人工生命研究のポリエージェント的側面
畝見 達夫
州＝lllltl…tlllll…ttllllltltlll州Illll州l…tllll…llllllt州Ill川ttllll州l…州IIIllttllllltlll…tlll…ttll附tll…lltllll…ttlllllttt…州…lttlt…lttt川＝ttt…………‖tlt………州…＝‖……‖州tt…………lt……tl……ll…………………‖‖‖…

1． はじめに
上位レベル

自己増殖，進化，発達，適応といった生命現象を高分子化合物，マイクロマシン，コンピュータシミュレーションなどの人工物による合成を通して研究しようとする「人工生命」なる分野が1987年の第1回国際ワークショップ（Langton1989）以来，様々影響を与え続けている．日本国内でも，93年ごろか（人工生命研究会1994，柴田1994）や研究背景，事例●ヽら活発化し，94年にはシンポジウムでの発表論文集

一r⑳ ＼惑フ 1■−亡 ⑳の紹介（佐倉1994，星野1994，服部1994）などが出版され，95年には技術としての網羅的な紹介（上田1995）

下位レベルもまとめられた．

人工生命研究の1つの重要性はコンピュータシミュ

図1人工生命における中心的な概念「創発」を表現すレーションにある．1970年代後半に認知科学が人間る摸式図．人工生命の創始者ラングトンがしばしば用の情報処理モデルとしてコンピュータを導入したのいる図である．と同様に，その約10年後，人工生命は生物という複雑なシステムの理解にコンピュータを持ち込んだ．もちろん最初に述べたように，合成の素材はコンピューテムから制約を受けることになる．このような，上位レベルと下位レベルの相互作用が，生物に特徴的な複タでなくてもよく，高分子物質を使ったフラスコの中雑なシステムを作り上げる基本的な仕掛けである．人の生命や，ロボットを使った行動する生命の研究もあ

工生命の創始者であるラングトンは，しばしば図1のる．しかし，実際にはコンピュータシミュレーションを活用した研究が最も盛んである．

ような模式図によって創発の概念を説明している．
システムをどのレベルでくくるかによって，創発の人工生命の研究で対象となる生命現象には，自己増見え方もさまざまである．ポリエージェントシステム

殖，代謝，発達と成長，環境適応など多くの側面があの視点からしてみれば，個々の生物個体の機能より，る．しかし多くの研究者が共通に持つ興味の対象は，集団としての適応や進化が興味深いテーマとなる．

「創発」（emergence）である．生物は，たとえば，細胞が集まって組織を作り，組織が集まって器官を作

2．進化のシミュレーション

り，器官が集まって個体を作るというように，あるレベルのシステムはそれを構成する下位のサブシステムの有機的な結合によってでき上がっている．しかも，地球上に生命が誕生してから今までの時間の経過は生物としてここまで複雑化したプロセスであり，それを「進化」としてとらえることに疑問をはさむ科学者

個々の細胞は組織として上位のシステムが機能しなければ生きて行けず，必然的に下位システムは上位シスは少なかろう．進化は単なる複雑化ではなく，環境への適応能力の向上である．この生物進化の仕組みをヒ

うねみ たつお 創価大学工学部

ントにして，コンピュータによる最適スケジュールや〒192東京都八王子市丹木町ト236

最適設計の自動生成を試みる進化的計算（evolution−arycomputing）と呼ばれる分野がある．その代表であ604（28）オペレーションズ・リサーチ© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

る遺伝的アルゴリズム（geneticalgorithm）については

状況の変化 実行されたルール
Z もし，Zならば．Wをせよ．

日本でもいくつかの教科書，たとえば（安居院1993，l†

伊庭1994）が出版されており，実用的な応用も多く試みられている．

もし，Aならば，Bをせよ．
もし，Ⅹなら吼 Yをせよ．
∫，Yをせよ．

iもドざ

生物のモデルをそのまま工学に応用するには多少

ルール集合

もし，Zならば，Wをせよ．
もし，nならば．αをせよ．

∴∴ニニーご、ニ問題がある．実際さまざまな生物がいて，その進化と主≡遺伝の横構には多くのバラエティがあるし，そもそも進化を完壁にシミュレートできるほど，そのメカニズ
ムか詳細には分かっていない．分かっている範囲でシ

