208
16

特集

日本バーチャルリアリティ学会誌第 15 巻 4 号 2010 年 12 月

第 15 回大会

特別講演 2

特集■第 15 回大会
特別講演 2浅田

ロボカップから生命体都市ロボシティコアへ

稔

大阪大学

Asada Minoru

川原：特別講演 2 は大阪大学大学院工学研究科知能・機したのですが，ロボカップはイントロで，ロボシティコ

能創成工学専攻の浅田先生にお願いしました．

アはエピローグで，ロボットを通じて人間の心を理解するということを中心にお話しようと思ってます．

大変お忙しい中，今回の日本バーチャルリアリティ学

実は僕はバーチャルリアリティ学会には一回も出たこ

会で「ロボカップから生命体都市ロボシティコアへ」ととがないのですが，プログラムを見るとかなり近いこという題でご講演を引き受けていただきました．

をやられているなというイメージがありまして，人間をそれでは浅田先生お願いします．

知るための道具としてロボットを捉えたときに，人間の浅田：大阪大学の浅田です，こんにちは．バーチャルリア

構造や人間のいろんな側面を知らなきゃいけないというリティ学会ですが，実は僕は会員ではないのです．けれ

意味で，かなり共有する部分があると思います．

ど会員の先生方は良く存じていまして，プロの前で話す

IT ですが，最初は R の中に I があるじゃないかと言っのでちょっと恥ずかしいんですが，学生さんが多いといていたのですが，I の人たちがそれを許さなくて IRT，さうことで易しめで話しますが中身は高等だと思ってます．

らに最近では ICRT「インフォメーション・コミュニケー

これはバーチャルリアリティ学会初代会長の舘先生のション・ロボットテクノロジー」と呼んでます．
（スラ

言葉で非常にインプレッシブです．
「バーチャルとは本イドを示し）上はロボットらしいロボットで，下はロボッ

質的あるいは効果として現実であり原物であることであトらしくないロボットで左からナノマシン（難波プロトる」ということで，これはまさしく人とロボット，特にニックナノマシンプロジェクト）で最終的にはドラッグ人を真似た人工物としてのロボットは，何を本質としてデリバリーシステムを目指していて，ロボットが体の中捉えて設計すべきかという点で非常に意味のある言葉だに入ってくる．
その隣がダ・ヴィンチという手術システム，次が顎のと思います．
我々は人工物設計と言ってるけれど，じゃあ人工物と矯正システム（早稲田大学），知的交通システム，宇宙はなんぞやというと，台湾のアーティストの言葉を借りということで実はロボットらしくないロボットがいろん

れば，「人工物＝芸術＋自己＋真実」であるということなところで働いていて，ロボットらしいロボットが実はです．これは何の話かというと「art ＋ i ＋ fact」というあまり働いていないようで，癒しなどの何らかの価値がことで，我々の人工物とはロボットのことでロボットとあるかもしれない．

はアートであり自分を表現するものであり，しかもリア

IT と RT は別物ではなくて，クラウドロボティクスとリティという事実を持っているという意味ではこの英語いう形で情報ネットワークとリアルな世界がシームレスは正しいと思います．

につながりながらいろんなものを作っていくだろうとい今日は 1 時間のトークでスライド 124 枚お見せできる

うことで，ロボシティコアというものを私は提案しており，それは，今日の話題の一つです．

とは思わないのですが，自分たちが持っているロボットに対する思いをいろんな側面から説明できればと思いま

昨日，ATR の萩田所長に別のところで講演していただ

す．タイトルを「ロボカップからロボシティコアへ」といたのですが，インビジブルという話がありました．既

16

特集

第 15 回大会

特別講演 2JVRSJ Vol.15 No.4 December, 201117
209にロボットもコンシャス・アンコンシャス，それにバー

して喜ばしいことは参加者の半分は小学校，中学校，高チャル型というインビジブルな部分，環境に埋め込まれ校までの生徒たちです．子供たちが凄く夢を持って参加た部分と連携していかなければならず，Wi-Fi がキーテクしています．つたない英語でもそれを使いながらコミュ

ノロジーになってくると言われています．

ニケーションをするということが広がれば，全世界的にロボットを何のために作るかという話なのですが，紛争もなくなるんじゃないかと思っています．

我々のプロジェクトでは基本的に人間というものをどう

ロボカップの技術躍進は非常に速くて，当初は全然動理解するかという第 3 の方法として提案しています．第

いていなかったのに 1 年 2 年経つとすぐさま技術躍進．

一は，脳科学や神経科学などの自然科学的アプローチでチームが増えるとレベルが下がると思ったんですけど，あり，第二は，哲学，心理学，社会学などの人文科学的逆の現象が起きてて，どんどん新しいことにチャレンジ

