人工知能が持つ構造とプログラミング原理について

人工知能が持つ構造とプログラミング原理について

三宅　陽一郎三宅陽一郎 @miyayou

2016 年 10 月 IMI コロキウム

https://www.facebook.com/youichiro.miyakehttp://www.slideshare.net/youichiromiyake [email protected]

http://www.imi.kyushu-u.ac.jp/seminars/view/1925

講演要旨• 仮想世界で生きる人工知能は、世界との相対的な関わりにおいて成立しており、エージェント・アーキテクチャを基礎として、世界と知能（身体）の間の円環を為す情報の流れ（インフォメーション・フロー）によって結ばれています。それが単なる情報処理と異なるのは、知能の内部に記憶が蓄積され、また知能自身が構造を持ち、変化（学習）するところにあります。その構造は長い進化の過程で環境との相対的な関係において成立しており、その基本モデルは「環世界」モデルと呼ばれています。人工知能がゲームの中で扱う情報はパラメータ空間として捉えただけでも数十次元に及ぶ膨大な情報量ですが、単に受動的に情報を受け取るだけではなく、貪欲に行動を生成するために情報を収集し行動を形成して行きます。• 情報の流れはまた内部にもあり、それは「内部循環インフォメーション・フロー」と呼ばれ、ロバストな力学系を形成します。つまり知能は情報の流れから見ると、外部からの情報の流れを受けながらも、内部で構造化され開かれた散逸構造を為しています。そして、この構造は記憶構造、精神構造、知能構造、そして身体構造によって定義されています。•

講演要旨• デジタルゲームのキャラクターたちは、そのような人工知能を持ちながら１ /30 秒、或いは 1/60 秒を単位として意思決定を行います、ほぼリアルタイムに情報を環境から吸収し、行動を形成して役割を果たそうとする人工知能エージェントです。そのような時間的な運動を記述するにはプログラミング言語が適していますが、高次の構造と情報の流れから、リニアなメモリと命令のシークエンスに射影して行く必要があり、その過程で本来的な構造が十分にプログラムに表現されるためには、高級プログラミング言語における表現方法を確立する必要があります。ここでは人工知能のソフトウェアの構造を説明し、自意識や無意識の構造といった知能との構造の対応を紹介いたします。

経歴

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）http://www.facebook.com/youichiro.miyake

Works (2006-2016)

AI for Game TitlesBooks

WIRED A.I.• WIRED 　 A.I.+ Wired City

• １２月１日発売• 「人工知能＋街特集」

なぜぼくらには人工知能が必要なのか──『WIRED』 Vol.20 「人工知能＋未来都市」2 大特集・特別保存版刊行に寄せて http://wired.jp/2015/12/01/vol20-editors-letter-ai/

http://wired.jp/2015/12/01/vol20-editors-letter-ai/



「 IT 、都市、ヘルスケア、あらゆる領域で人工知能と人間が共創する未来」• WIRED 　「 INNOVATION INSIGTS 」

http://wired.jp/innovationinsights/post/analytics-cloud/w/cocreation_with_ai



学会誌「人工知能」 Vol.30No.1(2015 年 1 月 )

• 学会誌「人工知能」 Vol.30No.1(2015 年 1 月 )

• 「ディジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在」• http://id.nii.ac.jp/1004/00000517/

• ThinkIT https://thinkit.co.jp/author/10026• AI最前線の現場から【スクウェア・エニックス】

https://thinkit.co.jp/author/10026

https://thinkit.co.jp/author/10026

この３００年の技術の動向

時間

規模

産業革命

情報革命

ネット革命

知能革命

機械化・自動化（オートメーション化）

電子情報化

オンライン化

知能化

第二次産業革命電動化

1750 1860 1960 1990 Now…

現代は「知能化」の時代に入りつつある。

人工知能と社会

ロボット

世代

人口

人工知能

少子高齢化社会ロボットと人工知能で少子高齢化社会を支える

あらすじ第零章　知能とは？第一章　人工知能とは第二章　ゲーム AI の歴史第三章　ゲーム AI概論第四章　環世界第五章　人工知能と環世界第六章　意識の構成第七章　おわりに

今回の要旨　哲学、数理、人工知能、プログラミングをつなぐ

第零章　知能とは？

原始の海＋光＋熱＋稲妻

http://us.123rf.com/400wm/400/400/anterovium/anterovium1102/anterovium110200037/8952668-light-beams-from-ocean-surface-penetrate-underwater-through-deep-blue-sea.jpg

ユーリーミラーの実験

ガスから生命の構成要素であるアミノ酸を合成した。ハロルド・ュ―リーの研究室で、スタンレー・ミラーが実験（ 1953 年）

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB:Miller-Urey_experiment_JP.png

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB:Miller-Urey_experiment_JP.png

