『避けられない事態』を理解する最新のプランニングロボット

AIロボットにお買い物を頼むとき、ロボットは家を出てから帰ってくるまでの計画をどのように立てれば良いでしょうか。なんでもできると思われがちなAIですが、実はプランニングは得意ではありません。今回は新たに提案された、『途中の状態をイメージしながらプランニングを行うAI』を紹介します。

論文

目次
1.プランニングの難しさ
2.未来予測で中間目標を見つけ出す
3.時間という概念にとらわれない未来予測AI
4.実験

(1) プランニングの難しさ

プランニングはとても難しい課題です。例えば「豆腐屋さんで木綿豆腐を買ってきて」とロボットにお願いしたとします。「豆腐屋へ行くにはバスに乗らなければならない」、「バスに乗るには近くのバス停まで行かなければならない」、「豆腐を買うにはお金を用意する必要がある」、「豆腐を受け取るにはボウルを持っている必要がある」などと中間の目標を正しく把握する必要があります。しかし中間の目標を立てるには事前知識として知らなければ行けないことが多く、また知っている事前知識をうまく活用できなければなりません。

他にもプランニングが難しい例としてよく上げられるものとして、『ルービックキューブ』があげられます。

https://ja.wikipedia.org/wiki/ルービックキューブ

ルービックキューブの解き方を覚えていれば簡単ですが、人であれば普通はルービックキューブが上手い人の操作を見て「一面ずつ揃えていけばいいんだな」とか「下の段、真ん中の段、上の段と順に揃えればいいんだな」などと目標を立てることができます。しかし単純なロボットだと、ランダムに操作するか、しらみ潰しに操作するしかできないでしょう。このように中間の目標を立てるというのはとても有効ですが、人であれば直感的に目標をたてられるものの、その直感をAIで再現することはとても難しいことでした。今回紹介する論文の提案手法は、まさに中間目標を直感的にイメージすることができるようなAIとなっています。

(2) 未来予測で中間目標を見つけ出す

この論文では、ルービックキューブの例のように誰かがプレイする様子を事前に見ることができるタスクを想定しています。またここからは下図(e)の迷路を解くプランニングAIを考えていきます。

迷路内をスタート地点からゴール地点まで練り歩くルートは様々ありますが、ある時スタート地点を出発した人の未来の状態をイメージすることを考えた時、いくつかの時刻についてその人の状態は、100%イメージすることができます(この迷路には必ず通らなければならない隙間があるため)。この、必ず通らなければならない道を通ることこそが『中間目標』であることは明らかで、いきなり「スタートからゴールまで行け」と言われても困りますが、この中間目標をうまく見つけることでスムーズに課題を遂行することができるはずです。

そして論文ではこの中間目標を見つけるための未来予測の仕方を提案しています。

 

(3) 時間という概念にとらわれない未来予測AI

既存のAIでも、少し先の未来であれば予測することができました。

https://japanese.engadget.com/2016/11/28/1-5-ai-mit/

これは、画像を入力すると数秒先まで未来を予測して映像を生成するというAIです。

このようなAIは2016年には既にあったのですが、予測する時間が長くなったり、映像内で起こることが連続的ではない場合(カメラの視点が変わる、他のモノが写ってくる、被写体が別の行動を始めるなど)、などには使えず未来の予測には限界があり、また映像も全体的にぼやけたものしか生成できませんでした。

このような既存の未来予測の手法では、ある時刻の画像を見てその次の時刻の画像を生成するということを逐次的に行い、より生成される映像を本物の映像に近づけることを目標にAIを学習させることが一般的な方法です。

しかし、提案手法ではガラッと趣を変え、『あるタスクを遂行中であるという前提で、映像ではなく、綺麗な未来の画像を何枚か生成をすること』に目標に未来予測を行います。

全体的な映像ではなく綺麗な画像を何枚か生成するだけで良いとなると、自然と『そのタスクを遂行するうえで必ず起こる状態の画像を生成すれば良い』となります。なぜなら、必ず起こるかわからない画像を生成することは目標から離れやすくなることであり、また、綺麗な画像を生成するためには、より起こりやすい状態の画像を狙って生成したほうが目標に近づけるためです。

