカメラ で撮影下が学習画像で、上がテスト画像。人が居ても、人の影響を受けずに上下は同位置と正しく判定している。テスト画像にはiPhone4の画像を使用。 27GPSの使えない屋内や地下でも利用可能
    • 既存技術「いつでも、どこでも、簡単に」位置情報が利用出来れば、ニーズは大きい。頓智ドットのセカイカメラは有名。本研究と既存技術を融合し、屋内、屋外を問わず、シームレスに位置情報が利用可能に。 28
    • 頓智ドット㈱ セカイカメラGPSを利用。屋内ではアクセスポイントの設置が必要。つまり、現状では膨大な費用と手間がかかる。提案手法により、この問題が解決できる。提案システムを東急田園都市線 渋谷地下駅で稼働させ、性能評価実験を実施予定。 29
    • ここから先は、現在進行中の研究テーマ を紹介します。
    • 挑戦状!
    • いい度胸だ!
    • コンピュータ将棋(あから2010)が清水市代女流王将と対局し、勝利!
    • クイズでも、コンピュータの勝ち!2011年2月、IBMのコンピュータ、Watsonがクイズ番組に参戦。 チャンピオンに圧勝!
    • コンピュータは人の知性を超えた? とんでもない!
    • 鳥の「ゆりかもめ」はどっち?あから2010も、Watsonも、答えられない…
    • これまでの人工知能ほとんどが、人間の脳の一部(特に前頭葉)の思考機能を工学的に模倣したもの。 37
    • なので、まだロボットには使えない ロボットは総合学であり、本来は見て、聞いて、感じて、覚えて、考えて、動いて、 労働するもの。 “Robot” はチェコ語で強制労働を意味する “robotnik” から作られた造語
    • ロボットに真に求められているのは 「労働」• 日本の少子高齢化が止まらない!• これから日本はどうやって稼ぐ?
    • すでに介護の現場では人手不足• フィリピンとインドネシアから、今夏にも看護師と 介護士がやってくる。• 人手不足にあえぐ病院や施設で歓迎の声が上がる 一方、日本語能力への不安や日本人の労働条件 悪化を懸念する声もある。• 医療・介護の現場は労働条件の改善が進まず、 人手不足が深刻だ。• (2008年3月11日 読売新聞)
    • 本当に、こんなに 稼げるの?経産省「産業構造ビジョン2010」
    • 現在のロボットの問題• ロボットに命令するだけでも大変 – 現状では、専門家が決められた手順に沿って、手間 をかけてプログラムしている – お年寄りや子供たちには、とても無理 – 人間がロボットの都合にあわせるのは絶対イヤだ! • 「人間中心の」情報処理技術の必要性• ロボットにやって欲しいこと – どのようなことでも、「掃除して」、「洗濯して」、 などと言うだけで、やって欲しい。 42
    • 専用機 vs 汎用機 現存する人工物は、全て 特定の目的のために作られた専用機。 VS注)PCはハードウエアは汎用だが、 注)汎用機が人の姿をソフトウエアが専用なので、「専用機」。 しているとは限らない。
    • これからは、「汎用機」の研究と 実用化の推進が急務 SOINN !!Self-Organizing Incremental Neural Network
    • SOINNとは? 東工大 長谷川修研で独自開発 コンピュータやロボットが「見て、聞いて、覚えて、考えて、行動する」 ための脳をヒントにした情報処理技術 45
    • SOINNの機能脳がそうであるように、1. 視覚、聴覚、触覚、モータの時系列制御信号などのマ ルチモーダル・パターン情報を、超高速かつ発達的 (オンラインかつ追加的)に学習できる。2. 学習したパターン情報から、連想・推論・転移などの 高次知能情報処理が実現できる。こうした機能を兼ね備えた学習器は、SOINNだけ。 46
    • 自己増殖型ニューラルネットワーク(SOINN) SOINNのソフトウエアは、長谷川修研ホームページから 無償でダウンロード可能。 47
    • 最近の主要研究 (1)コンピュータやロボットに極めて多様な実世界を 現実的な方法で 認識させたい。
    • 超高速オンライン転移学習 東京工業大学 木村大毅, Kankuekul Pichai, Aram Kawewong, 長谷川修 画像センシングシンポジウム 2011
    • Introduction• 実世界の物体認識は極めて困難 現在、この問題を根本的に解決する「現実的な」手 法は存在しない。 実世界の難しさ ・多種多様の物体 ・高ノイズ ・新しい物が増える ・オクルージョン など・・・
    • これまでは、Caltech 256 など対象をクラス毎に学習・認識させる試み
    • 対象毎に、沢山の学習画像を用意。 下記は「ラクダ」の例
    • しかし、私たちの身の周りには膨大な数の モノがあり、その数は増え続けている。
    • パラダイムシフトが必要!• 「月」に行くには? – 飛行機をどんなに改良しても「絶対」月には行けない – 同様に、従来方式をどんなに改良しても、人の目のような 人工視覚はできないのでは…? × ○
