人工知能、意識、ベルクソン（応用哲学会ー〈意識の遅延テーゼ〉の行為論的射程̶講演資料）
•
2 likes•2,806 views
平井靖史さん 太田宏之さんとのコラボセッション 〈意識の遅延テーゼ〉の行為論的射程̶̶神経科学と 人工知能研究による「拡張ベルクソン主義」アプローチ 応用哲学会第九回年次研究大会 日時：2017年4月22日（土）、23日（日） 場所：福山平成大学 http://www.jacap.org/events/jacap2017.html における講演資料です。 4/22（土） D 会場（3203）ワークショップ 14:10-16:10 平井靖史 太田宏之 三宅陽一郎 〈意識の遅延テーゼ〉の行為論的射程̶̶神経科学と 人工知能研究による「拡張ベルクソン主義」アプローチ ベルクソンの『物質と記憶』は、心の哲学に時間論からアプローチするという戦略で執筆された、 彼の哲学的主著である。専門の研究者の間でも十分な受容がなされてきたとは言い難いこの書物に ついて、2015 年以降、現在の心の哲学および意識の科学のうちに文脈化することで、その理論的可 能性を包括的に再検証しようとする試みがなされてきている。 今回のワークショップでは、この試みにおいてその中心的な意義が明らかになりつつある二つの テーゼをとりあげ、これらが「行為」の理解にどのような貢献をもたらしうるかを論じたい。ベル クソンのアイデアに対して神経科学と人工知能研究の分野から検討をおこなうことで、論点の具体 化・精緻化を図り、より生産的な議論枠組みを整備することで広く諸分野の研究者からのコメント を仰ぎたいと考える。「拡張ベルクソン主義」のポリシーに基づくため、目的はテキストの擁護では なく、心と行為を、時間を通じて理解するためのモデルの提示と洗練である。 問題となるベルクソンのテーゼは以下の二つである。 1. 意識の遅延テーゼ：意識の出現を、反応遅延によってシステムが獲得する時間的延長およびそれ による相対的な情報圧縮の効果として捉える。 2. 持続の多元論：均質的な絶対時間を否定し、異なる時間単位を有する諸システムの輻輳的共存か ら知覚や行動の諸特性を導出する。 はじめに、ベルクソン研究者である平井から、各テーゼとその相互連関についての簡略な提示を 行う。ベルクソンのアプローチが際立つのは、意識がどのようなものであるかの本性の究明には、 意識がどのようにして生じるかという進化論的・発生論的観点が不可欠とみなす点である。比較生 物学的見地から、棘皮動物から脊椎動物にいたる生物知覚を、環境に対する入出力システムの時間 構造における変容としてとらえる（持続の多元論）。有機身体システムの複雑化が、その代償として 要した遅延＝時間的延長が、意識の質料的条件となっていると考えるのである（遅延テーゼ）。 さて、身体の有機組織化がもたらした時間的猶予は、環境に対する行動反応が並列的に多元化す ること、および脳内での多様な編成を許す（「生まれかけの反作用」）。それは、以下の二つの点で、 認識と行動の質を大きく変えたと考えられる。すなわち、環境刺激をリアルタイムの要求に応じて より柔軟かつ微細に分節することが、いわゆる表象的な認知を準備する点（「運動図式」）、そして、 一つの選択行動を遂行中にも、同時並列的に他の身体行動への準備運動を賦活しておくことが出来 る点（「有機的組織化」）、である。 神経科学者である太田からは、基底核を中心とした運動行動出力の遅延制御とその時間的多層性 について報告してもらう。トノーニとマッスィミーニは、脳内の各部位の活性化のタイミングのず れ・遅延が存在する場合に、情報の量と統合性が高い水準で両立する（意識として現出する）こと を指摘し、したがって大局的にはベルクソンの遅延テーゼに相当する主張を行っているものと捉え られる。 しかし太田はこの主張には矛盾が存在することを指摘する。活性化タイミングの遅延は脳波を用 いて同定されるが、その解析対象となる脳部位は膨大な数の神経細胞から構成される。脳波の信号 はその膨大な数の神経細胞の同期発火があって初めて成立する。つまり、部位内の大域的同期が情 報の単位とされており、これは非同期性を基底とする主張と矛盾する。 代わりに、太田は個々の神経細胞の発火レベルで遅延が存在することを指摘する。そして皮質-基 底核-ドーパミン系においてその個々の遅延の調整によって、時間的に様々に縮約された感覚-運動対 の発現が制御されていることを紹介する。これは我々の選択を同期に基づいて成立する表象間の状 態遷移として描くモデルに反省を強いるものであり、一つの身体において運動出力を行うという意 味で、多層の持続リズムが溢れつつも収縮を余儀なくされるモデルへと我々を導く。 ゲーム人工知能研究を専門とする三宅からは、遅延条件の批判検討と、遂行中の行為が多元的で ある必要性について、構成論的アプローチの所見を交えた報告がなされる。バーチャルにではあれ すでに運動出力可能な身体を有したゲーム人工知能の研究は、意識や知覚にたいする行動の影響に ついて極めて有益な示唆を持つ。 さて、三宅は現行製品においてすでに、ベルンシュタインの知見を踏まえつつ、階層化されたサ ブサンプション・アーキテクチャをキャラクター身体のうちに実装している。しかしながら、階層 的な遅延を積み重ねているとは言え、現行の人工知能のモデルでは反射層の実装でしかない。した がって、意識の発生には、単に遅延をともなう階層構造だけではない条件を同定する必要がある。 意識は世界の情報を受け取る感受の主体であると同時に、行為の主体ともなる。そこで注目する のが、諸行為間の移行の滑らかさの問題である。第二提題が示すように、人間において、身体行動 レベルの出力はその立ち上げに秒単位の時間スケールを要する。したがって、ある選択行為を遂行 中にも、背景的には複数の行動プランが同時並行的に計画されており、それらが自身の実行機会の 獲得に向けて競合しているからこそ、行動プランから行動プランへの滑らかな遷移が遂行されるも のとなると考えられるのである。多元的な準備運動が、時間スケール上の制約によって刈り込まれ、 場合によっては融合や再編成を被りながら、その都度の現実的行動を出力するこのプロセスに、自 己主体感の成立を見いだすことが出来るかもしれない。
