ロボットはまず「モーターバブリング（motor babbling）」という自由な動きを通じて環境を理解しようとする。足を適当に動かすことで、足と環境が作用する内部マップを構築するのだ。

　これは行動を通じた学習プロセスであって、学習の指針となるコンピューターシミュレーションの類があらかじめ設定されているわけではない。

　これが重要なのは、あらゆる状況を想定してコードを書くことなどできないからだ。事前にロボットをプログラムするようなやり方では、いずれ想定外の状況に遭遇し、きちんと対応できなくなってしまう。

　一方、似たよう経験から学習できるロボットならば、解決策を見出し、それを必要に応じて応用することができる。

　その解決策は完璧なものではないかもしれないが、それでも目の前の状況に十分対応できるだろう。


image credit:ValeroLab/youtube

・ロボットに個性が生まれる。応用の可能性もさまざま

　このボディと環境を発見するプロセスを通じて、ロボットの足はそれぞれの経験から自分にうまくいく歩行パターンを編み出す。

　「ロボットは限られた経験の中から問題の解決法を見つけ出し、それが個々にとっての習慣というか、個性になります。優美な歩き方もあるでしょうし、だらしない歩き方もあるでしょうね」とバレロ＝クエバス教授は言う。

　歩行パターンを見るだけで、どのロボットなのか判別することもできるかもしれない。