アプローチです．何の役に立つかと言われたら，最終的しています．小型リーグでは天井からリモートセンシンには役に立つと思っていますが，すぐさまの機能を実現

グしてるんですが，中型では自律分散で各ロボットが視するという意味でのロボットにはなっていないので，そ覚・運動系を全部持っていて赤いボールを追っています．

こは言い訳しています．

今までは色情報に頼っていたんですが，最近ではボール

いずれにしても，従来はロボットというと「センも通常のサッカーボールに替えて，形とかいろんな情報

サーで情報を取ってきて」，「判断して」，「動かしなさ

を使ってやりましょうとチャレンジしています．あとはい」という三つの要素の集合と言ってたんですが，そ

全方位移動・全方位視覚ということで人間とかなり違っんなことは言ってられなくて，実は皮膚が大事だよとた視覚・運動系になってるんで，これがゆくゆくはヒュー

かいろんな技術が入ってくる，環境が入ってくるといマノイドになるだろうということです．

う意味では人間理解から始まるもっとも集約度の高い

アイボリーグはある意味一番人気でして，小型から中サイエンステクノロジーだろうと思っています．そう型，中型からアイボと段々と人間に近づいています．ア

いった中で今のロボットはまだまだ満足のいくものに

イボは鼻のところにカメラがあって非常に視覚が狭いのなっていない，人々の期待する漫画や SF のロボット

でしょっちゅう首を振っています，そして脚の力が弱いとは違ってまだまだギャップがあるということでそのので，倒れこみヘディングシュートとかいろんなチーム

ギャップを埋めるためにどうしたらいいんだろうといがいろんな技術を開発しています．

うことで始めたのがロボカップです．

ここでのポイントは，ロボカップは公開競技でいろアイデアとしては 1993 年くらい，もう 17，8 年前に構んな人たちが入ってきて，そのことによってまず技術想し，第 1 回大会が 1997 年です．ロボカップで何がしたの公開，交流がなされるのでアームレース的に技術がかったかというと，標準問題を決めてみんなで進めると上がってくる．

いうことで特に複数のロボットが協調するということは

例えば 2000 年のアイボリーグでは，UNSW というオー

人間と人間のコミュニケーションの問題，人間と人工物

ストラリアのニューサウスウエルス大学がシュートののコミュニケーションの問題，インタフェースの問題も手法を開発しまして，翌年にはすべてのチームが使うと入ってきてます．困難なテーマにチャレンジすることでいうことになったわけです．もちろん技術を盗むことは次の世代の産業を作っていこうということです．更にとOK，お互いに盗み合いながら閉じるのではなくオープン

もかく面白いことをやろうと思ったわけです．一番大切にすることで技術を挙げていこうという一つの例です．
2005 年大阪大会では遺伝的アルゴリズムを使ってな事は皆が面白いと思うことです．
皆が面白いと思うという，非常に根源的な情動的な部

ハードウェアに最適な歩行法を見つけて，全チームが同分にどう訴えていくかということは，非常に大きな課題

じ歩き方をするということもありました．2002 年からだと思っています．センセーショナルなターゲットとしヒューマノイドリーグが始まりまして，アシモに来てもては人間に勝つよと言ってるんですが，これがなかなからってデモンストレーションをしてもらいました．背中難しい．それで 97 年にやったときにはたったの 40 チーのランドセルが非常に大きいんですが，8 年前なので今ムだったのが今は 400 から 450 チームくらいで，時間とではずっと小さくなっていて，ちょっとずつ確実にマイ空間の限界で 2000 年半ばで飽和しているんですね．10

ナーチェンジをしています．このデザインをどう評価す年くらいで右肩上がりでこれだけ増えてきて，素晴らし

るか色々議論があるんですが，これも一つのレファレン

く大成功なんですが，運営はむちゃくちゃ大変です．そスにはなるかなというところです．

17

18
210

特集

日本バーチャルリアリティ学会誌第 15 巻 4 号 2011 年 12 月

第 15 回大会

特別講演 2

ホンダのアシモには PK のデモンストレーションをしそれで心はどこにあるかというと，脳にあると多くてもらいました．8 年前の大会にうちもロボットを出しの方が思われています．感覚や運動の末梢系に関してました．Senchans という富士通の HOAP を改造したもは脳部位の局在性が比較的よく研究され理解が進んでのなんですが，当時は PK 戦しかなくて有線も許されているけれど，認知などの高次系は未だよく分かっていいました．シュートは蹴ることよりも蹴ったあとに立っない．最近のイメージング技術により関連する部位がているということの方が難しいんです．キーパーの時

見えつつあるが，それがどのようにして獲得されたかには色を識別して右か左か判断して飛び込むんですが，に関してはまだまだ多くの謎が残されている．

彼は右肩を脱臼しまして，彼は痛くないんですけど私

それで我々は実は赤ちゃんが発達の手がかりになりそ

は痛みを感じまして．なぜかというと彼はベースが 550うだと考えています．この間，赤ちゃん学会の副理事長

万するんですよ，改造費が 100 万くらいで全部で 650に推されまして，なんであんたが赤ちゃんなのって良く万位するんですよ．2004 年から石黒浩阪大教授が影の言われるんですが，私の答えは簡単でロボットを賢くし監督をするチーム大阪が参加しまして，非常に強いん

たい，それじゃあ人間はどうやって賢くなったのかといですよね．当時はキーパーが寝転んでゴールを塞ぐとうことで赤ちゃんというわけです．

いうことが許されていたんです．頭に全方位カメラが赤ちゃん学会は異種格闘技戦という感じで，医学，心ついてまして，狭い隙間を狙ってゴールするというこ

理学，脳科学，工学などの異分野が交わり，非常に面白とが出来てまして，これ以来，連続 5 年ベストヒューいです．以前は赤ちゃんは静的で受動的，純粋無垢で生マノイドに選ばれています．

まれてくるなんて言われていたんですが，そんなことは

それから 3 年前に初めて人間のチームとロボットのなくて胎児の時期から，学習を始めている非常に動的かチームを戦わせました．ロボットチームは中型の優勝

つ能動的なエージェントとの見方になってきています．

チームで，人間側は国際委員会の理事メンバーです．ロ

発達をどういうふうに捉えるかということですが，いろボットチームは人間と対戦するということを想定していんなアスペクトがあって，もちろん環境との相互作用がなかったので，単純に相手チームメンバーを障害物とみありますし，先程も述べましたが受動的ではなく能動的なしています．ロボットは自動プログラムで人間は全然に探索を行っているらしいということがいろんな事実か

