〈一般研究課題〉 人間と自律型ロボットの調和的な関係のための「知覚性」の可視化手法の開発
助 成 研 究 者

中京大学

Pitoyo Hartono

人間と自律型ロボットの調和的な関係のための「知覚性」の可視化手法の開発
Pitoyo Hartono（中京大学）Development of Visualization Method of Internal
Characteristics of Autonomous Robots
Pitoyo Hartono(Chukyo University)

Abstract：
The objective of this study is to develop a new hierarchical neural network model with a hidden
layer that can be visualized. The developed neural network model is then implemented as a learnerand controller for a physical robot. Through physical experiments, it is confirmed that the internal
order that emerged from the learning process of the robot can be visualized, thus giving us intuitive
understanding on the characteristics of the autonomous robot.
１．はじめに昨今、産業以外の分野でのロボットの適用が盛んになりつつある。このようなロボットは工場のような整備された環境ではなく、時々刻々と変化する環境で動作する必要があるため、ロボットの動作戦略を完全に設計することは困難である。そのため、ロボットにある程度の自律性[1]が必要となる。ロボットの自律性の実現方法はさまざま存在するが、有効な方法の一つは動作戦略の学習[2,3]である。ロボットに学習能力があることで非整備な環境下で人間によって与えられたタスクを実行するための動作戦略を徐々に獲得することが可能であるため、ロボットの開発者は一からロボットの動作を設計する必要がないだけでなく、タスクや環境の変化にもロボットは適応することができる。ロボットに適用できる機械学習法も多く提案されているが、多層型パーセプトロン(MLP) [4]などの教師付の階層型ニューラルネットワークが最も盛んに用いられる。これらの－ 81 －れたタスクを実行するための動作戦略を徐々に獲得することが可能であるため、ロボットの開発者は一からロボットの動作を設計する必要がないだけでなく、タスクや環境の変化にもロボットは適応することができる。ロボットに適用できる機械学習法も多く提案されているが、多層型パーセプトロン(MLP) [4]などの教師付の階層型ニューラルネットワークが最も盛んに用いられる。
ニューラルネットワークの実装は容易であり、数学的にもその振る舞いは明確である。しかし、学これらのニューラルネットワークの実装は容易であり、数学的にもその振る舞いは明確である。
習し終わった後、これらのニューラルネットワークの多くはblackboxとして扱うことが多い。つましかし、学習し終わった後、これらのニューラルネットワークの多くは blackbox として扱うこり、学習によって形成された入出力関係が倫理的に不明確であり、その論理性を抽出することは非とが多い。つまり、学習によって形成された入出力関係が倫理的に不明確であり、その論理性を常に困難である。このような、ニューラルネットワークをロボットの学習機として搭載する場合、抽出することは非常に困難である。このような、ニューラルネットワークをロボットの学習機と学習によって得たロボットの動作戦略の論理性の理解をすることが難しくなり、その結果ロボットして搭載する場合、学習によって得たロボットの動作戦略の論理性の理解をすることが難しくなの利用性を低下させることになる。特に、安全性に関わるタスクにおいてはこのような自律ロボッり、その結果ロボットの利用性を低下させることになる。特に、安全性に関わるタスクにおいてトの適用ができない。
はこのような自律ロボットの適用ができない。
本研究ではロボットに搭載可能な新しい階層型ニューラルネットワークの構築を行う。ここで提本研究ではロボットに搭載可能な新しい階層型ニューラルネットワークの構築を行う。ここで提案するニューラルネットワークの中間層には2次元の格子上にニューロンを配置し、学習過程では案するニューラルネットワークの中間層には 2 次元の格子状にニューロンが配置され、学習過入出力関係を正しく形成するための内部的な表現が自己組織化される。この中間層は2次元である
程では入出力関係を正しく形成するための内部的な表現が自己組織化される。この中間層は 2ため、その内部構造の組織を可視化することができる。このニューラルネットワークをロボットに次元であるため、その内部構造の組織を可視化することができる。このニューラルネットワーク
搭載、そのロボットのセンサー情報を入力とした場合、内部構造では、ある意味ロボットの「知覚をロボットに搭載、そのロボットのセンサーからの情報を入力とした場合、内部構造では、ある性」が形成される。この知覚性を可視化することで、論理的ではないものの、学習によって動作戦意味ロボットの「知覚性」が形成される。この知覚性を可視化することで、論理的ではないもの略を獲得する自律ロボットの特性を直感的に理解することが可能となる。の、学習によって動作戦略を獲得する自律ロボットの特性を直感的に理解することが可能となる。
本論文では、構築するニューラルネットワークの数学的な性質の説明後、計算機実験と物理環境
本論文では、構築するニューラルネットワークの数学的な性質の説明後、計算機実験と物理環境下で動作するロボット実験の結果とその考察を報告する。
下で動作するロボット実験の結果とその考察を報告する。
2．可視化可能な階層型ニューラルネットワーク
2. 可視化可能な階層型ニューラルネットワーク
本研究で開発する階層型ニューラルネットワークの概要を図1に示す。
本研究で開発する階層型ニューラルネットワークの概要を図 1 に示す。