    • 本研究の成果と意義• 下記を兼ね備えた、現実的な物体認識 手法 を構築。 – 転移学習を導入 • 実世界を少数の基本的な属性知識の組合せで認識( 例:赤+球+果物=リンゴ) – 命令するだけで「自力で・直ちに」賢くなる • 学習データはインターネットから自動収集 • 超高速にオンライン追加学習&認識 – 画像以外にも多様・Noisy・曖昧な情報に対応 • 多様な曖昧情報を複合的に利用可能 55
    • きれいな「花」だな。 何という名前だろう? つまり、人間は 初めて見る対象でも 相応に認識できる。これに近い(と思われる)のが転移学習(Transfer Learning)
    • Transfer Learning:予め学習させた基本的な知識、「属性」の組み合わせにより、初めて見る対象でも認識させる技術。
    • Transfer Learning (転移学習)• 対象について学習するのではなく、 基本的な概念(「属性」と呼ぶ)を学習• 属性の組み合わせで未学習物体も認識 窓 ダイヤル学習 ボール 箱 転移画像 電子レンジ ダイヤルと窓がある箱型のもの= 電子レンジ 人間が定義
    • Transfer learning (転移学習)• この関係はアルファベットと辞書の関係に類似 – 英語の場合、26文字の組合せで数十万の単語。 – 前頁の例では「ダイヤル+箱=金庫」もわかる。• さらに、提案手法はベクトルデータ全般を属性 として超高速オンライン追加学習可能。 – 画像、音声、各種センサデータ、モータの制御信号 など、あらゆるパターンデータが入力可能。
    • 超高速オンライン・マルチモーダル転移学習手法 提案手法 24,295 枚の学習時間 6,180 枚の認識時間 SSII 2011:画像センシングシンポで発表 関連研究を ViEW 2011 にて基調講演
    • Proposed SOINN• AT-SOINN: 1つのノード=1つのクラス• 提案1つのノード=複数のクラス : (度合い) New Input Online Learning 属性をSOINNのクラスとする Attr.01 : 20% Attr.01 : 70% Attr.02 : 80% Attr.02 : 30% ・ ・ ・ ・ Attr.02 ・ ・ Attr.85 : 50% Attr.85 : 45% Attr.01 Attr.01 : 10% Attr.02 : 85% ・ ・ ・ Attr.01 : 95% Attr.85 : 45% Attr.02 : 10% ・ ・ Attr.01 : 15% ・ Recognition Attr.02 : 80% Attr.85 : 30% ・ ・ ・ Noise Robust Attr.85 : 45% 61
    • Proposed Method (Training phase) e.g. SIFT Labeling Features Proposed-SOINN … Attributes Extraction ・・・ Images of Feature-1 F-2 F-Q Q : Number of FeaturesTraining classes 画像の特徴と属性の関連を学習 Class/Attribute SOINNの数=特徴の数 Matrix これを利用してクラスから属性へ変換 Images of Test classes ex) 「りんご」⇒「赤+球」 Dataset
    • Proposed Method (Test phase) e.g. SIFT Labeling Features Proposed-SOINN … Attributes Extraction ・・・ Images of Feature-1 F-2 F-QTraining classes 与えられた特徴から 各々の属性の度合いを算出 Class/Attribute Calculate Attributes using statistical recognition Matrix 未知クラスも属性のみは知っている Images of Guess the Class according to these Attributes Test classes Q : Number of Features Dataset 各々の属性からクラスへ変換 ex) 「赤+球」⇒「りんご」
    • SOINN [Shen, Hasegawa, NN06]• 自己増殖型ニューラルネットワーク – オンラインかつ追加的に学習可能 – クラス数や分布の形などの事前知識が不要 – 実世界での運用を考慮したノイズ耐性 – マルチモーダルなパターン情報を学習可能 強力な ノイズ耐性 入力情報 SOINN内の情報
    • さらに、長谷川研の提案手法は、超高速オンライン・マルチモーダル転移学習手法つまり、画像以外にも、音声や、温度や圧力などの各種センサ情報、多数のモータの制御情報、なども複合的に扱える!だから、ロボットにそのまま使える!
