人らしいロボットをつくる
長谷川 修 研究室〜像情報工学研究施設
漫画や小説、映画などの様々な物語にはよく人らしいロボットが登場する。彼らは人々に夢や感動を与え、人に憧れを抱かせた。今日ロボットの開発は急速に進められているが 21 世紀になった今もアトムのような人らしさを持ったロボットは生まれていない。人が当たり前のようにしている動作をロボットにさせる難しさに多くの研究者たちは頭を悩ませてきた。
今回は「学習」という、人と機械では根本的な違いがある行動について研究し、実際にロボット
長谷川 修 助教授を制作している長谷川研究室を紹介しよう。

人になれない機械
今日人のように振舞う「ヒューマノイドロボッ

人に近づくのを妨げる大きな壁である。

ト」が注目を集め、様々なロボットが開発されて科学技術の発展によって、人と機械の関係はとい る。HONDA の ASIMO や、SONY の QRIOても親密なものになってきている。これからの未などといったら多くの人が見聞きして知っている

来、機械が人と共存していくためには人のようなだろう。まるで人のように歩いたり、握手をした柔軟性、汎用性が必要となってくる。長谷川研究

り、指示されたことを実行したりする様は、見て室では画像処理の立場からこのような汎用性をもいる人間に人らしさを感じさせる。しかしこれらつ機械を支えるシステムの開発を試みた。
そして、のロボットは動作が人らしくみえるだけで、本質色や形の概念を事前知識なしに学習していく画像的な部分は他の機械と大して違いはない。これら

認識システム、SOINN を作り出した。のシステムの多くは、人間から事前に状況や場面SOI NN とは「Self Organizing Incrementalごとの対応を細かく指示され、その行動表のとおNeural Networks」の略称であり、ノイズが多くりにしか行動や学習ができないのだ。しかも新し混じった視覚情報にも対応でき、知識の新規獲得く知識を入れようとすると、既存の知識との間にに際してエラーを起こさずに継続的かつ追加的に矛盾を生じることがよくある。それを防ぐため、色や形の概念を学習することができる、という特

ここでも人間が細かなプログラミング処理を施さ徴を持っている。ノイズが多く混じった視覚情報なければならない場合が多い。というのは現実世界の視覚情報を想定しているのところが人間の乳幼児の場合はどうだろうか。
我々は「学習するための詳細な方法」を教わったであるが、ノイズが多いとはいったいどのようなことなのだろうか。

だろうか？ 乳幼児は事前知識なしに、周囲の環ここで自分が日当たりの良い桜並木を歩こうと境や人を観察して知識や概念を構築していく。人している場面を思い浮かべてほしい。この場合ににとっては当たり前のことであるが機械にそれをおいてノイズとは、散っている桜の花びらや生い再現させるにはとても困難なことであり、機械が茂る草木、太陽の光などが該当し、それらの余計

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な情報が多く道にかぶっていても、人はそれを無視して重要な部分だけ見ることができる。つまり人は情報量の多い視覚情報から重要な部分を抽出し、そこから物の判断や学習をしている。この情報の取捨選択が、プログラムで動いている機械には困難なのだ。長谷川研究室では、この問題点を解決することを念頭に置いて SOI NN の開発を進めた。
図１は SOI NN と従来のシステムに対して、入力として多くのノイズを含む画像を与え、画像から読み取れる形状を正しくつかめるかの実験結果を比較したものである。SOI NN と比較するために従来のシステムの代表として、GNG と GNG--U

図１

SOINN と従来のシステムの比較というものを用いた。まず入力された画像を見てもらいたい。そこには黒点が集まった五つのパーうして刺激のある部分とない部分にわけ、画像のツがあると判断できるだろう。そこで SOI NN の形状的特徴を示すことができる。しかしこのシス出力した結果を見ると、同じく五つのパーツを認テムは万能ではなく、実験に使ったようなノイズ識できていることがわかる。しかし従来のシステの強い画像では、特徴をつかむのに不必要な部分ムの結果では何の形にもなっていなかったり、一からも刺激を受けて Node を増やしてしまう。そ部しか学習できていなかったりしている。の結果、特徴をつかみづらくなっている。

従来のシステムではなぜ失敗するのだろうか。

また従来のシステムには、学習範囲以外の刺激

この GNG、GNG --U というシステムは、画像かに対してどう反応するかという問題もあった。入ら刺激（図１の入力画像の黒い部分）を受けると、力された画像全体としてみると黒点はあちらこNode と呼ばれる点をその場所に置いていく。そちらに見受けられる。そのため学習範囲以外から