図1

階層型ニューラルネットワークの概要

図 1. 階層型ニューラルネットワークの概要
本研究ではRadial Basis Function Network (RBF)[5,6]を基に階層型ニューラルネットワークの構築を行った。RBFでは、入力ベクトルと中間ニューロンが持つ代表ベクトルとの距離によって各中間ニューロンの出力が決まるが、開発した新しいニューラルネットワークでは、中間ニューロン間の格子上での幾何学的距離も影響する。そのため、この本研究で開発したニューラルネットワー
クを、Restricted RBF (rRBF)と言う。
ここでは、入力X(t)において、勝者となる中間ニューロンwinを以下に決定する。

－ 82 －

って各中間ニューロンの出力が決まるが、開発した新しいニューラルネットワークでは、入力ベクトルと類似した中間ニューロンとの格子状での幾何学的距離も影響する。
そのため、この本研クトルと類似した中間ニューロンとの格子状での幾何学的距離も影響する。
そのため、この本研クトルと類似した中間ニューロンとの格子状での幾何学的距離も影響する。
そのため、この本研クトルと類似した中間ニューロンとの格子状での幾何学的距離も影響する。
そのため、この本研クトルと類似した中間ニューロンとの格子状での幾何学的距離も影響する。
そのため、この本研クトルと類似した中間ニューロンとの格子状での幾何学的距離も影響する。
そのため、この本研
究で開発したニューラルネットワークを、Restricted
RBF(rRBF)と言う。
究で開発したニューラルネットワークを、Restricted(rRBF)と言う。
クトルと類似した中間ニューロンとの格子状での幾何学的距離も影響する。
そのため、この本研
究で開発したニューラルネットワークを、Restricted
RBFRBF(rRBF)と言う。
究で開発したニューラルネットワークを、Restricted
RBF(rRBF)と言う。
究で開発したニューラルネットワークを、Restricted
RBF(rRBF)と言う。
究で開発したニューラルネットワークを、Restricted
RBF(rRBF)と言う。
究で開発したニューラルネットワークを、Restricted
RBF(rRBF)と言う。
(rRBF)と言う。
究で開発したニューラルネットワークを、RestrictedRBF
ここでは、入力において、勝者となる中間ニューロンwin(rRBF)と言う。
を以下に決定する。
ここでは、入力において、勝者となる中間ニューロン
win
究で開発したニューラルネットワークを、RestrictedRBF
ここでは、入力winを以下に決定する。
ここでは、入力において、勝者となる中間ニューロンにおいて、勝者となる中間ニューロンwin を以下に決定する。
を以下に決定する。
ここでは、入力において、勝者となる中間ニューロン
winを以下に決定する。
ここでは、入力において、勝者となる中間ニューロンwinを以下に決定する。
ここでは、入力において、勝者となる中間ニューロンwinを以下に決定する。
ここでは、入力において、勝者となる中間ニューロンwinを以下に決定する。
ここでは、入力において、勝者となる中間ニューロン win を以下に決定する。
(1)
(1)
(1)