極性頭部非極性尾部水と仲良し水と溶けあえない

（参考）永田和宏　「生命の内と外」　（「考える人」（ Vol.45 ））

自己組織化

原始の海で構造化＝外と内の形成

外

内Energy

http://28275116.at.webry.info/201005/article_7.html

http://28275116.at.webry.info/201005/article_7.html

原始の海で構造化＝外と内の形成

外

内Energy

エントロピーの法則

時間

エネルギー

もしエネルギーが流入しなければ、その系のエントロピー（雑然さ）は増大する。

エントロピーの法則

構造のヒステリシス

Energy生物＝エネルギーが高い状態でひっかかっている。なぜ？

構造のヒステリシス

世界外と内の交流

エネルギー E をゲット

アクション・老廃物

極めてメカニカルな次元。

世界外と内の交流＝非平衡系

エネルギー E をゲット

アクション・老廃物


内部構造を持つ。　　（そして内部構造が維持される）

世界外と内の交流＝非平衡系


内部構造を持つ。INPUT

OUTPUT

代謝機能（内部処理）

散逸構造とは？

http://www.jst.go.jp/pr/announce/20090522/

http://www.applc.keio.ac.jp/~asakura/asakura_j/dissipative.html

散逸構造は非平衡系であり、ゆらぎを成長させ、系の自己組織化を促す。

ベナールセルhttps://www.youtube.com/watch?v=UhImCA5DsQ0

http://www.jst.go.jp/pr/announce/20090522/

http://www.applc.keio.ac.jp/~asakura/asakura_j/dissipative.html

https://www.youtube.com/watch?v=UhImCA5DsQ0

世界外と内の交流＝散逸構造


内部構造を持つ。INPUT

OUTPUT

代謝機能

テセウスの船（パラドックス）船の老朽化した部分を、新しい木に入れ替えているうちに、全部を入れ替えてしまった。はたしてこの船は元の船と同一のものであろうか？

http://img02.hamazo.tv/usr/j/a/g/jagr/629.jpg

http://img02.hamazo.tv/usr/j/a/g/jagr/629.jpg

テセウスのパラドックス

物質的構成　＝　循環する

物質によらず不変なもの　構造


物質的構成　＝　循環する

物質によらず不変なもの　構造情報

だから、こう言える。生物は物質的存在であると同時に、情報的存在でもあるのだ。


　　　　　　　物質　　　　　　　

　　　　　　情報

情報

物質

生物は、情報的存在であり、同時に物質的な存在である。物質は情報に存在を与え、情報は物質に構造を与える。

情報と物質情報

物質

生物は、情報的存在であり、同時に物質的な存在である。物質は情報に存在を与え、情報は物質に構造を与える。

「情報と物質」から「精神と身体」へ情報

物質

精神・知性

身体

精神と身体、そして進化情報

物質

精神・知性

身体

進化

世界外と内の交流＝散逸構造

INPUT

OUTPUT

世界物質的循環

物質物理的 INPUT

物理的 OUTPUT

生理的代謝機能

世界情報的循環

情報INPUTINFORMATION

OUTPUTINFORMATION

情報処理＝情報代謝（つまり思考）

物質的存在としての身体がそうであるように、情報的存在として人間は、情報を摂取し、記憶し（＝情報体としての自分を組み換え）、情報をアウトプット・排泄する。

世界情報的・物質的循環

物質

物理的 OUTPUT

代謝機能情報INPUTINFORMATION

OUTPUTINFORMATION

情報処理＝情報代謝（つまり思考）生理的代謝機能物理的 INPUT

世界情報的循環

情報INPUTINFORMATION＝センサー

OUTPUTINFORMATION＝エフェクター

情報処理＝情報代謝（つまり思考）＝意志決定

物質的存在としての身体がそうであるように、情報的存在として人間は、情報を摂取し、記憶し（＝情報体としての自分を組み換え）、情報をアウトプット・排泄する。


物質

精神・知性

身体

人工知能

ハードウェア


物質

精神・知性

身体

人工知能

ハードウェア

知能は生き物の情報的側面である。

エージェント・アーキテクチャ

WORLD

INTELLIGENCE

センサーエフェクター

認識Knowledge

Making

意志決定DecisionMaking

運動MotionMaking

記憶体 Memory

情報体としての知能のカタチ


WORLD

INTELLIGENCE


認識Knowledge

Making


運動MotionMaking

記憶体 Memory


情報の循環＝インフォメーション・フロー　


WORLD

INTELLIGENCE


認識Knowledge

Making


運動MotionMaking

記憶体 Memory


「情報の循環＝インフォメーション・フロー」　は物質の循環の情報版。これによって知性は自己を情報的に自己組織化できる。やはり知性も散逸構造である。

第一章　人工知能とは

自然知能と人工知能

人間＝自然知能機械＝人工知能

ダートマス会議（ 1956 年）• ジョン・マッカーシーのいたダートマス大学で、人工知能をテーマとして初めて開催された会議。• Artificial Intelligence という名称もはじめてここで用いられた。

http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html



ダートマス会議（ 1956 年）




ダートマス会議（ 1956 年）我々は、 1956 年の夏の 2ヶ月間、 10 人の人工知能研究者がニューハンプシャー州ハノーバーのダートマス大学に集まることを提案する。そこで、学習のあらゆる観点や知能の他の機能を正確に説明することで機械がそれらをシミュレートできるようにするための基本的研究を進める。機械が言語を使うことができるようにする方法の探究、機械上での抽象化と概念の形成、今は人間にしか解けない問題を機械で解くこと、機械が自分自身を改善する方法などの探究の試みがなされるだろう。我々は、注意深く選ばれた科学者のグループがひと夏集まれば、それらの問題のうちいくつかで大きな進展が得られると考えている。https://ja.wikipedia.org/wiki/%

E3%83%80%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%9E%E3%82%B9%E4%BC%9A%E8%AD%B0

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%80%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%9E%E3%82%B9%E4%BC%9A%E8%AD%B0



ダートマス会議（ 1956 年）我々は、 1956 年の夏の 2ヶ月間、 10 人の人工知能研究者がニューハンプシャー州ハノーバーのダートマス大学に集まることを提案する。そこで、学習のあらゆる観点や知能の他の機能を正確に説明することで機械がそれらをシミュレートできるようにするための基本的研究を進める。機械が言語を使うことができるようにする方法の探究、機械上での抽象化と概念の形成、今は人間にしか解けない問題を機械で解くこと、機械が自分自身を改善する方法などの探究の試みがなされるだろう。我々は、注意深く選ばれた科学者のグループがひと夏集まれば、それらの問題のうちいくつかで大きな進展が得られると考えている。


人工知能＝人間の知能を機械に写す（移す）。




機械（マシン）


ソフトウェア


ソフトウェア

知能http://www.1999.co.jp/blog/1210192


ソフトウェア

知能

身体

機能

知能

http://www.1999.co.jp/blog/1210192http://ja.wallpapersma.com/wallpaper/_-%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%80%81%E5%A3%81%E7%B4%99%E3%80%81%E3%83%AF%E3%82%A4%E3%83%89%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%81%AE%E3%80%81%E3%83%9E%E3%83%83%E3%82%AF%E3%80%81%E3%83%9A%E3%83%83.html

身体性とインテリジェンス

Gray’s anatomy

脳の中心の部位は身体とつながっている。生理機能を司っている。それを囲うように、辺縁体、大脳がある。

http://square.umin.ac.jp/neuroinf/brain/005.html

http://www.amazon.co.jp/Grays-Anatomy-Anatomical-Clinical-Practice/dp/0443066841

意識 / 無意識の知性

身体の制御につながる感覚を統合する

知性全体人の意識的な部分意識自身には機能がない

環境

身体

意識無意識

意識的な知性

無意識的な知性

表象意識に浮かび上がるイメージ

人間の精神意識

前意識無意識

知能

言語による精神の構造化

外部からの情報

言語化のプロセスシニフィアン/ シニフィエ

言語回路（＝解釈）


前意識無意識


生態学的人工知能※生態＝環境・身体との結びつきを考える

伝統的な人工知能

身体知


前意識無意識


知能解釈

顕在化運動統合

意志

意識の境界面知覚の境界面

２つの見えている世界（知覚世界、作用世界）知覚世界作用世界

機械の精神＝人工知能意識

前意識無意識

知能言語による精神の構造化


言語化のプロセスシンボル /010100000

言語回路（＝プログラム）

人間の精神、機械の精神意識

前意識無意識


意識前意識

無意識


言語・非言語境界面

知覚の境界面

人間の精神、機械の精神意識

前意識無意識


意識前意識

無意識


言語・非言語境界面

知覚の境界面

人工知能は、人間の知能を機械に移したもの。


ソフトウェア

知能

身体

機能

知能

http://www.1999.co.jp/blog/1210192http://ja.wallpapersma.com/wallpaper/_-%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%80%81%E5%A3%81%E7%B4%99%E3%80%81%E3%83%AF%E3%82%A4%E3%83%89%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%81%AE%E3%80%81%E3%83%9E%E3%83%83%E3%82%AF%E3%80%81%E3%83%9A%E3%83%83.html

第一章まとめ• 人工知能は、人間の知能を機械に写したもの。• 人工知能は、人間の知能を機械に写すこと。

第二章　ゲーム AIの歴史

FC 　　　 SFC SS, PS PS2,GC,Xbox 　　 Xbox360, PS3, Wii

DC　　　　　　　　　　　　　　（次世代）Hardware 時間軸20051999

ゲームの進化と人工知能

複雑な世界の複雑なＡＩゲームも世界も、ＡＩの身体と内面もますます複雑になる。

単純な世界のシンプルなＡＩ（スペースインベーダー、タイトー、 1978 年）（アサシンクリード、ゲームロフト、 2007 年）

(例 ) スペースインベーダー (1978)

プレイヤーの動きに関係なく、決められた動きをする（スペースインベーダー、タイトー、 1978 年）

（例）プリンス・オブ・ペルシャ

「プリンス・オブ・ペルシャ」など、スプライトアニメーションを用意する必要がある場合、必然的にこういった制御となる。

（プリンスオブペルシャ、 1989 年）

（例）ゼビウス？

遠藤雅伸氏　あと面白い機能なんですけれど、ゼビウスには非常に簡単な AIが組み込まれています。「プレイヤーがどれくらいの腕か」というのを判断して、出てくる敵が強くなるんです。強いと思った相手には強い敵が出てきて、弱いと思った相手には弱い敵が出てきます。そういったプログラムが組み込まれています。ゲームの難易度というのは「初心者には難しくて、上級者には簡単だ」ということが、ひとつの難易度で (調整を )やっていくと起きてしまうので、その辺を何とか改善したいな、ということでそういったことを始めてみたのですけれど、お陰で割合にあまり上手くない人でも比較的長くプレイできる、うまい人でも最後のほうに行くまで結構ドラマチックに楽しめる、そういった感じになっています。　－　ゼビウスセミナー　－http://spitfire.client.jp/shooting/xevious2.html

