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Wed, Aug 31

  • 23:00 「私たちはミラーニューロンの仲介により,他人の意図を理解し,ひいては他人の未来の行動を―やはり意識する以前に―予測することができる」 p. 324 amzn.to/pYHdUy
  • 22:59 「この二つの神経機構によって,私たちは自己と他者とがお互いに模倣をしているときでも,その両者をある程度まで別々に独立させながら自分の内部で表現することができる」 p. 324 amzn.to/pYHdUy
  • 22:56 「人々の間で意味が共有されるとする間主観性の考え方は,古典的な認知主義においては常に厄介な問題であった」 p. 320 amzn.to/pYHdUy
  • 22:55 第11章.「メルロ=ポンティの名言を思い出してもらいたい―『私は他人の表情の中に生きていおり,と同時に,相手が私の中に生きているのを感じる」 p. 320amzn.to/pYHdUy
  • 22:47 「要するに,これらの細胞は自己と他者の間に一種の『親密さ』を生み出しているようなのだ」 p. 278 amzn.to/pYHdUy
  • 22:46 「さらに第5章でみたように,ミラーニューロンは私たちの自己認識の過程にもかかわっている.」 p. 278 amzn.to/pYHdUy
  • 22:45 「このミラーニューロンの働きにより,私たちは,他人が感じていることを同じように感じられるようにもなる」 p. 278 amzn.to/pYHdUy
  • 22:44 「他人の行動と全く同じ行動のシミュレーションを脳内でおこなって,それにとともに自分の運動計画を活性化させるのだ」 p.278 amzn.to/pYHdUy
  • 22:43 「脳内のミラーニューロンがいかにして私たちに他人の行動を理解できるようにさせているかは,すでに見てきたとおりである.」 p. 278 amzn.to/pYHdUy
  • 22:42 「私はミラーニューロンと社会的行動に関する仮説の一つとして,ミラーニューロンシステムの活動は他人との連帯感の指標であると考えているからだ」 p. 278amzn.to/pYHdUy
  • 22:40 ところが,ブランド名が表示されると背外側前頭前皮質が働き,内側眼窩前頭皮質の活動を抑え込んでしまう(=味を査定させない)という. p. 277 amzn.to/pYHdUy
  • 22:38 ブランド名を隠した状態では,味を査定する内側眼窩前頭皮質が活動する. amzn.to/pYHdUy
  • 22:37 実験参加者はブランド名を顕示した状態と隠ぺいした状態でペプシコーラとコカコーラを与えられる. amzn.to/pYHdUy
  • 22:36 第9章ではブランド効果が議論されている.
  • 22:31 第8章では,メディア暴力が視聴者の暴力行動と相関関係にあることを示唆している. amzn.to/pYHdUy
  • 22:28 我々の言葉でいえば,「スーパーミラーニューロン」は「メタミラーニューロン」ということになる.
  • 22:27 「つまり,通常の典型的で単純なミラーニューロンの制御と調節を役割とする,別種のミラーニューロンまでを含むメタシステムを考えるべきだと思うのである」 p. 246amzn.to/pYHdUy
  • 22:26 「私たち人間っが終始やっている複雑な行動を細かいニュアンスまで模倣するには,おそらくもっと広いミラーニューロンシステムの概念が必要なのだ」 p. 247amzn.to/pYHdUy
  • 22:20 「ミラーニューロン領域の活動と自閉症の重症度には明らかな相関関係があることもわかった.傷害の程度が重いほど,ミラーニューロン領域の活動が低いのである.」 p .216 amzn.to/pYHdUy
  • 22:16 「生後6か月では,手が玩具をどこへ運ぶか予測できない.生後1年になると,それができる.このことから,ミラーニューロンが学習によって他人の行動の予測ができるようになるのは明らかだ」 p. 199 amzn.to/pYHdUy
  • 22:13 自分を自分の上にかぶせると,(自分のことはよく知っているので)シミュレーション過程が強められて,ミラーニューロンの活性化は強くなるという. p. 183 amzn.to/pYHdUy
  • 22:11 「すでにみてきたように,ミラーニューロンは―シミュレーション機構を通じて―他者の行動を自己の上に写像する.」 p. 183 amzn.to/pYHdUy
  • 22:04 脳はそれを防ぐための対抗手段として頭頂弁蓋を活性化させるという方法を案出し,自分の行動の主体意識をあらためて主張しているのではないだろうか.」 p. 165amzn.to/pYHdUy
  • 22:04 「ミラーニューロンの性質はともすると自分の行動の主体が自分自身であるという意識を失わせかねないので,…
  • 22:01 ミラーニューロンのなかでは自己と他者が混在する.脳はどうやって自他を区別するのか?
  • 21:56 「この実験により,私たちの脳は観察された他人の苦痛経験の完全なシミュレーションを―運動の部分まで含めて―成り立たせることが実証された」 p. 156amzn.to/pYHdUy
  • 21:55 「観察した痛みに対する共感が強ければ強いほど,その人の脳は針からの「撤退」行動を強くシミュレートするのである」 p. 156 amzn.to/pYHdUy
  • 21:51 「顔面フィードバック説」:「顔の筋肉組織の変化によって感情的な経験が形成されるとする説」 p. 151 amzn.to/pYHdUy
  • 21:51 人の表情のまねをすると,その気持ちがわかる,と言う説があるらしい.
  • 21:49 「共感のミラーニューロン仮説」と呼ばれている. p. 151 amzn.to/pYHdUy
  • 21:48 p. 151には共感の神経メカニズム.表情を模倣するミラーニューロンの出力は,感情を感じる大脳辺縁系に送られている. p. 151 amzn.to/pYHdUy
  • 21:46 「このように,模倣をつかさどる神経系(ミラーニューロンシステム)と感情をつかさどる神経系(大脳辺縁系)のつながりを主張する見方は,かなり有力な根拠を持っている」 p. 146 amzn.to/pYHdUy
  • 21:44 「人はカメレオンであればあるほど,他人の感情を気にかける―すなわち共感を覚えやすい」 p. 144 amzn.to/pYHdUy
  • 21:41 「共感の力によって,私たちは感情や経験や要望や目標を共有できる」 p. 139 いよいよ共感とミラーニューロンの関係の話に入る. amzn.to/pYHdUy
  • 21:39 ここで,音声知覚の運動指令説:「私たちの脳は話をしている自分自身をシミュレートすることによって,他人の発する音声を知覚している」 という説 p. 132amzn.to/pYHdUy
  • 21:38 言語の基幹は音声で構成されていることに着目すると,ミラーニューロンが音声についてどのように機能するかが興味深い.
  • 21:35 ここで「ニカラグア手話」の話.言語進化の過程でミラーニューロンの相互模倣が重要な役割を果たしたことが示唆されている. p. 128 amzn.to/pYHdUy
  • 21:33 「会話の中の一部の言葉が,互いの暗黙の了解によって決まった特定の意味を帯びているということ自体,模倣と刷新の相乗効果でコミュニケーションが掲載されていることを示したものだと言える」 p. 126 amzn.to/pYHdUy
  • 21:31 「すべての会話は共通の目標を持った協調活動であり,ある意味では,新しい言語の深化をその場に再現していると言えなくもない」 p. 126 amzn.to/pYHdUy
  • 21:28 「この実験結果を見る限り,私たちはミラーニューロンの助けを借りて,いましがた文章で読んだ行動を頭の中でシミュレートすることにより,読んだ内容を理解しているように思われる」 p. 121 amzn.to/pYHdUy
  • 21:26 「言語的概念は,その概念を規定するのに必要な感覚・運動性の描写を用いることによって「ボトムアップ」式に構築差される」 p. 119 amzn.to/pYHdUy
  • 21:24 「私たちの心のプロセスは身体によって形成され,その過程での身体運動と周囲の世界との相互作用の所産として,どのような知覚経験と運動経験を得たかによって形成される.」…身体化された認知,身体化された意味論 p. 119 amzn.to/pYHdUy
  • 21:21 「まさにその通りの結果が出た」,「面と向かっての相互作用にとって重要な身振りこそ,ミラーニューロンの関心があることがわかる」 p. 109 amzn.to/pYHdUy
  • 21:19 ビートは話す側にとってのジェスチャ,アイコンは聞く側のためのものであるとすれば,ミラーニューロンは,アイコンに対して活性化されるはず. p. 108amzn.to/pYHdUy
  • 21:15 第3章では,David McNeill先生登場.「身振りと言語は一つの体系である」が引用されている. p. 104 amzn.to/pYHdUy
  • 21:13 「結果は,ミラーニューロンが意図をコードしているという仮説を裏付けた」 p. 100amzn.to/pYHdUy
  • 21:13 ミラーニューロンは行動そのものに反応するか?それともその背後にある意図に対して反応するか?  p. 98 amzn.to/pYHdUy
  • 21:10 「私は過激なほうの立場をとる.自動的で無意識的なシミュレーションと言う考え方は,現在ミラーニューロンについてわかっていることに非常によく合致する」 p. 97amzn.to/pYHdUy
  • 21:09 シミュレーション説.他の人の身になったふりをすることによって他人の心理状態を理解するという説.意識的に行うか,それとも自動的に無意識的にシミュレーションするかのバリエーション. p. 96 amzn.to/pYHdUy
  • 21:07 理論説(theory theory):科学者が自然現象を観察して理論構築をするように人間も他の人のすることを観察してそれを説明する理論構築を行うとする説. p. 94amzn.to/pYHdUy
  • 21:01 観念運動モデルは,他人の行動がどのような結果になったかを見たら,自分自身の行動系列(のイメージ)が想起されることを示唆する p. 79 amzn.to/pYHdUy
  • 20:59 観念運動モデル:行動の開始点は「意図」 vs 感覚行動モデル:感覚刺激に対して人間の行動が起きる.  p. 78 amzn.to/pYHdUy
  • 20:51 「被験者の脳内の運動系は,被験者がただ見ているだけの行動をひそかに実行するふり(「シミュレーション」)をしていたのである. p. 75 amzn.to/pYHdUy
  • 20:49 「それまで思いもよらなかった新発見のニューロンの特性がミーム仮説に完璧に合致することに気がついた」 p. 72 amzn.to/pYHdUy
  • 20:48 第2章では,ミームの話が.また引きだが,ダニエル・デネットの「人間の意識はミームと脳の相互作用の産物」という言葉も引用されている. p. 70 amzn.to/pYHdUy
  • 20:44 また,サルは自分を模倣している実験者に対してより強い興味を示した(見ている時間が長かった). p 62 amzn.to/pYHdUy
  • 20:42 しかし,ミラーニューロンの反応が学習によって形成される可能性を示唆する結果も得られている.サルが道具を使って行われた行動を見たときに反応するミラーニューロンが見つかっている p. 58 amzn.to/pYHdUy
  • 20:37 ミラーニューロンがエンコードできるのは,サル自身が実行できる行動に限定されているだろうと思われている p. 55 amzn.to/pYHdUy
  • 20:36 言語は音声で表現されているからミラーニューロンが言語学習においても重要な役割を果たしていることが示唆されたことになる.
  • 20:35 視覚だけ,聴覚だけ,視覚+聴覚のいずれの場合でもミラーニューロンは反応する→これらの間の結びつきが行われている. p. 54 amzn.to/pYHdUy
  • 19:27 対象物をつかんで食べる行動を見たときと,対象物をつかんで箱に入れる行動を見たときとで,ミラーニューロンの反応は違うか? → 然り → 意図を区別できる p. 48amzn.to/pYHdUy
  • 19:25 視覚の一部が遮られた場合は,一部を視界から遮られていてもミラーニューロンは発火するか?対象物が見えていないときには発火せず,見えているときには,50%が発火したという.p. 43 amzn.to/pYHdUy
  • 19:15 つまりここで,「把持の対象」と「把持と言う行為」の結びつきが起きており,行動と知覚は独立したプロセスであるという従来説が崩れる. p . 25 amzn.to/pYHdUy
  • 19:13 これに対してミラーニューロンは,他者の把持行動をみると活性化して,把持に必要な運動計画を開始させる. p . 25 amzn.to/pYHdUy
  • 19:11 マカクのF5野には「カノニカル(正準)ニューロン」もあり,それが活性化すると,つかむことのできる対象を見ただけで発火し,把持に必要な運動計画を開始させる. p . 25amzn.to/pYHdUy
  • 19:03 偶然の発見のように見えるがマカクのF5野の細胞の20%はミラーニューロンであることが知られているという. p. 22 amzn.to/pYHdUy
  • 19:00 おとなしく座っていただけの一匹のサルが「つかむ」行為を見ているだけで,何もつかもうとしたわけでもないのに,F5野のニューロンが発火した. p. 21 amzn.to/pYHdUy
  • 18:57 冒頭しばらくたってから,リゾラッティらのチームが,マカク類のサルの脳の運動前野にあるF5領域でミラーニューロンを発見したときの話が始まる. [Iacoboni 2008]
  • 18:50 ここで,しばらく「ミラーニューロンの発見」を拾い読みしてみよう. amzn.to/pYHdUy
  • 18:37 邦訳はこちら http://t.co/nFnR5Tb
  • 18:35 あるいは,Marco IacoboniのMirroring People http://t.co/4OAw82t
  • 18:32 原典はこちら http://t.co/xbnkLCb
  • 18:27 このあと2005年くらいからミラーニューロンと共感を結び付けようとする話が出始めた.代表作はジャコモ ・リゾラッティのミラーニューロン amzn.to/nZTwTJ
  • 18:22 邦訳は2000年.アントニオ.R.ダマシオ,田中三彦(訳):生存する脳,講談社,2000. http://t.co/YVDuBs5
  • 18:20 ここで引用されていたのがAntonio R. Damasio. Descartes’ Error: Emotion, Reason, and the Human Brain, Gosset/Putnam Press, 1994.http://t.co/Fycyeoh
  • 18:16 情報系では大きなインパクトを与えたのはPicardのAffective Computing: Rosalind W. Picard. Affective Computing, The MIT Press, 1997.http://t.co/ayyK0ZM
  • 18:13 訳本は,こちら. ダニエル・ゴールマン,土屋京子(訳).SQ 生き方の知能指数,日本経済新聞社,2007 http://t.co/usOWv3T
  • 18:12 ゴールマンはその後,SQ本を出した. Daniel Goleman. Social Intelligence: The New Science of Human Relationships, NY: Bantam, 2006.  http://t.co/UiqZRg7
  • 18:10 原著”Goleman, D. (1995). Emotional Intelligence. New York: Bantam Books.”は1995年刊. http://t.co/3iuDHV4
  • 18:05 一般的な読み物としては,ゴールマンのEQ.我が国での訳本は,1998年に遡る. http://t.co/tjRxva4
  • 17:56 こうした点についての新しい議論が情報学の知覚でも大変盛んになってきている.
  • 17:52 テレビを観戦しているときは,時々刻々と変化しているシーンから共感相手(B)の置かれている状況や姿勢などに関するイメージを時々刻々と更新しなければならない.
  • 17:50 もっと基本的なものは,見えたシーンや,もっと極端な場合は,聞いた話から,頭の中に情景を再構築して,そこで起きることをシミュレートする能力.
  • 17:49 「自分を相手の立場に置いたときに感じるであろう種々の感覚や感情を感じる」能力.
  • 17:48 「自分を相手の立場においてみてそこから世界を見る」能力.
  • 17:48 以上論じてきた共感が実際に人間のなかで起きるためには,脳の中に相応の仕掛けが要る.
  • 17:38 敵であっても心が通じているという状況はあると思う.
  • 17:37 敵・味方の関係も入り,自分のチームメイトだけでなく,相手のプレイヤーと心が通うことがあるか,という疑問も生じる.
  • 17:36 あるいは,「AとBは(その問題に関して)相互の信頼関係が成り立つか」といった条件が入るかもしれない.
  • 17:35 もう少し検討すべき事項として,「AとBの解釈が思い込み(あるいは幻想)でない」という条件を入れるか否か,
  • 17:34 つまり,「AとBが心が通っている」という状況は,(ある領域について)①AがBに共感し,②BもAに共感すると言う図式を基本として捉えられるのではないか?
  • 17:32 どうやら以前議論した「心が通う」も概ねこれまでの枠組みで捉えられそうに思える.
  • 17:30 AがBに教えてもらっているときだと,教えてもらっている世界の他に,別の世界(例えば,一般的な人生)を持ち出してきて,「教えてなんぼ」になるものでもないことに熱中しているBに対して共感する,といった図式が考えられるだろう.
  • 17:27 それは,Bが自分が初めてその世界に入ったときと同じように(たとえば,がむしゃらに)世界に食いついたとしたら,AはBに共感を覚えるのではないか?ただしそのとき,Aは世界に関する現在の知識・スキルレベルに加えて,自分が入門した時の知識・スキルの思い出をBに対比している.
  • 17:25 A(自分)がB(相手)よりも複雑で豊かな世界を有しているとき,AがBに教えるというコンテキストでは,いくつかの条件がそろえば(AのBに対する)共感は生まれそうな気がする.
  • 17:22 知識に違いがある場合でもコンテキストのアダプテーション次第で共感が作れそうなケースは先にも挙げた学習コンテキスト.
  • 17:21 主な結論は,経験が共有されていない人との間で共感ができるかどうかは,Aのもつ経験とBのもつ経験をつなぐメタファーが作れるか否かに依存する.
  • 17:20 ここで,いくつかのまとめをして次に進みたい.
  • 17:16 SIPSは動詞概念では捉えられているが,これまで論じてきた共感はむしろ空間構造として捉えている(話がややこしくなるので,避けてきたが,時間軸を入れるべきであるのは当然.しかし,それは動詞的な感覚ではないだろう). http://t.co/XHmE05O
  • 17:14 電通はソーシャルメディア時代の生活者消費行動モデルSIPSのなかで,最初のSを日本語の共感(ただし,英語はSympathizeとなっている)に割り当てている. http://t.co/XHmE05O
  • 17:11 共感がこれまで論じてきたようなものであれば,SNSは個人の経験をかなり詳しく伝え,時間も共有できるから,共感の第一指標である共有される世界の大きさ,という意味では高い評価値を得ることになる.
  • 17:07 これがドキュメンタリータッチのプロジェクトXになると,共感があるとしてももう少し間接的になっているように思える. http://bit.ly/pEtLay
  • 17:05 共感コミュニケーションの本質のいつくかはこの番組にあるに違いない.
  • 17:03 番組紹介によれば,1998年にスタートして以来,400人超の先輩が授業をしたという. http://t.co/fkEXfXT
  • 17:02 いつも面白そうで生徒たちをうらやましく思っている.
  • 17:01 いろいろなプロフェッショナルが小学校を訪問して自分の世界の面白さを生徒に教えることになっている.
  • 17:00 もちろん成功例もある.(いつも見ているわけではないが見るたびに)素晴らしいと思っているのは,NHKの「ようこそ先輩」 http://t.co/MAwZb52
  • 16:58 サイエンスコミュニケーションとか,理系離れなどの議論のなかでももっと論じられるべきだし,一般に文化を越えたコミュニケーション力とはこのようなものをいうのだろう.
  • 16:56 つまらないコミュニケーション力談義が多い中,この問題への本格的な取り組みはサイエンスの多くの領域で重要だろう.
  • 16:55 「共感」研究の第一のチャレンジは,「共有されている経験が乏しいとき,いかにして共感を作り出すか」という問題への挑戦.
  • 16:54 忙しさを経験したことのない人に忙しさを訴えることはとても難しい.
  • 16:53 こういった話はまだまだある.例えば,時間の感覚であり,切羽詰って本当に時間のない状態の感覚はなかなか共有できず,孤独にならざるを得ない.
  • 16:37 今は,出張の時は宿泊は必ず禁煙ルーム.たまにWebからの予約を誤って喫煙ルームを割り当てられてしまうと,耐えられないほどではないとしても,相当残念に思ってしまう.
  • 16:36 その頃は,そうした感覚を全く共有できなかった.タバコのにおいはもちろん識別できたが,それが嫌だという感覚がわかなかった.
  • 16:34 わが国では禁煙などという言葉がなかった学生時代に近いころ,某W女史が,「タバコ臭くてかなわない」という表現を使ったのが印象に残っている.
  • 16:33 抽象的なことばかりでなく,感覚も視野に入れると,こうした違和感を感じることはますます多くなる.
  • 16:32 このような経験は身の回りにあふれている.自分が相手のことをわからなかったり,わかってもらえなかったり…
  • 16:28 「自分は数独はそんなに詳しくないから,そんなこと言ってもどこが面白いのだかさっぱり…」といった反応.
  • 16:27 少し数独をトレーニングしたおかげで,数独の面白さがよくわかり,腕も上がったと思って喜んで,さるインフォーマルな会合で上級を越えた問題の面白さについて,10分ほど話したら,誰にもわかってもらえなかった.
  • 16:26 実はこの条件はそう悪くないかもしれない.
  • 16:26 「Aの世界とBの世界が同じでなければならない」説に立つと,AとBのその話題への造詣は同程度である,例えば,囲碁や将棋では,同じ程度の段位,テニスだと同じくらいの知識と技能,が求められることになる.
  • 16:24 では,(ある話題についての)自分(またはA)の世界と相手(またはB)の世界が同一でなければならないかと言うと,そうでもないように思える.
  • 16:23 逆に相手(B)の世界の方が複雑ならば,わからず,ついていけないことがあることになり,共感には至らないということになる.
  • 16:22 自分の世界(Aの世界)の方が複雑ならば,その世界については共感は起きないだろう.
  • 16:21 共感の強さを示す指標としては,共有されていると感じられる世界の大きさだろう.
  • 16:17 これまで検討してきたように共感はyes/noではなく,程度の問題だ.
  • 16:17 世の中の「共感を呼ぶドラマ」,「共感を呼ぶストーリー」は大体こういうところが基本ではないだろうか.
  • 16:08 こうなっていみると,先ほど観察されたBの行動がAの想像通りでなくてもよいと示唆したが,やはり,Aの想像通りでなければならないように思えてきた.
  • 16:06 逆に,Bの行動がAの想像した行動と異なり,「ああいう場面でも自分もそうしてしまったかもしれないなあ」と感嘆交じりに思えときもあるだろう.こういう場合は,「同情」だろう.
  • 16:04 「とてもじぶんにはできない」という思いは感動や感嘆であっても,共感とは少しずれている.
  • 16:04 しかしそれは共感よりは感動に近づくだろう.
  • 16:03 自分もそうできたら素晴らしいと思えるという行動をBがとった場合でも共感はするだろう.
  • 16:03 また,各場面でBのとる思いや行動は必ずしもAのものと一致する必要はない.
  • 16:02 共感は程度の問題なので,Aが自分をBに重ねたときに,どれくらい個別の共感イベントが起きるか,に共感の強さは依存するだろう.
  • 16:00 そして,いろいろな場面で,Bの直面した状況がよくわかり,Bの気持ちもよくわかったような気持ちになり,自分もBと同じように行動しただろう,と心から思えれば,共感にちかづいたと言えるだろう.
  • 15:57 主体Aは,主体Bの行動を観察し,その場面を頭の中にイメージして,Bのイメージを自分に置き換えて,Bの行動の軌跡をたどった場合を想像する.
  • 15:53 主体Aは(その時その場にいないかもしれない)別の主体Bに対して一方向的な共感をいだくことができる.
  • 15:53 これまで見てきた「共感」を少し整理してみよう.
  • 15:47 もちろん,そんなscaffoldingをするのは,きわめて限られているだろうが…
  • 15:45 ドラマになると少し様子が違ってくる.脚本は,登場人物のせりふや場合によっては(ドラマの世界での天の声としての)ナレーションで主人公の内面を描き,視聴者に伝えることもできる.
  • 15:42 また,当たり前のことだが,テレビ観戦の場合の共感は一方向的なものである.プレイヤーはテレビを見ている人のことなど考えていないに違いない.
  • 15:40 プロほどの技術レベルがなければ,それぞれの場面で実際何が起き,Pがどんなことを考えているか,どんな感情をいだいているかはわかっていないに違いない.
  • 15:38 しかし実際は,これは,自分がそう思いこんでいるだけである.Pの気持ちがわかっているように見えても,実際その通りかどうかはわからない.
  • 15:36 Pの立場でPの世界をイメージし疑似体験をし,各シーンで喜怒哀楽を共にしている…このあたりは共感と言ってもいいかもしれない.
  • 15:34 これが共感かどうかは少し検討が必要.
  • 15:34 本人は,Pになりきってしまい,ポイントを取るたびにガッツポーズをして,雄たけびをあげる.
  • 15:31 自分がPのファンであれば自分が勝ったように興奮するだろう.
  • 15:30 例えば,テレビのテニス番組でプレイヤーPが激しい接戦で相手のマッチポイントを何度もしのぎ,けいれんもした末,勝ったとしよう.
  • 15:27 喜びの場合は典型的だろう.
  • 15:27 何かに対してともに怒りを感じる様,
  • 15:26 しかし,怒りは共感できるかもしれない.
  • 15:26 誰かが悲しんだり,苦しんだりすることに共感するのは難しいかもしれない.
  • 15:26 負の感情はだめかもしれない.
  • 15:25 人によるのかもしれないが,行動の背後にある共有イメージがあり,それに対して,自分もそうするだろう,同じように感じるだろう,自分はできないけれども自分の価値観ではそうしてみたいと思う,と言った感覚を共感の相手がもち,自分も持っていると感じられる
  • 15:21 例えば,そのときそこにいた>そのときを共有した>その場所を共有した>時空は共有していない.
  • 15:20 時空的同時性はあったほうが共感が強まるのは確かだろう.
  • 15:20 第一は,コミュニケーションメディアに注目すると,F2F,テレビ会議,メールなどにはあまり依存しないように思える.
  • 15:14 まず基盤として人間同士の共感から.
  • 15:13 直感的には,いくつかの共感のレベルを区別して論じたいが,まだしっくりした感じができていない.
  • 15:12 共感の問題を哲学論争にするのではなく,AIの身近な問題として位置付けたい.
  • 15:10 もう少し共感の問題にこだわってみたい.

