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北陸先端科学技術大学院大学・先端科学技術研究科ヒューマンライフデザイン領域の鳥居拓馬助教と日髙昇平准教授は、〝失敗する他者の行動〟の観察から、運動の目的や意図を推定するための基礎的な情報技術を提案し、妥当性を計算機シミュレーションで実証した。この技術は、障害・困難に直面する人々の〝気持ち〟を察して、自ら助ける人工知能（ＡＩ）の創成に繋がると期待される。この研究成果は科学雑誌「Ｎｅｕｒａｌ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ」のオンライン版に掲載された。
ここ数年、人工知能（ＡＩ）が人々の社会生活を支える基盤技術となっている。しかし、依然として人間の指令なしにＡＩが自律的に働く場面は限定的。「何かお助けしましょうか」と商店街でＡＩ（ＡＩを搭載したロボット）が行き交う買い物客などに声をかける場合でも、人間の答えを待つばかりで、ＡＩ自らが人間を助ける行為を選んで実行することはほとんどない。自律的なＡＩを開発するのが困難である技術的な理由の一つは、人間には一見易しく感じられる「他者の意図を読みとること」が難しいから。
これまでのＡＩ研究では、大量の成功した行動を学習して、同様の成功する行動をとる方法が提案されてきたが、少数の「失敗した行動」を観察するだけでは、そこから成功となる行動を推定することができなかった。理由は「失敗した行動」には成功の情報が乏しいため。人間を自律的に助けるＡＩの開発には、これまでのような成功例に基づく学習とは異なる発想が求められる。
また、他者を自律的に助けるには、まずその人が困っているかどうかを判断し、もし困っているなら、何に困っているのかを推定する必要がある。もし他者の意図を読み違えたら、〝余計なお世話〟となりかねない。人間は、単純な状況では幼児でも行為の意図を察することができ、さらに失敗した他者を手助けできる。人間がいかにして失敗した他者の意図を推定できるのかは人間の知を科学する認知科学でも未解明な重要問題となっている。
こうした現状を背景として、鳥居助教らの研究では、認知科学と人工知能の観点から、意図推論の認知メカニズムに関する仮説を提唱した。失敗する他者の運動から目的を推論する問題の原型として、観察した運動の軌道を手がかりにその軌道を生み出した観測できない制御システムの特性を推論する問題に取り組んだ＝イメージ図＝。
この問題に対して、物体の運動を記述する力学系理論に基づく意図推定方法（アルゴリズム）を提案し、さらに、単純なモデルの計算機シミュレーションでその有効性を実証。提案した方法では力学系の保存量（不変量）を運動の記述子（特徴量）として用い、異なる制御システムの運動の同一性を定量化している。成功例を学習するこれまでのＡＩ技術では意図推定できない場合でも、この提案手法では行動の意図を推定できることがわかった。
「気の利く」人工知能創成へ期待
今回の研究で提案・実証した失敗行動の観察から意図を推定する基礎技術は、障害・困難に直面する他者を自律的に助ける〝気の利く〟人工知能の創成に繋がると期待される。将来的には、人間が同様のメカニズムで意図推論を行うかを心理学実験的に検証することで、他者の意図を推定する人の認知過程の解明にも繋がると考えられている。
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