(1) (1)
(1)
(1)
(1)
(1)
⑴

ここでは、
は tは時間においてのj j番目の中間ニューロンが持つ代表ベクトルを示す。
番目の中間ニューロンが持つ代表ベクトルを示す。
ここでは、
ここでは、ここでは、 は t 時間においてのは tt 時間においての時間においての jj 番目の中間ニューロンが持つ代表ベクトルを示す。
番目の中間ニューロンが持つ代表ベクトルを示す。
ここでは、はt時間においてのj番目の中間ニューロンが持つ代表ベクトルを示す。
ここでは、はt時間においてのj番目の中間ニューロンが持つ代表ベクトルを示す。
はt時間においてのj番目の中間ニューロンが持つ代表ベクトルを示す。
ここでは、はt時間においてのj番目の中間ニューロンが持つ代表ベクトルを示す。
ここでは、はt時間においてのj番目の中間ニューロンが持つ代表ベクトルを示す。
その後、番目の中間ニューロンの出力を式(2)で示す。
その後、を式(2)で示す。
ここでは、はtii 番目の中間ニューロンの出力時間においてのj 番目の中間ニューロンが持つ代表ベクトルを示す。
その後、
i i番目の中間ニューロンの出力を式(2)で示す。
その後、番目の中間ニューロンの出力を式(2)で示す。
その後、i番目の中間ニューロンの出力を式(2)で示す。
その後、i番目の中間ニューロンの出力を式(2)で示す。
i番目の中間ニューロンの出力を式⑵で示す。
その後、i番目の中間ニューロンの出力を式(2)で示す。
その後、i番目の中間ニューロンの出力を式(2)で示す。
その後、i 番目の中間ニューロンの出力を式(2)で示す。

(2) (2)
(2)
(2)
(2)
(2)
(2)
(2)
式(2)での⑵式(2)でのは自己組織化マップ(SOM)[7]でのベクトル更新で用いる近傍関数である。
は自己組織化マップ(SOM)[7]でのベクトル更新で用いる近傍関数である。
(2)
式(2)でのは自己組織化マップ(SOM)[7]でのベクトル更新で用いる近傍関数である。
式(2)でのは自己組織化マップ(SOM)[7]でのベクトル更新で用いる近傍関数である。
式(2)でのは自己組織化マップ(SOM)[7]でのベクトル更新で用いる近傍関数である。
式(2)でのは自己組織化マップ(SOM)[7]でのベクトル更新で用いる近傍関数である。
式(2)でのは自己組織化マップ(SOM)[7]でのベクトル更新で用いる近傍関数である。
式(2)でのは自己組織化マップ(SOM)[7]でのベクトル更新で用いる近傍関数である。
式⑵のσ(win,i,t)は自己組織化マップ(SOM)[7]でのベクトル更新で用いる近傍関数である。
ｋ番目の出力ニューロンの値を式(3)に示す。
ｋ番目の出力ニューロンの値を式(3)に示す。
式(2)でのは自己組織化マップ(SOM)[7]でのベクトル更新で用いる近傍関数である。
ｋ番目の出力ニューロンの値を式(3)に示す。
ｋ番目の出力ニューロンの値を式(3)に示す。
ｋ番目の出力ニューロンの値を式(3)に示す。
ｋ番目の出力ニューロンの値を式(3)に示す。
ｋ番目の出力ニューロンの値を式(3)に示す。
ｋ番目の出力ニューロンの値を式(3)に示す。
ｋ番目の出力ニューロンの値を式⑶に示す。
ｋ番目の出力ニューロンの値を式(3)に示す。

(3)
(3)
(3)

(3)⑶
(3)
(3)
(3)
(3)
(3)

