ムーンショット目標３「2050年までに、AIとロボットの共進化により、自ら学習･行動し人と共生するロボットを実現」＜2050年までに、自然科学の領域において、自ら思考・行動し、自動的に科学的原理・解法の発見を目指すAIロボットシステムを開発する＞「人とAIロボットの創造的共進化によるサイエンス開拓」

科学発見に向けた潜在構造発見と能動探索の融合AI

立命館大学・情報理工学部
谷口忠大

ロボット学会， Virtual, 11th September 2021

サイエンスＡＩロボットと人とのサイエンス探求
AIロボット科学者

科学者
共に探求

人では思いつかないような ＡＩによる仮説，解釈 ロボットによる観察，操作創造性を刺激
相互作用

サイエンスとＡＩロボットは同じ型の循環により試行錯誤しながら進展する求める結果に導く仮説

全体構造を把握

戦略 理論
獲得 発見

データ内の潜在的構造の学習仮説

設計

サイエンス探求
解釈

観察

ＡＩロボット進化

仮説を実証する実験方法

作用操作

未知の対象への作用，操作

現象や反応の観察
現象

操作に対する反応本PJにおける２種類の「科学者」の探求求める結果に導く仮説全体構造を把握

戦略 理論
獲得 発見

データ内の潜在的構造の学習

仮説

設計サイエンス探求
解釈

観察

ＡＩロボット進化

仮説を実証する実験方法

作用操作

未知の対象への作用，操作

現象や反応の観察
現象

操作に対する反応サイエンスの自動化
仮説
理論
発見

設計
作用

サイエンス探求
解釈

観察

大人の科学者＝効率的に仮説を生成し探索し理論を作る。

仮説
戦略
獲得

科学者としての子ども＝環境と相互作用し構造を見出して操作できるようになる。

設計
作用

ＡＩロボット進化
解釈

操作

観察

ロボットの自律化

仮説理論
発見

設計
作用

サイエンス探求
解釈

観察

大人の科学者＝効率的に仮説を生成し探索し理論を作る。

仮説
戦略
獲得

科学者としての子ども＝環境と相互作用し構造を見出して操作できるようになる。

設計
作用

ＡＩロボット進化
解釈

観察

操作

本MSのAI開発のコア
実世界/科学データからの潜在空間構成と仮説/戦略探索および科学知識利用/発見① 表現学習（潜在空間構成）：人手でデータを分析し計測し状態変数（座標系，特徴量）を設計し，分析することから脱却しなければならない。
② 仮説の探索・戦略の探索：潜在空間を通して効率的に解・知識／制御則・戦略を探索する知能を構築せねばならない。
③ 事前知識融合：しかし，それに既存の科学的知見やロボットの制御則（先験的な知識）を活かせる道筋。⇒NLP，記号（論理・プログラム・制御器）的知識の融合④ 科学知識発見：そのような潜在空間の上で，科学発見を行わねばならない。
⇒非言語的情報からの科学的知見・論理構造発見（ScientificallyExplainable AI?）

