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デジタルハリウッド 講義 2020_6
- 2. My Works (2004-2018) AI for Game Titles Books
- 4. 人工知能のための哲学塾 西洋哲学篇 （2015-2016年） 第0夜 概観 第一夜 フッサールの現象学 第二夜 ユクスキュルと環世界 第三夜 デカルトと機械論 第四夜 デリダ、差延、感覚 第五夜 メルロ=ポンティと知覚論
- 5. 人工知能のための哲学塾 東洋哲学篇 （2017-2018年） 第0夜 概観 第一夜 荘子と人工知能の解体 第二夜 井筒俊彦と内面の人工知能 第三夜 仏教と人工知能 第四夜 龍樹とインド哲学と人工知能 第五夜 禅と人工知能
- 6. 人工知能のための哲学塾 未来社会篇 （2015-2016年） 第0夜 概観 第一夜 人と人工知能はわかりあえるか？ 第二夜 人工知能はどのような社会を築くのか？ 第三夜 人工知能は文化を形成するか？ 第四夜 人と人工知能は愛し合えるか？ 第五夜 人工知能にとって幸福とは何か？
- 7. 人工知能のための哲学塾 未来社会篇 （2018-2019年） 第0夜 概観 第一夜 人と人工知能はわかりあえるか？ 第二夜 人工知能はどのような社会を築くのか？ 第三夜 人工知能は文化を形成するか？ 第四夜 人と人工知能は愛し合えるか？ 第五夜 人工知能にとって幸福とは何か？ 第0夜 概観 第一夜 荘子と人工知能の解体 第二夜 井筒俊彦と内面の人工知能 第三夜 仏教と人工知能 第四夜 龍樹とインド哲学と人工知能 第五夜 禅と人工知能 第0夜 概観 第一夜 フッサールの現象学 第二夜 ユクスキュルと環世界 第三夜 デカルトと機械論 第四夜 デリダ、差延、感覚 第五夜 メルロ=ポンティと知覚論 未来 社会 篇 人間の内面を頼りに 人工知能の内面へ深く迫る（作る）ことが目標 人間の社会を頼りに 人工知能の社会へ深く迫る（作る）ことが目標 http://www.bnn.co.jp/books/8210/ http://www.bnn.co.jp/books/9172/ https://miyayou.com/2017/11/11/philosophyeast/
- 26. 人工知能という学問・分野とは？
- 29. 人工知能の持つ３つの側面 科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering 人工知能 人工知能は、それぞれの方向に広がりがある。 哲学の方向の広がりを示したものは少ない
- 31. 人工知能という学問の特異性 (1)基礎がない ＝ 「知能とは何か？」という答えがまだな (2)境界があいまい ＝ どこまでが知能 (3) オリジナルの技術は？ ＝他の学問から技術を借用する。
- 43. 人工知能の発展の二つの方向 （１） 人工知能の応用を目指す ＝ 知的機能の実現 （例）推論、学習、予測、検索。 （２） 人工知能を通じて 「知能とは何か？」を探求する。 ＝ 知能の本質をつかむ （例）環境との関係、知能の階層構造 科学とつながる 哲学とつながる
- 55. ダートマス会議（1956年） • ジョン・マッカーシーのいたダートマス大学で、人 工知能をテーマとして初めて開催された会議。 • Artificial Intelligence という名称もはじめてここで 用いられた。 http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html
- 62. 人工知能ブーム 時間 規模 情報革命 ネット革命 知能革命 電子情報化 オンライン化 知能化 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010
- 66. FC SFC SS, PS PS2,GC,Xbox Xbox360, PS3, Wii DC （次世代）Hardware 時間軸20051999 ゲームの進化と人工知能 複雑な世界の 複雑なＡＩ ゲームも世界も、ＡＩの身体と内面もますます複雑になる。 単純な世界の シンプルなＡＩ （スペースインベーダー、タイトー、1978年） （アサシンクリード、ゲームロフト、2007年）
- 69. Halo (2002)
- 71. 強化学習 （例）格闘ゲームTaoFeng におけるキャラクター学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx Microsoft Research Playing Machines: Machine Learning Applications in Computer Games http://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/ Video Games and Artificial Intelligence http://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/
- 72. 原始の海＋光＋熱＋稲妻 http://www.yunphoto.net/jp/photobase/yp2863.html Photo by (c)Tomo.Yun http://www.yunphoto.net
- 73. 物質と情報 身体と精神
- 76. 極性頭部 非極性尾部 水と仲良し 水と溶けあえない （参考）永田和宏 「生命の内と外」 （「考える人」（Vol.45））
- 77. 自己組織化
- 82. エントロピーの法則
- 91. テセウスのパラドックス 物質的構成 ＝ 循環する 物質によらず不変なもの 構造 情報
- 100. キャラクター全体のアーキテクチャ 身体の状態を大きく定義 - 「走っている」「ジャンプしている」 「梯子を登っている」のか、などをステートで管理 - 状態ごとに行える行動を制限 - 反射的に行った行動（ダメージリアクションなど） による身体の状態変化を、知能に知らせる 抽象的な意思決定を行う アニメーションデータの再生を管理します。 アニメーション同士のブレンドをアーティストが調整
- 103. 世界と身体、身体と心は どうつながるか？
- 104. ユクスキュルの生物学
- 111. 図
- 129. サブサンプション・アーキテクチャ（ロドニー・ブルックス） INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス = 自意識の構築化 Subsumpution Architecture 運動の実現のプロセス = 身体運動の生成
