人工知能のための哲学塾 第零夜「概観」 資料 （全五夜＋第零夜）
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「人工知能のための哲学塾」は、人工知能を支える哲学について議論するコミュニティです。第一期として、全五回のセミナーを開催します。第零夜として、全体を俯瞰する講演を行いました（本講演資料）。 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 人工知能の哲学塾 https://www.facebook.com/groups/1056157734399814 主催：三宅 https://www.facebook.com/youichiro.miyake
![[予習篇]人工知能のための哲学塾 第二夜「ユクスキュルと環世界」 資料 （全五夜＋第零夜）](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ymiyakeaiphilos22015123pre-151201150711-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=384&fit=bounds)
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人工知能のための哲学塾 第零夜「概観」 資料 （全五夜＋第零夜）
- 2. 人工知能のための哲学塾（予定） • 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
- 3. 人工知能のための哲学塾のはじまり • 三宅が人工知能、特にエージェント開発で用いる哲学について、こ ういう感じで連続講義したら面白いかも、と fbに書き込み https://www.facebook.com/youichiro.miyake/posts/10205993075364716 • 大きな反響 • コミュニティ「人工知能のための哲学塾」を設立（現在、５００名ほど） https://www.facebook.com/groups/1056157734399814/ • 第零夜（今回）セミナー実施 http://peatix.com/event/89330/view
- 4. 本日のメニュー • 序章 人工知能という学問・分野とは？ • 第一章 人工知能とは何か？ • 第二章 機械論的人工知能 • 第三章 意識モデル • 第四章 生態学的人工知能 • 第五章 生物の主観を構築する • 第六章 心身問題 • 第七章 経験とは何か？
- 5. ディスカッション • 人工知能とは何か？ • 人工知能にとって言葉とは何か？ • 人工知能は意識を持てるか？ • 人工知能にとって身体とは何か？ • 身体のある人工知能と身体のある人工知能はどう違うか？ • 人工知能が巧みな運動を構築するにはどうすべきか？ • 人工知能は主観的世界を持てるか？ • 人工知能はどこまで生き物に近くなれるか？（環世界） • 現象学的人工知能、つまり経験から始まる人工知能の作り方はあり得るか？ • 哲学塾はどうあるべきか？
- 6. 第０回の目的 • 哲学がどのようにゲームにおける人工知能を作る 足場になっているかを解説する。 • これは哲学全体の説明ではなく、ゲームのＡＩを作 る中で必要とされた哲学を、一本の線でつなげて 解説しようとする試みである。 • 第０回は、その全体に対して参照を張ることを目標 とします。やや散漫になることをご了承ください。
- 7. 第０回の目的 哲学全体
- 11. 今回取り上げる哲学とその周辺 デカルト フッサール ハイデガー メルロ＝ポンティ サルトル ブレンターノ ドイツ現象学派 フランス現象学派 ユクスキュル マックス＝シェーラー ドイツ留学 ピアジェ サッチマン ベルクソン ベルンシュタイン チョムスキー デネット ソシュール 哲学者 言語学者 科学者 人類学者 心理学者 心理学への批判 人の内面的な精神活動を 「すべては心理的現象」 として説明することへ批判 心身問題 身体は物質か、 精神か？ 身体と心（知能）を 作ろうとした時に、 デカルト的世界観 では間に合わない。
- 12. 今回取り上げる哲学とその周辺 デカルト フッサール ハイデガー メルロ＝ポンティ サルトル ブレンターノ ドイツ現象学派 フランス現象学派 ユクスキュル マックス＝シェーラー ドイツ留学 ピアジェ サッチマン ベルクソン ベルンシュタイン チョムスキー デネット ソシュール 哲学者 言語学者 科学者 人類学者 心理学者 心理学への批判 人の内面的な精神活動を 「すべては心理的現象」 として説明することへ批判 心身問題 身体は物質か、 精神か？ 身体と心（知能）を 作ろうとした時に、 デカルト的世界観 では間に合わない。 機械的世界観（デカルト的）は、世界の外側を解明するのに、もの すごく威力を発揮する（今でも）。 しかし、それが人間、つまり心と身体へ踏み入ろうとした時に、途端 にいろいろな問題につきあたる。 哲学的反発が起きる。新しい哲学が生まれる ＝ 心と身体を扱うための哲学
- 14. 全体を貫くテーマ • しかし、キャラクターの人工知能で必要なことは、 生物の持つ主観的な世界を形成してあげること。 • では、どのように生物の持つ主観的な世界を形 成すれば良いか？ • 外側から知性を機械的に作ることは必要である。 ロボット的、プログラム的、工学的知見。
