研 究 最 前 線

学び行動するロボットから人を知る
谷 淳 TANI Jun
脳科学総合研究センター
脳型計算論研究グループ
動的認知行動研究チーム チームリーダー

私たちは常に自分を取り囲む環境に行為を通して働き掛け、また働き掛けられている。その繰り返しの経験から、世界の意味や概念といったものを、人はどのように獲得していくのだろうか。また、人は未知の新しい行為、意味、概念を、経験の創造的組み合わせから編み出すこともできる。それはどういう脳内メカニズムにより可能となるのだろうか。このような問題を明らかにすることが、谷淳チームリーダー率いる動的認知行動研究チームの目的である。そのために、人の脳のメカニズムに基づいた神経回路モデルを搭載したロボットを使い、学習し、認知し、行動する過程を研究している。そこには、私たちがなぜ自己を意識するのか、その答えがあるかもしれない。

「例えば、この目の前にあるコーヒーカップは、脳という規則を意識しなくても言葉の組み合わせがすの中ではどのように認識、理解されているのでしょらすら出てくるのは、どういったことなのか？ 脳の神うね」。谷淳チームリーダーは、机の上のコーヒー経回路は元来アナログな動作をするわけで、 規則カップに手を伸ばしながら言った。
「目で見たカッに従う といったコンピュータが得意な論理操作にはプの形や色などで認識している、と言われるかもあまり向いていないように思えます。決して言葉で書しれません。でもそれ以上に、カップの柄をつかき下すことのできない暗黙知のようなものを、脳は無んだときの指先の感触、口元に運んだときにカップ意識的に獲得し、作動しているように思えますが、そから立ちのぼるコーヒーの香りといった毎日の身の実態は何なのでしょうか」

体的な経験から、コーヒーカップというものの存在

こういった疑問に答えるため、動的認知行動研

私たち究チームでは神経回路モデルを組み込んだロボッ

は、行為を通して世界に繰り返し働き掛ける経験

トの学習行動実験を行い、行為から認知に連なるが積み重なり、それらの記憶からどのように脳内に脳のメカニズムを探っている。

を認識しているのではないでしょうか？

意味 や 概念 の空間が形づくられてくるのか、といった問題に興味を持って研究を進めています」

2

言語を認識し行動するロボット

そしてコーヒーカップを持ち上げながら言う。
「コまず、杉田祐也研究員と谷チームリーダーが行ーヒーカップを持ち上げる という動作は、 対象に手っているロボットによる言語と行為の関連学習の研を伸ばす

上げる といった基本的な運動究を紹介しよう。初めは何も知らないロボットが、スキーマ（枠組み）のレパートリーがあって、それらをいろいろな組み合わせの言葉に対応する行動を繰

無意識的に、時間方向に一連のつながった行為とり返し練習していくうちに、言われた通りのことがして組み合わせていくことにより達成されるのではなできるようになるというものだ。

つかむ

いかと考えられます。無意識的に組み合わせるといロボットの前方左には赤、中央には青、右にはったプロセスは、認知の中核です。また言葉を組み緑色の物体が置かれている（ 表紙 ）。言語は 3 つの合わせることにより、多様な意味、概念を表現できま

動詞と6 つの目的語である名詞の組み合わせからすが、それらは経験した行為の記憶と相まって、脳成り、 hit red と言われたらロボットは赤い物体に内でどのように表現され得るのか？ 話すとき、文法近寄っていきアームを伸ばしてたたく、push blue