 

Mon, Aug 29

  • 22:05 全般的には,今考えている「talking with uncertainty」も(不確実さに対する)共感という意味で,empathyの枠内で検討できるのではないだろうか?
  • 22:03 ロボットが本音として「頭がトーフになった」と感じることはあるまいが,字面だけでなく,この表現に共感できたらすごいだろう.
  • 22:01 しばらく前に,同僚だったH先生が「(難しい問題を考えすぎると),頭がトーフになる」とおっしゃったことがある.そのような風に考えたことはなかったが,直感的に大変よくわかった.また,その後この表現が気に入って,長い時間考え続けた後にはこの表現をよく使うようになった.
  • 21:59 しかし,共有できなさそうな感覚も多い.難しくて頭がくらくらする(「ロボットが頭がくらくらする」状況は比ゆ的にしか理解できない),数字ばかりの羅列で目が回る(ロボットは数字は得意そうだから,たとえ比ゆ的でも感覚は共有できないのではないか…)等々.
  • 21:55 問題解決感覚もある程度共有できるのではないか?例えば,このあたりに答えがありそう,このあたりが肝になりそう,まだ手掛かりが見つかっていない,面白そうなところ,といった感覚.
  • 17:51 また,今論じている異なる文化背景を持つ人間同士でcultural sensitivityを越えた相互の理解の問題も,むしろそのコアとして,empathyだけを取り出して論じたほうがわかりやすく,かつ,核心に迫れると思う.
  • 17:48 例えば,人がロボットに好感を持てるかどうかという点は,皮相的な問題であり,それより強い問題である「empathy」の方が,難しいが,より明確で達成すべき目標であるように思える.
  • 17:46 とりあえず,empathyという語を使うことにすると,empathyはいろいろな問題に関わる.empathyの問題が解決したら,たいていの問題はどうでもよくなるのではないかとも思える.
  • 17:44 もう少し本質的な問題は,先に論じた共感(empathy)の問題だろう.それも「一瞬心が通ったこともある」といった感覚とは対照的に,「ある一定の期間ほぼ継続して(ある話題に関して)心が通っている」という状態をロボットを相手に構成できるかという問題.
  • 17:31 しかし,レクチャーの時間は「です」,「ます」のほうがよいのではないか?
  • 17:30 それに準じる場合だが,スポーツコーチロボット(if any)はオンラインコーチングの最中は目上の立場で,「右へ寄れ!」「だめっ,左!」といった指示を出してもいいかもしれない.
  • 17:28 ロボットが目上である(例えば,目上の人を演じている)といった具合に,バックストーリーが定義されていれば目上の立場をとってもいいだろう.
  • 17:26 ロボットはいつも目下の立場をとるべきか?
  • 17:19 ロボットが{イギリス,アメリカ,オーストラリア}のなかのどの国の「スタイル」で話すのが,一番快く(あるいは表情豊かと)思われるという研究があるらしい.確か,男声か女声のどちらが効果的かという研究もあったような気がする.
  • 17:17 特に,子供はそのような話し方をされることが多いから,かえって親近感を感じるかもしれない.
  • 17:16 皆は,「ため口」を聞く,自販機をどう思っているのだろうか?多分,「ため口」を聞いている時間は長かったから,そう嫌いではなかったと思う.
  • 17:12 いつも百万遍でお茶/ジュースを買ってオフィスに入るのがパターンになっているが,「おいしい麦茶」は「ため口」のことが多かった.※最近は,偶然かもしれないが頭を少し低くしている.
  • 17:10 ロボットではないが,自販機についていうと,大体が「ありがとうございました」といってキャラクターが頭を下げるケースが多い.
  • 17:09 いつもそうだろうかと言うのが,一つの論点.
  • 17:09 日本語の場合,ロボットが人間に向かって「お前」と呼ぶのはいかにも具合が悪そうだ.
  • 17:08 多くの人は人間がロボットの目上になると考えることと思う.
  • 17:07 人間とロボットの間に想定される社会的関係はどうだろうか?
  • 17:07 また,コミュニケーションの至る所にpolitenessが反映される.F2Fならば,姿勢などにも反映される.
  • 17:06 相手が「first nameで呼んでもいいよ」と言ったり,メールの署名欄に「first name」を記載したりしてはじめて相手をfirst nameで呼ぶことができる.
  • 17:06 英語圏でも,いきなりfirst nameで呼ぶのはぶしつけであり,特別な文脈がない限り,初めはMr./Dr./Prof.などのtitle+last nameで呼ぶのが礼儀だ.
  • 17:02 例えば,日本語は目上,目下に応じて「you」を使い分けなければならない.
  • 17:02 どの国に関わらず,地位の上下(階層性)がコミュニケーションに関与する.
  • 10:25 なぜ?とわからなかったが他にもわからない人がいたらしい.→ Yahoo! Answersに次の記事 http://t.co/Iv40BXy 絶対にうまくいく仕事ということだったらしい.
  • 10:22 (彼女(Jrの母)は仕事探しをしているらしいが)何になろうというのか?のあとのセリフ.「ムカデファームでの靴セールスマンにでもなろうとでもいうのか」.これがジョークで笑いのシーン.
  • 10:19 17:11あたり.
  • 10:19 “Catch me if you can”にFrank Abagnale氏(Jrの父)の”What’s she goint to be, a shoe salesman at a centipede farm?”というセリフがある. http://t.co/49eDObi
  • 10:15 ところで,ムカデ(類)はcentpedeというらしい.
  • 10:04 lessons learned.家にはキンカンを用意しておこう.
  • 10:04 刺されを感じてから約10分前後,ずっと痛みがあったが,キンカンを傷口の周り5cm程度に塗布したら,約5分ほどで痛みは完全に消えた.
  • 10:03 要は,キンカン OR 焼酎 OR 40~50℃に熱した茶(タンニンの多い番茶)らしい.探したらキンカン(瓶に入った虫刺され用)があった.
  • 10:00 結果的に役に立ったのは,「教えてGoo」 http://t.co/bsjTi2c
  • 09:59 支障のない程度の痛さなので,放置してよいかどうか,インターネットで検索.
  • 09:58 ふとんを払いのけて,そのあたりを探したら身の丈2,3センチの小さなムカデ.早速,用意してあった火箸で捕まえて瓶の中に封入.
  • 09:57 早朝,足の指に鋭い痛み.直感的に警告されていたムカデさされ(正確には咬むのだそうだがそんなことはどうでもよい).

Sun, Aug 28

  • 08:22 人工知能では、飛べない鳥の代表だったが. RT @NNGJapan: ナショジオギャラリー「水中を飛ぶ鳥」の写真・イラストhttp://t.co/9dWZxDh

Thu, Aug 25

  • 08:05 これが辞任状ということらしい. RT @cnntech: Here’s the text of the Steve Jobs resignation letter: http://t.co/YHNKYOU
  • 08:03 「Steve Jobs, AppleのCEOを辞任」と RT @cnntech: BREAKING: Steve Jobs has resigned as CEO of Apple.

Mon, Aug 22

  • 18:47 今水先生:「今後の課題③脳内における運動意図の形成過程.意思・運動における意識の解明」
  • 18:46 今水先生:「今後の課題②脳のBMIへの学習・適応.適応による情報表現の変化」
  • 18:44 今水先生:「今後の課題① 脳内情報表現の解明」
  • 18:44 素朴な疑問だが,どこの信号をとってもうまくいかないかもしれない.(計測しやすい)前頭葉の意思の部分だけ取ると,あまり意識しないでも運動ができるという面が残るし,(計測しにくい)運動野の信号をとると,前頭葉が押しとどめる前に義手が動いてしまうかもしれない.
  • 18:39 今水先生:「さらに応用的側面として脳活動でロボットハンド・義手制御(予定).精密把持の指先感覚を再構成」
  • 18:32 今水先生:「リアルタイムフィードバック.眼球運動の影響を除きたい.手先を動かさずにカーソルを動かすトレーニング」
  • 18:31 今水先生:「オンライン推定で,脳活動でのロボット制御が可能になる」
  • 18:30 今水先生:「いったん皮質電流を推定することにより,センサー空間に投射した重み値の分布推定よりも精度がよい」
  • 18:24 今水先生:「かなりきれいに再構成できる.速い運動でも滑らかな再生ができる.皮質電流からスパース推定を用いて再構成した」
  • 18:21 今水先生:「計算量を減らすために,ATRの佐藤氏が開発したスパース推定を行う」 ※これ? http://t.co/OIFsr00
  • 18:19 今水先生:「脳内の電流から指先の(上下)位置を予測.線形予測を行って求める」
  • 18:18 今水先生:「脳表面上の皮質電流推定.」 詳細はこちら http://t.co/gsqCe4g
  • 18:15 今水先生:「オンライン再構成の前にオフライン再構成の問題に取り組んだ」
  • 18:13 今水先生:「そこで逆フィルターを用いる.階層変分ベイズ法を用いることで分解能が上がる」
  • 18:12 今水先生:「脳磁図(MEG)を使う.脳活動の細かな活動を計測できる.しかし,脳の活動場所を正確に知ることが難しいという短所がある.センサーに信号信号が入り混じる」
  • 18:10 今水先生:「非侵襲BMIの成功例はじゃんけんロボット.じゃんけんで何を出すかを当てる.予めパターンを用意しておくこと,fMRIでは遅延があることが限界」
  • 18:08 今水先生:「後半はブレインマシンインタフェースの話.侵襲型 vs 非侵襲型.侵襲型は手術があるので危険性.非侵襲型は脳波でカーソルを動かす.」
  • 18:03 講演会場では質問が入り,脳に(持続する)影響を与える科学実験を行うこと自体の是非について議論.今水先生は心と脳の関係を知りたいとおっしゃるが,…
  • 18:01 今水先生:「統合失調症:タスクネガティブネットワーク内の過相関,ネガティブネットワークとポジティブネットワークの過相関」ということらしいが,過相関と統合失調症の関係はわかっていないらしい.
  • 18:01 TMSのように磁気刺激をしないとしても,ニューロフィードバックで影響が定着してしまうということになると,医師の立ち合いがないとこわい.
  • 17:57 今水先生:「本人の脳活動のフィードバックが有用.効果は2か月後に残る.内在的(intrinsic)なネットワーク変化→精神疾患緩和には有効」
  • 17:53 今水先生:「トレーニング前後の相関の変化.ニューロフィードバック・トレーニング・グループのみで相関が上昇.2か月後にも効果は残る→意図的な條ry句と関連性の低い脳活動もニューロフィードバックで変更可能.コントロール群では変化なし.」
  • 17:51 今水先生:「実験デザインを工夫した.」
  • 17:51 今水先生:「従来のニューロフィードバック・トレーニング,アプリ先行でメカニズム解明は遅れていた.」
  • 17:50 今水先生:「ニューロフィードバック・トレーニング:代表的な研究:痛みの緩和,慢性疼痛,ニューロフィードバックで健常者で痛みを制御」
  • 17:50 今水先生:「ニューロフィードバック.バイオフィードバック.fMRIを用いたニューロフィードバック.時間遅れ,fMRIゆらぎ・ノイズ,学習に時間がかかる.等の課題あり,本質的な問題解決は難しい.」
  • 17:45 出遅れたので,当面はキーワードのみ.
  • 17:44 講演会ノートモードなう.今水 寛 先生(情報通信研究機構/ATR認知機構研究所).リアルタイム脳情報抽出とその活用:ニューロフィードバックとブレイン-マシン・インターフェース

Sun, Aug 21

  • 23:48 竜巻は最近気象不安定で起きるようになったのか,それとも昔からある程度の頻度で起きていたのだろうか?
  • 23:47 ニュースで見ていたが竜巻みたいに見えた. RT @nhk_news: 福岡 突風“竜巻と見られる” http://t.co/NIBRHEe #nhk_news
  • 23:42 臨床実験まで進んだことは意義が大きい.ノートしておこう. RT @nikkeionline: 「ロボットスーツ」欧州で臨床試験へ 筑波大発VB s.nikkei.com/oRFZ58