- 15. • しかし、キャラクターの人工知能で必要なことは、 生物の持つ主観的な世界を形成してあげること。 • では、どのように生物の持つ主観的な世界を形 成すれば良いか？ 全体を貫くテーマ • いつ、人工知能は主観的世界を持ち始めるか？ • 外側から知性を機械的に作ることは必要である。 ロボット的、プログラム的、工学的知見。
- 26. 本日のメニュー • 序章 人工知能という学問・分野とは？ • 第一章 人工知能とは何か？ • 第二章 機械論的人工知能 • 第三章 意識モデル • 第四章 生態学的人工知能 • 第五章 生物の主観を構築する • 第六章 心身問題 • 第七章 経験とは何か？
- 30. 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
- 32. 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い。 (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。
- 44. 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
- 45. 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 本日は こちら。
- 46. 本日のメニュー • 序章 人工知能という学問・分野とは？ • 第一章 人工知能とは何か？ • 第二章 機械論的人工知能 • 第三章 意識モデル • 第四章 生態学的人工知能 • 第五章 生物の主観を構築する • 第六章 心身問題 • 第七章 経験とは何か？
- 47. 人工知能とは何か？ 第一章
- 48. デカルト的世界観 • 「我」の確立＝コギトー・エルゴ・スム • 確立した「我」から、確実な推論に従って世界 を認識する。 • ユークリッド幾何学的な数学の形式を、一気 に学問全体に拡大する。 • 近代学問の基礎。 • 思惟（心）と延長（物質）。二元論。
- 49. デカルトの後継者たち＝西洋文明 • 機械的世界観 • 客観的世界観 • 科学そのものの勃興。 • 心理学もまた、機械論的世界観へ。 衝突の発生、哲学的反発。
- 57. 松沢哲郎「チンパンジーの心」(2000) • チョムスキーの始めた生成文法では、言語的表現の構造を記述する 方法として樹状構造による表記法がもちいられている。(P.61) • しいていえば、アフリカの森の暮らしのなかこそ研究すべきいろいろ なおもしろい事象があり、認識の奥行きの深さが読み取れる。(P.65) • こうして実際に多方面であるはずのチンパンジーの心のあり方を、多方面なまま 客観的に取り出して別の角度から重ね合わせて研究を展開していく。(P.65) シロアリ をつまむ 観察され た構造 行動の 構造 行動の 対象物 シ ロ アリ 階層0 シロアリ を棒で釣る 階層1 シ ロ アリ 棒 ヤシの種を台 石に載せてハ ンマーで叩く 階層2 ヤ シ の 種 台 石 ハ ン マ ｜ 台石の下に別の台石 をかませてその上に ヤシの種をのせてハ ンマーで叩く 階層3 ヤ シ の 種 台 石 ハ ン マ ｜ 台 石
- 59. ルーシー・Ａ・サッチマン 「プランと状況的行為」(原著：1987, 翻訳:1999) • プランは、行為の表象である。（P.50） • 本書では、私は人間の行為のプランニング・モデルをもとにして作られた人 工物について考察する。そのモデルはプランを何か行為者の頭の中にある ものとして扱い、それが彼もしくは彼女の行動を方向づけているとする。（P.3） • それと対照的に、私は、このプランニング・モデルに基づいて作られた人工物 は、プランと、状況的行為（situated action）とを混合していると論じ、それと代 わって、プランというものを、行為をもっともらしく説明する先行条件と行為の 結果の形式化であると見なすことを提唱する。（P.3） • … 行為とコミュニケーションに関して、状況に 埋め込まれたものといい最近の社会科学における 発展から導かれたもう一つの見方を提起する。 （P.3）
- 62. ソシュール「一般言語学講義」 • シニフィアン/シニフィエ ＝語と語の意味するもの ＝世界の分節化 ＝世界に理解（？） 言語・論理学者たち フレーゲ、ヤコブソン、チョムスキー シニフィアン シニフィエ
- 73. 本日のメニュー • 序章 人工知能という学問・分野とは？ • 第一章 人工知能とは何か？ • 第二章 機械論的人工知能 • 第三章 意識モデル • 第四章 生態学的人工知能 • 第五章 生物の主観を構築する • 第六章 心身問題 • 第七章 経験とは何か？
- 74. 機械論的人工知能 第二章
- 75. 知能をどう捉えるか？ 機能、性質、構造 (1) 機能 記憶できる、推論できる。学習できる。 (2) 性質 反射性を持つ、記憶を整理する。眠る。 (3) 構造とダイナミクス 処理が並行する。記憶領域を持つ。 眠りの中で知識が整理される。
- 80. エージェント・アーキテクチャ
- 86. 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。
