2/10
時点_ポイント最大15倍
自律的行動創発システムと身体性 機械獣の構成論 /吉田尚人
販売価格
4,290
円 (税込)
送料無料
- 出荷目安:
- 1~2営業日で出荷
たまるdポイント(通常) 39
+キャンペーンポイント(期間・用途限定) 最大14倍
※たまるdポイントはポイント支払を除く商品代金(税抜)の1%です。
※表示倍率は各キャンペーンの適用条件を全て満たした場合の最大倍率です。
各キャンペーンの適用状況によっては、ポイントの進呈数・付与倍率が最大倍率より少なくなる場合がございます。
dカードでお支払ならポイント3倍
各キャンペーンの適用状況によっては、ポイントの進呈数・付与倍率が最大倍率より少なくなる場合がございます。
- 商品情報
- レビュー
≪商品情報≫
著者名:吉田尚人
出版社名:コロナ社
発行年月:2026年01月
判型:A5
ISBN:9784339034028
≪内容情報≫
【読者対象】
本書は,工学系の大学院生・学部生,ロボット工学や強化学習,ロボット学習等の関連分野,制御系としてみた生体に関心を持つ研究者・技術者を幅広く対象としています。
【書籍の特徴】
ロボットにおける恒常性という観点に着目し,これに基づく行動創発を「作ることによって理解する」構成論的アプローチで追求しています。「エージェントが身体の内部状態を保つための行動最適化」という,ただ一つの技術に焦点を当て,外在的に定められた意味や目的を持たない生活体としての自律機械を機械獣と呼んで位置づけ,基盤技術を構築するとともに,関連する研究の歴史と重要性,そしてその将来的な可能性について解説しました。
【各章について】
1章では,本書を読み進めるにあたり重要な概念である恒常性について説明します。
2章では,機械獣の文脈に位置づけられ,特に生存の問題を扱った研究の歴史を概観します。
3章では,マルコフ決定過程での強化学習の紹介から始め,続けてより一般的な状況について紹介します。
4章では,機械獣の基盤技術である恒常性強化学習とその数理について紹介します。
5章では,これまでの先行研究における生存エージェント研究と恒常性強化学習の限界を乗り越えることを目的として,機械獣の基礎技術となる深層恒常性強化学習を確立します。
6章では,実ロボットでの機械獣として深層恒常性強化学習を展開していきます。
7章では,ここまでの解説を基礎とした展開として,「恒常性強化学習特有の性質に着目したネットワーク構造」,「恒常性を原理とした動物行動のモデリング」,「予測制御としてのアロスタシス」,「恒常性に基づく動機づけが持つ多様な行動の創発能力」について紹介します。
8章では,本書での機械獣研究の限界を明確にし,将来への展望を考察します。
【著者からのメッセージ】
本書を通して生物学を超えて,人工知能・ロボティクス・計算論的神経科学を始めとした,恒常性と一見結びつきにくい諸分野において恒常性の概念とその応用に思いを巡らせていただけるようであれば,著者にとって望外の喜びである。
【キーワード】
強化学習,機械学習,制御工学,身体性,計算論的神経科学,動物行動学,ロボティクス
著者名:吉田尚人
出版社名:コロナ社
発行年月:2026年01月
判型:A5
ISBN:9784339034028
≪内容情報≫
【読者対象】
本書は,工学系の大学院生・学部生,ロボット工学や強化学習,ロボット学習等の関連分野,制御系としてみた生体に関心を持つ研究者・技術者を幅広く対象としています。
【書籍の特徴】
ロボットにおける恒常性という観点に着目し,これに基づく行動創発を「作ることによって理解する」構成論的アプローチで追求しています。「エージェントが身体の内部状態を保つための行動最適化」という,ただ一つの技術に焦点を当て,外在的に定められた意味や目的を持たない生活体としての自律機械を機械獣と呼んで位置づけ,基盤技術を構築するとともに,関連する研究の歴史と重要性,そしてその将来的な可能性について解説しました。
【各章について】
1章では,本書を読み進めるにあたり重要な概念である恒常性について説明します。
2章では,機械獣の文脈に位置づけられ,特に生存の問題を扱った研究の歴史を概観します。
3章では,マルコフ決定過程での強化学習の紹介から始め,続けてより一般的な状況について紹介します。
4章では,機械獣の基盤技術である恒常性強化学習とその数理について紹介します。
5章では,これまでの先行研究における生存エージェント研究と恒常性強化学習の限界を乗り越えることを目的として,機械獣の基礎技術となる深層恒常性強化学習を確立します。
6章では,実ロボットでの機械獣として深層恒常性強化学習を展開していきます。
7章では,ここまでの解説を基礎とした展開として,「恒常性強化学習特有の性質に着目したネットワーク構造」,「恒常性を原理とした動物行動のモデリング」,「予測制御としてのアロスタシス」,「恒常性に基づく動機づけが持つ多様な行動の創発能力」について紹介します。
8章では,本書での機械獣研究の限界を明確にし,将来への展望を考察します。
【著者からのメッセージ】
本書を通して生物学を超えて,人工知能・ロボティクス・計算論的神経科学を始めとした,恒常性と一見結びつきにくい諸分野において恒常性の概念とその応用に思いを巡らせていただけるようであれば,著者にとって望外の喜びである。
【キーワード】
強化学習,機械学習,制御工学,身体性,計算論的神経科学,動物行動学,ロボティクス

