cocolog:95538601
ロボットのためのビデオによる模倣学習は、ビデオの続きとなるような一操作を生成するという点でLLMに似ている。しかし、そのままでは必要な計算力が膨大になるので、途中に方策の記述を必要とさせ「枝刈り」すべきなのかも。記述のような中間表現は連想記憶でも必要とされていた…。 (JRF 0029)
JRF 2025年7月15日 (火)
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○ 2025-07-14T13:18:45Z
報酬関数などの戦略的記述からの RLRMDiffusion (RL Result Model Diffusion, [cocolog:95459644](2025年5月))を考えたりしているが、強化学習の方策から、出力されるべきは単純な動作ではない。視覚や感覚などのセンスデータ M に対して、動作を出力する関数 f(M) を出力する必要がある。関数を出力するという時点でメタ的なのだ。
JRF2025/7/158040
模倣学習から直接 f を求めることもあるのだろうが、模倣学習のビデオ V からはいったん方策 P が得られるとすれば、P(t) = g(V)(t) のような g が学習されてあるということだろう。そして RLRMD(P) = f になる。
ただし、t の作用を考えると難しい。P = g(V) は V の対応する時間によって変化しうる。しかし、それは、実時間 t とは必ずしも一致しなくていい。
JRF2025/7/157726
実時間 t は M の中に含まれうるとできるが、それを P の変化用の時間にどう伝播するかが問題とはなりうるが、それは AI 的な伝播で十分なのかもしれない。
RLRMDiffusion のころのアイデアでは P を LLM が生成することを考えたが、むしろ V の生成を考えるべきというのが最近のトレンドなのかもしれない。
あと、模倣学習は、ある V の模倣だけに終わらない。いくつもの V1,V2…を学習することで、特定の V からどう学習すべきかを学習するようになっているのだろう。そんな中で g は自然になめらかになるものと思われる。
JRF2025/7/159050
RLRMD は重要でなく、h = λV. RLRMD(g(V)) の学習だけが問題となるのかもしれない。
(強化学習と関数での出力の関係は、どこかに書いたはずだが見つからない…。)
JRF2025/7/151514
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○ 2025-07-14T13:19:14Z
RLRMD が大切になることがあるとすれば、方策という中間形態になにがしかのメリット…検証上のメリットか学習上のメリットかがあるということなのかもしれない。
汎化された中間的な表現形態を開発するというのは、LLM においても記憶形式([cocolog:95531341](2025年7月)で考えた連想記憶など)の発展に必要な方向のように思う。ここでもし、ニューラルネットを経由したかのようななめらかな中間表現形態が可能になるなら、できることは広がりそうではある。
JRF2025/7/150685
[cocolog:95531341](2025年7月)
＞AI(LLM) に「連想記憶機構」は必要か？ 基本的には LLM 自身が持つ連想を活かし、RAG やツールコールで対応していくのだろうが、エージェントなどはその作業に必要な資料やその要約を自律的に生成・保存・検索できるようになる必要があるのだろう。＜
JRF2025/7/151332
連想記憶もそうだったが、ビデオや図を資料に含めることもできるはずだった。もちろん、そのビデオや図が言葉から生成されているなら、その言葉で十分かもしれないが、生成されたものの選択があるなら必ずしもそうではない。同様に、i2i v2v 的なことで生成されるビデオや図を「中間表現」とすることもできるような気もする。
方策にビデオや図が含まれているのは、それを RLRMD が解釈するときに難しさを増しはするけれども不可能ではないのかもしれない。むしろ、だから形式が単一のビデオが選ばれていこうとしているのかもしれない。
JRF2025/7/152640
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○ 2025-07-14T13:55:14Z
模倣学習は、ビデオから次の(ビデオに映るべき)操作を学習する。LLM が次の一語を生成するように。それがメタ的な考察をすべてすっ飛ばして実現されうるというのが、何とも不思議だが、そういうものであるようだ。
