Welcome to the making Robot Intelligence wiki!

ここで言うロボット知能とは，実際にロボットが実空間の中で行動するための知能を指します． 人間のような生物の知能ではなく，機械（コンピューター）を使う知能なので，人工知能と言うことも出来ます． 一般的に人工知能というと，将棋や碁をさしたり，画像認識をしたりすることを指すことが多いですが，ここでは身体（ロボット）を もっていて実空間環境のなかで動き回るための判断の部分を担う知能のことを，人工知能と区別して，ロボット知能と呼ぶことにします．

産業用ロボットや介護ロボットなどのような，応用ロボットには，その機能を達成するために様々な技術が投入されます． たとえば形や色のそろっていない複数の物が入っている箱から，それらを選別して取り出すロボットアームを考えてみると， 物体識別，把持機能，３次元関節の制御など複雑な機能の組み合わせと連動が必要です．

ここではそのような応用ロボットを開発することを目的とはしません． むしろそれらとは反対方向とも言える，知能の最小単位とは何だろうか？という疑問の答えを探ることを目的とします． つまりロボットの高度な機能の方に注目するのではなく，それらをもたらす（創発する）ための原理になるメカニズムは何だろうか？ という疑問を考えたいという動機です．

知能の原理を考えたいという目的を，実行に移すために実際に「知能」を実装したロボットをつくって，創発される行動を観察 するというアプローチをとります． このように実際に実環境中で行動するロボットをつくって知的行動を調べる方法を創発的構成論といいます． いっぽう，希望する機能の方に注目してそれを達成するために様々な技術を投入する，先の例のロボットアームのようなアプローチを 表層的構成論と呼ぶこともできます．

行動のための知能なので、コンピュータの中のAIとは違い、実際にセンサーで環境情報を読み取ったり、モーターを回して動き回るロボットをつくります。

ロボット知能を実際につくる際に必要となる、いくつかの項目について、ここにまとめます。 大雑把に分類すると、

• 感覚運動写像やニューラルネットワークなどの理論（反応行動のための知能）
• ネットワークやPythonプログラミングなどのソフトウェア（Debian note， Python note）
• サーボモータやセンサーなど、EV3や電子回路など（LEGO robot note）
• ラズパイを利用するためのOS(Debian)など（Raspi note，Debian note）
• ロボットの筐体を作成するためのCNCなど（CAD-CAMとCNC）

などがあります。

このwiki内は体系的にすべてがそろっているわけではありません． なにかの参考になれば幸いです．

• 「ロボットインテリジェンス」浅田 稔，國吉康夫（岩波講座 ロボット学4 (2006))
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