ナンクル力学系

メモなので細かいことは気にしない．というか分からないことも多かったし．

• 池上 高志 (東京大学, 教授) — 「オートポイエティックなシステム」
  • 三角形：
    • Autopoiesis — 中の化学反応で境界を作るとか．
    • Affordance — 謎の心理学（笑）．
    • Homeostasis — 生態系（？
  • 生物の自己組織化は良く語られる
  • 行為も環境と自己とのインタラクションが自己組織化されてなければ
  • 行為選択
    • ゲーム理論の結果を考えれば力学系として記述可能．（この辺から既についていけないｗ
    • ある軌道のまわりの軌道の束を行為選択のゆらぎと考える．．．みたいな話は昔やった．（よ．．．読みたいぞ！！
  • microslips
    • 躊躇・軌道の変化・接触・手の形
  • 非計画購買行動
    • コンビニにぶらーと来て買ってしまうような行動．
    • 買わせる商品の並びになっている．ビールが奥に，とか．
    • これがアフォーダンス．
  • 事故にあったロボット
    • ニューヨークの街にポンコツロボットを連れて行った．
    • 車にひかれた．
    • 車にひかれることが出来たろぼっとはこいつだけ！
    • これがアフォーダンスであり，オーとポイエーシス．（アフォーダンスは分かるけどなぜオートポイエーシス？
    • だから谷先生が昔やろうとしていたロボットを街に連れて行く，という発想はすごく大事．
  • 行為の自己組織化の理論
    • affordance vs stimuli-response
    • 行為は環境にあるものも考えないといけないのでは．（stimuli-responseとの違いが良くわからないなぁ．．．
  • 細胞膜のようなものが出来る研究とかいろいろ紹介．
    • 化学的なレベルからの構成
    • (re)productionのside effectsとしてautopoiesisが出てくる
  • 無水オレイン酸に油滴を落とすと単細胞のようなものが出来て，かつ色々動く．
    • 簡単な実験．
      • (1) Oleic Anhydride
      • (2) H2O
      • (3) Oleic Acid
      • (4) Oleate
      • 1+2 = 3 から平衡状態（3←→4）に移行
    • 50μmくらいの細胞っぽいもの
    • しかも，溶液中を動く！（self-movement）
    • 最初から作らずに，self-organizedなシステムになっている．
    • 運動の多様性がある．
    • 運動が生まれる理由：
      • Margonian effect — ワインの滴が グラス壁を上るやつ（スペルあやしい．．．
      • Convection flow
      • ph-grad
    • ph10の領域から逃げる，ph11ならついてくる ．
    • phとミセルの量で相図が書ける．細胞が解けるような領域や，対流が起こる領域，細胞が動く領域がある．
    • 数値計算で非粘性DNSを解いて動き出すか？
      • 境界条件が難しい．
      • 表面張力が化学物質の量の関数だと仮定を置く．上下にバウンダリがあって，中間は線形な関数．
      • MAC法という数値計算法を用いた．
      • 境界はNSから出ないので外から持ってくる．これが難しさの原因．
      • 4つの渦がある乱流状態と，2つの渦がある平衡状態の間を遷移する．
      • 2つの渦がある状態で動き出す．
      • 対象性がやぶられると4つの渦に．
    • 2nd Generationの細胞（子供が出来るのか！と思ったら，改良したという意味だったｗ
      • 1時間生きてるやつも
    • 最初の細胞のやつで，ぐにゃっとなってペアクリエーションする動画．
      • 細胞分裂にしか見えません本当に（ｒｙ
    • 複雑なループになっている
      • 自己運動
      • 化学反応
      • アフォーダンスを受ける＝周りに化学反応を起こす
    • 環境とのカップリングが大切．（stimuli-responseとの違いが良くわからな（ｒｙ
    • 無水オレイン酸秘話
• 池田 譲 (琉球大学, 教授) — 「鏡に対する頭足類の振る舞い」
  • 頭足類 … イカ・タコ
  • 3つの特徴
    • 水産資源
    • 神経科学
    • 文化 （北海道のsquid dace）
  • イカの特徴
    • 脳が体重比で考えると大きい
    • 魚より大きく，鳥や哺乳類に近いやつも
    • 単眼
  • 学習による記憶
    • 観察学習．他の個体の動きを見て学ぶ．まだこで観察された．
    • コミュニケーション．体の色を変える．
    • 社会性？アオリイカのエピソード．
  • 機能的な群れ行動．
    • 餌をとる行動を調べた．
    • ボスがいるのでは？と思えてくる．
    • 一匹ずつ順番に食べにくる．
    • 大型個体が最初に食べる．
  • 鏡を見せると認識する？マークをつけて実験．
    Day 1 : 鏡を見るマークをつけた個体のほうが，よく見るけどそうでない個体も．
    Day 2 : 明らかに，マークをつけた個体のほうがよく見ていた．
  • 社会性の変異
    • 頭足類
    • イカ類 … 社会性がある？