ゼビウス　　　（ゼビウス、ナムコ、 1982 年）

レベルナビゲーション AI

メタ AI

キャラクター AI

エージェントを動的に配置レベル状況を監視エージェントに指示ゲームの流れを作る

自律的な判断仲間同士の協調時にチームＡＩとなる

メタ AI, キャラクター AI の為にレベルの認識のためのデータを準備オブジェクト表現を管理ナビゲーション・データの管理パス検索 / 　位置解析

　Support

敵キャラクタ－プレイヤー頭脳として機能

情報獲得

コントロール

現代ゲーム AI の仕組み

http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html

http://www.anne-box.com/

３Ｄゲームの中のＡＩ

Halo（ＨＡＬＯ、バンジー、 2001 年）　デバッグ画面

The Illusion of Intelligence - Bungie.net Downloadshttp://downloads.bungie.net/presentations/gdc02_jaime_griesemer.ppt

http://downloads.bungie.net/presentations/gdc02_jaime_griesemer.ppt



強化学習（例）強化学習（例）格闘ゲームキック

パンチ

波動

R_0 : 報酬＝ダメージ

http://piposozai.blog76.fc2.com/http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html

強化学習（例）格闘ゲーム TaoFeng におけるキャラクター学習

Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge"Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products"http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx

Microsoft Research Playing Machines: Machine Learning Applications in Computer Gameshttp://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/Video Games and Artificial Intelligencehttp://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/

http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx

http://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/

http://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/

http://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/



F.E.A.R. のプランニングシンボルによる連鎖プランニング

ターゲットＡが死んでいる

ターゲットＡが死んでいる

攻撃

武器が装填されている

武器が装填されている

装填する

武器を持っている

武器を持っている

武器を拾う条件なし

プラナー

プランニングJeff Orkins, Three States and a Plan: The AI of FEARhttp://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf

http://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf


計画を立てるＡＩ /計画を変更するＡＩ

Jeff Orkins, Three States and a Plan: The AI of FEARhttp://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf



CORE Layer は、 Physical Laryer 、 Mission Layer のうちで、どの認識を生成するかを決定するコマンドを投げる。

CERA-CRANIUM認識モデル

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

http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf

CERA-CRANIUM認識モデル

http://aigamedev.com/open/article/conscious-bot/



2K Bot PrizeFPS を用いたチューリングテスト

http://aigamedev.com/open/article/conscious-bot/Movie:

AI と人間のプレイヤーが混在しながら戦う。人間と一番間違われた AI が優勝。


http://www.botprize.org/2010.html

http://www.botprize.org/2010.html

第三章　ゲーム AI概論

ゲームとはなにか• インタラクティブなデジタル空間。• もちろん自由に何を作ってもいいが、時代を経て次第に構造化されてきた。• ＡＩもその中で、いくつかの分類されている。

現代ゲームにおけるＡＩの構造• ゲームの中で人工知能が果たす役割というのが明確になってきた。• 主に現代では３つのＡＩの役割がある。（これから増えて行くかもしれない）

　ゲームそのものをコントロールする人工知能。

　キャラクターのブレイン（脳）として機能する人工知能。　パス検索を始め地形・状況など空間的な情報を抽出する人工知能。

メタＡＩキャラクターＡＩ　ナビゲーションＡＩ　

人工知能の２つの軸• 人工知能を考えるときは、その知能が何なのか、を探求するより、どんな問題を解こうとしているか、を考えるとわかりやすい。

空間のスケール

時間のスケール

局所・短時間大局・時間なし

大局・長時間メタＡＩ

キャラクターＡＩ　ナビゲーションＡＩ　

それぞれのＡＩの役割メタＡＩゲーム局面全体の変化を継続的に監視して、動的に、ゲームバランス、ゲームプレイの緊張感、ゲームの面白さをコントロールする。キャラクターＡＩ　キャラクターの立場から、自分の周囲の状況を局所的に認識し、自分の行動を自分の身体に応じて一定時間の中でデザインする。ナビゲーションＡＩ　ゲームステージ全体についての、空間的特長、現在の状況を解析する。

役割を持つＡＩのことを「エージェント」と言う。上記３つはすべて「エージェント」だが、特にゲームでは「キャラクターＡＩ」のことを「エージェント」と言う。

３つのＡＩの連携の例

フィールド

ナビゲーション AI

メタ AI

エージェントAI

状況を監視し、キーとなる役割を適切なタイミングでエージェントに指示する。

自律的な判断。仲間同士の協調

地形を解析する目的に応じた点を見つけ出す目的地までのパスを計算する

Support

エージェントが自律的に戦闘・協調しつつ、ナビゲーション AI が戦術的ポイントを教え、メタ AI は、全体の戦闘の流れを作る。

メタＡＩ

メタＡＩ• 仲間同士で協調して動作させたい

仲間全体を統括管理する AI （メタ AI ）からの指示で行動を切り替える

ナビゲーション AICounter Strike: Path Following (デモ )

The Official Counter-Strike Bot http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/

環境とキャラクター

環境

キャラクター

キャラクターは環境とのインタラクションの中にあります。http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html


環境

キャラクター

Character has interactions with an environment.

