実際にロボットが発達障害のサポートする日はくるのか?

■実際にロボットが発達障害のサポートする日はくるのか?

前回の更新で、ロボットによるコミュニケーションの記事を紹介しました。
今回は、実際にロボットが発達障害のサポートをするということについてです。

ロボットが生活する空間に、私たちが住んでいるときのことを考えてみましょう。

ロボットの目を見るでしょうか。
マネをするでしょうか。
ロボットにこころがあると思うでしょうか。
ロボットが考えて行動していると考えることができるのでしょうか。

きっとそう思えない現実にぶつかりなやみ、ひとりぼっちで寂しくてしょうがないと思います。一人で自分の世界に入り込み、ゲームやビデオ、アルコールなどにおぼれてしまうかもしれません。こう考えていくと多数の人の世界の中に少数の人がいることが問題であり、入れ替わると今まで多数だった人が生きにくい世界になっていくと考えられるのではないでしょうか。

ロボットと自閉症の人とは何か共通点があるような気がします。存在はしているが何か孤独な存在、自分の生きている世界は誰かが支配して、脚本を書いているそんな世界のような気がする。その脚本を読んで見たい、でも叶わない夢だと分かっているけれど。ト書きがあればいいのに、そう言っていた子どもがいました。

見ていた世界、眺めていた世界に今日から登壇していこうと思います。そう決意を語った子どももいました。ロボットの仕組みとこころは、AIによって作られていきます。しかしAIも学習しながら成長していきます。

 

■ディープラーニングとは

その方法論として、機械学習、ディープラーニングが注目されてきています。この関係は、「同心円的に進歩していく」と考えると理解しやすくなります。最も包括的な概念がAIで発展した機械学習がその中に含まれ、最後に登場したディープラーニングがさらにその中に含まれると考えると理解しやすいと思います。

AIは近年、急速な盛り上がりを示しています。その大きな理由は、速く、比較的安価に、強力な並列処理を実現できるコンピューターの普及、そして無限にスケールアウトできるストレージ技術と、イメージ、テキスト、トランザクション、マッピングデータなど、あらゆる種類の膨大なデータの蓄積と、そうしたビッグデータを扱うことのできるシステムの重要な要素が同時期に登場したことが関係しています。

■ディープラーニングが登場した背景

機械学習とは、世の中の特定の事象についてデータを解析し、その結果から傾向を学習して、判断や予測を行うためのアルゴリズムを使う手法であり、「大量のデータとタスクを実行する方法を学習する能力」を提供するアルゴリズムによって、マシンの訓練が行われます。初期段階では、汎用AIはもとより、特化型AIにも思うように適用できませんでした。そこで、この他の手法として登場したのがディープラーニング技術であり、アルゴリズムのアプローチは、人間の脳の生物学的な仕組み(ニューロン間のあらゆる相互接続)から着想を得た「ニューラルネットワーク」を基盤にしていますが、極めて高い計算処理性能を要するため、GPUコンピューティングなどの技術的進歩を背景に2016年から可能になりました。

 

■ロボットが事前に経験させてくれる?

ニューラルネットワークを大幅に拡大し、「層」と「ニューロン」を増やして、膨大なデータを処理していく機械学習がディープラーニングと呼ばれます。ディープラーニングにより、画像/映像から、猫の個体識別、強い「囲碁」プログラム、がんの兆候を発見するといった分野まで人間の能力を超える活用例ができるようになってきています。将来的には、ディープラーニングのできるAIを搭載したロボットを利用することにより、こころとは、人間とは、社会とはなどをあらかじめ経験できるようになり、実社会で不適応を起こす自閉症の人々にとって有用なツールとなり得る未来がくると思っています。自閉症そっくりのロボットを作って、自閉症の人に違和感を気づいてもらうという考えが最近提起されました。そのために私たちは、医学と工学の結びつきを世界レベルで続けていきたいと思っています。

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