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．

当前，服务机器人存在一个基本问题，即根据提供服务的人的不同，很难更改单个响应，并且只能为所有人提供统一的服务。在这项研究中，我们一直在使用首席研究者提出的稀疏模型进行研究，以便自第一年以来解决此问题。此外，禁令是通过与他人反复的沟通来形成的概念。我们正在进行研究，正如我们认为，通过在与他人的互动中使用多样性，我们可以实现灵活的人类互动。捆绑模型是研究人员使用神经网络的捆绑概念的世界第一个模型。但是，常规模型存在着深入学习和难以学习新记忆项目的问题。在这项研究中，为了解决这个问题，我们专注于适合在线学习的高斯流程，并使用它们来重建被禁止的模型。结果，我们使用计算机模拟进行了验证，这些模拟可以加快学习和其他学习。还揭示了为了实现像人类一样灵活的人类机器人相互作用，重要的是要为彼此生成分隔模型并以相同程度的程度引入分隔符号。此外，将来我们一直在使用人工数据集验证被禁止的模型，但会用自然对话的数据集替换它，并进行针对实际应用的验证。同时，他们将尝试给予真正的机器人个性。在这项研究中，我们表明机器人的个性不是固定的，并且可以通过像人类这样的人来累积经验（学习）来改变（增长），并旨在实现灵活的人类机器人相互作用。