パートナーロボットとの共感コミュニケーションに向けた感情分化の構成的アプローチ

本研究の目的はロボットに感情を実装することを通して，人の感情のメカニズムを明らかにすることである．これはロボットと人がコミュニケーションをとるためという意味でも，ロボットが人を理解するという意味でも重要である．まず，感情メカニズムの全体像を心理学や神経科学の文献を参考に感情モデルを作成した．この感情モデルは3層に分かれており，一層目では刺激を受け反射的な身体反応を行う生得的な層が存在している．そして，こうした反応を抑制強化する層が二層目として存在する．この1，2層目の出力として得られる身体反応，これを次元圧縮したものが情動である．この情動を受け，現在の状況を正しく判断するために原因推論，未来予測を行い，その情報を使って行動を出力する．この行動の価値による刺激のカテゴライズが認知に上ることによって，感情を認知しているというものである．この感情モデルを提案した上で，深層学習を用いてモデルの実装を行った．そして，行動の学習として用いたDeep Deterministic Policy GradientのPolicy Networkの中間層を可視化した．その結果，学習が進むごとにラッセル円環モデルに近いカテゴリごとに分化した空間が観察された．これは即ち人の感情構造に近い構造をエージェントが学習したことを意味する．加えて，身体反応が行動決定を効率的にするかのシミュレーションを行った．具体的には1,2層目の出力が3層目の報酬を上昇させるかを調査した．結果として，上昇させることがわかり，身体反応が行動決定に重要な役割を果たしていることがわかった．採用期間中筆頭著者で11件の研究発表を行っており，特許1件，メディア掲載3件，賞6件を受賞している．また国際会議のワークショップでオーガナイザを務めたり，招待講演も行った．現在も学術雑誌に論文を投稿中である．

本研究の目的はロボットに感情を実装することを通して，人の感情のメカニズムを明らかにすることである．これはロボットと人がコミュニケーションをとるためという意味でも，ロボットが人を理解するという意味でも重要である．まず，感情メカニズムの全体像を心理学や神経科学の文献を参考に感情モデルを作成した．この感情モデルは3層に分かれており，一層目では刺激を受け反射的な身体反応を行う生得的な層が存在している．そして，こうした反応を抑制強化する層が二層目として存在する．この1，2層目の出力として得られる身体反応，これを次元圧縮したものが情動である．この情動を受け，現在の状況を正しく判断するために原因推論，未来予測を行い，その情報を使って行動を出力する．この行動の価値による刺激のカテゴライズが認知に上ることによって，感情を認知しているというものである．この感情モデルを提案した上で，深層学習を用いてモデルの実装を行った．そして，行動の学習として用いたDeep Deterministic Policy GradientのPolicy Networkの中間層を可視化した．その結果，学習が進むごとにラッセル円環モデルに近いカテゴリごとに分化した空間が観察された．これは即ち人の感情構造に近い構造をエージェントが学習したことを意味する．加えて，身体反応が行動決定を効率的にするかのシミュレーションを行った．具体的には1,2層目の出力が3層目の報酬を上昇させるかを調査した．結果として，上昇させることがわかり，身体反応が行動決定に重要な役割を果たしていることがわかった．採用期間中筆頭著者で11件の研究発表を行っており，特許1件，メディア掲載3件，賞6件を受賞している．また国際会議のワークショップでオーガナイザを務めたり，招待講演も行った．現在も学術雑誌に論文を投稿中である．