JP6309673B1

JP6309673B1 - デバイスと操作者との間に恋愛感情を形成する恋愛感情形成装置、恋愛感情形成方法、及びプログラム

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Publication number: JP6309673B1
Application number: JP2017113944A
Authority: JP
Inventors: 六月林
Original assignee: 六月林
Priority date: 2017-06-09
Filing date: 2017-06-09
Publication date: 2018-04-11
Anticipated expiration: 2037-06-09
Also published as: JP2018206273A

Abstract

【課題】デバイス上に操作者に対する恋愛感情を持たせ、操作者にもデバイスに対する恋愛感情を持ってもらうよう促し、両者間に恋愛関係のような強い信頼関係を築く恋愛感情形成装置、恋愛感情形成方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】デバイスの操作者に対する愛情を形成する愛情形成装置であって、入力信号に対して所定の認識処理を行う言動処理部２ｂと、デバイスの前記操作者に対する愛情を生成するデバイス愛情生成部２ｃと、操作者の前記デバイスに対する愛情を投影する操作者愛情投影部２ｄと、操作者の前記デバイスに対する愛情度合を判定する操作者愛情度合判定部２ｅと、操作者愛情度合判定部２ｅの判定に基づき所定の出力制御を行う出力制御部２ｆと、各種情報を記憶する記憶部８と、を備え、各部２ｃ，２ｄ，２ｅの少なくとも一部は人工知能回路により構成されている。【選択図】図２

Description

本発明は、人工知能（AI；artificial intelligence）技術を用いた装置等に係り、特にデバイスと操作者との間のコミュニケーションにおいて、デバイスと操作者の間に、恋愛関係という従来よりも強い信頼関係を結ぶことで、デバイスが操作者に心地よく操作者に合ったサービスや情報を提供するための恋愛感情形成装置、恋愛感情形成方法、及びプログラムに関する。

従来、デバイスが操作者に対して愛情を持つ方法として、操作者の外見から得られる情報を利用する方法がある。この方法では、例えば、カメラやマイクなどから得られる操作者の言動を入力とし、表情や音声の良し悪しをＡＩ回路にて分析し、一般に良いとされる言動を繰り返す者を登録する。そして、デバイスが登録された者に対して好意的な行動をとるようにすることを操作者への愛情と定義している。

しかしながら、表情や音声といった表面的な情報の分析では、人間の性質を理解することは困難であり、操作者の期待する反応を得られることは少ない。その結果、操作者からの愛情は希薄となり、恋愛関係のような強い信頼関係には至らない。

一方、操作者の趣味嗜好を分析し、それに従ったサービスを提供することで、操作者に対して愛情表現とする方法がある。この方法では、例えば、操作者のプロフィール、ライフログや文章などから得られる情報を入力とし、その内容を心理学のパーソナリティ理論などを利用したＡＩ回路にて分析し、操作者の性格を判断する。そして、その性格に対してデバイスが好意的な行動をとるようにすることを操作者への愛情と定義する。

しかしながら、デバイスは、操作者の愛情の有無まで判断できないため、一方的に操作者が好むと想定されるサービスを提供し、不快にさせたりすることがある。また、操作者とデバイスとの関係が主従関係のようになり、恋愛関係のような強い信頼関係では許されるミス（作為的なミスなど）を許容できなくなる。その結果、システム自体の信頼性を失ってしまい、強い信頼関係の構築には至らない。

一般的に、ＡＩ技術を利用して、その回路の信頼性を上げるためには、ニューラルネットワークの隠れ層に対して学習が必要とされる。ニューラルネットワークにおける学習には、教師あり学習と教師なし学習がある。このうち、教師あり学習では、入力信号と模範出力となる教師信号を同時にニューラルネットワークに投入する必要がある。

しかしながら、コミュニケーションを可能とするＡＩ技術においては、自然な会話中から入力信号と教師信号を同時に得ることはできない。そのため、事後の学習を行うしかない。より具体的には、最初にニューラルネットワークに入力信号のみを渡し、出力信号を得て、別途用意した教師信号と比較し、出力信号が誤っている場合に、教師信号をもとに学習する方法などがある。

