More Related Content Similar to ヒト並みの人工知能と現象学 (20) ヒト並みの人工知能と現象学6. 2015-07 5
近年の「AIブーム」
● メディアによる注目
● テレビや雑誌での特集
● 一般向け「AI本」の出版ラッシュ
● 新しい研究所:産総研、千葉大、etc.
● 技術的背景
○ 計算機の性能向上
○ 知識源となるデータの爆発的な増加
○ いくつかの成果:IBM, Google, etc.
チェス、クイズ、自動運転、…
○ 機械学習分野の発展
Deep Learning! ⇒
7. 2015-07 6
機械学習分野の発展
● 基本的にニューラルネットの逆襲
● Deep Learning
● 多層ニューラルネット(深層学習)
● 画像認識や音声認識で成果
● 自動的に概念形成⇒
Googleのネコ(Google Brain)、Google Dreams (Inceptionism)
● RNN (Recurrent Neural Network)
● 時系列学習
● 深層学習も使って画像に説明文付加(Stanford大)
● 強化学習
● 報酬に基づく行動系列の学習
● Deep Q Network (深層強化学習):ゲームをプレイ
8. 2015-07 7
2つの対立軸
● 汎用人工知能 vs. 特定課題型人工知能
● Artificial General Intelligence(AGI)
● さまざまなスキルを習得しうるという意味で「general」
● ヒト並みの人工知能もまた AGI
● 本来の「野望」しかし難しい⇒
● Narrow AI〜個別の課題の解決:現在の研究の主流
● 古き良き人工知能 vs. 創発的人工知能
● 古き良き(記号的)人工知能(GOFAI)
● ドレイファスやレイコフらの批判
● 知識獲得で行き詰まり
● 創発的人工知能
● 知識は与えられるものではなく学ぶもの
● アナログ(統計)的
※機械学習の進展⇒AGI/ヒト並みのAI実現に光明!?
14. 2015-07 13
認知ロボティクス
• 認知科学としてのロボティクス
• 認知には身体性が必要という立場
• 認知の「構成的」理解
真に何かを理解するには作ってみるべき
• ジャンル
– 認知発達ロボティクス
• 人間の子どものように認知能力を発達させる
– 記号創発ロボティクス
• 環境とのインタラクションから言語を学ぶ
– 社会知能ロボティクス
• コミュニケーション研究
15. 2015-07 14
認知発達ロボティクス
• 人間の子どものように認知能力を発達させる
• ロボットは環境との相互作用から学んでいく
(倫理的にも)難しい幼児への心理実験を補完
• 日本での研究
–大阪大学浅田研
–東京大学國吉研
–新学術領域研究「構成論的発達科学」
–など
• 参考文献
– Cangelosi, A. et al.: Developmental Robotics
-- From Babies to Robots, MIT Press (2015).
– Asada M. et al.: “Cognitive developmental robotics: a survey,” in IEEE
Transactions on Autonomous Mental Development, Vol.1, No.1,
pp.12--34 (2009)
16. 2015-07 15
記号創発ロボティクス
• 環境とのインタラクションから言語を学ぶ
• ヒト:個別文法も語彙も与えられない
• ref. 発達言語学
– Tomasello, Meltzoff, Spelke, …
– Chomskians(最近のマージ理論)
– cf. 進化言語学(動物の認知機能研究)
• 記号接地問題:記号と世界とのマッピング
• さまざまな機械学習手法を駆使
– ノンパラメトリックベイズ、Recursive Neural Net…
• 他者の意図理解が必須(←発達言語学)
• 言語獲得の実現はこれから...
19. 2015-07 18
人工脳
● 人工的に脳っぽいものを作って認知機能を再現
1. 脳シミュレーション
○ ニューロンレベルから生理学的に忠実なモデル
○ Blue Brain Project, Neurogrid Project,
革新的技術による脳機能ネットワークの全容解明プロジェクト, …
2. 脳にヒントを得た認知アーキテクチャ
○ 認知アーキテクチャ:総合的な認知モデル
○ 例
■ Nengo/SPAUN (C. Eliasmith et al.)
■ Leabra (O’Reilly et al.)
