#AI×機械×生物 #知能とは #身体性

Lab Data

 名称:知能システム情報学研究室
 PI:國吉康夫 (情報理工学系研究科知能機械情報学専攻 教授)
 所在地:本郷キャンパス工学部2号館 82A2号室
 HP:http://www.isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp/

Movie

Prologue

國吉研では「知能とは何か」「どうすれば知能を作り出せるのか」を研究している。
「身体性」をキーワードに、人工知能の研究においてもハードウェアを重視していることが特徴的である。
研究室にお邪魔し、國吉先生からお話を伺った。

研究室には様々なロボットが並ぶ。

Interview with Prof. Kuniyoshi

ご自身の研究ポリシーについて教えて下さい。

今のAIを越えたところで、未だ捉えられていない人間の知能の仕組みや人間以外の動物の賢さの秘密を解明して取り込むためにできることを何でもやっていこうという姿勢で研究しています。

メカトロニクスやソフトウェアをはじめとして、最先端のディープラーニングを使ってロボットを賢くするというようなことは当然するのですが、脳神経科学や心理学も縦横無尽にやります。自分が知りたい(作りたい)意義のあることを設定したら、それに必要なことはお構いなくやりましょうと。必要なことは全部学びながら研究して統合的に答えを出していくというポリシーになっています。

ハードウェアを作るときも同じで、市販品を買ってきて作るのではなくて、必要に応じて独自のデザインをして部品やセンサーから作ることもあります。

具体的な研究について教えて下さい。

「知能とは何か」「本当の意味での知能を作り出すにはどうすべきか」という問いを掘り下げて、非常に幅広く研究を行っています。

大きく分けてテーマは二つあります。科学的に人の知能や心の仕組みや性質を解明する研究と、ロボットを作ったりロボットに様々な作業をさせたりすることを通して、賢い動きを作り出すためにはどうすればいいかを問う研究です。

後者の例としては、バドミントンのシャトルを打ち返すロボットやバレーのジャンピングレシーブができるロボット、走るものや棒高跳びをするものがあります。
実は、このような動きは単にパワーやスピードがあるのではなくて、そこに賢さや知能があるのです。単に数値を計算して動作するのではなく、体の性質をうまく活用してこそ、そのような賢い動きが実現できます。知能とは何かと掘り下げると、ソフトウェアだけではなくハードウェア(身体性)も知能に深く関係することが明らかになります。
身体性がどのように知能に関わっているか調べるために、動きや身体を研究しているということです。

前者の例としては、ディープラーニングとロボットの制御を組み合わせる研究を行っています。特に注目しているのは模倣学習です。「人の動きを見て真似し、その応用をする」というもので、学習環境と本番環境で少し変化があっても柔軟に対応できるようになります。
人間は、生後間もなくの非常に初期から模倣を行っています。人間は模倣を通じて周りの世界を理解し、カテゴライゼーションや言葉、共感能力を身につけていくという有力な発達心理学の説もあるのです。
知性の基本的なところにある「模倣」というのは、知能の一つの鍵ではないかという考えの元に研究しています。

一方で、脳の研究もしています。脳の研究と言っても様々ですが、脳のシミュレーションがその一例です。
現在進行中の研究である胎児の脳のシミュレーション(※)では、実際の医学的なデータを元にコンピュータ上で構築した脳のモデルに感覚信号を入力することで、どのように知能が発達していくのかを観察しています。
この研究は発展途上なのですが、脳が自身の身体を認知していく様子や、視覚と触覚の情報が統合されていく様子が既に観察できています。

このような研究は、一般の人工知能研究とかなり違う感じがしますよね。しかし、このような研究によってこそ、今の技術で想定しているような知能の定式化を超えて、人間の知能の根幹にある新しい仕組みや原理というものが明らかになっていくと考えています。

(※)シミュレーションの動画はこちら

先程、「身体性」が知能にとって重要だと伺いましたが、どのようにしてその確信を得たのでしょうか。

博士課程在籍中に、世界で初めて模倣の研究を行いました。ロボットが人間の真似をして積み木を積む作業をするというものです。約6万行のプログラムを書き、研究は成功したのですが、書いたプログラム以上のことがあまりできないという事実に虚しい気持ちでした。
これが、本当の意味での知能を作りたいと思い、システムは自分で学習していく必要があると考えたきっかけです。

システムが学習を行う際に一番大事なのは、学習のための入力です。どんなデータから学習を行うかということが大事だからです。そこで次に、入力の情報はどこから来るのだろうと考えました。ロボットに学習させる際には、機械学習のように人間がお膳立てしたデータだけを利用するわけにはいきません。ロボットは、自分で実際に動くことでセンサーから入ってくるデータを獲得していくことになります。

人間は動作により感覚器官から入ってくるデータから情報を抽出し、学習するわけです。そうなると、データには何かしらのパターンが生じないといけないはずなのですが、身体性こそが情報を構造化し、そのパターンを生み出すものだと気がつきました。
身体性がどのように情報に対して構造をもたらすかを理解することによって、脳が一体どのように外部の情報を抽出し学習するかが分かるだろうと考えています。

テレオペレーションをするロボットも、最近話題になっていますよね。どんな研究なのですか?

