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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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人工知能が持つ構造と プログラミング原理について
http://www.imi.kyushu-u.ac.jp/seminars/view/1925

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人工知能が持つ構造と プログラミング原理について

  1. 1. 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.miyake http://www.slideshare.net/youichiromiyake y.m.4160@gmail.com http://www.imi.kyushu-u.ac.jp/seminars/view/1925
  2. 2. 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。 •
  3. 3. 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。
  4. 4. 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
  5. 5. Works (2006-2016) AI for Game Titles Books
  6. 6. 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/
  7. 7. 「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
  8. 8. 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/
  9. 9. • 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】
  10. 10. 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。
  11. 11. 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
  12. 12. 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
  13. 13. 今回の要旨 哲学、数理、人工知能、プログラミングをつなぐ
  14. 14. 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
  15. 15. 第零章 知能とは?
  16. 16. 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
  17. 17. 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
  18. 18. 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))
  19. 19. 自己組織化
  20. 20. 原始の海で構造化=外と内の形成 外 内 Energy
  21. 21. http://28275116.at.webry.info/201005/article_7.html
  22. 22. 原始の海で構造化=外と内の形成 外 内 Energy
  23. 23. 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。
  24. 24. エントロピーの法則
  25. 25. 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
  26. 26. 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。
  27. 27. 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 極めてメカニカルな次元。 内部構造を持つ。 (そして内部構造が維持される)
  28. 28. 世界 外と内の交流=非平衡系 極めてメカニカルな次元。 内部構造を持つ。 INPUT OUTPUT 代謝機能(内部処理)
  29. 29. 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
  30. 30. 世界 外と内の交流=散逸構造 極めてメカニカルな次元。 内部構造を持つ。 INPUT OUTPUT 代謝機能
  31. 31. 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
  32. 32. 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
  33. 33. 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 情報
  34. 34. 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。
  35. 35. テセウスのパラドックス 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。
  36. 36. 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。
  37. 37. 「情報と物質」から「精神と身体」へ 情報 物質 精神・知性 身体
  38. 38. 精神と身体、そして進化 情報 物質 精神・知性 身体 進化
  39. 39. 世界 外と内の交流=散逸構造 INPUT OUTPUT
  40. 40. 世界 物質的循環 物質 物理的INPUT 物理的OUTPUT 生理的代謝機能
  41. 41. 世界 情報的循環 情報INPUT INFORMATION OUTPUT INFORMATION 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。
  42. 42. 世界 情報的・物質的循環 物質 物理的OUTPUT 代謝機能情報INPUT INFORMATION OUTPUT INFORMATION 情報処理=情報代謝 (つまり思考) 生理的代謝機能 物理的INPUT
  43. 43. 世界 情報的循環 情報INPUT INFORMATION =センサー OUTPUT INFORMATION =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。
  44. 44. 精神と身体、そして進化 情報 物質 精神・知性 身体 人工知能 ハードウェア
  45. 45. 精神と身体、そして進化 情報 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。
  46. 46. 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 Decision Making 運動 Motion Making 記憶体 Memory 情報体としての知能のカタチ
  47. 47. 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 Decision Making 運動 Motion Making 記憶体 Memory 情報体としての知能のカタチ 情報の循環=インフォメーション・フロー
  48. 48. 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 Decision Making 運動 Motion Making 記憶体 Memory 情報体としての知能のカタチ 「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。
  49. 49. 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
  50. 50. 第一章 人工知能とは
  51. 51. 自然知能と人工知能 人間 =自然知能 機械 =人工知能
  52. 52. 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
  53. 53. ダートマス会議(1956年) http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html
  54. 54. 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
  55. 55. 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 人工知能=人間の知能を機械に写す(移す)。
  56. 56. 機械(マシン)
  57. 57. 機械(マシン) ソフトウェア
  58. 58. 機械(マシン) ソフトウェア 知能 http://www.1999.co.jp/blog/1210192
  59. 59. 機械(マシン) ソフトウェア 知能 身体 機能 知能 http://www.1999.co.jp/blog/1210192 http://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
  60. 60. 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
  61. 61. 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
  62. 62. 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)
  63. 63. 人間の精神 意識 前意識 無意識 外部からの 情報 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
  64. 64. 人間の精神 意識 前意識 無意識 外部からの 情報 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
  65. 65. 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 外部からの 情報 言語化のプロセス シンボル/010100000 言語回路 (=プログラム)
  66. 66. 人間の精神、機械の精神 意識 前意識 識 外部からの 情報 意識 前意識 無意識 外部からの 情報 言語・非言語境界面 知覚の境界面
  67. 67. 人間の精神、機械の精神 意識 前意識 識 外部からの 情報 意識 前意識 無意識 外部からの 情報 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。
  68. 68. 機械(マシン) ソフトウェア 知能 身体 機能 知能 http://www.1999.co.jp/blog/1210192 http://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
  69. 69. 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。
  70. 70. 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
  71. 71. 第二章 ゲームAIの歴史
  72. 72. 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)
  73. 73. (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)
  74. 74. (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)
  75. 75. (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)
  76. 76. 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/
  77. 77. 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 Downloads http://downloads.bungie.net/presentations/gdc02_jaime_griesemer.ppt
  78. 78. 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
  79. 79. 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 Games http://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/ Video Games and Artificial Intelligence http://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/
  80. 80. 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 FEAR http://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf
  81. 81. 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 FEAR http://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf
  82. 82. 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
  83. 83. CERA-CRANIUM認識モデル http://aigamedev.com/open/article/conscious-bot/
  84. 84. 2K Bot Prize FPS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。
  85. 85. http://www.botprize.org/2010.html
  86. 86. http://www.botprize.org/2010.html
  87. 87. 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
  88. 88. 第三章 ゲームAI概論
  89. 89. 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。
  90. 90. 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
  91. 91. 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
  92. 92. 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。
  93. 93. 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。
  94. 94. メタAI
  95. 95. 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
  96. 96. ナビゲーションAI Counter Strike: Path Following (デモ) The Official Counter-Strike Bot http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/
  97. 97. 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
  98. 98. 環境とキャラクター 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
  99. 99. 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。 入力 出力 http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html
  100. 100. 環境とキャラクター 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 http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html
  101. 101. Intelligence World Senso r Information Flow Effect or Agent Architecture
  102. 102. Game World (Environment/Level) Five senses Body Language Knowledge Representation Knowledge Making Decision Making Body Motion Making Information Flow Memory Internal Cyclic Information Flow Sensor Effector Intelligence Agent Architecture
  103. 103. 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
  104. 104. 知能の世界 環境世界 認識の 形成 記憶 意思の 決定 センサー・ 身体 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
  105. 105. 知能の世界 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 センサー・ 身体 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 運動創出過程 身体部分 情報 統合 運動 統合
  106. 106. 知能の世界 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 センサー・ 身体 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 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
  107. 107. キャラクターAI:意思決定 ビヘイビアツリー入門
  108. 108. 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 プライオリティ 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
  109. 109. 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 プライオリティ 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 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
  110. 110. 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 プライオリティ 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
  111. 111. 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 プライオリティ 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 この層の中で実行可能なノードを 順番に実行する。
  112. 112. 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 プライオリティ 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
  113. 113. 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 プライオリティ 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
  114. 114. 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 プライオリティ 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
  115. 115. 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 プライオリティ 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
  116. 116. 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 プライオリティ 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
  117. 117. 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 プライオリティ 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 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。
  118. 118. 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 プライオリティ 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
  119. 119. 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 プライオリティ 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
  120. 120. 環境とキャラクター 環境 キャラクター の知能 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 http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html
  121. 121. 環境とキャラクター 環境 キャラクター の知能 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 http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html 入力となるもの を見つける 出力先を 決める
  122. 122. 1. 視覚センサとターゲットサーチ • 視覚センサ
  123. 123. 環境 キャラクター の知能 環境とキャラクター キャラクター の知能 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 http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html 入力となるもの を見つける 出力先を 決める タチコマの環世界
  124. 124. 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
  125. 125. 第四章 環世界
  126. 126. 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。
  127. 127. 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
  128. 128. 主体と客体はどう結ばれるか? 客体 (対象) 関係がない
  129. 129. 主体と客体はどう結ばれるか? 関係がある http://illpop.com/png_insecthtm/aquatic_a02.htm
  130. 130. 主体と客体はどう結ばれるか? 客体 (対象) 関係がある
  131. 131. 主体と客体はどう結ばれるか? 客体 (対象) 関係がある 知覚作用
  132. 132. 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
  133. 133. 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
  134. 134. 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界
  135. 135. 環世界のスキーム(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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 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
  136. 136. 環世界のスキーム(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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 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)
  137. 137. 機能環 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) 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界
  138. 138. 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 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)
  139. 139. • 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)
  140. 140. • 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) 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)
  141. 141. • 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) 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)
  142. 142. • 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) 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)
  143. 143. 環世界のスキーム(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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界
  144. 144. 問 刺激行動 刺激から行動に至る間には何があるか?
