知能ロボットの技術：人工知能からのアプローチ（前編）：2.知能ロボットへの構成論的アプローチ
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(2) 知能ロボットへの構成論的アプローチ では，筆者の研究活動を中心に紹介しながら，まだ答え. 計画行動. のないこの知能ロボットの研究開発の新しい方向につい. 計画. モデリング. て考えてみたい．. 行動. 観測 反射行動. ロボットアーキテクチャ. （a）古典的アーキテクチャ. ロボットのアーキテクチャは，どのように考えられて. 反射行動 観測. 反射行動. きたかというと，古典的には，図 -1（a）に示すように，. 行動. 計画行動を実行する部分と，常に起動されている反射. 反射行動. 行動からなる．反射行動は，物にぶつかったら停止する. （b）反射行動に基づくアーキテクチャ 状況依存 モジュール. というような，計画行動とは独立に実行されるものであ る．一方，計画行動は，環境を精密にモデリングし，与. 状況依存 モジュール. 観測. えられたタスクを達成するための計画生成によって実現. 行動 状況依存 モジュール. される．センサで得られた情報は，人間が想定する特定. 状況依存 モジュール. の表現（たとえば 3 次元幾何モデル）に基づき記述され， 環境のモデルとなる（図 -1（a）のモデリング） ．さらに，. （c）状況依存モジュールに基づくアーキテクチャ. 得られた環境モデル上で目的とする状態に至るまでの. 図 -1 代表的なロボットアーキテクチャ. 行動計画を行い（図 -1（b）の計画），計画的な行動を実 行する．これまでにも指摘されているように，このアー. しかしながら，このような知能ロボットの研究にお. キテクチャの問題は，与えられたタスクを正確に実行で. いて，ロボットを知的と感じているのは開発者本人のみ. きる正確なモデルを与えないといけないことである．一. である場合が多い．たとえば，障害物回避をするロボッ. 般には，計画行動の部分を指して，熟考型アーキテクチ. トを見て，一般の人はそのロボットの行動を知的と感じ. ャと呼ぶ．しかし，当然のことながら，実際の熟考型ア. るだろうか？ そこに複雑なメカニズムを埋め込んだ開. ーキテクチャに基づくロボットにおいても，単純な反射. 発者自身は，そのメカニズムがどのように障害物回避に. 行動は実装されており，純粋に熟考型アーキテクチャの. 反映されているかを知っており，故に，複雑なメカニズ. みで構成されるロボットはほとんどない．故に，ここで. ムの効果を単純なタスクを通しても観察できる．もう少. は熟考型アーキテクチャに反射行動を合わせたハイブリ. し例を挙げよう．環境の地図をセンサからの観測によっ. ッド型アーキテクチャを古典的アーキテクチャと呼んで. て自律的に獲得し目的地に到達する学習ロボットと，あ. いる．. らかじめ正確な環境地図が与えられている学習しないロ. もう 1 つの代表的なアーキテクチャは，Brooks によ. ボットがあるとしよう．そして，両者は同じように目的. って提案された反射行動のみに基づくアーキテクチャ. 地に到達すると仮定する．このとき， 最初から地図は. （subsumption architecture ，図 -1（b）参照）である．. 与えられてませんよ という説明なしに学習ロボットを. 反射行動に基づくアーキテクチャは，並列実行される. 見た印象は，学習しないロボットを見た印象と同じであ. 複数の反射行動のネットワークで実現されるが，最大の. る．すなわちロボットの知能とは，ロボットの内部メカ. 問題点は，そのネットワーク構造を決めることが難しい. ニズムにあるというよりは，ロボットとユーザとの間の. 点である．反射行動に基づくアーキテクチャでは，包含. 相互作用に宿る主観的現象である．これら両者を区別す. （subsume）という独特なネットワークの結合方法に基. るために，前者を個体知能，後者を環境知能と筆者は呼. づいて，全体のネットワークを構成するのであるが，こ. んでいる．個体知能はロボットの内部メカニズムこそが. の包含という結合方法（2 つの反射行動からの出力が競. 知能のメカニズムであるという見方で，環境知能とは，. 合した場合，上位の反射行動が下位の反射行動の出力を. ロボットと人間の相互作用（その手段は問わない）に主. 