2020 Fiscal Year Annual Research Report
Building a Game Agent that can Entertain Users by being Persuaded
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18K19843
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
稲葉 通将 電気通信大学, 人工知能先端研究センター, 准教授 (10636202)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
狩野 芳伸 静岡大学, 情報学部, 准教授 (20506729)
大槻 恭士 山形大学, 大学院理工学研究科, 准教授 (00250952)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| Keywords | 人狼ゲーム / 対話システム / コミュニケーションゲーム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
人狼ゲーム（汝は人狼なりや）は会話のみから相手の意図を理解し，背景を推理し，協調し，時には説得を試みるといった，我々の持つ極めて高度な知的能力を駆使して行うゲームであり， 今後，人工知能が社会に浸透するうえで大きな障壁であるコミュニケーションの課題を多分に含んでいる．
本研究では，人狼ゲームの醍醐味の一つである「説得」に着目し，ユーザに上手に説得されることにより，ユーザを楽しませる人狼ゲームエージェントの実現を目指し，研究を実施している．
本研究で生まれる技術は，人工知能のより人間に近い社会性の獲得につながる．また，人が相手の立場に立って考え，コミュニケーションを行うための有効な方策や要素に関する新たな知見を生む．さらに，その知見は会話・異文化教育への応用も期待される．
本年度は，昨年度までに構築したユーザにに説得される対話システムのための対話モデルの性能向上に関する研究を行った．提案モデルは，ゲーム状況と対話の文脈に合った応答を応答候補集から選択することで説得対話を進める．本モデルは，応答選択タスクだけではなく，応答がゲームの状況と矛盾しているかどうかを判定するタスク，およびゲームの状況から実際の元の応答を復元するタスクという3つのタスクを同時に解くマルチタスク学習に基づくモデルである．評価実験の結果，主観評価と客観評価の両方で性能が向上することを確認した．
本研究成果は論文誌に投稿中である．
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