■ 全脳アーキテクチャ(後述)
20. 2015-07 19
脳研究の現状
● 脳機能イメージング(fMRI)などの発達
● 認知神経科学者たち
○ A. Damasio:ソマティック・マーカー仮説(情動の役割)
○ V.S. Ramachandran:さまざまな認知障害の紹介と解釈
○ E. Kandel:記憶の研究
○ E. Goldberg:左右大脳半球と前頭前野の機能の解釈
● 各器官の機能の解明とモデル化
○ 大脳皮質の構造と諸領野(認識、運動制御、計画、...)
大脳皮質の構造は領野にかかわらず一様 [Mountcastle]
○ 大脳基底核(線条体など:強化学習、作業記憶、...)
○ 大脳辺縁系(扁桃体など:情動・報酬)
○ 海馬(エピソード記憶、空間表現)
○ 小脳(運動制御、高次認知機能への寄与)
⇒ そろそろ統合的な絵が描けるかも
22. 2015-07 21
構成
1. 背景:人工知能
2. 解決すべき課題
3. ヒト並みの人工知能の作り方
4. 発表者の最近のアクティビティからの話題
● 意味論の問題
● 全体的な目標
● 人工物の現象学(マニフェスト)
● 時間の現象学
● 人工物による言語獲得へ向けて
● 汎用人工知能関連の活動
25. 2015-07 24
アプローチ
1. 生物から学ぶ
• 脳モデル・動物(比較心理学・進化言語学)
2. 現象学的・発達的
• 個体に与えられる情報からの知識獲得
3. 構成的
• 機械学習
• ロボティクス(シミュレーション)
4. 言語獲得
• 言語:知の重要項目
• 上記 1〜3 を使った説明
26. 2015-07 25
人工物の現象学
• Husserl の現象学〜認識論(知識の基盤)
• 第1人称的視点からの認識論
• ロボットも第1人称的視点を持つ
ビデオ:MIT Atlas robot - first person view sensor visualization ⇔
• kinesthetic を持つロボット
• 外界との相互作用で発達的に知識を獲得
• ロボットは情報処理過程を inspect 可能
• 数理的に検証可能な人工物の情報処理
⇒ ロボット(人工物)を使って現象学を再構築?
cf. 戸田山和久:“アンドロイド認識論” in「知識の哲学」(産業図書 2002)
Android Epistemology (1995) という本もあるが内容がちと古い…
Naturalizing Phenomenology, Stanford (1999)
(マニフェスト)
27. 2015-07 26
時間の現象学
● Husserl の時間意識:原印象、予持、把持
● 時系列学習〜時系列予測
○ RNN (recurrent neural network)
○ 時系列的大脳皮質モデル:HTM, DeSTIN, etc.(cf. akinetopsia @V5野)
○ Dörner(認知心理学者)の PSIモデル
Bach J.: Principles of Synthetic Intelligence -- PSI: An Architecture of Motivated Cognition, Oxford U.
○ LLoyd, M.: “Time after Time -- Temporality in the dynamic brain,” Being Time: Dynamical Models of Phonomenal
Experience, John Benjamins Pub. Co. (2012)
● 時系列学習と時間の現象学
○ 予持:未来の記憶(予測)
○ 把持 :文脈の記憶(状態)
○ 原印象⇔時間微分+予測された現在
cf. 谷淳
○ ロボット工学者
○ 時系列学習器(RNN)
○ フッサールの時間の現象学への言及:縦の志向性、横の志向性
28. 2015-07 27
人工物による言語獲得へ向けて
• 発達ロボティクス in 仮想世界
• 幼児の言語獲得から学ぶ
•Spelke
•事物概念:一定の制約
–cf. Quineのギャヴァガイ
–事物全体制約など
cf. Husserl 裏側に回ってみる⇒三次元物体概念
•Tomasello
•参照(言葉)の理解:他者の意図の理解が必須
•用法を積み上げて文法を構築(反生得文法)
•Meltzoff
•乳児の他者の意図理解の研究
•自分の意図的運動をまずモデル化?
30. 2015-07 29
汎用人工知能関連の活動(宣伝 :-)
❖ ドワンゴ人工知能研究所
● 脳モデリング、言語獲得など
❖ 全脳アーキテクチャイニシアティブ(NPO)
● 脳にヒントを得た認知アーキテクチャを目指す
● 教育・啓蒙
❖ 汎用人工知能研究会(←人工知能学会)
● 輪読会
● 教科書も企画中…
❖ Webサイト: 汎用人工知能と技術的特異点
● www.sig-agi.org
● Facebook グループ
「汎用人工知能について語ろう!」
ご興味がありましたらご連絡ください:naoya.arakawa@nifty.com