More Related Content
What's hot
What's hot (20)
Similar to 人工知能、意識、ベルクソン（応用哲学会ー〈意識の遅延テーゼ〉の行為論的射程̶講演資料）
Similar to 人工知能、意識、ベルクソン（応用哲学会ー〈意識の遅延テーゼ〉の行為論的射程̶講演資料） (10)
More from Youichiro Miyake
More from Youichiro Miyake (20)
人工知能、意識、ベルクソン（応用哲学会ー〈意識の遅延テーゼ〉の行為論的射程̶講演資料）
- 1. 人工知能、意識、 ベルクソン 三宅 陽一郎 @miyayou 2017.4.22 応用哲学会 平井靖史 太田宏之 三宅陽一郎 〈意識の遅延テーゼ〉の行為論的射程̶̶神経科学と 人工知能研究による「拡張ベルクソン主義」アプローチ https://www.facebook.com/youichiro.miyake http://www.slideshare.net/youichiromiyake y.m.4160@gmail.com
- 9. Works (2006-2016) AI for Game Titles Books
- 11. 目次 第一章 人工知能の誕生の経緯 第二章 人工知能とは 第三章 人工知能を作る 第四章 意識モデル 第五章 人工知能と環世界 第六章 人工知能に主観的世界を与える 第七章 人工知能と身体性 第八章 東洋哲学と人工知能
- 12. 第一章 人工知能の誕生の経緯
- 18. ライプニッツ（1646-1716） • 万能の天才 • ハノーファー候（ドイツ）に仕える外 交官・文官 • 欧州全体に広い人脈（ロシア皇帝か らバチカンまで） • ベルリンアカデミー設立 • 法律、数学（『微積分』の発見、二進 法に関する論文）、哲学（『モナド 論』）に大きな足跡を残す • デカルト批判
- 19. Element Characteristics universalis Leibniz （普遍的記号法の原理） http://www.iep.utm.edu/leib-log/ しかし、途中で終わる。 （ライプニッツはすぐに できると思っていたが、 実は人類史上の、 とても大仕事だった。）
- 21. フレーゲ（1848-1925） • 分析哲学の祖 • 人間の思考の形式化 • ゲッティンゲン大学で博士号 • イエーナ大学で殆どの時期を過ごす • 数学と哲学の間で独自の学問を打 ち立てる • 現代数学の記号、一階述語論理は フレーゲに寄る。
- 24. 述語論理 命題 一階述語 論理 二階述語 論理 ～は～である。 （例）メアリは女優である。女優は女性である。 メアリは女性である。 すべての～はーである。 {∀ t | P(t) } （例）すべての人間は生まれた。 ～という ー が存在する。 {∃t | P(t) } （例） 体の白いラインが存在する。 全称量化記号 (universal quantifier) ∀ と 存在量化記号 (existential quantifier) ∃ 命題 と変数 P (t) 命題 と変数 と集合 P (t)、集合S ～という集合が存在する すべての集合について～である。 （例）任意のxについて、それは集合に属するか、属さないかである。 ∀S ∀x (x ∈ S ∨ x ∉ S) 三段論法
- 27. ブール代数 • 冪等則：x ∧ x = x ∨ x = x 、 • 交換則：x ∧ y = y ∧ x 、x ∨ y = y ∨ x 、 • 結合則：(x ∧ y)∧ z = x ∧(y ∧ z) 、(x ∨ y)∨ z = x ∨(y ∨ z) 、 • 吸収則：(x ∧ y)∨ x =x 、(x ∨ y)∧ x = x 、 • 分配則：(x ∨ y)∧ z = (x ∧ z)∨(y ∧ z) • (x ∧ y)∨ z = (x ∨ z)∧(y ∨ z) • さらにL の特別な元 0 ，1 と単項演算 ¬ について、以下が 成り立つとき ＜L; ∨, ∧, ¬＞ を可補分配束（ブール束）と 呼ぶ。 • 補元則： x ∨ ¬x = 1， x ∧ ¬ x = 0。
- 28. バートランド・ラッセル(英、1872-1970) • 英の数学者・哲学者・文学者 • ノーベル文学賞を受賞 • ケンブリッジ大学で教える。 • ヴィトゲンシュタインを見出す。 • 政治的運動も展開。 • 数々の著作。 • 論理学者としてラッセルのパラドックス
- 31. ラッセル/ホワイトヘッド 数学原理（Principia Mathematica） • 数学が論理学で記述できることを示す。 • ラッセルのパラッドクスを回避するラッセル自身の「型理論」 (type theory)が盛り込まれる。 https://archive.org/details/PrincipiaMathematicaVolumeI
- 32. ヒルベルト「数理論理学」 • 20世紀最大の数学者 • 「マテマティカ・プリンキピア」の成果を 数学的に細分化し、数学基礎論として 位置付けた。 • ヒルベルト/アッカーマン「数理論理学」 （1927年、オリジナルはゲッティンゲン 大学における講義 1917-1918） • 決定問題を提起
- 35. Logic Theorist (1956年) • 世界初の人工知能プログラム • ダートマス会議においてデモンストレーション • アレン・ニューエルとハーバート・サイモン（後 にノーベル経済学賞） • 「プリンキピア・マテマティカ」の定理を、プロ グラム上で、組み合わせにより証明。 • 「プリンキピア・マテマティカ」は定理を組み合 わせて証明して行くので、適している。 https://www.ai-gakkai.or.jp/whatsai/AItopics5.htm
- 39. 三宅の目標 • キャラクターに意識を持たせたい ＝ 自意識を持たせたい ＝ 世界を「経験」させたい。
