| 研究領域 | 人間機械共生社会を目指した対話知能システム学 |
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| 研究課題/領域番号 |
20H05564
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 京都工芸繊維大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
9,360千円 (直接経費: 7,200千円、間接経費: 2,160千円)
2021年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2020年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | 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 / 内発的動機 / エピソード記憶 / 深層学習 / 社会的受容 / 予測学習 / 教師付き学習 / 強化学習 / 社会的受容性 / 対話システム / 自己モデル / 他者モデル / 説明責任 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、「チャンネル権を持ちテレビを共視する」という関係性をロボットに与え、本当の意味で話し相手になり使い続けられる対話ロボットを実現するために、以下の技術開発を行い、一般家庭での実証実験により、開発した技術の総合評価を行う。
A) 内発的動機（好奇心など）に基づく行動・発話生成
B) 発話に一貫性を持たせるエピソード記憶の構成と利用
C) 意図や欲求を推定し合い、それに基づく深い対話を行うための自己／他者モデルの構築
D) 説明責任を果たす機能の実装
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| 研究実績の概要 |
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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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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