- 87. 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
- 88. 知能 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 構造 構造 構造 構造
- 89. 身体 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 構造 構造 構造 構造
- 91. 本日のメニュー • 序章 人工知能という学問・分野とは？ • 第一章 人工知能とは何か？ • 第二章 機械論的人工知能 • 第三章 意識モデル • 第四章 生態学的人工知能 • 第五章 生物の主観を構築する • 第六章 心身問題 • 第七章 経験とは何か？
- 92. 意識モデル 第三章
- 93. 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。
- 94. 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）
- 95. 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）
- 96. 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)
- 97. (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
- 98. (2) Baar’s Global Workspace Theory (GWT) フォーカス している対象の 情報 Working Space Processor
- 99. 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
- 100. (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
- 101. 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。
- 102. 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
- 103. 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
- 104. 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
- 105. Baar’s 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 意識の構造を舞台に見立てています。ステージ（＝ワーキングメモリ）上にスポット ライト（＝注意、アテンション）が注ぐところに、注意の焦点があります。 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. 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 Baar’s 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 ブロードキャスト テンポラリー な連携 その輝いている領域が、観客（＝プロセッサー）と舞台裏のこのお芝居を支えている人々に 向けて見られる（＝ブロードキャスト）ことになり、観客から拍手なりアドバイスなりが返され ることで舞台上の演技が変化して行きます。 いろいろな意見や反響が返されることで 舞台上の演技がまた変化していく。
- 107. 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 Baar’s 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 ブロードキャスト テンポラリー な連携 観客（＝プロセッサー）は必要の応じて連携したグループ(Interim Coalition) になって、その中で意見を戦わせて調整して発表することもあります。
- 108. 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 ブロードキャスト テンポラリー な連携 【まとめ】観客（＝プロセッサー）はステージ（＝ワーキングメモリ）上にスポットライト（＝注意、 アテンション）が注がれた役者の演技（＝オブジェクトの振る舞い）について考えて（＝情報 処理、思考）意見を役者に伝えます（＝ワーキングメモリに書き込みます）。 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 いろいろな意見や反響が返されることで 舞台上の演技がまた変化していく。
- 109. 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
- 110. 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
- 111. 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
- 112. 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