- 41. 目次 第一章 人工知能の誕生の経緯 第二章 人工知能とは 第三章 人工知能を作る 第四章 意識モデル 第五章 人工知能と環世界 第六章 人工知能に主観的世界を与える 第七章 人工知能と身体性 第八章 東洋哲学と人工知能
- 42. 第二章 人工知能とは
- 53. 人間の精神 意識 前意識 無意識 外部からの 情報 知能 解釈 顕 在 化 運動 統合 意 志 意識の境界面 知覚の境界面 ２つの見えている世界（知覚世界、作用世界） 知覚世界 作用世界 遠心性 情報
- 55. 目次 第一章 人工知能の誕生の経緯 第二章 人工知能とは 第三章 人工知能を作る 第四章 意識モデル 第五章 人工知能と環世界 第六章 人工知能に主観的世界を与える 第七章 人工知能と身体性 第八章 東洋哲学と人工知能
- 56. 第三章 人工知能を作る
- 59. 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））
- 60. 自己組織化
- 65. エントロピーの法則
- 70. 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
- 81. 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。
- 82. 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
- 87. 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
- 88. 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
- 89. 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
- 90. 目次 第一章 人工知能の誕生の経緯 第二章 人工知能とは 第三章 人工知能を作る 第四章 意識モデル 第五章 人工知能と環世界 第六章 人工知能に主観的世界を与える 第七章 人工知能と身体性 第八章 東洋哲学と人工知能
- 91. 第四章 意識モデル
- 92. MC = Machine Consiouness • マシンの持つ意識（MC）についてはゲーム分野 ではあまり研究されてこなかった。 • 最近は、MCの研究が盛り上がりつつある。 • ゲーム分野のAIについてもMCを考えたい。 • ここでは、あまり哲学的な議論に立ち入らない ために、意識⇒注意 と置き換えて考えます。
- 93. ２つの意識の種類 P - Consciousness (Phenomenal consciousness) 現象的意識（主観的体験、クオリア） A - Consciousness ( Access consciousness) 精神活動に対する意識 （Ned Block, 1942）
- 94. A-Consciousness に関する３つのアイデア (1) 黒板モデル =ブラックボード・アーキテクチャ (Blackboard Architecture) (2) GWT = Global Workspace Theory (Baar, 1988) (3) MDM = Multiple Draft Model (Dennett, 1991)
- 95. (1) ブラックボード・アーキテクチャ(Blackboard Architecture) Blackboard KS KS KS KS KS KS Arbiter Motivations Emotions Attention Etc. 特徴： - 中央の黒板に情報が蓄積される（されて行く）。 - モジュールはKS(=Knowledge Source)と呼ばれ、特定の専門的な知識や技術に基づいた操作を 黒板の情報に対して行う。 - Arbiter(=調停者)がKSをどのように（順序、タイミングなど）動作させるかを行う。 Bruce Blumberg , Damian Isla, "Blackboard Architectures", AI Game Programming Wisdom (Charles River Media) , 2002
- 96. (2) Baar’s Global Workspace Theory (GWT) フォーカス している対象の 情報 Working Space Processor
- 97. GWT (Global Workspace Theory) フォーカス している対象の 情報 劇場と観衆のモデル。スポットライトがあたっている部分（注意＝フォーカスが向 いている対象）に観衆（プロセッサー）が注意して処理を行う。 Working Space Processor
- 98. (3) Dennett’s Multiple Draft Model 意識 無意識 協調 http://www.conscious-robots.com/en/conscious-machines/theories-of-consciousness/multiple-draft.html 仮想マシン
- 99. Dennett’s Multiple Draft Model 意識 無意識 協調 http://www.conscious-robots.com/en/conscious-machines/theories-of-consciousness/multiple-draft.html 仮想マシン 新聞社の編集モデル。新聞社にはたくさんの新しい情報が来て、何度も記事が 書きなおされる。最終版だけがリリースされる。編集者＝協調するプロセッサー、 新聞＝意識の登る情報。