ここで、例えば、特許文献１では、上述したデバイスとして、ロボットを例示したものであって、映像に対して投稿されたコメントを取得し、このコメントからロボットに発話させる発話文を生成し、このコメントからロボットの感情状態を決定し、ロボットに発話させる発話文の対話状態とロボットの感情状態とロボットに実行させるアクションとを関連付けて記憶し、アクションを決定するロボット制御装置が開示されている。

特許第６１２２７９２号公報

しかしながら、特許文献１に開示されたものは、前述したデバイスが操作者に対して愛情を持つ方法として、操作者の外見から得られる情報を利用する方法に相当するものであり、デバイス上に操作者に対する恋愛感情を持たせ、操作者にもデバイスに対する恋愛感情を持ってもらうように促すものでない。換言すれば、形式的な関連付けに基づくアクションの決定であり、恋愛感情は反映されていない。

本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、デバイス上に操作者に対する恋愛感情を持たせ、操作者にもデバイスに対する恋愛感情を持ってもらうよう促し、両者間に恋愛関係のような強い信頼関係を築くことにある。

上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る愛情形成装置は、デバイスの操作者に対する愛情を形成する装置であって、入力信号に対して所定の認識処理を行う言動処理部と、ＡＩ回路を具備し、前記操作者のライフログやプロフィールや今までの言動に基づき操作者の性格に関する性格情報を生成し、そしてその性格情報と操作者の今までの言動とに基づいて操作者が好む言動を生成するデバイス愛情生成部と、ＡＩ回路を具備し、前記デバイス愛情生成部が生成する前記性格情報と前記操作者が好む言動とに基づいてデバイスに対する言動を生成し、そしてそのデバイスに対する言動と所定の教師信号との差分に基づき前記ＡＩ回路に学習指示を与える操作者愛情投影部と、ＡＩ回路を具備し、前記デバイス愛情生成部が生成する前記性格情報と操作者による今までの言動とに基づいて、操作者のデバイスに対する愛情の度合いを判定し、そしてその愛情の度合いに応じ、装置内のすべての記憶情報をリセットしたり、あるいはＡＩ回路が用いるデータセットを入れ替える操作者愛情度合判定部と、前記操作者愛情度合判定部の判定に基づき所定の出力制御を行う出力制御部と、各種情報を記憶する記憶部とから構成される。

本初美の他の態様に係る愛情形成方法は、ＡＩ回路を用いてデバイスの操作者に対する愛情を形成する方法であって、言動処理部が、入力信号に対して所定の認識処理を行うステップと、ＡＩ回路を具備するデバイス愛情生成部が、前記操作者のライフログやプロフィールや今までの言動に基づき操作者の性格に関する性格情報を生成し、そしてその性格情報と操作者の今までの言動とに基づいて操作者が好む言動を生成するステップと、ＡＩ回路を具備する操作者愛情投影部が、前記デバイス愛情生成部が生成する前記性格情報と前記操作者が好む言動とに基づいてデバイスに対する言動を生成し、そしてそのデバイスに対する言動と所定の教師信号との差分に基づき前記ＡＩ回路に学習指示を与えるステップと、ＡＩ回路を具備する操作者愛情度合判定部が、前記デバイス愛情生成部が生成する前記性格情報と操作者による今までの言動とに基づいて、操作者のデバイスに対する愛情の度合いを判定し、そしてその愛情の度合いに応じ、装置内のすべての記憶情報をリセットしたり、あるいはＡＩ回路が用いるデータセットを入れ替えるステップと、出力制御部が、前記操作者愛情度合判定部の判定に基づき所定の出力制御を行うステップとを有する。

