(57)【要約】      （修正有）【課題】意識モジュールにおいて、認知過程の学習手順のみで行動過程の学習を同時に実現する新機能を提供する。【解決手段】入力ＩＮ、体性感覚ＳＳＵ、行動表象ＢＬによって神経細胞群Ｎを経て出力ＯＵＴ、認知表象ＲＬが決定する基本意識モジュールＳｂにおいて、Ｓｂの内外いずれかに記憶装置Ｍを付加し、Ｍの内部情報として認知過程のための初期学習において取得した組情報ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４を格納し、ｍ１、ｍ２、ｍ４がすべて一致する組情報からｍ３を発見し、神経細胞群Ｎに複写することで行動過程の学習を行う。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
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この時、ａ’の情報端子は体性感覚（ＳＳＵ）、ａ”の情報端子は入力（ＩＮ）、ｂの情報端子は認知表象（ＲＬ）、ｂ’の情報端子は出力（ＯＵＴ）と呼ぶ。また、ａの情報端子は行動表象（ＢＬ）と呼ぶ。そし
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【請求項２】
記憶装置Ｍは、Ｓｂが初期学習する時に生じる内部情報を記憶し、それ以降におけるＳｂ
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ることは明白である。また、Ｓｂの次の処理を準備するために、ＯＵＴの値をＳＳＵに、またＲＬの値
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程は、Ｓｂの認知過程と名付けることが出来る。この認知過程は基本意識モジュールＳｂの一つの重要な機能であって、Ｓｂは初期学習時においてこの認知過程を学習するとともに、認知過程
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的に（ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４）ｔと表現する。ｔ（ｔ：整数）はＳｂが計算し得る各種認知表象の個数である。例えば、あるＳｂにおいて、その個数が３であればｔ＝３となり、認知表象の個数が３種となる。また、そのＳｂの記憶装置Ｍには、先に述べた組情報が要素として３種格納されていることとなる。すなわち組情報とは、ＩＮの情報とＲＬの情報とを関連させる知識が含まれていると表現できる。
【請求項３】
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程を準備するために、ＯＵＴの値をＳＳＵに、またＲＬの値をＢＬに複写する。この時新たな
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なる。しかし、ＲＬの値をＢＬに複写したにも関わらず、ＢＬに今複写された情報とは異な
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う）にある他のＳｂあるいは計算ユニットから与えられることを想定してみる。但し、ここで
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う場合は後に述べる）。その場合ではＳｂはＩＮの情報よりも新たなＢＬの情報に従うと決めている。その意味は、Ｓｂの状態推移をＩＮに与えられる情報の変化からではなく、一時的にＢＬの情報による情報推移に移行させる意図がある。もしＩＮが外環境（ＳｂにおけるＩＮ，ＯＵＴの情報が入出力する領域をいう）から情報が与えられ、同時にＢＬが内環境にある他
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よりもＢＬの情報が優先権を持つことと同一である。すなわちＳｂに与えられる内環境にあ
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といえる。いまＳｂに与えられる内環境にある他のＳｂあるいは計算ユニットからの情報は
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れた時のＳｂの状態推移を考察する。まず、記憶装置Ｍの内部に記憶されている組情報に
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その組情報の要素であるｍ３をＳｂの神経細胞群Ｎを構成する各種細胞の状態値として複写する。この複写については当然ながら、組情報がＳｂの初期学習において記憶装置Ｍにｍ３として格納された時の神経細胞群Ｎを構成する各細胞の状態として、対応する順序に従っ
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の中からまず第一に、一時記憶メモリｗ３を通じて与えられた内環境にある他のＳｂあるい
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した場合を、検索する。その時候補内で組情報が単一に発見されるならば、そのｍ３をＳｂの神経細胞群Ｎを構成する各種細胞の状態値として複写する。ｗ３の情報によっても単一の候補が絞り切れない場合は、続いてｗ４の情報を利用すればよい。すなわち、ｗ４を通じて
