私たちが生き物やロボットを「生命らしい」と感じるのは、動きや見た目がそれらしいからではなく、こちらが働きかけると相手がリアルタイムに応え、そのやりとりが循環するからです。北海道大学の飯塚博幸准教授は、メダカや鳥のロボットを使った実験からこの考えに至りました。さらに、AIも人間と同じように錯覚を起こすことや、道具の使用と真似の仕組みを、自己と他者を重ね合わせる一つのモデルで説明する研究にも取り組んでいます。
テレビに映る人は人らしく見えますが、こちらが手を振っても応えてはくれません。では、私たちは何をもって相手を「生きている」「他者だ」と感じるのでしょうか。
本記事では、飯塚准教授へのインタビューをもとに、動物園や水槽を舞台にしたAIの研究、リアルタイムの相互作用が生む「生命らしさ」、AIも体験する錯覚、そして国際学会で最優秀論文賞を受けた「自他重ね合わせモデル」による道具の使用と真似の説明を紹介します（人工生命の考え方と「自他分離」のモデルは、前編で紹介しています）。
この記事でわかること
・動物の行動をAIで追跡・判別する研究と、その狙い
・「生命らしさ」を生むのは、リアルタイムの相互作用であること
・AIも人間と同じように錯覚を起こすという研究と、科学への影響
・ゴム手袋を自分の手と感じる「ラバーハンドイリュージョン」
・道具の使用と真似を一つの仕組みで説明する「自他重ね合わせモデル」
北海道大学 人間知・脳・AI研究教育センター（CHAIN）准教授。2004年東京大学大学院総合文化研究科博士課程修了、博士（学術）。日本学術振興会特別研究員、英国サセックス大学客員研究員、大阪大学助教を経て、2013年に北海道大学大学院情報科学研究科准教授に着任。2023年より現職。専門は人工生命、複雑系科学、人工知能、認知科学など。
聞き手：AI Future Talks編集部
飯塚准教授は、北海道大学の情報科学の研究室に在籍していたころ、同じ研究室の山本雅人氏と、動物園の動物の行動をAIで追跡する共同研究を始めました。チンパンジーの個体をAIで見分けたり、ゾウを監視カメラの映像で追跡したりする研究です。
| 研究の狙い | 内容 |
|---|---|
| 飼育員の負担を減らす | 動物に問題があったとき、飼育員は録画映像を長時間見返す必要がある。AIで自動的に追跡できれば、その作業を助けられる |
| 動物の社会性を探る | 動物の行動から、社会性のようなものを読み取れるのではないかという研究上の関心 |
出典：飯塚准教授への取材をもとに編集部作成
海外出張の際、空を群れで飛ぶ鳥を見て、「海外と日本の鳥の群れでは飛び方が違うのだろうか」と興味を持ったことも、研究のきっかけになりました。そこで飯塚准教授は、自宅で飼っていたグッピーを使い、水槽Aの群れと水槽Bの群れを、AIが動きだけで見分けられるかを調べました。
AIには魚の大きさや色が分からないようにし、泳ぐ動きだけを見せます。それでもどちらの水槽の群れかを予測できれば、2つの群れの社会性に何らかの違いがあるといえます。心を読むというより、AIで集団の社会性を読む試みです。
長時間の映像を人が見返す作業を、AIが代わりに担う。こうした発想は、研究の現場だけでなく、日々の業務にも当てはまります。
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飯塚准教授は、メダカを使った次のような実験も行いました。水槽の向こう側にディスプレイを置いて人工の魚を映し、本物のメダカとやりとりさせる実験です。水槽の上のカメラで本物のメダカの動きを追跡し、その情報を映像に反映させます。映す魚には2種類ありました。
| 映像の魚 | 動き方と結果 |
|---|---|
| リアルタイムの魚 | カメラで追跡した本物のメダカの動きに、リアルタイムで応じて動く。メダカをより強く引きつけた |
| 録画を再生する魚 | 本物のメダカと同じような動きをするが、過去の動きを再生しているだけで、今のメダカの位置とは無関係。リアルタイムの魚ほどには引きつけなかった |