Sat, Aug 20

  • 19:02 ② Guru(専門家)によるレビューと,Peer(仲間)によるレビューでは,登録される映画評の増加の仕方は大して違わないという結論が得られた. [Cosley 2006]
  • 18:59 その結果,① はじめは,Wiki-Likeの方が,Movie-Lensに登録される映画評の数は増加が速いが,しばらく(5年)たつとで,Pre-reviewが追い付く.…
  • 18:57 Wiki-Like vs Pre-Reviewの比較は,Movie-Lensのログに基づいて構成されたモデルに基づいて行われた.  [Cosley 2006]
  • 18:52 一方,レビューのタイミングについては,Wiki-Like条件(記事はただちにMovieLensのデータベースに格納される)と,Pre-Review条件(記事はレビューを経て,必要とあれば改訂の後掲載される)が比較された. [Cosley 2006]
  • 18:39 いずれにせよ,RareRatedにより,「RQ1: タスク割り当てを知的に行うことによって,コミュニティメンバーから貢献を引き出せるかどうか?」については,YESの解答が得られている. [Cosley 2006]
  • 18:37 コミュニティの観点から見ると,NeedsWorkが望ましいが,個々の参加者の動機付けは得られないのでよいスコアは得られない. [Cosley 2006]
  • 18:34 その結果,RareRatedが参加者の貢献を引き起こす最も有効な戦術であり,ランダムをはるかに上回っていた.一方,HighPredはNeditとNfieldでRANDOMよりかなりスコアが悪かった.   [Cosley 2006]
  • 18:27 評価指標としては,Nedit(編集回数),Nfield(非空白のフィールド数),Neditor(少なくとも1個の記事を書いた人の数)が用いられた.  [Cosley 2006]
  • 18:23 この研究が行われていたとき(2005年前後)は,WikipediaはNeedsWork型のアルゴリズム,SlashdotはRandom型のアルゴリズムが用いられていたという.  [Cosley 2006]
  • 18:21 NeedsWork戦術は,Nfield (Non blank field)が最少のもの,つまり,埋められていない空白(blank field)が最大の記事を割り当てる.評価記事を執筆することによる貢献が大きいことがよくわかるという根拠にもとづいている. [Cosley 2006]
  • 18:14 また他に評価する人がいないので,執筆した批評記事はコミュニティで稀少価値をもち,貢献したという意識が高まるという根拠に基づいている. [Cosley 2006]
  • 18:13 RareRatedは参加者が評点を付加したが他に評点を付加した人がいない作品を選択するという戦術.参加者はすでに映画を見ているはずだからコメントを書きやすいはずであり,…
  • 18:10 参加者の好みはある程度予測が可能であり,また,参加者は推薦されたことに喜びを感じ,動機を高めるだろうという根拠に基づいている.[Cosley 2006]
  • 18:07 HighPredは参加者が好むだろうとデータから予測した題材(この場合映画作品)を割り当てる.
  • 18:05 RQ1に答えるために,MovieLensで,HighPred, RareRated, NeedsWorkという(批評記事執筆)戦術を搭載したタスク割り当てアルゴリズムを作成し,ベースラインのRandom割り当てアルゴリズムと比較した[Cosley 2006]
  • 17:54 テクニカルな疑問として,RQ1: タスク割り当てを知的に行うことによって,コミュニティメンバーから貢献を引き出せるかどうか?RQ2: 作品(記事)のレビューは事前がよいか,事後がよいかについて検討している. http://t.co/uerb06a
  • 17:53 後続の論文[Cosley 2006]では,CALVの概念が明示されたうえで,…
  • 17:44 ④構成員にレビューの存在を伝えたほうが貢献の意欲を高める,等の結論を得ている. bit.ly/pgpSXs
  • 17:42 より詳細には,Cosleyらが得た結論は,①レビュー(oversight)は作品の質を高め,貢献の向上につながる.②ピアと専門家のレビューの質の違いは見いだせなかった.③むしろ質の違いは個人の資質によって生じる,…
  • 17:37 [Cosley 2005]では,共同のコミュニティではコミュニティに供する作品(例えば,Wikipediaの場合は記事)へのレビューは,コミュニティ共有財の品質を高め,非社会的な行為を減らすために有用であると結論している. http://t.co/3VvKQ6r
  • 15:34 さらに,たまたまその場に居合わせたにも拘わらず何かを共有するに至った人たちといった流動性があり,共有基盤が希薄な中でどれくらいのコミュニティ性が生まれるかというテーマは面白い研究課題だろう.
  • 15:33 協働のコミュニティの興味深い点はその境界(誰がコミュニティに属し,誰が属さないかという区別)が不鮮明なところである.
  • 15:31 オープンソースコミュニティやwikipediaコミュニティに参加している人々は自己研鑽,ステータス,帰属意識といったもののために参加しているという.
  • 15:30 協働のコミュニティのメンバーたちは作業に膨大な時間を費やしているという.はじめのうちは,個々の編集作業を行なっているが,年季を経るに従って,論争の調停,ポリシーの決定などコミュニティの運営に貢献するための仕事にかかわり始める.
  • 15:29 アマゾンドットコム やMovieLens のように書評や評価を通じて書物や映画などに関する共有知識の構築を志向するアクティブな消費者コミュニティである. http://t.co/q8lAiYo
  • 15:28 wikipedia のような百科事典を共同構築するコミュニティ,…
  • 15:28 協働のコミュニティの典型例は,Linux,SQL,XOOPSといった種々のオープンソースソフトウェアの構築を志向するオープンソースコミュニティ,…
  • 15:27 協働のコミュニティは,情報ネットワークとWeb技術を活用することによって,ネットワーク社会以前にはほとんどなかったCALVを擁する人によって成り立つ.
  • 15:26 協働のコミュニティは,単に情報の消費をするだけでなく,積極的に情報を生産し,コミュニティに貢献するアクティブな構成員の働きに特徴づけられる[Kavanaugh 05].
  • 15:24 Cosleyらが対象としたのは,協働のコミュニティである.
  • 15:05 Dan Cosleyは,構成員の互助によって永続的に育てられていく共有財を(CALV: Community-maintained Artifacts of Lasting Value)と呼んでいる. http://t.co/uerb06a
  • 14:59 コミュニティの価値は,構成員がこのような弱い紐帯を構成し,そこから生まれる価値を知識として構造化し,育てていくところにあると言えるだろう.
  • 14:58 グラノベッターは,日常はそれほど交流のない人々との弱い絆が,思いもかけない有用な情報をもたらす「強さ」を持つことを「弱い絆の強さ」(the strength of weak ties)と呼んでいる[Granovetter 1973] . http://t.co/IT3JUrU
  • 14:53 意思決定の支援では,コミュニティ全体の意思決定プロセスを強化することを目指す.少数意見を公平に反映しつつ,議論の趨勢をリアルタイムで把握できるようにするための大規模討論のサポートがチャレンジングな話題だ.
  • 14:44 紛争解決の支援では,利害関係の対立などから生じる紛争を解決するための交渉・調停・和解・仲裁の助けとなる機能の提供をめざす.
  • 14:41 協調作業の支援では,コミュニティのメンバーの一部が,特定の目標を達成するためにチームを作り,ミッション主導で進める作業を支援する.
  • 14:35 逆に,知識の協創と共有の基盤が作られるとそこでコミュニティが生まれ,育つとも考えられる.
  • 14:34 知識の共有の支援では,コミュニティの財産としての知識を共有する基盤を与える.
  • 14:31 リアリティ共有の支援は,コミュニティにどのような情報,特に関心と知識をもつ人々が存在し,それが時間の経過とともにどのように変化しつつあるかというコミュニティという場のリアリティの気づきの共有を目的にしている.
  • 14:26 その上で,ICTを用いたネットワークコミュニティサポート機能として,リアリティの共有,情報と知識の共有,協調作業の支援,紛争解決の支援,意思決定の支援からなる5層モデルを提案した.
  • 14:24 ネットワークによって強化された地域コミュニティ(local communities online)は,実在の地域コミュニティにおいて,住民,商店,ビジネス,市民団体などが自らのWebページをもつなどして,サイバースペースでも住民同士の結び付きが作り出されたものである.
  • 14:24 実践のコミュニティ(community of practice, CoP)は,学習者の仲間,会社仲間,同業者組合などのように,共通する活動に関わる既存の人間関係の維持を目的とする人々の集まりである.
  • 14:23 関心共有型コミュニティでは,人々は共通された関心によって結びついている.趣味のコミュニティ(community of interest, COI)のように仲間を増やして,共有された関心に基づく活動を広げていくことに重点が置かれる.
  • 14:22 [西田 2003]では,情報ネットワークの上に築かれるネットワークコミュニティの典型例として,関心共有型コミュニティ,実践のコミュニティ,ネットワークによって強化された地域コミュニティをあげた.  http://t.co/VsM3Tai
  • 14:20 伝統的なコミュニティの定義は「会員であるか否か」といった具合にその境界は明確であることを条件にしていた.
  • 14:10 共通基盤に内在する紐帯という意味では現代社会のコミュニティの方が,純粋に規定されているかもしれない.
  • 14:08 現代社会のコミュニティが立脚する基盤は,ある意味で[MacIver 1917]の時代より随分弱くなるが,互いの役割を規定し契約のもとで組織するアソシエーションとは性格を異にする.
  • 14:06 たとえ,一生涯その話題・グループから抜けないことはないにしても,「3年間いたところ」は自分にとっての棲家となり,そこにいる人たちとコミュニティが形成されることになる.
  • 13:50 3年あることにコミットするということは,選択であり,(コミットできたかもしれない)ほかのことにコミットしないということを意味し,その3年間はもう戻らない.
  • 13:48 これは必要条件でもあり,深みのある話題であれば,(定量的にはいろいろな議論があるだろうが)3年程度は続けてみないと,その話題の本当の面白さなど見えるわけがないとも言える.
  • 13:46 「石の上にも三年」という.いろいろな解釈があるが,何もないと思われるようなところでも,3年もいるといろいろな面白さがわかってくる.
  • 13:42 自分の場合について振り返ってみると,人工知能は興味を持っていたことの一つであったが,若いころからこれが天職と決めたわけではない.
  • 12:56 これにもいろいろ理由はあるだろうが,基本的にはそのために費やした自分の時間は戻らないことによる.
  • 12:55 しかしいったんその集団にはいってしばらく時間がたつと,参画した理由に関わらず,そこからの抜けにくさが高まっていく.
  • 12:53 現代社会での人々のつながりは昔ほどは運命づけられておらず,(実際はかなり偶然的なものであったり,逆に運命づけられたものかもしれないが)原則的には自分で選択することができる.
  • 12:51 「地域」→「共通の生活基盤を持ち,弱いつながりをもつ」くらいに弱めると,現代社会において我々が関与するさまざまな「人の集まり」がコミュニティとして捉えられる.
  • 12:44 単純化すると,伝統的なコミュニティは,その村に生まれ,育ち,生涯(あるいは相当長い年月)をそこで暮らすことを運命づけられた人々の集まりであったといえる.
  • 12:39 コミュニティは,社会的類似性,共同の関心・社会的概念・慣習・伝統・倫理,共属感情で特徴付けられた.
  • 12:38 コミュニティの成員がアソシエーションをつくるという意味で,コミュニティは,より根源的なものとして位置づけられている.
  • 12:37 [MacIver 1917]では,コミュニティの対概念として,共同の関心または諸関心を意識的に追求するための組織体としてのアソシエーションが導入されている.
  • 12:35 コミュニティについての研究は長い.[MacIver 1917]では,コミュニティを地域共同社会として位置づけている. http://t.co/TlvJE4s
  • 12:30 学会の役割を,学術活動を共有するコミュニティのエンハンスメントという視点から考察してみたい.
  • 09:39 この件もノートしておきたい. RT @nikkeionline: 大震災で日本の地下一変 震度5クラス続発 http://t.co/79h3jlm
  • 09:38 FacebookのlikeボタンがEU data-protection standardsに反するという指摘がドイツ政府当局者から指摘されたという.Facebookは反発しているらしい.  http://t.co/6HiYjp5
  • 01:22 そういえば,Inceptionは,夢と現実の関係を面白く描いていた. http://t.co/OQTHMnO
  • 01:20 (12) 「実世界における時間経過がわかるようにする」:Amy Jo Kimの原則は「オンラインゲームコミュニティのデザイン」であり,会員がゲーム中毒にならないことを配慮している.学会でいうなら,「研究にはまりこまないようにしよう」!となるが,研究熱心な会員への効力は疑問.
  • 01:17 (11) 「定期的に開催されるイベントをもつ」:たいていの学会は,全国大会や研究会を定期的に開催し,最新情報の交換を促進するとともに,会員の絆を強めている.
  • 01:15 情報処理学会では,「情報処理学会倫理綱領」を定め,学会員の行動を社会が社会に貢献し,公益に寄与するよう,行動規範を定めている.よい学会員となるためには,よき社会人であるべし. http://t.co/Xhq8esu
  • 01:12 (10) 「メンバー間の争いを予測し、それに備える」:学会での討論はモデレータがいるフォーラムの形態をとっていることが多い.例えば,学会の研究会や全国大会には座長がいて,議論が学術を逸脱して紛争などに発展しないように注意を払っている.
  • 01:09 (9) 「メンバーが作り出したサブグループをサポートする」:一定数の発起人が,研究会の立ち上げ申請を理事会に提出し,承認されれば,学会から予算もつけられ,学会活動の一環として研究会活動を展開できる.
  • 01:04 (8) 「意欲的なメンバーがコミュニティのリーダーシップをとる機会を提供する」:意欲的な学会員は,全国大会プログラム委員や研究会の連絡委員になって,活動のりーだーしっぷがとれる.さらに意欲的な会員は理事にもなれる(ただし,役員推薦委員会の推薦と選挙による承認が必要).
  • 01:01 (7) 「新しいメンバーへのガイドを提供する」:たいていの学会には,入会案内書やWebページがある.学会誌やメーリングリストは学会の様子をつかむための参考になる.
  • 00:59 (6) 「メンバーがオンラインで連絡できるホスト役の人間がいるようにする」:人工知能学会の場合には,学会事務局が設置され,通常のオフィスアワーには連絡が取れる.また,研究会の主査や幹事の連絡先は表示され,研究発表をしたいときにはいつでも連絡が取れるようになっている.
  • 00:58 (5) 「メンバープロファイルをこまめに更新する」:会員管理は専任の事務局によりきちんと行なわれている.学会誌や論文には著者のプロフィールが表示されるが,正確であり,プロフィールを知る参考になる.
  • 00:57 (4) 「プレイヤーのランキングが明示できるようにする」:業績賞,論文賞をはじめとする種々の表彰によって,顕著な研究業績をあげた会員を認証している.
  • 00:55 (3) 「メンバー間の豊富なコミュニケーション手段を揃える」:① 学会誌,論文誌,メーリングリストなどによって学会員の著作を会員に送る.② 全国大会,研究会,セミナーなどのようなプレゼンテーションベースの集会を催している.
  • 00:51 (2) 「区別された集会場をつくる(特に、熟練ユーザのために)」:学会では,研究会組織があり,それぞれのテーマについて専門性の高い議論を行っている. 人工知能学会の場合は, http://t.co/mmr1dOI
  • 00:49 (1) 「コミュニティの目的を定義する」: 学会の目的は定款に規定されている.学会の設立趣意書も明示されていることが多い.人工知能学会場合は, http://t.co/YR0Bk3w
  • 00:47 これらの原則は,学会の活動を概ね説明している. http://t.co/npDPkXq
  • 00:44 (10) メンバー間の争いを予測し、それに備える,(11) 定期的に開催されるイベントをもつ,(12) 実世界における時間経過がわかるようにする [Kim 00] http://t.co/GGPf8Dw
  • 00:43 (7) 新しいメンバーへのガイドを提供する,(8) 意欲的なメンバーがコミュニティのリーダーシップをとる機会を提供する, (9) メンバーが作り出したサブグループをサポートする,…
  • 00:43 (4) プレイヤーのランキングが明示できるようにする,(5) メンバープロファイルをこまめに更新する,(6) メンバーがオンラインで連絡できるホスト役の人間がいるようにする,…
  • 00:43 (1) コミュニティの目的を定義する,(2) 区別された集会場をつくる(特に、熟練ユーザのために),(3) メンバー間の豊富なコミュニケーション手段を揃える,…
  • 00:41 Amy Jo Kimはコミュニティデザインの原則を概ね10個の原則にまとめている.[Kim 00] http://t.co/GGPf8Dw

