2016 Fiscal Year Annual Research Report
対ロボット認知に基づくインタラクションの「間」の実践的意味づけモデル
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16H02884
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
今井 倫太 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (60348828)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小野 哲雄 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (40343389)
中臺 一博 東京工業大学, 工学院, 特任教授 (70436715)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 知能ロボティクス / 知能機械 / 認知科学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成28年度は、人とコミュニケーションロボットがコミュニケーションするときに取る「間」について、人間がロボットに対して取る「間」と、ロボットが人間に対して取る「間」のタイプの調査を行った。社会学の知見の分類に従って「間」を、意味論的な「間」、言語・文法的な「間」、相互作用的 な「間」、機械的な「間」の4つに分類し研究を行なった。 分類の結果、人はロボットに対しても相手を意識した相互作用的な「間」 を取る場合があった。ロボットの「間」については、「間」を置く際に顔をそむけるという動作を付け加えるだけで人から機械的な遅延だとみなされる割合が低くなった。以上の実験結果より、「間」は人とロボットの会話において、機械相手というよりもむしろ人相手に近い形式で「間」を用いることが明らかになった。特に、会話相手を意識したための相互作用的な「間」といった社会的な意味で「間」を利用することがあることがわかった。また、本年度は、上記の知見を得るためにコミュニケーションロボットペッパーを用いて、周囲にカメラを配置、人の動きをキャプチャできるシステムを構築し、実験システムを準備した。ロボットが沈黙する動作を生成するコンテンツを用意し、構築したシステムを用いて人とロボットのコミュニケーション実験を行なった。それぞれの「間」に対する解釈は、意味論的な「間」、言語・文法的な「間」、相互作用的 な「間」、機械的な「間」のどれに当てはまるかを実験参加者に質問紙に回答してもらう形式で取得している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
インタラクションの「間」を研究するにあたり、会話における発話やジェスチャの計測・可視化システムを構築し、人がロボットに対して与える「間」の解釈に関する実験を行なった点については順調に進めることができた。特に、実験では、人とロボットのコミュニケーションで実際に起こりうるインタラクションの「間」のデータを取得し、「間」の動的な意味づけモデル・「間」の認識方法・「間」の 生成方法を実現する上で必要となる基礎検討を行い、人も、ロボットに対して、人相手と同様の「間」の解釈を与えることが明らかになっている。
一方で、「間」の計測実験のためのロボットペッパーを導入するにあたり、当初の予測に反し、商談の結果双方の規定が折り合えずリース契約を行う必要が生じた。リースのためロボットのハードウェア自体の改造が制限されており、ペッパー側の計測システムの構築に代わり、「間」を計測するシステムの開発およびその連携という予定外の準備に合計8ヶ月を要することとなった。そのため、基礎データの計測実験に遅れが生じた。
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| Strategy for Future Research Activity |
「間」の動的な意味づけモデルの研究を前年度に引き続き行う。インタラクションの流れにおいて取るべき行動を取ら無い場合であるInactionの意味づけに関して前年度と同様の実験手順で実験を行い、モデル化を行う。人からの働きかけに対して、ロボットがInactionを示した際の人側の意味づけデータを取得する実験を行う。前年度で扱う単純な時間タイミングの「間」とInactionの大きな違いは、理想的な時間タイミングだけでなく、相手からの反応の内容も考慮に入れる点である。Inactionは、インタラクションの中で期待する反応を相手が取ら無いことによって生じる「間」であり、インタラクションの「間」としてInactionを扱うことで暗に表される情報をより詳細に捉えられると期待できる。特に、発話者の質問に対する返答のタイプを元に意味カテゴリを用意し、意味カテゴリを推定する仕組みを考案する。
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