出典：飯塚准教授への取材をもとに編集部作成
この結果は、よく知られる赤ちゃんの実験とも重なります。ビデオカメラを通じて母親とリアルタイムにやりとりしていた赤ちゃんは、画面を過去の録画映像に切り替えられると、母親が映っているにもかかわらず興味を失い、泣き出したりするというものです。大切なのは、母親が映っていること以上に、リアルタイムのやりとりが循環していることなのです。
我々が本当に生命だと感じるのは、そこにそのものがいて、何かをすると何かを返してくる、棒で突いたらぐにっと動く、それならもう一回突いてみよう、さすってみよう、といったやりとりを重ねた結果として「これは生命だな」と感じるものです。
――飯塚准教授
動きが生命らしいかどうかという客観的な指標だけで、生命かどうかを判断するのは難しい。生命らしさは、相互作用を通して得られるものだというのが、飯塚准教授の考えです。
現在は、北海道大学理学研究院で歌う鳥（鳴禽類）を研究する和多和宏氏と共同で、キンカチョウという鳥と小さな鳥型ロボットを相互作用させる研究を進めています。ロボットには色を塗り、動いたり、鳴くときにくちばしを動かしたりする工夫を重ねています。うまい動かし方や相互作用の作り方が見つかれば、キンカチョウがロボットを「他者だ」と感じてくれるのではないか――動物にとっての他者性が、相互作用の中でどうつくられるのかを確かめようとしているのです。
AIの技術が進み、人間と同じような視覚データを扱い、記憶できるようになったことで、飯塚准教授は「AIも錯覚を見るのか」という問いに関心を持ちました。この分野では、基礎生物学研究所の渡辺英治氏による先行研究が知られています。
飯塚准教授は、この結果が科学のあり方を変える可能性があると見ています。
| 観点 | これまでの科学 | AIを使った新しいアプローチ |
|---|---|---|
| 錯覚の説明 | 目から脳に至る視覚系の情報処理を調べ、その仕組みから説明する | 人間が成長する過程で得るようなデータをAIに与え、その経験に基づいて実験する |
| 目指すもの | 統一的な理論、統一的な心のモデル | 育った文化や環境による違いも、データから説明できる認知モデル |
| 個別性 | 統一的なモデルでは失われやすい | 例えば、寒冷地で育った人の色の見え方の違いなども説明できる可能性がある |
出典：飯塚准教授への取材をもとに編集部作成
飯塚准教授は、ラバーハンドイリュージョンの研究にも取り組んでいます。見えない位置にある自分の手と、目の前のゴム手袋の指を同時になぞると、ゴム手袋に「自分の手だ」という感覚が生まれる現象です。前編で紹介した身体所有感が、偽物の手に対して湧き起こるのです。2割ほどの人は感じないそうですが、飯塚准教授自身は、偽物だと分かっていても自分の手だと感じたといいます。
飯塚准教授は、予測する機能を持たせたモデルをシミュレーションで動かすと、ラバーハンドの実験と似た結果が得られることを示しました。人間のさまざまな感覚は、予測学習のような仕組みを通じて、AIにも似た形で作れるのではないかと考えています。
飯塚准教授が今もっとも力を入れているのが、真似の研究です。これは道具の使用の研究とも深く関わっており、道具の使用に関する研究は、国際学会IEEE ALIFE-CIS 2025で最優秀論文賞を受賞しました。
理化学研究所の入來篤史氏の研究では、熊手で餌を取ることを学習したサルの神経細胞を調べると、手の近くの刺激に反応していた細胞が、学習を通じて熊手の先の刺激にも反応するようになることが分かりました。大阪大学の北澤茂氏の実験でも、身体の感覚が道具や棒の先まで延びることが示されています。ペンを持てばペン先を手の先のように扱え、杖をつけば杖が体の一部になったように感じられるのは、そのためです。
| アプローチ | 道具の扱い方 |
|---|---|
