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自律思考するロボット
人工脳はどこまで進化しているのか

長い間、みずから考え、行動するロボットは映画やアニメのなかのフィクションだとされていたが、自律型の知能を持ったロボットの研究も着実に進められている。
仮説を立てて実験を繰り返す、ルを超えるような問題もあり、みずから課題者「アダム」がある。科学者といってもヒューロボット科学者の登場を見つけ、仮説を立て、実験を行う科学者ロ

マノイドロボットではなく、フリーザー、液体処

1956年のダートマス会議で、アメリカの認知科学者ジョン・マッカーシーにより命名されボットと人間が協働することで、より多くの成理ロボット、ロボットアーム、インキュベーター果を上げられると考えられてきた。

（培養器）、遠心分離機などが組み合わされた「AI（人工知能）」。その研究は、産業ロボッ

アメリカのスタンフォード大学では、1970たシステムである。アダムは遺伝子研究のたトや、身近なところでは家電製品、クルマな

年 代に質 量 分 析 計 の データを解 析 するめにつくられたもので、自分で仮説を立て、1どの制御技術に応用され、工業の進化に大「 DENDRAL 」というプログラムが開発さ日に微生物株・培地の組み合わせ約1000組きく貢献してきた。

れ、機械学習システムの先駆けとなった。こを選んで実験を行った。初期成果として、ア

われわれの生活との接点はないが、人工れを利用して、NASA（アメリカ航空宇宙局） ダムの人工知能コンピューターは、酵母の成知能の先駆的な研究が行われている領域に

では火星探査機バイキング1号（1975年打長に不可欠な特定の酵素を、どの遺伝子が「科学的な発見への応用」がある。科学上ち上げ）
向けに、生命存在の兆候を探す自動コードしている（指定している）かについて20の問題のなかには、非常に複雑で、答えを装置の作成が試みられている。の仮説を立て、その正誤を実験によって検証導くための実験の実行に膨大な時間を要す

最近の成果には、イギリスのウェールズ大るものがある。人間の科学者のライフサイク学アベリストウィス校が開発したロボット科学したという。
アダムは小さなオフィスルームを占めるほどの大きさであり、映画・アニメなどで描かれる人工知能とは趣が異なるが、将来は人間の科学者とロボットによる共同作業が、多くロボットはどう推論するのか?の科学的発見を成し遂げるのだろう。

ロボット科学者アダムはどのように「推ないという問題がある。
「すべての白鳥は論」
しているのか。方法はいくつか考えら白い」という前提が崩れると、すべてが破自律的に新しい知識を吸収し、れるが、もっとも実用性が高いのは、数学綻してしまう。アダムは、酵母の生物学にどんどん賢くなる人工脳「SOINN」とコンピューター科学の基礎となっているついて新事実を仮定し、そこからどんな実われわれがイメージする「自分で考えるロ「演繹的な推論」である。つまり、「すべて験結果が生じるかを演繹的に推論。そのボット」に近いのが、東京工業大学の長谷の白鳥は白い」→「ポプリは白鳥である」→

結果を実験によって検証し、仮定が観察

川修研究室のグループが開発した人工脳「したがってポプリは白い」と推論するもと整合しているかどうかを見る。こうしたプ「SOINN」。これはソフトウエアで、ベースとの。これは真実から始めるため、導かれるロセスを、正確に、速く、何度も繰り返し行なっているのはニューラルネットワーク（神経推論に誤りは生じない。しかし、この方法うことで、人間の科学者との協働が可能

回路網＝脳神経系をモデルにした情報処理になる。

システム）である。脳機能に見られるいくつでは既知の事柄から生じる結果しか導け

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二足歩行を含めたロボットの動作には、動きのモデルをつく える。
り、プログラムとして入力する必要がある。人工脳SOINNは、基では、知らないものをリクエストされたらどうなるのか。たとえば

本データに合わせたモデルをみずから作成し、そのモデルを最 「マテ茶が飲みたい」とリクエストされ、5つの容器が用意された

ト新の状態に常に更新していく。そこには画像、音声、映像、テキとする。SOINNはネットを使って検索し、膨大なテキストや画像

スト、売り上げデータ、気象データ、センサーデータ、位置データデータを処理し、マテ茶のカップを推論。そして、用意された5つ等々、あらゆるデータを入力できる。またSOINNはハードウエアの容器から、マテ茶のカップだと判断したものを選ぶのだ。聴を問わず、ロボットにも搭載可能で、長谷川修研究室ではヒュー覚、視覚、触覚、そしてネットワークから得られる情報を総動員しマノイドロボットを使った実験を行っている。て、基本データを更新しながら、どんどん賢くなっていく。

たとえば、湯飲みを渡すと、それが「湯飲み」であると認識し、民間企業の橋渡し的な存在として、学内ベンチャー「合同会同時に目の前の状況も認識して行動を生成。最終的には「湯飲社 長谷川研究所」も設立し、今後、ビッグデータ（従来のシステみに日本茶を注ぎ、テーブルに置く」という行動をとる。
「冷たいムなどでは処理が難しいような巨大なデータ群）の解析などへの水」を注文された場合、コップに水を注いでテーブルに置く動作展開も検討中。ロボットに関しては、保持している学習データををもとに、「グラスに氷を入れる」という行動もみずから考えて加他のロボットへ転移する研究も進めている。

実験に使われたのは、川田工業の研究用ヒューマノイドロボット「HIRO」。
ソ
フトウエアとしてSOINNが組み込まれている。

かの特性を、計算機上のシミュレーションにカップを渡されると、視覚センサーでそれが「 湯飲み」であることを認識し、日本茶を選んでそこに注ぐ。一連の動作は、すべてロボットがみずから考えて行う。

SOINNは、ロボットの視覚、聴覚、触覚と実現するのだ。

よって表現することをめざした数理モデルで、いった感覚情報のほかに、インターネット上にあらゆるデータを入力でき、言語もハードウ「SOINN」を搭載することで、ロボットはみある情報、他のロボットのモータの制御信号エアも問わず、インターネットとの相性も抜群ずから考え、行動できるようになる。未知の知などから情報、知識を得て、どんどん賢くなっのSOINNにより、ロボットの知能研究は新た識に直面したときでも、ネット上の画像や動ていく。つまり“自律的にググれるロボット”がなステージに向かったといえる。

画、音情報をみずから検索し、それを学習。
情報を更新し、実社会のさまざまな環境に適応すると同時に、情報を更新する自己増殖型ニューラルネットワークによって実現できるためだ。
長谷川修研究室では、川田工業の研究用ヒューマノイドロボット「HIRO」を改良し、人工脳SOINNで動くロボットで実験を行っている。コップに水を注いで差し出すという命令を、まわりの環境と自分の状態を認識しながら、「氷を入れて差し出す」など、自分で判断して具体的な行動に移す。

聴覚、視覚、触覚、インターネットから入力される情報は、さまざまなノイズを含んでいる（左）。SOINNは、そうしたノイズを消しながら、モデルを自ら作成・更新し（右）、どんな情報でも確実にとらえ、行動に移すことができる。

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