    • 提案手法の発展例• 従って、こんなことが出来る。 他のロボットの学習結果 楽チン! イ ン タ ー ネ ット膨大な情報 物理的経験 学習 オンラインで 人の命令 データ 準備不要 超高速に学習 属性知識 獲得した属性知識を 「箱+窓+ダイヤル+チン♪」 未知対象に適用し認識 ⇒電子レンジ
    • Experiments• Lampertら[1]の動物の画像で比較実験 – 50種類の動物 • ライオン、シマウマ、豚、シロクマ、イルカなど – 85種類の属性(基本的な概念) • 肉食動物、尻尾がある、速く走る、賢いなど – 6種類の画像特徴 • SIFT、SURF、pHOG、rgSIFT、LSS、CQの それぞれのヒストグラム(Bag-of-Features)※上で挙げた従来手法以外にも多くの論文で使用されている
    • Experiments 例)未知の豚を当てる方法 草食動物 飛べない 肉食動物 だろう だろう 足が短い 飛べない肉食動物 学習動物 見たことがない 動物 40 10 足が短い 種類 草食動物 属性 を転移 種類 飛べる 足が長い 足が短い だろう 飛べない ライオン コウモリ 足が短く飛べない草食動物 馬 =豚?! 未知動物も属性の組み合わせは知っている
    • Results オンライン学習 バッチ学習 AT- 提案手法 SOINN[2] DAP[1] IAP[1] 認識率 26.82% 26.96% 40.51% 27.83%学習時間 7分 6時間 >70日認識時間 1分半 4時間 >2日データ量 1,825 347,082 - (ノード数) 99.47%削減SOINNの数 6 1020 - なお学習時間と認識時間は、特徴検出の時間を含めない
    • Results オンライン学習 バッチ学習 AT- 提案手法 SOINN[2] DAP[1] IAP[1]曖昧な属性※ ○ × × ×属性の 追加 ○ △ × ×※曖昧な属性とは、連続値での属性の定義が出来るという意味である提案手法は、 54枚/秒で学習、16ミリ秒/枚で認識 更に、曖昧な属性や柔軟な属性の追加が可能
    • 更なる展開:インターネットの活用 例)• その場で、直ちに賢くなる – 高速性やオンライン学習性を活用 • 複雑な実環境では、有効な属性を事前に 想定するのは困難。 • 有効な属性を、人や環境とのインタラクションを通じて 決定。 – ネットの情報は極めてノイジー • SOINNのノイズ耐性を活用 – 大規模評価実験の実施を予定
    • 主要参考文献[1] C. H. Lampert, H. Nickisch, and S. Harmeling, “Learning to detect unseen object classes by between-class attribute transfer”, CVPR 2009.[2] A. Kawewong, Sirinart Tangruamsub, Pichai Kankuekool and Osamu Hasegawa, “Fast Online Incremental Transfer Learning for Unseen Object Classification Using Self-Organizing Incremental Neural Networks”, The 2011 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).[3] F. Shen, O. Hasegawa, “An Incremental Network for On-line Unsupervised Classification and Topology Learning”, Neural Networks 2006.