| 工学的なアプローチ | 関節や道具の接続を計算し、逆モデルを解いて道具の先の動きを求める |
| 飯塚准教授の認知モデル | 自分の身体と「道具を持った身体」を重ね合わせ、自分の身体と同じように動かす |
出典：飯塚准教授への取材をもとに編集部作成
飯塚准教授は、このモデルを使うと、道具を通して触れたときの触覚も、直接触れたときに近い形で道具の先から復元されることを示しました。道具の先まで身体が延長していることを裏づける研究です。
真似は、自己と他者がある程度重なり合った状態で生じます。他者の運動を見ているだけで自分の運動が影響を受けたり、他者の運動を自分がしたものとして記憶してしまったりする現象も知られています。神経科学では、他者の行動を見たときに、自分が同じ行動をするときと同じように活動するミラー・ニューロンという神経細胞が見つかっています。
ミラー・ニューロンが発見された当時、「ミラー・ニューロンがあれば真似ができる」とする論文は数多く出ました。しかし、そもそもミラー・ニューロンがどうやってできるのかは、あまり問われてきませんでした。飯塚准教授は、自他重ね合わせモデルを使えば、ミラー・ニューロンのような働きがどうして生まれ、それがどう真似につながるのかを、一貫して説明できるモデルを作っています。
飯塚准教授の研究の軸は、一貫して「自己と他者」にあります。一方で、AIのモデルが進化するほどできることが増えるため、AIの助けを借りた研究も数多く手がけてきました。企業との共同研究では、AIを使った手話の翻訳にも取り組んでいます。
教育では、令和4年度に北海道大学のエクセレントティーチャーに選ばれました。講義で大切にしているのは、研究の面白さを伝えることです。くすぐりや身体の感覚のように身近でありながら、人間は結局よく分からない。だからこそ面白い――研究の最前線の問題点や実験の工夫も含めて、そのことを学生に伝えているといいます。
A. 飯塚准教授は、動きや見た目よりも、こちらが働きかけると相手がリアルタイムに応え、そのやりとりが循環することが重要だとしています。メダカの実験では、録画を再生する映像の魚よりも、リアルタイムに応じる魚のほうがメダカを強く引きつけました。
A. 一人称の視点で世界の見え方の変化を予測するよう学習させたAIに、人間が錯覚を起こす静止画像を与えると、AIも人間と同じ方向に動きを予測したという研究があります。飯塚准教授は、経験に基づいて認知を説明する新しい科学の可能性を示すものと見ています。
A. 見えない位置にある自分の手と、目の前のゴム手袋を同時になぞると、ゴム手袋を自分の手のように感じる現象です。飯塚准教授は、予測する機能を持たせたモデルのシミュレーションで、この実験に似た結果が得られることを示しました。
A. サルの研究では、道具の使い方を学習すると、手の近くに反応していた神経細胞が道具の先にも反応するようになることが分かっています。飯塚准教授は、自分の身体と道具を持った身体を重ね合わせる認知モデルで、道具の先から触覚が復元されることを示しました。
A. 自己と他者が重なり合った一つのモデルから、道具の使用と真似の両方を説明できます。とくに、ミラー・ニューロンのような働きがどうして生まれ、それが真似につながるのかを一貫して説明できる点が特徴です。
後編では、意識は機械に移せるのかという問い、分野を越えて研究するCHAINの挑戦、哲学との対話の意味、そして人間と機械の境界の行方と、飯塚准教授がAIに期待することを紹介します。
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▶ 前編：人工生命とは？コンピューターの中で「生命」と「自己」の成り立ちを探る（内部リンク）
▶ 後編：人間と機械の境界はなくなるのか？意識は「相互作用」から生まれる（内部リンク）
▶ インタビュー全文：「心」はどこから生まれるのか――人工生命・AI・哲学から問い直す人間と機械の境界（中編）（AI Future Talks）