  145. 145. 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界
  146. 146. 機能環 効果器 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮 受容器(刺激→興奮(記号))
  147. 147. 機能環 効果器 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮 受容器(刺激→興奮(記号)) 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)
  148. 148. 機能環 効果器 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮 興奮 受容器(刺激→興奮(記号))
  149. 149. 機能環 効果器 受容器(刺激→興奮(記号)) 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮 興奮興奮 運動形態
  150. 150. 機能環 効果器 受容器(刺激→興奮(記号)) 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮 興奮興奮 運動形態 =特定の筋肉を動かす
  151. 151. 機能環 効果器 受容器(刺激→興奮(記号)) 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮(記号) 興奮興奮 運動形態 =特定の筋肉を動かす 中枢神経網
  152. 152. 中枢神経網 効果器 受容器(刺激→興奮(記号)) 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮(記号) 興奮興奮 運動形態 =特定の筋肉を動かす 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)。
  153. 153. 中枢神経網 効果器 受容器(刺激→興奮(記号)) 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮(記号) 興奮興奮 運動形態 =特定の筋肉を動かす 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) 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)
  154. 154. 中枢神経網 効果器 受容器(刺激→興奮(記号)) 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮(記号) 興奮興奮 運動形態 =特定の筋肉を動かす 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) 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)
  155. 155. 対世界 効果器 受容器(刺激→興奮(記号)) 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮(記号) 興奮興奮 運動形態 =特定の筋肉を動かす 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)
  156. 156. 対世界 効果器 受容器(刺激→興奮(記号)) 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮(記号) 興奮興奮 運動形態 =特定の筋肉を動かす 中枢神経網 対世界
  157. 157. 対世界 効果器 受容器(刺激→興奮(記号)) 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) 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮(記号) 興奮興奮 運動形態 =特定の筋肉を動かす 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
  158. 158. 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
  159. 159. 対世界 活動神経網 知覚神経網 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
  160. 160. 対世界 活動神経網 知覚神経網 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
  161. 161. 対世界 活動神経網 知覚神経網 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 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)
  162. 162. 対世界 活動神経網 知覚神経網 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
  163. 163. 対世界 活動神経網 知覚神経網 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。
  164. 164. 対世界 活動神経網 知覚神経網 興奮(記号) 興奮 対世界 運動形態 興奮核の平面構造
  165. 165. 対世界 活動神経網 知覚神経網 興奮(記号) 興奮 対世界 運動形態 興奮核の平面構造 興奮 興奮 興奮
  166. 166. 対世界 活動神経網 知覚神経網 興奮(記号) 興奮 対世界 運動形態 図形受容(パターンを認識)
  167. 167. 対世界 活動神経網 知覚神経網 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
  168. 168. 対世界 活動神経網 知覚神経網 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 一塊として認識する (=対象として認識する)
  169. 169. 対世界 活動神経網 知覚神経網 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
  170. 170. 対世界 活動神経網 知覚神経網 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
  171. 171. 対世界 活動神経網 知覚神経網 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
  172. 172. 活動神経網 知覚神経網 興奮(記号) 興奮 運動形態 興奮核の平面構造 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
  173. 173. 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 興奮核の平面構造
  174. 174. 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 興奮核の立体構造 =三半規管の発達
  175. 175. 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 興奮核の立体構造 =三半規管の発達
  176. 176. 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 興奮核の立体構造 =三半規管の発達
  177. 177. 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 一塊として認識する (=対象として認識する)
  178. 178. 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 一塊として認識する (=対象として認識する) 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)
  179. 179. 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 興奮核の立体構造 =三半規管の発達
  180. 180. 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次元運動受容
  181. 181. 対世界 興奮 興奮 興奮 興奮 興奮 興奮(記号)の集合によって
  182. 182. 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。
  183. 183. 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 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。
  184. 184. 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)
  185. 185. 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)
