1. 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
巻渕有哉，申富饒，長谷川修
電子情報通信学会論文誌D，
Vol.J93-D, No.6, pp960-977, (2010)
1

2. 目次
1. 研究背景
2. 本研究の目的
3. 提案手法
4. 実験１、２
5. まとめ
2

3. １.１ 研究背景
近年、人間と共存可能な知能ロボットへのニーズが
高まっている
 知能ロボットに関するアカデミック・ロードマップ
– 経済産業省策定（2007~）
– 2050年までの知能情報処理の展開
– 「次世代ロボット知能化技術開発プロジェクト」
 東京大学IRT研究機構
– 東京大学総長直轄研究組織（2008~）
– トヨタ自動車やパナソニックなど民間7社が参加
 早稲田大学ヒューマノイド研究所
– 1970 学科横断プロジェクトとして開始、2003 発足
3

4. １.２ 知能情報処理の展開（１）
従来の知能ロボット（1950’s ~）
1956 組み込み式 実世界のような常に
複雑に変化する環境
知 If Q then A には対処できない
能 設計者が状況Qや行動A
情 をプログラムする タスク依存
報
処
理 ロボットによる学習（2000’s ~）
の 直接的に経験した
展 認知発達ロボティクス タスクしか実行で
開 きない
ロボットによる
自律的な学習・発達
タスク依存からの脱却
4

5. １.３ 知能情報処理の展開（２）
ロボットの知能発達
認知発達システムの持つべき性質 [Wengら, 2001]
知
能 知識の学習
1. タスクに特有なシステムではない
情 2. タスクがシステムの設計者にとって未知である
報 3. 未知のタスクに対するアプローチを生成できる
処 4. オンライン学習が可能である 知識の生成
理 5. オープンエンド学習が可能である
の
展
開 現在、上記の3.以外の性質を満たす
知能ロボットは実現できている
2010
 全身動作のオンライン教示システム [小倉ら, 2005]
 語順と挙動のオンライン学習 [佐藤ら, 2008] etc 5

6. １.４ ロボットの知能発達（１）
知識の生成とは？
木箱をバナ 木箱の上に
バナナに届
ナの下に置 登れば取れ
かない！
いて、 る！
6

7. １.５ ロボットの知能発達（２）
認知発達ロボティクス Wengらの示す知能発達
知識1 知識１
知識2 知識2
知識3 知識3
知識4
外部から与えられることで
しか、知識を増やせない 外部から与えられた知識を運
半タスク依存 用することで、“自力で”新
たな知識を生成できる
汎用のタスク 7

8. ２. 本研究の目的
汎用のタスクが実行可能な知能ロボットの実現に向けて
3.を含めWengらの示す性質を全て満たす、
実世界における一般問題解決システム
特長
 ロボットは視覚や聴覚から得られるパターンから概念
（シンボル）を形成する
 ロボットは環境や人間との相互作用を通じて行動の因
果関係を知識としてオンラインかつ追加的に獲得する
 ロボットは既存の知識を組み合わせることで未知のタ
スクに対するアプローチを生成できる
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9. ３.１ 提案手法
3. シンボル記憶層
シンボルの保持
2. パターン記憶層
パターンの保持
1. 入力層
パターンを受け取る
1. 記号接地フェーズ 2. 知識獲得フェーズ 3. 問題解決フェーズ
SOINN [Shenら, 2006] に 行動の因果関係を知識化 実環境における問題解決
よる概念形成 （既存のプランナを使用）
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10. ３.２ 提案手法の構成要素
1. 知覚情報のシンボル化
2. 因果関係の知識化
3. プランニング（と実践）
10

11. ３.３ 知覚情報のシンボル化
自己増殖型ニューラルネットワーク（SOINN）
[Shenら, 2006] “0”という概
特長 念（シンボル）
 オンライン追加学習が可能
 高いノイズ耐性 教師ID
 自己組織的に成長
0 2 2
0
2
0 0 2
オープンエンド学習 0 2
に不可欠な性質
1 3 3
1
3 3
知覚情報のシンボル化に利用 1
 パターン記憶層にセンサ毎に設置
 教師IDの付加により概念を形成
Image, Sound SOINN
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12. ３.４ 因果関係の知識化（１）
実環境のモデル化
実環境
 ロボットの周囲環境
 ３つの位置と周囲音の状態
♪
World Model（WM）の作成
 1-NN法による記号接地
C B A  述語（At、Ring）による状態記述
WM ={At(“ベル”, A),At(-1, B),
12
At(-1, C), Ring(“ベル”)}