実世界・科学データ・構造化情報

潜在空間
2020年

2050年

研究開発プロジェクトにおける統合のシナリオ
2020

2023

AIロボットシステムのプロトタイプ

人による実験

動物応用

植物応用

サイエンス探求自動化のAI
圏論的AI

ロボット自律化のAI

2025

サイエンス探求AIロボット
プラットフォームの構成要素としてのAIロボットシステム
植物応用

圏論的
AI

特定のサイエンス分野への導入担当SubPM新井SubPM

AIロボットシステム：植物応用

2030

サイエンス探求AIロボットプラットフォーム

動物応用

サイエン探求自動化のAI
ロボット自律化のAI

2050

AIロボット科学者科学者

サイエンス探求AIロボット

特定のサイエンス分野への応用

様々なサイエンス分野への応用

AIロボットプラットフォーム

マルチスケール・マルチモーダル対応
原田PM

AIロボットシステム：動物応用
AIロボット
科学者

複雑な操作への対応，科学者との協働
竹内
SubPM

サイエンス探求自動化AI

融合AI

大人が知識と経験から考えて実験するように
谷口
SubPM

ロボット自律化AI
子供が環境とのインタラクションから学ぶように

丸山
SubPM

圏論的AI
AI数理の圏論化

数理・AIサイエンス探求自動化AIに関するAI技術
文献情報

森PI
（笹野）

竹内
SubPM

データベース

サイエン探求自動化のAI

専門知識・ノウハウ

魚住PI
佐藤PI

自然言語処理意味解釈技術

マイニング
深層生成モデルA/Bテスト模倣学習

課題1: AIによる潜在的仮説空間の同定
竹内PI
表現学習を基盤技術として効果的に探索可能な仮説空間を同定する

潜在的仮説空間（研究分野の知識・経験が反映された仮説空間）
潜在的仮説空間

課題2: AIによる潜在的仮説空間の探索
能動学習を基盤技術として仮説空間
竹内PIを探索し科学的発見の自動化を行う

現象の観察と解釈による評価

ロボットによる実験
新井PI

森PI
実験対象の定量的・経時的評価系構築
ビジョン技術による現象構造の解析と記述

探索範囲の拡大探索の精緻化，高速化データ駆動型科学

不確実性モデリングと実験計画(AI-based) Knowledge-Driven ScienceResearchTarget
実験条件 1:

Human Expert
Knowledge

Experiment

Hypothesis
Building

Hypothesis
Evaluation

Data
実験結果 i:

実験条件 N:

実験結果 N:

Subgraph Mining

Scientific
Discovery
Graph Data

実験結果1:

実験条件 i:

グラフデータの機械学習モデル

Data

Sparse Subgraph Model

Data-Driven Science

データ駆動型科学の定式化
9 表現学習を基盤技術として効果的に探索可能な仮説空間を同定する
 能動学習を基盤技術として仮説空間を探索し科学的発見の自動化を行う

ロボット自律化AIに関するAI技術

谷口
SubPM

ロボット
自律化のAI

課題1: AIによる潜在的構造の同定<Keywords>
POMDPFree energy principle
Disentanglement
Contrastive learning
Deep generative models
Multimodal learning
Integrative probabilistic models
Control as Inference
能動学習・強化学習・模倣学習を基盤技術として状態行動空間を探索し戦略や方策を獲得する

谷口PI

表現学習を基盤技術として効果的にロボット制御可能な潜在空間・構造を同定する

潜在的状態空間（ロボットと対象系のダイナミクスが反映された空間）
専門知識
手技や熟練のコツ

武部PI<World model>
課題2: AIによるマニピュレーション戦略の探索
明示的な構造・戦略知識

タスク戦略実装
記号的プログラムモデルベース開発

岡田PI

遠隔操作ロボット実験
システムインテグレーション

原田PIロボット自律化AIにおける実世界AIの潜在的構造と戦略獲得
世界モデル（表現学習）に基づくモデル予測制御（強化学習・模倣学習・能動学習）

ﾏﾙﾁﾓｰﾀﾞﾙ

画像情報
深度情報
観測𝑜𝑜𝑡𝑡
力覚・触覚情報
自己感覚受容など

VAE（変分ｵｰﾄｴﾝｺｰﾀﾞ）
RSSM（再帰的状態空間ﾓﾃﾞﾙ）
Transformerなど
従来の制御工学における客観的物理量の計測に基づく状態空間構成ではなく、深層学習による教師なし・自己教師付き表現空間構成
2. 潜在空間上での制御則・高次戦略の獲得
3. 実ロボットでの実タスク実現
1.