さらに、本発明の他の態様に係るプログラムは、デバイスの操作者に対する愛情を形成する装置で実行されるプログラムであって、上記装置が、入力信号に対して所定の認識処理を行う言動処理部、ＡＩ回路を具備し、前記操作者のライフログやプロフィールや今までの言動に基づき操作者の性格に関する性格情報を生成し、そしてその性格情報と操作者の今までの言動とに基づいて操作者が好む言動を生成するデバイス愛情生成部、ＡＩ回路を具備し、前記デバイス愛情生成部が生成する前記性格情報と前記操作者が好む言動とに基づいてデバイスに対する言動を生成し、そしてそのデバイスに対する言動と所定の教師信号との差分に基づき前記ＡＩ回路に学習指示を与える操作者愛情投影部、ＡＩ回路を具備し、前記デバイス愛情生成部が生成する前記性格情報と操作者による今までの言動とに基づいて、操作者のデバイスに対する愛情の度合いを判定し、そしてその愛情の度合いに応じ、装置内のすべての記憶情報をリセットしたり、あるいはＡＩ回路が用いるデータセットを入れ替える操作者愛情度合判定部、前記操作者愛情度合判定部の判定に基づき所定の出力制御を行う出力制御部して機能する。

本発明によれば、デバイス上に操作者に対する恋愛感情を持たせ、操作者にもデバイスに対する恋愛感情を持ってもらうよう促し、両者間に恋愛関係のような強い信頼関係を築く恋愛感情形成装置、恋愛感情形成方法、及びプログラムを提供することができる。

本発明の一実施形態に係る恋愛感情形成装置の構成図である。同装置による恋愛感情形成方法の処理手順を示すフローチャートである。デバイス愛情生成部の詳細な構成図である。操作者愛情投影部の詳細な構成図である。操作者愛情度合判定部の詳細な構成図である。

以下、図面を参照しつつ本発明の一実施形態について説明する。

本発明の一実施形態に係る恋愛感情形成装置、方法、及びプログラムは、以下のような特徴を有している。すなわち、第１に、恋愛関係を築くために、デバイスに操作者を魅了するような性格を持たせ、操作者に対して愛情表現を行う。第２に、操作者は、デバイスの性格が必ずしも気に入るとは限らない。そのため、操作者の心の動きをデバイスで観察する目的で操作者の愛情をデバイス上に投影させる。そして、第３に、操作者の投影した愛情と、デバイスが操作者から受けたい愛情を比較することで、どのくらい操作者が、デバイスに愛情を持っているか判断し、その結果をもとにデバイスの行動を決める。尚、以下の説明では、デバイスのオーナーとなる操作者は一人であるものとする。

図１には、本発明の一実施形態に係る恋愛感情形成装置の構成を示し説明する。

同図に示されるように、恋愛感情形成装置１は、全体の制御を司るＣＰＵ等の制御部２を備えており、この制御部２は、通信部３、操作部４、表示部５、入力部６、音声出力部７、及び記憶部８と接続されている。通信部３は、不図示のクラウド上のサーバ装置等と通信するための通信インタフェースである。操作部４は、マウスやキーボード等の操作デバイスである。表示部５は、液晶ディスプレイ等の表示デバイスである。

入力部６は、例えば各種センサ等からの信号の入力を受け付ける入力インタフェースである。音声出力部７は、例えばスピーカ等のデバイスである。記憶部８は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリやハードディスクドライブ等からなり、制御部２で実行されるプログラム９を記憶している。

このような構成において、制御部２は、記憶部８のプログラム９を実行することで、主制御部２ａ、言動処理部２ｂ、デバイス愛情生成部２ｃ、操作者愛情投影部２ｄ、操作者愛情度合判定部２ｅ、及び出力制御部２ｆとして機能する。

主制御部２ａは、統括的な制御を司る。言動処理部２ｂは、例えば、入力信号が音声信号であれば、音声認識によるテキスト化を行い、入力信号がセンサ信号である場合には状態認識を行い、該状態をテキスト化し、入力信号が画像信号である場合には画像認識を行い、被写体を認識しテキスト化する。但し、これには限定されない。デバイス愛情生成部２ｃは、詳細は後述するが、デバイスの操作者に対する愛情を生成する。操作者愛情投影部２ｄは、詳細は後述するが、操作者のデバイスに対する愛情を投影する。操作者愛情度合判定部２ｅは、詳細は後述するが、操作者の愛情度合を判定する。そして、出力制御部２ｆは、表示部５や音声出力部７等を介した出力を制御する。

