機械感知 - 百科事典

マシン認識は、コンピュータシステムが人間が周囲の世界に対して感覚を使うようにデータを解釈する能力です。コンピュータが環境を取り入れ、反応する基本的な方法は、付属するハードウェアを通じて行われます。最近まで、入力はキーボードやマウスに限られていましたが、ハードウェアおよびソフトウェアの技術進歩により、コンピュータが人間のように感覚的な入力を受け取るようになりました。

マシン認識により、コンピュータはこの感覚的な入力や、情報を収集するための伝統的な計算手段を用いて、より正確な情報を収集し、ユーザーにとってより快適な方法で情報を表示することができます。これには、コンピュータビジョン、機械聴覚、機械触覚、機械嗅覚が含まれます。人工的な香りは化学物質、分子、原子のレベルで不可分で同一です。

マシン認識の最終目標は、機械に人間のように見たり、感じたり、世界を認識する能力を与え、彼らが決定を行う理由を人間の方法で説明できるようにすることです。これには、機械が機能不全時の警告を発し、さらに重要なことに、機能不全の理由を説明することも含まれます。この目的は、一般的な人工知能の提案される目的と非常に似ていますが、マシン認識は機械に限られた意識を与えるだけでなく、完全な意識、自己認識、意図性を与えるわけではありません。

マシンビジョン

コンピュータビジョンは、現実世界からの画像や高次元データを取得、処理、分析、理解する方法を含む分野です。これにより、数値やシンボリック情報（例えば、決定の形で）を生成することができます。コンピュータビジョンは、顔認識、地理モデル化、美学的判断など、多くの既存のアプリケーションがあります。

しかし、刺激がぼやけたり、視点が頻繁に変化したりすると、機械は視覚的な入力を正確に解釈することが難しくなります。また、刺激が他の刺激に重なったり、滑らかに触れたりすると、コンピュータは刺激の適切な性質を特定するのに苦労します。これは、良い連続性の原則に該当します。機械はまた、形態心理学の研究分野である動的運動の原則に基づいて、刺激機能を感知し記録するのに苦労します。

マシン聴覚

マシン聴覚、またはマシンリスニング、コンピュータ聴覚は、コンピュータや機械が音声や音楽などの音データを受け入れ、処理する能力です。

この分野には、音楽録音と圧縮、音声合成と音声認識など、幅広い応用があります。さらに、この技術により、機械が人間の脳が多くの競合する音や背景ノイズに対して特定の音に選択的に焦点を当てる能力を模倣することができます。この能力は「聴覚シーン分析」と呼ばれます。この技術により、同時に発生する複数のストリームをセグメントすることができます。

スマートフォン、音声翻訳者、車など、多くの一般的なデバイスが某种形式のマシン聴覚を使用しています。しかし、現在の技術は言語セグメントに挑戦しており、特に非典型的なアクセントで話された場合、文の中の単語を正確に分けることができません。

マシン触覚

マシン触覚は、タクテル情報を機械やコンピュータが処理するマシン認識の分野です。これには、表面特性の触覚感知や、触覚情報が環境とのインタラクションや知能的な反応を可能にする敏捷性が含まれます。これは、摩擦が発生した時と場所や摩擦の性質、強度を測定することで実現できますが、機械は通常の人間の体験、例えば身体的な痛みを測定する方法はまだありません。例えば、科学者はまだ身体や脳内のNociceptors（痛覚受容体）の代わりになる機械的なものを発明しておらず、これらは人間の身体的な不快や苦しみを感知および測定する責任があります。

マシン嗅覚

科学者は、嗅覚を認識および測定できるコンピュータ、いわゆる電子鼻を開発しています。空中の化学物質が感知および分類されます。

マシン味覚

未来

上記に記載の他にも、マシン認識の科学が克服すべき今後の障壁には、以下のようなものが含まれますが、これに限定されません。

- 具体化された認知 - 認知は全体の身体体験であり、したがって、全ての必要な人間の能力とプロセスが相互に認識し、支援するシステムネットワークを通じて協力して存在し、測定および分析されるべきという理論。
- Moravecのパラドックス（リンクを参照）
- 类似性の原理 - 小さな子供が新たに導入された刺激が通常連想する家族に属するかどうかを決定する能力、その刺激が通常連想する家族のメンバーとは異なる場合にも。（例えば、子供がチワワが犬であり、家庭のペットであると判断する場合など。）
- 无意識の推論 - 新しい刺激が危険かどうかを判断し、それが何かを決定し、それに対してどのように関係するかを、新しい意識的な努力を要することなく自然に行う人間の行動。
- 類然性原則の従来の人間の能力 - 環境や他人から時間をかけて学習するために、類然性原則を従う。
- 要素認識理論 - 複雑な機構を分析し、交絡するために管理可能な部分に分割する能力。例えば、人間がコーヒーカップとハンドルの部分がホットチョコレートのカップに含まれることを理解し、ハンドルを使ってカップを持ち、火傷を避けるために使用する。
- フリー・エネルギー原理 - 自分自身の周囲の世界に対して意識を持ち続けることができるエネルギーの量を事前に決定し、そのエネルギーが自分の生命と機能を十分に維持するために必要なエネルギーの損失を避ける。これにより、自分自身の周囲の世界に対して最適に意識を持ち続けることができ、エネルギーを大幅に消費せずに損傷的なストレスや決定疲労、または疲労を経験することを避けることができます。

参考文献

ロボットの感知
センサー
SLAM
人工知能の歴史