- 100. A-Consciousness に関する３つのアイデア (1) 黒板モデル =ブラックボード・アーキテクチャ (Blackboard Architecture) (2) GWT = Global Workspace Theory (Baar, 1988) (3) MDM = Multiple Draft Model (Dennett, 1991) ３つのアイデアをかけあわせる Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures". (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
- 101. 意識を生成する仕組み CERA = レイヤー構造 CRANIUMU = プロセッサー群
- 102. Global Workspace Theory (GWT) 注意の焦点 Focus of Attention （スポットライト） 舞台裏の人々＝ディレクター、シーンデザイナー、など。 コンテキストの生成とコントロール(舞台裏) ワーキングメモリ （Scene,Stage） 専門 プロセッサー (観客) ブロードキャスト テンポラリー な連携 Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. “Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures”. (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
- 103. CERA-CRANIUM認識モデル Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures". (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
- 104. 単純な認識 Single Percept が 得た情報から さらにProcessor が 解釈した情報を、 同じ Workspaceに書き込む CERA-CRANIUM認識モデル Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures". (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
- 105. CERA-CRANIUM認識モデル Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures". (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
- 106. CORE Layer は、Physical Laryer 、Mission Layer のうちで、 どの認識を生成するかを決定するコマンドを投げる。 CERA-CRANIUM認識モデル Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures". (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
- 116. ∞ 0 パスカル 「…そもそも人間とは自然においていかなるものであろうか。 無限にくらぶれば虚無であり，虚無にくらぶれば万有であり， 虚無と万有とのあいだの中間者である。」 （．．．enfin qu’est－ce que l’homme dans la nature？ Un n6ant a l’6gar（i de rinfini，un tout a r6gard du n6ant， un milieu entrerienettout，72） 的場哲朗「神なき人間の悲惨」 http://ci.nii.ac.jp/els/110001165369.pdf
- 117. ∞ 0
- 120. 谷淳 • 1981年に早稲田大学理工学部機械工学科を卒業。 • 千代田化工建設株式会社にてプラント配管設計。 • スタンフォード大学、ミシガン大学 人工知能（修士号） • ソニーコンピューターサイエンス研究所 • 理化学研究所 脳科学研究センター 動的認知行動研究チーム チームリーダー • KAIST 教授 認知ロボットの実験から考える「自己」とは? ～理研の谷淳氏が東京財団「VCASI」で講演 http://robot.watch.impress.co.jp/docs/news/20091217_336516.html
- 123. 主体と客体（谷淳） • 認識の結果は主体の内部を変化させ、また生成された行為 は環境を変化させる。この相互作用を通して、主体から出発 したトップダウンの流れと客体から出発したボトムアップの流 れは分離不可能になり、もはや主体と客体といった区別は 無意味になる。この時に初めて、古典的な認知論で想定さ れてきた、客体として操作される表象と、それを操作する主 体といった構図からも自由になれるのである。 • いかにこのような相互作用の場を構築するか、本文では筆 者らが行ってきた一連の認知ロボット実験について解説しな がら、本問題について議論していく。 • 谷淳、「力学系に基づく構成論的な認知の理解」、Springer
- 126. ∞意味の起源
- 127. ∞意味の起源
- 128. ∞意味の起源 知能（主体）
- 129. ∞意味の起源 意識
- 130. 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 主体（知能） 意識
- 137. 意識の持続性 意 識 長い時間
- 143. 身体性とインテリジェンス 世界から吹き上がり 多層的な解釈の層 構築される意識的な世界 世界 認識の多層的な 解釈を経て 解釈される。 知能を層を経ても世界の関係性はそのまま保存される 身体
- 147. 身体性とインテリジェンス 世界から吹き上がり 世界 身体 ∞ 0 人間は虚無と無限の間にある。 無限 ＝ 世界 虚無 ＝ 知性の境界 0
- 148. 身体性とインテリジェンス 世界から吹き上がり 世界 身体 ∞ 0 そして自分が、自然が 与えてくれた塊かたまりのなかに支えられ て 無限と虚無とのこの二つの深淵の中間にあるのを眺め、その 不可思議を前にして恐れおののくであろう。 （パスカル「パンセ」、第二章、） http://james.3zoku.com/kojintekina.com/pascal/pascal072.html 「人間存在とは無にさしかけられた存在である」（ハイデガー）
