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芸術工学研究院 研究紹介

人間要素を取り込む計算知能 -人とコンピュータの協力なしではできない事が山とある-

大学院芸術工学研究院 兼 応用知覚科学研究センター 教授 高木英行

■人の評価なしではできない最適設計

産業ロボットであれば制御工学・ロボット工学の技術で大丈夫でしょう.しかし、家庭用ロボットのセールスポイントである「可愛い」や「安心感」ある動きは計測できず、人がどう感じるかがすべてです.データベースから知識を自動的に取り出す技術は確立されていますが、「素性のよい」知識を取り出すには、その分野の専門家の判断が求められます.信号処理もしかり.最終的に人が見たり聴いたりしないと良し悪しが判断できない問題は多々あります.

現在、人の経験、知識、感性等に基づいた主観的総合評価力と、コンピュータの最適化技術が協力しながら最適設計をする対話型進化計算や、人が「あっ、そうか!」と気づくことを支援する技術などを研究対象にしています.

図1 対話型進化計算の枠組み

■これまでの具体的な応用から

私の赴任後学位指導第1号テーマであった補聴器フィッティングは代表例です.現在は、人工内耳のフィッティングを福大・九大医学部と共同研究しています.同じ信号処理では、医療画像診断の専門家が視覚的に見やすくなるような画像強調フィルタを自動的に設計する方法を福岡歯科大学と一緒に行いました.

豪州の研究所では地質学者のフィールド調査結果を基にその地質学的初期条件を探すシステムを地球物理学者が作っていました. 2週間かけて地質学者が試行錯誤でシステム探索をしても見つからなかったシミュレーション解が、2000年に対話型進化計算を提供した結果、見つかり研究所内で大きな話題になったそうです.

UC Berkeleyとの共同研究で行いましたMEMS(LSIのようなチップに電子系と機械系の素子が組み込まれた回路)設計では、色々な設計条件を満たす必要がある多目的最適化問題に、設計経験者が回路全体を見渡して得る素性の良し悪しをも最適化に組み込むことで、コンピュータのみの最適化よりも良い設計解が得られました.

アート応用では、3次元コンピュータグラフィックス(CG)の人物照明と室内照明の設計を、照明コンセプトに合う照明を探し出す応用例もあります.

図2 対話型進化計算による3次元CG人物照明デザイン

図3 対話型進化計算による補聴器フィッティング

図4 医師の視覚的判断に基づく画像強調フィルタの設計

■疲れ知らずのコンピュータと協力する人のための技術

世界の対話型研究の中心は応用研究ですが、疲れ知らずのコンピュータと人間が協調作業を行う技術の実用化には、疲労軽減問題が避けて通れません.

インタフェース研究、最適化を高速化する技術開発、人間の評価モデルを機械学習等で構成し人の評価の高そうな解を予測することで高速化する技術など、アルゴリズム開発もこの研究には必要です.

この方面の研究が少ないので、我々の研究室では判りやすい応用よりもこちらの研究に注力しています.

■最適化したシステムを解析すると人の特性が判る!?

人の評価特性に基づいて最適化されたシステムを解析すれば、逆に評価した人間側の特性が判る可能性があります.これは人間科学の道具として使えます.このような取り組みは多分世界では我々の研究室だけだろうと思います.

統合失調症の患者さんの「楽しい-悲しい」の幅が健常者よりも有意に狭そうだ、という知見は、対話型進化計算と心理尺度構成法で見つけました.これまでは行動チェックリストでしか症状レベルが判断できませんでしたが、新しい診断法に寄与する可能性を持っています.

図5 統合失調症患者と健常者の「楽しい」印象の照明デザイン. 「楽しい」尺度は右に行くほど「楽しい」度合いが高い. 3名の患者の照明設計(赤枠の照明デザイン)は「楽しさ」レベルが低い.

上述の対話型進化計算による補聴器フィッティングでは、最適化された特性を解析すると、(1) これまで使われて来た純音等での最適特性と音声での最適特性は異なる、(2) 発話者が変っても雑音が付加されても、音声で最適化された特性は大体同じ、(3) 音声での最適特性と音楽での最適特性は異なる、というこれまで知られていなかった知見が得られました.将来の理想的な補聴器や人工内耳は、音環境に応じて補聴特性が変化するシステムになるでしょう.

人工内耳は、(a) 電気刺激を与えるチャネル数が多い方がよい(周波数分解能が良くなる)、(b) 各チャネルではユーザーの最小音から快適な最大音まで再生できるようにする方がよい、という2つの仮説に基づいて世界中で調整されています.しかし、仏チームが対話型進化計算を人工内耳フィッティングに応用した結果、この仮説にまったく合わない最適特性になったにも関わらず、これまでよりも高い単語認識性能を示しました.これは、まだ知られていない聴覚系の知見があることを示唆しており、現在福大医学部との共同研究ではこの新知見発見を目指しています.

お問合せ先
大学院芸術工学研究院 兼 応用知覚科学研究センター 教授 高木英行

共催会議
SoCPaR2015: 7th Int. Conf. on Soft Computing and Pattern Recognition
2015年11月13-15日、大橋キャンパス

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