STRIPS：行動計画の立役者

STRIPS：行動計画の立役者

行動計画とは

行動計画とは、目指すところを叶えるための一連の動きを順序立てて決めることです。毎日の暮らしの中でも、例えば、旅行の計画や料理を作る時など、知らず知らずのうちに私たちは行動計画を立てています。

旅行の計画では、まず目的地を決め、そこへどうやって行くか、どこに泊まるか、どんな観光名所を巡るかなどを考えます。さらに、それぞれの行動にかかる時間やお金についても考えます。例えば、電車で行くのか、飛行機で行くのか、夜行バスで行くのかによって、かかる時間や費用は大きく変わります。宿泊先も、高級な旅館に泊まるのか、手軽なビジネスホテルに泊まるのか、あるいは民宿を利用するのかで、予算が変わってきます。観光名所を巡る際にも、それぞれの場所への移動手段や所要時間、入場料などを調べておく必要があります。このように、様々な要素を考慮しながら計画を立てることで、スムーズで楽しい旅行を実現できます。

料理を作る時にも、行動計画は重要です。まず、どんな料理を作りたいのかを決め、必要な材料を確認します。冷蔵庫に材料が揃っていなければ、買い物に行く必要があります。材料が揃ったら、下ごしらえを始めます。野菜を切ったり、肉や魚を下味をつけたり、それぞれの材料を適切な大きさに切り分けたりする作業が必要です。下ごしらえが終わったら、いよいよ調理です。フライパンで炒めたり、鍋で煮込んだり、オーブンで焼いたり、それぞれの料理に合った方法で調理します。火加減や加熱時間を調整することで、美味しさを引き出すことができます。最後に、料理を盛り付けます。彩り豊かに盛り付けることで、見た目も美味しくなります。このように、各工程を順序立てて行うことで、最終的に美味しい料理を作り上げることができるのです。

このように、行動計画は目的を達成するための道筋を示す重要な役割を担っています。「ストリップス」と呼ばれる技術は、このような行動計画を計算機で自動的に作り出すための、初期の仕組みとして知られています。

STRIPSの構成要素

計画を立てるための手法、STRIPS（スタンフォード研究所問題解決装置）は、三つの主要な要素から成り立っています。これらを理解することで、複雑な計画も容易に表現することができます。

一つ目は「前提条件」です。これは、ある行動を起こすために事前に満たされていなければならない条件を指します。例を挙げると、「扉を開ける」という行動を実行するためには、「扉が閉まっている」という前提条件が満たされている必要があります。もし扉が既に開いているならば、開けるという行動は実行できません。他の例としては、「電気を点ける」には「電気が消えている」こと、「物を動かす」には「物が動かせる状態である」ことなどが前提条件として考えられます。このように、どのような行動にも、それを実行するための前提条件が存在します。

二つ目は「行動」です。これは、実際に実行可能な操作であり、周りの状況に変化をもたらします。先ほどの例のように「扉を開ける」という行動の他に、「電気を点ける」、「物を動かす」、「部屋を移動する」、「人と話す」など、様々な行動が考えられます。これらの行動は、単独で行われることもあれば、複数の行動が組み合わされて、より複雑な行動を構成することもあります。

三つ目は「結果」です。これは、行動を実行した後に生じる状態の変化を指します。「扉を開ける」という行動の結果は、「扉が開いている」という状態になります。「電気を点ける」という行動の結果は、「電気が点いている」という状態になります。STRIPSでは、これらの「前提条件」、「行動」、「結果」を明確に定義することで、どのような行動がどのような結果をもたらすのかを記述し、目標達成のための計画を立案します。これら三つの要素を組み合わせることで、複雑な手順を必要とする計画であっても、順序立てて表現することが可能になります。

STRIPSの動作原理

目的達成のための行動計画を自動で作る方法として、ＳＴＲＩＰＳと呼ばれる仕組みがあります。ＳＴＲＩＰＳは、まず最終的にどうなっていたいか、つまり目標とする状態を定めます。それから、現在の状態と目標状態を比べ、違いを見つけ出します。たとえば、「部屋の電気が消えている」というのが今の状態で、「部屋の電気がついている」というのが目標だとしましょう。この場合、ＳＴＲＩＰＳは現在の状態と目標状態の違いを「電気がついていない」と「電気がついている」であると認識します。そして、この違いを埋めるための行動、「電気を付ける」を見つけ出します。

しかし、行動を起こすには、特定の条件を満たしている必要があります。たとえば、「電気を付ける」ためには、「スイッチの近くに立っている」必要があるかもしれません。もし、現在の状態が「部屋のドアの外にいる」であれば、「電気を付ける」という行動の前に、「部屋に入る」という行動が必要になります。ＳＴＲＩＰＳは、このような行動を起こすための前提条件が満たされていない場合、その前提条件を満たすための行動を探し、計画に追加します。つまり、「電気を付ける」という行動の前に、「部屋に入る」という行動を計画に追加するのです。

このように、ＳＴＲＩＰＳは目標状態から逆向きに、どのような行動が必要かを考えて計画を立てていきます。この方法は、後ろ向きに推論する方法と呼ばれています。簡単な問題であれば、一つの行動で解決できますが、複雑な問題では、複数の行動を正しい順序で行う必要があります。ＳＴＲＩＰＳは、このような複雑な問題においても、必要な行動を見つけ出し、正しい順序で実行するための計画を作成することができるのです。

