第28回ロボット学会学術講演会

ヒューマノイドによる発達的一般問題解決と常識の獲得○巻渕有哉 (東工大) 申富饒(中国南京大)長谷川修 (東工大)1

目次
 本研究の目的
 提案手法 実験
 提案手法の拡張
 まとめ2

研究背景
近年、人間と同じ生活環境で共存可能な知能（ヒューマノイド）ロボットへのニーズが高まっている 認知発達ロボティクス [1]– ニューラルネットワーク（SOM、RNNPB）やHMMによる動作パターンの認識・生成 手法[2]-[4]– インテリジェンスモデルMINDY [5] タスクベース認知行動システム [6]従来研究では動作パターンの認識、中間動作の生成、タスクの切り替えは実現できているものの、問題解決能力の発達は実現できていない3

Autonomous Mental Development (AMD)
AMDの要件 [7]1. タスクに特有なシステムではない
2. タスクがシステムの設計者にとって未知である
3. 未知のタスクに対するアプローチを生成できる
4. オンライン学習が可能である
5. オープンエンド学習が可能である（6. 常識を獲得・運用できる）[2]-[5]など
○

[6]

提案手法

×

○

○

×

○

×

○

○

△
△--○
○

-

（○）
4

Autonomous Mental Development (AMD)
AMDの要件 [7]1. タスクに特有なシステムではない[2]-[5]など
○

[6]

提案手法

×

○

2. タスクがシステムの設計者にとっ○×○
AMDの要件を全て満たす知能アーキテクチャて未知である
3. 未知のタスクに対するアプローチ
性質6の実現に向けたアーキテクチャの拡張
×○○を生成できる
4. オンライン学習が可能である△○
5. オープンエンド学習が可能である△○（6. 常識を獲得・運用できる）（○）

汎用のタスクに対する問題解決能力

5本研究の位置付け
タスク依存
新しい知識の学習能力
組み込み式

汎用的な問題解決能力

認知発達ロボティクス

Autonomous MentalDevelopment

常識の獲得・運用能力

知能情報処理の全体像
6

目次 本研究の目的
 提案手法 実験
 提案手法の拡張
 まとめ

7

提案手法

8

提案手法
Self-Organizing Incremental Neural
Network (SOINN) [9]– オンライン教師なし学習手法– 追加学習が可能、事前にネットワーク構造を決める必要がない、高いノイズ耐性

9

提案手法


General Problem Solver (GPS) [10]– 古典的プランナ– 現在状態にオペレータを繰り返し適用することで目標状態を達成する

10提案手法の解釈
記号接地フェーズ
コップ“その場で”物体の概念を学習

11

提案手法の解釈知識獲得フェーズ
“その場で”行動の因果関係を学習

ベルを押すと音が鳴る

12

提案手法の解釈
問題解決フェーズ
“その場で”行動系列をプランニング

コップを手に取る→ ビールを注ぐ→ 相手に渡すGoal

13

提案手法の解釈
問題解決フェーズ
“その場で”行動系列をプランニング

コップを手に取る→ ビールを注ぐ→ 相手に渡す

物体や行動の追加的な学習により問題解決能力の発達を実現Goal

14

目次
 本研究の目的
 提案手法 実験
 提案手法の拡張
 まとめ

15

実験：知識獲得フェーズ
op1：ベルを押すと音が鳴る
op3：ベルの音が鳴っているときに“ちょうだい”をするとりんごが移動する
op5：右手を挙げるとりんごが手元に置かれる

op9：左手を挙げるとベルが手元に置かれる
16

実験：知識獲得フェーズ（動画）17実験：問題解決フェーズ
タスク
ロボットが直接的に経験したことのないタスク
初期状態 目標状態

op5

op3

op9

Successful!

op1

18

実験：問題解決フェーズ（動画）19目次
 本研究の目的
 提案手法 実験
 提案手法の拡張
 まとめ

20

性質６：常識の獲得・運用
常識の獲得・運用「人が生活していく上で身につけた、もはや意識に上がってこないような認識や知識 （Minsky）[8]」 オペレータの増加に伴う計算時間の増大
 より低位の層で反射的にタスクに対処するメカニズム
ロボットへの影響


一度経験したタスクに以前より少ない計算時間で反射的に対処できる21

アーキテクチャの拡張（１）Planning

PlannerWorld Model

Symbol Memory
Layer

Operator

Pattern Memory
Layer
SOINN

SOINN

ActionInput Layer

Input

OutputProblem Solving Phase

現アーキテクチャの処理の流れ

22

アーキテクチャの拡張（２）Planning

PlannerWorld Model

Symbol Memory
Layer

Operator

Common Sense
Pattern Memory
Layer
SOINN
Input

SOINN

ActionProblem Solving Phase

Input Layer

拡張アーキテクチャの処理の流れ

Common Sense
Formation

Reuse
Common Sense
Layer

Output23

目次
 本研究の目的
 提案手法 実験
 提案手法の拡張
 まとめ24

まとめ
AMDの要件を全て満たす知能アーキテクチャ
物体の概念やオペレータをオンラインかつ追加的に獲得することにより、問題解決能力の発達を実現
 実験環境は非常に理想化されていたが、今後は画像処理、音声処理技術の発展とともに、生活環境で人間と同様のタスクを実行できることが期待できる

常識の獲得・運用能力を新たな性質として導入
タスクに対する無意識的対処、慣れを実現
 メカニズムの実装と評価が今後の課題
25

参考文献
[1]M. Asada et al.: “Cognitive Developmental Robotics: A Survey,” IEEE
Trans. Autonomous Mental Development, vol. 1, no. 1, pp. 12–34,2009.
[2] 青山一美ら: “HMM-SOM に基づく認知行動の獲得とその学習”,
人工知能学会論文誌, vol. 22, no. 4, pp. 375–388, 2007.
[3] T. Inamura et al.: “Interpolation and Extrapolation of Motion
Patterns in the Proto-symbol Space,” in Proc. of International
Conference on Neural Information Processing, Part II, pp. 193–202,2007.
[4] M. Ito, et al.: “Dynamic and interactive generation of object
handling behaviors by a small humanoid robot using a dynamic
neural network model,” Neural Networks, vol. 19, pp. 323–337, 2006.
[5] K. Sabe et al.: “A Proposal of Intelligence Model, MINDY for Openended Learning System,” in Proc. of IEEE International Workshop on
26
Intelligence Dynamics at Humanoids, pp.18–23, 2005.

参考文献[6] K. Okada et al.: “Integrating Recognition and Action Through TaskRelevant Knowledge for Daily Assistive Humanoids,” Advanced
Robotics, vol. 23, no. 4, pp. 459–480, 2009.
[7] J. Weng et al.: “Autonomous mental development by robots andanimals,” Science, vol. 291, no. 5504, pp. 599–600, 2001.
[8] M. Minsky: “ミンスキー博士の脳の探検－常識・感情・自己とは－”, pp. 187–251 , 共立出版, 東京, 2009.
[9] F. Shen et al.: “An Incremental Network for On-line UnsupervisedClassification and Topology Learning,” Neural Networks, vol. 19, pp.
90–106, 2006.
[10] G. W. Ernst et al.:“GPS: A Case Study in Generality and ProblemSolving,” Academic Press, New York, 1969.

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