- 131. F.E.A.R.のプランニング シンボルによる連鎖プランニング ターゲットＡが 死んでいる ターゲットＡが 死んでいる 攻撃 武器が装填 されている 武器が装填 されている 装填する 武器を 持っている 武器を 持っている 武器を拾う 条件なし プラナー プランニング Jeff Orkins, Three States and a Plan: The AI of FEAR http://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf
- 132. 計画を立てるＡＩ/計画を変更するＡＩ Jeff Orkins, Three States and a Plan: The AI of FEAR http://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf
- 133. 意思決定モデル 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 意思決定というものは非常に高度で複雑なプロセスです。 でも、ゲームで用いるいくつかの簡易モデルが存在します。 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 「○○-based AI」とは、○○をAIを構築する基本単位として採用したＡＩということ。 タスク（仕事）ベース AI Task-based AI 意思決定 Simulation-based AI
- 135. 意思決定モデル 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 意思決定というものは非常に高度で複雑なプロセスです。 でも、ゲームで用いるいくつかの簡易モデルが存在します。 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 「○○-based AI」とは、○○をAIを構築する基本単位として採用したＡＩということ。 タスク（仕事）ベース AI Task-based AI 意思決定 Simulation-based AI ステート（状態）ベースAI
- 138. 意思決定モデル 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 意思決定というものは非常に高度で複雑なプロセスです。 でも、ゲームで用いるいくつかの簡易モデルが存在します。 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 「○○-based AI」とは、○○をAIを構築する基本単位として採用したＡＩということ。 タスク（仕事）ベース AI Task-based AI 意思決定 Simulation-based AI ステート（状態）ベースAI
- 140. 知能に階層化を考える
- 142. 物質と知覚 （べルクソン）
- 143. 物質と知覚 （べルクソン）
- 144. 物質と知覚 （べルクソン）
- 145. 物質と知覚 （べルクソン）
- 146. 物質と知覚 （べルクソン）
- 147. 遅延反応系 INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス 反応を遅延させるところに、知性の生じるチャンスがある。
- 148. サブサンプション・アーキテクチャ（ロドニー・ブルックス） INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス = 自意識の構築化 Subsumpution Architecture 運動の実現のプロセス = 身体運動の生成
- 152. 身体の反射レベル 脳の原始的な部分の反射レベル 無意識の反射レベル 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 西洋＝ボトムアップ＝構築的虚無
- 157. 存在的多者の 領域 アーラム・ アム・ミ サール 上昇過程 下降過程 上昇過程・下降過程 仏教： 向上・向下 （不覚 → 覚 → 不覚） 仏教： 向上門・却来門 仏教： 掃蕩門・建立門 浄土真宗： 住相・環相 スーフィズム： 上昇・下降 イブン・アラビーの存在論（イスラーム哲学） イスラーム哲学の原像、岩波新書、井筒俊彦、P.119
- 160. 刺激、行為 刺激 行為
- 165. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World Sensor Effector World Dynamics Artificial Intelligence Decision-MakingDecision-Making
- 166. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 167. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 168. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 169. 環境の呪縛 環境からの自律 環境に完全に 埋め込まれている 環境からある程度自由な行動を持つ （遊ぶ） 環境から自由 実存的 存在的 差異化 コア化 （根を持たせる） 言葉 知 能 の 生 成
- 170. Real World
- 171. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ Image of object Image of body (=self) R RRepresentation
- 172. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ Image of object Image of body (=self) R R R R
- 173. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R R R
- 174. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R Sequence of Self Sequence of Object
- 175. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R Sequence of Self Sequence of Object “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects.