    • コウイカ
    • タコ … 非社会性？
  • 全部に鏡を見せてみた
    • イカ類 … 鏡をタッチ
    • コウイカ … 鏡をタッチ
    • タコ … ほとんど動かない
    • 目の良さは？
      • タコの目は悪い
      • タコは他者が入ってくるとバタバタ動く．他者の認識は出来る．
        • 意見：社会性がある，と言えるのでは？
    • コウイカは鏡に対して威嚇するパターンを見せた．
      • アオリイカの行動とは遠く，他個体として認識しているのではないか？
    • 鏡に対しての行動に多様性があり，個体差もある．
      • 鏡が大好きなウデナガカクレダコも．
  • 解剖学的アプローチ
    • 頭足類の脳
    • 左右の視葉・中央に食道．
    • 食道上塊
    • 食道下塊
    • 脳葉の容積を見てみよう
    • 対応する部位に関する容量
      • 視覚記憶 … イカ > タコ
      • 触覚記憶 … イカ < タコ
      • 鰭の制御 … イカ > タコ
      • 腕の制御 … イカ < タコ
    • 子供の発達
      • 行動の軌跡がまとまってくる．
      • 32 daysで横並びの編隊を作る．
      • 定量的評価
        • 隣接個体間角度↓減少
          • この角度が小さいと、編隊が同じ方向向いていることに
        • 遊泳範囲↓減少
      • 脳の容量体重比
        • 記憶学習↑
        • 運動制御→
    • イカは「海の霊長類」
      • 海洋冒険家Jaques ナントカ氏の言葉（メモが汚いw
• 尾形 哲也 (京都大学, 准教授) — 「ロボットの自己モデル再利用による異種モダリティ変換と模倣」
  • このワークショップで議論されているテーマが役に立つロボティクスとしても必要という立場
  • ロボティクスサイエンス
    • 作ってしまえば分かる、という立場
  • 今の大学内のポストは、音声処理を統計で、みたいな人々のなかで
  • ふたつのアプローチ
    • 記号処理 — 定式化された事象．常に同じ
      • ↑ Bottom up ↓Top down
    • 力学系
  • 認識
    • パターンを有限数の符号に
    • クラスが充分、固定、などの仮定
  • 順逆モデル
    • パターン
      • ↓逆 / ↑順
    • ダイナミクス
  • 3フェーズ
    • 学習 — NNの荷重の変化
    • 認識 — エラーからPBの推定
    • 生成 — PBを入力してダイナミクスを生成
  • 異種モダリティ
    • 音を聞かせる
    • 音をたてる様子を見せる
    • ふたつのモダリティを区別なしで入力し、学習する
  • 動作と音の対応を学習
    • ものを擦る動作と、まさつ音
    • ものを落とす動作と、落とした時の音
  • 新奇な音を聞かせてみると？
    • スプレーの音 → 擦る動作
    • 手を叩く音 → ものを落とす動作
    • プラスティック袋を振った音 → 擦る動作と落とす動作
  • 新奇な動作を見せてみると？
    • ホワイトノイズを加えて再生（技術的な話
    • ものを振る動作を見せると、ものを振った感じの音を出す
  • 擬音語を作ってみたい
  • boubou-kiki
    • 尖った図形と丸い図形
      • 対応を聞くと、boubouが丸い図形、kikiが尖った図形と答える人が多数
    • ダイナミクスで考えると納得がいく
      • 転がして見たときの音
  • —
  • 模倣
    • 自己の順・逆モデルの変換による近似と考える
  • 3つの模倣
    • emulation ←これをやる
    • mimic
    • imitation
  • 二つの仮定
    • （書いていないw
    • 幼児の動作に対して親は模倣する
  • 学習の4フェーズ
    • 1. 幼児の身体バブリング＝順モデルの獲得
    • 2. 親が幼児の模倣をして、幼児はそれを予測
    • 3. 動作を見てPBを予測
    • 4. 与えられたPBから動作を予測
  • 親に見せられたものが初めてでも生成可能！
  • 変換NNを準備するほうが、各シーケンスを覚えるよりはパラメタが少ない
  • エラーが大きすぎると学習しないようなしきい値が必要
  • —
  • 質疑
    • 単にマッピングの問題では？
    • 模倣を単に予測として良いのか？なぜ多様なモダリティを全部予測しようとしている？
      • 多様なモダリティを混ぜることで認識しやすくなる。
    • では、ボディがあってはじめて出来る、という例は？
      • 声道モデルが入ると声の認識がしやすくなるという例
    • 何が身体？
      • 予測できる範囲内のもの
      • 予測できる範囲内なら、例えば実験で使ったブロックとかも身体
      • 音声の分節かは出きるけど、境界は出現したりしない
    • 工学的な応用になるのか？その理由は？
      • なる
      • なぜなら、人型ロボットが出来てしまったから
      • プログラムがものすごく面倒
      • 有力視されているものが、模倣学習

ふう。やっと終わった。もはや自分のためのメモの清書でしかない？w