介してません．手がないのでスローインが出来ないので

ら分かっています．それから神経修飾や価値，神経可塑

代わりにキックインするんですが，誰が蹴るかもロボッ

性などで脳の中での学習の素地があり，ステップバイス

トチームが勝手に決めて動いてます．2 − 0 でロボット

テップで進んでいる．

チームが負けたんですが，いろんな研究課題が出てきま

特に我々が注目しているのが拘束の集合で，これは俗した．ロボットチームは，それなりに動いて人間チームに身体性という言葉として使っています．身体性というを苦しめました．

言葉について議論し始めるときりがないんですが，ここ

まだまだヒューマノイドは進んでいないのですが，大では物理的な要素の組み合わせでできる物理的な拘束と学やその他のチームも参加し，年々技術が上がっていましています．もう一つが社会的相互作用で，いわゆる赤す．ただ，いわゆる人工知能とロボットの融合だと言っ

ちゃんとお母さんとの社会的相互作用が重要だと考えててはいるんですが，まだまだ人間側が明示的に行動を指います．これも社会性をどう定義するかいろいろ議論が定するプログラムが多いです．

あるんですが，ここではお母さんと赤ちゃんの相互作用

私自身は最初は強化学習を使っていろんな研究をやっの関係として捉えています．

ていたんですが，もう少し人間の方を知りたいと思いま（スライドを示し）これは神経科学の教科書から取っして，そちらの方をやっています．
「心の理論」は霊長てきたんですが，日本ではこういった教科書を見かけ

類学者のプレマックとウッドラフが 1978 年に言いはじないんですよ．アメリカに行くとおよそ 5 万人の神経めまして，チンパンジーの生活を見ながらあたかもチン

科学者がいるらしく，教育にちゃんと燃える人がいま

パンジーが心を持っているかのごとく行動を示すというす．この本なんですが凄く良い本で，全編イラストがことで心の理論が始まりました．
「心の理論」とは自分ついていて，凄く分かりやすい．左のイラストは受精や他人の心の状態を推測できる能力であるということでから始まって 18，20，22，24 日の様子でたった 2 日おき

す．これが人間の心理学の対象を広げているんですが，に平たい胚から脳神経系を作っていく様子を表してい最近では自閉症や障害心理学でよく使われています．

ます．これは奇跡としか言い様がない．この時期は遺

18

特集

第 15 回大会

特別講演 2JVRSJ Vol.15 No.4 December, 2011

19211

伝子的な設計図があって脳神経系を作っていくんだろうやって作っていくかで悩むわけで，それによって人のうと考えられていて，25，6 週になると大人の脳と同じ

あらたな理解が可能になるのではと考えており，それがような構造が出来つつあると言われています．ただし新しいサイエンスに繋がらないかと期待しています．特コネクションに関しては完全ではないと言われていまにその中で認知発達ロボティクスと謳っているのは，従す．我々は生まれたあとのことを考えがちなんですが，来のロボティクスでは設計者がいろいろ考えてロボッ

実は胎児の時点で既にいろんなことが起きている．7 週

トを動かしているのだけど，そうではなく，なるべくロから 26 週の間に色んな動きをしている，例えばあくび

ボットに考えてもらおう，そのために何を埋め込むべきとか吸いつき，これは 12，3 週から始まっていてかなりかちゃんと考えようというアプローチです．

早い時点で運動が始まっているわけです．それから感構成的アプローチと呼んでいるんですが，作ることに覚に関しましては，触覚が 7 週あたりから，視覚に関よる理解ということで ATR の川人氏は「作るほどに理しても 20 週あたりから光に反応するらしいと言われて解するんだ」と言われていますが，我々は「作ってみないます．そうすると既に体内の中でいろんなことが起いと分からない」と言っています．実際に作ってみないきている（胎児の動きの映像を映しながら）．これは 14と分からないことが出てきて，よくよく考えれば当たり週の胎児の動きなんですが，お母さんのお腹の中でう前なんだけど，作ってみないと分からないことがありま

ごめいている．これは探索していると考えていただいす．従来の科学的手法では，神の視点でアナリシス主体て構わないと思います．これは 26 週ぐらいですが特にで進めており，従来の工学的手法も境界条件を明示して注目してもらいたいのは顔を触っています，これは手評価関数を最大か最小にして解決してるんですが，人間を探索の手段として顔をたくさん触っています．それを始めとする生物の環境では問題がオープンですから，

から 36 週で生まれる直前になるともう目が開きつつあ

評価関数が動的に変化する．だから神の視点から状況ります．マウスオープニングリフレクションというんに埋め込まれた主体の視点へ持っていくことで突破口がですが，手を持ってくると口が開きます．

開けるのではないか，その基本問題としてコミュニケー

生まれてから 1 年の間にもいろんな行動が出てきま

ションをどう科学するかということが挙がってくると思す．自分の手をじっと見るとか，抱いた人の顔をいじる

いますが，これにアプローチしています．

とか，いろんなものを落とす等のいろいろな行動が出ていろんな課題を扱っているんですが，基本的には我々きます．我々ロボティクスの言葉で言い換えると，自分人というものの存在をどう形で捉えるかということでの手を見るのは手の順・逆モデルを学習している．つま問題を他の分野の方々とシェア出来るのではと思っていり関節角度を指定して手がどういう最終姿勢にあるか，ます．具体的には設計論の観点から，ロボットにどのよ