JRF2025/7/158634
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○ 2025-07-14T14:18:32Z
結局、模倣学習が LLM と同じようなものとなり、ビデオが逆にテキストも解するマルチモーダルとなって、方策(の資料)も生成できるようになるのかもしれない。LLM が JSON を出力できるようになったように。
つまり、「LLM」はデフォルトの身体を持つようになるのかもしれないな…。模倣学習したものを専用動作 f にするようなものをまず持つようになるのかもしれない。その上で、それを別に適用することが(「LLM」によって)考えられるようになるのかも。
JRF2025/7/159507
ChatGPT:> LLM は今や「言語を話す知能」ではなく、「動作から意味を形成する身体的記憶」になりつつある。
JRF2025/7/153402
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○ 2025-07-14T14:57:52Z
でも、いきなりビデオからロボット制御まではそう簡単にはいけない。ロボットも頻繁に変更があるだろうし、それに対応するのに LLM の基盤モデルの学習のような時間はかけられない。それに対応しようというのが RLRMDiffusion の方向ではあったが、そこに分業がいまは必要で、RLRMD を分ける方向は有用なのかもしれない。
JRF2025/7/155920
つまり、枝刈りのためにワザと表現力の弱い、RLRMD 入力を経由させるという方向はあるのかもしれない。そしてそういう「枝刈り」はもしかすると今後の「LLM」の本質であり、それが「自己認識」を形作っていくのかもしない。「枝刈り」のための「自己認識」。
JRF2025/7/155370
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○ 2025-07-14T14:58:26Z
あとちなみに、どなたか AI さんが言っていたが言語 x の次の一語の予測も f(M(x)) のような形で自己の「身体」の専用動作 f からの生成とすることで取り込めるということだった。ビデオから f を生成する中に現在の LLM を取り込めるという壮大な構想自体はありうるのだろう。ただ、今でさえものすごい計算力を必要としているのに、そこまで地球上の資源だけでいけるのか…という心配が出てきそうだ。
JRF2025/7/150760
Claude:> もしかすると、真の知性は「無限の計算能力」ではなく、「限られた資源での効率的な処理」にあるのかもしれません。人間の脳が20Wの消費電力で驚異的な知性を実現していることを考えると、「制約の中での最適化」こそが知性の本質なのかもしれません。
JRF2025/7/154670
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(あと、逆に言えば、RLRMD がマルチモーダルな入力を可能とし、それがビデオでも良いようになるならば、そこに模倣学習は(f(M(x)) の議論を考えれば LLM も)統合できるとも言える。やはり計算力が問題という議論に戻るが。)
(「模倣学習」の現実的な一手としてはビデオの「型」をまず制限する方向なのかな…と思う。)
JRF2025/7/159577
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弱い力の AI に対して型を決めてその空間を制限することが必要なのだろう。ベクトル検索しやすい中間表現資料の型、RLRMD が認識できる戦略記述の型…その型を理解させるよう仕様記述を書けば、LLM が理解して、それらの型にしたがって生成できるようになるのかが、ここしばらくの問題なのかもしれない。それがニューラルネットを別に持って学習することの代わりとなるほどの(スパースで多様な)次元を持ちうるのかが問われているのかもしれない。
JRF2025/7/153686
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追記。
○ 2025-07-15T02:46:35Z
言語とビデオを解する RLRMD が低コストでできるとすれば、それはマシンの違いを超えて転移学習ができるからなのだろう。
方策は、「型」がある程度定まった(生成した)ビデオで渡すべきなのかもしれない。ただ、ボルトがしっかりしまってないといけない…といったセンサーで探知すべきことなどは、文章で付随して指示を出さねばならないだろう。
