ニューラルネットワーク間のインタラクションによるロボット行動計画の創発: 倉庫番を例にして

摘要

人間の知的活動はすべて何らかの最適化過程であるとの仮説に基づき，ロボットの行動計画をホップフィールドネットワーク間の最適化機能の協調により求めることを試みた.行動計画は論理性を必要とする典型的な人間の知的活動であるが，ニューラルネットワークでそれを実現することは難しいと考えられてきた.今回，この行動計画を倉庫番パズルという，押すことしかできないロボットが障害物を避けながらブロックを目的地へと運ぶというパズルを例にして行った.%Based on the hypothesis that all intellectual activities of human being are performed as optimization processes, we design Hopfield networks that can coordinately achieve a robot planning. Planning is a typical intellectual activity of logical task, which is considered difficult for neural networks to do. As an example of robot planning, we take the Warehouse Keeper Puzzle, called Soukoban, the goal of which is for the robot to carry a block to a goal only by pushing it and by avoiding many obstacles.