東京工芸大学『悩む』ＡＩ
三宅 陽一郎http://www.facebook.com/youichiro.miyake
Twitter: @miyayou
y.m.4160@gmail.com

2012.12.7

自己紹介

感謝と自己紹介•

１９７５年生まれ•

自己紹介
2004-2011
AI Programmer (FROM SOFTWARE)
2011-Present Lead AI Researcher (SQUARE ENIX)
2007-Present
2008-Present
2011-Present•

国際ゲーム開発者協会 日本支部 SIG-AI チェア（ IGDA JAPAN SIG-AI)
日本デジタルゲーム学会（DiGRA JAPAN）研究委員
CEDEC （日本ゲームカンファレンス）委員

所属学会

人工知能学会、AAAI, IEEE CIS, ACM, 日本デジタルゲーム学会（DiGRA JAPAN）
情報処理学会 EC研究会 委員→アドバイザー（何もしなかった）
ACM マルティメディア国際学会 委員（何もしなかった）
情報処理学会 AIコンテスト SamurAI Coding 委員 （これから頑張ります）
IEEE WCCI 2014 (Computational Intelligence 国際会議) 委員 （これから頑張ります）
経済産業省 DCEXPO 委員（ちょっと頑張った）学歴？

京都大学（数学）

大阪大学（原子核実験物理）

東京大学（エネルギー工学/人工知能）

高エネルギー加速器研究所（半年ぐらい。修士論文）

Works (2006-2012)
Chrome Hounds (2006)
Demon’s Souls (2009)
PokaPoka Airu Village (2011)
Armored Core V (2012)
AI for Game Titles
Books

知性ってなんだろう？

知性ってなんだろう？
悩むことができる。
そうでなければ、それは自動機械に過ぎない。

悩むってどういうこと？
• 行動しない。
• 頭の中であれこれ考える。
• 行動しながら、本当に行動することを見つける。
• あーでもない、こーでもない、と考えること。

考えるってどういうこと？
• しようとする行動を決め兼ねること。
• それを行動したらどうなるかを考えること。

悩むとは？
知性は頭の中で世界と自分の行動を再現することができる。（イマジネーション？）
なぜ、そんなことができるんだろう？

なぜ、そんなことができるんだろう？
苦しむのは、内面があるから。
内面があるのは、なぜだろう？

なぜ、知性は内側に構造を持つのだろう？

知性はなぜ内側に構造を持つのだろう？
• 内側に構造を持たない知性は存在するだろうか？
• ミジンコはどうか？ ミジンコは心を持つだろうか？
• 心と体ってどう違うのだろうか？

満たされるとは？
• 充足問題： 知性を充たす、とはどういうことだろう？
• 逆に、満たされない、ことってなんだろう？

苦しむとは？
• 体が苦しむのと、心が苦しむのは、どう違うだ
ろうか？
• 人の苦しむことを自分のことのように覚えるのはなぜだろうか？

世界とは• 世界は行動によって見え方が違う。
• 何をもって行動する？ どうすれば満足？
• 人工知能の中心には何があるのか？

ソフトウェア
• 悩むソフトウェア• ソフトウェアは普通悩まない。正解を出す。処理を行う。

『ソフトウェアが悩む』ということを考えてみよう。

悩むＡＩ・迷うＡＩ

世界

世界

世界
知性

知性は世界との相互作用の中で初めて存在する。

世界
知性

相互作用 ＝環境との相互作用・情報相互作用・人と人との関係。

同時に知性は内面を持つ。

世界知性

二つのダイナミクスがある。

世界
知性

そして、二つのダイナミクスは絡み合っている。

知性の中心には何があるだろう？
世界の中心には何があるだろう？

世界
知性

欲望、信念、思考、意識、生理、身体、感情？

知性の中心にあるもの。
• 欲望や信念が知性の中心であると考えること。
（Belief – Desire – Intention モデル）
• 意識が知性の中心であること考えること。
（意識モデル ＝ Consciousness Model）• 生理・身体が知性の中心であること考えること。
（生態学的モデル）• 感情が知性の中心であること考えること。
(感情モデル)

知性はモデルに過ぎないのか？
• 否• しかし、知性の本質は計り難い（わからない）。
• モデルを作って探究するしかない。
• モデルは正しくない。近似に過ぎない。
• 近似に過ぎないモデルを作りながら、本当の知性との差異を意識すること。