13. ３.５ 因果関係の知識化（２）
提案手法では知識をオペレータで表現する
オペレータの構成
 前提条件：適用するのに必要な述語の集合
 削除リスト：適用すると成立しなくなる述語の集合
 追加リスト：適用すると新たに成立する述語の集合
注意のモデル
 既知の物体の状態変化に注意
 オペレータの構成
オペレータの作成  前提条件 ＝ preWM
 オペレータ実行前
 削除リスト＝ preWM － postWM
後のWMを比較
 追加リスト＝ postWM － preWM
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14. ３.５ プランニング（と実践）
 General Problem Solver（GPS） [Ernstら, 1969]：
最も古典的で簡素なプランナ
 現在状態と目標状態の差異を減少させるオペレータを選
択し、現在状態にそのオペレータを適用していくという
プロセスを繰り返すことで目標状態を達成する
start goal
A, B A, X
operator 1
subgoal preCond delList addList
Y Y X
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15. （参考）GPS
GPS(S, G)：状態Sに適切なopの系列を適用して状態Gに変換する
1. S と G の差異を求める。差異がない場合は return S
2. 差異を重要な順に列挙する。
3. 差異を縮めるのに有効なオペレータを列挙する。
4. 3. からオペレータを１つ選ぶ。これを op とし、その前提条件を pc
とする。選ぶオペレータがなくなった場合は return false
5. S1 = GPS(S, pc) S1 = false になった場合は4. に戻る。
6. S1 に op を適用して、その結果の状態を S2 とする。
7. return GPS(S2, G)
S pc S1 S2 G
S1 = GPS(S, pc) op GPS(S2, G)
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16. ４.１ 各実験の概要
実験1：基本動作の確認
 ロボットは直接的に経験したことのないタスク
に対しても適切に行動できる
 ロボットは自らの問題解決能力では実行できな
いタスクに対して、実行できないことを示すこ
とができる
実験２：知識のオンラインかつ追加的な獲得に
よる問題解決能力の向上
 ロボットは以前より複雑なタスクを実行でき
るようになる
 ロボットは以前に実行できなかったタスクを
実行できるようになる 16

17. ４.２ 実験１：知識獲得フェーズ
op1：ベルを押
すと音が鳴る
op2：ドラムを
押すと音が鳴る
op3：ベルの音が鳴ってい
るときに“ちょうだい”を
するとりんごが移動する
op4：ドラムの音が鳴って
いるときに“ちょうだい”
をするとみかんが移動する
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18. ４.３ 実験１：問題解決フェーズ（１）
直接的に経験した
ことのないタスク
タスク1
初期状態 目標状態
op1を op3を 目標状態に到
実践ステップ 使って、 使えば、 達できる！
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19. ４.４ 実験１：問題解決フェーズ（２）
解決不可能なタスク
解決不可能！
タスク3
初期状態 目標状態
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20. ４.５ 実験２：知識獲得フェーズ
op5：右手を挙
げるとりんごが 対称 op6
手元に置かれる
op7：“だだを
こねる”とりん 対称 op8
ごが目の前に移
動する
op9：左手を挙 対称 op10
げるとベルが手
元に置かれる
 op2とop1、op4とop3と同様の関係
 ベルをドラムに、りんごをみかんに
置き換えたもの 20

21. ４.６ 実験２：問題解決フェーズ（１）
実験1より複雑なタ
スク（複数のプラン、
プランの長さ）
タスク4 プランニング結果
3つのプラン
1. op5→op7
2. op5→op9→op1→op3
初期状態 目標状態 3. op9→op1→op5→op3
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22. ４.７ 実験２：問題解決フェーズ（２）
プラン1
op5を op7を 目標状態に到
実践ステップ 使って、 使えば、 達できる！
22

23. ４.８ 実験２：問題解決フェーズ（３）
プラン2
op5を op9を op1を
実践ステップ 使って、 使って、 使って、
op3を 目標状態に到
使えば、 達できる！
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24. ４.９ 実験２：問題解決フェーズ（４）
実験1で解決不可
能だったタスク op8を 今回は目標状態
使えば、 に到達できる！
タスク3’
初期状態 目標状態
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25. ５. まとめ
既存のプランナを利用した3層構造のアーキテクチャ
 Wengらの示す性質を全て満たす
 各実験により実世界の汎用のタスクに対して有効であ
ることを確認（1. 基本動作、2. 知識のオンラインかつ
追加的な獲得による問題解決能力の向上）
提案手法の優位性
 SOINNの性質により、実世界における頑健な振る舞いが
可能、物体の概念のオンラインかつ追加的な形成が可能
 視覚や聴覚といった複数の感覚を用いたマルチモーダル
な情報処理が可能
 オペレータの記憶容量を大幅に節約
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