Fri, Aug 19

  • 08:11 メディアの活用と雇用の創出と国際化がこれからの課題であることを示唆した. … 以上
  • 08:10 学会の役割は,各アプローチの研究者に活動の成果を提示する舞台を提供するとともに,学術領域のフラッグシップとして社会とのインタフェースを提供することである.
  • 08:10 統合的な枠組みとして「ひょうたん島」モデルを示し,3つのアプローチの間のインタラクションのなかから人工知能のダイナミズムが生まれることを示唆した.
  • 08:10 人工知能研究を知能の理解と人工システムによる再現を目指した研究であると規定した上で,理論的人工知能,実証的人工知能,思弁的人工知能の3つのアプローチに大別し,それぞれの特色と役割について考察した.
  • 08:10 人工知能学会設立から25年経過した現時点における人工知能研究の状況を俯瞰した上で,人工知能学会の果たすべき役割について考察した.
  • 08:09 ここで一連のtweetsのまとめをしておきたい.
  • 08:09 現在の人工知能学会の体制は,日本国内の人工知能コミュニティのサポートに活動範囲を限っているが,長期的には,こうした日本的思想の良い面を反映した「日本流」人工知能研究をもう少し世界に広め,一つの流れを作ることも視野に入れたい.
  • 08:09 いろいろな可能性の間を行ったり来たりしながら考察を進める優柔不断な態度は長期的な思弁的人工知能研究にはむしろ向いているかもしれない.
  • 08:08 日本文化の背後に潜む優柔不断さは問題解決の先送りをもたらし,悪い面もあるが,ある仮説に基づく論理に過度に依拠して,可能性を大胆に捨て去ることを潔しとしない点は,自分の不完全性や限界を謙虚に意識した美徳とも言える.
  • 08:08 日本食,野菜,平和,中道主義など日本文化は,人類の幸福に資する優れた側面を多く有する.
  • 08:08 最後に国際化について.
  • 08:07 学会としてもこの実態を看過せず,職業研究者が安心して研究に取り組めるよう雇用を生み出す枠組み作りにも努力すべきである.
  • 08:07 学術の外部から見れば競争させておけば自ずと良い結果が生まれてくるように見えるかもしれないが,研究者が失職の不安と闘い,生活不安に怯えながら日々の研究に取り組まざるを得ないような現象が生じることは社会にとってマイナスでしかない.
  • 08:07 他の科学と同様に人工知能研究は純粋な興味から発生する知的探求ではなく,求職から競争的資金獲得に至る一連の職業的活動の中に組み込まれている.
  • 08:07 第二は,ポジションつくりの支援
  • 08:06 ソーシャルメディアは参加者のインタラクションを高める働きをするので,学会が伝統的に果たしてきたコミュニティ支援サービスはソーシャルメディアでも実現できるようになってきた.学会は,新しいネットワークメディアを活用し,学会にしかできないサービスを実現する必要がある.
  • 08:06 学会の構図は社会の他のセクターにおける知識創造・循環コミュニティとも共通性が高い.
  • 08:06 第一は,ソーシャルメディアの活用.
  • 08:05 ソーシャルネットワーク化・雇用の流動化・国際化など,社会情勢が急速に変化している.学会のミッションである学術プロセス支援が有効に機能するための課題をいくつか述べたい.
  • 07:59 人工知能学会でも全国大会において,研究成果を持ち寄って大会支援システムの実証実験が行われた.
  • 07:59 学会はそのパブリックな性格ゆえに,社会から一定の信用が置かれている.学会で,実験が社会にも学術にも価値があると認められれば,ハードルが下げられ,学会で同志を募ることもできる.
  • 07:58 第三に,実験の場としての学会の役割をあげておきたい.技術を社会で試すことは難しいし,コストもかかる.実験の意義やリスクを社会でいきなり説明するのも大変である.
  • 07:58 たいていの学会は,当該学術領域に関する分類表を有し,論文や発表の分類に使用しているが,その構造は,大学での教育体制,研究費の募集分類,種々の調査を行う時の基礎など,たたき台として有用であろう.
  • 07:58 たとえ学会の発する情報であっても鵜呑みにしてはいけないのは当然であるが,比較の基準が得られるとずいぶん助かる.
  • 07:57 その学会は当該学術領域についてのきちんとした学会であるという前提が確認できる と,その学会から公表されている標準的な事柄」を知りたければ,その学会から刊行されているガイダンス,論文,解説,教科書,ハンドブックなどを入手し,それを調査の出発点に置くことができる.
  • 01:32 専門外の人がある学術領域について知りたいことがあればまずその学術領域のための学会を探せばよい.
  • 01:32 専門外の論文や記事を読んでどれほど新しくて素晴らしいと思っても,専門家に聞いてみると,もうずいぶん昔からわかりきっていたことであった,別にもっとよく書けた記事がある,現実はもっと進んでいる,と言われたりすることがままある.
  • 01:32 現代は専門化が進んでいるので,少しでも専門がずれると,価値判断を自分の理解力に基づいて行うと危ういことになる.
  • 01:32 学会誌についても編集委員会で掲載する記事の妥当性について議論したうえで記事を掲載する.編集委員会の名簿は公開されている.
  • 01:32 基幹となるメディアは学会誌と論文誌である.論文誌に掲載される論文が正しいという保証はないが,ピアレビューアたちが,最善を尽くして,論文を査読し,名簿の公開された編集委員会がベストを尽くして採否を決める.
  • 01:31 第二に,人工知能学会は人工知能に関する標準的かつベストエフォートにより最大限の信頼性を担保した情報を提供している.
  • 01:31 事実,学会での活動記録は人事考査でも用いられるとともに,学会はいろいろな賞の推薦母体としても機能している.
  • 01:31 学会活動は,ボランティアと自己顕示の混じったものであるが,そこでどのような活動を行ったかという実績から(限られてはいるが)協調性,積極性,リーダーシップなどを評価するための資料として有用である.
  • 01:31 どの研究者がどれだけ論文を執筆したか,どのような賞を受賞したかといった情報は,種々の人物評価の基礎資料として有用である.
  • 01:31 一定の秘密が存在する企業はもとより,大学においてすらもだれがどのような活動をしているかを外から見ることはあまりできないことを考えると,学会の透明性・顕名性の効果は顕著である.
  • 01:31 学会活動は査読などごく一部を除いてすべて顕名でおこなわれるので,学会の記録を見ると,誰がどのような活動をしているかすぐにわかる.
  • 01:30 直ちに,学会誌やイベントの案内が送付され,学術活動に参加するための手掛かりが得られる.
  • 01:30 第一に,学会は学術領域での諸活動に携わる人たちへのリンクを持っている.学術領域に興味を持ち,学術活動のネットワークに入ってみたい,あるいは,そこでしばらく学習してみたいと思えば,その学術領域に関わりの深い学会の会員となればよい.
  • 01:30 学術領域のフラッグシップとなり,社会から認知された学会が社会に果たす役割は大きい.
  • 01:30 事務局を構えている学会では事務局員に給与は支給されるが,学会員は概ねボランティアベースである.このような学会員による自主的で非営利的な活動を維持してはじめて,学術領域はフラッグシップを持つ研究活動であるとみなされる.
  • 01:30 現在わが国の学会の多くは,学術活動参加者自らが組織し,定款を掲げ,会費を徴収し,そのうえで,学会誌・論文誌・教科書・ハンドブックなどの発行,研究会・シンポジウム・セミナー・全国大会などの開催を行っている.
  • 01:29 そのような研究活動をしている人たちが自分たちの活動に名前を付け,研究の目的と意義を明文化し,さらに活動を組織化してはじめて,その研究活動は,着実で持続性のある学術活動として認知される.
  • 01:29 同じような研究をしていてもばらばらであれば,外からはなかなか見えないし,かりにそれが察知されたとしても,一つの流れであるとはみなされず,同好的な研究者の気まぐれともみなされかねない.
  • 01:29 社会において学会は,学術領域のフラッグシップとして機能している.
  • 01:29 以上は学会員からみた学会について,以下では,社会における学会.
  • 01:27 intermission RT @ladygaga: Will be on MTV at 7:50 Est tonight, to talk about my new video “You and I” Watch it Here:http://t.co/2y50rz4 ..
  • 01:24 ピアレビューはボランティアであり,多大な時間を要する.学会にとっての課題は,無償奉仕であるにもかかわらず,学術の興隆のために貢献しようという品質の高いピアレビューアをどれだけ確保できるかである.
  • 01:24 完成品を扱うものとは異なるピアレビューが望まれる.
  • 01:23 “speakers corner”や査読なし研究会のように未完成であっても考えを表明し,討論する場を確保することにより,いろいろなアプローチを温かく見守り,育てる役割を果たすことが重要である.
  • 01:23 生まれたての視点や概念は実験的証拠や理論的正当性によってサポートされるまでに長い時間がかかるので,保護されないと消えてしまう.
  • 01:22 実践的人工知能の場合は,厳密性よりも社会へのインパクトの大きさやメッセージ性が重視されなければならない.
  • 01:22 人工知能学会でも質と速さの確保には尽力し,十分に機能していると自負している.
  • 01:22 理論的人工知能では,投稿された論文は完成した研究であるという前提であり,また,採録された論文は競争とランキングの枠組みのなかに組み込まれるので,ピアレビューでは論文の客観性と妥当性を公平な視点で迅速に判断することが求められる.
  • 01:21 ピアレビューに期待される役割はアプローチにより少々異なる.
  • 01:21 著者にとっては,自分の書いた論文に不足している観点や誤りを指摘した上で,査読をパスすると,「ここに書かれていることは,学会の信頼するメンバーが読む限り,新規かつ有用かつ妥当な情報であると言える」という太鼓判まで押して学会論文誌に掲載してくれる点は得難いメリットである.
  • 01:21 読者からすれば,信頼できる査読システムを通過した論文は安心して読める.
  • 01:21 舞台としての学会の価値は,どれだけ品質の高いピアレビューシステムを擁するかに依存する.
  • 01:21 飲み会で出た話は面白い発想や視点によるものや,盛り上がって深化することも多いが,パブリックでないという観点での弱さもある.
  • 01:20 しかし,飲み会では人間関係が議論に影響するばかりか,あいつはうるさいから,あるいは,意見が違うからという理由で呼んでもらえない人がいることに注意しなければならない.
  • 01:20 パブリックでない場,例えば,インフォーマルな飲み会では,うまくいけば参加者が和気あいあいとして心置きなく意見交換をできる良さがある.
  • 01:19 けいこ場におけるシニアの役割は重要である.シニアは壁として立ちはだかることも時には重要であろうが,価値があり,かつ頑張れば解決可能な問題を更新の人たちに提示することが何より重要であると考えられる.
  • 01:19 もう少し若い世代をみると,その学会をホームグラウンドとする博士課程学生がどれだけいるかが,指標になる.
  • 01:19 学会としては,どれだけの人を輩出したかという観点は組織としての学会の自己診断指標になるだろう.
  • 01:19 誰でもはじめから研究者として確立されているわけではない.人生ずっと稽古の連続であり,学会は自分を鍛えるための最適の場である.
  • 01:19 入門者にとっては,学会はけいこ場である.
  • 01:18 ただ一人で思索を重ねることで学術ができる人がいるかもしれないが,それは稀有の存在だろう.普通の人は,議論を通して自分の考えのいいところを認識するとともに,限界や不足点を知り,次の活動の手掛かりを得るので,学会が発表と討論の場をパブリックに用意していることの意義は大きい.
  • 01:18 … 学会が選出したパブリックなレフェリーがいるということの両方を意味する.
  • 01:18 パブリックな討論の場とは,社会的な秩序を守りさえすれば,誰でも学会のイベントで発表し,意見を述べることができるという意味と,…
  • 01:17 人工知能研究に切磋琢磨する学会員にとって,パブリックな討論の場が用意されていることの意義は大きい.
  • 01:17 これからの学会の役割を「パブリックな討論のための舞台の提供」として位置付ける試みをしてみよう.
  • 01:16 しかし,インターネットが普及して,情報がいくらでも得られる時代になって,情報獲得の場としての学会の役割は小さくなった.
  • 01:16 インターネットのない時代は,日本における学会は,世界の情報を獲得する場として貴重であった.
  • 01:16 そもそも学会は,ある学術領域(discipline)に関わる人・活動・情報・知識を束ねたパブリックな団体である.
  • 01:15 ここで以前議論した学会の役割が再登場する.学会の役割を,「舞台」,「フラッグシップ」に絞り込んでみた.
  • 01:12 ここで重要な点は,同じアプローチの中の議論だけでは品質の改良は行われても,革新的な変化は起きにくいという点である.異なるアプローチの間の議論を行うことによってはじめて革新的な成果が生まれてくる可能性が高まる.
  • 01:12 思弁的人工知能は,人工知能システムを設計したり,知能の理論を構築するための思想や観点を提供したりする.実践的人工知能からはシステム化された思想を,理論的人工知能からは理論化された思想を受け取り,新たな思考の糧とする.
  • 01:12 実践的人工知能は,実装と言う形での理論や思考の実証を提供する.また,社会に成果を提供するのはこのセクターである.理論的人工知能から高性能アルゴリズムを受け取る.思弁的人工知能からデザインの原則を決めるための思想を受け取る.
  • 01:12 理論的人工知能は,理論とアルゴリズムと理論的制約としての不可能性を提供する.実践的人工知能からはシステム実現上の難問をとる.また,クリーンなモデル化のための素材を受け取る.思弁的人工知能からは,理論構築のヒントとしての言説を受け取る.
  • 01:12 各セクターのあいだにインタラクションがなければ,たいして面白いことは起きない.たこつぼが3つあるだけといったところだろう.一方,3つのセクターの間のインタラクションがあるうからこそ,人工知能という学問領域のダイナミクスが醸し出されている.
  • 01:10 このモデルでは,理論的アプローチと実践的アプローチがビジブルな成果として水面上に現れている.一方,水面下には思弁的アプローチがあり,人工知能研究全体に方向性を与えている.
  • 01:09 このメタファーは「ひょっこりひょうたん島」からきている. http://t.co/QdOjzrI
  • 01:08 ちょうど瓢箪が水面に浮かび,流れていく姿を思い浮かべていただきたい.
  • 01:07 三者の統合の様相を,「ひょうたん島モデル」(floating calabash fruit model)と呼ぶ枠組みで捉えたい.
  • 01:07 人工知能研究の魅力は,上に述べた理論的,実践的,思弁的アプローチが三位一体となっているところにある.
  • 01:06 問題を解くことより,問題を見出して定式化したり,知見を体系化したりして多くの人が知識を活用できるようにするといった学問の本質に注力すべきことを忘れてはならない.
  • 01:06 研究者は研究に伴う楽しみとして競争を位置付けてもよいが,競争に勝つことは学術においては第二義的でしかないことを肝に銘じておかねばならない.
  • 01:06 資金がないと設備も買えないし,システム開発に必要な人材も確保できない.
  • 01:05 それは実践的人工知能においてはシステムインテグレーションを軸として研究を展開するので,研究を維持するためには,資金が重要になるからである.
  • 01:05 実践的人工知能は,競争と議論に関しては理論的人工知能と思弁的人工知能の中間に位置するが,両者にない側面として報奨がある.
  • 01:05 また短期的な議論における勝敗にもあまり意味はないので,議論においては,未完成であっても自分の考えをいかんなく表明し,参加者の疑問やコメントを取り入れてさらに発展させていくという純粋に学問的な討論が可能である.
  • 01:05 個々の命題を誰が最初に発言したかどうかはほとんど重要ではない.
  • 01:05 思弁的人工知能を加速するのは議論である.思弁的人工知能の成果物である言説は,長い時間をかけて醸成されるものである.
  • 01:04 比ゆ的に言うならば,ゴールのテープを一番に切ることが競争の目標だとすれば,思弁的人工知能の場合は,そもそもテープを張って待っていてくれる人などいない,ということになる.
  • 01:04 長期的な研究目標はコミュニティである程度共有されているにしても,短期的な研究目標が明確に定義されているわけではない.
  • 01:04 これに対して,思弁的人工知能では,競争の枠組みはあるにしてもその性質は理論的人工知能とではかなり様相が異なる.
  • 01:04 問題の解決者にはその重要度に応じて顕彰が行われ,それが地位や研究費に影響する.
  • 01:03 理論的人工知能においては,すでにこの枠組みは実装されている.重要な問題はコミュニティで共有され,提出された「ソリューション」が確かに解になっているかどうかを判定するための査読制度も整っている.
  • 01:03 競争原理がよく機能するかどうかは,公平で魅力のある競争の場をデザインできるか否か,すなわち,客観的に定義された基準に基づいて競争の勝敗が決められ,参加者に公平に開放されており,勝者にそのために要したコストを上回る報酬が与えられるかどうかに依存する.
  • 01:03 研究においても研究者の闘争心をかきたて,理論も人工システムも構築速度を高め,目標に到達する時間を短縮するだけでなく,そこから生まれる数多のドラマは観客を楽しませることだろう.
  • 01:03 よくデザインされた競争の枠組みにおける切磋琢磨は,サービスの質を向上させ,コストを低下させると多くの人が信じている.
  • 01:02 現代では競争原理の使用こそが研究加速のための有効な手段であるという考えが行きわたっている.
  • 01:02 さいごは,研究促進のために用いる方略について…
  • 01:00 実践的人工知能では,採用された理論の普遍性とコンセプトのアピール力が評価基準となるが,それに加えて,実現された人工知能システムの社会へのインパクトの大きさが重要な指標となる.
  • 01:00 例えば,ミンスキーのフレーム理論[Minsky 1974]や心の社会理論[Minsky 1986]は,理論的人工知能研究にも実践的人工知能研究にも大きな影響を与えた.
  • 01:00 客観性,再現性,反証可能性は研究完成時には望ましい性質となりえるが,研究の中間段階での必要条件ではない.
  • 01:00 言説は一時的なものであり,以降の研究で棄却され得る作業仮説としての運命を免れえないが,現象を捉えるための着眼点の面白さや,有用なシステムにつながるコンセプトの新しさが重視される.
  • 01:00 言説の深化の形で研究が進展する思弁的人工知能では,研究を進めるための言説のアピール力が重視される.
  • 01:00 理論の有用性の尺度としては普遍性が重視される.普遍性を持つ理論は適用範囲も広く,予測力も高い.科学においても工学においても有用性が高い.
  • 01:00 知見のボトムアップな積み重ねによって研究が進展する理論的人工知能では,客観性,再現性,反証可能性によって個々の知見が確立されていることは必須である.
  • 00:59 次は研究の過程で何を重視するか.
  • 00:58 実践的人工知能は両者の中間である.システム構築技術はボトムアップに部品を集積し,システム構築原理は粗いコンセプトがトップダウンに深化される.
  • 00:58 概念がよく理解できたとき始めて,概念の満足のできる定義が得られる.概念定義は研究の出発点ではなく目標である.
  • 00:58 これは,包括的な言説の確立と深化を図るトップダウンの研究方法論であると言える.
  • 00:58 収束的な議論と発散的な議論を積み重ねることにより,理論的人工知能研究で得られた理論な成果,実践的人工知能で達成された人工知能システムはもとより,哲学・文化人類学・認知心理学・言語学・社会学・脳神経科学など隣接分野で得られた知見を視野に入れた議論を行う.
  • 00:57 これに対して,思弁的人工知能では,心に関する何かを見失わないようにするため,現象を捨象することはなるべく避ける.
  • 00:56 つまり,理論的人工知能では,知能の持つ多様な側面のなかから少数のものに焦点を絞り込み,他を敢えて捨象することによって,厳密な定義のもとでのモデリングを行い,そこから導かれる命題によって構成される世界を少しずつ広げていこうとする.
  • 00:56 まず研究の進め方に着目すると,理論的人工知能の研究では,普遍的な計算原理の発見,抽象度の高いモデリング手法の開発,高性能アルゴリズムの設計と分析をめざして,科学的な方法論に立脚したボトムアップな研究方法論を取る.
  • 00:54 人工知能研究のスペクトル:人工知能研究において目指すものに依存して,研究の進め方,研究成果に求められる属性,研究促進のために用いる方略にかなり広がりがある.

Thu, Aug 18

  • 23:50 思弁的人工知能から得られる知見は,理論的人工知能においては仮説を作るヒントとして用いられ,実証的人工知能においては,構築しようとする人工知能システムのコンセプトづくりの参考になった.
  • 23:50 思弁的人工知能研究は,人工知能研究者に強いアイデンティティ意識を与えてきた.
  • 23:50 … 批評的に分析し,新たな知見を得るというプロセスを繰り返し,積み重ねていくというアプローチをとる点である.
  • 23:50 つまり,知見を総合して,心の実行可能モデルを作り,それを実際にコンピュータあるいはロボット上に実装して,そのふるまいを観察したり,実際にインタラクションしてみたりして,心をもつ主体である人間と比較対照して,…
  • 23:49 人工知能に固有な方法論は,アナリシス・バイ・シンセシスであるといえる.
  • 23:49 この点で,思弁的人工知能のアプローチは哲学とも重なるところが多い.
  • 23:48 従って,「心とは何か?心をもつエージェントの構成は可能か?」という問いに答えるためには,当面は思弁に頼らざるを得ない.
  • 23:48 心は個々人に固有のものであるという見方をとるならば,そのうちの何が普遍的であるかを同定することは容易ではない.
  • 23:48 脳の内部で起きていることはまだ十分に観察も計測もできないので,数理モデリングをすると大量の内部変数を抱えることになり,モデルの適切性を保証できない.
  • 23:48 心をコンポーネントに分解して個別に研究し,統合するというアプローチはうまくいきそうにない.
  • 23:47 物体,生命,動物,情報,社会などの基盤の上に構成されるとともに,「我思う、ゆえに我あり」というデカルトの言葉に象徴されるように,心の存在は,心をもつ主体が他の存在を理解するときの志向姿勢にも依存している.
  • 23:47 伝統的な科学的方法論ではこの問いにうまく答えるすべがなかった.
  • 23:47 Dennet (1987)やDamasio (1994)が指摘するように,「心」は,脳と身体と環境の複雑なインタラクションから生まれる現象である.
  • 23:46 思弁的人工知能の研究では,「心とは何か?心をもつエージェントの構成は可能か?」という問いに答えることを目指す.
  • 23:45 例えば,Hearsay IIの開発は音声認識システムと言語理解システムの統合,不確実性推論,黒板システムなどの手法の有用性を実証するとともに,さらに,分散協調システム,マルチエージェントシステムの研究を揺籃した.
  • 23:45 これらの人工知能システムは,人工知能の思想を具現化し,社会にアピールするだけでなく,部品化やツール開発,概念の一般化を触発し,研究者が研究を進展させるための研究基盤の確立に大きな貢献をした.
  • 23:44 知能情報処理を核にしていくつもの技術を統合して,まとまった知能情報処理タスクを実現した「人工知能システム」が人工知能研究をけん引してきた.
  • 23:44 …自然言語処理,画像処理,音声処理などを使ったインタフェースの知能化によって,人にやさしいインタフェースを実現することを目指す場合に大別される.
  • 23:44 ゲームプレイイングシステム,プランニングシステム,知識ベースシステム,データマイニングシステムなどのように,情報処理サービスの内容が知的な問題解決を必要とする場合と,…
  • 23:43 実践的人工知能研究では,工学的手法を用いて,知能情報処理に関する理論や仮説をシステム化して,知能的な情報処理サービスを提供することをめざす.
  • 23:42 この中には,「大規模制約充足」,「確率推論」,「統計的機械学習」のように,人工知能研究の流れで確立されてきた人間の知的な情報処理の核心となる問題を数理的モデリングによって定式化した上で,情報処理原理の解明,問題分析,アルゴリズムの設計と分析を軸とする科学的研究プロセスがとられる.
  • 23:42 現在の理論的人工知能の焦点は,「人間の情報処理の核心となる情報処理原理の解明と高性能アルゴリズム開発」である.
  • 23:42 例えば数式処理は,1960年代は人工知能の技術のお家芸,つまり,記号処理や探索技術によって実現されていたが,いまや数式処理アルゴリズムの問題として定式化され,高性能・高機能の商用パッケージも開発された.
  • 23:41 しかし,人工知能研究が進展し,人間の情報処理が解明されるとともに,情報処理技術も高度化した今,当初はもしかしたら人間に固有ではないかと思われていた情報処理がwell-definedな問題解決プロセスとして定式化され,高度なアルゴリズムによって大規模かつ高速に解けるようになった.
  • 23:40 初期の人工知能では,大量のデータを使ったり,大型計算をしたりすることは視野になく,問題や知識をうまく表現し,発見的方法や情報処理技術を高度化して,巧みに解決する手法の開発が主流であった.
  • 23:40 この研究のなかで,弱い方法(weak method),知識プログラミング(知識の表現と利用),確率推論,ニューラルネット,パターン認識,機械学習など,人間の情報処理のいろいろな側面を模した情報処理方法が生み出された.
  • 23:39 人工知能分野での研究手法は,情報と知識を明示的に表現する言語を設計し,人間がそもそもどのような情報処理を行っているかを内観などによって考察し,実装し,評価する手法が用いられた.
  • 23:39 例えば,画像の理解,言語の理解,音声の理解,ゲームプレイイング,専門家の問題解決などは,人は難なくこなしているように見えるにもかかわらず,コンピュータ上での実装法は確立されていなかった.
  • 23:39 情報処理技術は数値計算から出発したから,初期の情報処理技術では,記号やパターンの取り扱いをするためのプログラミング言語もプログラミングメソッドも十分ではなかった.
  • 23:38 理論的人工知能は,「人間が日常難なくこなしているように見えるが,コンピュータ上に実装することは難しいアルゴリズム」の設計と分析を目指ざすアプローチとして特徴づけられる.
  • 23:38 理論的人工知能から見てみよう.
  • 23:37 人工知能研究は,知能の理解と人工システムによる再現を目指した研究である.さらに何を重視し,どのような方法論を取るかによって,そのアプローチは理論的人工知能,実証的人工知能,思弁的人工知能に大別される.
  • 23:37 まず,「人工知能は何を目指す学問か?」から
  • 23:36 少しご無沙汰したので最近の言説を披露したい.

Tue, Aug 16

  • 00:09 用事に追われてしばしtweet中断.その中でさっき見た番組に登場したノーマン・ミネタ氏の信念の強さと行動力に感動した.記録しておきたい. http://t.co/j2QYkCI

Fri, Aug 12

  • 02:31 話は転じて失敗談.「ライトスタッフ」というテストパイロット-宇宙飛行士の映画DVDを借りたところ,いくら試しても1:41:47で切れている!ラベルには,193分と書かれているのに!…カスタマーサービスからディスクが両面だということを指摘された.…知らなかった.
  • 02:22 辻本先生と(ある程度ゆっくり)話したのはこれが初めてだが,その他,長時間考え続けることの重要性など,(多分先入観のせいで)意外なところで一致したのが面白かった.
  • 02:20 研究の出発点では,暫定的な仮説があるばかり.
  • 02:20 レベルの違いはあるにせよ,直感をうまく表す定義をみつけるということはその本質を見抜いたということだから,それは研究の出発点ではなく,目標なのだ.
  • 02:19 離散可積分系や超離散系を中心とする数学の理論研究科である辻本先生が,「定義を求めることは研究の目標だ」という発言されたこと.「へえ,数学でもそうだったのか!」と感心することしきり.
  • 02:15 最大の収穫は,「人工知能の究極の目的(の一つ)は心を持つロボットを作ること.『心』も『心を持つ』もすぐには定義できないので,『定義を示せ』,『定義がないのは科学ぢゃない』といった『お叱り』と闘いつつ研究を進めている」といった趣旨の発言をしたところ,…
  • 02:08 一応提出された質問票に書かれていた質問に関連する話題にしたつもり.会場の高校生も何か言いたかったのだろうと思うが,当人ですらも予想できなかった話題の展開に面食らっていたみたい.
  • 02:05 静かに皆の意見を聞いているつもりであったが結局は,30~40人くらい来ていただいた皆さんの前で数理の辻本先生との即席の対談ショー,ときどき会場をまわっていたシステムの田中先生と鼎談に….
  • 02:03 今日(と言っても生体上の日付)は,オープンキャンパスの「情報学科の先生と話そう」で高校生たちと会話.
  • 02:00 数日間の取り込みから回復するための数tweets.
  • 01:59 IEEE Spectrumでも取り上げられている. RT @AutomatonBlog: Willow Garage Introduces PR2 SE, Half the Arms at Half the Pricehttp://bit.ly/qQLbX4
  • 01:55 Willow Garage社のPR2 SEが話題を呼んでいる.  http://bit.ly/pkOfpT

Thu, Aug 11

  • 21:38 ありがとうございました. RT @matumura: 西田豊明先生(@toyoakinishida)の「学会が本質的に果たす機能とは」に関する一連のツイートをトゥギャりました。特に「○○学」に関する下りに興味があります。 http://togetter.com/li/173247

Sun, Aug 07

  • 08:20 ネット上の議論をある人達がどう思っているかの具体的記述.賛同は殆どしないが RT @sasakitoshinao: なぜネットの議論がうまくいかないのか。 … /空気で議論するネットのひとたち – はてなポイント3万を使い切るまで死なない日記 http://j.mp/pgb5AD
  • 08:13 時間に追われ続けると,Simon & GarfunkelのEl Condor Pasaが思わず口に http://bit.ly/ruhyUp
  • 06:37 深刻な事態(=システム的なもの)でなければよいが… RT @nhk_news: ネットバンキング 被害相次ぐ http://nhk.jp/N3x36BeO#nhk_news