人工知能のモデルたち

知性の中心にあるもの。
• 欲望や信念が知性の中心であると考えること。
（Belief – Desire – Intention モデル）
• 意識が知性の中心であること考えること。
（意識モデル ＝ Consciousness Model）• 生理・身体が知性の中心であること考えること。
（生態学的モデル）• 感情が知性の中心であること考えること。
(感情モデル)Belief – Desire – Intention モデル
Desire(Perceptrons)
Opinions(Decision Trees)

Intention
Overall Plan
(Goal, Main Object)
Attack enemy town

Beliefs(Attribute List)

Primitive Action List
Walk towards stone,
Pick it up,
Walk towards house,
Aim at house,
Throw stone at house

Specific Plan
(Goal, Object List)
Throw stone at house

Richard Evans, “Varieties of Learning”, 11.2, AI Programming Wisdom

Black & White （Lionhead,2000）

http://www.youtube.com/watch?v=2t9ULyYGN-s

クリチャーを育てて行くゲーム。
クリーチャーは自律的に行動するが、訓練によって学習させることができる。
http://lionhead.com/black-white/

Belief – Desire – Intention モデル
Low Energy
Desire(Perceptrons)
欲求を決定する

Opinions(Decision Trees)
対象を決定する

Beliefs(Attribute List)

Source =0.2
Weight =0.8
Value =
Source*Weight =0.16

Desire（お腹すいた度）

Tasty Food
Source =0.4
Weight =0.2
Value =
Source*Weight =0.08∑
0.16+0.08+0.14

Threshold（0～1の値に変換）

Unhappiness
Source =0.7
Weight =0.2
Value =
Source*Weight =0.14

それぞれの対象の固有の情報

Richard Evans, “Varieties of Learning”, 11.2, AI Programming Wisdom

hunger
他にも
いろいろな
欲求を計算
HungerCompassion
Attack（戦いたい）
Help

Belief – Desire – Intention モデル
Desire(Perceptrons)

戦いたい？
敵

Opinions(Decision Trees)

味方

+0.9
小さい

+0.4

中

+0.1

-0.2
大きい

-0.3

Beliefs(Attribute List)

Richard Evans, “Varieties of Learning”, 11.2, AI Programming Wisdom

Belief – Desire – Intention モデル
Desire(Perceptrons)
Opinions(Decision Trees)

Intention
Overall Plan
(Goal, Main Object)
Attack enemy town

Beliefs(Attribute List)

何に対して何を行うか決定

詳細な行動

Primitive Action List
Walk towards stone,
Pick it up,
Walk towards house,
Aim at house,
Throw stone at house

Specific Plan
(Goal, Object List)
Throw stone at house

特定の行動を決定

Richard Evans, “Varieties of Learning”, 11.2, AI Programming Wisdom

Belief – Desire – Intention モデル
Desire(Perceptrons)
Opinions(Decision Trees)「何に対して何をするか」悩んでいる。
Intention
Overall Plan
(Goal, Main Object)
Attack enemy town

Beliefs(Attribute List)

何に対して何を行うか決定

詳細な行動

Primitive Action List
Walk towards stone,
Pick it up,
Walk towards house,
Aim at house,
Throw stone at house

Specific Plan
(Goal, Object List)
Throw stone at house

特定の行動を決定

Richard Evans, “Varieties of Learning”, 11.2, AI Programming Wisdom知性の中心にあるもの。
• 欲望や信念が知性の中心であると考えること。
（Belief – Desire – Intention モデル）
• 意識が知性の中心であること考えること。
（意識モデル ＝ Consciousness Model）• 生理・身体が知性の中心であること考えること。
（生態学的モデル）• 感情が知性の中心であること考えること。
(感情モデル)知性の中心にあるもの。
• 欲望や信念が知性の中心であると考えること。
（Belief – Desire – Intention モデル）
• 意識が知性の中心であること考えること。
（意識モデル ＝ Consciousness Model）• 生理・身体が知性の中心であること考えること。
（生態学的モデル）• 感情が知性の中心であること考えること。
(感情モデル)２つの意識の種類
P - Consciousness
Phenomenal
主観的体験、クオリア
A - Consciousness
Access
精神活動に対する意識

Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards Conscious-like Behavior in Computer Game Characters
http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_CIG09.pdf

２つの意識の種類
P - Consciousness
Phenomenal
主観的体験、クオリア
A - Consciousness
Access
精神活動に対する意識

Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards Conscious-like Behavior in Computer Game Characters
http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_CIG09.pdf

意識モデルの作り方(1) ブラックボード・アーキテクチャ(Blackboard Architecture)(2) GWT = Global Workspace Theory(Baar, 1988)(3) MDM = Multiple Draft Model(Dennett, 1991)

Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures". (2010)
http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
39

意識モデルの作り方(1) ブラックボード・アーキテクチャ(Blackboard Architecture)(2) GWT = Global Workspace Theory(Baar, 1988)(3) MDM = Multiple Draft Model(Dennett, 1991)

Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures". (2010)
http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
40(1) ブラックボード・アーキテクチャ(Blackboard Architecture)
KS(=Knowledge Source)

Motivations
Emotions
Attention
Etc.

Bruce Blumberg , Damian Isla, "Blackboard Architectures",
AI Game Programming Wisdom (Charles River Media) , 2002

ArbiterKS

KS
Blackboard

KS

KS

KS

KS

KSは専門的な知識や技術に基づいた操作を黒板に対して行う。
Arbiter(=調停者)がKSたちがどのように（対象、順序、タイミングなど）動作させるかを行う。
41

(1) ブラックボード・アーキテクチャ
KS

KS

KS

KS

KS

KS

ブラックボード・アーキテクチャ

42

意識モデルの作り方(1) ブラックボード・アーキテクチャ(Blackboard Architecture)(2) GWT = Global Workspace Theory(Baar, 1988)(3) MDM = Multiple Draft Model(Dennett, 1991)

３つのアイデアをかけあわせる
Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures". (2010)
http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
43

劇場モデル＝(2)GWT x (3)MDM）
舞台裏とスタッフ
ステージ
スポットライを
浴びる部分

観客
44
Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. “Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures”. (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf

意識モデル＝劇場モデル
コンテキスト生成（舞台裏とスタッフ）

ワークスペース（ステージ）
注意の焦点
Focus of attention（スポットライト）専門
プロセッサー(観客)
45
Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. “Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures”. (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf

意識モデル
コンテキスト生成（舞台裏とスタッフ）
ワークスペース（ステージ）

注意の焦点（スポットライト）専門
プロセッサー(観客)46
Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. “Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures”. (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf

意識モデル
コンテキスト生成（舞台裏とスタッフ）
ワークスペース（ステージ）

ブロードキャスト

注意の焦点（スポットライト）ブロードキャスト

専門
プロセッサー(観客)

47
Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. “Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures”. (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf

意識モデル
コンテキスト生成（舞台裏とスタッフ）
ワークスペース（ステージ）
ブロードキャスト

注意の焦点（スポットライト）ブロードキャスト

専門
プロセッサー(観客)

テンポラリーな連携（Coliation）

48
Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. “Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures”. (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf

【参考】The Awakening of Conscious Bots: Inside the Mind of the 2K BotPrize 2010 Winner
http://aigamedev.com/open/article/conscious-bot/
CERA-CRANIUM Cognitive Architecture
http://www.conscious-robots.com/raul/machine-consciousness/34-machine-consciousness-research/67-cera-cranium.html
Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures".
http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards Conscious-like Behavior in Computer Game Characters
http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_CIG09.pdf

CERA認識モデル

Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards Conscious-like Behavior in Computer Game Characters
http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_CIG09.pdf

単純な認識Single Percept が得た情報からさらにProcessor が解釈した情報を、同じ Workspaceに書き込む

Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards Conscious-like Behavior in Computer Game Characters
http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_CIG09.pdf

CORE Layer の役割

Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards Conscious-like Behavior in Computer Game Characters
http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_CIG09.pdf

CORE Layer の役割「何に対処するべきか」悩んでいる。

Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards Conscious-like Behavior in Computer Game Characters
http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_CIG09.pdf

CORE Layer の役割

Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards Conscious-like Behavior in Computer Game Characters
http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_CIG09.pdf

2K Bot Prize

http://pwrcords.com/2012/03/07/game-of-the-week-march-7-2012-unreal-tournament-2004/

http://homepage1.nifty.com/gc/3dgame/ut/utgame.html

http://www.conscious-robots.com/en/conscious-machines/conscious-robots/conscious-robots-team-wins-the-2k-botprize-2010-competi.html