図2分類子システムにおけるルールの評価と変更ミュレートしても，最適化には不都合な退化や絶滅も生じる危険性がある．これらを回避するために，実際の工学的応用では，世代交代を全体としてまとめて行するメカニズムの1つとして人工知能の分野で用いらない，親と同じ数の子孫を必ず残すという方法が一般れたルールベースによる方法がある．ロボットは「もにとられている．さらに，世代の中で最も優秀な個体しⅩならばYをせよ」という形式のルールを数多くは殺さずに次の世代にも残すなど，生物進化のモデル持っている．Xは条件部，Yは実行部である．各時点としては不自然な変形を行なう場合もある．エ学的応で，そのときの状況に合致する条件部を持つルールを用を主目的とする遺伝的アルゴリズムの研究は，この見つけ，その実行部に書かれた行動を起こす．たとえような意味で，生物進化のモデルとは別のものと考えば「もし左に壁が見えれば右へ曲がれ」というルールるべきである．

を持っていれば，左側の壁を避けることができる．複複雑な機能をもつエージェントの設計に進化的計算数の条件の論理結合，つまり，「通路が見え，かつ，を導入することは単に最適化という意味以上に魅力的目標地点の方角なら」というような条件の組み合わである．それによって，ポリエージェントシステムとせを条件部に書いてもよい．さらに，センサからの情してのシュミレーションをより現実的な複雑さに近づ報だけでなく，自分の内部状態，さらに記憶の内容をけることができるからである．エージェントの設計に条件にいれてもよい．実行部に記憶の書き換えをいれおいて，人間がすべての仕様を設計時に厳密に与えるれば，仮説を立てたり，推論を行なうことも可能になことが困難な環境で機能することがしばしば要求される．

る．災害現場，火山，宇宙，深海底など，ある程度のシステム全体としての動作は，認識一実行サイクル未知要素をもった環境で働かなッればならないロボッの繰り返しである．つまり，現在の状態に適合するトや，つぎつぎと変更される業務内容をサポートするルールを見つけ（認識），その実行部を実行するといソフトウェアエージェントを適切に動作させるには，う動作を延々と繰り返す．実行結果がなんらかの価学習機能など環境に適応する値を生みだせば，実行に関与したルールには得点が与れる．進化は，そのような適応のための1つの戦略でえられる．認識一実行サイクルを何回か繰り返した後ある．に，それまでに獲得した得点を適応度とみなして遺伝遺伝的アルゴリズムを応用した学習の枠組みとし的アルゴリズムを適用する・たとえば（星野1994）なて，分類子システム（classifiersystem）が提案されてど，いくつかの研究論文には，最初はまったくランダいる（Holland1986）．これは，推論規則（ルール）をムに生成したルールの集合からスタートし，遺伝的ア1つの個体と見倣した遺伝的アルゴリズムの一種であルゴリズムの適用を繰り返すうちに，目標の行動を達る．ロボットを分類子システムを使って制御する場面成したという実験結果が報告されている．

を例に，そのメカニズムを簡単に説明しよう．ロボッ

もちろん，分類子システムを使えば何でもできる

トは視覚や聴覚，触覚といったセンサからの入力をもわけではない．現実に対する我々の認識をどうコンとに状況判断をおこない，与えられた作業を遂行すべ

ピュータ上のデータ表現に写すか，どの程度精緻な計

く駆動輪の回転速度，操舵，腕関節の角度などを変更

算モデルをプログラム化するか，さらに，結果をどのする．このように状況と目標から行動を機械的に決定ように解釈するか，といった問題を正面から扱わなければ意味のあるシミュレーションとすることは難し© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

1997年9 月号（29）605

変化が早くなり，異常なブーム現象や，バブル現象がい．

3．文化の変遷のモデルとしての進化起きやすくなる．これは，シミュレーション結果の不確定性がさらに顕著になることを示唆しており，当てドーキンス（R．Dawkins）は「利己的遺伝子」ることを目的とした将来予測には不向きであるという（Dawkins1976）の中で，耽々人間の文化の変遷を生ことにもなる．シミュレーションの利用日的には，予物進化のプロセスになぞらえ，遺伝子を英語でジー