Sat, Aug 06

  • 14:16 古い建築物は人々のインタラクションの記憶を蓄積している。
  • 14:14 帰路の電車まで高山の古い街並みを散策し、カフェ手風琴で一服。古屋敷に少し手を加えたつくり。落ち着く。意図的に待ち時間をゆったりとっておいたのは正解
  • 10:54 #kforum2011 中島さん:環境にセンサーが埋め込まれていて,人間は意識しない.
  • 10:53 #kforum2011 「中島さん:Cyber Physical Systems.AIのきれいな出口.」←西田質問:AIを隠すべきか?
  • 10:52 #kforum2011 中島さん:Smart City Hakodate.
  • 10:51 #kforum2011 中島さん:Cyber Physical Systems.AIのきれいな出口.
  • 10:49 #kforum2011 中島さん:Handbook of Ambient Intelligence and Smart Environment.
  • 10:45 #kforum2011 中島さん:ambient intelligenceは,IPT (Information Processing Technology)を使って人間を豊かにする.
  • 10:38 #kforum2011 中島さん:situatedness.insects’ eyes view; not birds’ eyes view
  • 10:34 #kforum2011 中島さん:fabric of the realityに言及.
  • 10:32 #kforum2011 中島さん:「国境の長いトンネルを抜けると雪国であった」主観と客観.←堀先生:「国境」←西田:??「国境」を「こっきょう」と読むか「くにざかい」と読むかについては議論があるらしい. http://bit.ly/mWvCmM
  • 10:22 #kforum2011 中島さん:自分(内部観測視点)≠self (木村敏)
  • 10:16 #kforum2011 中島さん:構成的行為.デザイン,構成と言う行為.FNS (Fujii, Nakashima, Suwa)
  • 10:15 #kforum2011 中島さん:Ambient Intelligence.デザイン学も.Simon. Science of the Artificial, Science of Design.
  • 10:13 #kforum2011 西田コメント:コミュニケーションと言う観点から見ると,素朴には身体(+運動能力+言語とのカプリンぐ)が共有されていないと,言っていることは理解されない.直感的には,メタファを用いたコミュニケーションを凝らせば結構できるのではないし,実践されている.
  • 10:08 #kforum2011 西田:イメージの役割は?←諏訪さん:イメージと言葉と両方思い浮かべる.そしてマッチングをする.
  • 10:07 #kforum2011 西田:(たとえ被写体が自分であっても)ビデオを見ているだけでもダイナミクス(あるいは力の構造)はわからないのではないか?←諏訪さん:自分でみつけなければならない.
  • 10:01 #kforum2011 西田註:内部観測で起きた言語表現はそれだけでは他者に伝えられない可能性がある.
  • 09:58 #kforum2011 諏訪さん:ビデオを見ながら打撃フォームを改良した←西田:それは内部観測と外部観察とを統合して理解を深めたということであり,内部観測プロセスだけが独立に起きたということではないということ?←諏訪さん:然り.
  • 09:57 #kforum2011 諏訪さん:シンボル創成の例.みぞおちで軸と重心を成業する,
  • 09:45 #kforum2011 諏訪さん:日誌で「要は」と書いたとき,パフォーマンスが上がった,そのとき,シンボルが作られたのではないか?
  • 09:39 #kforum2011 諏訪さん:身体部位への意識の詳細度レベル.9カ月で999ゲーム.変数を発見,変数の関係を発見,身体環境モデルの構築,シンボルを創成して身体で実践(の繰り返し).
  • 09:33 #kforum2011 諏訪さん:言葉と身体の意味ある相関.ボウリングの身体的メタ認知研究
  • 09:31 #kforum2011 諏訪さん:身体的メタ認知.定義,認知を認知する.語ることが身体をつくる.体感が増す.動作が変わる.ことばも変わる.
  • 09:29 #kforum2011 諏訪さん:内部観測.自分視点(actor’s view)で.local view (行為者の論理) as opposed to global view (分析者の論理)
  • 09:16 #kforum2011 諏訪さん:自分自身を被験者にしている.野球3チーム,年間20試合.
  • 09:13 #kforum2011 諏訪さん:研究のやり方.「人間は自分(からだとことばの共創状態)を新たに作っている」
  • 09:11 #kforum2011 諏訪さん:思考(言語)が知覚に影響する.体(行為)が変わると知覚が変わる(スキー歴40年,スノボ歴ゼロ,同じ斜面が急斜面に見える)
  • 09:09 #kforum2011 諏訪さん:symbol groundingに取り組む研究姿勢.認知カップリング:思考,知覚,動作が互いに他を促進.
  • 09:07 #kforum2011 諏訪さん:声が上ずっているとき,落ち着いているとき,自己受容感覚.
  • 09:06 諏訪さん:#kforum2011 記号接地問題.まだ到達していない.高レベル認知,意識の現実.低レベル認知.体と環境の相互作用としての知覚.
  • 09:04 諏訪さん:身体知の研究,協創.問題意識:価値共有の様相を探求するためには,双方に価値が情勢されてくるプロセスを研究しなければならない.・意識の問題に踏み入ること,記号/概念の創成
  • 07:37 「心の友」であれば,(限られた範囲かもしれないが)経験を共有できるはずだ.究極的には心の友が経験したことは,自分が経験したことのように思えるはずだ.
  • 07:20 「心の友」関係は精神的なものであり,現実の家族関係や社会関係とは重複して定義され得るものとする.例えば,夫婦,親子,師弟,…は自動的に心の友を包含する,逆に,考察対象から除外されるものではなく,あらゆる他者について「心の友」であるか否かを改めて問い直すものとする.
  • 06:46 「心の友」概念については,心について広く深い議論を必要とする.学際的なコンテキストで議論を行い,それをしっかりと意識した上で,AIシステム化する必要がある.
  • 06:43 「心の友」はもっと持続的な関係性によるものであり,共感も単なる情動だけでなく,論理的な構造まで大きな広がりと深みをもっている.
  • 06:38 英語としては,empathic agent / empathetic agentくらいだろうと思うが,両者の語感の違いはよくわからない.
  • 06:33 もちろん,AIとしては限定的でもいいから,「心の友」と呼べるエージェントを作りたい.
  • 06:32 心が通った状態の他者(エージェント)を「心の友」とよび,どういう条件がそろえば「心の友」と言えるのか,と言う観点から考察するのもいいように思える.
  • 06:28 「心の通う」は広い範囲の現象を指すので,それをいろいろな視点から分析し,その中に含まれるもの,含まれないものを明らかにし,それに基づいていろいろなタイプの「心が通う」現象をより鮮明に描きたい.
  • 06:25 堀先生からの宿題である「心の通う」の定義はなかなかできそうにない.その前段階としての「心が通う」の特徴づけから攻めたい.
  • 06:22 「after 心が通う」は心が通った結果何が起きるかについて論じること.
  • 06:22 「before 心が通う」は「心が通う」を実現するための条件を明らかにすること.
  • 06:21 第一の論点は,心が通うのbefore / afterをより明確にすること.
  • 06:20 今回のフォーラムで浮かんだ発想を近くまとめてみたいと思っている.
  • 04:52 TweetするためにCatsについてちょっとWikipediaを引いてみる.Twitterは知的行為をinduceするので楽しいメディアだ. http://bit.ly/ofKCZ5
  • 04:50 Cats songのようにほとんど静かなので,ほんの時たま聞こえるばたんという物音が妙に浮かび上がる.
  • 04:48 物音がする.急に,Catsの”midnight, not a sound from the pavement…”が浮かんできた.
  • 04:47 いろいろな考えが浮かんでは消える.
  • 04:47 さっき目が覚めた.頭が冴えて寝られない.早く寝たせいかもしれないが,昨夜はずいぶん話が弾んで脳が刺激されたのだろう.

Fri, Aug 05

  • 17:22 #kforum2011 大須賀先生:言語の発展過程をきちんと調べるべき.
  • 17:22 #kforum2011 西田.非物理的身体性は可能だが,人間の身体性から遠ざかれば遠ざかれば人間の理解は困難になる.
  • 17:19 #kforum2011 國吉先生:物理学,生理学を基盤としない身体性は可能か〉意識のあり方がヒントになるのではないか?言語を独立したレイヤとするのでは,問題解決しない.
  • 17:16 #kforum2011 國吉先生:consciousness.目的.
  • 17:14 #kforum2011 國吉先生:身体に根差す認知.言語と共感覚,身体性.語感と視覚情報.
  • 17:09 #kforum2011 國吉先生:これまでは身体ばかりだったので,これからもっと認知的なレベルにも進んでいきたい.
  • 17:08 #kforum2011 辻井先生:予めいくつかの生得機構を入れておかなければならないのでは←國吉先生:やってみないとわからない.
  • 17:07 #kforum2011 國吉先生.身体に根差す認知,模倣,他者理解,物体概念(アフォーダンス),言語  Pfeifer & Bongard How the Bodt Shapes the Way We Thik, A New View of Intelligence
  • 17:04 #kforum2011 國吉先生:Noby, the Baby Robot.進化の過程で固定されているものが身体性.
  • 17:02 #kforum2011 國吉先生:抱っこ←自意識との発生.Noby: A Nine-Month Old Baby.
  • 17:01 #kforum2011 國吉先生:物理的な身体は必ずしも必要ではない.
  • 16:59 #kforum2011 國吉先生:発達の順序性はかなり再現できる.手と顔の接触行動.こうして発生した構造が心の基盤.
  • 16:56 #kforum2011 國吉先生:ねがえり,はいはい.胎児皮質自己組織化(体性感覚).胎児の運動発達.胎児の運動発達.子宮内で様々な運動を行っている.
  • 16:54 #kforum2011 國吉先生:物理計算と神経系モデルによる胎児シミュレーション.筋骨格系身体が有する自然な動きを発見.
  • 16:53 #kforum2011 國吉先生:非線形振動子.学習的につなぐ.Kuniyoshi Sangawa06
  • 16:52 #kforum2011 國吉先生:延髄モデル.反射モデル入れなかった.
  • 16:52 #kforum2011 國吉先生:胎児・新生児身体モデル.胎児・新生児環境.筋モデル.筋・腱モデル,中央神経系の部分も出る.脊髄内回路モデル.
  • 16:50 #kforum2011 國吉先生:身体が脳を作る.胎児発達シミュレーション.
  • 16:49 #kforum2011 西田:目標はどうやって与えるの科?←國吉先生:目標は与えていない←西田コメント:それでは,國吉先生が面白い動きを選び出しているだけではないか?意味は國吉先生が与えているのではないか?
  • 16:44 #kforum2011 國吉先生,デモ:多足ロボットが歩き方を覚える.
  • 16:43 #kforum2011 堀先生:國吉先生が設計したのか?設計可能性は?←國吉先生:GAなどで設計補助をする.
  • 16:42 #kforum2011 西田疑問:どういうカオスからどのような能力を生み出すのかを分析することがポイント.
  • 16:41 #kforum2011 國吉:カオス結合系が広いスペクトルで引き込み構造を持っていることが必要.
  • 16:40 #kforum2011 國吉先生:カオス結合場としての身体性.プログラムなしに行動を創発する.神経・環境・身体が力学的に相互作用.系全体としてカオス結合系,身体と環境が身体性の相互作用場.
  • 16:39 #kforum2011 西田コメント:作り出したのは人間の知能.高い知性を持つ人と高いポテンシャルをもつ身体から,感動(共感: empathy)が生まれる.
  • 16:37 #kforum2011 國吉先生:身体の自然な性質を引き出す原理.
  • 16:31 #kforum2011 國吉先生←西田コメント:「data intensive, corpus drivenだけでいいのか?」なんだけれど,実行プログラムとしてはdata intensive, corpus drivenでなくても,人間がデータを賢く分析して解を導いたのではないか
  • 16:28 #kforum2011 國吉先生.身体―環境に内在する「ツボ」:意味ある情報.
  • 16:25 #kforum2011 國吉先生.受動歩行機械.跳躍,着地ロボット.
  • 16:23 #kforum2011 國吉先生.ロボットに身体はあるか?古典的計算論:身体性を消去.身体はどのような記号化をもたらすか?
  • 16:22 #kforum2011 國吉先生.Didabot experiment – overview.Rolf Pfeifer. Breitenberg vehicleのタスク版.
  • 16:19 #kforum2011 國吉先生.身体性.相互作用と整合的制約を課し,有意味な構造を無限定に発生させるもの.理性のかなめとしての情動.記号:共感覚と身体に根差している.
  • 16:17 #kforum2011 國吉先生.環境とのインタラクション←西田:環境は社会を含んでいる?←國吉先生:yes.ただし,まだそこにたどり着いていない.
  • 16:15 #kforum2011 國吉先生.そもそも脳はどうやって生まれてきたか?ニッチをなぞる.
  • 16:12 #kforum2011 國吉先生.「人間はXXに還元される」.正しい作り方=作り込まない.
  • 16:12 #kforum2011 國吉先生.進化から学ぶべき.
  • 16:10 #kforum2011 國吉先生.身体と環境から創発し発達する知能.問題意識:想定外で破綻する人工知能.意味の問題を回避する人工知能,data intensive, corpus drivenだけでいいのか?人間の意味の構造を知る.記号,概念の起源.
  • 15:59 #kforum2011 諏訪さん,サッカーは興味の対象で見るのではなく,スペースの関係性で捉える.プレイの因果関係をどこまで捉えるか?かなり,task driven.
  • 15:52 #kforum2011 間瀬先生:興味あるプレイヤーを指名する.プレイヤーの追跡,プレイを追跡(状況もわかるようにする).
  • 15:49 #kforum2011 間瀬先生,多角カメラ.着眼点を与えると自動編集ができる.興味のある視点からのカメラに切り替え QoV
  • 15:43 #kforum2011 理解してもらえなかったと思われるステートメント:「心が通ったと感じられる」エージェントのロードマップを作りたいという問題意識.似て非なるもの,「心が通っているように見えるが本質はかけはなれているもの」
  • 15:40 #kforum2011 理解してもらえなかったと思われるステートメント:数独における心が通うエージェント像,限定されたタスク領域での心が通っていると感じられる状態:コミュニケーションを効率化する手段として心が通っていると感じられる状態を作り出したいという問題意識.
  • 15:35 #kforum2011 間瀬先生の話題提供を聞きながらさっきの講演の回顧.
  • 15:35 #kforum2011 間瀬先生:PEGSCOPEVIEWERの使用例.
  • 15:34 #kforum2011 山口先生:Naoを使ったデモを行ったとき,バッテリーが消耗して動きが鈍くなったら子供から強い情動反応があった.子供とempathyが起きた.
  • 15:32 #kforum2011 使ったメタファ.人にとっておなかが減ったということと,ロボットにとってバッテリーが減ってきたことが同じか?
  • 15:31 #kforum2011 大須賀先生:言語レベルだけで心が通っているという状態ができるのか?
  • 15:30 #kforum2011 西田:例題,数独(心の通うの易しいバージョン),ダンシングロボット(心が通うのfeasibleなバージョン).
  • 15:29 #kforum2011 間瀬先生:多視点同期カメラシステム,名古屋大学にて.いろいろなコンテンツをとる.
  • 15:27 #kforum2011 間瀬先生:展開,表層から本質へ.(2002)インタラクションのモデル化.
  • 15:27 #kforum2011 中島さん:追跡をするには心が通う必要はない,國吉先生:身体感覚の共有はセンサーである程度できる,堀先生:心が通うの定義は何か,
  • 15:25 #kforum2011 西田:忘れないうちに出されたコメントだけ記録しておきたい.(順不同,西田解釈)志村先生:話題が広すぎるからよく定義すべき,辻井先生:言語レベルだけで心が通ったと言えるか?
  • 15:21 RT @kenjimase: 西田先生:「数独」の問題が難しい,ということをコンピュータと共有したい.(もっとも易しい,心が通うバージョン)#kforum2011
  • 15:21 RT @kenjimase: 心が通うとは?議論の中から定義できればよい.「頭痛がするんです」は共感できない例.西田先生 #kforum2011
  • 15:20 #kforum2011 西田:予想されたことだが自分の話題とそのときの議論は記録されなかった.
  • 15:19 #kforum2011 間瀬先生:ジェスチャーや行動から意図を読み取る.←西田:心が通うというのはその上に実装されるレベル.
  • 15:17 #kforum2011 間瀬先生:コンピュータを使っているというよりは,コンピュータに使われているという感覚がする.
  • 15:15 #kforum2011 間瀬先生:人間コミュニケーションとインタフェースの類似性.利用者の意図・興味を知り,それに答えることのできるシステム.興味.interest, curiosity, … .
  • 15:09 #kforum2011 間瀬先生:インタフェースとコミュニケーションの類似性.研究はおもちゃ箱をひっくり返したという感覚.
  • 13:56 思うこと:シニアの重要な役割はチャレンジングな問題のやさしいヴァージョンを示し続けることだ.少しずつハードルを上げて,目標に導く.
  • 12:31 #kforum2011 辻井先生,言語能力のprinciplesだけを与えて,学習によって文法と意味を獲得させる.外界知識を使わないと難しい.
  • 12:18 #kforum2011 西田註.昔金属材料論文の研究で一部実現  http://bit.ly/oDpqMi
  • 12:17 #kforum2011 西田註.昔金属材料論文の研究で一部実現 http://ci.nii.ac.jp/naid/110002806905
  • 12:11 辻井先生:この相互作用を見つけた論文はどれかと言うリンクを作れる.また,相互作用のシミュレーションができるようになる.
  • 12:09 辻井先生:生命科学者はプロテインのインタラクショングラフを作っている.このプロセスは,機械的に支援できる.
  • 12:08 中島さん:常識的でない論文を書いたら検索できるか?辻井先生:できる.あまり領域知識に依存していない.できると思うのは,このシステムがあまり理解していないから.
  • 12:06 辻井先生:これがうまくいくと,細粒度での類似検索ができる.細かいレベルで情報統合ができる.
  • 12:05 辻井先生:それでやってみると結構できる.簡単なイベントだとF scoreで70%~80%.複雑なイベント構造だとF scoreが40%くらいに下がる.
  • 12:04 辻井先生:事象認識.構文解析結果で得られた文構造からの本質的な情報の抜き出し方を機械学習させる.
  • 12:02 辻井先生:アノテーション非常に手間がかかる.それをどれだけ支援できるか?
  • 12:00 #kforum2011 山口先生:文のすべての意味はアノテーションで捉えられていないですね?辻井先生:然り
  • 11:59 #kforum2011 辻井先生:システム側では,アノテーションのためのテンプレート(3項関係くらい.関係はGeniaオントロジーから取られてくる)を用意した.人間が文章を読んで,テンプレートを埋める.機会がそのアノテーションで生成されたグラフをマイニングする.
  • 11:53 #kforum2011 辻井先生:テキストに束縛されたアノテーション,文に出てくる物質へのリンク,物質間の関係,歴史まで,アノテータ―に書いてもらった.事象アノテーション.因果関係までアノテーションに書かれている.
  • 11:51 #kforum2011 辻井先生:GENIAコーパス.言語表現で参照されているデータとのリンク付けは行われている.(以下,西田解釈)シンボルグラウンディングへのアプローチとなっている.
  • 11:38 #kforum2011 西田コメント:①自律コンポーネントとしての言語の研究,②他のコンポーネントと言語の連携の研究.   …②をやる人がもっといてもいいのではないだろうか←辻井先生:そういう動きははじまりつつある.
  • 11:36 #kforum2011 辻井先生:Jerry Fodor 1935 The Modularity of Mind.生得説(nativism) vs 連合説(associativism)
  • 11:32 #kforum2011 辻井先生:(西田解釈) 言語による表現,記述,構造を扱う標準的な計算言語アプローチと,社会行為論の中に埋め込まれた言語運用の統合は必要かもしれないが,後者は難しいから,前者に専念している.
  • 11:22 #kforum2011 辻井先生:機械翻訳はできないのではないか?人間の翻訳は理解に依存している.言語理解のメカニズムはいまでもブラックボックス.
  • 11:21 #kforum2011 辻井先生,表現からのアプローチ.
  • 11:20 #kforum2011 西田質問:言語構造あるいはcompetenceと,言語運用performanceについてのスタンスの取り方は如何?会話では言語運用手基礎面が非常に重要.言語行為論,Clark 1996の系譜は?
  • 11:18 #kforum2011 辻井先生:言語と知識,言語が表現するもの.
  • 11:14 #kforum2011 辻井先生:観察されたものだけではなく,頭の中で起きていることを研究対象とする.計算という視点で捉える.
  • 11:13 #kforum2011 辻井先生:arm chair psychologyへの批判,20世紀初頭.その結果,行動主義心理学.でもそれは,心については議論しない心理学になった.
  • 11:11 #kforum2011 辻井先生:言語の計算論的な取扱い.
  • 11:08 #kforum2011 山口先生:ビジネス世界ではhowはほんの一部.
  • 11:08 #kforum2011 橋田さん:生活状況の分類.
  • 11:08 #kforum2011 西田コメント(備忘録):身体の動きの分類,生活状況の分類などがある.ロボットの人たちは身体の動きのオントロジー的なものを作っている.連携はあるか←山口先生回答:あまりない.
  • 10:54 #kforum2011 山口先生:Naoを使ってオントロジーを見せる.盛岡の全国大会でデモ.
  • 10:52 #kforum2011 山口先生:オントロジーで現場知識と管理知識の連携.
  • 10:50 #kforum2011 山口先生:ルールオントロジー.インタビューで作り出した.
  • 10:44 #kforum2011 山口先生:ITS情報サービスへの応用. ITS Linked Data.
  • 10:37 #kforum2011 山口先生:Linked Open Data
  • 10:35 #kforum2011 西田コメント:それは当然なことでは.定義を一つに統一することはおろか,定義をすること自体が困難なのは我々の知の世界の本質ではないか.
  • 10:34 #kforum2011 山口先生:フリーテキストからの定義生成は本質的に困難.文系の先生は学者声明をかける.まとまらない.
  • 10:30 #kforum2011 山口先生:doodle-owl
  • 10:28 #kforum2011 西田コメント:シンボルグラウンディングと言わないまでもリアルワールド/インターネットワールドとの接続技術はどれくらい研究されているのだろう?
  • 10:27 #kforum2011 山口先生:オントロジー開発支援技術,検索,アラインメント.
  • 10:25 #kforum2011 山口先生:WordNet, Cyc Standard Property Set http://bit.ly/oUay6g
  • 10:15 #kforum2011 山口先生:エキスパートシステムが使えない理由,メンテナンスの困難さ,
  • 10:10 #kforum2011 山口先生:NAOとオントロジーを連携させるプロジェクトを2年ほど前から始めた.
  • 10:04 #kforum2011 山口先生:オントロジーの構築,使い方,見せ方
  • 09:57 #kforum2011 西田コメント:どういうメディア,どういうコンテキストでどういう言語化がされるかということについて研究してみると面白いのではないか?
  • 09:54 #kforum2011 橋田さん:パーソンファインダについて
  • 09:45 #kforum2011 橋田さん:患者個人が標準形式で自分の診療データを保持できる仕組みから作るべきだ←西田:御意,でも他人にやってもらえるとうれしい.例:発表論文一覧,採択された科研費一覧.
  • 09:32 #kforum2011 橋田さん.治療における市民の声の反映.←西田註:これはイノベーティブなアプリ!
  • 09:31 #kforum2011 橋田さん:研究開発への一般市民の参画.病気の治療などでは重要.
  • 09:30 #kforum2011 西田コメント:たいてい,選抜では1次選抜では文書に基づいて行われ,2次選抜は面接によって行われるのが社会の通例.2次選抜で1次選抜の順位がひっくり返ることがよくある.
  • 09:29 #kforum2011 西田コメント:主張はプレゼンテーションメディアで決まる.論文による表現,プレゼンテーションによる表現,インタラクションによる表現.
  • 09:24 #kforum2011 西田コメント:談話グラフで捉えられていないものをきちんと分析したほうがよいのではないか?
  • 09:21 #kforum2011 橋田さん:影響力の大きな発言が計算できる←西田:貢献という面では,多面的ではないか?
  • 09:20 #kforum2011 橋田さん:長尾さんたちは手作りでグラフを作った.←西田:当人たちの役に立ったのか?←橋田さん:その評価はしていない←西田:誰が貢献したかということもさることながら,当人たちに役に立つことが第一ではないか (註:最後のポイントは発言していません).
  • 09:14 #kforum2011 橋田さん:長尾確研究室での議論のタギングの話.誰が貢献したか,….
  • 09:13 #kforum2011 要約するならば,language useとどう関連付けるか?
  • 09:12 #kforum2011 それをいちいち考えながら文章を書いている.
  • 09:12 #kforum2011 たとえば,「私はみかんが好きだ」といっても,その命題をどう使うかによって表現は微妙に違ってくる.「私はね,みかんがすきですよ」,「おじいさん(自分のこと)はみかんが好きですよ」,「おれはみかんがすきなんや」,全部異なるイフェクトをあたえる.
  • 09:09 #kforum2011 談話グラフが命題間の関係について,検索したり,推論したり,関連付けたりしようとするときは有用であると思うが,命題間の微妙な関係は表現しにくい.
  • 09:07 #kforum2011 言明を,命題とそれに対する自分の態度に分けると,(自分および他者に対する)自分の態度表明が重要であり,ここにオーサリングで苦労するところ.命題にはそれほど苦労しない.それに対して,談話グラフは命題内容の方しかサポートしないようにみえる.
  • 09:05 #kforum2011 いきなりコメントですが,談話グラフを使ったオーサリングは容易でしょうか?核心は:言いたいことが言いにくくなるのではないか?
  • 09:04 #kforum2011 橋田さん.談話グラフを使ったオーサリング.
  • 09:02 #kforum2011 橋田さん:市民参加型,オントロジーに基づく構造化.
  • 09:02 RT @kenjimase: RT @toyoakinishida: 今日の昼間セッションおわり.これから夜のセッション. #kforum2011 タグ使いましょう.