Movie:

http://aigamedev.com/open/article/conscious-bot/2K Bot Prize

http://www.conscious-robots.com/en/conscious-machines/conscious-robots/conscious-robots-team-wins-the-2k-botprize-2010-competi.html

Movie:

http://aigamedev.com/open/article/conscious-bot/知性の中心にあるもの。
• 欲望や信念が知性の中心であると考えること。
（Belief – Desire – Intention モデル）
• 意識が知性の中心であること考えること。
（意識モデル ＝ Consciousness Model）• 生理・身体が知性の中心であること考えること。
（生態学的モデル）• 感情が知性の中心であること考えること。
(感情モデル)

Sims3 における応用

街全体をソーシャルにシミュレーションして人との関係を楽しむゲーム。
たくさんのＡＩを「人間らしく」制御しなければならない。
http://www.thesims3.com/

自律型ＡＩの作り方

三宅陽一郎、「これからのゲームＡＩの作り方」 （GDC2009報告会）
http://www.digrajapan.org/modules/mydownloads/images/study/20090411.pdf

自律型ＡＩの作り方

知性
（心）

身体

ハングリー度（Ｈ）

If (H(t) > 0.5)
goto GetFood

時間（ｔ）

ハングリー度が０．５を超えたら餌を取りに行く。

Ｈ(t)＝sin(1/24*t)

自律型ＡＩの作り方
知性
（心）

身体
ハングリー度（Ｈ）

If (H(t) > 0.5)
goto GetFood
Else
Sleep

Ｈ(t)＝sin(1/24*t)
時間（ｔ）

１日

食べ物

自律型ＡＩの作り方（個性付け）
お腹の減りにくいＡＩとなる。

知性
（心）

身体
ハングリー度（Ｈ）

If (0.8*H(t) > 0.5)
goto GetFood
Else
Sleep

Ｈ(t)＝sin(1/24*t)
時間（ｔ）

１日

食べ物

自律型ＡＩの作り方
知性
（心）

身体
眠りたい度（Ｈ）

ハングリー度（Ｈ）

If (H(t) > 0.8 && S(t) < 0.1)
goto GetFood
Else If (H(t) < 0.3 && S(t) > 0.7)
goto Sleep
Else
Free_Walk

Ｓ(t)＝sin(1/48*t)

Ｈ(t)＝sin(1/24*t)
時間（ｔ）

１日

＋
１日

食べ物
寝床

自律型ＡＩの作り方(個性づけ)
知性
（心）

身体
眠りたい度（Ｈ）

ハングリー度（Ｈ）

If (0.5*H(t) > 0.8 && S(t) < 0.1)
goto GetFood
Else If (H(t) < 0.3 && 1.5*S(t) > 0.7)
goto Sleep
Else
Free_Walk
お腹の減りにくく、あまり眠らないＡＩとなる。

Ｓ(t)＝sin(1/48*t)

Ｈ(t)＝sin(1/24*t)
時間（ｔ）

１日

＋
１日

食べ物
寝床

自律型ＡＩの作り方
知性（心）

ハングリー度（Ｈ）
If (H(t) > 0.8 && S(t) < 0.1)
goto GetFood
Else If (H(t) < 0.3 && S(t) > 0.7)
goto Sleep
Else If( (1-H(t))*D(t) < 0.9)
Goto Fight
Else
Free_Walk

敵

環境

身体
眠りたい度（Ｈ）

Ｈ(t)＝sin(1/24*t)

危険度（Ｄ）

Ｓ(t)＝sin(1/48*t)

＋
１日

＋
１日

寝床

D(t)＝ 1/敵との距離

１日

食べ物

自律型ＡＩの作り方「どの欲求を優先するか」悩んでいる。
知性（心）

ハングリー度（Ｈ）
If (H(t) > 0.8 && S(t) < 0.1)
goto GetFood
Else If (H(t) < 0.3 && S(t) > 0.7)
goto Sleep
Else If( (1-H(t))*D(t) < 0.9)
Goto Fight
Else
Free_Walk

敵

環境

身体
眠りたい度（Ｈ）

Ｈ(t)＝sin(1/24*t)

危険度（Ｄ）

Ｓ(t)＝sin(1/48*t)

＋
１日

＋
１日

寝床

D(t)＝ 1/敵との距離

１日

食べ物

The Sims のＡＩの原理
Ken Forbus, “Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims” (NorthWerstern大学、講義資料)
http://www.cs.northwestern.edu/%7Eforbus/c95-gd/lectures/The_Sims_Under_the_Hood_files/frame.htm

