ロボットと人工知能

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講義

• 人工知能: ディープラーニング,機械学習, etc
• （伝統的）ロボットと（伝統的）人工知能
  • ロボットは現実の話（物理モデル, 線形近似）（電気と機械）
  • 人工知能は形式世界の話（グラフィカルモデル）（情報と通信）
  • 従来は結構離れた分野だった
• これが、だんだん融合してきている
• 例: 深層学習(コンピュータービジョン)のロボットへの応用
  • 画像(RGB-D)とそのグリップ位置の対応のデータセットがある
    • RGB-Dは、rgbに加えてDepthもある画像
  • それを学習すれば、ロボットが見ているもののグリップ位置がわかる
  • （余談）実験: rgb-dのどの情報が重要?
    • rgbdのそれぞれの情報を抜いたら、rgbの方がdより重要だった（rgbを抜く=白黒にする）
  • ただ、そのデーターセットを使ってみても、実際のロボットで物体を掴むというのはできなかった（！）
  • ただの視界とターゲット位置だけではだめで、ロボットの身体知が重要
    • 実際の身体が環境と関わり合うという部分を捉えなければ、物体を掴めるようにならない #ロボット