iRobotLab

一般に，ロボットが直面する実環境は非常に複雑です．それは環境には，「膨大な要因」と「不可逆な変化である時間の流れ」が存在しているためです．

それに対して，ロボットには様々な拘束条件があります．特に身体的な拘束条件としては，どのような身体構造を持つのか，その身体構造を駆動させるデバイスは何か，デバイスの発生できる力はどの程度か，周囲を知覚するセンサは何か？，それらセンサは身体のどこにどのように付いているのか？，それらセンサが知覚できる範囲はどの程度か？ 身体が異なるロボットでは当然異なる制約が課せられますが，同じロボットであっても全く同一の身体をつくることは不可能であり，微少ながら身体に違いがうまれ，それゆえ制約に違いがでてきます．これらの制約によってロボットが可能なこと(認識や動作など)が決められます．ここで，技術の進歩により，空も飛べる，海も潜れる，といったロボットがうまれてくるかもしれません．また，陸を100m5秒で走れる人型ロボットもうまれてくるかもしれません．しかし，物理的条件を超えて，瞬間移動ができる(光速以上で移動できる)ロボットなどは不可能です．同じように，光を感知できる，触覚センサを搭載している，匂いセンサによってモノを嗅ぐことができるロボットがでてくるかもしれない． しかし，どんなに多種類のセンサを搭載しても，環境を完全に認識できるロボットは非常に困難でしょう．環境の中で，不完全な「認識」と「行動」の能力しか持ち得ません．

更に身体的制約の一つにもなりますが，脳に相当するコンピュータ部分にも制約があります．それは「認識」したり「行動」を制御したりする処理能力の時間的制約です．どのように技術が進化したとしても，有限時間内に処理が要求され，かつ処理を行うために一定の時間を必要とすることは変わりません．そして最もよい結果を生むためには，まだ来ていない時間・未来の情報が必要になることも多々ありますが，ロボットには未来の情報を認識することは不可能です．

このように実環境下でロボットが有効に存在し続けようとすると，ロボットは能力的に不完全である状態で複雑な環境に対応していかなくてはなりません．これは正に生物が行っていることです．生物も不完全な能力の中で，行き続けるための有効な能力・工夫を身につけています．我々は，「知能」とはそのような能力・工夫のある見方ではないか，と考えています．そして，複雑な環境下で動き続けられるロボットの研究を通して，「知能」というものを考えいきたいと思っています．