モデル規範型と行動規範型のロボット

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講義 - （以下の内容は、主に90年代の研究） - モデル規範型 - 問題解決のためのモデルを定義し、センサーで知覚したinputをモデルに投げて、出力を実行する - 人間の理性的な部分をロボットにしたみたいな - 例: ゴミ回収ロボット: センサーでゴミの位置を把握、そこへ向かって移動、回収 - 仕組みは分かりやすい、ただモデルのinput/outputを正確に現実世界と対応させるのはめっちゃ大変 - 例: ロボットアームの運動方程式：関節が増えるとどんどん計算がややこしくなっていく - 設計時 - 人間の思考をモデルに落とし込む - 行動規範型 - ポイント: 環境やロボットに関するモデルがない - 単純(プリミティブ)なメカニズムでも、複雑な環境におかれると知的に見える - 人間の反射的/動物的な部分をロボットにしたみたいな - ex: ごみ集めロボット - センサーと動きが直結しているシンプルな仕組み - 明るいなら前進、みたいな - そういうの条件反射っぽいメカニズムが組み合わさって、ゴミを集められるように - 「ゴミの位置を特定」「そこへ向かう」という明確な機能は作らない - 非常にロバストになる - 設計時 - emergence - 知能は身体(ロボット)と世界とのインタラクションの結果として創発される - 「創発」: 偶然、流動的、etc - 人間の意図をロボットに落とし込む、というのとは違った思想 - こういう二つのタイプが90年代にはあった - 技術発展によって、ロボットと人工知能の融合?へ向かう #ロボット