インプット

http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html


環境

キャラクター

キャラクターは環境とのインタラクションの中にあります。

入力出力



環境

キャラクターの知能

キャラクターは環境とのインタラクションの中にあります。

入力出力


Intelligence

World

Sensor

Information Flow

Effector

Agent Architecture

Game World（ Environment/Level ）

Five senses

Body

Language

Knowledge Representation

KnowledgeMaking

DecisionMaking

Body

Motion Making

Information Flow

MemoryInternal Cyclic Information Flow

Sensor

Effector

Intelligence

Agent Architecture

知能の世界　　　　　　　

環境世界

認識の形成

記憶

センサー・身体

記憶体

情報処理過程

情報統合


環境世界

認識の形成

記憶

意思の決定


意思決定モジュール意思決定モジュール

意思決定モジュール記憶体

情報処理過程

情報統合


環境世界

認識の形成

記憶

意思の決定

身体制御エフェクター・身体

運動の構成



意思決定モジュール記憶体

情報処理過程運動創出過程

身体部分

情報統合運動統合


環境世界

認識の形成

記憶

意思の決定


運動の構成



意思決定モジュール

対象・現象

情報の流れ（インフォメーション・フロー）

影響を与える影響を受ける

キャラクターＡＩ：意思決定ビヘイビアツリー入門

root

バトル

撤退休憩

攻撃

隠れる

逃走する足止めする

立ち止まる回復する

トラップ

眠る回復薬を飲む

弓を放つ剣を振る森に潜む

穴を掘る

建物に隠れる

攻撃魔法氷系風系プライオリティ

プライオリティ

シークエンスシークエンス

ランダム

プライオリティランダム


ランダム

ビヘイビア（末端ノード）

層

層

選択ルール

選択ルール

root

バトル

撤退休憩

攻撃

隠れる



トラップ



穴を掘る

建物に隠れる




ランダム



ランダム


層

層

選択ルール

選択ルール

この層の中で実行可能なうち、最も優先度の高いノードを実行する

root

バトル

撤退休憩

攻撃

隠れる



トラップ



穴を掘る

建物に隠れる




ランダム



ランダム


層

層

選択ルール

選択ルール

root

バトル

撤退休憩

攻撃

隠れる



トラップ



穴を掘る

建物に隠れる




ランダム



ランダム


層

層

選択ルール

選択ルール

この層の中で実行可能なノードを順番に実行する。

root

バトル

撤退休憩

攻撃

隠れる



トラップ



穴を掘る

建物に隠れる




ランダム



ランダム


層

層

選択ルール

選択ルール

root

バトル

撤退休憩

攻撃

隠れる



トラップ



穴を掘る

建物に隠れる




ランダム



ランダム


層

層

選択ルール

選択ルール

この層の中で実行可能なノードをランダムに一つ実行する。

root

バトル

撤退休憩

攻撃

隠れる



トラップ



穴を掘る

建物に隠れる




ランダム



ランダム


層

層

選択ルール

選択ルール


環境


しかし、何を入力するのだろう？何を出力するのか？　を決めているのは生物自身

入力出力



環境



入力出力


入力となるものを見つける出力先を決める

1. 視覚センサとターゲットサーチ• 視覚センサ

環境





入力出力



タチコマの環世界

第四章　環世界

問い生き物の「視る」とカメラの「視る」はどう違うだろうか？

　　　　　　　　　http://www.free-picture.net/reptiles/lizards/chameleon-wallpapers.jpg.html生物の持つ目は、生物の知能と身体と深く結びついている能動的な眼であり、カメラは使用者の意思に従う受動的な眼である。

http://www.free-picture.net/reptiles/lizards/chameleon-wallpapers.jpg.html

http://www.free-picture.net/reptiles/lizards/chameleon-wallpapers.jpg.html

主体と客体はどう結ばれるか？

客体（対象）関係がないhttp://sozai-free.com/sozai/00992.html


客体（対象）関係がない


関係がある

http://illpop.com/png_insecthtm/aquatic_a02.htm


客体（対象）

関係がある


客体（対象）

関係がある知覚作用

機能環

実行器受容器知覚と作用で客体を“つかんでいる“

客体

作用器官知覚器官

“ 現実”（主観世界）の構成要素ユクスキュル / クリサート　「生物から見た世界」　（岩波文庫）

知覚世界作用世界

機能環

効果器受容器知覚と作用で客体を“つかんでいる“

客体

“ 現実”（主観世界）の構成要素ユクスキュル / クリサート　「生物から見た世界」　（岩波文庫）

知覚世界活動世界

作用器官知覚器官

機能環

効果器受容器

客体

活動神経網知覚神経網

前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」　（みすず書房）


知覚微表担体対象化された機構活動担体

内的世界

環世界のスキーム（機能環）

効果器受容器

客体





内的世界知覚微表（ Merkmal ）＝　客体から送られてくるさまざまな刺激知覚微表担体（ Merkmaltrager ）　　　　　　　　　　　　　＝客体に備わる刺激を発する諸特質活動担体（ Wirkungstrager ）　　　　　　　　　　　　　＝客体の捕捉領域になりうる諸特質


効果器受容器

客体





内的世界受容器＝　一定の刺激を受け取る　　　　　　　　　　　＋　　　　定められた刺激以外のすべての刺激を捨象する（知覚の統一性）　

機能環


効果器受容器

客体




内的世界

機能環

効果器受容器

客体





内的世界機能環＝受容器→知覚神経網→活動神経網→実行来→客体→受容器→…　　（閉じた環）

• こうしてはじめて、すべての動物的行動の基幹に、ひとつの閉じた環が埋め込まれていることがわかってくる。その環は行動において、主体と客体を連結している。（ p.75 ）

ユクスキュル「動物の環境と内的世界」( 原著： 1921, 前野佳彦訳 :2012)

• この環はまず客体上に布置された知覚微表担体から出発する。そこから一つまたはいくつかの刺激が同時に発して、それらが動物の受容器に作用するのである。• するとその刺激は動物の内部において、知覚神経網へと連結され、それがさらに活動神経網へと受け渡される。（ p.75 ）


• 活動神経網は効果器に一定の運動形態を割りふる。それらの運動はふたたび客体上の活動担体に適合する形で実現されるのである。（ p.75 ）


• 客体上の活動担体と知覚微表担体は、客体自身の「対象化された機構」によって連結されている。• このようにして、主体と客体を連結する環が閉じられる。わたしはこれを「機能環」（ Funktionskreis ）と呼ぶことにしたい。（ p.75 ）



効果器受容器

客体





内的世界

問

刺激行動

刺激から行動に至る間には何があるか？

機能環

効果器受容器

客体





内的世界

機能環

効果器

客体





内的世界興奮

受容器（刺激→興奮（記号））

機能環

効果器

客体





内的世界興奮


すべての受容器は、外界の刺激を興奮に変換するという同一の役割を担っている。つまり神経系を伝搬するのは刺激そのものではなく、その代理をするまったく異質の過程なのである。その過程は、もはや環境中の事象とはまったく何の関係もなくなっている。それは、記号として（ als Zeichen ）、環境に刺激が存在し、それが受容器に到達した、という事実を指し示すことができるだけである。このようにして外界の刺激は、ことごとく神経系の記号言語（ eine nervose Zeichensprache ）に翻訳される。 (P.253)

ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 ( 原著： 1921, 前野佳彦訳 :2012)

機能環

効果器

客体





内的世界興奮

興奮


機能環

効果器受容器（刺激→興奮（記号））

客体





内的世界興奮

興奮興奮

運動形態

機能環


客体





内的世界興奮

興奮興奮

運動形態＝特定の筋肉を動かす

機能環


客体





内的世界

興奮（記号）

興奮興奮


中枢神経網

中枢神経網


客体





内的世界

興奮（記号）

興奮興奮


中枢神経網中枢神経網は興奮（記号）を受け取り、その興奮の分別を行い（＝何を知覚しているか）、活動神経網を興奮させる（＝筋肉を動かす）。

中枢神経網


客体





内的世界

興奮（記号）

興奮興奮


中枢神経網興奮という記号に置き換えられた外界からの刺激は、もはや直接、運動神経網 (motorischer Netz) に流入することはない。運動神経網は、すべての興奮を中枢神経内に確立された新しい興奮野（ Erregungswelt ）から間接的に受け取るようになる。 (P.256)


中枢神経網


客体





内的世界

興奮（記号）

興奮興奮


中枢神経網この興奮野が、環境と運動神経系のあいだに割り込んで両者を媒介するのである。筋肉機構のあらゆる活動は、この中枢神経内の興奮野にのみ関係づけられ、したがって機能も、興奮野によってのみ了解されるようになる。動物はもはや天敵が彼に送って来る諸々の刺激から逃走するのではない。まず敵の写像が鏡像世界（ Spiegelwelt ）に構成され、その構成された像から動物は逃げるのである。 (P.256)


対世界


客体





内的世界

興奮（記号）

興奮興奮


中枢神経網高等動物の中枢神経系内に確立された固有の世界を、その動物の「対世界」と呼ぶことにしたい。 (P.256) ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 ( 原著： 1921, 前野佳彦訳 :2012)

対世界


客体





内的世界

興奮（記号）

興奮興奮


中枢神経網

対世界

対世界


客体





内的世界

興奮（記号）

興奮興奮


中枢神経網

対世界

自然が動物を強いて自己に適応させるのではない。まったくその反対に、動物自身が、彼固有のものである自然そのものを（「環境」を）自分の固有の欲求にしたがって形成するのである。 (P.256) ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 ( 原著： 1921, 前野佳彦訳 :2012)環世界

対世界活動神経網知覚神経網

興奮（記号）

対世界

中枢神経網


興奮（記号）

対世界

興奮

興奮

興奮

さまざまな興奮（＝記号）の組み合わせから、事物を分別する。

中枢神経網


興奮（記号）

興奮対世界

興奮

興奮

興奮

運動形態

さまざまな興奮（＝記号）の組み合わせから、事物を分別する。特定の筋肉を動かすように興奮を促す。

中枢神経網


興奮（記号）

興奮対世界

興奮

興奮

興奮

運動形態


中枢神経網対世界がひとたび確立されると、それはすべての受容器に対していちじるしい牽引力を発揮する。それにより、受容器と一般的な神経網とのあいだに確立していた直接的関係はしだいに稀薄となり、それに代わって「対世界」と受容器の神経網が結合されて行くことになる。 (P.258) ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 ( 原著： 1921, 前野佳彦訳 :2012)