- 115. 2K Bot Prize FPSを用いたチューリングテスト http://aigamedev.com/open/article/conscious-bot/Movie: AI と人間のプレイヤーが混在しながら戦う。 人間と一番間違われたAIが優勝。
- 118. 【参考】 The Awakening of Conscious Bots: Inside the Mind of the 2K BotPrize 2010 Winner http://aigamedev.com/open/article/conscious-bot/ CERA-CRANIUM Cognitive Architecture http://www.conscious-robots.com/raul/machine-consciousness/34-machine-consciousness-research/67-cera-cranium.html Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures". http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards Conscious-like Behavior in Computer Game Characters http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_CIG09.pdf
- 119. 本日のメニュー • 序章 人工知能という学問・分野とは？ • 第一章 人工知能とは何か？ • 第二章 機械論的人工知能 • 第三章 意識モデル • 第四章 生態学的人工知能 • 第五章 生物の主観を構築する • 第六章 心身問題 • 第七章 経験とは何か？
- 120. • しかし、キャラクターの人工知能で必要なことは、 生物の持つ主観的な世界を形成してあげること。 • では、どのように生物の持つ主観的な世界 を形成すれば良いか？ 全体を貫くテーマ • いつ、人工知能は主観的世界を持ち始めるか？ • 外側から知性を機械的に作ることは必要である。 ロボット的、プログラム的、工学的知見。 ここ まで こ こ か ら
- 123. 全体を貫くテーマ • いつ、人工知能は主観的世界を持ち始めるか？ • 主観的世界を持つためには、身体を持たねばならない。 • 身体はその生物がその世界に固有の仕方で「住み着い ている」（メルロー＝ポンティ）方法を与える。
- 124. 生態学的人工知能 第四章
- 125. 生態学的人工知能 • アフォーダンス • 環世界 • 身体性（身体の表現） • 身体と運動に基づく世界の認識（運動の表現） • 感覚・認識・運動の統合 • 無意識の世界解釈の実装 • ニューラルネット（本来の意味の神経回路） • 遺伝的アルゴリズム（本来の意味で） 生態学的人工知能とは、世界に根を張る人工知能のこと。 三宅陽一郎「生態学的人工知能」（CEDEC2009） http://igda.sakura.ne.jp/sblo_files/ai-igdajp/cedec2009/PG2009_0901_miya.pdf AIに命を。「ぽかぽかアイルー村」のアフォーダンス指向によるAI事例(CEDEC2011) http://www.4gamer.net/games/100/G010022/20110906085/ 生態学的人工知能 ＝ 環境との関わりの中で人工知能を捉えること。
- 128. 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 ＝ シンボル化する （伝統的な人工知能 ＝ シンボルに基づく人工知能の構築）
- 135. 環世界のスキーム（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
- 149. ユクスキュル「生物から見た世界」 (原著：1933, 翻訳:2005) • 主体が知覚するものはすべてのその知覚世界になり、作用 するものはすべてその作用世界になるからである。知覚世 界と作用世界が連れだって環世界（Umwelt）という一つの完 結した全体を作りあげているのだ。（P.7） • 環世界の研究の第一の課題は、動物の環境の中の諸知覚 標識からその動物の知覚標識を探り出し、それでその動物 の環世界を組み立てることである。（P.28）
- 150. • すべての動物種は、彼固有の「環境」（Umwelt）の中心を占め ている。彼は、その「環境」に対して、自律的な主体として登場 する。 • すべての動物種の「環境」は、「知覚世界」と「活動世界」に二 分することができる。この二分された世界は、動物の身体とい う「内的世界」によって、ふたたびひとつの全体へ統合されてい る。 • すべての動物種の「環境」には、当該の動物種に のみ属する事物しか存在しない。 • すべての生物を包括するような 、唯一の普遍的かつ 絶対的な空間、唯一の普遍的かつ絶対的な時間 というものは存在しない。(P.330) ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 (原著：1921, 翻訳:2012)