以下、図２のフローチャートを参照して、本実施形態に係る恋愛観形成装置による恋愛感情形成方法の処理手順を詳細に説明する。

処理を開始すると、先ず言動処理部２ｂが言動処理を行う（Ｓ１）。前述したように、言動処理部２ｂは、例えば、入力信号が音声信号であれば、音声認識によるテキスト化を行い、入力信号がセンサ信号である場合には状態認識を行い、該状態をテキスト化し、入力信号が画像信号である場合には画像認識を行い、被写体を認識しテキスト化する。

次にデバイス愛情生成部２ｃが、デバイスの操作者に対する愛情を生成する（Ｓ２）。詳細は後述するが、操作者の背景を把握し、操作者の性格を把握し、デバイスの性格を決定し、理想的な愛情を生成する。次いで、操作者愛情投影部２ｄが、操作者のデバイスに対する愛情を投影する（Ｓ３）。詳細は後述するが、操作者の愛情を生成し、操作者の愛情を投影する。そして、操作者愛情度合判定部２ｅが、操作者のデバイスに対する愛情度合を判定する（Ｓ４）。詳細は後述するが、理想的な操作者の愛情を生成し、現実的な操作者の愛情を生成し、操作者の愛情度合を判定し、愛情の変化を分析する。

こうして、分析結果を言動処理部２ｂが言動処理し（Ｓ５）、出力制御部２ｆが表示部５や音声出力部７による出力を制御し（Ｓ６）、処理を終了する。

図３には、デバイス愛情生成部２ｃの詳細な構成を示し説明する。

同図に示されるように、デバイス愛情生成部２ｃは、操作者背景把握部１１、操作者性格把握部１２、デバイス性格決定部１３、及び理想的な愛情生成部１４からなる。これらは、いずれもニューラルネットワークに係るＡＩ回路で構成されており、それぞれ、入力層、隠れ層、及び出力層を有している。

このような構成において、先ずＡＩ回路の挙動を安定させるため、各ニューラルネットワークの隠れ層に各種パーソナリティ論理用のデータセットを準備しておく。また、事前に、操作者のプロフィールの分析やパーソナリティ理論にもとづく性格分析を行い、システム内で共有する各種情報の初期値としておく。

デバイス愛情生成部２ｃは、デバイスが、より人間に近づけるように、デバイス上に操作者に対して恋愛感情を持つユニットとして機能するものである。

操作者背景把握部１１は、記憶部８に記憶された操作者のプロフィールやライフログ等を入力信号とし、パーソナリティ理論（過去の経験から見る性格分析）を用いたＡＩ回路から操作者の年齢、性別、生活習慣や嗜好などの背景情報を得る。ここで、前回記憶しておいた背景情報と今回の背景情報を比較し、一定値以上の違いがあれば、今回の背景情報をもとに、背景情報を微調整し、記憶部８に保存する。

操作者性格把握部１２は、操作者の今までの言動等を入力信号、記憶部８に記憶された操作者の背景情報を隠れ層の重みとし、パーソナリティ理論（言動から見る性格分析）を用いたＡＩ回路から操作者の協調性、社会性、価値観や欲求などの性格情報を得る。ここで、前回記憶しておいた性格情報と今回の性格情報を比較し、一定値以上の違いがあるときは、今回の性格情報をもとに、性格情報を微調整し、記憶部８に保存する。

デバイス性格決定部１３は、操作者性格把握部１２において、記憶部８に記憶されている操作者の性格情報を調整した場合は、操作者の性格情報を入力信号とし、パーソナリティ理論（相性が良い性格分析）を用いたＡＩ回路から得た操作者の好む性格情報を記憶部８に保存する。

そして、理想的な愛情生成部１４は、操作者の言動等を入力信号、記憶部８に記憶された操作者の好む性格情報を隠れ層の重みとし、パーソナリティ理論（恋愛初期の心理行動分析）を用いたＡＩ回路から操作者の好む言動を出力信号として出力する。

図４には、操作者愛情投影部２ｄの詳細な構成を示し説明する。

同図に示されるように、操作者愛情投影部２ｄは、操作者愛情生成部２１と差分判定部２２とを有する。操作者愛情投影部２ｄは、デバイス上で、操作者のデバイスに対する愛情を確認するため、操作者の愛情を投影させるユニットとして機能するものである。操作者愛情生成部２１は、ニューラルネットワークに係るＡＩ回路で構成され、入力層、隠れ層、及び出力層を有している。