- 149. 人工知能の二つのプログラムの原理 経験の総体 S (Body) w (World) キャラクターと環境のインタラクションの中から、主体、客体、行動を ビルドアップする ＝ ①記号的アプローチ
- 150. 人工知能の二つのプログラムの原理 経験の総体 S (Body) w (World) 主体、客体、行動が混合した状態を作り出す ＝ ②（リカレント）ニューラルネットワーク的アプローチ（コネクショニズム）
- 151. Real World
- 152. S (Body) O (Object) Action: A O’ Sense: p S’ Sense: p’ R Rf Image of object Image of body (=self) Representation Action: A’
- 153. S (Body) O (Object) Action: A O’ Sense: p S’ Action: A’ Sense: p’ O’’S’’ Action: A’’ Sense: p’’ R R R Rf’ f Image of object Image of body (=self) Representation
- 154. S (Body) O (Object) Action: A O’ Sense: p S’ Action: A’ Sense: p’ O’’S’’ Action: A’’ Sense: p’’ O’’S’’ Action: A’’ Sense: p’’ R R R R R R f’ f f’’ Sequence of Self Sequence of Object Sequence of Action “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects.
- 155. S (Body) w (World) Action: A w’ Sense: p S’ Action: A’ Sense: p’ w’’S’’ Action: A’’ Sense: p’’ w’’S’’ Action: A’’ Sense: p’’ R R R R R R f’ f f’’ Sequence of Self Sequence of World Sequence of Action “Self” is a sequence of selfs. “World” is a sequence of worlds. 知能は身体、世界、その間の関係（アクション）を多層的に捉えている。 多層的な表現の集合がオブジェクトであり、世界であり、アクション。 世界表現身体表現 （自己表現） 行動表現
- 156. 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 “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Vector to move Vector to ent 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
- 157. 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
- 158. 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
- 159. 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 物事を多層的に認識する
- 160. 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
- 164. 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 物理 情報 身体 感覚 情報 抽象 知的 情報
- 165. 認識モデル
- 171. Abstraction Time World Sensor Effector World Dynamics Artificial Intelligence Object Object Object Object Object 明確に内的対象を 外的事物と同じように 存在するものとして 導入することができる。
- 172. Decision-Making 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 Object image on the top layer インフォメーション・フローは 志向性の流れを作り出してい
- 173. 目次 第一章 人工知能の誕生の経緯 第二章 人工知能とは 第三章 人工知能を作る 第四章 意識モデル 第五章 人工知能と環世界 第六章 人工知能に主観的世界を与える 第七章 人工知能と身体性 第八章 東洋哲学と人工知能
- 174. 第五章 人工知能と環世界
- 181. 機能環 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
- 182. 機能環 効果器 受容器 知覚と作用で客体を“つかんでいる“ 客体 “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） 知覚世界活動世界 作用器官 知覚器官
- 183. 機能環 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界
- 184. 環世界のスキーム（機能環） 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 知覚微表（Merkmal） ＝ 客体から送られてくるさまざまな刺激 知覚微表担体（Merkmaltrager） ＝客体に備わる刺激を発する諸特質 活動担体（Wirkungstrager） ＝客体の捕捉領域になりうる諸特質