抑制する）に基づいて，矛盾なく複雑なロボットの動き. 観的現象として現れるのが知能であるという見方であ. を決定するには，実際に実装して確かめるしかなく，系. る．本稿では環境知能の立場に立って議論を進める．. 統的な設計方法は見出されていない．一方，運良く完. さて問題は，このような人間との対話において知的に. 成したこのネットワーク構造そのものを環境とロボット. 感じられるロボットはどのように作ればいいかというこ. の関係を表したモデルととらえることもできる．すなわ. とになる．従来のロボット開発との違いは，ロボットが. ち，このモデルは，環境とロボットの間で起こり得る関. 多様な目的で人間とかかわることにあり，特定のタスク. 係すべてを表したモデルであり，それを人間が考案する. 実行に関して精緻な設計を与えにくいことにある．本稿. ことは，古典的アーキテクチャの計画行動で用いられる. 3）. IPSJ Magazine Vol.44 No.11 Nov. 2003. −2−. 1119.
(3) 特集：知能ロボットの技術：人工知能からのアプローチ（前編） 人間が与える表現に基づくモデルよりも遙かに人 間にとっては扱いづらい．ロボットと環境の関係 を，タスクを介して結びつける中間表現に求める という反射行動型アーキテクチャにも限界がある．. 誘導と対話. アーキテクチャのほかに難しい問題は，ロボッ トに要求されるタスクが変わってきていることで ある．従来のロボット研究，特に知能ロボット研. （a）挨拶. （b）人に近づく. （c）握手. （d）指さし. 究におけるタスクは，ロボットの誘導（navigation） が中心であった．誘導であれば，地図や 3 次元幾 何モデルに基づいたモデルによってかなり解決で きる．また，環境とロボットの関係も人間によっ て理解されやすい．反射行動に基づくアーキテク チャによって実現されたロボットのタスクも，環 境を徘徊する誘導タスクである．しかし，近年の ロボットは人との対話や相互作用（interaction）を 目的としている．この対話や相互作用のモデルは どのように表現すべきか？ ロボットの実行可能. （ATR 知能ロボット研究所提供）. 図 -2 対話ロボットの動作例. なタスクに分解したとき，いくつのタスクから構 成されるべきか？ 従来のアーキテクチャに従った設計. （たとえば，どのような状況においても，人を発見で. をする際に，基になっていたモデルやタスクに関する知. きるというプログラムを書くことは不可能） ．. 識も十分ではない．. 3. 対話を構成する動作の完全な順序関係は決められない. 誘導と対話の違いは，目標の明確さに加えて，モダ. （たとえば，挨拶の直後にとるべき行動の候補は決め. リティの豊富さと状態遷移の複雑さにある．誘導の場. られても，すべての動作間の関係を決めるネットワー. 合は，ゴールが明確に決まっているだけでなく，速度. クを決定することは困難を極める．次に何を実行して. や移動距離といった明確な基準に基づく評価が可能であ. もいいという状態も多々起こり得るが，ランダムに選. る．一方，対話は言語だけでなく，身振りや手振り，対. ぶのか，何か弱い根拠でも頼りにするのか，その選び. 象との距離のとり方に影響される．さらには，遊びや. 方によって対話の流れが変わることがある） ．. 挨拶といった動作も対話を構成する要素となり得る．ま た，ロボットの状態は，対話の相手によって，大きく変. 対話するロボットのプログラムはこのような困難な前. 化する．そしてなんといっても評価が難しく，人によっ. 提のもとに開発していかなければならない．これに対し. て，その受け止め方は異なってくる．図 -2 に対話ロボ. て，筆者らが提案するアプローチは，特定の環境で特定. ットのいくつかの動作例を示す．. の動作のみを実行する状況依存モジュールを数多く準備 するというものである ．図 -1（c）に状況依存モジュ 4）. 環境に依存した限られたプログラム. ールに基づくアーキテクチャの概念図を示す．数多くの. 対話を行うロボットを開発するという立場で，プロ. 状況既存モジュールと部分的に決定された遷移ルールの. グラミングの問題を考え直してみると，以下の 3 つがい. みで構成されるというもので，反射行動に基づくアーキ. える．. テクチャとの違いは，並列実行可能な反射行動を最小単. 1. センサ情報を完全に解釈することはできない（センサ. 