Knowledge inference system for robot integrating commonsense in natural language with real-world observation

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人間の生活空間という実世界で補助タスクを行うロボットに対し、テキストで記述された知識を用いた知識推論を導入することで、様々な常識推論を可能にする知能ロボットシステムの構築を行う。この中で、実世界でロボットが観測した事物に応じて、知識推論基盤を柔軟に更新し、ロボット自身が経験から知識推論を新しくすることができる枠組みについて研究する。この実現のため設定した、「ロボットが動作する実世界での観測の接地・推論と知識基盤の更新」、「実世界でのコンテキストを反映した埋め込み表現の学習」、「実世界を埋め込み表現で表現した新しい推論基盤の構築」の研究項目のうち、本年度は「ロボットが動作する実世界での観測の接地・推論と知識基盤の更新」に取り組んだ。具体的には、Hello Robot Stretchを用いて、このロボットで可能な補助タスクにおける対話データ収集を行った。この対話データでは、ユーザの意図が曖昧に設定し、周囲の状況を利用して推論を利かせないと必要とされる補助行動を導けないような設定を行った。この対話データを単純な機械学習ベースの手法で分類したところその精度は22%程度であり、推論等を用いないと解くことが困難なデータセットが構築されたことが確認された。加えてデータ分析も行い、どのようなモダリティから得られるどのような事態がこうしたロボットの行動推定タスクに貢献するのか検討した。また、上記のデータ上で知識推論・常識推論を行い、実世界の観測から適切な行動を論理的に導くための枠組み構築を行った。