潜在的状態空間（ロボットと対象系のダイナミクスが反映された空間）<World model>

状態𝑠𝑠𝑡𝑡行動𝑎𝑎𝑡𝑡モデル予測制御=ﾓﾃﾞﾙﾍﾞｰｽ強化/模倣学習例) PlaNetの目的関数

POMDP (部分観測ﾏﾙｺﾌ決定過程)
HAFNER, Danijar, et al. Learning latent dynamics for planning from pixels. In: International Conference on Machine Learning. PMLR, 2019.

圏論AIに関する数理

丸山
SubPM

ネットワーク・画像・言語などが合成される仕方の圏論的普遍文法を探究
丸山PI
谷村PI

圏論的AI

課題1: 圏論的融合AI数理モデル

圏論の本質である合成原理に基づく圏論的AIロボティクスの構築

 NNによる潜在空間表現に圏論的基礎を与える。ヒューリスティックな人工知能研究に潜む数理構造に新しい理論を与え研究を加速 論理・代数と潜在空間表現の間を架橋し，科学発見（ScientificallyExplainable）と構造情報を潜在空間に埋め込む手法の開発

潜在空間からの科学
知識/論理発見・抽出
潜在的数理空間（圏論的合成原理により得られた表現空間）

谷村PI
丸山PI

課題2: サイエンスする知能の数理理論

課題3: 計算機実装のための融合AIモデル

課題1-3のPI融合AI連携の統括＜潜在空間モデルを共通基盤として＞子どものAI：ロボットの自律化

大人のAI：サイエンス探求の自動化

潜在的仮説空間

潜在的状態行動空間（研究分野の知識・経験が反映された仮説空間）

大人AIリーダ（ロボットと対象系のダイナミクスが反映された空間）

子供AIリーダ

竹内PI

谷口PI

サイエンス探求AIロボットプラットフォームのための融合AI

潜在的数理空間（圏論的合成原理により得られた表現空間）

圏論的AI：AI数理の圏論化

圏論AIリーダ

個々のAIはSub-PMが統括し，全体のAI融合連携に関してはAIリーダとして谷口PIが統括する。

丸山PI

AI科学者の長期ビジョン
20202023

AIロボットシステムのプロトタイプ

人による実験

動物応用

植物応用

サイエンス探求自動化のAI
圏論的AI

ロボット自律化のAI

2025

サイエンス探求AIロボット
プラットフォームの構成要素としてのAIロボットシステム
植物応用

圏論的
AI

特定のサイエンス分野への導入担当SubPM新井
SubPM

AIロボットシステム：植物応用

2030

サイエンス探求AIロボットプラットフォーム

動物応用

サイエン探求自動化のAI
ロボット自律化のAI

2050

AIロボット科学者

科学者

サイエンス探求AIロボット

特定のサイエンス分野への応用

様々なサイエンス分野への応用

AIロボットプラットフォーム

マルチスケール・マルチモーダル対応
原田
PM

AIロボットシステム：動物応用
AIロボット
科学者

複雑な操作への対応，科学者との協働
竹内
SubPM

サイエンス探求自動化AI

融合AI

大人が知識と経験から考えて実験するように
谷口
SubPM

ロボット自律化AI
子供が環境とのインタラクションから学ぶように

丸山
SubPM

圏論的AI
AI数理の圏論化

数理・AI

AI科学者の長期ビジョン

数理的同型性による研究開発のシナジー

圏論・数理に基づく基礎理論構築

実験計画から実験実施，発見までを圏論的AIの成果を活用した AIロボットによって一気通貫にロボットの中で階層的に統合されシステムインテグレーション
知見の理論的基礎づけと計画から実施，発見までを自律的研究開発の加速に実施するAIロボットの実現

Information「2050年までに、AIとロボットの共進化により、自ら学習・行動し人と共生するロボットを実現」し「人とAIロボットの創造的共進化によるサイエンス開拓」を実現する．

研究員、研究教員、博士後期課程学生を募集しています

Email: taniguchi@ci.ristumei.ac.jp
Twitter: @tanichu
Facebook: Tadahiro Taniguchi