Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

マッシブデータフロー / ビッグデータ / サイバネティクス / ウェブ / 人工生命 / 人工知能 / ウェブ科学 / ライフログ / センサーネットワーク / カオス / バースト / アフォーダンス / 力学系

共同研究者である廣瀬通孝・岡瑞起、両氏と協力して、日本人工知能学会での5回のオーガナイズドセッションを開催し、「マッシブデータフロー」という、人と環境と人工システムが作り出す「大きな情報の流れがつくるパターン」としての「システムの生命性」について大きく議論をすすめることができた。またそれを示す実験として、池上と岡は、「生きているようなセンサーユニットのネットワーク」を製作・解析し、廣瀬らはスマートフォンやネットを利用し「人の意思決定を無意識に変容させていくシステム」を設計した。これらの成果の一部が、2012年（および2015年予定）に人工知能学会誌から特集号として発表された。

主観的時間 / カオスニューラルネット / ビデオフィードバック / アート / 自律性 / 人工生命 / サウンドスケープ / boid / センサーネットワーク / ロバストネス / ニューラルネット

人工生命の応用技術は、日常生活の人の経験を拡大することを目的とする。すなわちそれは新しいアフォーダンスのためのデザイン技術でもある。環境は人々にどうやって相互作用するかを要請するものであり、これをアフォーダンスという。なにか新しい経験をした時には、それとどう相互作用し知覚したか、ということで記憶する。最近の神経科学の研究では、デフォルトモードネットワーク(DMN)という考えが明らかになった、がこれは脳システムのベースラインの活動状態に対応する。人工生命の自律性というものも、このDMNという観点で理解されるべきで、これがベースラインの活動を自律的に作り出し、外部からの入力に備え、人との相互作用を可能とする。したがって、人工生命の技術への応用は、適切なDMNを作ってアフォーダンスを構築し、それを応用技術のデザイン原理とすることにある。本研究では、Mind Time Machine"MTM"と呼ぶ、マシンを構成し、1日10時間休みなく動いて、環境から15台のカメラで視覚情報を受け取り、それを記憶し、システムの時間を自己組織化する。システム内部では、カオスをつくれる神経回路網が装填され、メタダイナミクスとして、ビデオフィードバックがつくられる。このシステムをハードウェアとして用い、DMNを概念装置として用いることで、MTMの自律的な振る舞いを調べる。本課題ではMTMを試験台として、人工生命応用技術のデザイン原理を提案するものである。

【研究分担者】
廣瀬通孝	東京大学	情報理工学(系)研究科	教授	(Kakenデータベース)
岡瑞起	筑波大学	システム情報工学研究科(系)	助教	(Kakenデータベース)