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ロボットが自分自身について学習するモデル 研究者らが開発

© 写真 : Jane Nisselson and Yinuo Qin/ Columbia Engineeringロボットアーム
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ロボットが自分自身について学習するモデルが、米国の研究者らによって開発された。このモデルについてまとめた論文が、学術誌「サイエンス・ロボティクス」に掲載されている。
この研究を行った米コロンビア大学の研究者らによると、人間の特徴のひとつは自己認識、つまり心や身体の特徴を学習することだという。例えば、人間は体を動かすことで、行動や動作を予測できるようになる。そこで研究者らは、ロボットが自分自身を学習して「理解」することを可能にするニューラルネットワークを開発した。
研究者らは、机の中心にロボットアームを置き、その周りに5台のカメラを設置した。アームが動くとカメラが撮影し、ロボットはその様子をカメラで観察した。すると、ロボットは鏡を見ながら自分の体の動きを探る幼児のように身をくねらせながら、動きを覚えていった。実験開始から3時間後、ロボットは動きを停止した。ロボットの体内にあるニューラルネットワークが、自分の動きと環境中の占有体積の関係を学習し終えたためだ。
同大学のホッド・リプソン氏は、ロボットがエンジニアの力を借りずに自分自身について学習する能力は、多くの理由から重要であると指摘している。例えば、工場で働くロボットが自分で学習するようになると、自分が何か間違ったことをしているのを察知して、それを補正したり、助けを求めることができるようになる。
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リプソン氏は、このようなアプローチを行うことで、ロボットの自立性を高めることができると指摘した上で、「ロボットや動物、人間が自分自身の正確なモデルを持っていれば、世界でよりよく機能し、よりよい判断を下し、進化的に優位に立つことができる」と述べている。
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