- 151. ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 (原著：1921, 翻訳:2012) • …当該の動物の体制に照応して、その動物に影響を及ぼす上述の諸 作用のみが、動物固有の世界を構成する要因として残るのである。 この要因の数および相互の共属性は体制によって規定されている。 外的要因と体制とのこの本質的連関が慎重に解明されたとき、それ ぞれの動物を取り巻く、われわれのそれとはまったく異なるひとつの 新しい世界の環が閉じ完成する。それがつまりはその動物の「環境」 （seine Umwelt）である。(P.13) • 「環境」の要因が客観的に存在するように、この「環境」という外的要 因によって当該の動物の神経系の内部に喚起される作用もまた、客 観的に把握されねばならない。これらの作用もまた、外的要因の場 合と同様に、体制によって選択され制御されているからである。体制 とこの諸作用が共働して、動物の「内的世界」を形成する。(P.14) • この「内的世界」は、客観的な研究の偽らざる成果であって、心理学 的な思弁によって曇らされてはならない。(P.14)
- 153. 知識＝AIとオブジェクトの関係 知覚器官による情報 作用器官による行為の形成 作用： - 食べる（行為） - 割る。 - 持ち上げる。 - 転がす。 知覚： - 緑色 - 丸い - 食べごろ - 大きい - つやつや - 割れる - ここを叩けばいいはず。 作用器官によって形成された行為 AI
- 154. 知識＝AIとオブジェクトの関係 知覚器官による情報 作用器官による行為の形成 作用： - 食べる（行為） - 割る。 - 持ち上げる。 - 転がす。 知覚： - 緑色 - 丸い - 食べごろ - 大きい - つやつや - 割れる - ここを叩けばいいはず。 作用器官によって形成された行為 知覚器官と作用器官の双方によって 対象を捉えている。AI
- 156. 知覚空間・作用空間
- 165. 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）
- 166. 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 それぞれの生物は、固有の仕方（＝身体）でこの世界に住みついている。 身体と環境の相互作用のあり方が生態であり、生態によって世界の見え方が違う。 それを環世界という
- 167. 考察 • 動物は世界を分節化して捉える。 • 分節化は言葉となって知能を構造化する。 • 世界に分節化をもたらすものは身体である。 • 身体は環境に属し、生態学的な結びつきを持つ。 • 生物は外界を環世界として捉え、その捉え方が 分節であり、知能はその世界を言語的に分節化 された世界として捉える。
- 168. 本日のメニュー • 序章 人工知能という学問・分野とは？ • 第一章 人工知能とは何か？ • 第二章 機械論的人工知能 • 第三章 意識モデル • 第四章 生態学的人工知能 • 第五章 生物の主観を構築する • 第六章 心身問題 • 第七章 経験とは何か？
- 169. 生物の主観を構築する 第五章
- 173. 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
- 175. 生き物とカメラの「視る」の違い 生物の眼 カメラの眼 構造 身体と有機的に結び付 いている。 無機的/独立。 誰が視るか？ 目の持ち主（身体） カメラを使うもの（使用者） 何を見るか？ 認識・意思決定・行動 に必要なもの（能動的） 見えているもの（受動的） 何が見えるか 作用空間・知覚空間 画素 どのように視る か？ 身体を動かして カメラを動かして いつ 身体の状態に応じて 客体の運動に即して なぜ 生きるために 撮るために どこで 身体において どこでも
- 176. 知識表現・世界表現 知識表現 世界表現
- 177. 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
- 178. 世界表現（知識表現の一つ） マップ全体に関わる知識表現を世界表現という。 （ウェイポイント、ナビメッシュを基本とする表現） World Representation （WR） （例） ８方向の可視距離の各ポイントに埋め込まれたウェイポイント群 (Killzone) Straatman, R., Beij, A., Sterren, W.V.D., "Killzone's AI : Dynamic Procedural Combat Tactics", 2005 http://www.cgf-ai.com/docs/straatman_remco_killzone_ai.pdf
- 179. Halo2 :世界表現 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
- 180. Halo2 :世界表現 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
- 181. Halo2 :世界表現 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
- 182. Halo2: 世界表現 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