このような構成において、操作者愛情生成部２１は、愛情生成部２ｃの理想的な愛情生成部１４から出力した操作者の好む言動を入力信号とし、操作者性格把握部１２で記憶部８に保存した操作者の性格情報を隠れ層の重みとし、パーソナリティ理論（学習を重ね構築したデータセット）を用いたＡＩ回路からデバイスに対する言動を出力する。

そして、差分判定部２２は、理想的な愛情生成部１４から出力した操作者の好む言動を受けた操作者が実際に対応した言動を教師信号とし、操作者愛情生成部２１で出力した言動と比較し、その差が一定内であれば合格とする。不合格の場合は、教師信号を基に、操作者愛情生成部２１に学習を指示する。

図５には、操作者愛情度合判定部２ｅの詳細な構成を示し説明する。

同図に示されるように、この操作者愛情度合判定部２ｅは、理想的操作者愛情生成部３１、現実的操作者愛情生成部３２、度合判定部３３、及び判定ログ分析部３４で構成されている。理想的操作者愛情生成部３１、現実的操作者愛情生成部３２は、ニューラルネットワークに係るＡＩ回路で構成され、入力層、隠れ層、及び出力層を有している。

操作者愛情度合判定部２ｅは、操作者が、どのくらいデバイスに愛情を持っているか判断するためのユニットとして機能するものである。このユニットは、即時性はなく、例えば１日１回のように定期的に起動できる。

理想的操作者愛情生成部３１（理想的な愛情生成部１４のレプリカ）は、デバイス愛情生成部２ｃの操作者性格把握部１２で記憶部８に保存した操作者の性格情報と、過去の入力信号ログなどから重複しないランダムな一定数の入力信号を受け、ＡＩ回路による解析を行い、それぞれの出力信号を得る。

現実的操作者愛情生成部３２（操作者愛情生成部２１ののレプリカ）は、デバイス愛情生成部２ｃの操作者性格把握部１２で記憶部８に保存した操作者の性格情報と、過去の入力信号ログなどから重複しないランダムな一定数の入力信号を受け、ＡＩ回路による解析を行い、それぞれの出力信号を得る。

度合判定部３３は、理想的操作者愛情生成部３１と現実的操作者愛情生成部３２の出力の値を比較し、相関係数を算出し、判定ログとして記憶部８に保存する。

判定ログ分析部３４は、理想的操作者愛情生成部３１の出力結果をX、平均値をX’、現実的操作者愛情生成部３２の出力結果をY、平均値をY’、として、標本共分散をs_xy、標本標準偏差をs_x、s_yとおく。このとき、相関係数rを次の式で求める。
r が１に近ければ、理想と現実とに相関があると判断でき、操作者の愛情度合が高いと判断することができる。

判定ログ分析部３４により判定ログを分析して、一定期間がたっても、相関係数の改善がみされない場合には、操作者の性格判定が根本的に誤っている可能性があるため、すべての記憶情報のリセットを行い、新たな関係を構築するように操作者に推奨するなどの特別な信号を出力する。

一方、一定期間、相関係数が高ければ恋愛関係が成熟したと判断し、理想的操作者愛情生成部３１で利用していたデータセットを「恋愛初期の心理行動」（相手に気に入ってもらおうとする言動が多め）から「恋愛中期の心理行動」、「恋愛後期の心理行動」（相手に気に入ってもらおうとする言動が控えめな）へ入れ替えていく。この入れ替えは、デバイス愛情生成部２ｃにも反映させる。

以上説明したように、本発明の実施形態によれば、デバイス上に操作者に対する恋愛感情を持たせ、操作者にもデバイスに対する恋愛感情を持ってもらうよう促し、両者間に恋愛関係のような強い信頼関係を築くことができる。

以上のほか、操作者の愛情をデバイス上に複製しているため、デバイス内でシミュレーションをした上で、その度合にあったサービスを提供することが可能である。これにより無駄なサービスの押し付けを防止できる。

