人工知能（AI）：ロボティクス
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「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
-[[戻る>人工知能（AI）]]
--[[AIの活用例]]
--ロボティクス
--[[AIプロジェクトのマネジメント]]
*目次 [#h56d76fc]
#contents
*概要 [#o48e6b29]
**ロボット [#xfc5fc0e]
-定義（ISO、JIS）：現状は産業ロボットの定義に近い
-構造・機能：自由度、作業領域、可動域、可搬重量、精度
-運動学：順運動学、逆運動学（○）
-ダイナミカルシステム：ロボット・マニュピレーターの運動方...
**ロボティクスの人工知能 [#pb379347]
以下は、研究の対象でない。
-ロボットの脳以外の部分の研究
-物理的な身体を必要としないTVゲーム向けのボット
**モデル規範型と行動規範型 [#x1e1fd18]
***モデル規範型 [#p4af08e6]
-人間が地図とソフトを与える。
-ソフト
--画像・センサー処理
--自己位置推定
--経路計算
--指令値の生成（戻る
***行動規範型 [#rf677d21]
最近の[[機械学習>機械学習（machine learning）]]＆[[深層学...
-例：走光性（光に向かう）＋障害物回避
-比較的単純な行動型＋複雑な環境＝（観測される）知的な行動
-ルンバの例~
優先順に階層型に組み合わせる（設計法は無い、進化的）
--衝突回避（バンパー接触で壁を検知）
--物体接触（光源無しの状態のバンパー接触で検知）
--光源回避（光が閾値以上）
--障害物回避（センサーで障害物を検知）
--光源移動（光が閾値以下）
--徘徊移動
*詳細 [#ob9b31ad]
**深層学習 [#s306b1cb]
***深層学習による動作学習 [#m03f2d66]
-ロボットと人工知能の世界は異なるが、[[深層強化学習>機械...
-エンドツーエンドの学習：[[エンドツーエンドの強化学習 - W...
-Googleのロボット制御：[[深層強化学習>機械学習（machine l...
***深層予測学習の応用例 [#ud5b836f]
-[[ロボット・ビジョン>#kb9530a4]]
-[[エクスペリエンス・ベースド・ロボティクス>#o1cea037]]
-[[コミュニケーション・ロボット>#m45c557e]]
**分野？ [#mfbe3f48]
***ロボット・ビジョン [#kb9530a4]
-センシング（実世界をコンピュータに取り込む）~
＋シーン理解（どの様に処理して実世界に作用するか）
-[[2D / 3Dデータ>画像処理とコンピュータビジョン#fa4c0da5]...
***エクスペリエンス・ベースド・ロボティクス [#o1cea037]
-人間の操作データから近未来を予測する様に学習（≒模倣）~
--[[オートエンコーダー>#db3fefad]]のロボティクス版的な？。
--エンコード・デコート モデルでは異なるデータへの変換が...
視野画像＋関節⾓度の⼊⼒をエンコード・デコートで学習＆予...
-エクスペリエンス・ベースド・ロボティクスの応用例
--柔軟物ハンドリング（タオルを畳む
--粉体 / 流体ハンドリング（...
--全身協調動作
***コミュニケーション・ロボット [#m45c557e]
-AIBO、QRIO
-[[スマートスピーカー>言語処理（AI）#zd35939d]]に近い
-不気味の谷ってーのがある。
-ただ、感情移入を誘発する必要がある。
--色々な環境下で多様な対応をする必要があるっぽい（≠機械的...
--感情の評価が難しい（再現性のある解析、設計指針を得るの...
--記号接地問題には[[深層学習>深層学習（deep learning）]]...
---言語と運動の結合（指示＆視覚 → 行動）行動を指示する。
---運動と言語の結合（行動＆視覚 → 説明）行動の説明をする。
***その他 [#pab08cf9]
-汎用
--自動配送ロボット
--ピッキングロボット
-医療・介護
--認証（[[顔認証>画像処理とコンピュータビジョン（AI）#l54...