    • 最近の主要研究 (2)ネットからの学習データの自動収集に基づく オンライン転移学習・認識実験 画像の基本的な情報(属性情報)を ネットから高速学習して一般物体認識
    • 研究の最終目標電脳環境に日々蓄積される膨大な情報や、実環境での物理的経験から、複数のSOINNが自律的・自己組織的に学習し、学習した知識を互いに教えあうことで、極力人の手間を取らせずに、人のために働く知的人工システム(情報機器やロボット)を実現する。
    • 長谷川研の研究目標:社会的・物理的空間や電脳空間との相互作用から 自力で知的発達する実世界知能システム(情報機器やロボット)の創成Future 自力で知的発達する情報機器や知能ロボット ・電脳環境や人との相互作用により この実現のための、 自力で賢くなる自律ロボット ・不特定タスクへの柔軟な対応 最初のアプローチ 頭脳 他のロボットの学習結果 足 自力で賢くなる転移学習 ・インターネットなどから 腕画像を用いた自己位置同定 学習データを自ら収集し、・GPSが不要 自力で知的に発達・人混みでも学習や認識が可能 ・未学習の知識にも・携帯端末などの 柔軟に対応 低画質のカメラでも動作現在 ・PIRFを利用 ・学習した知識を未知の対象に転移して認識 ・実環境で稼働 ・屋内でも動作可能な ・画像や音声、多数のセンサやモータ出力など、 ・未知のタスクへのアプ ・人混みでも頑健に動作 あらゆるベクトルデータをオンライン学習&認識 ローチを自力で生成・屋内や地下では 利用不可 青枠は全て、長谷川研独自の既存技術
    • 問題点と本研究の着眼 従来手法 • 殆どの場合、膨大な学習データの収集 や教師ラベル付与は人が行う。 • 長谷川研の顔検出実験では、5万枚 以上の画像から、3万枚以上の顔画 像だけを人手で抽出した。 本研究• ネット上には、ノイジーだが膨大な情報が存在する。• ネットの情報は、世界中で日々更新・蓄積されている。• ここから意味のある情報を取り出せれば、学習に使える!• SOINNのノイズ除去機能やオンライン学習機能を活用76
    • 実験シナリオオンライン転移学習・認識実験に用いる学習画像は、インターネットから検索して自動収集する。実験者は、システムに 画像収集のためのキーワード 上記から抽出する属性のキーワードのみを与える。この条件で、十分な性能が得られるか、を評価。(転移学習には、オンライン学習可能な独自手法“SGD-SOINN-SVM” を利用。)
    • 実際に自動収集した画像の例 Tomato Broccoli Banana Cinnamon
    • さらに、実験では異なる条件で2つのシステムを構成• 野菜学習システム vs 人工物学習システム 野菜や果物の画像を学習 人工物の画像を学習 Learn from:Learn from: - Human objects - Fruits and Vegetables Training object classes:Training object classes: - soda-can, computer-keyboard, - Tomato, cinnamon, and broccoli shipping boxTesting object classes: Testing object classes: - cucumber, lemon and watermelon - Bottle, Tennis-ball, MicrowaveAttributes: Attributes: - stick, sphere - cylinder, buttons, cubic
    • 人工物学習システム Computer-keyboard• Learn three attributes – ‘cylinder’, ‘has buttons’ and ‘cubic’• Classify on Soda-can – Bottle, tennis-ball and microwave Shipping-boxes Step Learnt Attributes Avg. Acc. (%) 1 ‘cylinder’, ‘has buttons’ 61.40 and ‘cubic’ 自動収集した学習画像は、各200枚程度。属性の組み合わせで認識 するので、「たったそれだけ」で上記の認識率が得られることが判明。
    • 野菜学習システム属性のオンライン追加学習により、認識率が向上することを確認。 Step 1: Learn only ‘sphere’ and ‘stick’ attributes (from tomato, cinnamon and broccoli) Step Learnt Attributes Avg. Acc. (%) 1 Sphere, Stick 38.89 Step 2: add color attributes - learn red’, ‘green’ and ‘brown’ attributes from the same training object classes - learn ‘yellow’ attribute from new object class  banana Step Learnt Attributes Avg. Acc. (%) 1 Sphere, Stick 38.89 2 Sphere, Stick + Red, green, 56.51 brown, yellow
    • 「システムが、システムに教える」実験 人工物システムが、野菜システムに学習済み ”cylinder” の属性 データを転送し、野菜システムの認識率を向上させた。人工物学習システム 野菜学習システム Transfer ‘cylinder’ attribute from the system IILearn three attributes Step Learnt Attributes Avg. Acc. • ‘cylinder’, (%) • ‘has buttons’ • and ‘cubic’ 1 sphere, stick 38.89 2 sphere, stick + red, green, 56.51 brown, yellow 3 sphere, stick, red, green, brown, 70.11 yellow +cylinder
