[2M6-OS-19d] 世界モデルと知能(4/4)

[2M6-OS-19d-04] WB-PGM: 全脳確率的生成モデル

発達するロボットのための認知アーキテクチャに向けて

〇谷口 忠大¹、山川 宏^2,6、長井 隆行³、銅谷 賢治⁴、坂上 雅道⁵、鈴木 雅大⁶、中村 友昭⁷、谷口 彰¹ (1. 立命館大学、2. 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ、3. 大阪大学、4. 沖縄科学技術大学院大学、5. 玉川大学、6. 東京大学、7. 電気通信大学)

キーワード：認知アーキテクチャ、確率的生成モデル、脳型人工知能、認知発達ロボティクス、記号創発ロボティクス

本発表では著者らが提案し推進する全脳確率的生成モデル（WB-PGM: Whole-Brain Probabilistic Generative Model）のアプローチとその展望について概説する。世界モデルはセンサ・モータ情報を行動主体の主観的な視点からコーディングする予測モデルである。マルチモーダルな情報を統合し、複雑な身体を統御し、環境に適応できる人間の知能、および発達的なロボットの構成をその延長線上で捉えようとすると、その認知アーキテクチャとしての構造を検討する必要が現れる。WB-PGMは、人間の全能の構造に学ぶとともに、予測学習を基礎に据えた確率的生成モデルにより認知アーキテクチャを構築しようというアプローチである。本発表ではその基本的な考え方と展望に関しての報告する。