ここでは、
はi iは番目の中間ニューロンと番目の出力ニューロンの間の重みを示し、はここでは、ii 番目の中間ニューロンとk
ここでは、はi番目の中間ニューロンとk番目の出力ニューロンの間の重みを示し、はk番目
ここでは、
は番目の中間ニューロンとkk番目の出力ニューロンの間の重みを示し、はkkは
ここでは、は番目の中間ニューロンとk 番目の出力ニューロンの間の重みを示し、番目の出力ニューロンの間の重みを示し、
はkk
ここでは、
はi番目の中間ニューロンとk番目の出力ニューロンの間の重みを示し、はk
ここでは、はi番目の中間ニューロンとk番目の出力ニューロンの間の重みを示し、はk
ここでは、はi番目の中間ニューロンとk番目の出力ニューロンの間の重みを示し、はk
ここでは、はi番目の中間ニューロンとk番目の出力ニューロンの間の重みを示し、はk番目の出力ニューロンの閾値を示す。
番目の出力ニューロンの閾値を示す。
ここでは、は i 番目の中間ニューロンと k 番目の出力ニューロンの間の重みを示し、 は kの出力ニューロンの閾値を示す。
番目の出力ニューロンの閾値を示す。
番目の出力ニューロンの閾値を示す。
番目の出力ニューロンの閾値を示す。
番目の出力ニューロンの閾値を示す。
番目の出力ニューロンの閾値を示す。
番目の出力ニューロンの閾値を示す。
学習過程では、以下の式(4)のエラー関数を減少させるために、中間層と出力層の間の重みと中学習過程では、以下の式(4)のエラー関数を減少させるために、中間層と出力層の間の重みと中番目の出力ニューロンの閾値を示す。
学習過程では、以下の式⑷のエラー関数を減少させるために、中間層と出力層の間の重みと中間学習過程では、以下の式(4)のエラー関数を減少させるために、中間層と出力層の間の重みと中学習過程では、以下の式(4)のエラー関数を減少させるために、中間層と出力層の間の重みと中学習過程では、以下の式(4)のエラー関数を減少させるために、中間層と出力層の間の重みと中学習過程では、以下の式(4)のエラー関数を減少させるために、中間層と出力層の間の重みと中学習過程では、以下の式(4)のエラー関数を減少させるために、中間層と出力層の間の重みと中学習過程では、以下の式(4)のエラー関数を減少させるために、中間層と出力層の間の重みと中間ニューロンが持つ代表ベクトルの更新を式(5)(6)で行う。
間ニューロンが持つ代表ベクトルの更新を式(5)(6)で行う。
学習過程では、以下の式(4)のエラー関数を減少させるために、中間層と出力層の間の重みと中間ニューロンが持つ代表ベクトルの更新を式(5)(6)で行う。
ニューロンが持つ代表ベクトルの更新を式⑸⑹で行う。
間ニューロンが持つ代表ベクトルの更新を式(5)(6)で行う。
間ニューロンが持つ代表ベクトルの更新を式(5)(6)で行う。
間ニューロンが持つ代表ベクトルの更新を式(5)(6)で行う。
間ニューロンが持つ代表ベクトルの更新を式(5)(6)で行う。
間ニューロンが持つ代表ベクトルの更新を式(5)(6)で行う。
間ニューロンが持つ代表ベクトルの更新を式(5)(6)で行う。
(4)
(4)
(4)

(4) (4)
(4)
⑷
(4)
(4)
(4)

ここでは、
は tは時間においての番目の出力に対する教師信号を示す。
ここでは、tt 時間においてのkここでは、kk番目の出力に対する教師信号を示す。
ここでは、 は t 時間においてのは時間においてのk 番目の出力に対する教師信号を示す。
番目の出力に対する教師信号を示す。
ここでは、はt時間においてのk番目の出力に対する教師信号を示す。
ここでは、はt時間においてのk番目の出力に対する教師信号を示す。
ここでは、はt時間においてのk番目の出力に対する教師信号を示す。
ここでは、はt時間においてのk番目の出力に対する教師信号を示す。
ここでは、はt時間においてのk番目の出力に対する教師信号を示す。
ここでは、は t 時間においての k 番目の出力に対する教師信号を示す。
(5)
(5)
(5)



(5) ⑸
(5)
(5)
(5)
(6)
(6)
(6)
(5)
(5)
(6)
⑹

(6)
式⑸の重み更新は、誤差逆伝搬法[4]と同様に計算できるが、式(6)での代表ベクトルの更新は式
式(5)の重み更新は、誤差逆伝搬法[4]と同様に計算できるが、式(6)での代表ベクトルの更新は式
式(5)の重み更新は、誤差逆伝搬法[4]と同様に計算できるが、式(6)での代表ベクトルの更新は式
式(5)の重み更新は、誤差逆伝搬法[4]と同様に計算できるが、式(6)での代表ベクトルの更新は式
式(5)の重み更新は、誤差逆伝搬法[4]と同様に計算できるが、式(6)での代表ベクトルの更新は式⑺に示す。
(7)に示す。
(7)に示す。
(7)に示す。
(7)に示す。


式(5)の重み更新は、誤差逆伝搬法[4]と同様に計算できるが、式(6)での代表ベクトルの更新は式
(7)
⑺(7)
(7)