図２2

SOINN の画像認識の課程

の刺激も常に受けるようにすると全体に Node が追加的学習を可能にするためには、その時々広がってしまい、形を成すことができない。これに学習している範囲以外の刺激をどう扱うかが重が GNG の出力結果である。逆に GNG --U では学要になってくる。GNG や GNG --U のように学習習範囲以外は黒点があるとしても刺激がないもの範囲以外の刺激に対してまで刺激の有無を判断しとして認識させてみたところ、学習範囲以外のてしまってはパーツ認識が難しくなる。そこで、Node 数を減らしてしまった。そのため最近学習

Node がある一定数まで増えたら情報が集まったした部分の情報のみがパーツとして認識されるのと判断し生成を止め、既に集まった Node は残しで、持続的かつ追加的な学習をすることができなておくという仕組みを導入した。これによりシスかったのだ。

テム自身が Node の数の上限や存続を調節する事SOI NN を作るにあたりこうした従来のシステ
ムの欠点を改善するために、長谷川先生は二つの項目に注目した。それは刺激の密度と自律的なNode 数の管理である。

ができ、持続的な学習を可能とし、追加的に形の概念を習得することを可能としたのである。
図２は SOI NN が持続的に学習している様子である。この図のようにある一定範囲ごとに Node入力された画像の形状的特徴をつかむ上ではを置いていき、一つ一つの部分の形状的特徴を黒点の密度が一つの目安となってくる。黒点の密学習していく。SOINN には first layer と second

度が大きい領域を一つのパーツとして認識するのlayer という二つの層があり、全ての形状的特徴だ。SOI NN は黒点から刺激を受けて Node を置の学習が終了し Node の分布が確定するまでをいていくため、その密度の大きさに比例して置いfirst layer で行う。そしてその first layer の情報ていく Node の数も増えていく。しかし入力されから形の概念を抽出し、五つのパーツがあることてくる黒点全てに対して刺激を認識していると、を、second layer で認識する。

Node の数の差異こそあれど入力された画像全て

この SOI NN は今現在も改良が進められておを一つのパーツとして認識してしまうことになっり、その発展形の E--SOINN では first layer を置てしまう。そこで黒点の密度、即ち刺激の密度がかずに形の概念を直接習得することが可能であある一定の値より低い部分を取り除くことで、ノる。長谷川研究室ではより汎用性の高いシステムイズの効果的な除去を行うことに成功した。

を構築していっている。

記録から記憶へ
これまでに紹介した SOI NN というシステム

例えば黄色くて楕円形のものを指差して「黄色、は、情報量の多い視覚情報から重要な部分だけを楕円、レモン」というと、ロボットはその視覚情抽出し、色や形の概念を習得することができる。

報と音声情報の組み合わせから、その個体、「レ長谷川研究室ではこの SOI NN と音声の動的計画モン」を認識する。視覚情報からは SOI NN でそ法というものを用いてヒューマノイドロボットをの色や形の概念を習得し、それと「レモン」を結実際に作成している。このロボットは、人が物をびつける。音声情報からは動的計画法という手法

指しその名前や色や形状を言うと、その情報を覚を用いて音声波形の特徴的な部分をベクトルデーえ、指差してもらったものの特徴を学習することタにし、それを形や色の概念、「レモン」というができる。また、覚えたものに関しては、人が指物に関連付ける。そしてこれらを結びつけること差すとその名前などを音声で応えてくれる。

によりロボットの頭の中に「レモン」のイメージが創造されるのだ。これ以降ロボットは、人にそれを指し示されると、その個体に関連付けられた音声のベクトルデータを抽出し、「レモン」と発声する。

図３

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概念により認識する「レモン」

一見するとただ物を覚えているだけのようにみえるかもしれないが、学習の根本において、この3ロボットは他の機械とは一線を画している。
例えば電子辞書で「レモン」と入力してみる。
すると、電子辞書はレモンに関する詳細な情報をディスプレイに表示してくれる。しかし電子辞
書自身はレモンについて理解しているわけではない。レモンと入力されたら決まった 0 と 1 の記号列を返すだけで、学習するときはそのレモンに関する情報の記号列を人間に直接与えてもらわなければならない。
しかしこのロボットの場合、色と形状と音声だけではあるが、「レモン」と言われれば、黄色で楕円でレモンであるということを思い描くことができるのだ。しかもこの「レモン」に関する情報は、ロボットがその内容を理解している証拠に、レモンと言われたときに限らず、他の黄色の物や楕円の物のときにも、それが黄色である、楕円であるとわかるのである。例えば茶色で楕円である「ラグビーボール」を学習するとき、このロボットは図４

概念の学習「レモン」と形が同じことに気付くが、電子辞書にとっては単なる別の記号列である。このロボッていなかった場合、ロボットはどんな形でもこのトは従来の機械が行う「記録」とは根本的に異な三つのどれかだと判断しようとする。それだけ一る、人と同じプロセス「記憶」を行っているのだ。

