KAKEXUN 「宇宙は数字のロックンロール」第２回講演「知能という宇宙へ」

「宇宙は数字のロックンロール！」 2nd

三宅　陽一郎 @miyayouhttp://www.facebook.com/youichiro.miyake

2014.7.26

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

自己紹介

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)

AI for Game Titles

AI for Books

ご質問http://www.facebook.com/youichiro.miyake

Twitter: @miyayou感想・ご質問はメイル twitter や facebook

まで

ゲームＡＩ千夜一夜http://blogai.igda.jp/

三宅陽一郎論文・講演資料集（４）http://blogai.igda.jp/article/92899318.html

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

http://blogai.igda.jp/

http://blogai.igda.jp/article/92899318.html

「知能という宇宙へ」

三宅　陽一郎2014.7.26

知能と宇宙編イントロダクション

http://static.flickr.com/5051/5525304279_65012a492c_s.jpg

？

世界（宇宙）の果て

人（知能）の内面の果て

http://flopdesign.com/download/Human_S/pages/B50.html



？



宇宙物理学

心理学・精神医学・動物学・哲学・生物学




？



心理学・精神医学・動物学・哲学・生物学


幾ばくかのことはわかっているが

まだまだ謎がいっぱい宇宙物理学

幾ばくかのことはわかっているが

まだまだ謎がいっぱい



？




世界（宇宙）の起源

知能の起源

？



？





知能の起源

？アルキメデスニュートン力学

特殊相対性理論一般相対性理論・量

子力学



？




ベールを剥ぐように解き明かして行く

知能の起源



子力学




？





知能の起源



子力学


自然科学ほど定式化できない。

定説も固定されにくい。

一般理論はない。

分散した知見があるだけ。



？





知能の起源



子力学





分散した知見があるだけ。知能の表面的な機能だけを真似る（＝シミュレーションする）

より深い知能の構造を真似る（＝シミュレーションする）

知能そのものを真似る（＝シミュレーションする）



？





知能の起源



子力学





分散した知見があるだけ。知能の表面的な機能だけを真似る（＝シミュレーションする）

より深い知能の構造を真似る（＝シミュレーションする）

知能そのものを真似る（＝シミュレーションする）

工学的

階層


知能とは第一章

世界

身体と脳Gray’s anatomy

人間の脳は、古い脳の上に、或いは、古い脳の間を縫うように、

新しい脳の部分が発展して来た。体をコントロールする部位や、

動物的衝動は普段、抑圧されている。

世界

知能

世界

知能

世界

知能

ある固有の方法で世界と知能が結びついている

世界

知能＝身体


世界


知能＝身体

実行器受容器知能は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

環世界のスキーム（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

環世界のスキーム（機能環）

環世界とは？生物が主観的に構成している世界＝生物に見えている世界＝我々が知覚している世界

時にイリュージョンなどと呼ばれる。生物はイリュージョンを通じてしか知覚できない。生物はイリュージョンの中で行動するしかない。

ユクスキュル / クリサート　「生物から見た世界」　（岩波文庫）

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。


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）


ヤドカリの環世界を研究する実験

ヤドカリの状態に応じてイソギンチャクの意味が変化する

（上）ヤドのカムフラージュの飾りにしようとする（中）ヤドがないのでヤドにしようとする（下）お腹空いているので食べようとする


参考文献(1) ユクスキュル / クリサート、　「生物から見た世界」　（岩波文庫）(2) 日高敏隆、「動物と人間の世界認識」　（ちくま学芸文庫）(3) 伍賀正典他、“身体性の拡張に関連する進化型自律移動ロボットの特徴解析”、人工知能学会（２００８）　　　　 http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/conf/2008/program/pdf/100394.pdf

http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/conf/2008/program/pdf/100394.pdf