Thu, Aug 04

  • 17:19:36
    大須賀先生:知の構造,考える目的がある.考え方の基本構造:立案と検証
  • 17:15:39 大須賀先生:やさしい考え方(既存概念内の思考)と難しい考え方(既存概念外の思考).
  • 17:13:49
    大須賀先生:拡大言語表現を核言語への変換,核言語の処理系が必要.こうしたことが人工知能でどこまで達成できたのか?
  • 17:12:10 大須賀先生:自然界にある構造は言語構造だけではない.原始言語から近代言語へ,近代言語から現代言語へ.
  • 17:04:41 大須賀先生:核言語の役割.基礎的論理関係.拡張言語:感情やメタ情報の表現.拡大言語から核言語への変換.←西田註:メタとオブジェクトの関係は同感.しかし,核言語ができてから拡張言語ができたというニュアンスだが,人間のなかでは,「拡張言語」の方が原初的であるという直感.
  • 16:56:20 西田註:言語能力の基盤は生得的に与えられたものであるかと言う生得説を考慮に入れると,何が生得的な言語基盤として与えられ,子供がどのようにしてその上に自分が生きていく社会に合致した大人の言語を獲得するかが興味ある疑問だろう.
  • 16:52:48 大須賀先生:考える手段としての言語・←西田註:言語は自発的にできたものか,それとも子供が人類が築き上げてきた知識体系を享受し,社会の一員となれるよう,親が与えたもの?
  • 16:49:10 大須賀先生;学習とは,自然界にある論理的関係の発見.
  • 16:47:26 大須賀先生:ニューロンレベルでの概念形成.生理構造で知能の原型が学習的に作り出される.
  • 16:43:33 西田コメント:人間の生物的基盤を考えるための第一歩として,動物的基盤をもっときちんと押さえておくべきではないか?
  • 16:42:21 大須賀先生:松沢さんの本によれば,チンパンジーにはメタ概念がないという. http://amzn.to/n9lH5q
  • 16:40:09 大須賀先生:最後は脱既成概念の核新的な「知」
  • 16:37:43 大須賀先生:生理的知,言語拡大による言語の近代化.文字の発明,…
  • 16:36:25 大須賀先生:考えるとはどういうことかという本が近く出版される.→この本の続編? http://amzn.to/nW1rfV
  • 16:34:10 大須賀先生:知能ありきで話をしているが,知能はどうやって出てきたのか?
  • 16:33:14 大須賀先生:知能の本質は何か?全体像が見えない.提起する問題が複合的だ.
  • 16:25:27 西田コメント:危機管理より,復興系の話題では,データ/オピニオンマイニング,構造化,オントロジーもある.次に心のケア.だけど,アシスティブテクノロジーの方がもっと重要.寄り添う支援.
  • 16:22:02 西田コメント:ロボット系ではたくさんの課題.
  • 16:21:43 辻先生:危機管理に対してAIはどういう貢献をするのか?
  • 16:20:46 西田コメント:知の社会的構成論にもあるように社会的側面をもっと考えるべきでないか?
  • 16:16:19 辻井先生:非言語的な知識表現をどうするのか?
  • 16:12:20 堀先生:問題意識,最先端知識が使えないのはなぜか?
  • 16:07:38 堀先生:コメント間のリンクを張るためのメタデータは手でふっている.そうした小さな努力がつもって知的空間が作り出されている.西田コメント:ナレッジ・ネビュラ・クリスタライザーは堀先生の知的活動をエンカレッジし,サステインている.
  • 15:52:34 西田コメント:とはいうもののやはり何が消され,何が出てくるかが問題では?
  • 15:52:06 堀先生:過去を消し,新しいものが出るとうれしい.
  • 15:48:15 西田コメント:その後は,EgoChatによる実装など http://bit.ly/n2dwAE
  • 15:47:49 西田コメント:最初のメジャーな国際会議発表は,こちら http://bit.ly/ojPLnw
  • 15:44:02 西田コメント:そういう問題意識は1998年頃から持っていた.最初の実装はVirtualized Egoで,1997年12月に講演時にデモした(西田豊明: 知識コミュニティプロジェクトからのメッセージ, 知能情報メディアシンポジウム招待講演, 12月9-10日, 1997.)
  • 15:38:29 堀先生:死んでも自分のエージェントが代わりに対話できるようにしたい.辻井先生:Yorick Wilksもそんなことを言っている.
  • 15:35:35 堀先生:人工知能研究はどこへ向かうのか?書き溜めた原稿をナレッジ・ネビュラ・クリスタライザーにまとめさせる.
  • 15:31:22 西田コメント:ロジカルな知能が感情知能に転じるメカニズム?→あとで國吉先生に聞いてみよう.
  • 15:29:24 西田コメント:ううむ,メモは取っているけれど…
  • 15:27:54 橋田:同じ議論がサービスサイエンスでおこなわれている.同じレベルで計算ばかりしていてもイノベーションは起きない.
  • 15:24:35 議論:國吉先生,意思決定に大脳基底核が深くかかわっていることの発見.情動知能の役割.
  • 15:19:51 議論:俳句を作り出すプログラム.候補は機械的に作り出せばよいが,よいものを選び出すことが難しい.
  • 15:17:08 志村先生:ヒューリスティクスの自動学習ができないものか.【西田註】これは1980年代に流行った演繹的学習,SOARのchunkingなど. http://bit.ly/oYaA9A
  • 15:09:50 志村先生:コンピュータに教えて,コンピュータがパズルを解くことができるか?あるいは,コンピュータがヒューリスティクスるを学習する?
  • 15:08:32 志村先生:committeeマシン.多数決原理で動く.学習エレメント.
  • 15:07:09 志村先生:ラマヌジャンの公式.毎晩,公式が出てくる.それを模倣するソフトが作れないか?【西田註】AMに近い?
  • 14:56:31 志村先生:人間のどのような知能がコンピュータで実現できないか?
  • 14:55:56 志村先生:コンピュータだと一つ一つ調べなければならないが,人間なら一瞬でわかる.
  • 14:51:14 志村先生:セレンディピティ.ホレス・ウォルポース. http://bit.ly/fJq1Dx
  • 14:45:54 志村先生:AI研究の受難.1973 オックスフォード大学Lighthillの指摘.1973 McCarthy, MitchieとLighthillの公開テレビ討論.
  • 14:43:48 志村先生:自閉症のサヴァン能力.電話帳を全部覚えている.一瞬見た馬を覚えている.
  • 14:42:11 志村先生:「科学はまだ心を捉えていない.」
  • 14:38:20 志村先生.足し算の部屋 Levesque、ローブナー賞(1991から),トータルチューリングテスト Harnad 1991.アンドロイドによる.
  • 14:36:36 志村先生:intelligence & emotional intelligence.social skill, empathy, motivation, self-regulation, self-awareness 志村・中島のインタラクションから.
  • 14:35:02 志村先生:知能とは複雑系のなかで何とかやっていく能力.完全解がないかもしれない.環境順応,環境改変,コミュニケーション,未来予測.(中島秀之)
  • 14:31:58 志村先生:脳の機能.脳は複雑な計算をしていないのではないか.
  • 14:28:51 志村先生:脳はありあわせの材料から生まれた,設計されたのではなく,改良.
  • 14:25:45 志村先生:人間の持っている優れた資質の一つは直観力.1000曲以上の経験で7割以上の盛会(羽生名人)
  • 14:22:26 志村先生:知能への挑戦.初期のいろいろなAIプログラムたち.
  • 14:18:09 志村先生:閃きのアルゴリズム:神の啓示,虱潰し,ランダム,統計処理,手法や公式を順次当てはめる.
  • 14:17:21 志村先生:コクヨの調査,閃きが渇望されている.閃きと直感(ふと思いつくこと).ただし思いつきは,選択肢を増やしただけ,ということも.コンピュータと閃き,閃きと知能.
  • 14:15:24 志村先生:ひらめき:正解につながる糸口.英語では,inspiration, sixth sense, instinctive knowing, spark, 例文:I got it. …
  • 14:14:10 志村先生:人工知能学会発足当時のキーワードはひらめきではなかったのか?類語:直感,六感,勘,気づき,思いつき,暗示,天啓,インスピレーション.
  • 14:12:33 第1章:人工知能と「ひらめき」,志村正道先生.初めのころ,「ひらめき」というキーワードが入っていたが途中で消えてしまったので,改めて入れてもらった.
  • 14:11:03 福村先生から「JSAI発足のころ」のレジメをいただく.
  • 14:07:08 パフォーマンスは何をやってもいいが,講義録はK通信に掲載予定. http://bit.ly/oze3zm
  • 14:05:18 人工知能学会25周年.福村先生は初代会長.辻先生,大須賀先生,志村先生,堀先生と,AI学会歴代会長がずらり.辻井先生,間瀬先生,橋田さん,山口先生,國吉先生.遅れて中島さん,諏訪さんが到着予定.
  • 14:02:04 辻先生の司会.福村先生ご挨拶.人工知能よりAI,情報処理よりIT.
  • 14:01:05 K-フォーラムなう.第11回.DK-フォーラムの時代から数えるとずいぶん.栢森理事長・実行委員長.
  • 08:32:37 バッテリーの乏しくなったときのロボットは腹ペコのときの我らと似てる?
  • 08:30:00 太った人の感覚は背中に荷物を背負っているときと似ている?痩せた人の感覚は薄着をして荷物を持たないときににている?
  • 08:26:09 作曲家が作曲することは、研究者が論文を書くことと似ている?
  • 08:17:42 この対応付けは、ロジカルと身体的に大別できる。
  • 08:14:40 私のXは、あなたのYとする。
  • 08:13:36 直接的に対応づけられなければ、メタフォリカルな手法に依拠せざるを得ない。
  • 08:08:37 昨日の議論に欠けていた視点。心が通うとは、直接的な方法で共有できないときのプロセス。これが人間を他の生命から区別する?

