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講義 : ,, etc （伝統的）ロボットと（伝統的）人工知能 は現実の話（物理モデル, 線形近似）（電気と機械） 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()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、ロボットのが重要 実際の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...