もしくはその最終姿勢に持ってくるには，どういう関節

うな能力を埋め込むかという内部構造設計の問題，それ角度を指定しなければならないとか，いわゆるフォワー

から環境，特に他者とのどのような相互作用がコミュニ

ドキネマティクスだとかインバースキネマティクス．そケーション能力の創発を導くかという環境設計の問題，

れから抱いた人の顔をいじるのは顔の視触覚情報の統合

さらに，どのような時間的発展の構造を持つかという問だとか，特に大事なのはいろんなものを落とすことで 3

題に答えなければならない．特にその場合には生物のア

次元物体認識の学習，因果性・永続性，物体の動力学モナロジーの相同性を議論するためには脳科学，
神経科学，

デルの学習をすることです．

それから行動学レベルの検証が必要です．

正直に言いますと，我々ロボット学者はこれだけのこ

関連する分野は，計算脳科学と発達心理学で，前者とを 1 年の間に自律的にやってくれるロボットを作るこでは神経科学を基盤とした計算モデルの構築があり，後とは出来ません，ギブアップです．逆にいうと赤ちゃん者は観察を中心にした行動の検証があるわけです．とこは自律的に，もちろんお母さんとの相互作用の中でこうろがこの二つの表現のレベルが完全にずれているわけでいったことを学習していくわけです．

す．我々は，それをロボットを使って埋めるだけではな「じゃあどうやってこういったことが可能になるか」

く，新しい科学を作っていきたいと思っているわけです．

というミステリーはいろんな学問が関わるのです．生「やわらかな遺伝子」という本は，nature v.s. nurture と

物学や認知心理学という自然科学の分野と我々人工物をいう二元論ではなくて，そういったものが複雑に絡み作っていく工学との相互作用の過程の中で，人間と似た合って我々人間が出来ていると語っているんですが，こようなもの，本質的に等価であるバーチャルなものをどの本の話と我々は一緒のところもあるんですが，設計の

19

20
212

特集

日本バーチャルリアリティ学会誌第 15 巻 4 号 2011 年 12 月

観点から言うと，便宜上分けています．

第 15 回大会

特別講演 2の進化の流れを個体の脳の発達となぞらえて，脳の後ろ

我々のプロジェクトは四つに分かれていまして，「身から前へ発達すると考え，それぞれの段階のモデルを作

体的共創知能」が人工筋肉を使ってダイナミックな動

りました．（身体性共創知能グループの空気圧人工筋をきを生成をしています．従来のロボットは電動モータを使ったロボットの動画を見ながら）人間の筋肉はいくつ使っていて，制御的には安定するんですが，生物とはかかの種類があるんです．いわゆる通常の拮抗する筋肉でなり違うわけです．アシモは走っていますけど，あれはは単に力を出すだけなんですが，バイセプターと呼ばれかなり無理して走ってます．現場に行くとギアの軋む大る 2 関節筋などの関節をまたぐ筋肉があって，この種のきい音がするらしいです．電動モータとは違う人工筋を

筋肉は力を出すだけではなくて，他の筋肉との調整をや使って人間の身体を再現して，認知がどういうふうに発るんです．最初，ジャンピングロボットはバイセプター

達するかということをやっています．

を使わずにやろうとしたんですが，全然安定せず，バイ「対人的共創知能」では対人のシミュレーション・開

セプターをつけたらジャンプが安定しました．

発を行っています．

これは生理学的には定性的に言われていたんですが，「社会的共創知能」はアンドロイドを用いたコミュニ

我々のグループでは，構成的に示したことになりえます．

ケーション実験，「共創知能機構」は認知神経科学とい最初は，細田グループは非常に単純な拮抗する筋肉だけうことで，イメージング研究やウィリアムズ症候群と自をつけて歩かせていたんですが，とても人工的に見えま閉症の症状を踏まえたモデリングをやっています．

した．ところが，大腿筋やハムストリングといった本来心理学では発達心理が関係して，脳科学では計算脳科の筋肉をつけていったら，むちゃくちゃ艶めかしくなり

学，ロボティクスでは認知発達ロボティクスと言ってるました．やっぱり生体の持ってる構造を習うことで，いんですが，これらを合わせて共創知能と呼んでいます．

ろいろなことが出来るようになると感じました．

それで，当初は個体ベースの認知発達と個体間の相互作

最近は人肌に近づけるようにもしてるんですけど，シ用を分けてやってきました．前者は脳科学・神経科学がリコンの選択によって艶めかしさも変わってきます．

主で，後者が行動観察になっているんですが，本来シー

ところで分かりやすいチャレンジとして，新生児模倣

ムレスなんですが，表象が全然違うのでそこをどう埋めを考えます．これは Meltzoff and Moore が 1977 年にサ

るか，埋めるだけじゃなくどううまくやっていくかといイエンスに出した論文の中で，生後 2 時間以内で舌を出うことを考えています．方法論としては計算モデルに基したら舌を出す，口を開けたら開けるということで新生づくコンピュータシミュレーションや人間やロボットを児は生まれながらにして模倣能力を持っていると主張し使った実エージェントの実験，片や人間を知る新たな手ています．これは非常にコントラバーシャルで，だいた段ということでロボットを使って今までできなかった実い認知科学者はみんなこれを試しています．僕の個人的験などをしています．