Wed, Aug 03

  • 19:28 整理の仕方としては,言語レベル,メタファーレベル,身体感覚レベルと言う区分と,時間,空間,タスクという区分の2次元のマトリクスで全体像が捉えられるということになるのかもしれない.
  • 19:27 一方,物語の共有も条件だと思う.これま今までの議論では,タスク空間・構造,価値観・選好構造の共有とかなりオーバーラップしそう.
  • 19:25 「他者の立場に立って考えることができる」がなくてもある程度心は通じるのかもしれないが,限定されているように思える.
  • 19:21 これまでいろいろな側面について議論してきたが,「他者の立場に立つことができる」といったすべてに共通する能力もあるように思える.
  • 19:19 このあたりはcognitive appraisal theoryにしたがい,ゴールが達成されれば喜ぶ,逆にうまくいかなければ残念だと思うこと,などはスタンダードなappraisal-emotion関係として共有しておいた方がよいような気がする.
  • 19:17 心が通じるかどうかは,感情やパーソナリティを越えたものだと思って議論をしてきたが,基本的なベースは共有していた方がよいのかもしれない.
  • 19:16 倫理性とは裏切るとか,嘘をつくとか,それ自体はルール違反とまではいかなくても,他者にしてほしくないと思うことを自分もしないこと.
  • 19:14 社会性とは人間社会で共有されている基本的な社会ルールを知り,実行しているかどうかということ.例えば,約束をしたり,約束が守れなかったら,謝ったりするといったこと.
  • 19:12 社会性や倫理観を入れてもいいのかもしれない.
  • 19:11 このあたりで,限定された領域で「心が通じるエージェント」に対する手元のリストが尽きるのだが,さらに条件はあるだろうか?
  • 19:09 価値観・選好構造が共有されてはじめて,エージェントは人間に対して御世辞ではなく,「素晴らしい!」,「それはだめなのでは」と言えるようになるし,逆に人間もエージェントと価値観・選好構造が共有されていることがわかると,エージェントに対する信頼感がわいてくる.
  • 19:06 価値観・選好構造であれば,身体性の違いまで遡らなくても共有ができるのではないかと思われる.
  • 19:06 行動と身体性の問題は価値観にもつながる.
  • 18:50 小難しい理屈を言わないで自分に素直に生きるのがよさそうだ.
  • 18:49 難問に長時間取り組んでいて「頭が豆腐になった」といった友人がいた.その表現を気に入って,以来,自分も使っているが,メタファーは強いコミュニケーション力を持っている.
  • 18:47 主観では結構共感してしまう.人間が難しい問題をコンピュータに瞬時に解かれると,こいつはやはり人間じゃないんだ,と思って自分を慰めるが,逆に自分が難しい問題に対して,コンピュータのCPU占有率が上がって「あえぎ」はじめると,妙な親近感を感じる.
  • 18:43 こうなってくると今まで軽くすませてきたところにも疑念が生じる.大型計算でコンピュータが計算リソースをつぎ込んでCPU使用率が上昇することに共感するだろうか?
  • 18:39 相手が犬の場合は,冷静になって考えてみると犬は痛いような反応をしたが,「痛い」と感じているのだろうかそれとも人間が見て痛がっていると思える行動を単にしているだけだろうかという疑念が生じる.
  • 18:35 ベストの方法は,類似の効果のある,相手の体験(もちろん自分も体験していなければならない)を見つけ出して,「それに近いものですよ」と言うくらいだろうか.
  • 18:34 花粉症,ぎっくり腰,五十肩,こういったものを経験したことのない人にその苦しさを伝えるのは人間の世界でも至難の業だ.
  • 18:32 相手が人間でも,自分がそのような経験をしたことがなければ微妙.あのような表情や動きをしたからとても痛かったにちがいない,とかなり後退することになる.
  • 18:30 しかし,相手の気持ちになってみると,相手が人間の時は,自分も同様の経験をしたことがあれば,きっととてもいたいだろう,などと思うであろう.
  • 18:29 直感的にはかなり近いように思える.
  • 18:27 犬が何かにあたって痛そうにしているのと,子供が同様な目に合っているのとを比べて我々の心に起きる感情は同じだろうか,違うのだろうか?
  • 18:26 では,対象が動物の時はどうだろうか?
  • 18:25 純粋な共感ではないが,なぞりによって感覚をある程度共有できるかもしれない.
  • 18:23 ロボットの側はどうだろう,仮に視野に入っている人間の動きを視覚的に捉えたとき,それと同様のモーターコマンドを内部的に出して,何かにぶつかったとき「痛い」信号を内部的に発生することはできるだろう.
  • 18:20 また,他のオブジェクトに強くぶつからないようにプログラムされたロボットの動きを見ている人には,ミラーニューロンの働きで,自分がそこにいてそのようにしているという感覚が生み出されるかもしれない.
  • 18:19 しかし,ミラーニューロンにより,ロボットが強く何かにあたると,感情移入ないしは共感している人には,「痛っ」と感じるだろう.しかも,人間に近い形をしたヒューマノイドロボットだと,ミラーニューロンが働いてよりはっきりと痛さを感じるかもしれない.
  • 18:15 ロボットに触覚センサ,圧覚センサなどを付けて,ぶつからないように行動できるようにしたとしても,「ぶつかった時の痛さ」が直接共有できるとは思えない.
  • 18:13 触覚や圧覚すらも,エージェントに触覚・圧覚センサがたとえついていても,その数値のダイナミクスと人間の感覚を対応づけても深い意味でのリンクはできないだろう.
  • 18:11 次は行動と身体感覚であるが,身体が入らないくらい窮屈なスペースあるいは,動きに対する拘束が大きい場所といった類の少数の例外を除いて直接的には共有できそうもない.
  • 18:07 コミュニケーション空間に作られたオブジェクトの空間的な関係やそこで起きるイベントの時間関係についての推論は言語・概念レベルを超えており,コミュニケーション参加者がそれぞれ思い浮かべるイメージ上での時空に関するものである.
  • 18:02 電話のように音声で話していても,「うちの田舎には小さな山があってその頂上にいくと長めがいいんだ.遠くに川も見える」といった具合に,空間イメージを即席で作り上げ,以後の会話で共有できる.
  • 17:59 次は,居住空間,時間.エージェントが我々の生活空間と時間の経過の感覚を共有していることはタスク構造とは独立の要素だと考えておいた方がよい.
  • 17:22 ただし,議論はインタフェースとは直交していると考えてよい.自然言語対話でなく,行動プランを表示した上で,人間とエージェントが専用の言語で討論するということにしても,本質は変わらない.
  • 17:20 このレベルになると,さっきの手はよかったねとか,次はこの作戦で行こうといった高度のレベルのコミュニケーションができる.
  • 16:59 さらにレベルをあげるのであれば,reification ※を行い,タスク構造について議論の対象とすることが考えられる.つまり,行動プランや行動記録を議論の対象とする.※http://bit.ly/qdiq4z
  • 16:35 たとえ,NPCが敵方であっても,強い相手ほど駆け引きを楽しめる(弱い相手はそうした駆け引きの妙がないので面白くない).
  • 16:34 タスクに対する造詣が深いほど,高度な連携行動ができ,心が少し通っていると感じる.
  • 16:32 会話行動でも人間同士がこうした行動をとっていることは古くからいろいろ報告されている.
  • 16:32 パターン化していないときは,(小さな)探りを入れてそれに対する(小さな)反応を見れば,意図がわかることもある.
  • 16:29 行動がパターン化していて冗長性があれば,その一部を観察したら残りを予測することができる.
  • 16:28 いちいち指示したり相談した入りしなくても,こちらの行動を味方NPCがセンスして,その意図を理解したかのような行動を生成すればよい.
  • 16:26 味方のNPC (Non Player Character)が得点をアシストしたり,逆に,犠牲的な行動をすると,少なくともascriptiveには心が通っていると思えるかもしれない(=ascriptiveとは観察者が(無意識のうちに)そのような見方を形成すること).
  • 16:22 対戦する相手プレイヤでも,自分の味方プレイヤでもゲームで規定された空間で勝つために必要となる行動を自律的にとることができるようになると,心が通じるために必要となるプレゼンスが生じる.
  • 16:19 例えば,人間と対戦するゲームエージェントを作ることを考えてみると,人間と対戦できるレベルに持って行っただけで一応タスク空間とルールは共有したと言ってもよい.
  • 16:17 タスク空間・構造の共有は,言語・概念構造の共有ほどおおがかりな仕掛けは必ずしも必要ない.
  • 16:13 もう長い間遠ざかっていたせいもあるが,周辺で昔の議論を組み込んだきちんとした対話システムにはまだ一度もお目にかかったことはない.ただし,きちんと調べたわけではないので,あとできちんと調べてみたい.
  • 16:12 自然言語の談話や対話の分析や合成の研究は1970~1980年代に随分行われたが,自然言語対話エンジンといった形のツールにはあまり反映されているか否かは不明.
  • 15:55 例えば,AIMLはパターンを使った対話行動記述を提供しているが,形態素,統語,意味,談話構造などの記述レベルを使えるわけではない. http://bit.ly/r4DEN2
  • 15:44 ただし,広い範囲で言語・概念構造をきちんと共有できるようにすることはそう容易ではない.
  • 15:37 これくらいのことができて当たり前と思われるし,これくらいで心が通ったとは思えないだろうが,心が通うための必要条件としては押さえておきたい.
  • 15:36 談話構造が共有できると,流れや構造を参照しつつインタラクションができるようになる.たとえば,「先に話題にしていた件だが」といった感じの表現でやり取りできる.
  • 14:51 つまり,人間はエージェントとインタラクションをするとき,自然言語を使い,エージェントとの間で関係データベースを共有しながら会話をしていると感じられる.
  • 14:47 これで,Elizaくらいの会話ができるようになるだろう. http://bit.ly/ThrCF
  • 14:45 言語・概念空間が共有できていれば,取り敢えずの会話くらいはできるようになる.
  • 14:40 順不同であるが,思いつくものからあげてみると,言語・概念空間,タスク空間・構造,居住空間,時間,行動,身体感覚,価値観・選好構造,といったところだろうか?
  • 14:20 心の通うエージェント実現のための鍵は人間とエージェントの間でコミュニケーション基盤としてどれだけのもの共有・維持できるかに依存している.
  • 12:50 もう一つコメント.従来の研究では,先述した執事エージェントや囲碁教師エージェントはいわゆるないものねだりの筋悪テーマであった.今回敢えてこの問題を取り上げたのは,これらの問題の解決を視野に入れていい段階にはいりつつあると感じているから.
  • 12:48 これまで人工知能では,知能と知能が同コミュニケーションするかという問題は周辺的関心にすぎなかったように思える(中心課題は知的アルゴリズムを作ったり理解したりすること).
  • 12:46 もちろん,手段と目的はしばしば逆転して,景品ためにポイントをためるのではなく,ポイントをためるために商品を買うということにもなりかねないが,それはさておき.
  • 12:44 心を通じるために執事エージェントや囲碁エージェントを使うわけではなく,旅行の手配や囲碁の理解を効率的に行いたいから,エージェントに心が通じていると感じられる程度のインタラクション機能を持たせたいというわけだ.
  • 12:43 ここでは,執事エージェントや囲碁エージェントと心が通じることは目的ではなく,手段になっている.
  • 12:42 もちろん,先生だったら,「いまどうしてそんな手を打ったの?」といった問いにわかりやすく答えてくれても嬉しい.
  • 12:41 この場合は,エージェントがこちらの手の意図を察して,「そうはいきまへんで!それやったらこんな手で応戦しまっせ」とか,先生らしく,「そういうことがしたいのであれば,こんな手があります」と応答してもよい.
  • 12:39 はじめから感想戦をする感じ.
  • 12:37 例えば,碁を打ちながら,「こういったらどうする?」「こっちなら?」とdialecticに議論できるエージェントができるととても面白いと思う.
  • 12:36 囲碁は勝ち負けだけではなく,問題空間で嗜好に没頭する面白味があるから,相手が強くても十分面白い.
  • 12:35 全く異なった事例を使うと,さっきご指摘をいただいた囲碁の対戦相手エージェントも考えられる.
  • 12:31 完全でなくてもよいが,リアクションはそれなりに理解してほしい,例えば,「連れがいるからもう少しゆとりのあるプランがよい」とか,「もっと高くついてもいいから今回はゆったり帰りたい」といったこともきちんと理解してほしい.
  • 12:28 時間的ゆとりとは,例えば,弁当を買ったり,お土産を買ったり,あるいは,(中央口にはないが)待合のある南口で一息入れたりする時間などがあること.
  • 12:28 理想は,「いま半蔵門だから新幹線の予約をして」と言ったとき,それなりの席で,(駅探だけでは計算できない)それなりの時間的ゆとりがあり,それなりの面白さ/ハラハラ度があり,…,といった無数の感覚を考慮した案を提示する執事エージェント.
  • 12:24 新幹線座席指定の問題,どうなるとうれしいのかというと,もう少しオーバーヘッドと質のバランスの取れた点でインタラクションしたい.
  • 12:20 済みません.ご指摘の通りと認識していたのですが,表現があいまいでした. RT @mizonokuchi: @toyoakinishida 先生!お言葉ですが囲碁はまだ人間のチャンピオンの方が強いのではないでしょうか。
  • 12:16 人生有限,私の時間観では20分は長すぎると思いつつ,ひどい席をつかむと新幹線に乗車している東京京都間2時間20分が汚染されるので,それなりのオーバーヘッドを泣く泣く許容している,といったところ.
  • 12:14 ここでは,効率が重要な指標となる.処理効率もさることながら,インタラクションの効率が大事だ.
  • 12:13 このあたりが,手段としての「心の通じる人工知能」のことを真面目に考えたい動機となっている.
  • 12:12 新幹線の予約についていうと,確かに現在は,列車も席も選べるが,私のように席にこだわりがあると,1回の座席指定に20~30分もかかってしまうことがある.
  • 12:11 しかし,少し高度な要求に対しては提供されているインタフェースはなかなか答えてくれない.
  • 12:10 GoogleでもAmazonでもユーザの発する多くの検索要求が簡単に表現できたり,次に選択しそうな情報がproactiveに表示される.
  • 12:06 高度な問題解決能力をもつソフトウェアで成功したものはたいてい,ユーザの意図表示の方法は少数の規則に基づいているOR/ANDユーザが喜んでそれを学習する(多くのゲームの場合),ユーザの複雑な意図を簡単に表現できる術をみつけたくらいになる.
  • 12:01 このあたりで,インストールや利用のためのインタフェースの話をはずして,こうしたソフトウェアにしてほしいことをはじめとする自分の意図を伝える部分だけに集中したい.
  • 11:57 個々のサービスについては前述のごとく改善されつつあるが,我々はますます多くのサービスをうけるようになってきているから,ちりも積もれば山となるで,サービスを受けるためのオーバーヘッドがばかにならないどころか,ずいぶん増えている.
  • 11:56 これと全く同じことがサービスについて言える.所望のサービスを受けるまでにしなければならないこと,覚えなければならないことは,随分多い.
  • 11:54 たまたま,(最近は随分遠ざかった感じのする)プログラミングの専門家と学生実験のカリキュラムについて討論していたとき,使用するプログラミングシステムに話が及び「Hello Worldを表示するまでに理解し,しなければならない作業」が多いと学習者のやる気がそがれることが指摘された.
  • 11:48 また,そのような優れたインタフェースでも「想定されていない」意図に基づいて目標を達成しようとすると,非常に大きな困難が待ち受けていたり,そもそも不可能であったりすることがある.
  • 11:46 それでも,そのようなインタフェースを使うときには少しは勉強しなければならないし,せっかく勉強したものもしばらくたつとすたれていく.
  • 11:45 マニュアルなしでもインタラクションをしてサービスを引き出そうという努力が続けられた結果,スマホやタブレットで誰にでも楽しく使える直感的なインタフェースに移行しつつある.
  • 11:40 伝統的なアプローチはインタフェースで解決すること.テキスト的なインタフェースから始まり,GUIによる直感的操作を経たダイレクトマニピュレーションの技術は随分進んだ.
  • 11:38 この問題は,エージェント同士の知識交換や協調について一般的に考えることよりだいぶやさしい.なぜならば,高度な問題解決能力をもつエージェントを自分に役立てる道を探せばよいからであり,自分から歩み寄ったりより良いサービスを受けるために相手に適応したりすることも視野に入れている.
  • 11:34 今回の議論はその特殊ケース:普通の人間がコミュニケーションの一端に要る場合を検討したい.さらに限定的に自分が高い知能を持つエージェントとインタラクションする場合を検討の対象としている.
  • 11:32 個々のエージェントの知能は非常に高くなったのに,それらの間のコミュニケーション能力は驚くほど低い.この問題の解決は本質的だと思われる.
  • 11:31 今回議論しようという問題はこの点にも深くかかわっている.
  • 11:30 もちろん,知能のカバレッジを十分稠密にできて,インタラクションしているうちにそのはざまに入って急速にサービスが低下してしまわないようにするにはどうしたらよいかというチャレンジングな問題も残っている.
  • 11:29 個々のエージェントの知能はまだ狭いが,いろいろな「エージェント」をつないで広い範囲で知性を発揮できるエージェントが今後できていくであろうということは想像に難くない.
  • 11:27 ※印刷された本をインタラクティビティが限りなくゼロに近いエージェントに入れてもいいのかもしれないが,こうした議論は今回の議論の中心ではない.
  • 11:23 こうした「エージェント」たちは問題解決知能や知識は(ある側面を見ると)個々の人間をはるかに越えて知的である.
  • 11:21 WikipediaやGoogleもアマゾン・ドット・コムも単一インタフェースを通してインタラクションできてユーザからはあたかも一つの人格のように見えるので,こうしたエージェントの中に加えておきたい.
  • 11:16 チェッカー,オセロ,チェス,将棋,囲碁,クイズ…大抵のゲームで普通の人間どころか人間のチャンピオンを上回る能力を持つエージェントが実現された.
  • 11:14 現在は,ICTの発達により,かなり高度な問題解決知能をもつエージェントが実装できるようになった.
  • 11:13 そのように断ったうえで,一定のプログラムに基づいて自律的に行動するエージェントに絞った議論をするが,その内容はエージェントの実装にはよらないものだと思っている.つまり,エージェントが実はアバターであっても同じ問題が生じるということ.
  • 11:10 社会法則を広くとらえると,ゲームのルールに従い,何らかの意思に基づきインタラクトする主体であれば,それがどのようにコントロールされているかは問わない(部分的あるいは全面的に人間がコントロールしていてもよい).
  • 11:08 ゲームでいうノンプレイヤーキャラクター(NPC)に近い感覚.ゲームのインタラクションの対象となり,社会法則に従ってプレイヤー(自分)とインタラクションするものを指す.
  • 11:02 エージェントであるための条件は,(広い意味での)社会的インタラクションの対象となれること.
  • 11:02 以下でエージェントと呼ぶものとして,次のような範囲を想定している:通常の人間,法人(ないしは代表のいるグループ),人が背後にいるアバター,自律的なソフトウェア,ハードウェア.
  • 10:59 「あたかも」も一般的に言ったものであり,「純粋」を否定するものでもない.
  • 10:59 しかし,個々の人間に対してはあたかも一人の人間であるようにふるまう個として認知できるものを指したい.
  • 10:58 考察の対象とするエージェントは必ずしも100%人工的なものでなくてもよい.100%自然でもよい.
  • 10:57 人工知能とICT一般の進歩により,いろいろな「エージェント」を実現できるようになった.
  • 10:54 終わりの方には「知・情・意」 ― 知(論理性に由来する知性)~情(感情,身体性に由来する知性)~意(道徳,つまり,実践的な知性) ― まで言及できるかもしれないがそれは定かではない.
  • 10:48 今日の主題は再び「心の通う人工知能?」.「?」を付けたのは本当にそのようなものが実現できるのか,と言う疑問と,実現すべきか,あるいは,実現することに価値が見出せるのか,と言う問題意識を表している.
  • 09:46 月曜日に講演をしていただいたKappas先生に訊ねたらヨーロッパにはいるが,日本ほどではなく,従って関心が薄いらしい.ちなみにcicadaはwikipediaでは http://bit.ly/Fl8UG
  • 09:43 外で賑やかな蝉は,英語でcicada.訪問中のStuart氏(first name)に,散歩中にセミの声を参照して「あれ英語で何というのでしょう?」と尋ねたら,「知らない,コオロギ(cricket)じゃないよね」と返事.よく聞いてみたら彼の出身地Walesにはセミはいないという.
  • 08:54 我が国の技術ならもっと素早い動きができそうだ.こうした方向でのチャンピオンはどこだろう? / 敵の動きに即応する「ジェダイの騎士」ロボット http://t.co/1HvrdcMvia @wired_jp
  • 02:19 そうしたサービス実現のなかに人工知能のチャレンジ問題が含まれていれば,まさしく,AI学会ならでは,ということになる.
  • 02:13 このあたりでそろそろ今日はクローズしたい.残された問題は減るどころか増えたと感じている.学会がこれからの研究者社会をサポートするためにどのようなサービスや支援が提供できるかが最大の課題だろう.
  • 01:48 「職業としての科学」は概ね他の職業の面白さを言っているが,それでも158頁に「それ(文脈上『治安』ないしはその実装としての『警察』)自体は『面白くも,素晴らしくもない』ものの方が税金の根拠としては強固なものである」というくだりがある http://bit.ly/oDywtX
  • 01:44 科学者だけが「科学に携わることは素晴らしい!」というキャンペーンをすると,「自分は絶対科学者しかならない!」と思い込んでしまう人も多いのではないか?
  • 01:42 「ようこそ先輩」にあるように,子供のころからいろいろな職業にはそれぞれに魅力があることをきちんと教えたほうがよい.
  • 01:41 科学者が自らを素晴らしい職業と思うことはいいと思うが,他の職業を卑しめる傾向があるようだが,ほとんどの職業にはクリエイティブな面は相当にあると思う.
  • 01:30 研究はその典型と思われているが,研究だって制度の中でルーチン化すれば単純な繰り返し労働になる.一方,研究以外の職業が単純な繰り返し労働であるなどと簡単には言えない.
  • 01:29 今世紀の大きな特色は,単純な繰り返し労働からの解放ではないかと思っている.新しいものを創出したり,その支援に関わることは単に給与をもらうことを越えた人間の喜びではないかと思う.
  • 01:27 こうした環境こそが,我々のめざすべきものではないかと思う.
  • 01:25 シリコンバレー物語には大学を卒業することなく事業を起こし,大成功した人たちが多く登場し,そうしたベンチャービジネスが博士課程学生の雇用を生み出している.
  • 01:23 Stanfordの周りにはガレージを拠点とするベンチャー企業がいくつもあり,どこへ行ってもドクター卒業生たちがイノベーションに励んでいる.
  • 01:20 「自分のことは棚に上げてよくもぬけぬけと…」と言われると返すすべもないが,博士課程に飛び込んだ頃は,本当に道は狭く,もう引き返せないという実感があった.幸い論文はどうすれば掛けそうかという感触はあったので,自分の才能と幸運を大した根拠もなく信じるのみだったと言える.
  • 01:05 制度化された研究者コミュニティの方も,たとえ,被引用数などの重み付であっても,生涯の業績の総量での評価やランク付けをやめて,過去5年間といったウィンドウを設けてそこでの成果だけで競うと言うことにすれば,ずっと研究畑に居続けなくてもよいことになる.
  • 01:00 研究者になる前は,現場で問題意識を鮮明かつ具体的に把握し,研究で得た成果を,責任を持って社会に実装することのできるエンタープライズを実現したほうがよい.その方が手段としての科学の精神にかなっているのではないか.
  • 00:57 総枠として研究者があふれているのであれば,研究者以外の職となるが,余計なおせっかいながら,一生研究者であり続けるより,研究者になる前と後に現場で働いたほうがよい.
  • 00:56 むしろ,ポスドクの才能を生かすような雇用の創出を真剣に検討すべきだ.
  • 00:54 そのような不幸な人が出てくるのはよくないから,はじめから任期付ポスドク制度などなくしてしまおうというのは過保護であるばかりか,科学界で志を立てようとする人のチャンスを奪っていることでもないか.
  • 00:50 可能性があるから,ポスドク制度がなければ研究者などになろうと思わなかった人も指導教員の甘言につられてふらふらと研究者道に迷い込み,不安を招いている.
  • 00:48 ポスドク制度がなかった昔は,博士課程に行くことは人生一世一代の掛けであり,学位を得て博士課程を首尾よく修了できても,一時的な職がなければ,すぐに別の道で生計を立てなければならなかった.
  • 00:47 私は,全く逆の意見.任期付でもポスドクポストがあるおかげで科学の志を持った人が少しでも長い間食い繋いで科学の営みに参加し,自分の道を見つけるチャンスが高まっていると考えている.
  • 00:42 任期付ポスドクのポストが今はありすぎるからマーケットに基づいてもっと少なくすべきだ.その結果パーマネントな職ばかりになるから,雇用は安定するというロジックのようだ.
  • 00:39 起業して生計をたてられるのは成功者だけであり,フツーの人はうまくいかない.
  • 00:38 わが国ではどこで雇用されるかにこだわらなければ被雇用者(サラリーマン)になる方が,起業するよりはるかにやさしく,リスクも小さい. http://bit.ly/oDywtX
  • 00:36 「起業でも何でもいいが」といった表現に,(特に我が国の)起業自体の困難がいかに軽視されているかがにじみ出ている. http://bit.ly/oDywtX
  • 00:35 「さまざまな分野がバラバラに社会に向き合うよりは,一体となった姿が重要であるという意味で『エンタープライズ』(事業体)といっているのである」(p. 201)には賛同できるものの, http://bit.ly/oDywtX
  • 00:34 最後の章は結局雇用の話に戻ってきて,「起業でも何でもいいが,それで生計の立つ雇用を生み出す仕組み作りという視点が掲げられるべきであろう」となる. http://bit.ly/oDywtX
  • 00:28 ということになると,なぜそれが事業仕分けの対象にならないのかとか,そういった心にもないことを言うことは科学精神の一部なのかとか,生きていくためには何を言ってもいいのか,とか,いろいろな疑念が生じてきてよくわからないのだが http://bit.ly/oDywtX
  • 00:25 「100年後にお国の役に立ちたいから面白くもないことをやっている」と心にもないことを公言している,となる.  http://bit.ly/oDywtX
  • 00:25 そのあとの趣旨がよくわからないのだが,要は「研究者が知的爽快感のために研究をやっている」と言うと税金による研究者雇用廃止につながるロジックになることを恐れ,…
  • 00:21 その後,すっきりしなかった現象が解明されてすっきりすることによって生じる知的爽快感が持ち出されてくる.そして科学は知的爽快感を伴う楽しいこととして規定される. http://bit.ly/oDywtX
  • 00:15 そのあとで,「科学はその母体となる思想なしでやっていけるか」,「伝統思想に何の痕跡も残さない科学」はあり得るか,と疑問が投げかけられる. http://bit.ly/oDywtX