理研ニュース No.286 April 2005

と言われたら青色の物体に寄っていって体ごと押図1 言語と行為を統合する神経回路モデルす、というように学習させていく。

次の単語の予測次のセンサとモータの予測「ここで大事なことは、分散記憶という考え方です」と谷チームリーダーは言う。
「例えば、可能な組み合わせの行動を一つの神経回路の中に多重に記憶させるというものです。分散記憶では、一つ一つの行為を独立に暗記していくのではなく、多様な行為の関係性を学んでいくことになる。そのときに、一段深いレベルの意味や概念のようなものが浮かび上がってくるのでは、と考えています」
今の単語入力意味の構造を見る？
言語と行為の関連学習で使っている神経回路は、単語を順番に入力して文を認識する 言語モジュール と、行為を時系列で生成する 行動モジュール から成る
（図１）。
「両方のモジュールにおいて、予測 というメカニズムが重要な役割を示しています。脳科学総合研究センター特別顧問の伊藤正男

今のセンサとモータ入力

PBニューロン

言語モジュール

行動モジュール

言語モジュールと行動モジュールの2つの神経回路から構成され、それらを仲介するものとしてPBニューロン群がある。まず言語モジュールでは、入力される単語列（文）の意味を認識して、その結果、PBニューロン群に特定の発火パターンが発生する。この発火パターンが行動モジュールに働き掛けて対応する行動が生成される。

図2 言語と行動の相互作用
ロボットが hit red を行っている様子

PBニューロン群の発火パターンの解析結果
0.8

氏が、『小脳は自身の運動の結果として得られる知覚の予測をしている』と1970 年代から言われていて、それがヒントになっています。言語モジュールでは単語のつながりを予測し、行動モジュールではセ2d//ue
bl tert enlef c

ンサ入力とモータ出力の時系列的な流れを予測します。言語モジュールと行動モジュールを橋渡しす
バイアス

るのが、私たちが考えるPB（Parametric Bias）ニ

intpon/eegr ightr

パ ラ メ ト リ ッ ク

次主成分 目的語の並びre

アームの軌跡shpu

ューロンです」PBニューロンは、どのような働きをするのだろうか。
「 PB ニューロンには、学習時に両モジュールから情報が流れ込み、その場を通して両モジュールが相互作用し制約し合う。つまり、文と行為の対応がつくような構造ができてきます。学習後に、言語モジュールに hit red という2単語を入力すると、それに対応ロボット本体の軌跡

0.2
0.2

右上図は右下表の18種類の文を入力した
場合の、それぞれのPBニューロンの発火パターンを、2次元の主成分空間で表現している。PB値の分布には、動詞と目的語の組み合わせの関係性が表れている。プロットの点線円内と凡例の下線は学習していない文。

hit の 並動び

詞1 次主成分0.8

point redpush red

hit redpoint left

push lefthit left

point blue

push blue

hit blue

point center

push center

hit center

point green

push green

hit greenpoint rightpush right

hit right

してPBニューロン群の発火パターンが生成され、それが行動モジュールに伝わり、 hit red を実行する
ときのセンサとモータの時系列的な流れの予測が立関する2次元格子の上に規則的に配列されている。

ち上がり、実際に行為が発生します（図2左）」「ここで大事な事実は、組み合わせが可能な18文

図2右は、18種類の動詞と目的語の組み合わせをのうち14文しか学習していないということです。4つ入力したときのPBニューロン群の発火パターンを、の文は学習していないにもかかわらず、ロボットは「すると、2次元の主成分でプロットしたものである。

それらの文を認識して正しい行動を生成でき、4つ面白いことが分かりました。ここには、ある規則的の文に対応するPBのプロット点（図2右の点線円内）な構造が見えています」と谷チームリーダー。

は2次元格子上のそれらしい位置にきています」

赤い物体は常にロボットから見て左にあるので、この結果を谷チームリーダーは、こう解説する。

push red と push left は行為としては同じ意味「未学習の事柄についても、学習された事柄から類を持ち、両者のPBプロットの点は近い位置にきて推できることを示しています。それが可能になったいる。同様のことがblueとcenter、greenとrightのは、動詞と目的語を組み合わせるような図2右に示について言える。さらに、各文は動詞と目的語にす構造が、神経回路内部に自己組織化されたからNo.286 April 2005 理研ニュース3