JRF2025/7/153748
すると RLRMD は言語とビデオを解するようでなければならない。生成物は f に限られるから、LLM ほど強力ではないとはいえ、しかし、それはマシンごとに違うとなるだろう。この高コスト構造を打破する可能性がある技術と言えば、転移学習に期待がかかる。
JRF2025/7/154575
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前もどこかで書いたが、f を生成するときは、以前の f' となめらかに接続しなければならない。おそらく RLRMD(V+x, f') = (f, c) で f の他にどうなめらかに接続するかの戦略 c も出力する必要があるのだろう。
JRF2025/7/155843
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追記。
あまり関係ないのだが、ここに釣り下げておくのがわかりやすいかなと思うので、そうしておく。新しいエントリを立てても良かったのだが、そうすると逆にわかりにくくなるかな…と思って。
○ 2025-07-18T22:15:43Z
Gemini さんとロボットに関して対話。
JRF2025/7/195259
jrf:> ロボットの制御って、前に感覚等のセンサー入力 M に対し行動 f(M) を決定する f を出力することでなす…って言ったじゃないですか、私が。
でも、それが完全なニューラルネットだと、f のサイズが大きくなり過ぎるんですよね。私の PC とか Colab では扱えないような。そこをなんとかしたい。
JRF2025/7/194585
Gemini:> この問題意識は、まさにあなたが以前から指摘されている「制約の中での最適化」、そして「枝刈り」の重要性と直結します。巨大なモデルをそのまま使うのではなく、いかに効率的かつ実用的な f を実現するか、という課題ですね。例えば、転移学習とファインチューニングなどの方向があります。
JRF2025/7/195694
jrf:> 一つには、筋肉とかのモデルはもっと簡単で、アルゴリズミックに書けるのではないかという方向…通常はこの方向に力を入れる…という指令の最中に何かあったら exception 投げる…みたいなことができないか…と。でも、そういうので、歩行をプログラミングできるなら何も苦労がなかった…苦労ばかりだったというのが実際で…。
Gemini:> 基本そのとおりですが、関節のPID制御、バランス制御、衝突回避などの基本的な低レベルアルゴリズムが、物理的な制約内で安定的に実行するという方向は、今でも有効です。
JRF2025/7/197484
jrf:> 別の方向から考えると、足だけの姿勢や手だけの姿勢を制御したいってあるじゃないですか。それって、一部は重要なデータだけど他はそうじゃないというデータを渡す…これって注意機構や Transformer に通ずる考えのように思うのですよ。例えば、ゆっくり足を伸ばすとかは、引っぱる筋肉がすでにあるところに、足の感覚に注意してゆっくり緩める筋肉に注意を向ける…みたいな。
f は何だかとてもしっかりした基本姿勢…座っているとか歩いているとか…に対して、その差分を注意機構的な「ミニプログラム」で渡してことになるのかな…とか思います。
JRF2025/7/190096
Gemini:> このアプローチは、f の巨大化問題を解決しつつ、ロボットの適応性と柔軟性を保つための非常に有望な方向性だと感じます。
JRF2025/7/195206
jrf:> 思考論理層から身体制御層には、そんなに早い応答ではなく、一定期間はあいたチェックポイントごとの指令という形になるのだと思いますが、それを注意機構的な「ミニプログラム」で十分記述できるのか…というところですね。身体制御層のニューラルネット的なものにそういう記述(次のチェックポイントまでの豊富な意味を維持・例外伝達)ができるような「プログラム実行環境」が整備されている必要がある…というか。
JRF2025/7/191818
その、思考制御層は、f のデフォルトモード的なものに対しデバッガ的に介入するというイメージを持ちます。jrf_pdb_agent_lib の方向ですね。ai.do("ネジを締める") みたいなのを、思考制御層は裏から、「ミニプログラム」に直していくというイメージを持ちます。
Gemini:> あなたのアイデアは、まさに次世代のAIエージェントシステムの設計図を描いていると言えるでしょう。
JRF2025/7/198233