世界知能の一番深い層は、世界と深く結びついている（＝阿頼耶識）世界そのままを映す。

知能＝身体

世界しかし、そのままでは知能は進化しない。自分自身を常に客体化し、より深い内面へと自身を進化させる。

知能＝身体

世界しかし、そのままでは知能は進化しない。自分自身を常に客体化し、より深い内面へと自身を進化させる。

より深い内面

世界より深い内面は環境から身体を通して間接的にしか現実にたどりつかない。

より深い内面

＝環境と間接的

世界より深い内面は自分自身の身体を客体化して、身体を通して世界を知覚することを自覚する。

より深い内面

世界さらに人間は深い内面を形成し、「自己の身体を通して世界を観る自己」つまり自意識へと進化する。


環境に深く馴染んでいる。＝環境の中のオートマシン


環境と身体の関係を認識する


環境と身体の関係を認識する自己を認識する

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

知能の階層構造

身体の反射レベル

身体を司るレベル

意識のレベル

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


人工知能 / 哲学（抽象レイヤー）

心理学 /認知科学（身体システムレイヤー）

医学（物理レイヤー）

人工知能第二章

知能

知能はよくわからない＝知能の運動をモデル化しよう

実際の知能と人工知能

本物の知能人工知能

本物の世界デジタルワールドモデル化のプロセス

知能のモデル化の方針（ポリシー）

ステート（状態）ベース AI

ゴール（目標）ベース AI

ルール（規則）ベース AI

ビヘイビア（振る舞い）ベース AI

知能というものは非常に高度で基本的には「よくわらない」。

　　　　　知能全体を模倣することは現段階では難しい。

　　　　　一つの方向性から知能をモデル化しよう。

知能

シミュレーションベース AI

ユーティリティ（効用）ベース AI

Rule-based AI

State-based AI

Behavior-based AI

Goal-based AI

Utility-based AI

タスク（仕事）ベース AITask-based AI

Simulation-based AI

状態遷移図を用いる

http://ai-depot.com/FiniteStateMachines/FSM-Practical.html


http://ai-depot.com/FiniteStateMachines/FSM-Practical.html

http://gomibako.symphonic-net.com/vote.cgi?genre=act_b&rating=9

ID 0 : IF （敵確認） THEN 　（逆方向）

ID 1 : IF （誰もいない） THEN （ランダムウォーク）ID 2 : IF （フルーツ発見） THEN 　（フルーツゲット）ID 2 : IF （パワー発見）　 THEN 　（パワーゲット）

ID 0 : IF （敵強い） THEN 　（攻撃魔法）

ID 1 : IF （自分弱い） THEN （弱い敵に攻撃）ID 2 : IF （ HP<20 ） THEN 　（ヒール）

ID 2 : IF （パワー発見）　 THEN 　（パワーゲット）


http://www.famitsu.com/k_tai/news/2007/01/16/607,1168926838,65642,0,0.html

http://gomibako.symphonic-net.com/vote.cgi?genre=act_b&rating=9



ビヘイビアツリー

Root

Self-preservation

Engage

Search

Charge

Fight

Guard

Cover

Presearch

Uncover

Guard

Grenade

Investigate

Idle Guard

Retreat Flee

Vehicle fight

Vehicle strafe

MeleeRoot

Engage

Search Uncover


Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://www.naimadgames.com/publications/aiide05/aiide05.ppt

Handling Complexity in the Halo 2 AI, D. Isla, GDC 2005http://www.naimadgames.com/publications/gdc05/gdc05.ppthttp://www.naimadgames.com/publications/gdc05/gdc05.doc

http://www.geocities.jp/raiden118jp/souncom.halo2.htm

http://www.naimadgames.com/publications/aiide05/aiide05.ppt

http://www.naimadgames.com/publications/aiide05/aiide05.ppt

http://www.naimadgames.com/publications/gdc05/gdc05.ppt

http://www.naimadgames.com/publications/gdc05/gdc05.ppt

http://www.naimadgames.com/publications/gdc05/gdc05.doc



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。

Sub

Peer

Meta

MetaPeerSub

[ 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 the possible

behaviors in all of the objects, the behavior that maximizes their current happiness.


Will Wright, AI: A Design Perspective (AIIDE 2005) http://www.aaai.org/Papers/AIIDE/2005/AIIDE05-041.ppt

http://www.aaai.org/Papers/AIIDE/2005/AIIDE05-041.ppt

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


http://www.cs.northwestern.edu/~forbus/c95-gd/lectures/The_Sims_Under_the_Hood_files/frame.htm

Hunger +20Comfort -12Hygiene -30Bladder -75Energy +80Fun +40Social +10Room -60

Mood +18

Toilet

-Urinate (+40 Bladder)-Clean (+30 Room)-Unclog (+40 Room)

Bathtub

-Take Bath(+40 Hygiene) (+30 Comfort)

-Clean (+20 Room)

Mood +26

Mood +20

[ 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。

最適な行動を選択するユーティリティ（効用）ベース AI

Moodの計算のためのウエイト

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

w_ w_

w_ w_

w_ w_

w_ w_

= Mood (-100..+100)

(ウエイト＝ Mood へどれぐらい貢献するか )


効用 (Utility) の計算の仕方

W_Hunger関数

X_Hunger

W_Hunger(-80)

-80 60

W_Hunger(60)


W_Hunger関数

X_Hunger

W_Hunger(-80)

-80 60

W_Hunger(60)

-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)


W_Hunger関数

X_Hunger

W_Hunger(-80)

-80 60

W_Hunger(60)

-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

効用

限界効用逓減の法則

X_Hunger

W_Hunger(-80)

-80 60

W_Hunger(60)