  186. 186. 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)
  187. 187. 機能環の種類 • 捕食環(Beutekreis) • 索敵環(Feindkreis) • 生殖環(Geschlechkreis) • 媒体環(Kreis de Mediums)
  188. 188. 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)
  189. 189. 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)
  190. 190. • 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)
  191. 191. 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)
  192. 192. 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)
  193. 193. 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) ユクスキュル/クリサート、 「生物から見た世界」 (岩波文庫)
  194. 194. 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) ユクスキュル/クリサート、 「生物から見た世界」 (岩波文庫)
  195. 195. 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。
  196. 196. 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
  197. 197. 第五章 人工知能と環世界
  198. 198. 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。
  199. 199. 環境 キャラクター の知能 環境とキャラクター キャラクター の知能入力 出力 http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html 入力となるもの を見つける 出力先を 決める タチコマの環世界
  200. 200. 環境 キャラクター の知能 環境とキャラクター キャラクター の知能入力 出力 http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html 入力となるもの を見つける 出力先を 決める キツツキの環世界 https://www.facebook.com/ipnozehumour/ Photommo http://free-photos.gatag.net/2015/03/20/140000.html
  201. 201. 環境 キャラクター の知能 環境とキャラクター キャラクター の知能入力 出力 http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html 入力となるもの を見つける 出力先を 決める カメレオンの環世界
  202. 202. 環境 環境とキャラクター http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html カメレオンの環世界 キツツキの環世界 タチコマの環世界 Photommo http://free-photos.gatag.net/2015/03/20/140000.html
  203. 203. 環境 環境とキャラクター http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html 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
  204. 204. 環境 環境とキャラクター http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html カメレオンの環世界 タチコマの環世界 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。
  205. 205. 環境 環境とキャラクター http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html カメレオンの環世界 タチコマの環世界 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。
  206. 206. 環境 環境とキャラクター http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html カメレオンの環世界 タチコマの環世界 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。
  207. 207. 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
  208. 208. 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 知能を構築する根底には「環世界」がある。
  209. 209. 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。
  210. 210. 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。
  211. 211. 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
  212. 212. Subsumption Architecture INPUT OUTPUT Time Abstraction (verbalizing) Reactive More Abstract thinking Theoretical thinking Abstract thinking primitive stimuli becomes language Making a body action Making a behavior
  213. 213. Classical : Central domain All processes of intelligent modules are executed in sequence. Subsumption : parallel & layered All processes of intelligent modules are executed in parallel. Rodney Brooks, A robust layered control system for a mobile robot Robotics and Automation, IEEE Journal of (Volume:2 , Issue: 1 ) 1986
  214. 214. Roomba (iRobot) http://www.irobot.com/en/us/learn/home/roomba.aspx Roomba has a subsumption architecture.
  215. 215. Subsumption Architecture INPUT OUTPUT Time Reactive R When a robot sees an object, It turns around.
  216. 216. Subsumption Architecture INPUT OUTPUT Time Reactive R When a robot sees an object, and Sees a cliff on the side It stops turning and gets back .
  217. 217. Subsumption Architecture INPUT OUTPUT Time Reactive More Abstract thinking Abstract thinking R When a robot hears a sound, It stops anyway by stopping all motions.
  218. 218. Subsumption Architecture INPUT OUTPUT Reactive More Abstract thinking Theoretical thinking Abstract thinking R When a robot cleans all rooms, It goes to energy station.
  219. 219. Subsumption Architecture INPUT OUTPUT Time Abstraction (verbalizing) Reactive More Abstract thinking Theoretical thinking Abstract thinking primitive stimuli becomes language Making a body action Making a behavior Agent Architecture applied subsumption architecture.