Richard Evans, Modeling Individual Personalities in The Sims 3, GDC 2010
http://www.gdcvault.com/play/1012450/Modeling-Individual-Personalities-in-The

三宅陽一郎、「Spore におけるゲームＡＩ技術とプロシージャル」 （DiGRA Japan 第１４回 月例研究
http://www.digrajapan.org/modules/mydownloads/images/study/20080704.pdf

The Sims シリーズのＡＩの作り方
Meta

Peer
Sub

Meta
Peer
Sub

[原則] 周囲の対象に対する、あらゆる可能な行動から、
ムード（幸せ） 係数を最大化する行動を選択する。
Sims (not under direct player control) choose what to do by selecting, from all of thepossible behaviors in all of the objects, the behavior that maximizes their current
happiness.

人をダイナミクス（力学系、動的な数値の仕組み ）として動かす。
世界を動かす PeerAI(=キャラクターＡＩ) を構築。

オブジェクトに仕込むデータ構造
Data (Class, Sate)

パラメーターGraphics (sprites, zbuffers)
Animations (skeletal)

グラフィックス
アニメーション

Sound Effects
Code (Edith)-Main (object thread)-External 1-External 2-External 3

サウンド
メインスレッド
いろいろなインタラクションの仕方

Ken Forbus, “Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims” (NorthWerstern大学、講義資料)
http://www.cs.northwestern.edu/%7Eforbus/c95-gd/lectures/The_Sims_Under_the_Hood_files/frame.htm

ＮＰＣに仕込むデータ構造

Ken Forbus, “Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims” (NorthWerstern大学、講義資料)
http://www.cs.northwestern.edu/%7Eforbus/c95-gd/lectures/The_Sims_Under_the_Hood_files/frame.htm

最適な行動を選択する
ToiletMood +26-Urinate (+40 Bladder)-Clean (+30 Room)-Unclog (+40 Room)
Hunger +20
Comfort -12
Hygiene -30
Bladder -75
Energy +80
Fun+40
Social +10
Room -60

Bathtub
Mood +20-Take Bath(+40 Hygiene)(+30 Comfort)-Clean(+20 Room)

Mood +18[原則] 周囲の対象に対する、あらゆる可能な行動から、
Happiness （ここではMood） 係数を最大化する行動を選択する。

Moodの計算のためのウエイト(ウエイト＝Moodへどれぐらい貢献するか)

w_

w_

w_

w_

w_

w_

w_

=

Mood (-100..+100)w_

Mood = W_Hunger(X_Hunger) * X_Hunger + W_Engergy(X_Energy) * X_Energy + …

効用(Utility)の計算の仕方

W_Hunger(-80)

X_Hunger

W_Hunger(60)60-80
W_Hunger関数

効用(Utility)の計算の仕方

W_Hunger(-80)

X_Hunger

W_Hunger(60)60-80
W_Hunger関数-80の時の食事欲求 ＝ W_Hunger(-80)*(-80)
60の時の食事欲求 ＝ W_Hunger(60)*(60)Δ（変化分）＝W_Hunger(60)*(60) - W_Hunger(-80)*(-80)

効用(Utility)の計算の仕方
効用
W_Hunger(-80)

X_Hunger

W_Hunger(60)60-80
W_Hunger関数

効用-80の時の食事欲求 ＝ W_Hunger(-80)*(-80)
60の時の食事欲求 ＝ W_Hunger(60)*(60)Δ（変化分）＝W_Hunger(60)*(60) - W_Hunger(-80)*(-80)

限界効用逓減の法則
ビールは一杯目が一番おいしい
効用
W_Hunger(-80)
W_Hunger(60)

X_Hunger

W_Hunger(90)

60 90
-80
Δ（-80 → 60）＝W_Hunger(60)*(60) - W_Hunger(-80)*(-80)Δ(60→90） ＝W_Hunger(90)*(80) - W_Hunger(90)*(60)Δ（-80 → 60） の方が Δ(60→90） より圧倒的に大きい

ある程度満たされたものを満たすより、
満たされないものをある程度満たす方が大きな満足をもたらす

The Sims 3 では、多くのムードや欲求が準備される。

行動

対象

GDC09 資料 http://www.gdcvault.com/play/1452/(307)-Breaking-the-Cookie-Cutter

物と欲求の相互作用マップ
Richard Evans, Modeling Individual Personalities in The Sims 3, GDC 2010 http://www.gdcvault.com/play/1012450/Modeling-Individual-Personalities-in-The