位にしていないことと，ネットワーク構造を完全に決定. からのロバストな情報のみに注目する必要があるだけ. していないということである．. でなく，注目した情報が常に安定して得られるという. 構成論的アプローチ. 保証もない．たとえば，視覚センサによって人を検出 する場合，多くの場合は，肌色を検出することによっ て，人の顔を発見できるが，照明の条件が変われば，. 筆者らは，図 -1（c）に示すような不完全なアーキテ. 発見できなくなるし，証明が暗い場合には色そのもの. クチャに基づきロボットを開発する方法を構成論的アプ. が信頼できなくなる） ．. ローチと呼んでいる ．このアプローチは，利用可能な 5）. 2. あらゆる状況で実行可能な動作はプログラムできない. 1120. センサとアクチュエータからできるだけ数多くのロボッ. 44 巻 11 号 情報処理 2003 年 11 月. −3−.
(4) 知能ロボットへの構成論的アプローチ 人間とのかかわり. 人間とのかかわり. 単一タスク. 記号処理. 記号処理. 中間表現. （3次元構造，地図， 安全な表現 xxネットワーク等）. センサ アクチュエータ 構成手順. パターンから シンボルへ. タスク. 引き込みによる 相互作用の持続. エピソードルール群 状況依存モジュール群. 状況依存モジュール. 反射行動群. （パターンからパターンへの変換）. センサ アクチュエータ 構成手順. メタ制御構造？. 図 -4 メタ制御構造. 中間表現上に構成される記号処理系が実現する正確に実. 図 -3 構成論的アプローチ. 行可能なタスクによって，人間との関係を維持すること が多い．この構成論的アプローチに従って実装されたロ. トの振る舞い（behavior）を作り出し，さらに，その振. ボットの例は，文献 5）等に紹介されている．. る舞い間の可能な関係を記述するというボトムアップの. 評価とメタ制御構造. アプローチである． 図 -3 はこのようなボトムアップのアプローチ（右）と 古典的アプローチ（左）の比較を示す．従来のロボット. 構成論的アプローチの問題点としては，まず，どれほ. や知的システムは，地図や幾何モデルに代表される中間. ど多くの状況依存モジュールを準備すれば，ロボットが. 表現をまず仮定し，その中間表現を得るためのセンサ情. 人間と十分に対話できるかという評価の問題がある．従. 報の実装方法を考案し，同時に，中間表現の上に，記号. 来のロボットであれば，制度や速度を評価基準とするこ. 処理系を実現してきた．しかしながら，この構成方法で. とができたが，他のアーキテクチャに従った実装であっ. は，中間表現が不完全であったり，獲得不可能なもので. ても，人と対話するロボットを作る場合には，ロボット. あれば，システムは構成できない．実際に，ロボットの. とかかわる人間の主観的評価に頼る場合が多く，新しい. センサとして使える画像処理技術や音声認識技術は非常. 評価方法の研究が必要不可欠である．. に限られたものである．. もう 1 つの問題は，状況依存モジュール群を制御する. これに対し，構成論的アプローチは，まず利用できる. メタ制御の問題である．図 -4 に，構成論的アプローチ. センサとアクチュエータから，特定の状況において，特. に従って，ATR 知能ロボティクス研究所で開発された. 定のタスクを実行する状況依存モジュールを多数準備す. ロボット Robovie の概念的な構造を示す．Robovie では，. る．すなわち，プログラム可能な単位がシステム構成の. いくつかの反射行動の上に，100 を超える状況依存モジ. 核となる．この多数の状況依存モジュールを核として，. ュールと，状況依存モジュール間の部分的な関係（また. さらには，そのモジュール間の可能な関係を記述し，. は部分的な実行順序関係）を表す 700 を超えるエピソー. 徐々にシステム全体として首尾一貫した動作を実現する. ドルールによって構成されている．言い換えれば，エ. よう開発を重ねる．このプログラム可能な単位を構成要. ピソードルールは，図 -1（c）において不完全なネット. 素としてシステムを逐次的に積み上げる様が，構成論的. ワークを表現するルール群である．エピソードルールは. なのである．. 図 -5 に示す単純な文法によって定義されるルールであ. ATR 知能ロボティクス研究所で開発された Robovie. り，ある状況依存モジュールを実行した直後に実行すべ. は，多数の状況依存モジュールと，モジュール間の可能. き状況依存モジュールの選択を行う．