- 176. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R Sequence of Self (自己の序列) “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Vector to move Vector to enter Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 177. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Killzone 2 Multiplayer Bots Remco Straatman, Tim Verweij, Alex Champandard | Paris Game/AI Conference 2009, Paris, June 2009 http://www.guerrilla-games.com/publications.html Sequence of Self (自己の序列)
- 178. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Handling Complexity in the Halo 2 AI, D. Isla, GDC 2005 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html Sequence of Self (自己の序列)
- 179. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Sequence of Self (自己の序列) 変化する再創造される 主体が組み替えられ、 何度も再構成される。
- 180. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Sequence of Self (自己の序列) 変化する再創造される
- 181. ３Ｄゲームの中のＡＩ Halo （ＨＡＬＯ、バンジー、2001年） デバッグ画面 The Illusion of Intelligence - Bungie.net Downloads http://downloads.bungie.net/presentations/gdc02_jaime_griesemer.ppt
- 182. 人工知能人間 仏教と人工知能 • 仏教 ＝ 煩悩から解脱する • 人工知能 ＝ むしろ煩悩を与えたい（執着） 煩悩 煩悩 解脱 執着
- 184. 混沌としての知能 悟り より大きな 悟り
- 188. 持続的意識 インフォメーション・フローから 一瞬一瞬生起される構成的自己 「構成的自己＝知能」 の形成（創造） 人工知能 環境世界 環境 時間 意識＝無意識の境界 線 無意識＝身体の境界 線
- 196. 水の波紋のように意識が作られる 著作者 acworks タイトル 波紋が浮かぶ水面 http://01.gatag.net/0013916-free-photo/
- 210. ゼ ロ 無限世界 志向性の矢
- 211. ゼ ロ 無限世界 志向性の矢 知能
- 218. 人工知能の未来
- 219. 技術の進歩 時間軸 ※横軸の数字はおおよそのものです 非技術的世界 機械化 コンピュータ化 電動化 人工知能(AI)化 人間拡張化 （Human Augmentation） インターネット化 1760 19501870 1980 2010 2035
- 224. シンギュラリティ・ライン 人工知能の技術の蓄積 人間を中心として外部へ向かって 環境・空間・身体に宿るインテリジェンス 一つの存在へとインタグレ―ションし、 新たなる知能を生み出す 拡張人間 （Human Augmentation による Augmented-Human ＝人工知能と融合した人間） 自律側AI （Autonomous AI ＝人工知能の純粋な結晶） 人工知能進化の方向 人間側にAI 技術を集約 非人間側にAI 技術を集約 人間 側 人工 知能
- 226. シンギュラリティ・ライン 拡張人間 （Augmented Human） 自律側AI （Autonomous AI） 人工知能進化の方向 発 展 進 化 より高次の新しい関係性 さらに発展する関係性
- 231. 人工知能が導入される場所 ① 人間 ② 人工知能 ③ 場 ① 拡張人間 ② 自律的人工知能 ③インテリジェントな場
- 232. 人工知能の描く未来像
- 241. 人工知能が導入される場所 ① 人間 ② 人工知能 ③ 場 ① 拡張人間 ② 自律的人工知能 ③インテリジェントな場
- 242. ご質問 • y.m.4160@gmail.com • Twitter: @miyayou • Facebook: https://www.facebook.com/youichiro.miyake