動機
パラメーター

インタラク
ション

マップから満たしたい動機パラメーターに関係した
インラクションだけをピックアップできるMood を最大化

冷蔵庫が最も総合的にMoodを上昇させるから

Mood を最大化

冷蔵庫へ行きます。

Mood を最大化

お腹が膨れたので、ちょっと退屈だから、女の子と話します。

知能の中心にあるもの

知性の中心には何があるだろう？

世界
知性

欲望、信念、思考、意識、生理、身体、感情？
どう捉えても正しくない。どう捉えても間違いではない。

知性の中心には何があるだろう？

世界
知性

知性の内面の空間、というものがある。

知性の中心には何があるだろう？

世界
知性

そこで生きものは、自分が主観的に生きている世界を
世界と共同して産み出す。

知性の中心には何があるだろう？

世界
知性

つまり、自分は自分であると同時に、世界と自分でもある。

知性の中心には何があるだろう？

世界
知性

知性が世界とのインタラクションとの中で主観的に再構成する（切り取る）世界を環世界（Environment World）という。

知性の中心には何があるだろう？

世界
知性

環世界を支えているのは、世界を自分から再構成する力 ＝ ホメオタシス
世界に対して自分を変化しようとする力 ＝アポトーシス

知性の中心には何があるだろう？

世界
知性

環世界を支えているのは、世界を自分から再構成する力 ＝ ホメオタシス
世界に対して自分を変化しようとする力 ＝アポトーシス

知性の中心には何があるだろう？

世界
知性

知性は世界と内面からの力（生きようとする力）の境界にある。

知性の中心には何があるだろう？

世界
知性

外なる世界と、内なる世界（人間の本能）の境界に、知性はある。

知性の中心には何があるだろう？

世界
知性

知性は内なる世界と外なる世界を調整する役割を持つ。しかし、外なる世界も、内なる世界も、嵐のように猛々しい。

知性の中心には何があるだろう？
世界の本当の正体を生きものは知ることができない。

生きものの真中にある「生きようとする力」（ホメオタシス）は、
自分の中心に認識世界を再構成する（＝環世界）。

世界
環世界は深く世界にコミット（参加）しようとすればするほど、
或いは、世界の変化に対して、不完全であることをさらけだす。

知性

人間には環世界を変化・発展させる力がある（学習）。

世界を自分から再構成する力 ＝ ホメオタシス
世界に対して自分を変化しようとする力 ＝アポトーシス

Intelligent Diversity

知能の多様性生き物を違う目で見てみよう。

http://wannohana.com/brand/pastapapa/pb0910301.php

知性＝内面に抱える生き物の本能と、外なる世界の境界にある。

知性＝内なる世界と外なる世界が知性を定義する。

知性＝内なる世界と外なる世界が違えば、知性はみんな違う！多様！

生き物を違う目で見てみよう。

http://www.123rf.com/photo_8100542_underwater-photo-of-a-hard-coral-reef.html

生き物を違う目で見てみよう。

http://photohito.com/photo/273511/

生き物を違う目で見てみよう。

http://www.gatag.net/04/12/2010/190000.html

生き物を違う目で見てみよう。

http://kinki.env.go.jp/blog/article.php?blog_id=1374

生き物を違う目で見てみよう。

http://project-gaia.net/messages/PG/img/blog/mes016.jpg

生き物を違う。生き物は同じ。

知性＝内なる世界と外なる世界が違えば、知性はみんな違う！多様！

しかし、地球上の生き物の知性は皆、よく似ている（動物学）。

地球上の生物の身体がよく似ているように（違うが同じ）、
地球上の生物の知性もよく似ている。
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生き物を違う。生き物は同じ。

生きものは違う。

生きものは同じ。

知性の差異

知性の共通点
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生き物を違う。生き物は同じ。

たくさんの生き物の知性を観察しましょう。
そして、何が違うか、何が同じかを、発見しましょう。
生きものは違う。
生きものは同じ。
その発見はデジタルゲームの人工知能を作ろうとするときに必ず役に立ちます。
知性の差異
知性の共通点
そして、人生にも。
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Make your AI !
ご静聴ありがとうございました！

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