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授業情報／Course information

科目名／Course: 知能ロボティクス／Intelligent Robotics
科目一覧へ戻る 2025/03/25 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 知能ロボティクス
科目名（英文）
／Course		 Intelligent Robotics
時間割コード
／Registration Code		 81A16901
学部（研究科）
／Faculty		 情報系工学研究科 博士後期課程
学科（専攻）
／Department		 システム工学専攻
担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors		 ○岩橋　直人
オフィスアワー
／Office Hour		 岩橋　直人(毎水曜日15時から16時)
開講年度
／Year of the Course		 2025年度
開講期間
／Term		 後期
対象学生
／Eligible Students		 1年,2年,3年
単位数
／Credits		 2
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2025/03/08
使用言語
／Language of Instruction		 日本語
オムニバス
／Omnibus		 該当なし
授業概略と目的
／Cource Description and Objectives		 協力は人間の根本的な特徴である。今世紀初頭から，協力に関して，生物学的起源，社会科学的性質，認知?脳機能，数理?物理原理などの視点から多角的に理解することの重要性が強く認識され始めている。また，多様性を認め合う社会の実現のため，さまざまなニーズに応じて人々を支援する技術，人々のつながりを媒介する技術，人々の相互理解を促進する技術など，本質的に協力を中核とする応用技術の開発が求められている。これまでの分野横断的な研究を通して大きな成果が得られているが，未解決の重要課題も多く残されている。
　また，協力の数理研究において，従来から機械同士で協力できる知能モデルは多く提案されているが，人間と協力できる知能モデルはまだつくられていない。協力において人間がさまざまなストラテジーを取りうることや，互いに理解し合う必要があることなどが，人間と協力する知能モデルを作ることを困難にしている。本授業では，人間およびAI?ロボットの協力に関する理論および工学応用を総合的に学ぶ。
履修に必要な知識?能力?キーワード
／Prerequisites and Keywords		 人工知能，機械学習，パターン認識，ベイズ的学習理論の基礎知識
履修上の注意
／Notes
教科書
／Textbook(s)		 適宜資料を配布する。
参考文献等
／References
自主学習ガイド
／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework		 関連する論文などを適宜紹介するので、読むとよい。
資格等に関する事項
／Attention Relating to Professional License
アクティブラーニングに関する事項
／Attention Relating to Active Learning
実務経験に関する事項
／Attention Relating to Operational Experiences		 ソニー（株）にて、現在全世界で普及しているオーディオコーディングを開発し基本特許を取得した。また、ソニーの日本、アメリカ、ドイツの研究所からなる全社的プロジェクトを統括し、音声翻訳の研究?開発を行った。さらに、産官学共同研究機関である国際電気通信基礎技術研究所にて、先進的な音声合成方法を開発し、情報技術で世界最高峰のベル研究所に技術供与した。その他、ロボカップ世界大会優勝2回など。
備考
／Notes
授業計画詳細情報
No. 単元（授業回数）
／Unit (Lesson Number)		 単元タイトルと概要
／Unit Title and Unit Description		 時間外学習
／Preparation and Review		 配付資料
／Handouts
1 1 [導入]
?協力研究の意義
2 2 [協力のための意思決定]
?人間とAI?ロボットの協力を実現するための意思決定理論
3 3 [協力のための最適制御]
?人間とAI?ロボットの協力を実現するための最適制御理論
4 4 [協力における対称性の破れ]
?対称性の破れに基づく協力の理論的分析
5 5 [協力の数理モデル]
?協力の数理モデル
6 6 [協力のための新しい制御理論]
?人間と協力するAI?ロボットを実現するための新しい制御理論
7 7 [対話アバター]
?協力の原理を活用した対話アバター技術
8 8 [言語獲得ロボット]
?協力の数理を応用したロボットによる言語獲得技術
9 9 [身体化大規模言語モデルエージェントによる協力]
?大規模言語モデルを活用した身体化エージェント技術
10 10 [コレクティブエージェント運動制御]
?エージェント集団の運動制御技術
11 11 [コレクティブ大規模言語モデル]
?大規模言語モデルエージェント集団のダイナミクス
12 12 [協力の認知]
?人間同士の協力、および人間とAI?ロボットの協力における認知
13 13 [身体的協力の会話による調整]
?身体的協力を行っている中での会話による相互調整についての分析結果を学ぶ
14 14 [ウェルビーイング]
?協力に関する科学的工学的知見を活用したウェルビーイングテクノロジー
15 15 [まとめ]
?協力に関する基本技術と応用、ならびに認知についてのまとめ
授業評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
No. 到達目標
／Learning Goal		 知識?理解
／Knowledge & Undestanding		 技能?表現
／Skills & Expressions		 思考?判断
／Thoughts & Decisions		 伝達?コミュニケーション
／Communication		 協働
／Cooperative Attitude
1 協力研究の意義を理解する。A ○
2 協力に関する数理を理解する。A ○
3 協力に関する工学的実装について理解する。A ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
／Learning Goal		 定期試験
／Exam.		 レポート
1 協力研究の意義を理解する。A ○
2 協力に関する数理を理解する。A ○
3 協力に関する工学的実装について理解する。A ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 100

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