--検査補助ロボット（患者の問診、誘導）
--モノ、患者の配送ロボット
--調剤調合ピッキングロボット
--微生物検査のロボット化
*認知発達ロボティクス [#lb46c796]
**導入 [#n740fda0]
-人の知能や脳のメカニズムを理解したい（と言う動機らしい
-相互作用を置き換えて実験
--人：脳・身体・環境
--ロボット：計算モデル・ロボット・環境
***アプローチ [#n45b230f]
-○：構成論的アプローチ ≒ [[行動規範型>#rf677d21]]
-✕：分析的アプローチ ≒ [[モデル規範型>#p4af08e6]]
***研究の流れ [#t475ca56]
-理論の構築（認知神経科学
-具現化（機械学習
-検証（ロボティクス
***関連する分野 [#a3490340]
機械学習的アプローチの分野
-計算論的神経科学（人の知能や脳のメカニズムの理解）
-認知発達ロボティクス
-ロボット学習（ロボットのため知能の実現）
**予測と認知機能 [#bf67c81b]
知覚・行動・学習といった認知機能は予測誤差最小化プロセス...
***予測符号化理論 [#q21b4172]
脳を予測生成器として捉える
-トップダウンに言語・運動などの予測を生成
-ボトムアップに感覚入力を受け取る
-両者の間の差（予測誤差）を算出
***FNNとRNN [#g784cc88]
-FNN（Feedforward Neural Network）~
入力層で受け取ったデータが出力層へ向け、一方通行で処理さ...
-[[RNN>ニューラルネットワーク#sa1d8d21]]（Recurrent Neura...
時間順序などを持つ系列データの入力を扱える再帰型ニューラ...
-RNN with PB
--Recurrent Neural Network with Parametric Bias (RNNPB)
--RNNでは学習で過去の記憶を持つ事が出来る。
--これにPBを追加することで未来の計画を考慮する事が出来る。
--１つのRNNで複数系列（感覚・言語・運動）パターンの学習が...
--このPBベクトルで言語や行動を生成できる。
**学習方法（模倣学習 [#bb07c7f0]
２つの学習（模倣学習）が行われている。
***直接操作 [#ka7e77a8]
[[エクスペリエンス・ベースド・ロボティクス>#o1cea037]]の...
***他者の観察 [#i7b96f6c]
-行動の違いを表現するPBと視点の違いを表現するPBを分けてRN...
-すると、自己行動と他者行動が同じであると認識可能になる（...
**言語・コミュニケーション [#t1ee4838]
***統合学習 [#ce0dd2cf]
-[[コミュニケーション・ロボット>#m45c557e]]の所の話。
-言語と運動の統合学習（記号接地問題）には深層学習が使える。
--言語RNNPB、行動RNNPBの2つを用意する。
--双方のRNNPBが互いに近づくように拘束
--言語RNNPBでPBを生成し行動RNNPBにPBを渡す（指示されたと...
--部分的な文章例で未学習文の指示にも対応する汎化学習を実...
***二台ロボット間インタラクション [#qf292d30]
予測符号化理論によるRNNPBを二台のロボット実装
-ロボットは感覚・%%言語・%%運動パターンを学習
-ロボットは互いに協調の形成が実現可能か？
--PB切り替え
--新しい協調の形成
--協調の崩壊（→ 最初に戻る
***人とロボットの模倣インタラクション [#w715670a]
-インタラクションを通じて人の認知特性を抽出する事を目指す。
-ロボットは感覚・%%言語・%%運動パターンを学習
-人はロボットが事前に学習した運動パターンを探し出す。
-自閉症の人は模倣が苦手とか、そう言う話になるらしい（ミラ...
**深層学習の応用例 [#ec602ae4]
***[[オートエンコーダー>深層学習（deep learning）#q7a4767...
[[模倣学習（直接操作）>#ka7e77a8]]（エクスペリエンス・ベ...
***[[RNN Enc-Dec、Seq2Seq>RNN Encoder-Decoder（Sequence-t...
[[RNN Encoder-Decoder（Sequence-to-Sequence）]]モデルで、~
日本語英語変換などが可能だが、これをロボティクスに応用す...