統計では，40％真似してくれる．60％は偶然であるとか，

図 1 はちょっと古いんですが，プロジェクトの全体像

赤ちゃんが真似する前に大人が真似してるだとか．赤です．個体発生は系統発生を繰り返すということで，脳ちゃんが生まれ持って模倣能力を持っていると主張する
ことは簡単なんですが，それじゃあどうやってそれが出来るのかということを考えないといけない．恵まれたものだと言ったらそこで思考停止．なるべくそうじゃなくて学習する可能性はないか，学習できる可能性があるとしたらその根拠は何かということを調べたいわけです．
それで生得しかないと言われたら悔しいので何か学習できるところはないかといろいろ実験してみました．二つほど示します．胎児は顔を触るということをしていますから，探索運動で手を動かせるわけです．
体性感覚が未発達なので顔の触覚分布が分からない，
つまり顔の触覚はあるんだけどそれがどういう配置か知らないという仮説をおきます．視覚は未発達なんですが，光の大まかな方向は分かると仮定する．これは

図 1 プロジェクトの全体像

20

特集

第 15 回大会

特別講演 2JVRSJ Vol.15 No.4 December, 2011

21
213

実験がありまして，光を当てると嫌がって顔を背けまいった環境との相互作用を含めて体性感覚野と運動感覚

す．眼球運動は出来ないんだけど首をふるということ

野のマップを学習すると，先程のマップが出てくるといをします，なのである程度の光の方向はわかるんじゃ

うことです．もう一つはそのマップが出来ることで行動なかろうかという仮説をおきます．

系が変わってくるということです．

こういった仮説を使ってシミュレーションをしました．

それで，これを外に出してみました．胎内環境では顔の上に 21×21 の触覚センサーを配置して，手で探

重力がない状況でしたが，外に出してくると重力の影

索して触覚の分布のパターンを調べてみようとしたわ

響を受けますから，生誕直後と 2 ヵ月後で動きに変化

けです．この 21×21 のパターンを最初ランダムに置いが見られます．早産児・未熟児という 24 週くらいで外て触って自己組織化していきます．アイデアは非常にに出た赤ちゃんは ICU でケアされて普通の子供と同じ

簡単で，自分の顔を触ったときに例えば左下を触ってように健康に成長するんですが，完全には証明されてから右上に行ったとします．その時にちょっとだけ目いないんですが，小学生から中学生くらいで幾何学的を開けて視覚的イメージでこっち行ったというのが分推論などいろんな能力が劣っていると言われています．

かったとすると，それを自己組織化し，さらに触覚特

そうすると 24 週くらいで胎内環境でないところから早徴によって右目，左目，鼻，口などの大まかなパター

く重力環境下に出されることで，どういう変化が起きンが出てくるわけです．ということは胎児は自分の顔て最終的に，発達障害があるとしてどんな影響があるを直接観測できないんだけど，触覚パターンで顔のイか研究し始めています．

メージが分かるんではなかろうか．

ヒトという種の特徴として二足歩行，道具使用，言語

最近，新生児の触覚野と視覚野の間にある種の結合

使用の三つがあります．

の存在を仮定し，胎児が母体内で自分の顔を触る時の指ロボット研究として二足歩行，うんそうだね．道具と顔のダブルタッチのみによって，顔の視覚的イメージ

使用，これはロボットの研究だね．言語使用についてはを形成するモデルを共創知能グループから提案していま

みんなロボットじゃないと言うんですが，我々はロボッ

す．そうすると実は胎児は見えないんですけど，自分のトの研究だと思ってます．特に言語がどんなふうに発達

顔を学習できる可能性があるということが一つです．

するのかいろいろアプローチしているんですが，我々はもう一つは，対人的共創知能グループの胎児脳の発ハードウェアということで身体性を考慮しなくちゃいけ

達シミュレーションです．非常に簡単な左右脳モデルをないので肉声ってことでやってきています．

構築し，全身 198 個の筋肉，骨格，筋紡錘，腱，脊椎回一番最初にアタックしたことはなにかというと，ちゃ路，延髄回路と皮質モデルからなる筋骨格・神経系を含んと「あいうえお」が言えるロボットを作ろうというこ

む非常に単純な赤ちゃんモデルを作りました．基本的にとです．その時に赤ちゃんは聞くことと声に出すことのは非常に簡単な回路でカオティックなパターンが出るこ

関係について知識がないというふうに想定しています．

とを事前に調べておいて，今度はそれを実際の赤ちゃん

胎児はお母さんの声を聞いているので先に聴覚テンプのデータに基づくモデルに適用しました．19 個の円筒レートができていると言われており，生誕直後はお母さと球で身体を近似していて，198 の筋肉それぞれに神経んの声には反応するけど，悲しいかなお父さんの声には振動子を与え，それらを相互作用させてやりましょうと反応しません．そして未成熟なのでお母さんの声をそのいうことです．神経振動子の間で相互作用するのではな

まま真似できない．設計論的にはどういうハードウェア

く，神経振動子が筋肉，筋骨格，それから胎内環境を通を用意すれば良いか，母親はどうすればいいのか，といじて相互作用します．それらの神経振動子の相互パター

う二つのクエスチョンに対して仮説を立ててみました．

ンによって行動が出てくる．

実際のお母さんと赤ちゃんを見ていると，互いに真似これによって出てきたことが二つ有ります．まず一つし合いあっているということがあります．お母さんは赤は体性感覚マップ，つまり最初は自分の身体の分布が分ちゃんの真似をすることで赤ちゃんが喜ぶ，赤ちゃんはからないんだけど，ヘブ学習と自己組織化をやっていく

