2-5. From Psychology

2-5-1 . Valentino Braitenberg and His Suggest for Temporal Design Method

One of the pioneers bridging neuroscience and physical computation, the Italian neuroscientist Valentino Braitenberg developed the novel field called ‘Embedded cognitive science’. His academic approach is radically reductionist, assuming that every neural action can be translated into a physical computation, similar to the ‘wiring’ of components. In his book ‘Vehicles’ (Braitenberg, 1984), to concretely describe the process, he made 14 system models (V1-V14) from simple to complex using toy vehicles, and from them, he tried to comprehend neural actions and intelligence through several experiments. Of course, a real brain has more complex connections between each nerve cell, but his study models are no more than a mathematical hypothesis. Such an approach (Braintenberg’s approach) involving ‘Hypothetical–modelling, Experiment, Observation, Modifying model’ is called ‘abduction’ in the complex system science field as it belongs neither to deductive nor to inductive reasoning styles.

2-5. 心理学から

2-5-1 . ヴァレンティノ・ブライテンベルグの時間設計法（反応的行動プログラミング）

神経科学と物理計算の橋渡しをした先駆者の一人であるイタリアの神経科学者ヴァレンティノ・ブライテンベルグは、「埋め込まれた認知科学」という新しい分野を開拓した。彼の学問的アプローチは根本的に還元主義的で、すべての神経作用の構成要素は「配線」と同様に物理的な計算に変換できると仮定した。彼の著書「Vehicles」（Braitenberg, 1984）では、おもちゃの自動車を使って単純なものから複雑なものまで14のシステムモデル（V1〜V14）を作成した。これらのプロセスを具体的に説明し、そこから神経作用と知能を理解しようと多くの実験が行われている。もちろん、実際の脳はもっと複雑な神経細胞間の結合を持っており、彼の研究モデルは数学的仮説に過ぎない。しかしながら、このような「仮説-モデリング-実験-観察-モデルの修正」を伴うアプローチ（ブラインテンベルグのアプローチ）は、演繹的推論にも帰納的推論にも属さないため、複雑系科学分野では「アブダクション」と呼ばれている。

     Braintenberg’s motivation for these experiments is quite radical reductionism. The phenomenon, which looks ostensibly complex, is no more than a combination of electrical circuits. His philosophy is more closely related to the idea of artificial life. This interpretation of Intelligence is simpler rather than a mysterious machine. 

　ブラインテンベルグのラディカルな還元主義的思想に基づいて、この思考実験は行われた（一部は本当に実験も行われている）。この思想は、一見複雑に見える現象を電気回路の組み合わせという単純なモノの組み合わせで再現しようとするものである。彼の思想は、どちらかというと、今日の人工生命の概念に近い。この解釈では、知性は不可思議な機械ではなく、もっと単純なものである。

     In his book, T. Ikegami repeatedly mentioned (Ikegami, 2007) the importance of V7 and V11. He insisted that the E-line and the M-line could be candidates for a ‘middle layer in cognition’. It is interesting that spatial correlation and temporal (time)-correlation is important for cognitive intelligence. It also implies a deep suggestion that ‘cause and effect’ are not clear and objectively identifiable there but depend on the vehicle’s subjective sensibility. (- this may connect with the argument of the Chinese room in a Turing machine.) From this argument, SMC could be considered an artificial architecture that can cut and connect spatial correlation.

　ところで、科学者である池上はその著書「動きが声明を作る」の中で、V7（ヴィークルレヴェル７）とV11（ヴィークルレヴェル１１）の重要性について繰り返し言及している（池上, 2007）。また、E線とM線は「認知における中間層」の候補になり得ると主張している。空間的相関と時間的（時間）相関が認知知能において重要なものであることは興味深い。また、そこでは「原因と結果」は明確に客観的に特定できるものではなく、乗り物の主観的な感性に依存しているということを深く意味している。(これはチューリングマシンにおける「中国の部屋」の議論と関係があるかもしれない)。この議論からすると、SMCそのものが空間相関を切って繋げることのできる、人工的なアーキテクチャであると言えるのではないだろうか。

     Several researchers have done work similar to V6 (fig2-5-2). For example, Floreano and his colleagues　(Nolfi. S and Floreano. D, 2000) designed a vehicle which avoids colliding with walls in a maze, and then they developed it into a 3-dimensional space with a small airship. Nolfi (Tani and Nolfi, 1999) designed a vehicle to find an exit point or the object's size in Euclidean space. 

