予測学習

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講義

• 普通に考えると、感覚から動作へのマップを作ろうと思ってしまう

  • 例: ものを掴むロボットの場合、視界の画像を与えられて、それにどういう運動をするのかという学習をしてしまいがち

• しかし、動作したことによって自分自身の状態・感覚が変わってしまうことも多い（これが本質であることも）

  • 自分が知覚

    知覚

    ...

    1/3/2023

    しているもの全て（環境だけではなく、自分自身の感覚(身体性)含む）を全て予測していく、という考え方が有効 #身体知
    • どういう制御をするとどう動くのか、というのも予測の一部
    • どう動くとどう物体が反応するのか、というのも予測の一部
  • end-to-end、一気に全部やっちゃおう
  • それらをそれぞれ頑張って理論ベースで計算するのも可能だけど、めっちゃ複雑・大変

• どう学習するのか

  • 環境全て（自分自身含む）のシーケンスデータを与える
    • データは人間の操作とかで集める?
  • そのシーケンスデータを学習し、ロボットが次の瞬間の環境を予測できるようにする

• 自己

  自己

  意識のコントロールの効く範囲を特別視する（自分ととらえる）と、「自分」の範囲がすごいfragileなものになるなーと 例えばマウスカーソルは自分のコントロール効くし、絶対に自分の命令に従う人もそうなる ...

  1/3/2023

  の範囲はどこまでか、という哲学的議論とも繋がる
  • 予測学習したロボットは、すごい自己の範囲が狭い物となる
  • 自己は自分の「意思」（＝予測データ）のみ、それ以外は全て非自己（環境）

• 予測学習は、普通の FNN">[ニューラルネットワーク]だときつい?

  • 一コマ前の状態だけから予測するのは大変
  • 例えば往復運動している物体を予測する場合、
    • あるコマが往路なのか復路なのかは分からない
  • なので、RNN

    RNN

    https://www.imagazine.co.jp/再帰型ニューラルネットワークの%E3%80%8C基礎の基礎%E3%80%8D/ ニューラルネットワークが二つの目的を持って最適化される感じかな 出力層は、普通に結果の損失関数を小さくするように訓練されていく ...

    1/3/2023

    が良い（時系列データーを持たせられるので）

• 応用例

  • AutoEncoderによる予測学習

    AutoEncoderによる予測学習

    認知ロボティクスの講義 による 物掴むタスク ある瞬間の、①視界の画像、②音、③ののそれぞれを、で低次元のに変換 それぞれの特徴量をまとめて、のある瞬間の値として扱う そして予測学習にかけると、物掴むタスクができる を使うと、 自然言語をエンコードして、的手法...

    1/3/2023