つまり、『あるタスクを遂行中であるという前提で、綺麗な未来の画像を何枚か生成をすること』を指標として未来予測を行うAIを作ると、そのAIが生成する画像は中間目標を描いたものそのものであって、この未来予測AIを使えば高度なプランニングが可能となります。

この、未来予測という課題から時間という概念を捨て、より意味的に大事な未来だけを抽出するような方法を提案した点が、今回の論文の新規性となっています。

(4) 実験

論文ではこの中間目標を見つける手法の有効性を検証するために、『オブジェクトを持ち上げる』というとても簡単なロボットのタスクを扱っています。

『オブジェクトを持ち上げる』というタスクを遂行中であることを前提に、図左側のstartとgoalの画像をAIに入力すると、min/genminの画像が生成されました。これは、ちょうどオブジェクトを掴んでいるところのようなので、狙い通り、中間目標の生成に成功したと言えます。

このタスクは少々単純すぎている気はしますが、理論的には中間状態がいくつ合ってもそれらを列挙できるような手法となっています。また、明示的に中間目標を理解することができるAIというのはこれまでほとんどなかったため、これからのプランニングAIやロボットの研究に良い影響をもたらしそうだと言えるでしょう。

まとめ

今回、中間目標を生成するAIを紹介しました。ロボットのプランニングというのがこれほど難しいものだとは知らなかった、と思われる方も多いかもしれませんが、ロボットAIというのは本当に難しい分野で人間の直感がいかにすごいものかを痛感させられます。今回の提案手法のように、いかに人間の直感をAI,ディープラーニングの得意な手法で表現するかという研究が現在流行っており、だんたんAIが人間に近づいて来ているとも言えるでしょう。

ライター 東京大学 学生


AIメディアライターを大募集中!

当メディアは、「AIをどこよりも分かりやすく、どこよりも身近に。」をコンセプトとした、AI論文翻訳メディアです。

そもそもAI(特にディープラーニング)は発展途上の技術であり、急激な勢いで進化しています。毎日、さまざまな論文が発表され、「最新の手法」が数週間で変わるぐらいその変化は激しいものです。

一方で、AIのビジネス活用の現場には、情報の非対称性が存在し、”何がほんとか分からない”と言う声も多く聞きます。ビジネスサイドのAI技術に対する理解不足が大きいため、真の課題解決やイノベーションに結びついていません。ブームに乗じて、それほど性能が高くないAIサービスや製品を見る機会も随分増えました。さらに今後の伸びしろに懐疑的な声も上がり始めています。

このサイトを見ることでAIの可能性を知り、わくわくしたり、考えたり、未来へ想いを巡らせる。そんな理解を深める”少しのきっかけ”を与えることができるメディアになれたらいいなと思っています。

「AI-SCHOLAR」では現在、このようなビジョンに共感してくれるエンジニアや研究者のライターを募集しています。

論文紹介から、コラム、動向紹介まで様々なジャンルでの募集です。
署名記事で書いて頂き、自分の会社やブログへのリンクを貼って頂くのもOK。
自社のブランディングや知名度アップに使って頂いても構いません。

自分ならもっと良いコンテンツが書けるのに。。という想いを一度でも感じたことがある人であれば、まずはAI-SCHOLARライターの扉を叩いて下さい。

お名前
必須
ふりがな
必須
生年月日

必須
性別 必須
電話番号 必須
出身校 必須
メールアドレス 必須
ライターとしての意気込み 任意
個人情報のお取り扱いについて

株式会社wevnal(以下「当社」といいます。)は、AI-SCHOLAR(以下「本サイト」といいます。)をご利用になる方(以下「ユーザー」といいます。)の個人情報保護の重要性について認識し、個人情報の保護に関する法律(以下「個人情報保護法」といいます。)を遵守すると共に、以下のプライバシーポリシー(以下「本プライバシーポリシー」といいます。)に従い、適切に取り扱うものとします。

1. 個人情報の定義

本プライバシーポリシーにおいて、個人情報とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの(他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含みます。)を意味するものとします。

