Creation of Robot's Personality by Introducing a Dividual Model

引入个体模型创造机器人个性

基本信息

批准号：
19K04314
负责人：
小林邦和
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Aichi Prefectural University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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，初年度より一貫して，この問題を解決するために，研究代表者が提案している分人モデルを用いて研究を進めている．なお分人とは，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概念である．他者とのインタラクションにおいて分人を用いることで，人間のような柔軟なインタラクションが実現できると考え，研究を進めている．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，ニューラルネットワークを用いて，モデル化したものである．しかしながら，従来モデルは，学習に膨大な時間を要し，かつ新しい記憶項目を追加学習することが難しいという問題を抱えていた．本研究では，この問題を解決するため，オンライン学習に適したガウス過程に着目し，それを用いて，分人モデルの再構築を行なった．その結果，学習の高速化や追加学習が達成できることを計算機シミュレーションにより検証した．また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，他者ごとに分人モデルを生成することと，同程度に信頼性の指標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，これまで人工的なデータセットを用いて分人モデルの検証を行なっていたが，自然な会話のデータセットに置き換え，実応用を目指した検証を行なっていく．同時に，実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している．

目前的服务机器人存在一个根本问题，即很难根据服务对象单独改变其响应，并且只能为所有人提供统一的服务。自这项研究的第一年以来，我们一直使用首席研究员提出的分体模型来解决这个问题。请注意，“共享人”是通过与他人反复交流而在自己内部为彼此形成的概念。我们进行研究的基础是，通过使用分裂的人类与他人互动，可以实现类似于人类的灵活互动。研究主管使用神经网络创建了世界上第一个这一概念的模型。然而，传统模型存在学习需要大量时间并且很难额外学习新的记忆项的问题。在本研究中，为了解决这个问题，我们专注于适合在线学习的高斯过程，并用它来重建分身模型。结果，我们通过计算机模拟验证了可以实现更快的学习和额外的学习。此外，为了实现类似于人类的灵活的人机交互，重要的是为每个人生成一个分体模型，并在分体模型中引入相同程度的可靠性指标。此外，未来我们一直在使用人工数据集测试多人模型，但我们将用自然对话的数据集替换它并进行验证，以实际应用为目标。与此同时，我们正在努力赋予真正的机器人个性。在这项研究中，我们证明机器人的个性不是固定的，而是可以像人类一样通过获得经验（学习）来改变（成长），并旨在实现灵活的人机交互。