Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
本研究は、「チャンネル権を持ちテレビを共視する」という関係性をロボットに与え、本当の意味で話し相手になり使い続けられる対話ロボットを実現するために、以下の技術開発を行い、一般家庭での実証実験により、開発した技術の総合評価を行う。A) 内発的動機（好奇心など）に基づく行動・発話生成B) 発話に一貫性を持たせるエピソード記憶の構成と利用C) 意図や欲求を推定し合い、それに基づく深い対話を行うための自己／他者モデルの構築D) 説明責任を果たす機能の実装
日常場面で使われ続けるエージェントの実現を目指して次の特徴を持つエージェントの構築を試みた。１．経験を通してエージェント自身の嗜好が形成される：繰り返し聴くと音楽への好感度が単調に増加するという知見に基づき、音響信号の予測のしやすさから好感度を計算するモデルを開発中である。現時点ではまだ十分な精度が得られていないため、楽曲情報に基づく選好モデルも併せて構築した。２．インタラクションにおいて主導的なふるまいを適宜交えることができる：相手のふるまいに応じた受動的なふるまいをするだけでなく、自分が主導してインタラクションを方向づけていくこともできるエージェントを試作した。具体的には対話だけでなく音楽でのインタラクションもできるエージェントにおいて、転調等をしかけることができるようにした。３．社会的文脈の中での好奇心をもつ：具体的には、好奇心駆動音楽推薦システムと好奇心駆動対話システムを試作した。前者では推薦曲をユーザが最後まで聴いたという外部報酬、自分が好きな曲がかかって嬉しいという内部報酬に加えて、ユーザが最後まで聴くかどうかの予測が外れた場合に内部報酬を与えた（好奇心に相当）。後者では予測したユーザの反応と実際の反応の違いを報酬（好奇心）とした。４．自分が何を知っているか知っている（メタ認知）：エージェントが信頼できる一貫した応答をするためには、メタ認知を持つことが有効であると考えた。具体的には、大規模言語モデルがその時点の話題についての知識を有しているかどうかを推定し、発話を制御した。保有知識の推定は、4択問題解答LSTMを別途構築し、その解答の正誤から推定した。５．日常生活の中で対話相手である以外の立ち位置を持つ：本研究では音楽を一緒に聴くという役割を持たせた。これは使い続けてもらう上で有効な設定だと考えている。
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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All Journal Article (4 results) (of which Peer Reviewed: 4 results) Presentation (8 results) (of which Invited: 1 results) Remarks (2 results)
Advances in Artificial Intelligence. JSAI 2021. Advances in Intelligent Systems and Computing
Volume: 1423 Pages: 45-56
10.1007/978-3-030-96451-1_5
130008052005
HAI '21: Proceedings of the 9th International Conference on Human-Agent Interaction
Volume: - Pages: 84-92
10.1145/3472307.3484180
ヒューマンインタフェース学会論文誌
Volume: 22-3 Pages: 305-316
130007890668
日本感性工学会論文誌
Volume: 19-2 Pages: 173-179
130007838050
https://okana2ki.wordpress.com/
http://www.ii.is.kit.ac.jp/oka/
