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人工知能は身体を欲している?:新刊「人工知能のための哲学塾」第零夜(中編)|ギズモード・ジャパン
が作られました。それが「CERA-CRANIUM認識モデル」(Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. 2009)です。ゲームAI界隈では有名になったモデルなのですが、その基本はエージェントアーキテクチャモデルで、センサーから情報が入って、デバイス、意思決定と通ってアクチュエーター(エフェクター)に出ます。ポイントは、意思決定の部分が階層化されているところです。先ほどサブサンプションアーキテクチャの項で言ったように、知性はレイヤー化されるほどに賢くなります。

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図15 キャラクターの意識を作るための統合アーキテクチャ

ひとつひとつは、先ほどのMultiple Draft Modelであり、記憶体(Workspace)があって、ここに意識がくるとプロセッサが書き込んでいくという形です。ただ、前述のように、構造が多層化されていて、多層化されたレイヤーの各レイヤーで記憶体(Workspace)とナレッジソースで書き込んでいくことで多層的に世界を解釈していきます。

ひとつ目はフィジカルレイヤー、モノが飛んできてよけるとか物理的な対応しかしません。さらに上位のミッションレイヤーは抽象的な判断と戦術を計算し、最後にコアレイヤーが意思決定を行います。このように三層構造のモデルになっています。これは、「Unreal Tournament」という銃で戦うゲームのキャラクターのAIに実装されて試されました。

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図16 CERA-CRANIUM認識モデル
CERA-CRANIUM: A Test Bed for Machine Consciousness Research Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A.International Workshop on Machine Consciousness 2009. Hong Kong. June 2009.

2K BotPrizeという、ちょっと変わったコンテストがあります。いろいろな人間と人工知能がゲーム上で戦って、「お前人間だろう」と、人間に一番間違えられた人工知能が優勝するというコンテストです。強い人工知能ではなくて、ゲームの中で人間らしい人工知能を作った人が勝ち。つまりデジタルゲームにおけるチューリングテストになっているのです。CERA-CRANIUM認識モデルを実装したこの人工知能は、2010年の2K BotPrizeで優勝しました。

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図17 2K BotPrize 2010の結果

実際の成績表はこのように、人間と間違われた確率が記載されています。その値が最も高い人工知能が優勝となります。逆に、人工知能と間違えられる人間ってどうなのだろうという話もあります。ただ、うまいプレイヤーは限りなく人工知能に近くなっていくので、「あまりにも発達したプレイヤーは人工知能と区別がつかない」のではないか、とアーサー・C・クラークの警句になぞられて言うことができます。だから、人間らしい、ということは、ちょっと下手なほうがいいのですよね。どう下手かというのが問題なのですが。

さて、ここで、全体のテーマに戻ります。

これまで話をしてきたのが機械的な人工知能で、外側から知性を作ろうというアプローチでした。では、いつ人工知能は主観的な世界を持ち始めるのでしょうか? 意識モデルはまだ機械的な人工知能を作っているわけで、人工知能が主観的な世界を持っているかどうかはまだ微妙なところです。

いつ人工知能は主観的な世界を持ち始めるか? それに対する僕の答えですが、主観的世界を持つためには、身体を持たねばならないと考えています。身体を持たない人工知能は限りなく論理的です。ところが、身体というものを持ち世界に住みつくことによって、知能は大きな制限を受けると同時に大きな可能性を持つ。ここからは、身体性に着目して人工知能を考えていきたいと思います。

「人工知能はどのように自我を獲得するのか?:新刊「人工知能のための哲学塾」第零夜(後編)」に続く。

Image by Thinkstock

source: 人工知能のための哲学塾

(三宅 陽一郎)

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