2019 Fiscal Year Research-status Report
Creation of Robot's Personality by Introducing a Dividual Model
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19K04314
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| Research Institution | Aichi Prefectural University |
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Principal Investigator |
小林 邦和 愛知県立大学, 情報科学部, 教授 (40263793)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 拓央 愛知県立大学, 情報科学部, 准教授 (80709303)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 分人 / 個性 / ソフトコンピューティング / ヒューマン－ロボットインタラクション / コミュニケーション / ロボット / 知能化 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
現状のサービスロボットは，サービスを提供する人間に応じて，個別に対応を変えることが難しく，すべての人間に対して，画一的なサービスしか提供できないという本質的な問題を抱えている．本研究では，この問題を解決するために，研究代表者が既に提案している分人モデルを用いる．分人とは，芥川賞作家の平野啓一郎が提唱している，他者との反復的なコミュニケーションを通して，他者ごとに自己の内部に形成されるものである．分人モデルは，この分人という概念を世界で初めて研究代表者が，ソフトコンピューティングの手法を用いて，モデル化したものである．しかしながら，本モデルは，ニューラルネットワークを基盤モデルとしているため，学習に膨大な時間を要し，オンライン学習が難しいという問題を抱えていた．本研究では，この問題点を解決するため，オンライン学習に適したガウス過程モデルに着目し，それを用いて，分人モデルの再構築を行った．同時に，海外の共同研究者であるシンガポール国立大学工学部医用生体工学科のNitish Thakor教授が主宰する研究室を訪問し，Andrei Dragomir研究員と人間とロボットの信頼性について議論を行った．その結果，人間のような柔軟なヒューマン‐ロボットインタラクションを実現するためには，信頼性の尺度を分人モデルへ導入することが重要であることが明らかとなった．さらに今後は，ロボットに個性を持たせることに挑戦する．本研究では，ロボットの個性は固定されたものではなく，人間のようにロボット自身が経験(学習)を積むことにより，変化(成長)できることを示し，柔軟なヒューマン‐ロボットインタラクションの実現を目指す．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
従来の分人モデルが抱えていたオンライン学習が難しいという問題をガウス過程モデルを用いることで解決できた．また，研究計画で挙げていた海外の研究協力者(シンガポール国立大学工学部医用生体工学科のNitish Thakor教授とAndrei Dragomir研究員)との共同研究(研究打合せ)が実施できた．
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| Strategy for Future Research Activity |
分人の概念は，(1)個人向け分人，(2)集団向け分人，(3)一般向け分人の3種類が存在する．現在の分人モデルは，個人向け分人にのみ対応している．従って，多様なヒューマン‐ロボットインタラクションを実現するためには，他の一般向け分人や集団向け分人も扱えるように拡張を行わなければならない．そのため，現在の分人モデルの基盤となっているガウス過程モデルをモジュール構造に変更する．同時に，複数のモジュールの出力が重み付けされ，その重み付け(混合比)を調整することで，一般向け分人や集団向け分人へ対応できるように拡張を行う．つまり，すべての重みが非ゼロの値を取る場合は一般向け分人，一部の重みが非ゼロかつその他がゼロの値を取る場合は集団向け分人，一つの重みが非ゼロかつその他がゼロの値を取る場合は個人向け分人というように設計を行う．次に，拡張型分人モデルをヒューマン－ロボットインタラクションシステムへ導入することで，個性を持つロボットが実現できることを検証する．その結果，例え同じ状況であったとしても，ロボットに備わった個性により，対面する人間に応じて，臨機応変に異なる対応が可能となることを明らかにする．
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| Causes of Carryover |
年度末に予定していた研究成果の発表が，新型コロナウイルス感染症拡大の影響を受け，すべて中止となったことが主な理由である．それらの成果は，次年度に発表を行う計画である．
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