興奮（記号）

興奮対世界

興奮

興奮

興奮

運動形態


中枢神経網


興奮（記号）

興奮対世界

興奮

興奮

興奮

運動形態



興奮（記号）

興奮対世界

運動形態

興奮核の平面構造


興奮（記号）

興奮対世界

運動形態


興奮

興奮

興奮


興奮（記号）

興奮対世界

運動形態

図形受容（パターンを認識）


興奮（記号）

興奮対世界

運動形態

図形受容（パターンを認識）色彩受容


興奮（記号）

興奮対世界

運動形態


一塊として認識する（＝対象として認識する）


興奮（記号）

興奮対世界

運動形態



興奮（記号）

興奮対世界

運動形態

図形受容（パターンを認識）色彩受容運動受容


興奮（記号）

興奮

運動形態


対世界

知覚の能動的変化　＝興奮核の数の変化　＝差分による認識

対空間活動神経網知覚神経網

興奮（記号）

興奮対世界

運動形態



興奮（記号）

興奮対空間

運動形態

興奮核の立体構造＝三半規管の発達

対空間活動神経網

知覚神経網興奮（記号）

興奮対空間

運動形態

３次元における対象の需要＝空間における座標をもった対象を認識する




興奮対空間

運動形態

３次元における対象の需要＝空間における座標をもった対象を認識する


興奮状態に入った「興奮核」の集団は、もともと「対世界」の座標系に対しては直接的な関係をもっているから、対象の位置関係を決定する。それに対し「興奮核」の興奮から間接的に影響を受けた図式そのものは、対象の形態を決定する。こうしたモデルにしたがえば、対象はその形態に即しても、また位置関係に即しても、「対世界」中に固定され、登録されることになる。（ P.266) ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 ( 原著： 1921, 前野佳彦訳 :2012)



興奮対空間

運動形態

興奮核の立体構造＝三半規管の発達



興奮対空間

運動形態

３次元運動受容

対世界興奮

興奮

興奮

興奮

興奮

興奮（記号）の集合によって

対世界興奮

興奮

興奮

興奮

興奮

興奮（記号）の集合によって対象が浮かび上がる。


興奮（記号）

興奮対空間

運動形態

プログラムのメモリ空間に似ている。プログラムのメモリ空間もまた、反射ではない運動を作るために、プログラミングにおいて中継点の役割を果たす。

世界無限

こうした諸々の機能環によって、すべての動物の、その固有の環境と緊密に連結される。ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 ( 原著：1921, 前野佳彦訳 :2012)

機能環の種類• 捕食環（ Beutekreis ）• 索敵環（ Feindkreis ）• 生殖環（ Geschlechkreis ）• 媒体環（ Kreis de Mediums ）

世界無限

個々の動物に関する生物学は、そのすべての機能環を渉猟することによって初めて目標に到達したとみなすことができる。（ p.76 ）ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 ( 原著： 1921, 前野佳彦訳 :2012)

世界無限

主体と客体の相互作用の連鎖（ Wirkungsketten ）（ p.76 ）自己完結したメカニズム（ p.78 ）ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 ( 原著： 1921, 前野佳彦訳 :2012)

• すべての動物種は、彼固有の「環境」（ Umwelt ）の中心を占めている。彼は、その「環境」に対して、自律的な主体として登場する。• すべての動物種の「環境」は、「知覚世界」と「活動世界」に二分することができる。この二分された世界は、動物の身体という「内的世界」によって、ふたたびひとつの全体へ統合されている。• すべての動物種の「環境」には、当該の動物種にのみ属する事物しか存在しない。• すべての生物を包括するような、唯一の普遍的かつ絶対的な空間、唯一の普遍的かつ絶対的な時間というものは存在しない。 (P.330)

ユクスキュル「動物の環境と内的世界」( 原著： 1921,前野佳彦訳 :2012)

ユクスキュル「生物から見た世界」( 原著： 1933, 翻訳 :2005)

• 主体が知覚するものはすべてのその知覚世界になり、作用するものはすべてその作用世界になるからである。知覚世界と作用世界が連れだって環世界（ Umwelt ）という一つの完結した全体を作りあげているのだ。（ P.7 ）• 環世界の研究の第一の課題は、動物の環境の中の諸知覚標識からその動物の知覚標識を探り出し、それでその動物の環世界を組み立てることである。（ P.28 ）

ミツバチの環世界現実

環世界ミツバチは、密のある花しか感知しない。

ユクスキュル / クリサート、　「生物から見た世界」　（岩波文庫）

カタツムリの環世界を研究する実験①かたつむりをゴムボールに乗せる。②カタツムリの前に棒を出し入れする。③棒の出し入れの頻度を変化させる。

実験

結果一秒間に１～３回の出し入れの頻度では、カタツムリは棒を渡ろうとしない。４回以上だと棒を渡ろうとする。結論カタツムリにとって、秒間４回以上の棒は、棒が止まって見える。＝カタツムリの環世界の更新頻度は、　　４回以下。（人間は１８回 / 秒程度）


ニワトリの環世界を研究する実験雛の足をくくって、親鳥が怒るかを見る。（上）雛の声が聞こえないように透明ドームをする。（下）見えないように。ついたてだけ

実験

結果（上）　親鳥は無視。（下）　見えないのに助けに行こうとする。

結論ニワトリにとって、雛の姿は重要ではない。その声によって認識しているのが、ニワトリの環世界。（見えていないわけではない）


環世界のイメージ

環世界＝「かたつむりの殻」のように、生物それぞれが持ちつつ、それが世界であり、それ以外の世界へ逸脱できない世界。

第五章　人工知能と環世界

環世界のイメージ

環世界＝「かたつむりの殻」のように、生物それぞれが持ちつつ、それが世界であり、それ以外の世界へ逸脱できない世界。

環境



キャラクターの知能入力出力




環境






キツツキの環世界

https://www.facebook.com/ipnozehumour/

Ｐｈｏｔｏｍｍｏ http://free-photos.gatag.net/2015/03/20/140000.html

環境






カメレオンの環世界

環境



カメレオンの環世界

キツツキの環世界


Ｐｈｏｔｏｍｍｏ http://free-photos.gatag.net/2015/03/20/140000.html

環境



カメレオンの環世界タチコマの環世界

それぞれの生物は自分の環世界を世界から切り取って暮らしている。Ｐｈｏｔｏｍｍｏ http://free-photos.gatag.net/2015/03/20/140000.html

環境




環世界はそれぞれの生物にとって完全（完備）な世界。つまり、それが本当に完全でなくても、その生物には完全と感じられる。

環境




本当はその外の世界とつながっているが、環世界のソトのことを、生物は認識することはない。

環境




そのキャラクターの主観的世界を作る＝環世界を作る。それは、そのキャラクターの知能の基盤を作ること。

知能の世界

環境世界

エフェクター・身体センサー・身体身体部分

生物の持つ環世界

知能の世界

環境世界



知能を構築する根底には「環世界」がある。

知能の世界

環境世界



知能を構築する根底には「環世界」がある。知能は、その上に多層的に構築されて行く。

遅延反応系

INPUT OUTPUT

時間

情報抽象度

反射的に行動

少し場合ごとに対応

抽象的に思考

理論的に考える

言語化のプロセス

反応を遅延させるところに、知性の生じるチャンスがある。　

サブサンプション・アーキテクチャ（ロドニー・ブルックス）

INPUT OUTPUT

時間

情報抽象度

反射的に行動

少し場合ごとに対応

抽象的に思考

理論的に考える

言語化のプロセス= 自意識の構築化

Subsumpution Architecture

運動の実現のプロセス= 身体運動の生成

Subsumption Architecture

INPUT OUTPUT

Time

Abstraction(verbalizing)

Reactive

More Abstract thinking

Theoretical thinking

Abstract thinking

primitive stimulibecomes language

Making a body actionMaking a behavior

Classical : Central domain

All processes of intelligent modulesare executed in sequence.

