（この当時はエージェントネットワークと呼んでいた）
複雑で多様性に富む実世界における知能システムでは、外界とのアクティブなインタラクションを通じて必要な処理の枠組みや知識を自律的に獲得する柔軟な自律学習能力が必要である。RWC自律学習機能富士通研究室では、これを実現するための分散知能アーキテクチャとそれに適した学習アルゴリズムの開発を進めている。本稿では、その一方の分散知能アーキテクチャを中心に説明する。
分散知能アーキテクチャがニューラルネットワークのような柔軟な学習能力を持つためには、(1)パターン情報を主体に扱うことで自律学習不可能な設計者やエージェント間で共有されるセマンティクスの利用を最小限にとどめること[1]、(2)学習空間を小さくするためにエージェント間接続や内部処理構造を可能な限りタイトに定式化すること、の二つが必要である。
比較的タイトに定式化しながら共有セマンティクスをを多用するマルチエージェントシステムエージェントとしてADIPSがある。一方、比較的緩やかに定式化されたパターン主体の分散知能アーキテクチャとしては包摂アーキテクチャやANAをはじめとするリアクティブアーキテクチャやロボットへ応用したBeNet、エージェントネットなどがある。しかし多くのこの種のアプローチでは、高機能のアーキテチャを作った後に学習機能を追加しようとする。そのため学習を取り込める部分が限定され勝ちで、柔軟な学習機能の実現は困難である。
これに対して我々は、はじめから柔軟性の高い構造全体の学習機構を前提とした分散知能アーキテクチャCITTAの開発を進めており、既に手渡しロボットシステムに適用してきた。
CITTAによるシステムは相互に通信しあう複数のエージェントにより構成される。各エージェントから見ると、その周りのエージェントも外部環境である。各エージェントは通信バッファとしてノードのベクトルを持ち、ノード毎に設定された接続に従ってエージェント間で実数値が交換される。その実数値毎にその有効性を示す有効値(0.0〜1.0)が付加されている。エージェント間の接続関係は短時間では固定的であるが学習により緩やかに変化する。
ノードには機能の異なる以下の3種類がある。
ノード間の接続は以下に説明する3層のレイヤ構造を持つ。
各エージェントの典型的な内部構造としては図２に示すような構成を仮定している。
- 記憶装置 (Memory): エージェントがL-node(場合によってはB-nodeも含む)から得た情報と評価の経験を蓄積する。
- 変換装置 (Transform function):L-nodeのStateをB-node のStateに変換するための装置、Goalに関しては連想的に機能するので、できれば連想メモリが好ましい。
- ゴール生成装置 (Goal generator): 現状のState, Goal入力に応じてGoalを実現するための新たなGoalを生成する装置。記憶装置に蓄えられた経験を利用しても良い。
各エージェントは非同期に動作し続け、その内部の要素動作には以下の４つである。なお、全てのエージェントに共通な定型の要素動作については、ユーザの設計や学習は不要である。
システムにゴールが与えられると、上記の各エージェントの動作が組み合わされて全体として動作が行われる。そして、この過程において分散して保持された知識が統合される。
各エージェントの要素動作の呼び出しは４種類の動作サイクルにより切り替わり、これはS-node上の監視活性度、出力活性度、入札活性度により制御される。サイクルの切替えは〔〕内に示すよう自動的に為される場合と、他のエージェントによる活動度の操作による場合がある。
既に述べた有効値が交換される情報にが付加されている理由の一つには、不活性エージェント上の情報が無効であることを示すことがある。
CITTAでは自律学習に不向きな明示的な共有セマンティクスの導入を少なくするために、以下のような点を考慮している。第一に、環境の情報構造は明示的なセマンティクスではなく、ネットワークの接続構造に保持される。そのためシステム内のB-nodeはすべてユニークな存在とし、同じ情報を複数存在させないことでその対応を保っている。ちなみに、その唯一性のためにB-nodeはL-nodeと異なり、B-node同志、L-node同志の接続が不可能となる。第二に人為的な命令信号の利用により共有セマンティクスが導入されるのを防ぐため、命令にはすべてゴールを利用した。第三に情報構造を環境の認識を通じて獲得するために、ネットワーク構造は全体として認識システムの構成をとる。そのため、センサ入力のノードと行動出力のノードとを区別せず、状態レイヤとゴールレイヤで認識と行動を区別している。このため認識用のエージェントにもゴールを書き込めるので一見不自然に見える。ところが、本稿で説明する入札機構により、認識エージェントのB-nodeに書き込まれたゴールに対応することが可能となるのである。柔軟な学習能力を実現するために、一般化状態を用いることを特徴とする、パターンベースのエージェントネットワーク型の分散知能アーキテクチャ。