深層模倣学習を使った研究です。柔らかく変形してしまうような物体も上手く扱える人間の器用さをロボットが学習できるようにしています。
私達の研究室では、学習の過程で人間の「注意」を真似た機能(※)を導入しました。
人間の視線のデータを取得しておき、学習に使うのです。ものの見方も同時に学習することで性能を上げることに成功し、針に糸を通すなどの細かい作業も効率よく学習できるようになりました。自律的なバナナの皮むきの成功率はまだ50%程度ですが、これらの難しいタスクを実現できた例は他にありません。
今後は、視覚データだけを学習に使うのではなく、触覚や関節の角度などのデータを様々なセンサーに拡張して学習に利用しようとしています。
(※)カメラから得られる視覚情報を全て同等に扱うのではなく、特に注目する場所を定めるという手法。重要な部分は高い解像度、他は低い解像度で扱い,状況に応じて自動的に切り替えることで情報量をセーブすると同時に曖昧性を減らし,信頼性と効率の良い学習が実現できる。

遠隔操作(テレオペレーション)でバナナの皮を剥くロボット

自律的に針に糸を通すロボット。人間が邪魔をしても柔軟に対応し、成功させることができる

コロナの影響で研究生活はどのように変わったのですか?

表面上は多少変化しましたが、本質的にはあまり変わっていないのではないかと思います。
知能システム情報学研究室は、それぞれが自分にとって面白いテーマを掲げて各々のペースで研究していくという雰囲気です。コロナ以前も現在も、毎日ラボで遅くまで作業する人もいますし、自宅で好きな時間に作業をする人もいます。自分の実現したいことができるのであればマイペースで研究を進めて良いというスタンスは変わっていません。

もちろん、コロナにより変化したこともあります。コロナ前は、メンバーの発表を元に研究室の全員で議論する研究会を毎週対面で行っていましたが、現在はオンライン化されています。ここに関しても、変更は形式的なもので、やっている内容はあまり変わりません。
しかし、ラボで顔を合わせて雑談する機会が減っているのはマイナス要因だと捉えています。状況が許す限りラボに来るという雰囲気作りをしていることもあり、最近ではその機会も戻ってきてはいるのですが。

学生の生活についてお話すると、ハードウェアを扱う研究をしている学生は研究室に来る傾向にありますね。実際のハードウェアを使わずにシミュレーションなどのソフトウェアに関する研究をしている学生は、人それぞれで研究室に来るか決めているという感じです。

今年度の五月祭のテーマは「汽祭域」です。異分野融合の大切さについて教えて下さい。

我々の研究室でやっていることは異分野融合そのものです。なぜなら、知能の研究をする際には複数分野の知識を統合してアプローチする必要があるからです。古くから、脳科学や心理学、赤ちゃん学、生物学、倫理学とは切っても切れない関係ですし、社会実装の文脈では法学や社会学の先生と連携することもあります。メカトロニクスやソフトウェアはもちろん、材料や医学に関する知識も必要です。
このように、研究の過程で必要なので複数分野にまたがって活動するのは当然だよね、という感じですし、それが自然体だと思います。問いに向かってあらゆる手段を取っていく中で自然に異分野融合は成されるということです。

Voices of students

博士課程2年のキム・ヒチョルさんに、國吉研についてお話を伺いました。

キムさんの進路選択について教えて下さい。

1,2年生のときは進路に迷っていました。周りの話や授業を聞きながら、ロボットについて学びたいと思い、進学選択では機械情報工学科を選びました。
4年生での研究室選択の前に「アルファ碁」が発表されたのですが、その影響で人工知能の研究にも興味を持ちました。そして、ロボットと人工知能を融合させる研究をしたいとの思いから國吉研を選びました。
また、ロボットインテリジェンスという國吉先生の授業が好きだったことも理由の一つです。

研究室の特徴や雰囲気はどんな感じですか。

自分がやりたいことを遠慮なくできるということが大きな特徴です。他の研究室では難しすぎると言われて止められそうな研究テーマでも、応援してくれる雰囲気があります。機材やGPU資源の提供に加えて、助言もしていただけます。

キムさんの研究室生活を大公開!

※研究漬けに見えますが、「6ヶ月研究→2ヶ月休暇」という風にメリハリをつけているそう。

ご自身や周りの将来の進路はどんな感じですか?

私は、ロボットが世の中であまり活用されていない現状を変えたいと思っています。ロボットを導入することによって、人の生活をサポートできるようにすることが目標です。具体的にアカデミアに残るか企業で職に就くかは決めていませんが、この目標に向かって研究や仕事をして行けたらと考えています。

周りには、AGI(汎用人工知能)を作る研究をしていきたいという人もいれば、就職してキャリアを積んでいく人もいます。

この研究室に興味のある学生へメッセージ

やはり、楽しみながらもやるべきことをしっかりとやっておくことが大事です。
1,2年生では進路も決まらず迷っている人も多いでしょうが、進路について考えるときには授業内容などが参考になるのではないかと思います。1,2年生のときには、授業以外にも様々な経験を積みながらやりたいことを探せると良いのではないでしょうか。
3年生は、自分で決めた道で能力を磨く段階です。そして4年生になり研究室に入ったら、蓄えてきた能力を発揮する段階だと考えています。

Epilogue

國吉研では、ソフトとハードの両輪に加えて、あらゆるアプローチを通じて知能の謎を解き明かそうとしている。

取材日:2022年4月12日
インタビュー・文責:古森心
撮影・サポート:横井総太朗、アネクワット・タナチャイ、佐原侑太

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