Subsumption : parallel & layered

All processes of intelligent modulesare executed in parallel.

Rodney Brooks, A robust layered control system for a mobile robotRobotics and Automation, IEEE Journal of (Volume:2 , Issue: 1 ) 1986

Roomba (iRobot)

http://www.irobot.com/en/us/learn/home/roomba.aspx

Roomba has a subsumption architecture.

http://www.irobot.com/en/us/learn/home/roomba.aspx


INPUT OUTPUT

Time

Reactive

RWhen a robot sees an object,It turns around.


INPUT OUTPUT

Time

Reactive

R

When a robot sees an object, andSees a cliff on the side

It stops turning and gets back .


INPUT OUTPUT

Time

Reactive


Abstract thinking

R When a robot hears a sound, It stops anyway by stopping all motions.


INPUT OUTPUT

Time

Reactive



Abstract thinking

RWhen a robot cleans all rooms,It goes to energy station.


INPUT OUTPUT

Time

Abstraction(verbalizing)

Reactive



Abstract thinking

primitive stimulibecomes language

Making a body actionMaking a behavior

Agent Architecture applied subsumption architecture.


Five senses

Body

Language


KnowledgeMaking

DecisionMaking

Body

Motion Making

Information Flow

MemoryInternal Cyclic Information Flow

Sensor

Effector

Intelligence

Agent Architecture


Five senses

Body

Language


KnowledgeMaking

DecisionMaking

Body

Motion Making

Memory

Sensor

Effector

Agent Architecture

Hierarchical Recognition

Synthesis of motions

KnowledgeMaking

DecisionMaking

Motion Making

KnowledgeMaking

DecisionMaking

Motion Making


Five senses

Body

Language


KnowledgeMaking

DecisionMaking

Body

Motion Making

Memory

Sensor

Effector

Agent Architecture

Hierarchical Recognition

Synthesis of motions

KnowledgeMaking

DecisionMaking

Motion Making

KnowledgeMaking

DecisionMaking

Motion Making

Distributed Layered

Architecture＝ Subsumption Architecture

References

http://people.csail.mit.edu/brooks/publications.html



知能の世界

環境世界



知能を構築する根底には「環世界」がある。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

知能

身体の反射レベル

脳の原始的な部分の反射レベル

無意識の反射レベル

意志決定

物理情報

身体感覚情報

抽象知的情報

情報の抽象度

時間進行（流れ）の方向

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

知能




意志決定

物理情報

身体感覚情報

抽象知的情報

情報の抽象度


論理的思考

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

知能




意志決定

物理情報

身体感覚情報

抽象知的情報

情報の抽象度


論理的思考

生態的反射（＝環世界）

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

身体




意志決定

物理情報

身体感覚情報

抽象知的情報

情報の抽象度


構造

構造

構造

身体は知覚対象としても作用対象としても、多層的な表現層を持つ。　　　　　　　　　＝マルチレイヤー構造＝　 (Multi-layered Structure)

構造

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

Abstraction

Time

Decision-Making

Decision-Making

Decision-Making

Multi-LayeredBlackboard

Abstraction

Abstraction

Reduction

Reduction

Reduction

WorldSensor Effector

World Dynamics

Artificial Intelligence

Decision-Making

Decision-Making

物理情報

身体感覚情報

抽象知的情報


Gray’s anatomy

脳の中心の部位は身体とつながっている。生理機能を司っている。それを囲うように、辺縁体、大脳がある。

http://square.umin.ac.jp/neuroinf/brain/005.html

http://www.amazon.co.jp/Grays-Anatomy-Anatomical-Clinical-Practice/dp/0443066841


身体


辺縁系＝脳の原始的な部分

大脳＝脳の新しい部分

大脳皮質＝脳の一番新しい部分

身体


辺縁系＝脳の原始的な部分

大脳皮質＝脳の一番新しい部分

大脳＝脳の新しい部分

身体


世界から湧き起る情報の流れ（噴水）吹き上がり

多層的な解釈の層＝原初的なものから高度なものへ、という順番身体



多層的な解釈の層

構築される意識的な世界

身体




構築される意識的な世界＝受動的な意識

身体


世界から吹き上がり



世界

身体


原初的な解釈の層

ある程度の知能の層

高度な知能の層




高度な知能の層f’

f





世界

身体





世界

認識の多層的な解釈を経て解釈される。

知能を層を経ても世界の関係性はそのまま保存される身体





f





f

知能を層を経ても世界の関係性はそのまま保存される変換によって不変な構造。イメージによる変形。


世界から吹き上がり多層的な解釈の層


世界

身体





世界

行為のスぺクトル

身体





世界

行為のスぺクトル

身体身体もまた抽象化されて知能の中で捉えられている。





f

身体もまた抽象化されて知能の作る世界に取り込まれる身体

身体’

身体’’

身体と知能• 我々は身体的経験として世界を受け取る。• 別な言い方をすれば、あらゆる経験には身体が含まれている。





f

では、アクションをどう捉えるか？身体

身体’

身体’’

Real World

S

(Body)O

(Object)

Action: A

O’

Sense: p

S’

Sense: p’

R Rf

Image of objectImage of body (=self)

Representation

Action: A’

S

(Body)O

(Object)

Action: A

O’

Sense: p

S’Action: A’

Sense: p’

O’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

R R

R Rf’

f

Image of objectImage of body (=self)

Representation

S

(Body)O

(Object)

Action: A

O’

Sense: p

S’Action: A’

Sense: p’

O’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

O’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

R R

R R

R R

f’

f

f’’

S

(Body)O

(Object)

Action: A

O’

Sense: p

S’Action: A’

Sense: p’

O’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

O’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

R R

R R

R R

f’

f

f’’

身体とオブジェクトとの関係性が抽象化されている。

S

(Body)O

(Object)

Action: A

O’

Sense: p

S’Action: A’

Sense: p’

O’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

O’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

R R

R R

R R

f’

f

f’’

Sequence ofSelf

Sequence ofObject

S

(Body)O

(Object)

Action: A

O’

Sense: p

S’Action: A’

Sense: p’

O’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

O’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

R R

R R

R R

f’

f

f’’

Sequence ofSelf

Sequence ofObject

Sequence ofAction

“Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects.

S

(Body)w

(World)

Action: A

w’

Sense: p

S’Action: A’

Sense: p’

w’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

w’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

R R

R R

R R

f’

f

f’’

S

(Body)w

(World)

Action: A

w’

Sense: p

S’Action: A’

Sense: p’

w’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

w’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

R R

R R

R R

f’

f

f’’

Sequence ofSelf

Sequence ofWorld

S

(Body)w

(World)

Action: A

w’

Sense: p

S’Action: A’

Sense: p’

w’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

w’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

R R

R R

R R

f’

f

f’’

身体と世界（環境）との関係性が抽象化されている。

Sequence ofSelf

Sequence ofWorld

Sequence ofAction

S

(Body)w

(World)

Action: A

w’

Sense: p

S’Action: A’

Sense: p’

w’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

w’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

R R

R R

R R

f’

f

f’’

Sequence ofSelf

Sequence ofWorld

Sequence ofAction

“Self” is a sequence of selfs. “World” is a sequence of worlds.

