Creation of Robot's Personality by Introducing a Dividual Model

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．

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．