構造化知能を持つロボットシステムの知覚と自己意識

本年度は,構造化知能に基づくロボットの研究において,生態心理学で議論されている知覚-行為循環の概念に基づく制御アルゴリズムの開発,自己意識に基づく知覚・行動次元の制御アルゴリズムを提案し,さらに,本提案手法の有効性を検討するために,開発した実機移動ロボットを用いて実験を行った.以下,箇条書きで具体的に示す.1.反射行動に基づく意思決定モジュールとして,環境の知覚情報からアクチュエータへの出力に変換するファジィコントローラを開発し,実機移動ロボットを用いた実験を行った。2.知覚-行為循環に基づく手法として,モジュラー型ニューラルネットワークを適用し,個々のニューラルネットワークの予測誤差に基づき,現在,直面している環境に適した行動をとるためのニューラルネットワークを選択し,さらにこの接続関係を学習するアルゴリズムを開発した.ここでは,動的な環境下で行動が知覚-行為循環を通して接続されることを検証し,知識として持っていない移動障害物を回避するルールを学習により獲得することができた。3.提案手法を用いたロボットにおける人とロボットとのコミュニケーションの実験を通して、ロボットと人間が相互に学習することを示した。以上の結果から,今年度は,予測のずれや誤差に基づき,行為システムを制御する手法の有効性を示すとともに,この予測のずれが自己意識の機能的側面である選択的注意等の機能を活性化させる役割を果たす可能性を示した.

本年度は,構造化知能に基づくロボットの研究において,生態心理学で議論されている知覚-行為循環の概念に基づく制御アルゴリズムの開発,自己意識に基づく知覚・行動次元の制御アルゴリズムを提案し,さらに,本提案手法の有効性を検討するために,開発した実機移動ロボットを用いて実験を行った.以下,箇条書きで具体的に示す.1.反射行動に基づく意思決定モジュールとして,環境の知覚情報からアクチュエータへの出力に変換するファジィコントローラを開発し,実機移動ロボットを用いた実験を行った。2.知覚-行為循環に基づく手法として,モジュラー型ニューラルネットワークを適用し,個々のニューラルネットワークの予測誤差に基づき,現在,直面している環境に適した行動をとるためのニューラルネットワークを選択し,さらにこの接続関係を学習するアルゴリズムを開発した.ここでは,動的な環境下で行動が知覚-行為循環を通して接続されることを検証し,知識として持っていない移動障害物を回避するルールを学習により獲得することができた。3.提案手法を用いたロボットにおける人とロボットとのコミュニケーションの実験を通して、ロボットと人間が相互に学習することを示した。以上の結果から,今年度は,予測のずれや誤差に基づき,行為システムを制御する手法の有効性を示すとともに,この予測のずれが自己意識の機能的側面である選択的注意等の機能を活性化させる役割を果たす可能性を示した.