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に発見できる。その時、ｍ３をＳｂの神経細胞群Ｎを構成する各種細胞の状態値として複写すれば良い。ｍ３をＳｂの神経細胞群Ｎを構成する各種細胞の状態値として複写したことに
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は組情報の要素ｍ１とｍ２に対する情報として利用されるのであって、決して外環境に接するＩＮやＳＳＵへの情報として利用されるわけではない。
この絞り込み手順はｗ３の情報よりもｗ４の情報を優先しても良い。また、この要素を絞
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う疑問は、Ｓｂの初期学習において得た組情報を内環境にある他のＳｂあるいは計算ユニットがすでに利用可能であることを指摘するだけで十分であろう。
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とって未知情報であったことを意味する。これを内環境からの未知情報と呼ぶ。もし未知情報が検出されたら、Ｓｂは最終的にＯＵＴに行動の停止を出力するような初期学習を施しておくのは一つの安全な方法である。
【請求項４】
前項で示した計算手順は、基本的に行動表象ＢＬに対し内環境にある他のＳｂあるいは計
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保存された組情報から如何に決定できるのかを示している。この計算手順はＳｂの行動過程
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同時に有する計算機械と言える。さて、この行動過程において記憶装置Ｍに記憶された組情報を利用するメリットについて述べたい。まず第１に、行動過程を計算する計算量の低減がある。Ｓｂにおける行動過程は従来であればその計算量はａから神経細胞群Ｎを経てｂ’を計算するが、組情報を利用する手順に従えば、その計算量は記憶装置Ｍに記憶されている組
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る。従来における行動過程が多層のニューラルネットワークの計算（多段のニューロ計算）として実現する例を述べなくとも、組情報を利用する手順の方が計算量の減少をもたらすことは明白であろう。
【請求項５】
次は、Ｓｂの認知過程における記憶装置Ｍに格納されている組情報を利用する手順を考え
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報を今（ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４）とする。Ｓｂではこのような対応関係を持つ組情報が１つは発見できる。またこの時に候補が複数個存在することもない（候補が全く存在しない場合は後に述べる）。なぜなら、ＳｂはＩＮ，ＳＳＵ，ＢＬの情報によってＮを経てＯＵＴ，ＲＬが決定する仕組みであるので、ＳｂにおいてはＩＮ，ＳＳＵ，ＢＬの情報によってＮを経てＯＵＴ，ＲＬが一意に決定するからである。さてこのように決まったｍ３をＳｂの神経細胞群Ｎを構成する各種細胞の状態値として複写する。複写が終了すれば、ＳｂはＯＵＴやＲＬの情報を計算できる。Ｓｂの認知過程において、記憶装置の組情報を利用するメリットは前項の行動過程の場合で述べた理由と同様の意味において計算量の減少となることは明白である。
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からの未知情報と呼ぶ。もし未知情報が検出されたら、Ｓｂは最終的にＯＵＴに行動の停止を出力するような初期学習を施しておくのは一つの安全な方法である。
【請求項６】
Ｓｂの機能を獲得する初期学習を実現するために、従来では認知過程と行動過程のために２種の学習・教師データを準備する必要があった。しかし、本特許の手法では学習・教師データは認知過程のみが必要であり、行動過程については作成の必要が無くなった。それは、本特許の手法によりＳｂの内外に設置された記憶装置Ｍが重要な役割を演じるからである。すなわち、Ｓｂの初期学習において、認知過程の学習を実施した時に計算できる各種重要な情報を組情報としてＭに格納すると、その組情報がＳｂの行動過程を実現する各種重要な情報としてそのまま利用することが出来るからである。本特許での手法により、Ｓｂを開発する上でのコストが削減できる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、ニューラルネットワーク技術で作られた意識モジュールの開発コスト低減化と意識機能の高速処理に関する技術である。
【背景技術】
【０００２】  この種の意識モジュールは、本出願人がすでに基本技術を提案し公知となっている（特許文献１）。それは、当文献の図１に示す如く、共通の神経細胞群Ｎを介して２種の再帰的ニューラルネットワークがリンクした構造であり、一方が外環境からの情報を処理し、他の一方は内環境の情報を処理する仕組みとなっている。すなわち、この意識モジュールは外環境の情報と内環境の情報をトップダウン・ボトムアップ的に処理するある種の通信モジュールともいえる。この意識モジュールがヒト意識に似た機能を代行できることは明らかである（非特許文献１）。しかしながら、個々の意識モジュールを開発するにあたって開発コストの低減化と、モジュールの処理速度の高速化が必要と認識されたため、本発明に至ったのである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３５０９７３（段落番号０００１〜００１９、図１）