測だけでなく対象システムやモデルの理解のための道ン（gene）と呼ぶのに対応して，文化の要素をミー具という側面もあることを忘れてはならない．もともム（meme）と呼んだ．人間は学習能力をもち経験にとの人工生命の目的も，今後の進化の方向を予測する

よって自らの行動様式をつぎつぎと変えていく．そのことではなく，シミュレーションを通して生命につい間に新たな戦略を発見，発明したり，他人の真似をして理解を深めることにあった．経済や技術の変化を，て様式を盗んだりする．真似ができるという能力を進このようなシミュレーションによって理解しようとす化的に獲得できたために，すべての人が必要な行動戦る動きは「社会のシミュレーション」（Gilbert1994）

略のすべてを自分自身で発明する必要がなくなったのとして行なわれつつあるが，エージェント自身の意思である．行動戦略は伝播する．行動戦略の集積された決定ルールまで適応的に変化するものはまだ少ない．

ものが文化だと思っても良かろう．文化は遺伝子を超文化の変遷は，まさに文化を担う個人あるいは企業えて伝播する．もちろん，親からさまざまなものを学体の内部の意思決定ルールの変化である．分類子シスぶが，それは血のつながった観である必要性はない．

テムなどの道具を駆使してこれからどのようなシミュ

つまるところ我々の文化というものは，誰かがどこかレーションが可能か，これからの研究が見物である．

で発見，発明した行動戦略，あるいは，行動様式が伝播するうちに変形され集積されたものなのである．発4．集団行動をシミュレートする

見，発明といっても無から生じるわけではなく，それ個々に意思決定能力をもつ複数のエージェントが集までの行動から少しはずれたところに価値を発見できまったとき，全体としてどのような挙動が出現するのれば，それが持続する．

だろうか．その場合の個々のエージェントの行動は，こうみると，文化の変化は生物進化と同じに見え，個別に行動する場合とは異なるどのような性質が生さらに生物進化に習った計算の手法が文化の変化のシじるであろうか．これこそがポリエージェントシステミュレーションにも使えることがわかる．分類子シス

ムのシュミレーション研究として最も重要なものとな

テムの枠組みは，個人の学習と発想のモデルヘ拡張がる．このような複数のエージェントからなる集団行動可能である．これを文化を支える個人，あるいは，地の研究は，ロボット工学や計算機科学の分野でも注目

位域社会，民族などの集団に対応させれば，ある種のを集めている．ロボット工学では複数のロボットによミクロなモデルができあがる．分類子システムに含まる協調作業が現実の応用に向かいつつある．計算機科

れる経験の記憶や，実行に基づくルールの強さの変更

学ではネットワークや並列処理の発達によって，たとは学習を実現する．また，遺伝的アルゴリズムに組みえばインターネットを利用した世界的な分散処理シス込まれた突然変異と交叉はある意味での発想を実現す

テムというような複数のプログラムの協調が取りざる．さらに，それら個別の分類子システム同士が相互たされている．複数エージェントによる集団行動は，作用すろ中で相対的な適応度の決定と選択を行なうメ

人工生命のキーワードである「創発」についての研究

カ土ズムを導入すれば，ミクロなモデルを統合したマが期待できる場面である．もちろん分散人工知能の分クロレベルのシミュレーションが可能になるはずであ野でも，このような分散したエージェントの相互作用る．

を研究対象としている．これに対して人工生命の分野
生物進化と文化の変遷は形質の遺伝という意味ではでは，エージェントの思考というよりも行動，あるい様子が異なっていることには注意すべきである．つまはもっと単純に動物的なレベルでの反応に注目する点

り，生物進化はダーウィン進化，つまり，後天的な形において，人工知能的アプローチとは大きく異なって質の適応的変化である獲得形質は遺伝しないとするのいる．人間のエージェントを要素とする社会においてが普通である．ところが文化の場合には変化の結果のも，活動のリズムや冒険，逃避，条件付けといった，みが遺伝する二 つまりラマルク的である．その分だけ動物レベルのやや本能的な習性が，ある種の集団行動

