2022 Fiscal Year Research-status Report

Symbol Emergence by Robots Through User-Driven Dialogues

Research Project

Project/Area Number	18K11359
Research Institution	Okayama Prefectural University
Principal Investigator	岩橋直人岡山県立大学, 情報工学部, 教授 (90394999)
Project Period (FY)	2018-04-01 – 2024-03-31
Keywords	発話タイミング / 語用論的発話 / 深層学習
Outline of Annual Research Achievements	本研究は、ユーザに負荷をかけずに自然なロボットとのインタラクションを通じた記号創発学習を実現することを目的としている。具体的には、ユーザ主導型の対話を通じたロボットによる記号創発学習を実現することを目指している。2022年度の成果は以下の二つである。 1. マルチモーダル協力調整対話の収集: 協力行動の中での調整発話のタイミングを分析するために、協力行動インタラクティブシミュレータRoCoCoを利用し、2人の被験者がRoCoCoの仮想空間で対話をしながら身体的協力を実行した場合のマルチモーダル対話データを収集した。本データを用いて、複数均衡軌道分析と対話タイミング分析を実施する予定である。 2. 語用論的発話生成理解のための深層学習手法の開発: ユーザ主導型対話を通した記号創発学習の効率化のために、新しい深層学習手法を開発し、基本動作を確認した。以上の成果により、自然なロボットとのインタラクションを通じた記号創発学習の実現に向けた新たな一歩を踏み出した。今後は、収集した対話データと開発した深層学習手法を活用して、さらなる研究を進める予定である。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 当初の計画では、記号創発学習と雑談対話を統合するアプローチにより研究を進める予定であったが、より優れた成果が期待できる協力モデルアプローチの開発に成功したため、2021年度から協力モデルアプローチで研究を進めている。研究期間は伸びたが、新アプローチにより計画以上の成果が期待できるようになった。
Strategy for Future Research Activity	2023年度（最終年度）は、これまでの研究成果を活用して、協力調整発話タイミングのモデル化と語用論的発話生成理解の深層学習手法を構築して、ユーザ主導型の自然で効率的な記号創発学習を実現する予定である。