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】「心をもつロボット」、日刊工業新聞社、ｐ．１６９〜１７６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  従来の装置は、初期学習において認知過程の学習と行動過程の学習という２つの異なる学習情報を同時に利用して一つの装置の機能として統合的に学習を行っている。しかし、この初期学習に利用する一つの装置の機能として統合的に利用できる認知過程の学習と行動過程の学習という２つの異なる学習情報を事前に準備する開発コストは膨大であって、このコストの低減化が是非とも必要であった。また、この装置の処理プロセスの殆どは、現在のところ、情報科学でいうところの多数の人工脳細胞へのニューロ計算に基づいているため、この計算量の全体的な軽減化が必要であった。したがって、本発明が解決しようとする課題は、従来の装置が持つ、初期学習に利用する学習・教師データを準備する開発コストの低減と装置そのものの計算量の軽減化である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  解決手段は、装置Ｓｂの内外いずれかに記憶装置Ｍを付加し、そのＭの内部情報として認知過程のための初期学習において取得した、幾つかの情報を格納することである。本発明では、Ｓｂの重要な機能を司る、少なくとも４つの情報を要素とした、組情報を一単位として
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る。通常、組情報は単一あるいは複数の単位がＭに格納される。ここでＳｂの通常な処理としてＲＬの情報がＢＬに複写されている点、またＢＬの受け入れる情報は初期学習時に学習されたＲＬの情報パターンのみであるという点に注目すべきである。さらに、その組情報はＳｂの初期学習において取り入れられた情報であり、かつＳｂの認知過程で利用される情報であるのにも関わらず、Ｓｂの行動過程においてもそのまま利用できる情報（ＩＮ，ＳＳＵ，Ｎ，ＢＬ）でもあるのである。なぜなら、ＲＬの持つ前述２件の条件から明らかであろう。【０００７】  まず、ＳｂにおいてＢＬが単にＲＬから情報を複写された場合を考察する。これは認知過程そのものであるので後に述べる。
続いてＳｂにおいてＢＬが単なるＲＬから複写を受けたのではない場合、すなわちＢＬが内環
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情報と既にＳｂ上に存在しているＩＮやＳＳＵの情報と共にニューロ計算を実施して、まず神経細胞群Ｎの情報を計算し、さらにそのＮの情報から、ＯＵＴとＲＬを計算する手順となる。しかし本発明による手法では予め初期学習で取得した組情報の１つの要素ｍ３を神経細胞群Ｎへ複写すればよいことから、新しいＳｂでは行動過程の計算量を減少させることが出来ることとなる。ｍ３の情報を見つけるのにあたって情報ｍ１，ｍ２を、一時記憶メモリｗ３，ｗ４を経て、Ｓｂへ新たに入力する必要が生じるが、それらの情報はＳｂ上にあるＩＮやＳＳＵの情報ではなく、内環境にある他のＳｂあるいは計算ユニットからの情報として与えられる点に注意するべきである。それらの情報はＳｂの初期学習によって得られた記憶装置Ｍに記録されている組情報が既に内環境にある他のＳｂあるいは計算ユニットによって利用ができることを主張すれば十分であろう。【０００８】  また、前述したようにＳｂの認知過程においてもこの組情報がその過程における計算量の軽量化を実現することは明らかである。また、Ｓｂの初期学習によって得られたこの組情報が、Ｓｂの認知過程や行動過程に同時に利用されることによって、本発明によるＳｂにおいて従来のＳｂより計算量が軽量化されることは明らかである。さらに、本発明によるＳｂは、従来のＳｂが必要としていた初期学習時に認知過程の学習と行動過程の学習という２つの異なる学習情報を同時に利用して一つの装置の機能として統合的に学習を行うという２重の処理を実施せずとも、単一の認知過程の学習のみにて初期学習を完成させることが出来るため、Ｓｂの開発コストを低減化できることも明白であろう。
【発明の効果】
【０００９】従来の基本意識モジュールＳｂは初期学習の時に認知過程の学習情報と行動過程の学習情報の両者が準備される必要がある。さらにこの２種類の学習情報は単一のＳｂで利用されるため、勿論それらの情報が互いに矛盾が無く作成されねばならない。この時注意すべきは、それらの学習情報を構成する情報パターンがＳｂにおいて夫々異なる概念（意味）を持っている（例えば、０１１という情報パターンが“上方”を意味する）ことから、それらの情報パターンの中からそれぞれの矛盾情報を取り除く作業は自動化が困難であり手作業となっていて、認知過程と行動過程の学習情報の両者を準備すらための開発コストを膨大に増加させていた。