- 185. 環世界のスキーム（機能環） 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 受容器 ＝ 一定の刺激を受け取る ＋ 定められた刺激以外のすべての刺激を捨象する （知覚の統一性）
- 186. 機能環 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界
- 187. 機能環 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界機能環 ＝ 受容器→知覚神経網→活動神経網→実行来→客体 →受容器→… （閉じた環）
- 191. • 客体上の活動担体と知覚微表担体は、客体自身の「対象化さ れた機構」によって連結されている。 • このようにして、主体と客体を連結する環が閉じられる。わたし はこれを「機能環」（Funktionskreis）と呼ぶことにしたい。（p.75） ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 (原著：1921, 前野佳彦訳:2012)
- 192. 環世界のスキーム（機能環） 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界
- 195. 機能環の種類 • 捕食環（Beutekreis） • 索敵環（Feindkreis） • 生殖環（Geschlechkreis） • 媒体環（Kreis de Mediums）
- 198. 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）
- 209. 対世界 活動神経網 知覚神経網 興奮（記号） 興奮 対世界 興奮 興奮 興奮 運動形態 さまざまな興奮（＝記号）の 組み合わせから、事物を分別する。 特定の筋肉を動かすように 興奮を促す。 中枢神経網
- 216. 目次 第一章 人工知能の誕生の経緯 第二章 人工知能とは 第三章 人工知能を作る 第四章 意識モデル 第五章 人工知能と環世界 第六章 人工知能に主観的世界を与える 第七章 人工知能と身体性 第八章 東洋哲学と人工知能
- 217. 第六章 人工知能に主観的世界を与える
- 220. いろいろな知識表現 事実表現（信頼度表現） 意味ネットワーク 敵表現リスト 依存グラフ ルールベース表現 世界表現 Griesemer,J, "The Illusion of Intelligence: The Integration of AI and Level Design in Halo", 2002 http://www.bungie.net/images/Inside/publications/presentations/publicationsdes/design/gdc02_jaime_griesemer.pdf Agent Architecture Considerations for Real-Time Planning in Games (AIIDE 2005) http://web.media.mit.edu/~jorkin/AIIDE05_Orkin_Planning.ppt Beyond Behavior: An Introduction to Knowledge Representation, D. Isla, P. Gorniak, AI Summit GDC 2009 http://naimadgames.com/publications.html
- 221. いろいろな世界表現 ナビメッシュ-ウェイポイント 階層表現 LOS マップ 戦術マップクラスタリング 敵配位マップ テリトリー表現 Tactical Point System Halo2Killzone Killzone2Halo Assassin’s Creed Left 4 Dead Alex J. Champandard, Remco Straatman, Tim Verweij, "On the AI Strategy for KILLZONE 2's Bots” http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/ Damian Isla,"Building a Better Battle: HALO 3 AI Objectives", http://www.bungie.net/inside/publications.aspx Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference , http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 222. オブジェクト表現 車 レバー ドアの知識表現 位置 x: 3.0 y:.10,0 レバーで開けることが出来る 壊して開けることが出来る 車の知識表現 位置 x: 3.0 y:.2,0 乗って動かすことが出来る。 時速８０ｋｍで動く。 レバーの知識表現 位置 x: 5.0 y:.5,0 引くが出来る。 （結果：ドアが開く） ドア ドアの知識表現 位置 x:3.0 y:10.0 レバーを引くと開く（ルール） レバーの知識表現 位置 x:5.0 y:5.0 引くことができる（アフォーダンス）. レバーを引くとドアが開く（ルール） 車の知識表現 位置 x:3.0 y:2.0 運転することができる. 最大速度: 80km 物に対する表現
- 223. ギブソン「生態学的知覚論」 (原著：1979, 翻訳:1985) • …環境に存在する事物の「価値」や「意味」が直接的に知覚され ることを示している…（P.137） • 環境のアフォーダンスとは、環境が動物に提供するもの、良いも のであれ悪いものであれ、用意したり備えたりするものである。 • アフォーダンスという言葉で私は、既存の用語では表現し得ない 仕方で、環境と動物の両者に関連するものをいい表したいので ある。この言葉は動物と環境の相補性を包含している。（P.137）