  220. 220. Game World (Environment/Level) Five senses Body Language Knowledge Representation Knowledge Making Decision Making Body Motion Making Information Flow Memory Internal Cyclic Information Flow Sensor Effector Intelligence Agent Architecture
  221. 221. Game World (Environment/Level) Five senses Body Language Knowledge Representation Knowledge Making Decision Making Body Motion Making Memory Sensor Effector Agent Architecture Hierarchical Recognition Synthesis of motions Knowledge Making Decision Making Motion Making Knowledge Making Decision Making Motion Making
  222. 222. Game World (Environment/Level) Five senses Body Language Knowledge Representation Knowledge Making Decision Making Body Motion Making Memory Sensor Effector Agent Architecture Hierarchical Recognition Synthesis of motions Knowledge Making Decision Making Motion Making Knowledge Making Decision Making Motion Making
  223. 223. Game World (Environment/Level) Five senses Body Language Knowledge Representation Knowledge Making Decision Making Body Motion Making Memory Sensor Effector Agent Architecture Hierarchical Recognition Synthesis of motions Knowledge Making Decision Making Motion Making Knowledge Making Decision Making Motion Making Distributed Layered Architecture = Subsumption Architecture
  224. 224. References http://people.csail.mit.edu/brooks/publications.html
  225. 225. 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 知能を構築する根底には「環世界」がある。
  226. 226. 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
  227. 227. 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 論理的思考
  228. 228. 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 論理的思考 生態的反射 (=環世界)
  229. 229. 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 論理的思考 生態的反射 (=環世界)
  230. 230. 身体 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 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
  231. 231. Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World Sensor Effector World Dynamics Artificial Intelligence Decision-MakingDecision-Making 物理 情報 身体 感覚 情報 抽象 知的 情報
  232. 232. 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
  233. 233. 身体性とインテリジェンス
  234. 234. 身体性とインテリジェンス 身体
  235. 235. 身体性とインテリジェンス 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
  236. 236. 身体性とインテリジェンス 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
  237. 237. 身体性とインテリジェンス 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
  238. 238. 身体性とインテリジェンス 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 構築される意識的な世界 身体
  239. 239. 身体性とインテリジェンス 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 構築される意識的な世界 =受動的な意識 身体
  240. 240. 身体性とインテリジェンス 世界から吹き上がり 多層的な解釈の層 構築される意識的な世界 世界 身体
  241. 241. 身体性とインテリジェンス 原初的な解釈の層 ある程度の知能の層 高度な知能の層
  242. 242. 身体性とインテリジェンス 原初的な解釈の層 ある程度の知能の層 高度な知能の層 f’ f
  243. 243. 身体性とインテリジェンス 世界から吹き上がり 多層的な解釈の層 構築される意識的な世界 世界 身体
  244. 244. 身体性とインテリジェンス 世界から吹き上がり 多層的な解釈の層 構築される意識的な世界 世界 身体
  245. 245. 身体性とインテリジェンス 世界から吹き上がり 多層的な解釈の層 構築される意識的な世界 世界 身体
  246. 246. 身体性とインテリジェンス 世界から吹き上がり 多層的な解釈の層 構築される意識的な世界 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
  247. 247. 身体性とインテリジェンス 原初的な解釈の層 ある程度の知能の層 高度な知能の層 f’ f
  248. 248. 身体性とインテリジェンス 原初的な解釈の層 ある程度の知能の層 高度な知能の層 f’ f
  249. 249. 身体性とインテリジェンス 原初的な解釈の層 ある程度の知能の層 高度な知能の層 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。
  250. 250. 身体性とインテリジェンス 世界から吹き上がり 多層的な解釈の層 構築される意識的な世界 世界 身体
  251. 251. 身体性とインテリジェンス 世界から吹き上がり 多層的な解釈の層 構築される意識的な世界 世界 行為のスぺクトル 身体
  252. 252. 身体性とインテリジェンス 世界から吹き上がり 多層的な解釈の層 構築される意識的な世界 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。
  253. 253. 身体性とインテリジェンス 原初的な解釈の層 ある程度の知能の層 高度な知能の層 f’ 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’’
  254. 254. 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。
  255. 255. 身体性とインテリジェンス 原初的な解釈の層 ある程度の知能の層 高度な知能の層 f’ f では、アクションをどう捉えるか? 身体 身体’ 身体’’
  256. 256. Real World
  257. 257. S (Body) O (Object) Action: A O’ Sense: p S’ Sense: p’ R Rf Image of object Image of body (=self) Representation Action: A’
  258. 258. 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 object Image of body (=self) Representation
  259. 259. 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’’
  260. 260. 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。
  261. 261. 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 of Self Sequence of Object
  262. 262. 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 of Self Sequence of Object Sequence of Action “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects.
  263. 263. 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’’
  264. 264. 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 of Self Sequence of World
  265. 265. 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 of Self Sequence of World Sequence of Action
  266. 266. 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 of Self Sequence of World Sequence of Action “Self” is a sequence of selfs. “World” is a sequence of worlds.