　この著書では思考実験にとどまるが、実際V6≒ビークルレヴェル６と同様の研究をしている人が何人もいる（図2-5-2）。例えば、フレアーノら(ノルフィ.S や フロレアーノ.D, 2000年)は、迷路の中で壁との衝突を回避する乗り物を設計し、それを小型飛行船で3次元空間に展開した。ノルフィらも(Tani and Nolfi, 1999)、ユークリッド空間において出口点を見つけたり、物体の大きさを求めたりすることができる乗り物を設計している。 

     Though most of these machines do not have memory components, they can, surprisingly, solve intelligent-like tasks. Lipson and colleagues (Lipson and Pollack, 2000) developed a new type of vehicle and rapid prototyping. In this case, the creature-like machine evolves to an appropriate shape and system by using GA and a neural network. Rather than a vehicle, it should be called an artificial creature because other structures rather than wheels are used. (This project was done in 2000, Dr H. Lipson further developed the model later on.) 

　これらの機械のほとんどは記憶部品を持たないが、驚くことに知能的なタスクを解決することができる。リプソンとその同僚(リプソンとポラック, 2000)は，新しいタイプのヴィークル（機械・機構）をラピッドプロトタイピングを使用して提唱した。この場合、生き物のような機械は、遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークを用いることで、適切な形とシステムへと進化する。もっとも、車輪ではなく他の構造を用いているため、乗り物というより人工生物と呼ぶべきだろう。(このプロジェクトは2000年に行われたもので、H. リプソン博士はその後さらにこのモデルを発展させた) 

     However, there is an unsolved issue – how to develop V14’s randomness. Vehicles V1 to V13 were designed to be ‘smart’ meaning they had the ability to solve a problem. V14 was about smartness but also about the randomness of the fluctuation of life. Most traditional Artificial Intelligence (AI) research focuses on problem-solving with a specific purpose or on accomplishing certain tasks, such as beating a person at chess. In a general sense, life-like behaviour is not functional, and sometimes it doesn’t have a clear purpose but may just be play or capriciousness. That’s why V14 is added. But it is difficult to develop these fluctuating functions using problem-solving methods or GA optimisation. No one knows how to do it. 

　しかし、V14≒ビークル・レヴェル14のランダム性をどのように開発するかという未解決の問題がある。V1〜V13までのビークルは、問題を解決する能力を持つ「スマート」な車両(ビークル・機械・機構)として設計された。ところがV14は、スマートさだけではなく、生命のゆらぎのようなランダム性を追求したものだった。従来の人工知能（AI）研究のほとんどは、特定の目的を持った問題解決や、チェスで人に勝つようなタスクの達成に焦点を当てている。一般的な意味での、生命のような振る舞いは機能的ではなく、時には明確な目的を持たず、単なる遊びや気まぐれのような場合もある。そのためにV14が加えられている。しかし、こうしたゆらぎのある機能を、問題解決手法やGAによる最適化で開発するのは難しい。その方法を知っている人はいない。

T. Ikegami also points out in his book “Motion makes Life '' P74(Ikegami, 2007) that in Braitenberg’s experiments, the “occurrence of time ” is dealt with from the point of view of motion. For the motion to occur, there needs to be a focus on time because it is a dynamic phenomenon. In almost all the chapters of Vehicles, the model processes its behaviour through time and Euclidean space, creating a system for behaviour. 

　池上はまた、彼の著書「動きが生命をつくる」P74（池上、2007）で、ブライテンベルクの実験では「時間の発生」が運動の観点から扱われていることを指摘している。 動きが発生するとき、即ちそれはダイナミックな現象であるため、時間に焦点を当てる必要がある。 ビークルのほぼすべての章で、モデル（物質とシステムの双方）は時間と空間を駆使してその動作を処理する。 

     In this (Programmable Architecture) thesis, there are hints and implications for the temporal design method (which means designing with the time process as a dynamic system, not as a static image). 

　この先例から本論文；プログラマブル・アーキテクチャが汲み取ることのできるヒントは、「時間的設計方法」であろう。それはつまり、モノや建築物を静的イメージとしてではなく、動的システムとして設計すること。さらに言うならば、時間と空間の使い方、あるいはそのプロセスを設計することがより重要であることを暗喩している。