- 183. Counter Strike : Navigation Mesh 世界表現 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
- 185. 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
- 186. 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）
- 187. 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
- 195. パス検索 ＝ゲーム内で任意の２点間の経路をゲーム進行中に計算する技術 RTS – Pathfinding A* https://www.youtube.com/watch?v=95aHGzzNCY8
- 196. Counter Strike (2000)におけるナビメッシュ The Official Counter-Strike Bot http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/
- 197. Counter Strike (2000)におけるナビメッシュ The Official Counter-Strike Bot http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/
- 198. Counter Strike: Path Following (デモ) The Official Counter-Strike Bot http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/
- 199. Dragon Age : Way Point Dragon Age pathfinding program put to the test https://www.youtube.com/watch?v=l7YQ5_Nbifo
- 203. 本日のメニュー • 序章 人工知能という学問・分野とは？ • 第一章 人工知能とは何か？ • 第二章 機械論的人工知能 • 第三章 意識モデル • 第四章 生態学的人工知能 • 第五章 生物の主観を構築する • 第六章 心身問題 • 第七章 経験とは何か？
- 204. 身体の問題 第六章
- 206. 両義性 • 身体は精神であると同時に物質。 • 自分であると同時に対象。 • 知能（＝自分自身にとって）身体をどう捉えれ ばいいか？
- 208. 運動の協応 https://karmalifee.files.wordpress.com/2010/08/ept_sports_nba_experts-155186961-1282080011.jpg
- 209. 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。 • 運動スキルとは、ある種の運動課題を解決するために発達した能力 として示される協応構造である。（P.300） • 巧みさとは、あらゆる状況で、問題に対する正しい解決策をすばやく 見つけるための運動能力… (P.258) • 動作がはじまった瞬間から、脳が継続的に注意深く感覚器からの報 告にもとづいて動作を監視し、その場に応じた調整をしながら動作を 操る必要があるということだ。（P.217）
- 210. デカルト的世界観 • 「我」の確立＝コギトー・エルゴ・スム • 確立した「我」から、確実な推論に従って世界 を認識する。 • ユークリッド幾何学的な数学の形式を、一気 に学問全体に拡大する。 • 近代学問の基礎。 • 思惟（心）と延長（物質）。二元論。
- 212. 現象学 • デカルト的世界観からの脱却。「ヨーロッパ諸 科学の危機」 • 経験から出発する。我と世界をまず分けない。 • 我と世界が経験から定立する世界。 • 論理的構成から経験からの還元へ。 • 「生きられる経験」によって世界を記述するこ と。「面」は「面」ではなく、面を知覚し体験する ということを記述せよ。常に体験に立ち返るこ とを、現象学的還元という。 現象学＝まず世界経験から出発する哲学。
- 213. 本日のメニュー • 序章 人工知能という学問・分野とは？ • 第一章 人工知能とは何か？ • 第二章 機械論的人工知能 • 第三章 意識モデル • 第四章 生態学的人工知能 • 第五章 生物の主観を構築する • 第六章 心身問題 • 第七章 経験とは何か？
- 214. 経験の問題 第五章
- 218. • では、概念なしに体験はあり得るのか？ • では、概念なしに認識はあり得るのか？ • 分節化が最初にあるのではなく、自然にあと から分節化される。或いは、分節化というの は、その場のものであって、世界経験の端か らどんどんと変わって行くものだ。 現象学（フッサール）
- 219. • 定立＝経験の中から存在が顕れること。 • 現象学的還元＝経験の中から自ら（＝意識） を定立させようとすること。 • 志向＝意識から世界へ向かう流れ。意識の 運動そのもの。 現象学（フッサール）Tips