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オペレーションズ・リサーチ●

を引き起こす重要な要素行動を捷供していることも事実である．主に動物行動学的な視点からロボットやコンピュータソフトウェアをつかったシミュレーションによって生物の性質を理解しよう，あるいは，生物的な人工物を設計する技術を確立しようとする「アニマット」アプローチと呼ばれる手法がある．メイヤー（J・−A・Meyer） tウイルソン（S・Wilson）が中心となり目的地へ向かう

1990年から云年に一度のペースで国際ワークショップ

最も近いエージェントから離れるが開かれている（Meyer1991）■ アニマットとはアニマルとアニメーションを合わせた造語である．人工生

図3ポイドにおけるエージェントの行動規範

命の一分野とは考えられるが，アニマットアプローチ
では生命の起源や分子進化，あるいは，植物の発達過程などには感心がない．彼らの感心は動物の行動である．

学習機能をもたず，環境からのセンサ入力に対していつも固定された反応パターンを示すような自律移動ロボットの集団を考えてみよう．このような単純なエージェントですら，個々のロボットの機能として明示的に記述されない集団行軌たとえば，さまぎまな形態の「群の形成」が観察されることはブルックス（R・Brooks），レイノルズ（C．RaynoIs）らの研究からも明らかである．つまり，小数の単純な行動ルールの組合せで，ある程度の秩序だった群れ行動が実現できるのである．個々の動作主体（エージェント）の行動規範が単純でも，群れになったときには意外なほど複雑な動きを示す．レイノルズはこのように動作するエージェントをポイド（boid）と名付け，Cqアニメーションによってその動きを示した（Reynold51987）．
魚，鳥，コウモリ，などの群れのアニメーションを作●成する場合，1つ1つの個体の動きをいちいし入力していたのでは大変な労力となる．動きを絶対座標系の中での移動という表現で捉えると，極めて複雑なものとなり，これを実現する計算手続きの実装はほとんど不可能に思える．このような困難さを克服する手法としてポイドは極めて有効である．全体として複雑な群れ行動をシミュレートするために必要な個体の行動規与えることができる．最近では，映画の特殊効果や，アニメーション映画の作成にも広く応用されるようになった．

集団行動は個体の秩能を越えたところにあるように見える．この複雑な集団行動の発生の源は個体間の相互作用にある．すなわち，個体にとっての環境は実は不変なものではなく他■の個体が多く存在して動的に変化するものであるから，個体が環境に対して単純な反応を繰り返すだけであっても，集団全体としては複雑な現象を示すこととなる．このように個々のエージェントが固定的な反応規則にしたがって反射的な動きをする場合ですら複雑な集団行動が発生する．人間の行動は生まれつき兼ね備えた固定的な反応規則に加えて後天的に経験から獲得した規範に負うところが大きい．すなわち人間の行動は学習に負うところが大きいのである．この点を無視して人面の特性を量ることはある意味で適切でない．個体が学習機能をもつ場合には状況は格段と複雑になる．学習によって個体の行動規範が動的に変わるからである．発生する集団行動の多様さも増すであろうし，わずかな初期条件の違いが大きな様相の変化をもたらす可能性がある．

5．動物学習のモデル
自らの行動に関する基本的な学習能力をもつエー

範は思ったより単純で，プログラムとして書くこともジェントの集団について考えてみよう．ここでは，教大した労力ではないのである．その基本原理はつぎの師や教科書から言葉をとおして教わるというような，ようなものである．個々の最も近い他者あるいは障害ある意味で高次の学習ではなく，条件反射に代表され物から離れようとする力，群の中心へ向かおうとするる動物の学習に焦点をしぼる．動物学習の計算モデ力，目標位置へ行こうとする力の合計3つのベクトルルを考えるには，機械学習の分野で「強化学習（re−を合成し，1つ1つの個体の運動を決定する．合成すinforcementlearning）」（Sutton93）と呼ばれているるときの係数を適当に調整することで，動きに特徴を学習の枠組が適当である．強化学習ということば自身は，本来，動物心理学で用いられた用語である．機械