Tue, Aug 02

  • 23:33 トーマス・クーン:パラダイム,社会的構成:制度化された科学での研究者は,対象と対峙するだけでなく,同業者の動向,業界の気配を読み,教団護持の姿勢で才能を発揮する.  http://bit.ly/oDywtX
  • 23:33 カール・ポパー:反証主義,小さな問題を少しずつ解決して,大きな目標の達成を狙う.実在論. http://bit.ly/oDywtX
  • 23:26 今度はカール・ポパーとトーマス・クーン.
  • 23:10 マックス・プランク:科学の自律性(科学それ自体が目的),実在論者,国家協調主義,学術界の守護神.制度としての科学を社会から隔離. http://bit.ly/oDywtX
  • 23:10 エルンスト・マッハ:道具主義者でありトラブル解決(科学は手段である),現象,経験主義,技術中心,制度化される前の科学.社会全体を向いた科学精神高揚. http://bit.ly/oDywtX
  • 22:41 2組の人物の対照が行われる.第一は,マックス・プランク vs エルンスト・マッハ.
  • 22:35 科学の担い手が巨匠から中産階級の職業人に変わった19世紀末に,scientistという言葉が使われるようになったという. http://bit.ly/oDywtX
  • 22:32 科学発展第三段階は,18世紀末から19世紀半ばのヨーロッパの文学と芸術を支配したロマン主義の思想の中にあり,専業の専門家が国家や産業に雇用される.専門家は組織化され,科学は制度化されていく. http://bit.ly/oDywtX
  • 22:27 王立協会設立時は,科学発展の第二段階初期にあたり,開明的な支配層を取り込みながら,知の世界で宗教から脱し,新しい思想の担い手として科学が位置付けられた啓蒙時代であったという. http://bit.ly/oDywtX
  • 22:22 王立協会は科学の知識の進歩を図る,社会的地位の高い同好の士のクラブという性格を持っていた. http://bit.ly/oDywtX
  • 22:20 科学発展の第二段階では,こうした活動が組織化される.その象徴はロンドン王立協会の設立であり,1660年に遡る. http://bit.ly/oDywtX
  • 22:16 科学は工夫と知的自由をルーツとするものであり,様々な職業の中で科学知識が自然に発生し受け継がれてきた (p. 27あたり) http://bit.ly/oDywtX
  • 22:09 こうした問題提起の後,科学的真実に魅せられたロマン主義科学の時代から専業研究者による制度科学への転換があった19世紀前後の歴史のレビューに遡る. http://bit.ly/oDywtX
  • 22:03 ところがこの聖域論に基づく科学技術予算の理不尽な肥大化が任期付ポスドクなど大量の不安定雇用を生み出した,と続く.  http://bit.ly/oDywtX
  • 21:43 1996年からとられている科学技術創造立国政策の背景となっている科学研究聖域論が1995年に国民意識としての定着していることを示唆するデータを示すところから始まる.
  • 21:36 現代の研究者コミュニティを理解して,研究活動支援組織としての学会の役割を考える上でのヒントにしたかった.
  • 21:32 知人の紹介で遅ればせながら読み始めた「職業としての科学」を何とか一通りたどった. http://bit.ly/oDywtX
  • 19:47 「正しい決断」をさせることではなく,「決断を支えること」に重きを置いている.
  • 19:43 見知らぬ土地で発生する不安は,生活を共にしてみないよ分からない.
  • 19:43 支援しようとする人に寄り添って生きて,気持ちを理解しようとするところから始めている.
  • 19:42 いまクローズアップ現代でやっている伴奏型支援は人工知能のこれからの方向を示唆しているように思える.
  • 17:53 時代の流れとともに,美しいと思うもの,共感を呼ぶもの,倫理観もどんどん変化していく.
  • 17:44 つまり,メンタルな側面に働きかけるサービスについて論じるとき,実装には普遍性は必要な要因となるが,サービス内容を決めるときは特色や個性に基づく経験的な側面を重視しなければならない.
  • 17:40 定義により,普遍的であるためには,個々の異なりを捨象しなければならないが,それはメンタルな世界で我々が最も重視したい個性を無視する方向に思考が進むことを示唆している.
  • 17:37 こうしたソフトの実装には普遍的な原理は必要不可欠であるが,そもそも何を作ればよいかという問いに対する視点として,普遍性は有用ではない.
  • 17:30 WindowsとMACとAndroidを比較するための普遍的な観点を探そうとしても,見つかりそうにないし,仮に見つかったからとしてどこに違いが現れるだろうか?
  • 17:28 それどころか,万人に適用できるサービスを実現し用とするのであれば,そうした目標設定の方が誤っていると言っても過言でないだろう.
  • 17:27 しかし,メンタルな世界では様相を異にする.メンタルな世界は人間が作り出したものであり,普遍的な原理が何であるのか,また,仮に普遍原理があったとしてもそれをどう活用するかは全く自明ではない.
  • 17:25 過去の経験がないときや,異なった状況で何かを実現しようとすると,世界で普遍的に成り立つ法則に従って設計し,実装することで,目的を達成することができる.また,コストも予測できる.
  • 17:21 科学では普遍性が重要な位置を占める.これは普遍的な原理を見つけると予測ができるというメリットがあるからだ.
  • 17:20 技術のいろいろな側面や可能性について論じる論文が多数集まっていくと,共通する概念,問題としての定式化,それを解決するための技術,実装法,評価法,標準的な評価値が集積され,体系化されてその技術をつかってサービスを創出するための基盤ができていく.
  • 17:14 情報系では個々の論文が世の中に画期的なインパクトを与えるということはまれだ.論文は研究や研究者を知るための媒介手段であったり,disciplineの知識基盤となる教科書の種になる.
  • 16:03 レビューの話に戻ると,昔はレビューアーは神様であったが,今はレビューアーの下したレビューに不服を申し立てることもできるし,レビューが検証の対象になることも多い.
  • 15:58 サービス提供者の完全な責任放棄には同意できないが,利用者の得る利便性と自己責任のバランスをもっと社会で考えたほうがいいだろう.
  • 15:56 世の中に,「無謬」と「誤っていたら私が責任をとります」と銘打っているプロダクトが多いと,消費者にはありがたいだろうが,現実は「プログラムにバグがあっても私は責任を負いません」というliability disclaimerやユーザへ権利放棄を求めるwaiverがあふれている.
  • 15:47 ここで,社会における無謬性への過度の固執やペナルティはやめたほうがよいと以前から行ってきた主張を繰り返しておきたい.
  • 15:45 レビューが済んで正当性の保障にベストを尽くした論文でないと公表しない,という科学者魂はわからないでもないが,無謬性への過度の固執のために失うものも少なくない.
  • 15:42 すでに公表されている(がオーソライズされていない)論文をレビューするのであれば,レビューで批判的な態度で細かいところまで丁寧に読んで得た理解に基づいて講義で丁寧に解説でき,学生にも有用なはずだ.
  • 15:40 些細な点だが,精読した論文を守秘義務ゆえに講義で直ちに使えないのもとても辛い.引用文献をつかえばいいようなものであるが,内容は少し違っている.
  • 15:38 ゆとりがあるときならば,レビューは他人の思考の細部に触れ,さらに討論できるという点で楽しい仕事だが,忙しいときに締切,締切で追いまくられるととても辛い.
  • 15:36 「論文1本投稿するには,5本査読をしなければならない」といったこと.しかし,そのような負担の分割と言うコンセプトで進めると,不真面目な人はいかに手抜きをするかと考えるようになるし,真面目な人はreview fatigueといったことも起きる.
  • 15:33 レビューに関しては,それが論文レビューであっても研究計画書のレビューであっても,研究評価であっても,コミュニティ論がもっぱらだ.つまり,コミュニティの一員であるからには,一定の量のレビューをするのは当然のことだ,というわけだ.
  • 15:27 研究には得意不得意があるので,論文を書くのが苦手でも,レビューが得意であれば,レビューで生計の一部を補うという話が出てもいいだろう.
  • 15:27 論文の吟味は,重要な仕事であり,有償でおこなわれるべきものだと思う.
  • 15:24 論文の引用管理システムや,適用監視システムは,研究者の血と汗の結晶がフリーライドされないようにすることを目的にしている.
  • 15:21 著者の収支については,情報や知識を仕入れるためのコストを払い,さらに,コストをかけて研究を行い,その成果がアーカイブズに採択される,引用される,ビジネスで使われると相応の報酬をえるということになる.
  • 15:18 しかし,本質を考えてみると,まずWeb上に論文を公開し,それをオーソリティ(あるいは第3者評価機関)に審査してもらい,合格すれば,「合格」というスタンプをそこに押せばよいのだと思われる.
  • 15:17 自分が投稿するときは,すでに論文をWebにUPしていると,それを理由に新規ではないといわれ,不採録になるのではないかと言う不安があったので,国際会議や学術誌に投稿するときは,まえもってWebにUPすることはなかった.
  • 15:13 これまでの議論では論文を書き上げた時点で公開すればよいと述べた.学術雑誌論文の本文は投稿時点では隠ぺいされるのが普通である(著者以外は編集委員,査読員くらいしか見えないようになっている).
  • 15:11 ソフトウェアのおかげで,PCは論文審査,評価の本質的なところに選別できた.PC Chairであった私も雑用より,審査基準の詳細化や,意見が分かれたときの議論など,本質的な仕事にかなり専念できた.
  • 15:09 担当委員への査読割り当て,査読プロセスのモニタリング(主として遅延対策),採否・long/shortの選別,論文賞の選別,プログラムつくりなど,ほとんど一人でこなすことができた(査読割り当てはたぶん2日前後でおこなった).
  • 15:06 当時の記憶は薄らいだが,高度な意思決定に参加する少数のProgram Co-chair, vice-chair,査読を担当する100~200人規模のPC(2つ)で600件くらいの投稿(採択率は2~3倍)をさばいた.
  • 15:04 2006年のIEEE WI/IAT会議でPC Chairを務めたとき,Cyberchairと言うシステムを使った. http://bit.ly/p1xu6o
  • 14:59 5年以上前から,いろいろな論文査読管理ソフトが使われ始めている.
  • 14:58 あるdisciplineの論文の採否を決める委員を公的なプロセスで選任する,委員が査読員を雇い,その意見に基づいて委員会で最終的な判断をする.これらの活動をサポートするソフトを開発すればよい.
  • 14:54 論文のオーソライズは,管理機関がないと難しいだろうが,コアとなるロジックはそれほど難しいことはないので,かなりの部分をソフトウェア化できるようにも思える.
  • 14:52 論文の最終アーカイブズは専門の公的機関でないとできないだろう.
  • 14:47 例えば,学習者のために知識をインタラクティブプレゼンテーションに変換することや,さらに進んで所与の知識をプログラムやサービスの中に組み込むことは,専門家(人間)のクリエイティブな活動の範疇に入ると思われる.
  • 14:45 メディア変換は当面完全自動化はできないのではないかと思う.
  • 14:44 閑話休題.第二のチャレンジは,知識の適用監視.知識が適用されたプロダクトやサービスを探し出して,どの知識がどのように適用されているかを解明する.
  • 14:30 ポピュラーな話題だが今回は脳活動を計測 | 「リアルな人造人間」を不気味に感じる理由 http://t.co/KNxNmrT via @wired_jp
  • 14:27 ちょっと重そうだけれど将来に期待したい. http://bit.ly/oelV6Q
  • 14:23 f値は如何に? | 脳波でギヤ・チェンジ:『PXP』試乗レポート(動画) http://t.co/w6EDABm via @wired_jp
  • 14:13 少しずつMama Monsterらしさが.  RT @ladygaga: If you missed it monsters you can watch my performance on The VIew right here: http://bit.ly/r2CbHb. X
  • 13:50 ここでの技術的チャレンジは,いくつかある.第一は,論文引用管理システム.引用すべき論文を自動的に探し出してくる.
  • 13:49 引用すべき論文を引用しないとペナルティが課される.
  • 13:49 論文が引用されると,被引用論文の著者は収益を得るが,それは引用論文の著者にもさらに還元される.
  • 13:49 論文を引用したり,ビジネスに応用するのは有料(ただし,マイクロマネー)である.
  • 13:48 著者は,(有料で)公開された論文をもとに研究を行い,新たな論文を執筆し,その売り上げを生計の一部とする.
  • 13:48 論文にはあまねくIDがふられ,誰からでも{有料/無料で}アクセスさできるようにする.有料か無料かはマーケットで決まる.プレミアムが付く論文は有料になるだろう.
  • 13:47 また,論文間の引用関係も機械的にたどれるようにして,研究の発展の流れがリアルタイムで把握できるようにする.
  • 13:45 論文のプロセスはすべて公表し,査読者A,Bがどのような疑義を提起し,著者がどう対応したか,そして編集委員会がどう決着させたか,すべて公開する.
  • 13:45 そこで論文のオーソライズ機関が存在し,書かれている知識の内容の正当性を可能な限り確認する.
  • 13:44 そういう情報を集めても,人類学の資料としては有用かもしれないが,自分の問題解決のための手段を探している人や,新たなクリエーションをしようと言う人が使うにはコストが大きすぎる.
  • 13:43 論文の内容自体は,書かれた直後からオープンにされ,そこに著作権が直ちに発生する.
  • 13:43 私設アーカイブズ機関はあってもいいかもしれないが,科学技術の場合,情報の収集は包括的でないと意味が薄れるので,上記の仲介機関と同じ様な位置づけになるのではないか.美術の場合のように,最終アーカイブズ機関はなく,寄付や独自の事業でなりたつ私設美術館のようになるかもしれない.
  • 13:41 最終的なアーカイブズ機関の運営はどうするのだろうか?最終アーカイブ機関の経費は国家事業として税金で運営されると言うところに落ち着くように思われる.
  • 10:30 そのような仲介機関は,著者から申込金を受け取って,どこかに収録されたら収録で得た報酬から,経費とサービス料を差し引いた額を著者に返すということになるのかもしれない.
  • 10:29 お金を払えばアーカイブズしてあげるというアーカイブズ機関もありうるが,それは,最終的なアーカイブズ機関と著者をつなぐ仲介者として特徴づけられるだろう.
  • 10:28 アーカイブズと言うことを考えると,最終的なアーカイブズについてはそれを構築する人がお金を払って論文を収集し,その維持を行う.
  • 10:27 IDに対応づけられたコンテンツを永久保存するアーカイブズ機関がある.
  • 10:26 社会的/内容的な手掛かりをつかってIDにたどり着く手段がいろいろ揃っていることだろう.
  • 10:25 有料かもしれないが,IDがあれば,誰でもすぐにアクセスすることができる.
  • 10:24 知識にはIDが付与されアーカイブされる.
  • 10:23 知識を構成する命題は可能な限り正当であればよい.正当性に限界を感じているときは,適当な命題の中に埋め込めばよい.全く根拠の不確かな命題Pであっても,「これはまだ推察の段階であるが」と前置きしてからPを述べれば,全体としては正当な(あるいはそれに近い)命題とすることができる.
  • 10:22 研究者は知識をコンピュータ(例えばデータマイニング)で作ってもよいが,その新規性,インパクト,意義,適用範囲,正当性は保証しなければならない.つまり,研究者は作り出した知識に対して責任を負わなければならない.
  • 10:21 知識を作り出す役割を持つ者が研究者である.
  • 10:20 メディアの問題は先送りしてとりあえず,伝統的な論文として知識が表現されるものと想定して話を進めたい.
  • 10:19 知識は論文や著書といった従来の書き言葉メディアで表現されたり,それを持っている人の講義で披露されたり,あるいは,その知識を組み込んだソフトウェア,ないしは,アルゴリズムと言う形で表現されるかもしれない.
  • 10:13 中心となるのは,さまざまな問題を解決したり,新しい情報や知識を作り出したりするための糧である知識であろう.
  • 10:13 今度は未来の科学技術社会を想像してみよう.
  • 01:23 こうしてみると,あまりミクロレベルの要因:コミュニケーションの自然さ,バックチャンネル,といった小技は心を通じさせるための本質にはならないのかもしれない.
  • 01:21 一方,当を得たジョーク,皮肉,逸話の紹介などは「どうしてそう言えるの?」といった質問にうまく答えられる準備ができていれば,心を通じさせるために有用な役割を果たすかもしれない.
  • 00:41 あるいは,エージェントの行う負の感情表現が人間に悪いemotion / feelingを引き起こさなければ,両者の間に一種の信頼関係があり,ゆえに心が通っていると言えるのかもしれない.
  • 00:39 つまり,エージェントは負の感情表示も含めて,自分の目標に関する評価を大げさな感情表現を用いてわかりやすく伝えたほうがコミュニケーションが円滑になるのかもしれない.
  • 00:38 しかし,ユーザとサービスエージェントの間に十分な社会的関係が築かれていれば,サービスエージェントがemotionalな方が,コミュニケーションがうまくいくのかもしれない.
  • 00:37 つまり,サービスエージェントと初対面のユーザには,エージェントがあまりに感情的だと驚くかもしれない.
  • 00:34 さきほどのサービスエージェントがnegativeな感情を表出する必要があるかどうかという問いについては,(社会的な)文脈に依存しているように思われる.
  • 00:32 Affectivaという会社からの製品についてもいろいろ教えていただいた.MITのPicard先生と関係の深い会社らしい.http://bit.ly/n8EdQ9
  • 00:30 こういったことをACII (Affective Computing and Intelligent Interaction) 2011で議論する予定らしい. http://bit.ly/nfHj6I
  • 00:29 例えば,サービスエージェントがサービスをしているとき,negativeな感情表現を表出する必要があるか?
  • 00:28 今日訪問しtalkをしていただいたKappas先生とは,emotionについて随分踏み込んだ議論ができた.一つの話題は,service agentはおきまりの感情表現はいらないのではないかと言うこと.
  • 00:22 作り笑いは評価結果が負であっても,それに基づくリアクションを素朴に露出すると社会的関係を損ねかねないような場合に,努力して違った表情をしているのだから,負の評価のところはひそかに受け取りつつ,うわべでは作られた笑いに応じてほしいというものだ.
  • 00:19 例えば,本物の笑いと作り笑いの違い.科学的には両者を区別することは面白いが,コミュニケーションの場で,作り笑いであることを暴き出して,「本当は面白くないんでしょ」などと言われると興ざめだ.
  • 00:18 逆に,通常のコミュニケーションでは用いられないモダリティを暴き出して,コミュニケーションで優位に立とうとするのもいただけない.
  • 00:14 social signalを理解して,コミュニケーションを維持するのはよい.
  • 00:13 聞いているふりをするロボット,わかったふりをするロボットは避けたい.
  • 00:13 心が通うロボットで避けたいのは,心が通ったふりをするロボット.ふりをしていることがばれると,心が通うことの必要条件となる信用を失ってしまう.

Mon, Aug 01

  • 12:02 心が通うというのは程度の問題であるには違いないのだが,どのような「程度」があるのか,次のチャレンジはどの「程度」の実現なのかについては,大いに検討に値する.
  • 12:00 この場合,ロボットが人間の仕事の意味をわかっていないこと,電源切れになってもロボット自体は辛さは感じないだろうこということは,ある程度棚上げにできるかもしれない.
  • 11:57 そのロボットが人の仕事をなるべく邪魔しないようになるべく充電依頼をする回数を減らそうという意図を持っていると感じたり,ぎりぎりまで依頼をしないので時には本当に電源切れで停止してしまったことがあったりすると,急ぎの仕事を中断しても充電作業をするかもしれない.
  • 11:53 では,動きが鈍くなる前に,ロボットが「充電してください」と言ってきたらどうするか?
  • 11:52 もちろん,わざわざ演技をしたことに感動して助けてあげるかもしれない.
  • 11:50 演技ではなく,本当に動きが鈍くなったロボットがやってきて,「お仕事中すみませんが,僕に充電してくれませんか」というと,助けてあげるように思えるが,ロボットが苦しそうな演技をしているとわかる場合は,「本当?」と疑念を抱くかもしれない.
  • 11:44 一方,動きが鈍くなるロボットは実際そうなっているのだから,心は通わないまでも憐憫の情が生まれる.
  • 11:43 電源が乏しくなると,しんどそうな表情が画面ディスプレイが表示されるロボットは,状態ディスプレイとしては面白いと思うが,それが「演技」だと思うと,何だか白けてしまう.
  • 11:41 電源が乏しくなると,しんどそうな表情が画面ディスプレイが表示されるロボットと,単に,動きが鈍くなるロボットがいるとしよう.
  • 11:37 ロボットのブレインに「バッテリーが切れないよう行動しろ」,「バッテリーが切れると自分は動けなくなるし,考えられなくもなる」と書かれていても,ロボットはそれを高々行動あるいは行動のプランニングに結びつけることしかできない.
  • 11:34 ロボットが自らのバッテリーが切れるリスクを承知で何かすることは自己犠牲かというと怪しい.
  • 11:32 ロボットと人間との間で比喩も含めて「同じ釜の飯を食う」,「自己犠牲」を共有することは難しい.
  • 11:29 必要条件として比ゆ的でもいいから「同じ釜の飯を食う」,「自分が犠牲になる」という側面は必要ではないかと思われる.
  • 11:06 研究領域では実現はまだまだとても無理だし,また,目指すこと自体動かと思えるところがあるが,タスクドメインをうまく限定するとこうした感覚を抱くことのできるロボットを作れるのではないかという直感が今回の考察の出発点になっている.
  • 11:04 Yasserさんとは,1年弱ぶりの再会.共同研究テーマについて数分話しただけで,彼がこれからやってみたいと考えていることがよくわかったし,私が前から考えていたこともよくわかっていただいたようだ.
  • 11:00 といったtweetをしているうちに,Yasser Mohammad博士来訪.先週金曜日に到着し,12月末頃まで滞在予定.
  • 10:56 「心が通っている」といえる状態を,「意思疎通が非常に効率的に行われている」と言える状態と比べてみると,共通部分は多いが同じではない,というのが直感.あとで掘り下げてみたい.
  • 10:52 意思疎通が効率的にできなければいい共同プロジェクトはできないから,意思疎通の試みをいろいろやっているうちに心が通じたという状態が出来上がるのではないかと思う.
  • 10:50 パートナーが人間である場合でも,心が通わせること自体を目的として付き合うことはまれであり,たいていは限定されたタスク―共同プロジェクト―を成功させるために一生懸命に取り組んでいるうちに心が通っていることに気づく,といったところだ.
  • 10:46 一方,(全人格的に)心が通うロボットを構築すること自体を望んでいるわけではない.
  • 10:45 心が通っているといえる状態が実現できて入ればいろいろなコラボが気持ちよく行うことができ,そこから多くのことを学ぶことができる.
  • 10:44 直観的には心が通うロボットがいればいいと思うが,そうしたいのは,いろいろなコラボを行い,そこから学びたいと思うからだ.
  • 10:16 昨日の討論では,心が通うことを(手段ではなく)目的としたロボットの構築については今後の課題とした.率直なところ心を通うことを目的とすることについてはかなり議論が必要だと思う.