- 225. オブジェクト表現 これが車である この方向に押せば動く 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
- 231. パス検索とは 現在の地点から指定したポイントへの経路を、 リアルタイムで計算して導く技術。 RTS - Pathfinding A* https://www.youtube.com/watch?v=95aHGzzNCY8
- 232. Counter Strike: Path Following (デモ) The Official Counter-Strike Bot http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/
- 233. 機能環 効果器 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮 受容器（刺激→興奮（記号）） 機能環 ＝ アフォーダンス ＝ 知識表現 同じことを違う言葉で指しているのはなぜ？ 出自 学問 レベル アプローチ 機能環 生物 生物学 原初的 生理学・解剖学 生態 アフォーダンス 人間 心理学 認識 生態学的心理学 （心の現象） 知識表現 AI 人工知能 知能 エンジニアリング
- 234. メルロ・ポンティ「知覚の現象学」 （原著：1945年、 モーリス・メルロ＝ポンティ、竹内芳郎・小木貞孝訳） • このような解明によって、最後に、根本的な志向性とし ての運動性を、余すことなく了解することができるように なる。意識とは、原初的には＜われ思う＞ではなくて＜ 我能う＞である。 • 視覚も運動も、われわれが対象と関係してゆく特殊な仕 方であって、そのさい、これらすべての経験をつうじてた だ一つの機能が表出されているとすれば、それこそ実 存の運動なのである。 • （メルロ＝ポンティ「知覚の現象学」、P.233）
- 235. 目次 第一章 人工知能の誕生の経緯 第二章 人工知能とは 第三章 人工知能を作る 第四章 意識モデル 第五章 人工知能と環世界 第六章 人工知能に主観的世界を与える 第七章 人工知能と身体性 第八章 東洋哲学と人工知能
- 236. 第七章 人工知能と身体性
- 240. フレームの起源 • 身体を持たない人工知能 • 世界に対してフレームを作る。 • 一つの方向の知能でしかない。 知能 世界 身体を持たない人工知能
- 241. 世界 知能知能 フレームの起源 身体を持つ人工知能 • 知能が身体に包まれる • 身体によって世界に参加す る＝身体が環境との相互作 用の中にある＝動的平衡 • 身体＝存在の在り方 • 身体がフレームを提供する • 身体がいろいろな問題を持っ て来る。 身体 身体が知能のフレームを提供する。
- 242. 世界 知能知能 フレームの起源 身体を持つ人工知能 • 知能が身体に包まれる • 身体によって世界に参加す る＝身体が環境との相互作 用の中にある＝動的平衡 • 身体＝存在の在り方 • 身体がフレームを提供する • 身体がいろいろな問題を持っ て来る。 • 問題が多面的になる。 身体 身体を持たない知能はフレームを作り出したり変化できない ＝ 問題を作り出すことができない。
- 247. 意識/無意識の知性 身体の制御に つながる 感覚を統合する 知性全体 人の意識的な部分 意識自身には機能がない 環境 身体 意識 無意識 意識的な知性 無意識的な知性 表象 意識に浮かび 上がるイメージ 身体を通じて流れて来る情報の流れ 世界の解釈をするのは身体に結び付いた無意識的な知性 ＝ 無限の世界から有限の問題を切り出す＝フレーム
- 253. 予期と感覚、差異による身体感覚 遠心性コピーによる身体のシミュレーション 実際の身体の状態 差異＝身体の感覚を生成する 身体意識 遠心性コピーによる運動の 予期があるから、 自分の運動を認識できる。
- 254. 運動主体感 • 運動主体感は基本的な自己感の一つであり、その運 動を引き起こしているのは自分自身であるという感覚 である（Gallagher,2000）。 • 基本的には自分の身体運動に対して感じるが、拡張し てパソコンのマウスなど、道具を操作している時にも感 じられる感覚とも考えられる。 • 運動主体感を基礎づけるのは、主に脳から筋肉に出さ れる運動指令ーより正確にはそのものではなく、脳内 の別の部位（頭頂葉）へイクラれるそのコピー情報（遠 心性コピー）ーとそのケットして得られる感覚（特に視 覚）フィードバックの整合性である。 （ソーシャルブレインズ、「脳の中にある身体」、P.107）
- 257. AI + Animation A.I. アニメーションA 再生 アニメーションB 再生 アニメーションC 再生 加算アニメーション 加算アニメーション遷移 加算アニメーション遷移 補正 補正 補正
- 267. 遠心性コピー • 遠心性コピー（von Holst,1953）とは、運動指令の コピー信号のことである。これとほぼ同じ意味で、 随伴反射（Sperry,1950）という言葉もある。 • こうした運動指令のコピーを使うことにより、順モ デルによって軌道がシミュレーションされ、実際 の運動の時に起こす感覚やフィードバックや目 標とする軌道との照合を行うことが可能になる。 （ソーシャルブレインズ、「脳の中にある身体」、P.107）
- 271. ベルンシュタインの運動学
- 273. 協応構造 （連携と自由度の制限）
- 274. ベルンシュタイン「巧みさとその発達」 (原著：1940-年代, 英語版：1996, 翻訳:2003) • 動作構築のレベル (P.132) • 緊張のレベル ー レベルＡ 動的平衡 • 筋-関節リンクのレベル ー レベルＢ 動作のリズムを制御する • 空間のレベル － レベルＣ 外部空間を利用するための能力 • 行為のレベル － レベルＤ 人間のレベル 連鎖構造 • これらの階層が協応して動作が構築される。