STRIPSの応用例

{\rtf1\ansi\deff0{\fonttbl{\f0\fnil\fcharset0 MS Gothic;}}\pard\sa200\sl276\slmult1\f0\fs22 STRIPS（ストリップス）とは、状況を表現し、目的の状態に到達するための手順を自動的に計画する手法です。様々な分野で応用されており、特に変化する状況に対応する必要がある場面で効果を発揮します。\par
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たとえば、ロボットに荷物を運ばせる作業を考えてみましょう。ロボットは、荷物の場所へ移動し、荷物をつかみ、目的の場所まで運び、荷物を置く必要があります。これらの行動は、STRIPSを使って順番に計画することができます。現在の状況（ロボットの位置、荷物の位置）に基づいて、各行動によって状況がどのように変化するかを予測し、目的の状況（荷物が目的の場所に置かれている）に到達するための最適な行動手順を決定します。\par
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また、ゲームにおけるキャラクターの行動決定にもSTRIPSが活用されています。キャラクターは、状況に応じて適切な行動を選択する必要があります。敵が近づいてきたら攻撃し、体力が減ったら回復アイテムを使うといった行動を、STRIPSを用いて状況に応じて自動的に決定することができます。STRIPSによって、より複雑で現実的なゲーム体験を提供することが可能になります。\par
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自動運転システムもSTRIPSの応用例の一つです。自動運転車は、周囲の状況を認識し、安全に目的地まで到達するための行動を計画する必要があります。道路状況、他の車両の位置、信号の状態といった様々な情報を基に、適切な運転操作（加速、減速、ハンドル操作）を決定します。STRIPSは、複雑な交通状況に対応した柔軟な運転計画を立てるために役立ちます。\par
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このようにSTRIPSは、様々な状況変化に対応する必要がある問題を解決するために利用されています。手順を自動的に計画することで、作業の効率化や安全性の向上に貢献しています。\par
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STRIPSの限界

STRIPS（Stanford Research Institute Problem Solver）は、人工知能における行動計画の分野で重要な役割を果たしてきた先駆的なシステムです。目標を達成するための行動の順番を自動的に決定するSTRIPSは、様々な分野で応用されています。しかし、その強力さにもかかわらず、いくつかの限界も抱えています。

まず、STRIPSは決定論的な環境、つまり行動の結果が確実に予測できる状況を前提としています。ロボット掃除機を例に挙げると、STRIPSは「前進」という行動でロボットが必ず前に進むと仮定します。しかし、現実世界は確率論的な環境であることが多く、同じ「前進」という行動でも、床の滑り具合や障害物などの要因によって、ロボットが前に進まない可能性も考えられます。このような不確実性を伴う状況では、STRIPSの適用は困難になります。

次に、STRIPSは状態表現が単純です。基本的には、物事の有無や位置関係といった基本的な情報のみを扱います。例えば、「机の上に本がある」という状態は表現できますが、「本の内容が面白い」といった複雑な情報は表現できません。そのため、現実世界のような複雑な状況を扱うには、STRIPSの表現力は不十分です。たとえば、料理を作る場面では、食材の状態（生の肉、焼けた肉など）や温度、味といった様々な情報を考慮する必要がありますが、STRIPSではこれらの情報を適切に扱うことが難しいです。

さらに、STRIPSは計算コストが高いという問題も抱えています。問題の規模が大きくなると、解を見つけるまでに必要な計算時間とメモリ使用量が爆発的に増加する可能性があります。例えば、倉庫での荷物の移動計画を立てる場合、荷物の数や倉庫の広さが増えるほど、STRIPSを用いた計画作成は困難になります。これは、STRIPSが全ての可能性を網羅的に探索するためです。

これらの限界を克服するために、STRIPSを拡張した様々な手法が研究されています。例えば、確率論的な環境に対応するために、行動の結果を確率分布で表現する手法や、状態表現をより豊かにするために、論理式や確率変数を用いる手法などが提案されています。これらの拡張によって、STRIPSはより現実的な問題にも適用できるようになっています。

STRIPSの未来

STRIPS（スタンフォード研究所問題解決装置）は、今から５０年以上も前に考案された、人工知能における行動計画の古典的な手法です。一見すると時代遅れのようにも思えますが、STRIPSの根幹をなす考え方は、現代の様々な計画立案システムの礎となっています。STRIPSは、世界の状態を記号を使って表現し、行動によって状態がどのように変化するかを記述することで、目標とする状態に至るための手順を自動的に生成します。

近年、機械学習や深層学習といった技術がめざましい発展を遂げています。これらの新しい技術とSTRIPSを組み合わせることで、STRIPSの性能を飛躍的に向上させる試みが盛んに行われています。具体的には、STRIPSが抱える行動選択における課題を、機械学習を用いて最適化することで、より効率的な計画の生成を目指しています。膨大な選択肢の中から最適な行動を瞬時に選択することが可能になるのです。また、深層学習を用いて世界の状態表現をより豊かにすることで、複雑な環境における計画立案能力の向上も期待されています。従来の記号表現だけでは捉えきれなかった微妙なニュアンスや状況の変化を、深層学習によってより詳細に表現することで、より現実世界に適合した計画を立てることができるようになります。

STRIPSとこれらの先進技術の融合は、これまでにない高度な問題解決を可能にするでしょう。例えば、ロボットの複雑な動作計画、自動運転車における経路生成、災害時における避難誘導など、様々な分野への応用が期待されます。STRIPSは、古くからある技術でありながら、新しい技術を取り入れることで進化を続けています。そして、この進化は人工知能の発展を大きく推進し、私たちの生活をより豊かにしていくと確信しています。