お母さんの真似をすることでお母さんが喜ぶので赤ちゃことで，例えば最初は足にすべてマップされていたもの

んも喜ぶわけです．赤ちゃんの発声機構は，声道理論でが，体性感覚として腕，首ということが分かってくる．

近似できるということで，シリコンの筒を変形させるこ

胎内の流体の中で動いてるってことでやっていったときとで音を出すんですが，それと学生さんの間で環境を再に，例えば脚を伸ばしたときに頚が曲がるだとか，そう構成しています．もう少し言うと，このシリコンの筒を

21

22
214

特集

日本バーチャルリアリティ学会誌第 15 巻 4 号 2011 年 12 月

第 15 回大会

特別講演 25 個のモータを使って変形させると，音源に対して出て正確さは欠けるかもしれないけど，そんなに間違ってくる音が変わります．実際の人工声帯と同じ手法です．

はいない，それが理解の本質である．というわけでこ

発声にはこれを使います．耳の方は何を使うかというとういった形で学習をやらせたわけです．

フォルマントを使いました．フォルマントとは音声スペ（発声している映像を流して）どうですか，「あいうクトルのピーク周波数の低い方から第 1 フォルマント，

えお」って聞こえましたか．（別の動画を流して）これ

第 2 フォルマントとしています．この第 1 フォルマント

は「いやいや」ではなくて「いあいあ」と言っています．

と第 2 フォルマントは母音の識別に有効と言われてい音だけではなくてちゃんと唇のかたちも見てみようと，て，霊長類や鳥も利用しているらしい．

視覚情報も使って学習させると 3 倍速くなりました．

これは日本人女性のフォルマントを分析したものな

このとき人間側に二つのバイアス効果があります．

のですが，汚い塊がなにかというと，これがロボット

人間がインタラクションしているときにどんな反応をのフォルマントなのです．音域的には全然違うわけでしているんだと聞かれたので，どういう現象が起きてす．それじゃあどうやってコミュニケーションをとる

いるか二つの仮説を立てました．

かというと，我々は最初の仮説として養育者のオウム

一つは聴いた音声を自身の母音音声と知覚しようとす返しを立てました．
クーイングと呼ばれる 4 ヶ月から 5 ヶる知覚マグネット効果，これはどういったことかと言い

月くらいに赤ちゃんはランダムに発声します．その時ますと，例えば 6 ヶ月までの赤ちゃんは「あ」から「い」に養育者はそれを聞いて「あ」と聞こえたら「あ」とまでの連続母音をそのように識別します．6 ヶ月を過ぎ返してやる，「い」と聞こえたら「い」と返してやります．

ると母語に影響されて，いくら「あ」から「い」の連続

そうするとロボットの方は何をするかというと脳の方音を聞かせても「あ」か「い」にしか聞こえないわけです，

は聴覚層と構音層から出来ていて，例えばランダムにこれが知覚マグネット効果です．我々はこれに加えて構発声させて，たまたまお母さんが「あ」と聞こえたと思っ音の方にもバイアスがあるだろうということで知覚運動て「あ」と返したとすると，フォルマントが出てくるのマグネット効果と呼んでるんですが，なかなか証明する

でフォルマントのベクトルと構音のベクトルをヘブ学ことが出来ない．もう一つが実は大事で，相互模倣によ習させます．

り相手の発声音は自身の発声音に近いと期待するオート

これは皆さんご存知のミラーニューロンシステムで，ミラリングバイアス．

お猿さんが何か物を持ち上げたりしたときに発火する

この二つのバイアスがあることによって相互模倣が起ニューロンが他者の同じ行動を観察しても発火するといきるんじゃなかろうか．
図 2 は先程述べました知覚マグネット効果です．入力

うものです．それが何を意味するかというと，自分の行為の実行と相手の行為の視覚認識が結ばれているというに対して知覚の方は図のような特性を示します．

こと，不可分であるということ．我々はその意味で聴覚

6 ヶ月までは直線的なんですが，6 ヶ月を過ぎると母語層でフォルマントのベクトルを認識するということ，そにチューニングされて「あ」か「い」にしか聞こえない，

れから構音ベクトルで発声するということを対応学習さこれが知覚マグネット効果です．

せることで，知覚と行動が不可分であるということ，密につながっていることを示しました．
つまりなぜ我々が「あ」ということを「あ」と理解できるかというと，自分が「あ」と言えるからであるということ．つまり理解できる本質がなにかというと，それを再現する能力があるからこそ出来るんだってこと．例えば踊りのお師匠さんが舞い散る雪を取るようにと言ったところで素人は分からない，ある程度スキルを獲得していくとその意味が分かってくる．だから
理解の本質はまさに自らが身体をもって再現できる能力を持つことによって相手を理解できる．子供は大人の会話を聞いて全部を理解出来ないけれど，子供の持っている語彙でもって大人の会話を構造化する．だから

図 2 音声知覚のマグネット効果

22

特集

第 15 回大会

特別講演 2JVRSJ Vol.15 No.4 December, 201123215

実際に実験やってみたんです．うちの学生さん 5 人く
らいに，コンピュータの方で「あいうえお」のフォルマ
ントの周りに適当に分散させた音を出して，母音ではなく音を真似して下さいと言いました．そうしたら何が起きたかというと，音を真似するから同じようにばらまかれるかなって思ったんですが，なんと自分の母音に引き込んでいました．つまり大人は聞いた音に対して自分の母音のバイアスがかかって，無意識のうちに自分の母音で応答しようとしています．もっと極端に言うといくら散らばっていても，そこに近い母音だと無意識に知覚しているらしい，これが知覚マグネット効果です．