S

(Body)w

(World)

Action: A

w’

Sense: p

S’Action: A’

Sense: p’

w’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

w’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

R R

R R

R R

f’

f

f’’

Sequence ofSelf

Sequence ofWorld

Sequence ofAction


知能は身体、世界、その間の関係（アクション）を多層的に捉えている。多層的な表現の集合がオブジェクトであり、世界であり、アクション。

S

(Body)w

(World)

Action: A

w’

Sense: p

S’Action: A’

Sense: p’

w’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

w’’S’’

Action: A’’

Sense: p’’

R R

R R

R R

f’

f

f’’

Sequence ofSelf

Sequence ofWorld

Sequence ofAction


知能は身体、世界、その間の関係（アクション）を多層的に捉えている。多層的な表現の集合がオブジェクトであり、世界であり、アクション。

世界表現身体表現（自己表現）行動表現

人工知能の二つのプログラムの原理

経験の総体

S(Body)

w(World)


経験の総体

S(Body)

w(World)

キャラクターと環境のインタラクションの中から、主体、客体、行動をビルドアップする　＝　①記号的アプローチ


経験の総体

S(Body)

w(World)

主体、客体、行動が混合した状態を作り出す　＝②（リカレント）ニューラルネットワーク的アプローチ（コネクショニズム）


経験の総体

S(Body)

w(World)

キャラクターと環境のインタラクションの中から、主体、客体、行動をビルドアップする　＝　①記号的アプローチ

S(Body)

O(Object)

Action: A

O’

Sense: p

S’Action: A’

Sense: p’

O’’S’’Action: A’’

Sense: p’’

R

R

R

R

Sequence ofSelf

“Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects.

Vector to moveVector to enter

Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005http://naimadgames.com/publications.html

http://naimadgames.com/publications.html

S(Body)

w(World)

Action: f

w’

Sense: p

S’Action: f’

Sense: p’

w’’S’’Action: f’’

Sense: p’’

R

R

R

R


Killzone 2 Multiplayer BotsRemco Straatman, Tim Verweij, Alex Champandard | Paris Game/AI Conference 2009, Paris, June 2009http://www.guerrilla-games.com/publications.html

http://www.guerrilla-games.com/publications.html

S(Body)

w(World)

Action: f

w’

Sense: p

S’Action: f’

Sense: p’

w’’S’’Action: f’’

Sense: p’’

R

R

R

R


Handling Complexity in the Halo 2 AI, D. Isla, GDC 2005 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005http://naimadgames.com/publications.html

http://naimadgames.com/publications.html

ゲーム世界知識表現

知識表現と作用世界・知覚世界

AI は知識表現を通して世界を見る。それは AI の主観を決定し、作用世界と知覚世界も決定する。

いろいろな知識表現

事実表現（信頼度表現）

意味ネットワーク

敵表現リスト

依存グラフルールベース表現

世界表現

Griesemer,J, "The Illusion of Intelligence: The Integration of AI and Level Design in Halo", 2002 http://downloads.bungie.net/presentations/gdc02_jaime_griesemer.ppt


世界表現（知識表現の一つ）マップ全体に関わる知識表現を世界表現という（ウェイポイント、ナビメッシュを基本とする表現）

World Representation （ WR ）

（例）　８方向の可視距離の各ポイントに埋め込まれたウェイポイント群 (Killzone)

Straatman, R., Beij, A., Sterren, W.V.D., "Killzone's AI : Dynamic Procedural Combat Tactics", 2005 http://www.cgf-ai.com/docs/straatman_remco_killzone_ai.pdf

http://www.cgf-ai.com/docs/straatman_remco_killzone_ai.pdf



知識表現・世界表現知識表現

世界表現

いろいろな世界表現

ナビメッシュ - ウェイポイント階層表現

LOS マップ

戦術マップクラスタリング

敵配位マップテリトリー表現

Tactical Point System

Halo2Killzone

Killzone2Halo Assassin’s Creed

Left 4 Dead

Alex J. Champandard, Remco Straatman, Tim Verweij, "On the AI Strategy for KILLZONE 2's Bots”http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/

Damian Isla,"Building a Better Battle: HALO 3 AI Objectives",http://halo.bungie.net/inside/publications.aspx

Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference , http://www.valvesoftware.com/company/publications.html

http://halo.bungie.net/inside/publications.aspx

http://www.valvesoftware.com/company/publications.html

ネットワーク上のグラフ検索法　ダイクストラ法

M

F

L

BA

Ｓ

O

P

D

C

G

S

V

H

QX

K

N

J

R

T

W

E I

U

Z

Y

Ｇ

54

6 3

7 23

B C

3

G

D E

3

2 24

L

3

35

5J

F

出発点（ S ）を中心に、最も短い経路を形成して行く。 G にたどり着いたら終。

各ノードの評価距離＝出発点からの経路

ネットワーク上のグラフ検索法　 A* 法

M

F

L

BA

Ｓ

O

P

D

C

G

S

V

H

QX

K

N

J

R

T

W

E I

U

Z

Y

Ｇ

54

6 3

7 23

B C

3

3

2 24 35

5

出発点（Ｓ）を中心に、そのノードまでの最も短い経路を形成して行く。G にたどり着いたら終了。

ゴール地点がわかっている場合、現在のノードとゴールとの推定距離（ヒューリスティック距離）を想定して、トータル距離を取り、それが最少のノードを探索して行く

各ノードの評価距離＝出発点からの経路＋ヒューリスティック距離

ヒューリスティック距離(普通ユークリッド距離を取る )

3+14.2 3+13.8

G H

3

5+10.5 6+8.4

パス検索とは現在の地点から指定したポイントへの経路を、リアルタイムで計算して導く技術。

RTS - Pathfinding A*https://www.youtube.com/watch?v=95aHGzzNCY8

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

PhysicalInforma

tion

AbstractInforma

tion

More AbstractInforma

tion

Abstraction

Time

Decision-Making

Decision-Making

Decision-Making


Abstraction

Abstraction

Reduction

Reduction

Reduction

WorldWorld Dynamics


Object

Object image on the lowest layer (Umwelt)

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Decision-Making

Object image on the top

layer

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

Abstraction

Time

Decision-Making

Decision-Making

Decision-Making


Abstraction

Abstraction

Reduction

Reduction

Reduction

WorldWorld Dynamics


Object

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Decision-Making

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物理情報

身体感覚情報

抽象知的情報


経験の総体

S(Body)

w(World)

主体、客体、行動が混合した状態を作り出す　＝②（リカレント）ニューラルネットワーク的アプローチ（コネクショニズム）

谷淳• 1981 年に早稲田大学理工学部機械工学科を卒業。• 千代田化工建設株式会社にてプラント配管設計。• スタンフォード大学、ミシガン大学人工知能（修士号）• ソニーコンピューターサイエンス研究所• 理化学研究所脳科学研究センター　動的認知行動研究チームチームリーダー• KAIST 教授認知ロボットの実験から考える「自己」とは ?～理研の谷淳氏が東京財団「 VCASI 」で講演http://robot.watch.impress.co.jp/docs/news/20091217_336516.html

http://robot.watch.impress.co.jp/docs/news/20091217_336516.html

http://robot.watch.impress.co.jp/docs/news/20091217_336516.html

主体と客体（谷淳）

谷淳、「力学系に基づく構成論的な認知の理解」、 Springer

主体と客体（谷淳）• この図では、まず仮に主体と客体という二項対立の構造を想定してみる。客体環境からボトムアップするセンソリの流れを主体はある構えを持ちトップダウン的に予測し解釈しようとする。両者の相互作用を経て認識が成立し、行為が生成される。谷淳、「力学系に基づく構成論的な認知の理解」、 Springer

