第38回AI美芸研シンポジウム「コンセプチュアルウイルス」

AI美芸研（人工知能美学芸術研究会） @AIbigeiken

水野：実物を使うことで、ネットワークなど制約が出てくる。実物だからこそ起こりうるトラブルもたくさんある。今は動いているが壊れる可能性もある。個体差も確実にある。わからないファクターを入れられる。より多くの未知な要素を入れられる。 #AI美芸研

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水野：コンピュータの世界だとなるべく全部同じようにする。物理的なサーバも仮想空間で行われる。だんだん仮想空間を意識しないで済むようになってきていると思う。現実と仮想空間の違いとは？この問いが意味がないという実感もしてきている。 #AI美芸研

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■不可知のファクター 均質性を求めた実験の繰り返していく時に、不可知のファクターが入ってきた場合 Ex:予期せぬ物理的干渉など →こういった予期せぬ要素は解析が非常に難しいが、それらが新しい知見をもたらすこともあるかもしれない。 #AI美芸研

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人工知能美学芸術展：美意識のハードプロブレム 第38回AI美芸研シンポジウム「コンセプチュアルウイルス」 銅谷賢治（沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニット教授） #AI美芸研 pic.twitter.com/vOan41pezt

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水野：宇宙空間に行ったときと行ってないとき、見ているものが同じ場合、意味なくない？みたいな所も深堀をしていきたい。 #AI美芸研

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銅谷：僕もシミュレータを使う。それだけで閉じると見たいものを見るためにシミュレーションしてしまう事もある。0平均のノイズと実世界のノイズは違う。それをプログラミングして作ることもできるが、実験したほうが良い。僕は実際に見てみたい。 #AI美芸研

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■シミュレーションと現実 シミュレーションとして駆動している内部プロブラムと、物理的個体としての筐体との干渉のしあい。 そこから予期せぬ情報空間と物理空間の干渉が起こりうるのではないだろうか？ #AI美芸研

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中ザワ：人工生命のTIERRAとコンセプチュアルウィルスの違いとして、80台使っているが、これを1台の中に入れても成立するとはずっと考えていた。そこで個体という単位が実物だと出てくる。一個一個個体があってスープがあるということと、銅谷さんの「唯一性」。 #AI美芸研

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中ザワ：群知能が「数えられないものがたくさんある」ということではなく、個体がたくさんあるという考え方でとらえていきたい。 #AI美芸研

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銅谷：今日面白かったのは、個体をたくさん使って実験するということ。 #AI美芸研

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銅谷：強調コードの所で、歌を歌わせるというのは神経細胞の研究で、複雑なデータの歌を歌えることが、自分のフィットネスを進化出来るということ。それをロボットにも反映出来るのか知りたかった。 #AI美芸研

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■鳥の歌の研究 ①鳥は複雑な歌を唄える ②これは自己誇示として行われ ③周囲との活発な情報交換を行っていることの証左となるものである。 ④よって歌を交換し合うロボットの研究は重要なメタファーとして機能しうる。 #AI美芸研

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中ザワ：銅谷さんの実験は音を出す。隣で展示している安野太郎も鳥の鳴き声をどのようにシミュレートするのかをテーマにしている。リコーダーの運指を、音が出ないものも含めているところで、銅谷さんの作品と似ている。 #AI美芸研

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銅谷：今回は一番音が出しやすいパターンで音を出した。複雑にすればダンスをさせたりできる。 中ザワ：このダンスが踊れることで唯一性を出すということ。 #AI美芸研

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中ザワ：銅谷先生はアスリートでもある。OISTでは40km走った後で出会った事もあった。沖縄では鳥の鳴き声がすごく聞こえる。自然界の生物の自己アピール力を常に考えているのか？ 銅谷：熱帯系の動物はアピール力が強い。沖縄では研究と自然の両方をうまく楽しめる。 #AI美芸研

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■自然と交流 ①世界から聞こえてくるあらゆる生物の営みの中には情報交換と自己誇示が含まれている。 ②この中には無限の情報交換と強化学習が含まれている ③自然との直感的な関わりの中に、様々な生存についてのヒントが含まれている。 #AI美芸研

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中ザワ：水野さんもシンガポールで動物たちのアピールを感じている？ 水野：すごく。 #AI美芸研

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草刈：ヤギをお借りしている。AI愛護団体を設立するにあたって、動物愛護に目覚めているのかもしれない。 中ザワ：西村さんには銅谷さんの作品の台も作っていただいた。 草刈：銅谷さんは毎日40km走っている？ 銅谷：毎日ではない。 #AI美芸研

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草刈：走るのはドーパミンを自分で計っている？ 銅谷：ドーパミンやセロトニンも出ているだろうが、はかっているわけではない。 #AI美芸研

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水野：強化学習では「飽き」はある？ 銅谷：ノベルティボーナスは昔から使われているが、予測がしにくい状態の方が報酬が高いというような誤差を含めた報酬、内発的報酬などの研究は盛んにされている。 #AI美芸研

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■”飽きる”って要素はなにか 飽きるの定義：報酬系において、前回の経験と今回の経験があまりに同一すぎる＝予測が完璧すぎると結果が先細りになりがちである。 →これが強化学習における”飽きる”の回避となっている。 #AI美芸研

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質問：AIが群れをつくると考えると、それぞれの関係性はあるのか？人間っぽく振る舞うような？ 水野：人間は群れて進化してきた。群れになったことで得られる何かがあれば。 #AI美芸研

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銅谷：AIの世界、パラレルに学習を進めようというときに、同じネットワークをコピーして学習して平均化するとか、それぞれの個体が違う経験をしたときに共有するなど、選択がいろいろある。僕は個々のエージェントが自律的に動くことに興味がある。 #AI美芸研

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■生存競争における”群れ”とはなにか 異なる個体が経験したものを共有することにおいて… ①どのような個体同士で ②どのような条件で ③どの程度均質化しすぎない程度に 共有されるかによって学習効率は大きく変わってくる。 #AI美芸研

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中ザワ：個体が多数あるというのは原子論的な考え方。最終的には粒の集合体で数えられて単体であるというリンクが群知能から考えられるのではないか。水野のプログラムではお互いに助けあうみたいな事はない。それが高次の協調に繋がる可能性はある。 #AI美芸研