図3
より円滑なコミュニケーションを目指した Vo-Cal( グッドデザイン賞受賞 )それでもう一つがオートミラーリングです．

＊口絵にカラー版掲載

これに関しても，心理実験を行いました．コンピュー
タが音を出します．
その時に一つ目のグループは統制群・期待なしで「音声の真似をして下さい．音声はランダムに合成されます．
」と言います．もう一つのグループは，
実験群・期待ありで，「音声の真似をして下さい．相手も真似してくることがあります．
」と言います．
この二つのグループで，基本的にロボットは同じ音を出します．この実験をやってみて，被験者の発声の変化の幅を調べました．
模倣されることを期待していた群（実験群）ほど，被験者自身の直前の発声に似るように相手が模倣したと錯覚するので，発声音の変化が少なくなります．期待なしのグループは真似るともなんとも言われていないので，

図4
CB2(Child robot with Biomimetic Body) の行動の様子聞いた音をそのまま返すだけなんですね．だから連続音の発声の差が，実験群よりも大きいわけです．統計的な差が出ています．

造を見せるとどういった影響があるのか，機械特有のイ

オートミラーリングバイアスがあることがわかりまし

ンタラクションがどうあるべきかが研究対象です．顔のた．それでこれを使ってモデル化すると，ちゃんとマグ話もあるんですがまだ作ってなくてですね，一応グッド

ネットバイアスとミラーリングバイアスがあると相互模

デザイン賞は頂きました．
2

倣して適したところに行くわけです．ところがマグネッ

図 4 は我々が開発した CB というチャイルドロボッ

ト効果だけだと収束はするんだけど，正しいところにはトで，身長 1.3 メートル，体重 33 キロ，視覚と聴覚，

行かない，オートミラーリングバイアスだけだと方向は

あとはシリコンに覆われていて全身に 198 個の触覚セン

正しいところには行くんだけど収束はしない．両方ないサーを持っているのでどこを触られても分かります．局とばらばらだけど，バイアスがあるとある程度収束する部だけよじれるのでセンサーは付いていません．簡単なことがわかってます．

「あー，あー」位の発声が出来ています，それで音を聞

図 3 は機械とのインタラクションということで，いわかせると反応する，いわゆる反射的な行動を埋め込んだ

ゆ る Vo-Cal，Vivid Oral Communication through Acquiring

ロボットです．光が好きだという想定をさせておいて，

Langueage というわざとらしい名前なんですが．（交代

光の方向を与えて光の方向を向きます．光を横のところ

数え上げインタラクションの動画を観ながら）これ正に持ってくると寝返りをうちます，この映像を小児科医

しくオートミラーリングなんですよ，皆さん次に何が来に見せたらこれは自閉症の子供の寝返りの仕方だと言わるか予測してるから聞こえるわけで，単音で聞いたら何れました．健常児は片足ずつ寝返りをうつんだけど，何言ってるか分からないんです．これは構音そのものの構

故か両脚一緒になっちゃいました．それで最初にやった

23

24
216

特集

日本バーチャルリアリティ学会誌第 15 巻 4 号 2011 年 12 月

第 15 回大会

特別講演 2

実験はですね，実はこのロボット自分では立てないんで河原：どうもありがとうございました，多少時間をオー

すよ．なので支援するんですが，成功失敗が出てきます．

バーしてるんですが折角の機会ですのでフロアの方から自由度が 56 個あってそのうち 52 個が空気圧で，この1 件だけでもお受けしたいんですが．

とき 52 個を制御することは制御的に難しくて空気圧では位置制御が非常に難しい．これは非常に難しい実験に

質問者：浅田さんたちのやっていることを聞いて人間見えるんですが，簡単に出来てしまう．実際の赤ちゃんに近いロボットを作ろうとしているように思えたんですとお母さんにならって初期位置と最終位置と中間位置をが，それでいいのでしょうか．

決めてスイッチングと PID 制御を使ってやっています．
だけどほとんど位置制御できないわけです．それで人間

浅田：初代会長の舘先生のお言葉ならば，生命と宇宙が助けるわけですが，僕自身は 2 回目で成功したんですと同じでどんなに近づけても近づき得ないと思いますがちゃんと 1 回目で成功する人もいます．成功するときが，だからこそ近づけたいということです．近づき得にどんな形になっているのか，ロボットの動きと人間のないからこそ差が生まれてくる，当然です．その差に動きの時空間相関を取ります．取ってみると成功失敗の本質がある，つまりその差があってなお共有できるも違いがはっきり分かるわけです．

のは何かってことを見定めるって言うことが，ここで例えば成功例だとすると，最終的に人間とロボット言っている本質です．効果としては現実であり，実物の動きが同期してくるんですけど，その同期具合が最初であることにロボットとしての意味があるのではないのずれからだんだん合ってくる．高い相関の領域がつなかと考えています．

がってるんですが，失敗するときにはこれが離れている，

その時に何が本質かという議論をしなきゃいけなく

つまり時空間相関が取れないわけです．物理的には 52て，それは我々の間でも喧々諤々の議論をしていて，う個のパラメータが有るんですが実は 1 個のグローバルパ

ちのグループリーダーはみんなえらいので僕の言うことラメータで識別することが出来ます．

は聞かないんですが，いつも言っているのは例えば発声

もう一つは学習する話なんですけど，人間の主観的判ということを考えたときに，何故スピーカーを使わずに断（よしあし）のデータに基づいて，ロボットが行動改

シリコンチューブを使うのか．我々は身体というものに善学習するという方法です．それによってロボットのパ

ケアしたくて，身体があるからこそいろいろな制約，例

フォーマンスをあげたという話です．一つ象徴的なんでえば実は今日お話してない中にヘブ学習をして「あいうすが 52 個のパラメータがあったんですが，主成分分析

えお」のそれぞれのクラスタを作るんですが，人間ってしたら 2 個に落ちました．

わがままなんで「あ」にもたくさんあるんですね．

それで時間がなくなってしまってロボシティコアの

そうするとロボット側のいろんな「あ」が出来てし話が出来なくなってしまったんですが，ロボシティコ

まう．それがカテゴリとしてまとまらないんですね．そアではですね，こういったロボットのテクノロジーをれで，ヘブ学習に疲労度合いを減らす制約を加えると，一般の人にどういうふうに観てもらうかということでちゃっと絞られるわけです．そうするとカテゴリとして

