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未踏ソフトウェア創造事業

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平成15年度未踏ユース

公募概要

FAQ

公募結果

平成15年度未踏ソフトウェア創造事業(未踏ユース)

採択プロジェクト概要

１．担当ＰＭ

竹内　郁雄 （電気通信大学　情報工学科　教授）

２．開発者氏名

３．担当プロジェクト管理組織

（株）メディアフロント

４．テーマ名

エンターテイメントロボットのための行動進化ソフトウェアの開発

５．採択金額

3,000,000円

６．テーマ概要

本プロジェクトは、見ていて飽きないエンターテイメントロボットを目指し、エンターテイメントロボットが既 に獲得した行動を変化させて自ら新しい行動を生成するための行動進化ソフトウェアを開発するものである。
人間や動物は、自身の物理的条件・環境における試行によって、あるいは他の個体の行動を観察することによって、 新たな行動を獲得する事ができる。そのためには行動の軌跡を記憶でき、また行動を起こす際には、知覚できる現 在の状態に対して、ステレオタイプに反応するだけではなく、過去の履歴を活用し、次の状態を予測して行動を生 成する事が求められる。さらに、未知の状況（未知のセンサー入力・関節角度等）に対しては、固定的な動作パタ ーンを再生したり停止したりするのでははなく、学習済みの複数の行動パターンを組合せて対応できる事が必要である。
しかし既存のエンターテイメントロボットもしくは自律型ロボットは、新しい事を学習することについての可能性が開かれていない。そのため、 適度な頑健性を持ちながら、可塑性を持った行動学習システムが必要である。感覚的に言えば、猿まねが出来る事と猿まねが少しづつ変化する事が出来れば良い。必要なのは、例示した行動パターン(軌跡)の学習とモジュール化を自律的に行うこと、 そして未知入力に対してモジュールを連動させて適当な出力を得ることである。そのため次のような要件を持った行動学習システムを作る。
・時系列データの軌道を学習し、軌道の一部から続きを予測できること
・軌道間の相関に応じて各軌道の特徴に対応したモジュール化が行われること
・切り出されたモジュール間においても、各モジュールに対応する軌道が同時生起する相関を学習し、 一部データが欠落した場合でも相互に予測を補完し合うこと
これらの要件により、提示された軌道データ（主にロボットのセンサー情報）を真似る事ができ、かつ一部が欠落したりノイズが乗った軌道データが入ってきた場合でも、過去に学習した軌道に基づいてある程度続きの軌道を予測が可能となる。
以上のような認知・行動システムを実装するため、時系列パターンを学習する再帰型の自己組織化マップアルゴリズ ムを開発する。そして、AIBOを駆動するための開発プラットホームであるOPEN-R上において、そのアルゴリズムを用 いた行動学習システムを構築する。AIBOには既存の歩行・ダンスパターンデータを例示してこれを学習させる。そし て過去に例示したことのあるパターンと軌道が一部重なった未知のパターンを次々と入力していき、見ていて飽きな い行動を生成するかどうかを検証する。

７．採択理由

紋切り型にしか育たないロボットから脱皮し，真に多様で，かつ生き物のように適応的に学習進化するロボットができれば， もっと感情移入しやすいペットロボットになる。実にわかりやすい。この提案は実用性へのステップはともかく， いわば破壊による学習という発想が面白いし，技術的な裏付けもしっかりしている。プレゼンを聞いてますますその感を強くした。 当面AIBOに的を絞って開発を進めることになるが，枠組自体はどんなロボットにも使える。 ロボット大国である日本じゃないと出てこない発想かもしれないというところも買いである。