九州大学学術情報リポジトリ
Kyushu University Institutional Repository
対話型進化論的計算
髙木, 英行
九州大学大学院芸術工学研究院
http://hdl.handle.net/2324/4492899
出版情報：2005-12. 共立出版 バージョン：
権利関係：
6‑15 対 話 型 進 化 論 的 計 算 353
6 ‑ 15
対話型進化論的計算
Interactive Evolutionary Computation
対話型進化論的計鉢，またはインタラクテイプ進化 論的計鈴とは，人間の主観的評価に基づいて進化論的 計多わが対象システムを最適化する手法である．正確に いえば，進化論的計符手法が最適化だけのための技術 でないのと同様に，対話型進化論的計符も最適化に適 用が限られるわけではない．例えば，感性を具現化す る感性工学のためのツール，心の状態を表現し観察す るセラピーのためのツール，発想を支援するツール，
人工生命やインタラクションアートなどにも使われる．
しかしながら，事例的には最適化応用が多数を占める． 対話型進化論的計符は，直接人間を最適化系に組み 込むための枠組みを与える．人間の評価が必要な理由 は，対象システムの恙し悪しが人間しか評価できない，
もしくは適応度関数の設計が困難なタスクが多く存在 するからである．例えば補聴器のフィッティング問題 では使用者のみが聴こえの善し悪しを判断できる．こ うした評価のための心理1111面の勾配梢報を記述するの は容易ではない．そのため勾配梢報を用いずに各個体 への評価値のみで最適化できる手法を用いることにな る．その代表例が進化論的計詐であり，様々な応用に おいて有効なことがわかっている．
対話型進化論的計符のシステム構成は，最適化対象 システム，対象システムの出力を評価する人間， 評価 値に基づいて対象システムを最適化する進化論的計尊 (evolutionary computation)，の3要索がループを構 成する（図参照）．通常の進化論的計鉢の適応度関数 を人間に骰き換えたシステムといえる．
システム出力
w < E : 9
主観評価値
図対活1tl進化論的 ;it•れ．．の様子
対話型進化論的計卯の処理の流れは基本的に通幣の 進化論的 J1•多が手法と同様である． 評価者は，対象シス テムの出力 （画俊，音，動きなど）を観察し，価値観，
好み，知識に基づいてシステムを主観評価する．この 心理尺度俯を進化論的計鉢手法に渡す．進化論的計符 は評価値に基づく演符を行い，対象システムを進化さ せる．主観評価は，感性に基づく評価だけでなく専門 家の経験と知識に基づく判断の楊合もある．データマ イニングや地質学への応用事例では， ドメイン知識に 基づいて獲得知識の質やシミュレーション結果の地質 学的妥当性が評価され．知識の洗錬化や地質特性の推 定が行われている．
人間そのものを最適化系に組み込むアプローチが必 要な理由は，評価モデルを構築し人間を代替する従来 法では対処が困難であるからである．対話型進化論的 計符が扱う問題では，個々の人間がどう感じるか．ど う思うかが最適化のための手がかりである．そのため，
計測したりモデルを作って評価系とすることは大変困 難であるか，ほとんど不可能である．たとえモデル化 ができたとしても，理想のゴールである当事者たる人 間に勝るモデルはできない．
対 話 型 進 化 論 的 計 符 は Rich紅cl Dawkinsの biomorph (1986)から始まり， 1990年代になって関 心が高まってきた．対話型進化論的計算には，幅広い 応用とインタフェースの二つの研究方向がある．両 方 向の研究詳細は解説論文[l]に譲り，以下では概観を 示す．
応用分野は，アート系応用， 工 学応用，教脊・娯 楽 などのその他の分野への応用に大別される．
アート系応用の中心は，コンピュータグラフィック ス(CG)生成で． biomorph,虫の形態，植物． 頗など の線画，各種CGアート． 3次元CGライティング， 3 次元CGレンダリング．動植物のCG,などの生成に 応用されている．意匠・工業デザイン分野への応用の 場合，対象物形状の枠組みが決まっているので，ダム やつり橋，車などの形状パラメタが最適化の対象にな る．その他に．服飾， Webページ， Webのパナー広告，
ポスター． 室内インテリアレイアウトなどのデザイン にも応用があるほか． GUI画面設計やモンタージュ頗 画像・頗の表情の生成にも応用されている．音楽では メロデイやリズム生成に応用されている．シンセサイ ザのバラメタ調整に応用すれば音色生成もできる．
工学分野では，歪音声処理，補聴器フィッティング，
韻律制御などの音声処理．人工現実感，印象に基づく メデイアデータペース検索，知識獲得とデータマイニ ング，画像強調などのフィルタリング，制御・ロポッ トなどに応用されており，一部では実用化に向けて動 き始めている地質学の物理特性解明のような自然科 学への応用もある．
