KAKEXUN 「宇宙は数字のロックンロール」 第2回講演 「知能という宇宙へ」
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KAKEXUN 「宇宙は数字のロックンロール」 第2回講演 「知能という宇宙へ」

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KAKEXUN

KAKEXUN
http://www.kakexun.asia/
http://peatix.com/event/39779

向け講演「宇宙は数字のロックンロール」第2回です。

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KAKEXUN 「宇宙は数字のロックンロール」 第2回講演 「知能という宇宙へ」 Presentation Transcript

  • 1. 「宇宙は数字のロックンロール!」 2nd 三宅 陽一郎 @miyayou http://www.facebook.com/youichiro.miyake 2014.7.26
  • 2. 自己紹介 京都大学(数学) 大阪大学(原子核実験物理) 東京大学 (エネルギー工学/人工知能) 高エネルギー加速器研究所(半年ぐらい。修士論文)
  • 3. Works (2006-2012) AI for Game Titles AI for Books
  • 4. ご質問 http://www.facebook.com/youichiro.miyake Twitter: @miyayou 感想・ご質問は メイルtwitter やfacebookまで ゲームAI千夜一夜 http://blogai.igda.jp/ 三宅陽一郎 論文・講演資料集(4) http://blogai.igda.jp/article/92899318.html
  • 5. 「知能という宇宙へ」 三宅 陽一郎 2014.7.26
  • 6. 知能と宇宙編 イントロダクション
  • 7. http://static.flickr.com/5051/5525304279_65012a492c_s.jpg ? http://flopdesign.com/download/Human_S/pages/B50.html
  • 8. http://static.flickr.com/5051/5525304279_65012a492c_s.jpg ? 宇宙物理学 心理学・精神医学・動物学・哲学・生物学 http://flopdesign.com/download/Human_S/pages/B50.html
  • 9. http://static.flickr.com/5051/5525304279_65012a492c_s.jpg ? 心理学・精神医学・動物学・哲学・生物学 http://flopdesign.com/download/Human_S/pages/B50.html 幾ばくかのことは わかっているが まだまだ謎がいっぱい 宇宙物理学 幾ばくかのことは わかっているが まだまだ謎がいっぱい
  • 10. http://static.flickr.com/5051/5525304279_65012a492c_s.jpg ? http://flopdesign.com/download/Human_S/pages/B50.html ?
  • 11. http://static.flickr.com/5051/5525304279_65012a492c_s.jpg ? http://flopdesign.com/download/Human_S/pages/B50.html ?
  • 12. http://static.flickr.com/5051/5525304279_65012a492c_s.jpg ? http://flopdesign.com/download/Human_S/pages/B50.html ?
  • 13. http://static.flickr.com/5051/5525304279_65012a492c_s.jpg ? http://flopdesign.com/download/Human_S/pages/B50.html ?
  • 14. http://static.flickr.com/5051/5525304279_65012a492c_s.jpg ? http://flopdesign.com/download/Human_S/pages/B50.html ?
  • 15. http://static.flickr.com/5051/5525304279_65012a492c_s.jpg ? http://flopdesign.com/download/Human_S/pages/B50.html ?