- 275. ベルンシュタイン「動作構築のレベル」 レベルA 緊張のレベル 身体の静的な姿勢のための微調整（動的平衡） レベルA 緊張のレベル ＝ 動的平衡 ＝ 持続的な動作の中で平衡を維持する ＝ 身体のバランスを取る ＝ 体幹（胴体）と首の筋 （例） スキーのジャンプの最中など。
- 277. ベルンシュタイン「動作構築のレベル」 レベルB 筋-関節リンクのレベル 関節の連合による運動の原型の生成（動作のリズム） レベルA 緊張のレベル 身体の静的な姿勢のための微調整（動的平衡） レベルB 筋-関節リンクのレベル ＝ 動作のリズムを制御する ＝ 動作を自動化する ＝ 意識の関与なしに機能する ＝ 背景として動く （例） バネのように規則正しい自動的な運動 ＝移動運動など。
- 278. ベルンシュタイン「動作構築のレベル」 レベルC 空間のレベル その運動を周囲の空間に合わせる レベルB 筋-関節リンクのレベル 関節の連合による運動の原型の生成（動作のリズム） レベルA 緊張のレベル 身体の静的な姿勢のための微調整（動的平衡）
- 279. ベルンシュタイン「動作構築のレベル」 レベルC 空間のレベル その運動を周囲の空間に合わせる レベルB 筋-関節リンクのレベル 関節の連合による運動の原型の生成（動作のリズム） レベルA 緊張のレベル 身体の静的な姿勢のための微調整（動的平衡） レベルC 空間のレベル 空間利用能力 ＝ 外部空間を利用するための能力 ＝ 狙いを定めて対象を移動させる運動 ＝ 感覚調整が動作の中間部分にまったく無関心でありながら、 同時に終末部分に対してきわめて敏感 （例） スキーのスラローム 重量挙げ スプリント走 アコーディオン演奏 円盤投げ ハードル飛び
- 280. ベルンシュタイン「動作構築のレベル」 生成の順番 ＝ 進化で獲得して来た順番 レベルD 行為のレベル 運動を連鎖させて行為を作り出す（連鎖構造） レベルC 空間のレベル その運動を周囲の空間に合わせる レベルA 緊張のレベル 身体の静的な姿勢のための微調整（動的平衡） レベルB 筋-関節リンクのレベル 関節の連合による運動の原型の生成（動作のリズム）
- 281. ベルンシュタイン「動作構築のレベル」 生成の順番 ＝ 進化で獲得して来た順番 レベルD 行為のレベル 運動を連鎖させて行為を作り出す（連鎖構造） レベルC 空間のレベル その運動を周囲の空間に合わせる レベルA 緊張のレベル 身体の静的な姿勢のための微調整（動的平衡） レベルB 筋-関節リンクのレベル 関節の連合による運動の原型の生成（動作のリズム） レベルD 行為のレベル 行為の連鎖構造と適応的な変動 ＝ レベルDが下位のレベルB,Cを呼び出し、計画を達成する。 ＝ 行為を制御する ＝ 記憶によって蓄えられた先行経験の痕跡を多く含む。 （例） ボクシング レスリング ひげ剃り ボルトを締める
- 282. ベルンシュタイン「動作構築のレベル」 巧みさの発展 ＝ 運動生成の順番 ＝ 進化で獲得して来た順番 レベルD 行為のレベル 運動を連鎖させて行為を作り出す（連鎖構造） レベルC 空間のレベル その運動を周囲の空間に合わせる レベルA 緊張のレベル 身体の静的な姿勢のための微調整（動的平衡） レベルB 筋-関節リンクのレベル 関節の連合による運動の原型の生成（動作のリズム） 各レベルの自律性を強調 低次のレベルは背景レベルとして自律的に高次レベルを支える (P.312、解説)
- 283. • 先導レベル • ベルンシュタインは、動作の制御を階層構造とし て捉え、動作の中核をなす部分の制御を先導レ ベルが行い、それを支える部分の制御を背景レ ベルが自律的に行うと考えた。運動に際に自覚 可能なのは先導レベルのみである。先導レベル の行う制御は行為全体ではなく、行為達成に とってもっとも重要な一部のみである。 （訳者による主要語句解説、P.307） ベルンシュタイン「巧みさとその発達」 (原著：1940-年代, 英語版：1996, 翻訳:2003)
- 285. AI + Animation A.I. アニメーション生成 アニメーション 生成 アニメーション 生成 先導レベル 背景レベル
- 286. AI + Animation A.I. アニメーション生成 アニメーション 生成 アニメーション 生成 先導レベル （モーションの雛形。意思。 ここをなるべく精緻化する。言語化する） 背景レベル （アニメーションデータを持つ。 アニメーションを変形させるプロシージャル技術。 環境との相互作用）
- 287. 目次 第一章 人工知能の誕生の経緯 第二章 人工知能とは 第三章 人工知能を作る 第四章 意識モデル 第五章 人工知能と環世界 第六章 人工知能に主観的世界を与える 第七章 人工知能と身体性 第八章 東洋哲学と人工知能
- 288. 第八章 東洋哲学と人工知能
- 289. 混沌と知と • …言語は、意味論的には、一つの「現実」分節のシステ ムである。生の存在カオスの上に投げ掛けられた言語 記号の網状の枠組み。 （井筒俊彦、意味の深みへ、岩波書店、P.55） 知能 実体
- 290. 人工知能 • 実体（混沌、すべて）がない。網だけがある。 • だから世界を受けとめられない。 シンボリズム ＝ 記号の網 コネクショニズム ＝ 分割するだけ 知能 実体
- 291. 人工知能は 混沌的実体を持たねばならない。 • 表面的な「知能」を作っても渾沌にはなれな い。 • だとしたら、人工知能は混沌的実体を持たね ばならない。 • それは何か？＝未分化の混沌 知能に表面的な網だけではなく、 混沌としての実体（ボディ）を持たせたい。
- 298. 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
- 299. 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 人工知能にどのようにして煩悩を与えることができるか？