生体の科学69巻1号

2018年02月発行

特集 社会性と脳

ヒト動作の模倣によるヒト型ロボット動作学習

著者： 森本淳¹

所属機関： ¹株式会社国際電気通信基礎技術研究所（ATR）脳情報通信総合研究所ブレインロボットインタフェース研究室

ページ範囲：P.51 - P.53

　ディープラーニングを中心とするデータ駆動の技術は，画像処理や音声認識などのビッグデータの取得が容易な分野において大きな成果をあげ，日常生活にもかかわる技術として発展してきた。そのような人工知能技術の進展に伴って，ヒト型ロボットがヒトのように振る舞い，社会に貢献することが期待されるようになってきた。しかし，ヒト型ロボットの制御においては，データ取得に環境との物理的なインタラクションを必要とするため，大量のデータを集めるという前提が成り立たず，近年のビッグデータを背景にしたアプローチが必ずしも有効ではない。一方で，ヒトは他者から学んで動作生成や意思決定の方法を効率的に獲得することができる。そこで本稿では，ロボットが動作学習を行うとき，ヒトが他者から学ぶように，ロボットがヒトの熟練者からの動作教示を受ける，あるいは熟練者の動作を観測することで少ないデータから効率的に目的とする動作を学習する見まね学習の方法について概説する^1,2）。

参考文献

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