  • 16. 知能とは 第一章
  • 17. 世界
  • 18. 身体と脳Gray’s anatomy 人間の脳は、古い脳の上に、 或いは、古い脳の間を縫うように、 新しい脳の部分が発展して来た。 体をコントロールする部位や、 動物的衝動は普段、抑圧されている。
  • 19. 世界 知能
  • 20. 世界 知能
  • 21. 世界 知能 ある固有の方法で世界と知能が結びついている
  • 22. 世界 知能=身体 ある固有の方法で世界と知能が結びついている
  • 23. 世界 ある固有の方法で世界と知能が結びついている 知能=身体
  • 24. 実行器 受容器 知能は知覚と作用で客体を“つかんでいる“ 客体 作用器官 知覚器官 “現実”(主観世界)の構成要素 ユクスキュル/クリサート 「生物から見た世界」 (岩波文庫) 知覚世界作用世界 環世界のスキーム(機能環)
  • 25. 実行器 受容器 知覚と作用で客体を“つかんでいる“ 客体 作用器官 知覚器官 “現実”(主観世界)の構成要素 ユクスキュル/クリサート 「生物から見た世界」 (岩波文庫) 知覚世界作用世界 環世界のスキーム(機能環)
  • 26. 環世界とは? 生物が主観的に構成している世界 =生物に見えている世界 =我々が知覚している世界 時にイリュージョンなどと呼ばれる。 生物はイリュージョンを通じてしか知覚できない。 生物はイリュージョンの中で行動するしかない。 ユクスキュル/クリサート 「生物から見た世界」 (岩波文庫)
  • 27. ミツバチの環世界 現実 環世界 ミツバチは、 密のある花しか感知しない。 ユクスキュル/クリサート 「生物から見た世界」 (岩波文庫)
  • 28. カタツムリの環世界を研究する実験 ①かたつむりをゴムボールに乗せる。 ②カタツムリの前に棒を出し入れする。 ③棒の出し入れの頻度を変化させる。 実験 結果 一秒間に1~3回の出し入れの頻度では、 カタツムリは棒を渡ろうとしない。 4回以上だと棒を渡ろうとする。 結論 カタツムリにとって、秒間4回以上の棒は、 棒が止まって見える。 =カタツムリの環世界の更新頻度は、 4回以下。(人間は18回/秒程度) ユクスキュル/クリサート 「生物から見た世界」 (岩波文庫)
  • 29. ニワトリの環世界を研究する実験 雛の足をくくって、親鳥が怒るかを見る。 (上)雛の声が聞こえないように透明ドームをする。 (下)見えないように。ついたてだけ 実験 結果 (上) 親鳥は無視。 (下) 見えないのに助けに行こうとする。 結論 ニワトリにとって、雛の姿は重要ではない。 その声によって認識しているのが、 ニワトリの環世界。 (見えていないわけではない) ユクスキュル/クリサート 「生物から見た世界」 (岩波文庫)
  • 30. ヤドカリの環世界を研究する実験 ヤドカリの状態に応じて イソギンチャクの意味が変化する (上)ヤドのカムフラージュの飾りにしようとする (中)ヤドがないのでヤドにしようとする (下)お腹空いているので食べようとする ユクスキュル/クリサート 「生物から見た世界」 (岩波文庫)
  • 31. 参考文献 (1) ユクスキュル/クリサート、 「生物から見た世界」 (岩波文庫) (2) 日高敏隆、「動物と人間の世界認識」 (ちくま学芸文庫) (3) 伍賀正典他、“身体性の拡張に関連する進化型自律移動ロボットの特徴解析”、人工知能学会(2008) http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/conf/2008/program/pdf/100394.pdf
  • 32. 世界 知能の一番深い層は、世界と深く結びついている(=阿頼耶識) 世界そのままを映す。 知能=身体
  • 33. 世界 しかし、そのままでは知能は進化しない。自分自身を常に客体化し、 より深い内面へと自身を進化させる。 知能=身体
  • 34. 世界 しかし、そのままでは知能は進化しない。自分自身を常に客体化し、 より深い内面へと自身を進化させる。 より深い 内面
  • 35. 世界 より深い内面は環境から身体を通して間接的にしか現実にたどりつかない。 より深い 内面 = 環境と 間接的
  • 36. 世界 より深い内面は自分自身の身体を客体化して、身体を通して 世界を知覚することを自覚する。 より深い 内面
  • 37. 世界 さらに人間は深い内面を形成し、「自己の身体を通して世界を観る自己」 つまり自意識へと進化する。
  • 38. 世界 さらに人間は深い内面を形成し、「自己の身体を通して世界を観る自己」 つまり自意識へと進化する。 環境に深く 馴染んでいる。 =環境の中の オートマシン
  • 39. 世界 さらに人間は深い内面を形成し、「自己の身体を通して世界を観る自己」 つまり自意識へと進化する。 環境と身体の 関係を認識する
  • 40. 世界 さらに人間は深い内面を形成し、「自己の身体を通して世界を観る自己」 つまり自意識へと進化する。 環境と身体の 関係を認識する 自己を認識する
  • 41. 知能の階層構造 身体の反射レベル 身体を司るレベル 意識のレベル 意志決定 物理 情報 身体 感覚 情報 抽象 知的 情報 情報の抽象度 時間進行(流れ)の方向