-[[模倣学習（他者の観察）>#i7b96f6c]]~
視覚 → 行動
-[[統合学習>#ce0dd2cf]]~
音声＋視覚＋関節⾓度 → 行動
終了行:
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
-[[戻る>人工知能（AI）]]
--[[AIの活用例]]
--ロボティクス
--[[AIプロジェクトのマネジメント]]
*目次 [#h56d76fc]
#contents
*概要 [#o48e6b29]
**ロボット [#xfc5fc0e]
-定義（ISO、JIS）：現状は産業ロボットの定義に近い
-構造・機能：自由度、作業領域、可動域、可搬重量、精度
-運動学：順運動学、逆運動学（○）
-ダイナミカルシステム：ロボット・マニュピレーターの運動方...
**ロボティクスの人工知能 [#pb379347]
以下は、研究の対象でない。
-ロボットの脳以外の部分の研究
-物理的な身体を必要としないTVゲーム向けのボット
**モデル規範型と行動規範型 [#x1e1fd18]
***モデル規範型 [#p4af08e6]
-人間が地図とソフトを与える。
-ソフト
--画像・センサー処理
--自己位置推定
--経路計算
--指令値の生成（戻る
***行動規範型 [#rf677d21]
最近の[[機械学習>機械学習（machine learning）]]＆[[深層学...
-例：走光性（光に向かう）＋障害物回避
-比較的単純な行動型＋複雑な環境＝（観測される）知的な行動
-ルンバの例~
優先順に階層型に組み合わせる（設計法は無い、進化的）
--衝突回避（バンパー接触で壁を検知）
--物体接触（光源無しの状態のバンパー接触で検知）
--光源回避（光が閾値以上）
--障害物回避（センサーで障害物を検知）
--光源移動（光が閾値以下）
--徘徊移動
*詳細 [#ob9b31ad]
**深層学習 [#s306b1cb]
***深層学習による動作学習 [#m03f2d66]
-ロボットと人工知能の世界は異なるが、[[深層強化学習>機械...
-エンドツーエンドの学習：[[エンドツーエンドの強化学習 - W...
-Googleのロボット制御：[[深層強化学習>機械学習（machine l...
***深層予測学習の応用例 [#ud5b836f]
-[[ロボット・ビジョン>#kb9530a4]]
-[[エクスペリエンス・ベースド・ロボティクス>#o1cea037]]
-[[コミュニケーション・ロボット>#m45c557e]]
**分野？ [#mfbe3f48]
***ロボット・ビジョン [#kb9530a4]
-センシング（実世界をコンピュータに取り込む）~
＋シーン理解（どの様に処理して実世界に作用するか）
-[[2D / 3Dデータ>画像処理とコンピュータビジョン#fa4c0da5]...
***エクスペリエンス・ベースド・ロボティクス [#o1cea037]
-人間の操作データから近未来を予測する様に学習（≒模倣）~
--[[オートエンコーダー>#db3fefad]]のロボティクス版的な？。
--エンコード・デコート モデルでは異なるデータへの変換が...
視野画像＋関節⾓度の⼊⼒をエンコード・デコートで学習＆予...
-エクスペリエンス・ベースド・ロボティクスの応用例
--柔軟物ハンドリング（タオルを畳む
--粉体 / 流体ハンドリング（...
--全身協調動作
***コミュニケーション・ロボット [#m45c557e]
-AIBO、QRIO
-[[スマートスピーカー>言語処理（AI）#zd35939d]]に近い
-不気味の谷ってーのがある。
-ただ、感情移入を誘発する必要がある。
--色々な環境下で多様な対応をする必要があるっぽい（≠機械的...
--感情の評価が難しい（再現性のある解析、設計指針を得るの...
--記号接地問題には[[深層学習>深層学習（deep learning）]]...
---言語と運動の結合（指示＆視覚 → 行動）行動を指示する。
---運動と言語の結合（行動＆視覚 → 説明）行動の説明をする。
***その他 [#pab08cf9]
-汎用
--自動配送ロボット
--ピッキングロボット
-医療・介護
--認証（[[顔認証>画像処理とコンピュータビジョン（AI）#l54...