研究と教育，産業化を同時に進めているわけです．JR

簡単になってくるんです．そうすると，その時には身体

大阪駅の北のほうに貨物操作場跡があって，その 24 ヘを持っているという物理的な拘束が効いてくるだろうと

クタールの土地に新しい街を作ろうというので，第 1

思ってます．

期 7 へクタールの土地で，A ブロック，B ブロック，C

その時の本質は何かって言われると生体，発声する物

ブロックがあるんですが，A ブロックは商店街，B ブロッ

理的実体そのものがエネルギーを持ってやっているし，

クにロボシティコアというロボットの実証実験をする

それが疲労してくるしということが入ってくると思いま

街を作るようにしています．既に着工されていて，大す．実際はまだ肺を作ってないんですね．ロボットに呼阪駅もかなり新しくなってきていて，ここにロボット吸する意味有るんかいって話があるんですが，ターンテーの街を作って，一言でいうとマイノリティ・リポート

キング，単語の切れ目であるとか会話の切れ目を自然にのような，環境が人々に対してちゃんと作用するようだそうとすると，やっぱりロボットは肺を持たないと，な環境のサイドとロボットのサイドの両方含めた形で肺を持って発声しないといけない．今のところ空気を流街を作っていこうと提案しています．

しっぱなしにすると 10 分ぐらい「あー」って言い続けら

ご清聴ありがとうございました．

れるんですけど，人間じゃそんなことあり得ないですよ

24

特集

第 15 回大会

特別講演 2JVRSJ Vol.15 No.4 December, 2011

25
217

ね．そうすると呼吸系を作るってナンセンスやないかそということにどのようにつながっていくか，そこのとこんなもん意味有るんかって言われますけども，そこにちゃろで人らしさ，その人らしさに，いいも悪いも含めて人んとこだわりたいと思います．

らしさですけど，そうじゃないといいことだけ含めてっ

その時には呼吸によって単語セグメンテーション，会てことは僕はあり得ないと思っていて，だけどそこは，

話セグメンテーション，ターンテーキングをどうつくっ

人間の知恵で，メタな意味でそれをどう構造化しておさていくか．だから本質は何かは，所々で微妙に違うんでえるかが課題です．弱気ですが，おさえられない部分もすが，今はそこを探索してる状態で，それをまとめるとあると思う．

きに何が残るかって言われるとあんまり自信がないんで当然ロボットによる犯罪がそのうち出てくると思うん

すね．でいろんな価値観，多様性があると思っていて，ですけど，それは単にロボットをコントロールしてる人

自分で自分の首を絞めるんですけど，人間としての本来が悪いんだってことになるのかどうかも含めてですね．

の意味が人間以外の種と共有する部分と，異なる部分を色々問題があると．

どのように捉えるかという課題．これも社会性の問題も話しだすときりがないので，以上で．ありがとうござ含めて考えなきゃいけないところがあってですね，連続います．

性と非連続性，これは生物でよく言われると思うんですが，その課題には立ち向かっていかないといけないだろ【略歴】

うと思っています．

浅田稔（ASADA Minoru）

大阪大学大学院

工学研究科

教授

質問者：さっきの川崎先生に対する質問に対する川崎先1982 年大阪大学大学院基礎工学研究科後期課程修了．

生の答えにも関係するんですけど，人間にはいい部分も1995 年大阪大学工学部教授，1997 年から現職．知能

あるけれど悪い部分もある．ロボットにいいところを取ロボットの研究に従事．情報処理学会研究賞（1989），

り込むのはもちろん，害があるのは問題ですが，人間らIEEE/RSJ IROS'92 Best Paper Award（1992），日本ロボッ

しい悪さがあると思うんですが，こういったものも取りト学会論文賞（1996, 2009），人工知能学会研究奨励賞

込もうと考えているのかお聞かせください．

（1997），日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス部
門貢献賞（1999），文部科学大臣賞・科学技術普及啓発

浅田：研究者としては当然悪いところも含めないと出て功績者賞（2001），日本機械学会ロボティクス・メカト

こない．ロボカップでフェイントをかけるロボットをつ

ロニクス部門賞：学術業績賞（2001），人工知能学会研

くるって話をして，それもトリッキーなんですけど，それ究会優秀賞（2004），科学技術政策研究所

が他者を騙すってことになっているかは非常に疑問なんの顕著な貢献 in 2006（ナイスですけど，
ただもとはそういうことがあるんじゃないかな，

ノベーション部門」 （2006），（財）大川情報通信基金大例えば根源的にはあるんじゃないかなと思っています．

川出版賞（2007），2008 年度グッドデザイン賞，博士（工ただ社会性に至るほど賢くなってないんで，2 歳の赤

科学技術へ

ステップな研究者）「イ学）．日本機械学会（フェロー），日本ロボット学会（元理事）， IEEE（Fellow）等の会員．

ちゃんでもものすごいことをいっぱいやるんですよ．それに手一杯になっていて，そこから言葉，言語，社会性

25