  • 42. 世界 さらに人間は深い内面を形成し、「自己の身体を通して世界を観る自己」 つまり自意識へと進化する。 人工知能/哲学 (抽象レイヤー) 心理学/認知科学 (身体 システムレイヤー) 医学(物理レイヤー)
  • 43. 人工知能 第二章
  • 44. 知能 知能はよくわからない=知能の運動をモデル化しよう
  • 45. 実際の知能と人工知能 本物の知能 人工知能 本物の世界 デジタルワールド モデル化のプロセス
  • 46. 知能のモデル化の方針(ポリシー) ステート(状態)ベースAI ゴール(目標)ベースAI ルール(規則)ベースAI ビヘイビア(振る舞い)ベースAI 知能というものは非常に高度で基本的には「よくわらない」。 知能全体を模倣することは現段階では難しい。 一つの方向性から知能をモデル化しよう。 知能 シミュレーションベースAI ユーティリティ(効用)ベース AI Rule-based AI State-based AI Behavior-based AI Goal-based AI Utility-based AI タスク(仕事)ベース AI Task-based AI Simulation-based AI
  • 47. 状態遷移図を用いる http://ai-depot.com/FiniteStateMachines/FSM-Practical.html ステート(状態)ベースAI
  • 48. http://gomibako.symphonic-net.com/vote.cgi?genre=act_b&rating=9 ID 0 : IF (敵確認) THEN (逆方向) ID 1 : IF (誰もいない) THEN (ランダムウォーク) ID 2 : IF (フルーツ発見) THEN (フルーツゲット) ID 2 : IF (パワー発見) THEN (パワーゲット) ID 0 : IF (敵強い) THEN (攻撃魔法) ID 1 : IF (自分弱い) THEN (弱い敵に攻撃) ID 2 : IF (HP<20) THEN (ヒール) ID 2 : IF (パワー発見) THEN (パワーゲット) ルール(規則)ベースAI http://www.famitsu.com/k_tai/news/2007/01/16/607,1168926838,65642,0,0.html
  • 49. ビヘイビアツリー Root Self-preservation Engage Search Charge Fight Guard Cover Presearch Uncover Guard Grenade Investigate Idle Guard Retreat Flee Vehicle fight Vehicle strafe Melee Root Engage Search Uncover ビヘイビア(振る舞い)ベースAI Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://www.naimadgames.com/publications/aiide05/aiide05.ppt Handling Complexity in the Halo 2 AI, D. Isla, GDC 2005 http://www.naimadgames.com/publications/gdc05/gdc05.ppt http://www.naimadgames.com/publications/gdc05/gdc05.doc http://www.geocities.jp/raiden118jp/souncom.halo2.htm
  • 50. 人をダイナミクス(力学系、動的な数値の仕組み )として動かす。 世界を動かす PeerAI(=キャラクターAI) を構築。 Sub Peer Meta Meta Peer Sub [原則] 周囲の対象に対する、あらゆる可能な行動から、 ムード(幸せ) 係数を最大化する行動を選択する。 Sims (not under direct player control) choose what to do by selecting, from all of the possible behaviors in all of the objects, the behavior that maximizes their current happiness. ユーティリティ(効用)ベース AI Will Wright, AI: A Design Perspective (AIIDE 2005) http://www.aaai.org/Papers/AIIDE/2005/AIIDE05-041.ppt
  • 51. NPCに仕込むデータ構造 Ken Forbus, “Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims” (NorthWerstern大学、講義資料) http://www.cs.northwestern.edu/%7Eforbus/c95-gd/lectures/The_Sims_Under_the_Hood_files/frame.htm ユーティリティ(効用)ベース AI