心と環境は溶け合っている身体と環境も溶け合っているChaotic

主体と客体（谷淳）• 認識の結果は主体の内部を変化させ、また生成された行為は環境を変化させる。この相互作用を通して、主体から出発したトップダウンの流れと客体から出発したボトムアップの流れは分離不可能になり、もはや主体と客体といった区別は無意味になる。この時に初めて、古典的な認知論で想定されてきた、客体として操作される表象と、それを操作する主体といった構図からも自由になれるのである。• いかにこのような相互作用の場を構築するか、本文では筆者らが行ってきた一連の認知ロボット実験について解説しながら、本問題について議論していく。• 谷淳、「力学系に基づく構成論的な認知の理解」、 Springer

主体と客体（谷淳）

谷淳、「力学系に基づく構成論的な認知の理解」、 Springer

第六章　意識の構成


環境世界

認識の形成

記憶

意思の決定


運動の構成




対象・現象



知能（ S ）とは？

時間

知能（ S ）とは？知能は私自身を知覚している。時間

知能（ S ）とは？知能は私自身を知覚している。これはいかにして可能か？時間

意識について• 自己（＝知能）とは何か？• 自己と自己に対する関係• 我々は我々自身を知覚している。• 自分が自分を知覚している。（自覚）• それはいかにして可能か？• 　自己との接続・自己の回帰（認識）・自己との対決

知能（人間）の特徴• 知能は構造である。

知能（人間）の特徴• 知能は構造である。と同時に、• 知能は構造から逃れようとする運動でもある。　（自分自身から逸脱しようとする）• 知能は時間の中で，このような二重性を持つ。

自己（Ｓ）同一性• 「ＡはＡである。」

Ａ

自己（Ｓ）同一性• 「ＡはＡである。」という時、最初のＡと、二つ目のＡは違う。• Ａは自分を対象化（異化）することによって、はじめてこの言明は可能である。

ＡＡＡ自身対象化されたＡ

自己（Ｓ）同一性• 石は石である。• エッフェル塔はエッフェル塔である。• 東は東である。


自己（Ｓ）同一性• 私は私である• これは何を意味するだろうか？• 我々が自分を対象化・客体化・異化できるのはなぜだろうか？


過去の自己 / 現在の自分 /未来の自分

St=k-1自己（ Self ）


St=k-1St=k

自己（ Self ）


St=k-1St=k

St=k+1同一のものでありながら、変化して行く自己と自己の関係自己（ Self ）


St=k-1St=k

St=k+1

差異を持ちつつ、時間的に遅延して行く。この現象を差延（ diffarance ）という。


St=k-1St=k

St=k+1

自己は差延の作用によって、どんどん自分自身からさえ脱却して行く。であるからこそ、対象化される。

自己（Ｓ）同一性• この差延を内包するが自分である。• 微分的な意味において。テセウスの船の微細版。

ＳＳ’Ａ自身対象化されたＡ

　差異化Differentiate

対象化


St=k-1St=k

St=k+1


この作用は何なのか？デリダは「エクリチュール」（書かれた言説）という。


St=k-1St=k

St=k+1


自己が自己について語ろうとする時に、そこには遅延が生まれる。自分自身を語る、その語りを聴く自分と。


St=k-1St=k

St=k+1差異は自意識を生む。それは自分を見る、自分を聴くことを可能にする。

自己が自己について語ろうとする時に、そこには遅延が生まれる。自分自身を語る、その語りを聴く自分と。

ＡＭ

私対象

• …記号は事物のそのものの代わり、すなわち現前する事物の代わりとなる。…記号は現前者を、当の現前者が不在のところで代理する（再現前させる）。記号は現前者の代わりとなる。われわれが当の事物を、つまり当の現前者、現前的 -存在者を取ったり示したりすることができないとき、現前者がみずからを現前させないとき、わらわれは記号作用を行い、記号の迂回を経由する。わらわれは記号を取ったり与えたりする。われわれは記号をなす。したがって記号とは差延された現前性＝現在性だということになる。• （哲学の余白、法政大学出版局、 P.44 ）

デリダ「哲学の余白」（原著： 1972 年、翻訳： 2007 年、高橋允昭 (翻訳 ), 藤本一勇 (翻訳 ) ）


St=k-1St=k

St=k+1

ロゴス（記号）ロゴス（記号）

ロゴス（記号）私が語る（ロゴス）、を聴くという状況


St=k-1St=k

St=k+1

ロゴス（記号）ロゴス（記号）

ロゴス（記号）私が語る（ロゴス）、を聴くという状況

差延差延

語る語る


St=k-1St=k

St=k+1ロゴス t=k-2

ロゴス t=k-1

ロゴス t=kロゴスは差延する。記号によって今を乗り越える。

語る語る

ＡＭ

私対象

• …生ける現在の＜自己への現前＞を構成するこの純粋な差異は、そこから排除しうると考えられていた一切の不純性を、根源的に再びそこへ導入するのである。行ける現在は、自己との非－同一性と過去把持的痕跡の可能性とから湧出する。生ける現在は、つねにひとつの痕跡である。この痕跡は、自己に内的であるような生をもつといった類の現在の単純性から出発しては、考えられない。生ける現在の自己は、根源的に一つの痕跡である。（声と現象、理想社、 P.159 ）• …現前を根源的な分裂と遅延に同時に服させることによって、現前に亀裂を生じさせると同時に遅らせもする遅延作業

[l’opearation du differer] である。このような差延は、遅延としての differer [延期する ] と差異の積極的な働きとしての differer[ 異なる ] とへの分離以前のところで考えられねばならない。（声と現象、理想社、 P.167 ）

デリダ「声と現象」（原著： 1967 年、翻訳： 1９７０年、高橋允昭訳）

意識を作る＝自身を語る

St=k-1St=k


ロゴス t=k-1

ロゴス t=k

意識を作る＝自らを「語る、表現する、表明する、表現する」ことが必要である

亀裂亀裂

亀裂

語る語る


St=k-1St=k


ロゴス t=k-1

ロゴス t=k

差延によって作り出された差異はもう一度、統合される。しかし、新しい差異が生まれる語る

語る


St=k-1St=k


ロゴス t=k-1

ロゴス t=k

知能は差延、差異、統合、反復のシステムである。


St=k-1St=k


ロゴス t=k-1

ロゴス t=k

知能は差延、差異、統合、反復のシステムである。

逸脱（差異化，差延）

統合（引き戻し）語る

語る


環境世界

認識の形成

記憶

意思の決定


運動の構成




対象・現象




認識の形成

記憶

意思の決定


運動の構成





ロゴス自らを表明し自らに聴かせる


認識の形成

記憶

意思の決定


運動の構成





ロゴス自らを記号で表明し

自らにインフォームする


認識の形成

記憶

意思の決定


運動の構成





ロゴス

記号表明

自らを記号で表明し自らにインフォームする

意識構造インフォーム


環境世界

認識の形成

記憶

あらゆる世界に対する作用


作用の構成


作用作用

作用記憶体

情報処理過程運動創出過程

身体部分

情報統合運動統合

ロゴス自らを表明し自らに聴かせる

記号表明

インフォーム

意識構造

知能は外界と内界を結ぶだけではなく、あらゆる瞬間に自分自身を構造化し創造する。

第七章　おわりに

知能の二つの力• 構造を維持しようとする＝ホメオタシス• 構造から逸脱しようとする可塑性　　＝脱構築・アポトーシス逸脱し、統合しようとする。その運動が反復する。それが知能。

人工知能が持つ構造とプログラミング原理について

三宅　陽一郎三宅陽一郎 @miyayou

https://www.facebook.com/youichiro.miyakehttp://www.slideshare.net/youichiromiyake [email protected]

ご清聴ありがとうございました。

人工知能が持つ構造とプログラミング原理について

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