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（31）60丁学習の文脈では，「報酬と罰を頼りに，学習者自らが在し，かつ，互いの行動が観察可能な場合は，観察さ行なった行為と認識の経験から，罰は少なく報酬は多れた他のエージェントが個々の学習者にとっては環境く得られるように行動を変化させるための学習」のこの一部と見なされる．さらに，その行動は学習の進捗とをいう．強化学習の枠組みでは，学習者は外界からと共に変化するため，環境変化の法則性を見いだすこの感覚入力と，自身の状態からつぎの時刻の行為を決とはかなり困難になる．学習者が混雑するにつれて，定し行動するという動作を繰り返すものと考える．そ

環境の安定性は急速に失われることとなる．頭が柔軟のとき，自身の評価基準にしたがって現在の状況が好で極めて学習能力に優れた着たちばかりがひしめき合ましいものであるか否かを判断し，過去の意思決定戦う社会は，その柔軟性が仇となって全体I ま渾沌へと進略を修正する．すなわち，現在の状況が好ましいもの行する．この意味で素早い学習能力を礼賛することはであれば，それに至るために関与したと考えられる意間違いである．世界には頑固者や偏執狂も必要なので思決定戦略は僧頼のおけるもととして保存し，逆に好ある．集団の一月であるエージェント以外の要素，つましくない状況と判断すれば，その状況を作り出す原まり，物理環境が安定であれば，環境変化をもたらす因となったと思われる戦略は不適切なものとして避けものはエージェントそのものである．その密度が高けるように頭の中に変更を加える．

れば，環境の変動は大きくなり，学習は困難になる．

会社経営など多くの複雑な要素がからみあう領域でもう1つ．エージェントの動は，どの意思決定が現状を生み出したのかを正確に判重要な要素である．もし，エージェントの行為の結果断することは困難である．しかし，動物の行動や，ロが長期間にわたって環境を変化させるものなら，エーボットの動作の制御のような連続的に変化する物理法

ジェントの密度がある程度低くても，エージェントの則が支配する領域では，1つの近似として，ある事象行為の結果が学習環境の変化となって他のエージェンの直前にとった行動が，その事象の生起に最も強く関トの学習プロセスに影響してくる．環境とエージェン与しているとみなすことが有用である．もちろん，直トの相互作用，エージェント間の相互作用，そして，前の行動だけがその状況を作り出す原因であると判断

集団行動の発生と安定性に関する問題は，アニマットするのは間違いかもしれない．直前の行動だけではなアプローチにとっての格好の研究テーマである．

く，やや以前の行動についても関与を仮定する必要が強化学習では，いつ起こるとも分からない環境変化ある．知識が動月できない状況では，単純に時間的にへの対応を可能とするために確率的な「探検」を導入

離れた行動ほど関連性は薄いものとするくらいしか方する必要がある．つまり，個体は十分な学習の後でさ策はない．実際，多くの強化学習法の研究では，時間え，ある確率で未知の行動に挑戦するのである．未知の指数に反比例するような尺度を関連性の強さとしての環境に置かれたときは何をしても探検になる．さら導入しており，ロボット制御への応用でも確実な学習に既に経験済みの環境であっても，エージェントの経が行われることが確認されている．

験が有限である限り，その環境から次に起こるすべて

6．学習するエージェントの集団行動の可能性について経験し尽くしたということはまずありえない．環境が変動する場合は当然のこと，安定人間も含めた動物の学習能力は基本的には強化学習な場合にも必ず未知の部分が存在する．もし探検を行のバリエーションと，それらの組み合せであろうと考わないとすると，わずかの経験を元に発見した偏ったえられる．

行動規範にしたがって，そこそこの性能しか得られな一般に環境の動的変化が大きくなるにしたがって学いに違いない．学習するエージェントの集団の場合に習は困難になる．学習とは一見複雑で無秩序に見えるは，個々のエージェントにとってみれば，動的に変化世界の中になんらかの法則性を見いだし，それを利用する環境に置かれたのと同様の状況が出現する．しかして行動の効率化や新たな行動様式の発見を行うこし，探検はしばしば集団行動の秩序を破壊する方向にとに他ならない．時間的あるいは空間的に一定の周期はたらく．このような行動をとる個体は，せっかく形性をもって起きる出来事は，容易に秩序が発見できる成されたコロニーから離脱することになり，そのたび典型的な場面の1つである．学習が困難な状況とは，に棲み分けの安定性が局所的に崩れる．すなわち，環類似性の高い事象の前後の事象に類似性が見いだせ境への適応速度と，安定性はトレードオフの関係にあないような場合である．複数の学習者が同じ環境に存
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オペレーションズ・リサーチ

