作って動かすALife 実装を通した人工生命モデル理論入門（後編）
岡 瑞起、池上 高志、ドミニク・チェン、青木 竜太、丸山 典宏 著
2018年07月 オライリージャパン
前編、中編の続き。
第７章は「ダンスとしての相互作用」というタイトルで、人工生命ならではの特長として、環境や人との相互作用の学習から生命性が立ち上がるということを述べている
例として、現状の自動運転で行われているセンサー情報を元に運動出力を学習するEnd-to-End Learningは、「神からの視点」であり、認識したものとの相互作用という最も大事な部分が考慮されていない、としている。自動運転でも、個体と個体のやりとりから生まれるダイナミクスを学習しようという視点が無いとのこと。
次に、本書の中核著者と思われる池上高志の研究で、相互の内部モデルをRNNで学習するエージェント群の研究が紹介されている。お互いのモデルをRNNで学習し、相手の行動を予測するとのこと。ただし、囚人のジレンマゲームにおいては、実際には有効と思われるしっぺがいし戦略が不安定になってしまい、良い結果は得られていないようだ。
相手の内部モデルを推定するというのは、いわゆるミラーニューロンの動作を連想させ、人間も同様の機能を持っているのではないかと思えるだけに、さらなる研究成果を期待したい。「おにごっこ」では有意義な成果が出ている模様。
続いて「トレヴァーセンの実験」が紹介される。赤ちゃんに対し、カメラ越しにリアルタイムに親が表情を変えてコミュニケーションをする場合は赤ちゃんは盛り上がるが、その時の親の様子をビデオに撮って流しても赤ちゃんは飽きてしまうというもので、人間の基本的な動作として相互作用があることが良く分かるエピソードである。
本章の最後に、エージェントが相互作用するシミュレーションが紹介されるが、前章のエサ探しエージェントに、フェロモン分泌機能を付けたもので、正直物足りない。これは１９７０年代からある話ですし。マルチエージェントは、単機能のロボットが群れることで高機能を実現しようという概念で１９７０年代から研究されており、蟻の動作は、まさしくそのころからシミュレーションしている。一応、フェロモンを自分が出す場合と相手が出す場合で、相手が出す場合の方が相互作用っぽい効果は得られている。
いずれにせよ、相互作用により環境が複雑化することは、ブログ筆者の構想する人工生命プログラムでも当然やることになる。メッセージのやり取りが必要になるであろう。
最終の第８章は「意識の未来」というタイトルである。哲学者サールの定義した強いAIの要件が「意識」があることであり、意識のあるエージェントというのは目指すべきところである。本章にてそれが実現出来たということではない。
前半は、デジャブとか、脳の物理反応と人間の意識の時間ずれの話であった。本書とは関係ないが、人間は首を動かそうとする時、視界を逆にする指令を脳から一次視野？に予め出しているため、世界がぐらぐらしない、という話をグレゴリーの「脳と視覚」という本で読んだ。いずれ必読書として紹介する。
本章の後半は主観的な時間をロボットへ実装する必要があるのか、というテーマで、象徴的な話が語られているが、筆者の言いたいことは恐らくは、進化というプロセスで生み出されたエージェントは、シンプル最適なものだけではなく無駄や冗長性も残っており、その冗長性こそが創造性や意識の元になっているということだと思う。そして、人工生命（Alife）の意義は最適化のツールではなく、むしろ創造性を生成し、理解することにあるのだ。
続いて、意識を持っていたり賢くものを知覚するようにふるまうロボットの例がいくつか紹介されたあと、最後、意識と生命性の議論に戻る。各エージェントが内部モデルを持つだけでは恐らく駄目で、現実世界とコミットすることも必要であり、そこにロボットから生命への跳躍がある、と書かれている（と思う）。「意識とは、未来を予測することではなくて、現実を生きるために否応なく力学系にはなれない、その時に生まれる心の形だと言えるかもしれません」とのことだ。
ブログ筆者なりに最後のまとめを解釈すると、Alifeの研究は力学系（ルールに基づき状態が時間とともに変化していくシステム全般？）から始まっているが、進化のプロセスは多様性、無駄なところも残すようになっており、非力学的なところに意識の生まれる源があるかもしれない、ということかと思う。ALifeは進化を直接扱える分野なので、やはりALifeの黎明期からの目標である、エージェントを進化させることで知能を実現させるという方向で頑張って欲しい。
