R&D daily

本業、全力推進中。

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職場での雑談にて、学習型ロボットの話。

尺取虫みたいなのがジタバタしながら、だんだん移動の最適化を行う、といった研究をやっているのを、ちょくちょく見かける。

この手のものって直感的に、評価方法、というか評価関数のとり方で、どうにでもなりそうな気がしていた。
なので実際の研究テーマは、評価関数自身の一般化についてなのかと思っていたのだけれど、実は試行錯誤自体？が研究テーマだったりするらしい。

ふーん？と思っていたのだけれど、人間だって、歩けるようになるときに色々試行錯誤するでしょう？と言われて、そりゃあ違うなあ、と。

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人間が歩けるようになるには、決して闇雲な試行錯誤の後に歩けるようになるわけではないと思う。
そんなにたくさん実例を見たわけではないのだけれど。

かなり早い時期に、周りの人間のやることを見て、自分の中でイメージを作る、なんというか純粋知性？のようなものを感じる。
あれこれ主張する自我や、概念を作る言語などを獲得するよりも前に、イメージ構築を行っているように見えるのだ。

まず最初にある程度明確なゴールの設定をして、それを実現するために、試行錯誤をするような．．．
試行錯誤が先にあるようには見えないのだ。

大昔に、オオカミ少女なんてのがいて、人間から隔離されてそだった子供が２足では歩かなかったとか。

評価関数で学習を行っても、あまり意味のある結論は出ないかも。
ほんのちょっと前提条件が違うだけで、収束するところがぶれるようでは、あまりアテにならないような気がする。

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マウスに限らず、試行錯誤でその場所時刻での最適化で、”学習”し、性能向上を狙っても、大して上は無いような気がする。
ゴール、というか、完成形のイメージの獲得がまず最初だと思う。

そこからはじめないと、なんだか似たようなものの集まりに陥って、マンネリ化、全体の衰退を招きかねない。

マンネリ化するのは競技ではなくて、人間の思考のほうだ。

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とはいえ、自分のマウスが走れるところまで行かなければ、何を言っても始まらないのだが．．．．
なんとかしなければ．．．