  • 52. Hunger +20 Comfort -12 Hygiene -30 Bladder -75 Energy +80 Fun +40 Social +10 Room -60 Mood +18 Toilet -Urinate (+40 Bladder) -Clean (+30 Room) -Unclog (+40 Room) Bathtub -Take Bath(+40 Hygiene) (+30 Comfort) -Clean (+20 Room) Mood +26 Mood +20 [原則] 周囲の対象に対する、あらゆる可能な行動から、 Happiness (ここではMood) 係数を最大化する行動を選択する。 最適な行動を選択するユーティリティ(効用)ベース AI
  • 53. Moodの計算のためのウエイト Mood = W_Hunger(X_Hunger) * X_Hunger + W_Engergy(X_Energy) * X_Energy + … w_ w_ w_ w_ w_ w_ w_ w_ = Mood (-100..+100) (ウエイト=Moodへどれぐらい貢献するか) ユーティリティ(効用)ベース AI
  • 54. 効用(Utility)の計算の仕方 W_Hunger関数 X_Hunger W_Hunger(-80) -80 60 W_Hunger(60)
  • 55. 効用(Utility)の計算の仕方 W_Hunger関数 X_Hunger W_Hunger(-80) -80 60 W_Hunger(60) -80の時の食事欲求 = W_Hunger(-80)*(-80) 60の時の食事欲求 = W_Hunger(60)*(60) Δ(変化分)=W_Hunger(60)*(60) - W_Hunger(-80)*(-80)
  • 56. 効用(Utility)の計算の仕方 W_Hunger関数 X_Hunger W_Hunger(-80) -80 60 W_Hunger(60) -80の時の食事欲求 = W_Hunger(-80)*(-80) 60の時の食事欲求 = W_Hunger(60)*(60) Δ(変化分)=W_Hunger(60)*(60) - W_Hunger(-80)*(-80) 効用 効用
  • 57. 限界効用逓減の法則 X_Hunger W_Hunger(-80) -80 60 W_Hunger(60) Δ(-80 → 60)=W_Hunger(60)*(60) - W_Hunger(-80)*(-80) Δ(60→90) =W_Hunger(90)*(80) - W_Hunger(90)*(60) 90 W_Hunger(90) Δ(-80 → 60) の方が Δ(60→90) より圧倒的に大きい ある程度満たされたものを満たすより、 満たされないものをある程度満たす方が大きな満足をもたらす 効用 ていげん ビールは一杯目が一番おいしい
  • 58. 知能のモデル化の方針(ポリシー) ステート(状態)ベースAI ゴール(目標)ベースAI ルール(規則)ベースAI ビヘイビア(振る舞い)ベースAI 知能というものは非常に高度で基本的には「よくわらない」。 知能全体を模倣することは現段階では難しい。 一つの方向性から知能をモデル化しよう。 知能 シミュレーションベースAI ユーティリティ(効用)ベース AI Rule-based AI State-based AI Behavior-based AI Goal-based AI Utility-based AI タスク(仕事)ベース AI Task-based AI Simulation-based AI
  • 59. 知能 知能の運動は混沌としていて、複数の軸で表現できるが、 どれもすべてではない。 効用 目的 タスク行動 状態 ルール
  • 60. 知能 知能の中心は、まだ人間の知の及ぶところではなく混沌としている。 周辺の上辺しかわかっていない。 効用 目的 タスク行動 状態 ルール 混沌
  • 61. 時間と空間を超えて 第三章
  • 62. 世界 知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか? 人工知能/哲学 (抽象レイヤー) 心理学/認知科学 (身体 システムレイヤー) 医学(物理レイヤー)
  • 63. 世界 知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか? 人工知能/哲学 (抽象レイヤー) 心理学/認知科学 (身体 システムレイヤー) 医学(物理レイヤー)
  • 64. 知能の旅 • 世界が地球を産み出す • 地球が生命を産み出す • 生命が知能を産み出す • 知能がより深い知能を産み出す http://cweb.canon.jp/gallery/archive/kagii-cache/
  • 65. 知能の旅 • 世界が地球を産み出す • 地球が生命を産み出す • 生命が知能を産み出す • 知能がより深い知能を産み出す • そして、知能が世界を見つめる 世界自身が己を内側から観測する主体を産み出す
  • 66. 世界 知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか? 世界から乖離の旅 =環境に張り付いていた生物からの進化 人工知能/哲学 (抽象レイヤー) 心理学/認知科学 (身体 システムレイヤー) 医学(物理レイヤー)