つ一つの形の概念が曖昧なのだ。ここで「球」としかもこのロボットはたくさんの事例を見せていう形を学習し、その概念を習得したとすると、教えていっても、矛盾が生じないようにプログラ

今まで楕円や三角と判断していた球らしいものをミング処理をするなどという面倒なことを必要と「球」と識別できるようになり、それだけ「三角」せず、持続的に学習していくことができる。むしや「楕円」の概念がはっきりしていく。このようろたくさんの事例を見聞きさせればさせるほど、にしてこのロボットは継続的、追加的に色や形の色や形の概念把握がより明確になる。例えば「三概念とそれらの関連付けによる物の特徴の学習を角、楕円、長方形」の三つしか形の概念を教わっしていくことができる。

新たな機能の探求
長谷川先生は他にもこのロボットに様々な機能

するとこのロボットは「近づける」という動詞の拡張をしており、動きとそれに関連した文法の学

意味を物体同士の位置関係、物体の動きからとら

習と既知度とそれを用いた知識欲の表現をロボッえると同時に、日本語の文法を学習する。ここでトに可能にさせた。

わざわざ「日本語の」と言ったのは、英語などのまず前者の「動きとそれに関連した文法の学習」他の言語の文法も学習できるからである。
「lemonについて説明する。簡潔にいうと、物体の動きのmove near to cabbage」と英語で教えれば、主語軌跡をとらえて、その動きを指す動詞と、主語や→動詞→目的語という英語の語順、文法を学習で目的語となる名詞の語順などの文法を学習するこきるのだ。
品詞の並びを判断するボトムアップと、とである。例を示してみよう。黄色で楕円形の物実際にその文法通りに実行したら現実世界でどうを「レモン」、緑で球形の物を「キャベツ」と学なるかを判断するトップダウンという二つの機能習させた後、レモンをキャベツに近づけながら「レで未知の文法を自分で学習している。そしてこのモン、キャベツ、近づける」という声を聞かせる。

ロボットは動作についても、学習した内容を実行

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図５

文法と動詞の学習することができる。
「レモン、キャベツ、近づけロボットは人のように効率的かつ能動的に学習する」と人が指示すると、ロボットは自分のアームることができるのだ。また、知識欲を持たせて学を使って実際にレモンをキャベツに近づけてみせ習させた場合と、特に法則性なくランダムに学習る。

させた場合とで比較して実験してみたところ、知次に後者の「既知度とそれを用いた知識欲の表識欲を持たせたほうが学習効率が良いという結果現」について説明する。これは人の場合の好奇心が得られた。このロボットは日々、人に近づいてに基づく行動と考えればわかりやすい。人は未知いっているのである。の物体や現象に遭遇したとき、それを知りたいと長谷川研究室ではこのヒューマノイドロボットいう欲求にかられる。そして周囲の人に聞いたりに続いてさらに「常識」を学習・獲得できるよう辞書などで調べたりしてその欲求を満たし多くのなメカニズムの構築を目指している。人が脊髄反知識を習得していく。物心ついた子供などを考え射のレベルで認識や判断していることも機械にはてみればそのことはわかるだろう。このロボット

まだ難しいのだ。例えば手のひらに卵をのせそののシステムも同じような機能を持っている。ここ

手をひっくり返すと、卵が地面に落ちて割れる。

では、与えられた情報に対しそれが既に知っていそのような簡単な因果関係や、いつも通る通学路る情報かどうかを判断するのに既知度とよばれるの道順などの習慣をその過程の中で常識として発統計データを用いている。既知度が高いというこ見し、習得するようなロボットを目指して研究しとはロボットの持つ情報量が多くその情報が確かている。また「フレーム問題」というものがあり、なものであることを示し、逆に既知度が低いとい

通常コンピューターは意識すべきものも意識しなうことは情報量が少なくその情報が不確かであるいで無視していいものも、両方考慮に入れて判断ことを示す。そしてこのロボットは既知度の低いを行う。人は当然判断に必要な要素だけに注目し物体に関する情報の提示を優先的に人間に要求すているのに対して、コンピューターは不必要な要る機能を持っている。これにより色々並んでいる素も含めて判断してしまう。このような情報の取物の中で、既知度の増加分の総和が最大になるよ

捨の判断も人工知能における重要な課題である。

うな、つまりは学習効果が大きいものを優先的に「もっと人らしいロボットを。

選ぶことができるのである。人の指示がなければ道のりではあるが、長谷川先生はその路を今確か動こうとしないこれまでの機械とは異なり、このに一歩一歩進み続けている。

「人らしいロボット」これは筆者自身の夢でもです。お忙しい中取材に大変親切に応じて下さっあり今回の取材は何もかもがとても興味深かったた長谷川先生に御礼申し上げます。（新沼Oct.2006」困難な匠）

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