身体性と運動学習

いつも話のネタに使わせてもらっている、

「人間ってナンだ！超AI入門シーズン２」ですが、今回のテーマ

“感じる”もとても面白く、ここでもご紹介しようと思います。

AIが深層学習（ディープ・ラーニング）によって様々な学習を行って

きていることはもうご存知のことと思います。

今回のテーマの中で話された内容でとても面白かったのは、大人が行う

多くの作業などは比較的容易にAIでも再現可能だが、その反面子どもの

学習を真似させることが意外と難しいというお話でした。

実際、人間では３歳児くらいで学ぶような、色々な形をした積み木を

その形に合った穴に入れるという作業をロボットに学習させている研究

紹介をしていました。

人間ならばとても簡単なものが、AIを搭載したロボットには案外難しい

課題だということですね。

実はそこから論は発展していきます。

子どもの学習様式をAIが学ぶことができれば、大人の思考まで発達させ

ることは可能だろう、要は子どもの学習方法をいかに再現させることが

できるかに、AIの研究テーマは移っているということでした。

そして、この子どもの学習は身体と周りの環境から成り立っています。

そこで脳が行なっていることとは、

とても単純な感覚入力（インプット）と運動などの出力

（アウトプット）の繰り返しで、そこから世界の構造を認識するに至る

というわけです。

つまり、身体性が学習を促進させるという結論です。

ですから、人型のロボットを作成する意味もそこにあるのかなと

思います。

人型の身体とセンサーを装填したロボットは、丁度ヒトが身体性から

世界の認識・学習をするのを模倣するのに都合がいいということです。

しかしお話はそこで止まらず、脳の作業＝インプット⇔アウトプット

であれば、世界中の情報をインプットしそれを出力機械などに繋げれ

ば、罰に身体はいらなくなるかもしれないということでした。

そうは言っても、身体を持つことによって、より早く効率的に学習が

できるヒトの身体の重要性が減じたわけではありません。

さらに、ヒトの身体に機械や義足、道具などを装着しても同じように

脳は学習して行きます。

用具・道具を使うスポーツなどでも同じですね。

まるでその用具が身体の一部になった感覚で我々は運動を学習して

行きます。

これが身体拡張性です。

脳の適応力と言っても良いでしょう。

今回の「人間ってナンだ！超AI入門シーズン２」のお話は、まだまだ

面白い話が続くので、ここでも続きとします。

今日はこのくらいにして、読んでいただきありがとうございました。

また明日も続きます。ごきげんよう。