図 -5 に示す OR. な関係を表す多数のエピソードルールからなる．. ルールは，次に実行可能な複数の状況依存モジュールを. このロボットの目的は人間との多様な対話にある．故. 規定する．また Negation は，次に実行してはいけな. に，その状況依存モジュールもさまざまな状況に置ける. い状況依存モジュールを規定する．このルールの数を増. 対話を構成する要素となっている．たとえば，人を見つ. やせばネットワークはより完全なものに近づくが，コミ. けて こんにちは と挨拶をするとか，人に肩をたたか. ュニケーションというタスクやロボットのセンサ情報処. れたら，人の方向に振り向きながら， なあに？ と問. 理能力を鑑みれば不可能であり，複数の選択肢が残る．. いかけるといった動作である．. そのような場合には，センサ反応が最も安定したモジュ. 構成論的アプローチによって実現されるシステムは，. ールを選択する．過去に実行していないモジュールを選. 特に対話するロボットにおいては，状況依存モジュール. 択するといった基準で，次に実行すべきモジュールを決. の豊かさが人間との切り離せない関係を築き，その上で. 定する．. ロボットは記号処理系を通した人間に対するむしろ曖昧. 図 -1（c）において，ここまでの実装でも，ロボット. なタスクを実行する．一方で，古典的アプローチでは，. は子供とある程度の対話を行うことができる．実際に IPSJ Magazine Vol.44 No.11 Nov. 2003. −4−. 1121.
(5) 特集：知能ロボットの技術：人工知能からのアプローチ（前編） ������� �� ������� �����. 待機. ����� ��������� �� ������� ������������������������������������������� �� �� �������������������������������������������������������� ���������� �� ������������� �������� �� ��� ������� ���� �� ���������������� �������� �� ��� �������� ��� ��� ������ ����� �� �����������������������������������. 待機. 挨拶. 遊び 遊び. 被験者 A. 被験者 b. 図 -6 ロボットの内部状態. 図 -5 エピソードルールの文法. 展望 それは数多くの展示会や実験. を通して実証されてい. 6）. るが，そのロボットの行動は，首尾一貫したものでは. 人とかかわりながら日常生活の場で働くロボットの研. ない．ネットワークが不完全な故に，まさに 3,4 歳の子. 究開発は始まったばかりであるが，最後に，今後の大き. 供のように，すぐに注意が切り替わってしまう．もち. な流れとして，2 つのポイントを取り上げておきたい．. ろんこれはロボットと対話する人に依存する．このよう. 1 つは，評価実験，実証実験の重要性である．特に構. なロボットの行動の不完全さは，ロボットそのものが意. 成論的アプローチに従った開発では，ある時点の実装に. 識や感情を持っているかのような印象を与える．実際，. おいてそのロボットが何かできるか，どこまで実用的に. Robovie とある程度長時間遊んだ人の多くは，ロボット. 使えるかは，適切な評価基準が発見されていない間は，. が感情を持っているように感じたという．. 実証実験を行って確かめる必要がある．今後さまざまな. 図 -6 に示すのは，Robovie が異なる 2 人と対話したと. 研究機関や地域において，ロボットの可能性を探求する. きに起動された状況依存モジュールを，連続して実行さ. ための実証実験が行われると期待する．. れる頻度に応じて，2 次元空間にマッピングした例であ. もう 1 つは，インターネットやセンサネットワークな. る．たとえば，被験者 B は，待機行動（歩き回ったり，. ど環境側の情報基盤との連動である．ロボットに搭載さ. 腕組みをするなど，ロボットが単独でとる行動）をとる. れたセンサによって，人間とのかかわりや，ロボットの. ロボットに対して，挨拶をして近づき，遊びに入ってお. 