  • 67. 世界 知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか? 世界から乖離の旅 =環境に張り付いていた生物からの進化 時間と空間の旅 = より長い時間、より大きな空間を支配する 人工知能/哲学 (抽象レイヤー) 心理学/認知科学 (身体 システムレイヤー) 医学(物理レイヤー)
  • 68. 知能を空間と時間から考える 時間 空間 微生物 植物 海洋生物 哺乳類 人間
  • 69. 知能を空間と時間から考える 時間 空間 微生物 植物 海洋生物 哺乳類 人間 知能= 時間と空間を 支配する力
  • 70. 知能を空間と時間から考える 時間 空間 微生物 植物 海洋生物 哺乳類 人間 時間と空間を 支配する =記憶を認識の向上
  • 71. 知能を空間と時間から考える 時間 空間 微生物 植物 海洋生物 哺乳類 人間 時間と空間を 支配する =記憶を認識の向上 時間=記憶 空間=認識
  • 72. 世界 知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか? 世界から乖離の旅 =環境に張り付いていた生物からの進化 時間と空間の旅 = より長い時間、より大きな空間を支配する 人工知能/哲学 (抽象レイヤー) 心理学/認知科学 (身体 システムレイヤー) 医学(物理レイヤー)
  • 73. 世界 知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか? 世界から乖離の旅 =環境に張り付いていた生物からの進化 時間と空間の旅 = より長い時間、より大きな空間を支配する 人工知能/哲学 (抽象レイヤー) 心理学/認知科学 (身体 システムレイヤー) 医学(物理レイヤー) 記憶と認識 身体運動の獲得
  • 74. 知能を空間と時間から考える 時間 空間 微生物 植物 海洋生物 哺乳類 人間 人間はより高度なところで 運動と認識を組み立てる 時間=記憶 空間=認識
  • 75. 運動の形、認識の形 第四章
  • 76. 知能を空間と時間から考える 時間 空間 微生物 植物 海洋生物 哺乳類 人間 時間と空間を 支配する =記憶を認識の向上 時間=記憶 空間=認識 知能運動と身体運動が近い 知能運動と身体運動が遠い
  • 77. 知能の階層構造 身体の反射レベル 身体を司るレベル 意識のレベル 意志決定 物理 情報 身体 感覚 情報 抽象 知的 情報 情報の抽象度 時間進行(流れ)の方向 知能はどこまで連続か?世界と継続的に相互作用しているのは、本当は 身体であって知能ではない。知能は連続でないかもしれない。パルス的に 駆動しているだけなのかもしれない。
  • 78. 知能を空間と時間から考える 時間 空間 微生物 植物 海洋生物 哺乳類 人間 時間と空間を 支配する =記憶を認識の向上 時間=記憶 空間=認識 知能運動と身体運動が近い 知能運動と身体運動が遠い 知能の物理的世界からの影響 物理世界の制限
  • 79. 知能を空間と時間から考える 時間 空間 微生物 植物 海洋生物 哺乳類 人間 時間と空間を 支配する =記憶を認識の向上 時間=記憶 空間=認識 知能運動と身体運動が近い 知能運動と身体運動が遠い 知能の物理的世界からの影響 物理世界の制限 物理世界の制限を 高度な知能も受けている
  • 80. 知能の物理的世界からの影響 • 「言葉」に擦り込まれた物理世界 地位が上がる 腕前が上がる 会社に入る 案件が流れる うまく転がる 痛い人
  • 81. 知能の物理的世界からの影響 • 「言葉」に擦り込まれた物理世界 地位が上がる 腕前が上がる 会社に入る 案件が流れる うまく転がる 痛い人 物理的メタファーが支配している = 人間の知能は地球産
  • 82. 地球 知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか? 地球、さらにその局所に沿った知能の発展。 人工知能/哲学 (抽象レイヤー) 心理学/認知科学 (身体 システムレイヤー) 医学(物理レイヤー) 記憶と認識 身体運動の獲得 地球
  • 83. 別の惑星 知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか? 地球、さらにその局所に沿った知能の発展。 人工知能/哲学 (抽象レイヤー) 心理学/認知科学 (身体 システムレイヤー) 医学(物理レイヤー) 記憶と認識 身体運動の獲得
  • 84. 知能を空間と時間から考える 時間 空間 村 地域 国家 地球 時間と空間を 支配する =記憶を認識の向上 時間=記憶 空間=認識 知能運動と身体運動が近い 知能運動と身体運動が遠い 知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか? 環境には育まれ、環境を越える知能の発展の歴史。 宇宙
  • 85. • 絶対的な知能はない。 • 知能とはすべて環境に対する相対的なものである。 • しかしなお知性は環境を超えて、時間と空間に広が ろうとする。 • そして、わかりあおうとする。 • 知能が自らを相対的なものであると知るとき、 知能をメタ的に捉えることができる。 • その時、知能は知能を超えて、 あらゆる知能を捉えることができる。 知能を空間と時間から考える