    • 最近の主要研究 (3) SOINN によるロボットや複雑構造物の知的制御
    • 長谷川研の研究目標:社会的・物理的空間や電脳空間との相互作用から 自力で知的発達する実世界知能システム(情報機器やロボット)の創成Future 自力で知的発達する情報機器や知能ロボット ・電脳環境や人との相互作用により 自力で賢くなる自律ロボット ・不特定タスクへの柔軟な対応 頭脳 他のロボットの学習結果 足 自力で賢くなる転移学習 ・インターネットなどから 腕画像を用いた自己位置同定この実現のための、・GPSが不要・人混みでも学習や認識が可能 学習データを自ら収集し、 自力で知的に発達 ・未学習の知識にも アプローチ・携帯端末などの 低画質のカメラでも動作 柔軟に対応現在 ・PIRFを利用 ・学習した知識を未知の対象に転移して認識 ・実環境で稼働 ・屋内でも動作可能な ・画像や音声、多数のセンサやモータ出力など、 ・未知のタスクへのアプ ・人混みでも頑健に動作 あらゆるベクトルデータをオンライン学習&認識 ローチを自力で生成・屋内や地下では 利用不可 青枠は全て、長谷川研独自の既存技術
    • ロボットに応用問題を解かせる• 現在の問題点 – ロボットは、プログラムした限定タスクしかできない。• 提案手法: – ロボットの腕を持って、基本的な動作(コップを持つ、コップから注 ぐなど)を個別に教示する。 – ロボットは、上記の動作群を組み合わせ、指示されたタスク解決 のための一連の挙動を自力で推論・生成し、達成する。(ポットか ら急須に湯を注ぎ、湯呑みにお茶を淹れて、指定の場所に置く、 など。) – 基本的な動作は、いつでも、ピンポイントで追加できる。 (新たな動作をオンライン追加学習でき、その結果としてロボットの 問題解決能力(知的レベル)が向上する。)
    • 人型ロボットによる実世界版一般問題解決巻渕有哉,申富饒,長谷川修:"実世界における一般問題解決システムの提案とそのヒューマノイドロボットへの実装",電子情報通信学会論文誌D,Vol.J93-D, No.6, pp960-977, (2010) 長谷川研ホームページに デモビデオ有り 86
    • 今後、AIは人の日常経験に近づくネットで調べ、まず自分でやってみて、時には他のロボットや、人にも教えてもらうが、極力人の手間を取らせずに、自力で学習してタスクを実行する。言いつけるだけで、勝手に賢くなるロボット!「お茶を淹れて」というと、その意味や処理手順を極力自力で学習・推論し、処理してくれる。こうした機能は、実環境で、あらゆるタスクをこなして人のために働くロボットには不可欠! 87
    • SOINNの補足説明
    • 学習器の評価(1): オンライン学習と追加学習オンライン学習(Online Learning)多数の学習データを一括して処理するのではなく、入力されるデータを逐次学習すること。言い換えれば、入力データを N 個学習したときの学習結果を θ N として、  1 個目の入力データ Nと θ N から θ N1 を順次求める学習手法 ⇔ バッチ学習(Batch Learning)、オフライ ン学習(Offline Learnig)追加学習(Incremental Learning)過去の学習データを破壊することなく、新しい入力データを学習できること。動的に形状が変化する非定常な分布も学習可能である、学習器に適応性があるとも解釈できる ※ 逐次学習(Incremental Learning)と表記される場合もあるの で注意が必要。この場合、多くは本発表における「オンライ ン学習」を意味している 89
    • 学習器の評価(2): 有限メモリと計算量O(1)有限メモリ(Finite Memory)各ステップの学習時に計算のために確保するメモリ量が、学習データ数が無限になった際に一定値、または有限値を取ること計算量O(1) (Time Complexity)各ステップの学習に要する計算量のオーダーが学習データ数 Nに対して 1 、つまり学習データ数に依らず一定であること。例えば、バッチ学習は学習の度に過去の全ての学習データを確認する必要があるため、少なくとも N となる 90
    • 学習器の評価(3): オープンエンド学習 SOM SOINN GNG・多層パーセプトロン・SVM(SGD)・HMM(オンラインEM)・LVQ 計算量 O(1) 有限メモリ ・k-means 追加学習 ・SVM ・HMM オンライン学習 バッチ学習 (狭義の)オープンエンド学習 (広義の)オープンエンド学習 91
    • SOINNシリーズ(1) 全て長谷川研で独自に研究開発 高速最近傍識別器の提案 パラメータ数を削減 半教師あり Adjusted SOINN 能動学習への応用 Original SOINN Classifier [神谷ら 2007] SSA-SOINN[Shen et al. 2005] [桜井ら 2007] 2005 2007 E-SOINN [小倉ら 2007] SOINNを用いた 近似能力の維持と ロボットの言語獲得構造・パラメータ数の [Xe et al. 2007] 簡略化を同時に実現 92
    • SOINNシリーズ(2) 全て長谷川研で独自に研究開発 時系列パターン 認識への応用 パターンベース SOINNを用いた 推論の実現 ロボットの一般問題解決 SOINN-DP [巻渕ら 2010] [岡田ら 2008] SOINN-PBR [須藤ら 2008] 2008 2010 AT-SOINN [Aram et al. 2010] SOIAM GAM[須藤ら 2008] [Shen et al. 2010] 属性情報を用いた 転移学習への応用 連想記憶の実現 系列データを想起可能な 連想記憶システム 93