(7)に示す。

(7)
ここでは、
ここでは、はiはi番目の中間ニューロンに対する出力層からの一種のエラー情報と解釈すること
i 番目の中間ニューロンに対する出力層からの一種のエラー情報と解釈すること
(7)
ここでは、
ははi番目の中間ニューロンに対する出力層からの一種のエラー情報と解釈すること
番目の中間ニューロンに対する出力層からの一種のエラー情報と解釈すること
ここでは、ここでは、は i 番目の中間ニューロンに対する出力層からの一種のエラー情報と解釈することができ、数学的な導出は[8]に示す。
ができ、数学的な導出は[8]に示す。
ができ、数学的な導出は[8]に示す。
ができ、数学的な導出は[8]に示す。
ができ、数学的な導出は[8]に示す。
式(7)に示す更新則において、式(7)に示す更新則において、である場合、SOMと同様に代表ベクトルが更新され、である場合、SOMと同様に代表ベクトルが更新され、ここでは、 はiである場合、番目の中間ニューロンに対する出力層からの一種のエラー情報と解釈すること
式(7)に示す更新則において、SOMと同様に代表ベクトルが更新され、式⑺に示す更新則において、>0である場合、SOMと同様に代表ベクトルが更新され、に式(7)に示す更新則において、である場合、SOM と同様に代表ベクトルが更新され、においては、においては、その逆方向に更新が行われる。
その逆方向に更新が行われる。
ここから、ここから、rRBFrRBFの中間層で形成される構造がの中間層で形成される構造がSOM
SOMができ、数学的な導出は[8]に示す。
においては、その逆方向に更新が行われる。
ここから、rRBFの中間層で形成される構造がSOM
おいては、その逆方向に更新が行われる。ここから、rRBFの中間層で形成される構造がSOMで組においては、その逆方向に更新が行われる。
ここから、rRBFの中間層で形成される構造がSOMで組織化される位相構造と異なることが明らかである。
で組織化される位相構造と異なることが明らかである。
式(7)に示す更新則において、である場合、SOM と同様に代表ベクトルが更新され、で組織化される位相構造と異なることが明らかである。
で組織化される位相構造と異なることが明らかである。
においては、その逆方向に更新が行われる。ここから、rRBF の中間層で形成される構造が SOM
3.
実験
実験
3.3.
実験

－ 83 －で組織化される位相構造と異なることが明らかである。

3.
実験
ロボットの実験を行う前に、ロボットの実験を行う前に、rRBF
rRBFに対しに対しbenchmark
benchmark問題を適用し、問題を適用し、その振る舞いを確認した。
その振る舞いを確認した。
ロボットの実験を行う前に、
rRBFに対しbenchmark問題を適用し、その振る舞いを確認した。

ここでは、 は i 番目の中間ニューロンに対する出力層からの一種のエラー情報と解釈することができ、数学的な導出は[8]に示す。
式(7)に示す更新則において、である場合、SOM と同様に代表ベクトルが更新され、においては、その逆方向に更新が行われる。ここから、rRBF の中間層で形成される構造が SOM織化される位相構造と異なることが明らかである。
で組織化される位相構造と異なることが明らかである。
3．実験
3. 実験
ロボットの実験を行う前に、rRBFに対しbenchmark問題を適用し、その振る舞いを確認した。
ロボットの実験を行う前に、rRBF に対し benchmark 問題を適用し、その振る舞いを確認した。

図2

Banana Data

図 2. Banana Data
先ずは、図2に示すBanana Dataに関してrRBFの学習を行い、学習が終了した時点で中間層の可視化を行う(図3)。比較として、SOMにおいて同じデータを入力した場合にできる自己組織化マッ
先ずは、図2 に示す Banana Data に関して rRBF の学習を行い、学習が終了した時点で中間層プも示す(図4)。rRBFにおいては、学習の目的としてはデータを二つのパターン(図2では異な色との可視化を行う(図3)。比較として、SOM において同じデータを入力した場合にできる自己組して表す)の弁別である。
織化マップも示す(図4)。rRBF においては、学習の目的としてはデータを二つのパターン(図 2
図3と図4からは、rRBFの内部に構成される構造と自己組織マップの構造が明らかにことなるこでは異な色として表す)の弁別である。

図とがわかる。その主な理由は、SOMでは入力データの位相構造のみ反映されるに対し、rRBFでは3 と図 4 からは、rRBF の内部に構成される構造と自己組織マップの構造が明らかにことなる入力データの位相構造だけでなく、ニューラルネットワークの学習性質が反映されている。つまことがわかる。その主な理由は、SOM
では入力データのみの位相構造が反映されるに対し、り、rRBFではある意味弁別器の「知覚性」もマップとして表現されている。
rRBF
では入力データの位相構造だけでなく、ニューラルネットワーク自体の学習性質が反映されている。つまり、rRBF ではある意味弁別器の「知覚性」もマップとして表現されている。