教脊・ゲーム分野への応用では．アート ・感性教脊，
354 6‑15 対 話 型 進 化 論 的 計 坑
低学年児童の作文支援，動作選択によるおもちゃロポッ ト制御，人工生命のサパイパルゲーム，ニューラルネッ ト進化に基づくお絵かき，似顔絵生成のゲームなどが ある．ユニークなところでは，人
l l l J
ペースの遺伝的ア ルゴリズムと名づけられたWeb上のアイデイア形成 システムがある．どのようにして対話型進化論的計れを適用するのか を具体的にみてみよう．
2次元C Gを生成する一つの方法は，画素座棉(x,y) を変数とする数式g
=
f;(x,y)を辿伝的プログラミン グ{GP)などの方法で生成し，画素座標ごとに求めた gを当該画素の色や沿度値に対応させることである． Webベージやボスターなどのデザインヘの応用では，フォントや線のサイズ，種類，色，位骰，背梨色など をコーディングし最適化する． 3次元CGライティン グデザインの事例では， 3個のライトの3次元空間座 標，輝度，ライトの種類およぴON/OFF,カラーラ イトの場合はさらに色までをコーデイングして最適化 する．
信号処理では，あらかじめ与えられたフィルタの 係数を数値最適化し， フィルタ特性を規定する数式を GPで生成する．画像の濃度変換では，入力画像の画 素濃度値xを出力画像の画素濃度値yに変換する数式 Y = f(x)をGPで生成し，f(x)の特性バラメタを最 適化する．エッジ抽出などでは， 1画素値だけでなく 近傍画索値も入力するy =f(x1,x2,・・・,xn)を同様に 生成する．
データマイニングでは，マイニング手法で獲得した 知識を一つの決定木で表現する．この決定木の子個体 をGPで生成し進化させて知識の洗錬を行う．各決定 木における知識の質の評価は対象領域の専門家が行う． 獲得する知識がフアジィルールで表現されるならば進 化論的社鉢によるファジィシステムの設計手法が利用 できる．
人間と機械のインタラクションシステムでは，少な からず疲労問題は避けられない．対話型進化論的計鉢 では評価者の評価回数が多いので，疲労軽減と探索時 問短縮が実用化のための課題である．この対処を目的 としたインタフェース研究が，応用研究と並行して取 り組まれている．
インタフェースの第1は評価者から進化論的計勾ヘ の入力法である．評価段階数が少ないほど，個体I1lJの 細かな差異を気にせずに容易に評価できる．その一方 で，評価値の址子化誤差が大きくなるため収束に影罪 する．このトレードオフが心理実験で比較評価され疲 労軽減についての知見がいくつか示されている．なお，
評価が2段階の楊合は，人工交配に例えて模擬介種と
も呼ばれる．
インタフェースの第2は評価者へ の 個 体 提 示 法 で あ る．特に音のように空間比較ができない個体を逐次提 示する場合は評価時間短縮と比較評価に工夫が必要で，
いくつかの提案と評価実験が行われている．詳 細 画 像 の楊合は狭い表示スペースに複数の大きな画俊個体を 提示する工夫が必要である．
ニューラルネットやユークリッド距離を使って評価 者の評価特性を予測する取組みもある．たとえ不十分 でも評価特性の傾向がある程度わかれば，予 測 順 に 個 体を提示することで評価比較を助けられる．また，評 価特性を適合度関数として多くの個体に進化論的計符 を適用し，上位m個 体 の み を 評 価 者 に 提 示 す る こ と で探索を加速できる．
進 化論的計鉢の収束の高速化は疲労軽滅に有効な手 段である．対 話 型 進 化 論 的 計 鉢 で は 疲 労 に よ る 探 索 世 代数が制限されるので，特に早い世代で の 効 果 的 な 加 速化手法や極端に少ない個体数での探索効率の改普手 法が有効である．
通常の対話型進化論 的 計 狩 で は 進 化 論 的
J 1
カ）：が探索 を行い人間の役割は評価のみである．そのため飽きに よる疲労を招くことが多い． 進 化論的計坑の探索にも 能動的に干渉することで，疲労を軽減しようとする方 法が提案されている．例 え ぱ モ ン タ ー ジュであれば，特定頻部位を指摘し固定することで探索次元 数 を 減 少 させることができる．また，n次元適合度ランドスケー プを2次元に写像し，評価者に最適解を視 此的に推定 させ探索に役立たせるVisualizedIE C（視 此 化 対話 型 進化論的計坑）も提案されている．
参考文献
[l] Takagi, H.: Interactive Evolutionary Computa‑
tion: Fusion of the Capabilities of EC Optimization and Human Evaluation, Pr‑oc. of the IEEE, Vol.89, No.9, pp. 1275‑1296 (2001).
執策者 ： 忘 木 英 行