だと言えます。これが分散的な記憶の重要な特徴

自身の腕が人間の腕の運動パターンを真似て動くです。意味は一つ一つの事柄について独立では存ように、QRIOの腕を人間が持って動かしながら、在できない。私たちの実験では、ロボットが言葉の腕のモータ時系列を教示学習させていく。

束と行為の束を相互に絡ませて学習させていった「学習を進めると、運動パターンごとに異なるPBニ

ときに形づくられる関係性の構造の中に 意味 がューロンの発火の空間パターンが得られてきます。学浮かんでくることがよく示されています」

習がほぼ終了したところで、学習した一つの運動パターンをQRIO の前で人間が示すと、行動モジュール

ヒューマノイドロボットとの相互行動
動的認知行動研究チームでは、ソニー株式会社
キ ュ リ オに視覚入力される人間の腕の運動パターンに引き込まれる形で、PBニューロンの発火パターンが特定のしゅうれ んと共同で、ヒューマノイドロボットQRIO を使った人学習した空間パターンに収斂していく。その結果とし間との相互作用行動の研究も行っている。なぜて、QRIOは対応する運動パターンを生成し始めまQRIOなのか？「これだけ動きの自由度の高いロボす（図3）。ここでのPBニューロンは、センサ入力時系ットは、私たちでは作れません。それに、あまり大き列パターンを認識して、それに対応する運動パターンくないので、倒れたりしても壊れないし危なくないを生成するという働きをしています。これは前述の、言ので、試行錯誤の実験研究にはうってつけです」

葉を認識して対応する行為を生成するメカニズムと同QRIOにPBニューロンの付いた行動モジュールじです。このような認識と生成を同時に情報表現するを搭載して、人間の上半身の複数の運動パターン神経細胞はミラーニューロンといわれ、サルの電気生を見真似学習させた。対面する人間の腕の位置情理実験などで、その存在が確認されています」

報がビジョンカメラから行動モジュールに入力さこの実験では、ほかにも面白いことが分かってきれ、人間の腕の動きを、繰り返し入力される時系ているという。
「いろいろな運動パターンを一つの神列パターンから予測学習していく。同時に、QRIO経回路に多重に学習させていくと、QRIOは新規の運動パターンも生成するようになるのです。これは、多数詰め込まれた異なる運動パターンが記憶の中
ゆが

図3 QRIOと人間の相互作用行動の実験の様子で押し合いへし合いして、記憶の内部構造が歪 むことにより発生すると考えられます。学習したQRIOと人間が互いに運動しながら相互作用していると、QRIOはあたかも自由意志があるかのように新しい運動パターンを生成しだすことがあります。でも、その自由意志のようなものは外から与えられたものではなく、記憶の内面の潜在的な歪みがそうさせるのだと考えられます。QRIOがただ学習したことを繰り返すだけではなく、思いがけず新しい動きを生成しだす刹那に、機械を超えたような主観的な実在を思わず感じてしまうのですが……」
谷チームリーダーが取り組んでいるロボット研究
対面した人間がQRIOに学習させた運動パターンを示すと、QRIOは同じ運動をする。写真は、共同研究者であるソニー株式会社の伊藤真人研究員。

は、意識やこころといった脳科学の大きな問題にも迫っていく。
「私たちは、普段よくする行動をしているときには、オートマチックであまり意識しません。でも、いつもと違うことが生じたときに、はて何 だ ろうと意 識 が 立 ち 上 が ると考 えられ ます。

脳科学が、分子から神経細胞、脳領野、個人、社会まで見通せる理論を提示できたときに、初めて脳が分かったという気持ちになれるのかなと思っています。

QRIOの実験では、センサから入ってきた情報と記憶に基づく予測が矛盾するときに、その誤差が PBニューロンの発火パターンを変更し、別の運動が起動されます。外の世界のリアリティとその主観的なイメージの間に矛盾が生じたときにこそ、自己と外部世界の境界が 意識 されるのだと思います」

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理研ニュース No.286 April 2005