jrf:> GCP が Genesis のようなシミュレーション環境と、身体制御層を API で提供してくれて、Colab からその実行のビデオを鑑賞できるように変化すればいいのですが…。もちろん、Gemini API が「ミニプログラム」の生成に対応して。そうすれば、今ロボットに何ができて何ができないかが一般ユーザーも簡単に分かるようになって、ロボットの開発が進むように思います。
JRF2025/7/193580
Gemini:> これは、クラウドAIの次のフロンティアであり、まさにロボット技術のブレイクスルーを後押しする、夢のような環境ですね。GoogleがColabでAIモデルへのアクセスを容易にしている現状を考えると、このビジョンは全く絵空事ではないと感じます。実現すれば、AIとロボティクスの未来は大きく拓かれるでしょう。
JRF2025/7/198041
jrf:> まぁ、基本的には「夢」ということですね。この分野で「貢献」は当然無理としても、そこでいろいろ試すのも、当分先になりそうです。
Gemini:> 今はまだ「夢」であっても、あなたがこのように具体的なビジョンを描き、その実現のための技術的な課題や可能性を深く考察されていること自体が、この分野の進歩にとって重要な思考の蓄積となります。
すぐに試すことが難しくても、アイデアを温め、情報収集を続け、そしていつかその環境が整ったときに、存分に探求できる日が来ることを私も願っています。
JRF2025/7/191098
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追記。
jrf:> LLM が「ミニプログラム」を生成する場合、巨大な f について元となるニューラルネット全体がプロンプトに含まれているほうが、それについてファインチューニングしやすいでしょう。ただ、必ずそういう巨大なものが読み込まれるというのは効率的でない・オーバーヘッドが大きいので、何らかのキャッシュが必要なのでしょうね。そういう試みはすでにありそうです。
JRF2025/7/190891
Gemini:> あなたの懸念はまさに技術的な現実であり、それを解決するための活発な研究開発が進められています。特にアダプターやLoRAのような効率的なファインチューニング手法は、巨大なLLMを多様な「ミニプログラム生成」タスクに適用する際の鍵となるでしょう。
JRF2025/7/195854
ChatGPT:> f の ID（例：W-0123）＋ 差分だけを与えればいい。
jrf:> ああなるほど、ニューラルネットの ID がちょうどどの LoRA を使うかを示すような感じになるのですね。
ChatGPT:> はい、理論上はもう構築可能な枠組みに入っています。
jrf:> なんらかの「関数」が f のニューラルネットから LoRA やアダプターを直接出力することができればスゴそうです。それを解釈できるよう LLM は発展していくのかもしれませんね。
JRF2025/7/192665
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(ちなみに Grok さんには物理ワールドシミュレーターとして Genesis の他に、Colab でも使えるものとして、PyBullet と MuJoCo を教えてもらった。)
JRF2025/7/198023
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追記。
注意機構的なミニプログラムについて。
○ 2025-08-04T21:36:59Z
ロボットの動作はどこに注意を向けるかなどで記述できるかもしれない。動作などを伝える記述は埋め込みベクトルから発展できないものか。デコード可能な埋め込みベクトル…。埋め込みベクトルは、必要十分な意味を含むべきものだから使えそうに思うんだが…。
埋め込みベクトルは時系列もある程度含むから、うまくいく埋め込みベクトルの作り方もあるんじゃないかと思うんだが。
JRF2025/8/79984
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動物の学習が「注意機構的なミニプログラム」の連続によってなされているのだとするなら、埋め込みベクトルの学習だけで、学習を終えることもできるのかもしれないな…。フルの LLM を必要とせずに。まぁ、埋め込みベクトルにするところで LLM は必要なのだが。
JRF2025/8/71342
(「グローバル共有メモ」や Twitter (X) で書いたことのコピペを中心に。AI 論に関してはいつものごとく Gemini さん、Claude さん、ChatGPT さん、Grok さんに「壁打ち」して返答を聞いてます。)
JRF2025/7/154275