  267. 267. 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 of Self Sequence of World Sequence of Action “Self” is a sequence of selfs. “World” is a sequence of worlds. 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。
  268. 268. 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 of Self Sequence of World Sequence of Action “Self” is a sequence of selfs. “World” is a sequence of worlds. 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
  269. 269. 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)
  270. 270. 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) 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
  271. 271. 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) 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)
  272. 272. 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) 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
  273. 273. 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 of Self “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Vector to move Vector to ent Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
  274. 274. S (Body) w (World) Action: f w’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ w’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “World” is a sequence of worlds. Killzone 2 Multiplayer Bots Remco Straatman, Tim Verweij, Alex Champandard | Paris Game/AI Conference 2009, Paris, June 2009 http://www.guerrilla-games.com/publications.html
  275. 275. S (Body) w (World) Action: f w’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ w’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “World” is a sequence of worlds. 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) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
  276. 276. 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。
  277. 277. 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
  278. 278. 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
  279. 279. 知識表現・世界表現 知識表現 世界表現
  280. 280. 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
  281. 281. ネットワーク上のグラフ検索法 ダイクストラ法 M F L B A S O P D C G S V H Q X 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 3 5 5 J 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
  282. 282. ネットワーク上のグラフ検索法 A*法 M F L B A S O P D C G S V H Q X K N J R T W E I U Z Y G 54 6 3 7 23 B C 3 3 2 24 3 5 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
  283. 283. 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
  284. 284. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
  285. 285. Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer 物理 情報 身体 感覚 情報 抽象 知的 情報
  286. 286. Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer 物理 情報 身体 感覚 情報 抽象 知的 情報
  287. 287. 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) 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)
  288. 288. 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
  289. 289. 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
  290. 290. 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
  291. 291. 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
  292. 292. 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
  293. 293. 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
  294. 294. 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
  295. 295. 第六章 意識の構成
  296. 296. 知能の世界 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 センサー・ 身体 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 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
  297. 297. 知能(S)とは? 時間
  298. 298. 知能(S)とは? 知能は私自身を知覚している。 時間
  299. 299. 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
  300. 300. 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
  301. 301. 知能(人間)の特徴 • 知能は構造である。
  302. 302. 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。
  303. 303. 自己(S)同一性 • 「AはAである。」 A
  304. 304. 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。 A A A自身 対象化されたA
  305. 305. 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。 A A A自身 対象化されたA
  306. 306. 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? A A A自身 対象化されたA
  307. 307. 過去の自己/現在の自分/未来の自分 St=k-1 自己(Self)
  308. 308. 過去の自己/現在の自分/未来の自分 St=k-1 St=k 自己(Self)
  309. 309. 過去の自己/現在の自分/未来の自分 St=k-1 St=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)
  310. 310. 過去の自己/現在の自分/未来の自分 St=k-1 St=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。
  311. 311. 過去の自己/現在の自分/未来の自分 St=k-1 St=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。
  312. 312. 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。 S S’ A自身 対象化されたA 差異化 Differentiate 対象化
  313. 313. 過去の自己/現在の自分/未来の自分 St=k-1 St=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。 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。
  314. 314. 過去の自己/現在の自分/未来の自分 St=k-1 St=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。
  315. 315. 過去の自己/現在の自分/未来の自分 St=k-1 St=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。
  316. 316. 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))
  317. 317. 過去の自己/現在の自分/未来の自分 St=k-1 St=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
  318. 318. 過去の自己/現在の自分/未来の自分 St=k-1 St=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
  319. 319. 過去の自己/現在の自分/未来の自分 St=k-1 St=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
  320. 320. 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)
  321. 321. 意識を作る=自身を語る St=k-1 St=k St=k+1 ロゴス t=k-2 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
  322. 322. 意識を作る=自身を語る St=k-1 St=k St=k+1 ロゴス t=k-2 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
  323. 323. 意識を作る=自身を語る St=k-1 St=k St=k+1 ロゴス t=k-2 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。
  324. 324. 意識を作る=自身を語る St=k-1 St=k St=k+1 ロゴス t=k-2 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
  325. 325. 知能の世界 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 センサー・ 身体 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 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
  326. 326. 知能の世界 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 センサー・ 身体 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 情報の流れ(インフォメーション・フロー) ロゴス 自らを表明し 自らに 聴かせる
  327. 327. 知能の世界 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 センサー・ 身体 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 情報の流れ(インフォメーション・フロー) ロゴス 自らを記号で 表明し 自らに インフォームする
  328. 328. 知能の世界 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 センサー・ 身体 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 情報の流れ(インフォメーション・フロー) 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

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