--検査補助ロボット（患者の問診、誘導）
--モノ、患者の配送ロボット
--調剤調合ピッキングロボット
--微生物検査のロボット化
*認知発達ロボティクス [#lb46c796]
**導入 [#n740fda0]
-人の知能や脳のメカニズムを理解したい（と言う動機らしい
-相互作用を置き換えて実験
--人：脳・身体・環境
--ロボット：計算モデル・ロボット・環境
***アプローチ [#n45b230f]
-○：構成論的アプローチ ≒ [[行動規範型>#rf677d21]]
-✕：分析的アプローチ ≒ [[モデル規範型>#p4af08e6]]
***研究の流れ [#t475ca56]
-理論の構築（認知神経科学
-具現化（機械学習
-検証（ロボティクス
***関連する分野 [#a3490340]
機械学習的アプローチの分野
-計算論的神経科学（人の知能や脳のメカニズムの理解）
-認知発達ロボティクス
-ロボット学習（ロボットのため知能の実現）
**予測と認知機能 [#bf67c81b]
知覚・行動・学習といった認知機能は予測誤差最小化プロセス...
***予測符号化理論 [#q21b4172]
脳を予測生成器として捉える
-トップダウンに言語・運動などの予測を生成
-ボトムアップに感覚入力を受け取る
-両者の間の差（予測誤差）を算出
***FNNとRNN [#g784cc88]
-FNN（Feedforward Neural Network）~
入力層で受け取ったデータが出力層へ向け、一方通行で処理さ...
-[[RNN>ニューラルネットワーク#sa1d8d21]]（Recurrent Neura...
時間順序などを持つ系列データの入力を扱える再帰型ニューラ...
-RNN with PB
--Recurrent Neural Network with Parametric Bias (RNNPB)
--RNNでは学習で過去の記憶を持つ事が出来る。
--これにPBを追加することで未来の計画を考慮する事が出来る。
--１つのRNNで複数系列（感覚・言語・運動）パターンの学習が...
--このPBベクトルで言語や行動を生成できる。
**学習方法（模倣学習 [#bb07c7f0]
２つの学習（模倣学習）が行われている。
***直接操作 [#ka7e77a8]
[[エクスペリエンス・ベースド・ロボティクス>#o1cea037]]の...
***他者の観察 [#i7b96f6c]
-行動の違いを表現するPBと視点の違いを表現するPBを分けてRN...
-すると、自己行動と他者行動が同じであると認識可能になる（...
**言語・コミュニケーション [#t1ee4838]
***統合学習 [#ce0dd2cf]
-[[コミュニケーション・ロボット>#m45c557e]]の所の話。
-言語と運動の統合学習（記号接地問題）には深層学習が使える。
--言語RNNPB、行動RNNPBの2つを用意する。
--双方のRNNPBが互いに近づくように拘束
--言語RNNPBでPBを生成し行動RNNPBにPBを渡す（指示されたと...
--部分的な文章例で未学習文の指示にも対応する汎化学習を実...
***二台ロボット間インタラクション [#qf292d30]
予測符号化理論によるRNNPBを二台のロボット実装
-ロボットは感覚・%%言語・%%運動パターンを学習
-ロボットは互いに協調の形成が実現可能か？
--PB切り替え
--新しい協調の形成
--協調の崩壊（→ 最初に戻る
***人とロボットの模倣インタラクション [#w715670a]
-インタラクションを通じて人の認知特性を抽出する事を目指す。
-ロボットは感覚・%%言語・%%運動パターンを学習
-人はロボットが事前に学習した運動パターンを探し出す。
-自閉症の人は模倣が苦手とか、そう言う話になるらしい（ミラ...
**深層学習の応用例 [#ec602ae4]
***[[オートエンコーダー>深層学習（deep learning）#q7a4767...
[[模倣学習（直接操作）>#ka7e77a8]]（エクスペリエンス・ベ...
***[[RNN Enc-Dec、Seq2Seq>RNN Encoder-Decoder（Sequence-t...
[[RNN Encoder-Decoder（Sequence-to-Sequence）]]モデルで、~
日本語英語変換などが可能だが、これをロボティクスに応用す...
-[[模倣学習（他者の観察）>#i7b96f6c]]~
視覚 → 行動
-[[統合学習>#ce0dd2cf]]~
音声＋視覚＋関節⾓度 → 行動
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