ロボットはもっと賢くなれるか
哲学・身体性・システム論から学ぶ柔軟なロボット知能の設計
人工知能・神経・認知科学
ロボット工学・メカトロニクス
第1章 自律ロボットの何が難しいのか?
1.1 人工知能とロボットの広がる可能性
1.2 人工知能とロボットの研究の過去と現在
第2章 自律ロボットを賢くする/賢さを問い直す試み
2.1 反射型のロボットアーキテクチャ
2.2 人工生命と遺伝的アルゴリズム
2.3 強化学習
2.4 ニューラルネットワーク
2.5 強化学習とニューラルネットワーク
2.6 確率ロボティクス
2.7 強化学習アプローチの問題点
第3章 人の知能から得られるロボット知能に関するヒント
3.1 そもそも人からヒントを得られるか?
3.2 哲学における認識論とロボット知能の関係
3.3 ショーペンハウアーの哲学とロボットにとっての「知能」と「意味」
3.4 現象学・生態心理学:カント以降の認識論
3.5 生命システム論とロボット知能
3.6 まとめ:哲学からロボット工学が学べるもの
第4章 ロボット知能のための数理とアルゴリズム
4.1 ロボット工学で用いられている道具とその「還元」
4.2 検証原理との関連:制御できるもの・制御のループ
4.3 一般化された表現における制御
4.4 局所相互作用という視点:自律分散システムと多様体
第5章 ロボット知能に柔軟性を生み出すための試み
5.1 物体のアフォーダンスを獲得する
5.2 身体発見と座標変換
5.3 座標系の関係をベースにした身体構造の獲得
5.4 身体図式を制御可能なチェーンとして獲得する
5.5 視覚と距離知覚の相互浸透
5.6 依存ネットワークにもとづいた制御則の自動生成
5.7 信頼できる情報を従来の枠組みに取り込む
第6章 ロボットはもっと賢くなれるか?――ロボット工学への着地点
6.1 各章のまとめと全体の総括
6.2 ボトムアップ志向型ロボティクスの課題と方向性について