2. 個人情報の利用目的

当社は、ユーザーの個人情報を、以下の目的で利用いたします。
(1)本サイトのサービス提供のため
(2)本サイトの利用に伴うご案内のため
(3)本サイトのサービスに関するご意見、お問い合せ等への対応のため
(4)メールマガジン・DM・各種お知らせ等の配信・送付のため
(5)ユーザーの承諾・申込みに基づく、本サイト掲載企業等への個人情報の提供のため
(4)当社の商品、サービス等のご案内のため
(5)当社のサービスに関する当社の規約、ポリシー等に違反する行為への対応のため
(6)当社のサービスの改善、新サービスの開発、マーケティング等のため

3. 個人情報の第三者への提供

当社は、ユーザーの同意を得て、以下の提供先に、以下の提供情報内容を以下の手段又は方法で提供することがあります。
(1)提供先について
登録ユーザーが本サイトにおいて資料の請求、閲覧もしくはダウンロードする場合、その資料の提供元である本サイト掲載企業(当該提供元企業から委託を受けた者を含みます。なお、所属企業ではなく、企業に所属する個人が提供元である場合もあります。)に、以下の情報が提供されます。
(2)提供情報内容
ユーザーから取得した情報
(3)提供の手段又は方法
電磁的な方法による送信

また、次に掲げる場合は、関係法令に反しない範囲で、ユーザーの同意なく個人情報を第三者に提供することがあります。
(1) 法令により許容されている場合
(2) ユーザーが第三者に不利益を及ぼすと判断した場合
(3) 公衆衛生の向上または児童の健全な育成の推進のために特に必要がある場合であって、ユーザー本人の承諾を得ることが困難である場合
(4) 国の機関若しくは地方公共団体またはその委託を受けた者が法令の定める事務を遂行することに対して協力する必要がある場合で、ユーザー本人の同意を得ることによりその事務の遂行に支障を及ぼすおそれがある場合
(5) 裁判所、検察庁、警察またはこれらに準じた権限を有する機関から、個人情報についての開示を求められた場合
(6) 合併その他の事由による事業の承継に伴って個人情報が提供される場合であって、承継前の利用目的の範囲内で利用する場合

4. 個人情報取扱業務の外部委託

当社は、個人情報取扱業務の一部または全部を外部委託することがあります。なお、委託先における個人情報の取扱いについては当社が責任を負います。

5. 統計データの利用

当社は、個人を特定できないよう加工した統計データを作成することがあります。当社は、統計データを何ら制限なく利用することができるものとします。

6. 個人情報の開示・訂正・利用停止等

原則として、ユーザーご本人に限り、個人情報の開示、訂正、追加または削除、利用停止、ならびに第三者への提供の停止(以下「個人情報の開示等」といいます)を求めることができるものとします。ただし、以下の場合は個人情報の変更等に応じないことがあります。
(1) ユーザー本人または第三者の生命、身体、財産その他の権利・利益を害するおそれがある場合
(2) 当社のサービスの適正な実施に著しい支障を及ぼすおそれがある場合
(3) 他の法令に違反することとなる場合
また、当該個人情報の変更等に多額の費用を要する場合、その他の、個人情報の開示等を行うことが困難な場合であって、ユーザーの権利・利益を保護するため必要なこれに代わるべき措置をとるときは、個人情報の変更等に応じないことがあります。

7.  Cookie(クッキー)その他の技術の利用

当社サービスは、Cookie及びこれに類する技術を利用することがあります。これらの技術は、当社による当社サービスの利用状況等の把握に役立ち、サービス向上に資するものです。Cookieを無効化されたいユーザーは、ウェブブラウザの設定を変更することによりCookieを無効化することができます。但し、Cookieを無効化すると、当社サービスの一部の機能をご利用いただけなくなる場合があります。

8. お問い合わせ

開示等のお申出、ご意見、ご質問、苦情のお申出その他個人情報の取扱いに関するお問い合わせは、以下の個人情報管理責任者までお願い致します。

株式会社wevnal
担当:個人情報保護管理者 CTO 木曽隆
住所:東京都渋谷区渋谷1-11-8 渋谷パークプラザ5F
電話:03-5766-8877

9. プライバシーポリシーの変更

当社は、法令等の定めがある場合を除き、必要に応じて、本プライバシーポリシーを変更することができるものとします。

10. プライバシーマークに関して

当社は、プライバシーマークの認証を取得しています。
認証番号:21004560(01)

制定年月日   2011年4月1日
最終改訂年月日 2019年10月1日

 

この記事をシェアする