状況をすべて把握することは非常に難しい．一方で環境. り，うまくロボットと対話しているように見える．一方. 側のシステムは日増しに進歩してきている．人と対話す. 被験者 A は，挨拶に相当するモジュール群が現れない．. るロボットの開発においても，環境側のシステムとの連. 「構成論的アプローチ」で述べたように，開発者が記. 動を考えることは ，より汎用的で実用的な状況依存モ. 述できるプログラムには限界がある．故に，状況依存モ. ジュールを開発するためにも重要である．. ジュールと，その部分的な関係を示すルールに限定して. 本研究の一部は通信・放送機構の研究委託 超高速機. 実装するのが，これまでの構成論的アプローチに従った. 能ネットワーク社会に向けた新しいインタラクション・. ロボットの開発方法である．しかしながら，その内部状. メディアの研究開発 により実施したものである．. 7）. 態を図 -6 のように視覚化してみると被験者や状況に応 じて，構造を持つことが分かる．すなわち，次になすべ きことは，状況依存モジュール群において，メタな構造 を見つけると同時にその構造をもとに，ロボットを制御 することで，より首尾一貫したロボットの動作を実現す ることである．図 -4 に示すエピソードルール群を実装 した段階でも，人とある程度対話可能なロボットは実現 でき，役立つタスクも考えられる（小学校などで，英語 を話す対話相手として，英語に対する興味を深める）． しかしながら，より首尾一貫した，より知的に見えるロ ボットの行動を実現するには，メタ制御構造が必要とな る．また，図 -6 に示されたロボットの内部状態は，約 100 の状況依存モジュールで表現された内部状態である が，モジュールの数をさらに増やすことで，より複雑な 構造を発見できると期待される．. 1122. 44 巻 11 号 情報処理 2003 年 11 月. −5−. 参考文献 1）藤田雅博 : Robot Entertainment System AIBO の開発，情報処理，Vol. 41, No.2, pp.146-150 (Feb. 2000). 2）藤田善弘 : パーソナルロボット R100, 日本ロボット学会誌，Vol.18, No.2, pp.198-199 (2000). 3）Brooks, R.A.: A Robust Layered Control System for a Mobile Robot, IEEE J. Robotics and Automation (1986). 4）神田崇行，石黒 浩，小野哲雄，今井倫太，中津良平 : 研究用プラッ トフォームとしての日常活動型ロボット "Robovie" の開発，電子情報通 信学会誌，D-I, Vol.J85-D-I, No.4, pp.380-389 (2002). 5）Ishiguro, H., Ono, T., Imai, M. and Kanda, T.: Development of an Interactive Humanoid Robot "Robovie" -An Interdisciplinary Approach, R. A. Jarvis and A. Zelinsky (Eds.), Robotics Research, Springer, pp. 179-191 ( 2003). 6）Kanda, T., Hirano, T., Eaton, D. and Ishiguro, H.: Person Identification and Interaction of Social Robots by Using Wireless Tags, Proc. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (2003).（掲載予定） 7）Kogure, K., Hagita, N., Sumi, Y., Kuwahara, N. and Ishiguro, H.: Toward Ubiquitous Intelligent Robotics for Presentation, Proc. Int. Conf. Intelligent Robots and Systems (2003).（掲載予定） （平成 15 年 9 月 10 日受付）.
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