Affective Communication Between Human and Agent Via Creative Infererence Model

本研究は人間とAIの創造的なインタラクションを実現するためのエージェント行動のモデルとして，論理的推論に対して情動レベルでの創造性を付与して拡張されたベイズ推論を応用したモデルを提案し，それによるインタラクションの効果について検証することである．初年度は，拡張されたベイズ推論の応用モデルを設計し，エージェントに実装してその効果を確認することを目標に研究を行った．まず最初に，拡張されたベイズ推論を搭載するエージェントのモデルケースとして，ジャンケンゲームの開発を行った．このゲームのエージェント（ジャンケンエージェント）は次のように設計した：相手の出す手の確率分布（グー，チョキ，パーそれぞれを出す確率）を仮説として，ベイズモデルを構成し，相手の出した手を観測値として，各仮説の信頼度を更新する．各回において，エージェントは信頼度に基づいて選択した仮説の確率分布に基づいて生成した手を相手の手として，その手に勝利する手を選択する．拡張されたベイズ推論は，それに加えて，ある長さの手の記憶を元に新しい仮説を生成し，既存の仮説と入れ替える．実験では，ジャンケンエージェントのもたらす効果を確認するために，ランダムに手を出すエージェント，純粋ベイズ推論に基づくエージェント，そして人間同士のジャンケンを比較した．結果として，拡張されたベイズ推論に基づくエージェントのケースは，人間同士のジャンケンに似たレヴィウォークを示し，それ以外のエージェントではそのような特徴は見られなかった．また，ジャンケンゲームとは異なる例として，チキンレースゲームをカードを用いて行う，カードチキンレースゲームを考案し，同じく拡張されたベイズ推論を適用したところ，上記と同様のレヴィウォーク的特徴を確認することができた．異なる２種類のゲームにおいて同様の性質が見られたことは，大きな成果であり，複数の会議にて発表した．

本研究は人間とAIの創造的なインタラクションを実現するためのエージェント行動のモデルとして，論理的推論に対して情動レベルでの創造性を付与して拡張されたベイズ推論を応用したモデルを提案し，それによるインタラクションの効果について検証することである．初年度は，拡張されたベイズ推論の応用モデルを設計し，エージェントに実装してその効果を確認することを目標に研究を行った．まず最初に，拡張されたベイズ推論を搭載するエージェントのモデルケースとして，ジャンケンゲームの開発を行った．このゲームのエージェント（ジャンケンエージェント）は次のように設計した：相手の出す手の確率分布（グー，チョキ，パーそれぞれを出す確率）を仮説として，ベイズモデルを構成し，相手の出した手を観測値として，各仮説の信頼度を更新する．各回において，エージェントは信頼度に基づいて選択した仮説の確率分布に基づいて生成した手を相手の手として，その手に勝利する手を選択する．拡張されたベイズ推論は，それに加えて，ある長さの手の記憶を元に新しい仮説を生成し，既存の仮説と入れ替える．実験では，ジャンケンエージェントのもたらす効果を確認するために，ランダムに手を出すエージェント，純粋ベイズ推論に基づくエージェント，そして人間同士のジャンケンを比較した．結果として，拡張されたベイズ推論に基づくエージェントのケースは，人間同士のジャンケンに似たレヴィウォークを示し，それ以外のエージェントではそのような特徴は見られなかった．また，ジャンケンゲームとは異なる例として，チキンレースゲームをカードを用いて行う，カードチキンレースゲームを考案し，同じく拡張されたベイズ推論を適用したところ，上記と同様のレヴィウォーク的特徴を確認することができた．異なる２種類のゲームにおいて同様の性質が見られたことは，大きな成果であり，複数の会議にて発表した．