さらに、従来のＳｂにおける行動過程の学習情報は、認知過程の場合の様に、Ｓｂの内部情報ＳＳＵやＢＬをそのまま利用できない場合がほとんどで、未確定情報（例えば、３ビットで構成されるＳＳＵが未確定であれば、学習情報に３ビットで構成されるすべての情報パターン０００，００１，０１０，０１１，１００，１０１，１１０，１１１）を行動過程の学習情報として考慮しなければならず、しかも学習情報のそれぞれに矛盾が生じないように学習情報を構成する必要があった。勿論のこと、学習情報の中に互いに矛盾する情報があれば、Ｓｂの初期学習が終了せず、Ｓｂの活動機能が取得不可能となる。すなわち、これらの情報を生成する開発コストは膨大であり勿論自動化も困難であった。しかし、本発明によって新たなＳｂでは認知過程の学習手順のみで行動過程の学習が同時に実現できることになった。すなわち新たなＳｂでは行動過程の学習手順が不要となり、新たなＳｂの開発コストが低減化された。また、本発明によって新たなＳｂの総計算量は削減されたといえる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】基本意識モジュールＳｂと記憶装置Ｍへの組情報の格納について
【図２】Ｓｂが行動過程を実施する時の組情報の利用について
【図３】Ｓｂが認知過程を実施する時の組情報の利用について
【発明を実施するための形態】
【００１１】  上記に述べた発明装置の実施例は図１、図２、図３に示す。
図１は基本意識モジュールＳｂと記憶装置Ｍへの組情報の格納について述べている。図中のＳｂの一部は既に特許等によって公開情報（特願２００６−３５０９７３）がある。その公開情報に新たな部分が付加された。それは図中に示されている記憶装置Ｍと一時記憶メモリｗ３とｗ４である。これらの付加された装置そのものは特段の新規性は無いが、Ｓｂの内部あるいは外部にこれらの装置が設置されると基本意識モジュールＳｂは新たにその機能が改善できるという新規性を有する。その新規性は前項に既に述べているが、Ｓｂの初期学習に必要とされる開発コストを低減化できる点、またＳｂの認知過程や行動過程の計算量を軽減化できる点にある。図１に示している組情報（ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４）は記憶装置Ｍに格納される要素の１例である。組情報ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４は１つの学習情報で決定できる夫々、ＳＳＵ，ＩＮ，Ｎ，ＲＬの情報である。この組情報の意味は、Ｓｂの体性感覚情報ＳＳＵと入力ＩＮの情報が決ると、神経細胞群Ｎの情報によって計算がなされ、ＲＬの情報を決定することである。この時の計算の一例は、情報科学でいうところのニューロ計算である。また、ここでいう学習情報という意味の一例は、情報科学でいうところの学習・教師データで構わない。また、組情報の要素数は、Ｓｂで最も重要なＳＳＵ，ＩＮ，Ｎ，ＲＬなる４種の情報を含み、少なくとも４となる。さらに、Ｓｂの初期学習において記憶装置Ｍに格納される組情報の個数は、初期学習のために準備された学習情報の数、すなわち学習・教師データの個数に等しい。
【００１２】図２はＳｂが行動過程にある状況である。行動過程とは、内環境にある他のＳｂあるいは計算
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とＲＬが計算される過程である。すなわち、その主たる違いはＳｂが生成するＯＵＴの情報が、外環境からの情報に基づくのか、あるいは内環境にあるＳｂからの情報に基づくのかによ
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を組情報の要素ｍ１，ｍ２，ｍ４と夫々比較する。これらが全て一致する組情報からｍ３を発見する。通常は、ｍ３の情報が必ず一意に決定できる。そしてｍ３の情報をＳｂの神経細胞群Ｎに複写すれば、ＳｂはＯＵＴとＲＬの情報を自動的に計算することが出来る。もし、組情報の中に一
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ついては既に述べた。
【００１３】図３はＳｂが認知過程にある状況である。認知過程とはすなわち、Ｓｂが入力情報ＩＮに外環境
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ＳＳＵ，ＢＬの情報から、神経細胞群Ｎを経て、ＯＵＴとＲＬの情報が情報科学でいうところのニューロ計算によって決定する。しかし、本発明による記憶装置Ｍに格納された組情報を利用
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を神経細胞群Ｎに複写すれば良い。ｍ３の情報をＳｂの神経細胞群Ｎに複写すれば、ＳｂはＯＵＴとＲＬの情報を自動的に計算することが出来る。組情報が一つも発見できなければ、Ｓｂに与えられたＩＮの情報が未知情報であったことを意味し、その処理については既に述べた。
なお、本特許におけるＳｂのＭを用いた連携計算はアナログ情報とデジタル情報が相互に変換しあう情報システムの一例を示している。そしてこの例はヒトが外界から得られるアナログ情報とその意味をいかにしてデジタル情報に引き渡しているのかを説明する一つの良い実例を示しているともいえる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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