2021 Fiscal Year Annual Research Report
チャンネル権と内発的動機を持つテレビ共視ロボットによる対話知能の実現
Publicly Offered Research
Project Area | Studies on intelligent systems for dialogue toward the human-machine symbiotic society |
Project/Area Number |
20H05564
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Research Institution | Kyoto Institute of Technology |
Principal Investigator |
岡 夏樹 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 教授 (20362585)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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Keywords | 選好形成 / 混合主導 / 好奇心駆動推薦 / 好奇心駆動対話 / メタ認知 |
Outline of Annual Research Achievements |
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。
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Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(9 results)