図３ rRBF: Banana Data

図４ SOM: Banana Data

図 3. rRBF: Banana Data

図 4. SOM: Banana DatarRBFの動作確認を人工的なBanana Dataを用いて行なった後、rRBFをロボットに搭載し、実験
rRBF の動作確認を人工的な Banana Data を用いて行なった後、rRBF をロボットに搭載し、を行う。ここでは、図5に示すe-puck(図5)を実機ロボットとして用い、実験の様子は図6に示す。
実験を行う。ここでは、ロボットとして図 5 に示す e-puck(図 5)を用いて、実験の様子は図 6 に示す。

－ 84 －実験を行う。ここでは、ロボットとして図 5 に示す e-puck(図 5)を用いて、実験の様子は図 6 にrRBF の動作確認を人工的な Banana Data を用いて行なった後、rRBF をロボットに搭載し、示す。
実験を行う。ここでは、ロボットとして図 5 に示す e-puck(図 5)を用いて、実験の様子は図 6 に示す。

図 5. E-puck
図5

図 6. 実験の様子

E-puck

図6

実験の様子

図 5. E-puck
図 6. 実験の様子
ここでは、ロボットには 8 つの距離センサーあり、図 6 に示す障害物のある環境下で現状の状
ここでは、ロボットには8つの距離センサーがあり、図6に示す障害物のある環境下での状況を況を「危険」または「安全」の二つの状態に弁別することを学習する。学習後にできた内部状態「危険」
または「安全」の二つの状態に弁別することを学習する。学習後にできた内部状態の構造を
ここでは、ロボットには8 つの距離センサーあり、図 6 に示す障害物のある環境下で現状の状の構造を図 7 に示す。
図7に示す。
況を「危険」または「安全」の二つの状態に弁別することを学習する。学習後にできた内部状態の構造を図 7 に示す。

rRBF:ロボット 学習
図 7.図７rRBF:
ロボット学習

図８
SOM:
ロボッ
ト学習
図 8.
SOM:
ロボット学習図 7. rRBF: ロボット 学習

図 8. SOM: ロボット学習

図９ 学習曲線

図 9. 学習曲線
図7と図8では、ロボットが危険な状況にある場合のニューロンの発火を青で示し、安全な場合は赤で示す。これらの図から明らかにrRBFの内部で構成される構造とSOMでの構造が異なる。図
図 7 と図 8 では、ロボットが危険な状況にある場合のニューロンの発火を青で示し、安全な場合は赤で示す。これらの図から明らかに rRBF の内部で構成される構造と SOM での構造が異な
9は、rRBFの学習曲線と、中間層がSOMである階層ネットワークの学習曲線を示す。この図からる。図 9 は、rRBF の学習曲線と、中間層が SOM である階層ネットワークの学習曲線を示す。
は、rRBFの方がよく学習できることがわかる。
この図からは、rRBFの方がよく学習できることがわかる。
本研究では、「知覚性」の可視化により、論理的ではないものの、ある程度ロボットの動作戦略
本研究では、「知覚性」の可視化により、論理的ではないものの、ある程度ロボットの動作戦略において直感的に理解することが期待できる。
において直感的に理解することが期待できる。
4. 結論と今後の課題－ 85 －

本研究では、先ず内部組織が可視化可能な新しい階層型ニューラルネットワークを数学的に構築し、その基本動作の確認をすることができた。初期段階にあるが、構築したニューラルネットワ

4．結論と今後の課題
本研究では、先ず内部組織が可視化可能な新しい階層型ニューラルネットワークを数学的に構築し、その基本動作の確認をすることができた。初期段階であるが、構築したニューラルネットワー
クを実機ロボットに搭載し、物理空間での学習の結果、形成されるロボットの「知覚性」の可視化も行うことができた。今後、様々な構造や学習法を用いたロボットにおいて、形成される「知覚性」の特性に関する考察を行うと伴に、人間がより学習ロボットを直感的に理解できる内部組織の提示手法に関しても研究を行う。また、この手法を用いて初期実験で行った教師付学習を拡張し、能動的学習においても検討したい。
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