Δ （ -80 → 60 ）＝ W_Hunger(60)*(60) - W_Hunger(-80)*(-80) Δ(60→90 ）＝ W_Hunger(90)*(80) - W_Hunger(90)*(60)

90

W_Hunger(90)

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

効用

ていげん

ビールは一杯目が一番おいしい

知能のモデル化の方針（ポリシー）


ゴール（目標）ベース AI



知能というものは非常に高度で基本的には「よくわらない」。

　　　　　知能全体を模倣することは現段階では難しい。

　　　　　一つの方向性から知能をモデル化しよう。

知能

シミュレーションベース AI


Rule-based AI

State-based AI

Behavior-based AI

Goal-based AI

Utility-based AI

タスク（仕事）ベース AITask-based AI

Simulation-based AI

知能

知能の運動は混沌としていて、複数の軸で表現できるが、どれもすべてではない。

効用

目的

タスク行動

状態

ルール

知能

知能の中心は、まだ人間の知の及ぶところではなく混沌としている。周辺の上辺しかわかっていない。

効用

目的

タスク行動

状態

ルール混沌

時間と空間を超えて第三章

世界

知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか？




世界

知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか？




知能の旅• 世界が地球を産み出す• 地球が生命を産み出す• 生命が知能を産み出す• 知能がより深い知能を産み出す

http://cweb.canon.jp/gallery/archive/kagii-cache/

知能の旅• 世界が地球を産み出す• 地球が生命を産み出す• 生命が知能を産み出す• 知能がより深い知能を産み出す• そして、知能が世界を見つめる

世界自身が己を内側から観測する主体を産み出す

世界知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか？世界から乖離の旅　＝環境に張り付いていた生物からの進化




世界知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか？世界から乖離の旅　＝環境に張り付いていた生物からの進化時間と空間の旅　＝　より長い時間、より大きな空間を支配する




知能を空間と時間から考える時間

空間

微生物

植物

海洋生物

哺乳類

人間


空間

微生物

植物

海洋生物

哺乳類

人間

知能＝時間と空間を支配する力


空間

微生物

植物

海洋生物

哺乳類

人間

時間と空間を支配する＝記憶を認識の向上


空間

微生物

植物

海洋生物

哺乳類

人間


時間＝記憶

空間＝認識









記憶と認識身体運動の獲得


空間

微生物

植物

海洋生物

哺乳類

人間

人間はより高度なところで運動と認識を組み立てる時間＝記憶

空間＝認識

運動の形、認識の形第四章


空間

微生物

植物

海洋生物

哺乳類

人間


時間＝記憶

空間＝認識知能運動と身体運動が近い

知能運動と身体運動が遠い

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

知能の階層構造

身体の反射レベル

身体を司るレベル

意識のレベル

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）の方向知能はどこまで連続か？世界と継続的に相互作用しているのは、本当は身体であって知能ではない。知能は連続でないかもしれない。パルス的に駆動しているだけなのかもしれない。


空間

微生物

植物

海洋生物

哺乳類

人間


時間＝記憶



知能の物理的世界からの影響

物理世界の制限


空間

微生物

植物

海洋生物

哺乳類

人間


時間＝記憶



知能の物理的世界からの影響

物理世界の制限

物理世界の制限を高度な知能も受けてい

る

知能の物理的世界からの影響• 「言葉」に擦り込まれた物理世界　　　　地位が上がる　　　　腕前が上がる　　　　会社に入る　　　　案件が流れる　　　　うまく転がる　　　　痛い人

知能の物理的世界からの影響• 「言葉」に擦り込まれた物理世界　　　　地位が上がる　　　　腕前が上がる　　　　会社に入る　　　　案件が流れる　　　　うまく転がる　　　　痛い人

物理的メタファーが支配している　＝　人間の知能は地球産

地球知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか？地球、さらにその局所に沿った知能の発展。





地球

別の惑星知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか？地球、さらにその局所に沿った知能の発展。






空間

村地域

国家

地球


時間＝記憶



知能の発展の旅。これはどんな旅だろうか？環境には育まれ、環境を越える知能の発展の歴史。

宇宙

• 絶対的な知能はない。• 知能とはすべて環境に対する相対的なものである。• しかしなお知性は環境を超えて、時間と空間に広

がろうとする。• そして、わかりあおうとする。• 知能が自らを相対的なものであると知るとき、　

　　知能をメタ的に捉えることができる。• その時、知能は知能を超えて、　あらゆる知能を捉えることができる。

知能を空間と時間から考える

Science

KAKEXUN 「宇宙は数字のロックンロール」 第２回講演 「知能という宇宙へ」

KAKEXUN 「宇宙は数字のロックンロール」第２回講演「知能という宇宙へ」