- 220. • もしかりにわれわれが絶対精神であったならば、還元は何の問題も含まないであ ろう。ところが逆に、われわれは世界の内に存在しているのであるから、またわれ われの反省さえもが、自分の捉えようとしている時間的な流れのなかにみずから 身を漬けているのであるから、われわれの一切の思惟を包摂するような思惟なぞ 存在しないわけである。未発表論稿もやはり語っているように、哲学とは永遠の 開始者なのである…哲学とは己れ自身の端緒でつねに更新されてゆく経験であ る。 • …最後に、徹底的な反省は自分自身が非反省的生活に依存していることを意識 しており、この非反省的生活こそ反省の端緒的かつ恒常的かつ終局的な状況で ある、ということでもある。 • 現象学的還元とは、一般に信じられてきたように観念論的哲学の定式どころか、 実存的な哲学の定式なのであって、それゆえハイデガーの＜世界＝内＝存在＞ （In-der-Welt-Sein）も、現象学的還元を土台としてのみ現れたのである。（P.13） メルロ＝ポンティ『知覚の現象学』 (原著：1945, 翻訳:1967)
- 223. メルロ＝ポンティ「知覚の現象学」』 (原著：1945, 翻訳:1967) • <意識の本質>を求めるということは、したがって意識という言 葉の意味を展開したり、存在（の世界）から言表された実物 に世界へと逃れたりすることではなくて、私への私のこの実 際の現前、つまり私の意識という事実そのものをあらわにす ることだ、ということになろうし、この意識の事実そのものこそ が、結局は意識という語や概念が言表しようとしているところ でもあるのだ。(P.15) • ＜世界の本質＞を求めるということも、一旦言説の主題に還 元されてしまったあとの、観念上の世界なぞを求めることで はなくて、一切の主題化に先立ってわれわれにとって在る、 事実上の世界をこそ求めることである。（P.16） 意識とは世界と結びついている、世界と意識を（まず）区別しない。
- 225. 現象学的人工知能 • 現象学的人工知能を作るとしたら、どのよう な人工知能になるか？ • 環世界がヒントになる。 • 経験世界から、自分と世界を探す。
- 228. 谷淳「認知力学系とロボティクス」 （岩波講座ロボット学６「ロボットフロンティア」第５章、2005） • 自律ロボットの研究において芽生えた直接感覚／行動系のアプ ローチは，ギブソンら，生態心理学の人々が主張するアフォーダン スの思考とも一致し，動物・人間の認知の新たなモデルを与える に至っている． • ところで，直接感覚／行動系の方法論は，確かに旧来の閉塞した 人工知能または計算論的認知論に新風を吹き込んだといえる．し かし，この主張の延長に，はたして認知的実体としてのロボットが 構成されうるかは，疑問である． • 筆者自身は，自己とかかわる世界についての内部像をいかなる 形でも持たないロボットを，認知的と称するには抵抗を感じる．少 なくとも我々人間は，環境対象に対して行為を繰り返すうちに，対 象に対しての自己の行為をからめた心像を持つようになる．それ は，今行おうとする対象とのかかわりについて，その予感・無意識 的な先読みといったものを文脈依存的に引き出す． http://www.iwanami.co.jp/moreinfo/011241+/top3.html#06
- 230. 谷淳「力学系に基づく構成論的な認知の理解」 (脳・身体性・ロボット-知能の創発をめざして (インテリジェンス・ダイナミクス 1), 2012, 第3章, シュプリンガー・フェアラーク東京, 現在は丸善出版より出版されています） • この図では、まず仮に主体と客体という二項 対立の構造を想定してみる。客体環境から ボトムアップするセンソリの流れを主体はあ る構えを持ちトップダウン的に予測し解釈し ようとする。両者の相互作用を経て認識が 成立し、行為が生成される。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。次項では、まず、その 構築のためのツールとして筆者らが用いて きた、recurrent neural network (RNN)につい て行為の学習、認識、生成の観点から概略 説明する。(P.183) 図２ 主体と客体の間のトップダウンと ボトムアップの相互作用 http://rnavi.ndl.go.jp/mokuji_html/000008042923.html
- 232. すいません。本日はここまで！ ご清聴ありがとうございます。 ご質問は、twitter 、facebook、 メイル y.m.4160（あっと）gmail.com まで。
- 233. 人工知能のための哲学塾 • 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
- 234. 本日のメニュー • 第一章 人工知能とは何か？ • 第二章 機械論的人工知能 • 第三章 意識モデル • 第四章 生態学的人工知能 • 第五章 生物の主観を構築する • 第六章 心身問題 • 第七章 経験とは何か？
- 235. ディスカッション • 人工知能とは何か？ • 人工知能にとって言葉とは • 人工知能は意識を持てるか？ • 人工知能にとって身体とは何か？ • 人工知能は主観的世界を持てるか？ • 人工知能はどこまで生き物になれるか？（環世界） • 哲学塾はどうあるべきか？
Editor's Notes
- http://www5f.biglobe.ne.jp/~mind/vision/es001/language.html
- この図はおかしい。