「人のように、変化の多い環境や想定外の状況に、臨機応変に対応できるロボットが作れたら…」
ロボットエンジニア・研究者なら、一度はこう思ったことがあるでしょう。
囲碁や将棋でプロ棋士を負かす知能をもったロボット、人間の動作をそっくりまねるロボットをはじめ、人間と同じ（もしくは人間を超える）能力をもったロボットは、すでに数多く登場しています。
ですが、これまでのアプローチを続けていけば、「人間のように自分で考えて動くロボット」は実現するのでしょうか？ また、仮に難しいとしたらその理由はいったい何で、それに対して過去にどのようなアプローチがあったのか、また今後あり得るのでしょうか？
本書では、知能ロボットをとりまく状況を整理しつつ、「知能とは何か」「認識するとはどのようなことか」という論点まで立ち戻り、哲学・心理学・システム論からの知見を紹介。これらの知見を活かした最新の研究事例を解説し、今後のロボット開発の一つの方向性を示します。
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
