人工知能に関する断創録

人工知能、認知科学、心理学、ロボティクス、生物学などに興味を持っています。このブログでは人工知能のさまざまな分野について調査したことをまとめています。最近は、機械学習、Deep Learning、Kerasに関する記事が多いです。



インテリジェンス・ダイナミクス2006

インテリジェンス・ダイナミクス2006(2006/02/20)の続き。

聴講してきた。久しぶりに興奮するアイデアに出会った。『多様な経験から生み出されるインテリジェンス・モデル』って講演とQRIOを使ったデモ。

何がすごいかって言うとまったく異なる複数のタスクを1つの共通の基盤で学習できたこと。これは感動した!

まずボール転がし、ベル叩き、迷路遊び、ミニカー遊び、ボール打ち返し、風船キャッチ、風船パンチ、ままごと遊び、木馬、ブロック崩しなどのタスクをQRIOに学習させる。やり方は初期誘導学習(2005/09/21)のようにQRIOを人間が遠隔操作して教示する方法のようだ。

何がすごいかっていうとこれら10以上のタスクをRNN-SOM*1という単一の記憶システムに学習させているところ。タスクごとに学習器を用意していないのだ

各タスクを学習させるとSOM上にダイナミックにタスクの経験が記憶される。そして、ある状況が与えられるとマップ上の該当部分が発火して学習した動作が再生されていた。たとえば、目の前に赤い風船が与えられるとチョップが再生され、ミニカーをおくとミニカー遊びが再生され、ブロックを置くと壊そうとする・・・面白い。論文とか出てたらぜひ読んでみたいな。

その他の講演も期待通り楽しいものでした。ただ茂木さんの話は事前に著書を一通り読んでいたのであんまり目新しいアイデアはなかった。本の方ですでにいっぱいあったけど。成果は書籍にまとまっていくそうです。

関連リンク

脳・身体性・ロボット (インテリジェンス・ダイナミクス)

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*1:RNNはリカレントニューラルネットワーク、SOMは自己組織化マップの略。14×14ノードのSOMなのだが各ノードがそれぞれリカレントニューラルネットワークという複雑なもの