ロボットアート2026/9/11arXiv:2609.13352

ロボットアートインスタレーションにおけるリアルタイム学習と進化

Real-time Learning and Evolution in Robotic Art Installations

適応行動の美学を探求する3つのロボットアート作品を提示し、機械学習とデジタル進化を用いて観客を人工生態系に引き込む。学習や進化を最適化ではなく美的体験として捉え、人間と機械の集団における芸術家の役割を再定義する。

詳しい要約

1. どんなもの？

- ロボティックアートインスタレーション3作品を提示 - 適応行動の美学を探求 - 身体化された機械学習とデジタル進化を利用 - 観客を人工生態系に引き込む - オープンエンドな新規性、試行錯誤学習、競争、協力がリアルタイムで出現 - 研究創造実践を検討 - 人間機械集団におけるアーティストの役割を再定義 - 適応ロボティクスへの芸術的アプローチと工学的アプローチの収束点と分岐点を検討 - 学習と進化プロセスを最適化手段でなく美的体験として使用 - 学際的なアートサイエンス研究の新モードを提案 - 観客の美的体験を高める戦略と実践を議論 - 提示の文脈、時間的・材料的考慮事項を含む

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 先行研究と比べてどこがすごいかは要旨からは不明 - 従来の適応ロボティクス研究は最適化を目的とすることが多いが、本研究は学習と進化を美的体験として位置づける点で新規性がある可能性 - 芸術と工学の収束・分岐を検討する点が特徴的 - 具体的な比較対象は要旨に明記されていない

3. 技術・手法の肝は？

- 身体化された機械学習（embodied machine learning）とデジタル進化（digital evolution）を利用 - リアルタイムでオープンエンドな新規性、試行錯誤学習、競争、協力が出現する人工生態系を構築 - 学習と進化プロセスを最適化の手段ではなく美的体験として活用 - 研究創造実践（research-creation practices）を検討 - 観客の美的体験を高めるための戦略と実践を議論 - 提示の文脈、時間的・材料的考慮事項を含む - 具体的なアルゴリズムや実装の詳細は要旨からは不明

4. どうやって有効だと検証した？

- 3つのロボティックアートインスタレーションを提示し、それらを通じて有効性を検証 - 観客を人工生態系に引き込むことで、リアルタイムの適応行動を体験 - 研究創造実践の検討を通じて、芸術と工学のアプローチの収束・分岐を分析 - 観客の美的体験を高める戦略と実践を議論 - 定量的な評価や実験的検証の詳細は要旨からは不明

5. 議論はある？

- 研究創造実践と作品の関係を検討 - 人間機械集団におけるアーティストの役割の再定義 - 適応ロボティクスへの芸術的アプローチと工学的アプローチの収束点と分岐点を検討 - 学習と進化を最適化でなく美的体験として使用することの意義 - 学際的なアートサイエンス研究の新モードの提案 - 観客の美的体験を高める戦略と実践 - 提示の文脈、時間的・材料的考慮事項 - 具体的な議論の詳細や限界は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で参照/比較されている研究は明記されていない - 関連手法として、embodied machine learning、digital evolution、adaptive robotics、research-creation practices が挙げられる - 同分野の定番として、 evolutionary robotics、artificial life、human-robot interaction などが考えられる

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Sofian Audry, Stephen Kelly

分類: cs.HC, cs.LG, cs.NE, cs.RO

原文アブストラクト

We present three robotic art installations which explore the aesthetics of adaptive behavior. Through embodied machine leaning and digital evolution, these works draw viewers into an artificial ecosystem in which open-ended novelty, trial-and-error learning, competition, and cooperation emerge in real time. Research-creation practices are examined in relation to these works, focusing on how they redefine the role of artists within a human-machine collective while examining points of convergence and divergence between artistic and engineering approaches to adaptive robotics. The systems in question use learning and evolutionary processes not as a means to optimize a specific solution, but as an aesthetic experience on its own, suggesting new modes of interdisciplinary art-science research. Finally, we discuss strategies and practices to elevate the aesthetic experience for audiences, including contexts of presentation as well as temporal and material considerations for artworks based on embodied adaptive systems.

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