本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です

 人の専門家の行動に倣って、ロボットや自動運転車などの制御方法を開発する「模倣学習」(imitation learning)の研究が盛んである。

 最近ではディープラーニング(深層学習)技術を応用して、専門家が無意識のうちに仮定する判断基準や行動ルールをモデル化する手法に注目が集まっている。表現能力の高いディープニューラルネットワーク(DNN)でこれらを近似することで、実際の人に近い動作を再現できると考えられるためだ1)

 この潮流に一石を投じる技術をNECが開発している。同社は、専門家の行動データを基に、暗黙の判断基準をあえて線形関数で表現する手法を実用化する計画である。DNNで表すと内部構造がブラックボックスになりがちで、それを基にした動作の解釈が困難になるためだ。線形関数であれば、どの項目をどの程度の重みで評価しているのかがわかりやすい。

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