る．素早い学習能力は，同時に容易に安定性を崩す結果をもたらす．このジレンマを克服するためには，保守的な行動と革新的な行動のバランスを適応的に調整する能力が必要である．この意味で，探検戦略の適応的変更は，強化学習研究の1つの重要な課題である．
政策決定や横根設計に学習や進化を応用しようとする時，最適性が重要な評価基準となる．たとえば，エージェントの性能の稔和が最大になるように集団の行動を制御したい．あるいは，いくつかのエージェントを犠牲にしても全体としての目的を最大限に達成したい，といった基準である．しかし筆者の実験（畝見1994）では，強化学習の成功にとって重要である冒険の要素を導入した途端に，行動パターンは不安定となり，全体としてはもちろん，個別のエージェントにおいても，最適行動パターンが得られない場合のあることが確認されている．もちろん，このとき，解決しようとする問題を特徴づける環境安定性についての知識が使えるならば，最適解に近づくにしたがって集団行動を保守的にするなどの方法がとれ，最適化への応用も可能と思われる．逆な言い方をすれば，ある場面で参考文献【1】Dawkins R．：

Selfish Gene，，，0Ⅹford Univer−

SityPress（1987）リチャード・ドーキンス，日高ほ
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【2】GilbertN・andDoranJ・（eds）： Simulatingso−

Cieties−Thecomp11terSimulationofsocialphe−
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【4】ⅩozaJ．R．：

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ternationalconferenceonSimulationofAdaptive
Behavior，，，血ITPress（1991）．
【7】ReynoldsC．W．：

Flocks，Herds，andSchooIs：A

は最適性を求めること自体がナンセンスだということ

DistributedBehavioralModel，を理解するためにも，この種のシミュレーションが効

ics，21，［4】（ProceedingsofSIGGRAPH，87），25−

果を発揮することもある．そもそもポリエージェント

34（1987）・

システムは貴通状態としての一定の挙動を示すような【8］SuttonR．S．：

行動パターンはとらず，たえず変化を生む行動をとる

Academic（1993）・のであろう．むしろ研究としてなすべきなのは，そのようなカオス的な挙動を前提にした上でのシステムの操作法やコントロールの仕組みを工夫することであろう．

ComputerGraph−

ReinforcementLearning，Kluwer【9】安居院猛，長尾智晴： ジュネティツタアルゴリズ
ム， 昭晃堂（1993）．
【10】伊庭斉志： 遺伝的アルゴリズムの基礎， オーム社（1994）・【11】上田完次，下原膠意，伊庭芳志編著： 人工生命の方法， エ業調査会（1995）．

7．おわりに【12】畝見達夫： 強化学習エージェントの集団行動，現在，高速で全地球的な情報通僧綱と高速かつ大容量のコンピュータパワーが，各地で，さらに各家庭で，用いられようとしている．これによって主体ある人間や組織としてのエージェントを巨大につないだポリエージェントシステムが出現しつつある．そのもつ複雑さが生み出すある種の脆弱性を克服するために，生物の進化や学習の機能に習ったメカニズムを機械や社会制度に導入する試みを活発化させる必要がある．
同時に，それらがもたらす混沌についても十分注意を払わなければなるまい．社会システムの設計と麺解の奥野博編，マルチエージェントと協調計算ⅠⅠⅠ，近代科学社（1994）．

【131佐倉兢： 動き始めた人工生命，，，同文書院（1994）．
【14】柴田崇徳，福田敏男編： 人工生命の近未来一新たな生を作るテクノロジー， 時事通信社（1994）．
【15】服部桂： 人工生命の世界， オーム社（1994）．
【16】星野力編： 人工生命の夢と悩み， 裳華房（1994）．
【17】人工生命研究会編： 人工生命一倍報と生命とC

Gの交差点， 共立出版（1994）．

両面で，人工生命の視点は，社会科学の側からもその重要度を増さざるえないと考える．
1997年9 月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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