ロボティック・アフェクション――マルチ深層学習によるAIベース触覚インタラクションが社会ロボットのタッチ改善にもたらす機会

概要: ハプティック情報によるロボットの把持と器用さの進歩や、手握りや安心を与える撫でる動作といった情動的なソーシャルタッチの研究が進展しているにもかかわらず、ヒューマン・ロボット・インタラクションにおける情動的なソーシャルタッチは依然として大きな課題である。本ポジションペーパーでは、人工知能、ハプティクス、ロボティクスの研究領域における現在の進展と限界を検討し、そのギャップに対処するための新規なマルチモデル・アーキテクチャを提案する。神経生物学から着想を得て、情動的タッチを、それぞれに特化した個別の下位タスクに分解する。情動的タッチを、単一の運動動作としてではなく、分散されたクローズドループの知覚タスクとして扱うことで、「ハプティック・アンキャニー・バレー（触覚の不気味の谷）」を、ピア・ツー・ピアで状態を共有する枠組みにより克服することを目指す。このアプローチは、Sim-to-Real（シミュレーションから実環境へ）のパイプラインの中で、拡張可能かつ累積的な開発を支え、学際的な連携を促進する。ハプティクス、AI、ロボティクスの研究者が、それぞれ独立して、しかし首尾一貫した形で貢献できるようにすることで、ソーシャルロボティクスにおける統一的で表現力のあるシステムへ向かう道筋を示す。