Livinng Inteligence（生きた知性）
1. 基本概要
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定義・意味
先進センサー技術とバイオテクノロジーが融合することによって生み出される、環境や生体情報をリアルタイムに感知し、学習して進化する新たな知能システムのこと
つまり…
その場その場で状況に応じて進化するAI技術を用いたシステムを指すと解釈
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用途・目的
AI自身がより自分で判断して状況にあった存在へ変化をすることが目的。
これが身近になることでAIが生活の中へ溶け込み居場所を確立する（すでに確立されている気もするが）ことになる。
2. 構造・仕組み
図1
どういう仕組みなのかわからなかったので一つずつ理解していく。
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環境センシング（図1内のBio-Sensor-Array)
ここで物理センサーや生体センサーを使用してリアルタイムに環境の情報を取得する。
→人間でいう皮膚 -
信号前処理 & 増幅（図1内のFront-end TIA)
光電信号や電気信号はTIAなどで増幅され、ノイズ低減してニューロン回路へ入力。
→受け取った情報をでっかくして回路へ送ってる -
AIによる意思決定（図1内のAnalog Neural Circuit)
増幅信号をAI側で解析し、状況に応じた行動方針（収縮パターン、移動方向など）を生成。
→人間でいう脳の部分。 -
生体アクチュエータへの指令
人間の筋肉と同じように、実世界に対して触れる・作用する動作の部分になる。
→脳で得た情報を実際に行動として表す。
この一連の流れを繰り返して環境を学び、状況を学び、最適解に対して適応していく。
3. 実用例・使用例
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生きた皮膚をロボットに取り付けることでその場の情報を取得して、進化する。
https://people.com/japanese-scientists-create-smiling-robot-with-living-skin-using-collagen-8671207 -
ラットの心筋細胞を使用して動作する英のロボットを開発
https://www.advancedsciencenews.com/future-biohybrid-robots-to-be-powered-by-living-muscle-tissue
4. メリット・デメリット
メリット
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細胞がベースとなっているため、医療の分野や環境に対して目覚ましい発展を遂げる可能性がある。
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細胞をそのまま使えるのであれば、回復機能もあるということ。
故障に対しての耐性やその場その場に合わせた進化も行うことができる。
デメリット
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使用する細胞が乾燥や菌のある環境に対して弱いため、長期の運用を目指すのであればそれに対する方法を生み出す必要がある。
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倫理的な観点から、動物や細胞を使用しての実験を行う際に規制が入るため、研究の進め方を慎重に行わなければならない。
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AIに仕事を奪われると考えている人もまだまだ多いため、社会的受容を考えると簡単に片付く問題ではない。
5. 競合・代替手段
- ソフトロボティクス
特徴：シリコンやゴムといった柔軟性のある素材を使って、安全性・耐久性に優れたロボットを設計する。
限界：生体応答機能がないため、環境に応じて変化させることが難しい。
- ネクロロボティクス
特徴：死骸を生体構造として利用する。
限界：倫理的な問題点。耐久性に対して難あり。
6. まとめ
つまり、Living Intelligenceとは
- AI
- バイオテクノロジー
- 高精度なセンサー
を組み合わせて作られる、環境に応じて適応しながら変化するもののことを示します。
まだまだ実用化の段階までは来ていないようですが、
これまでは得た情報から自身を進化させてきたAIが、自分の皮膚で感じたことを踏まえて進化をしていく画期的かつ進歩的な取り組みになります。
7. 関連技術・用語
- LAMs
- バイオハイブリッド技術
※このQiita記事は、自身の調べたものをまとめ、読み解いたものになります。
そのため、実際のデータとここで述べている情報が異なっている可能性もありますので、もし気付いた方はご指摘いただけますと幸いです。