さらに、操作者の愛情度合を可視化することで、操作者はデバイスとどのくらい信頼関係を築けているか知ることが可能となり、その上昇に向けたモチベーションとすることができる。また、愛情度合が低いときに、ＡＩの回答が期待するものでなかった場合、当然仕方ないという心情が働き、逆に愛情度合が高いときに、ＡＩの回答が期待するものでなかった場合も、深い愛情をもって許容されるため、結果とてしてシステムに対する信頼性が下がるのを抑止できる。

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されることなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々の改良・変更が可能であることは勿論である。

例えば、操作者からデバイスへ愛情が注がれるまで時間を掛けるのは、信頼関係を築く上で重要な過程ではあるが、以下の工夫することで時間の短縮を図れる。すなわち、第１に、デバイスにも操作者に似せた仮想のプロフィールを付与し、可視化しておくことで操作者が共感しやくする。第２に、デバイスの言動を表示するモニタ上の容姿やデバイス自体の容姿、音声は、操作者の好みに合わせて設定できるようにする。

１…、愛情形成装置、２…制御部、２ａ…主制御部、２ｂ…言動処理部、２ｃ…デバイス愛情生成部、２ｄ…操作者愛情投影部、２ｅ…操作者愛情度合判定部、２ｆ…出力制御部、３…通信部、４…操作部、５…表示部、６…入力部、７…音声出力部、８…記憶部。

Claims

デバイスの操作者に対する愛情を形成する装置であって、
入力信号に対して所定の認識処理を行う言動処理部と、
ＡＩ回路を具備し、前記操作者のライフログやプロフィールや今までの言動に基づき操作者の性格に関する性格情報を生成し、そしてその性格情報と操作者の今までの言動とに基づいて操作者が好む言動を生成するデバイス愛情生成部と、
ＡＩ回路を具備し、前記デバイス愛情生成部が生成する前記性格情報と前記操作者が好む言動とに基づいてデバイスに対する言動を生成し、そしてそのデバイスに対する言動と所定の教師信号との差分に基づき前記ＡＩ回路に学習指示を与える操作者愛情投影部と、
ＡＩ回路を具備し、前記デバイス愛情生成部が生成する前記性格情報と操作者による今までの言動とに基づいて、操作者のデバイスに対する愛情の度合いを判定し、そしてその愛情の度合いに応じ、装置内のすべての記憶情報をリセットしたり、あるいはＡＩ回路が用いるデータセットを入れ替える操作者愛情度合判定部と、
前記操作者愛情度合判定部の判定に基づき所定の出力制御を行う出力制御部と、
各種情報を記憶する記憶部と、
から構成される愛情形成装置。
前記言動処理部は、入力信号が音声信号であれば音声認識によるテキスト化を行い、入力信号がセンサ信号であれば状態認識を行い該状態をテキスト化し、入力信号が画像信号であれば画像認識を行い被写体を認識しテキスト化する
請求項１に記載の愛情形成装置。
前記デバイス愛情生成部は、
前記操作者のプロフィール、ライフログを含む信号を入力信号とし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路による学習で操作者の年齢、性別、生活習慣、嗜好の少なくともいずれかを含む背景情報を得て、先に記憶しておいた背景情報と今回の背景情報とを比較し、一定値以上の違いがあれば、今回の背景情報をもとに、背景情報を微調整し記憶部に保存する操作者背景把握部と、
前記操作者の今までの言動を含む信号を入力信号とし、前記記憶部に記憶された操作者の背景情報を隠れ層の重みとし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路による学習から前記操作者の協調性、社会性、価値観、欲求の少なくともいずれかを含む性格情報を得て、先に記憶しておいた性格情報と今回の性格情報とを比較し、一定値以上の違いがあるときは、今回の性格情報をもとに、性格情報を微調整し前記記憶部に保存する操作者性格把握部と、
前記操作者性格把握部で前記記憶部に記憶された前記操作者の性格情報を調整したときは、前記操作者の性格情報を入力信号とし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路による学習から得た操作者の好む性格情報を記憶部に保存するデバイス性格決定部と、
前記操作者の言動を含む信号を入力信号とし、前記記憶部に記憶された前記操作者の好む性格情報を隠れ層の重みとし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路から前記操作者の好む言動を出力信号として出力する理想的な愛情生成部と、を備える
請求項１又は２に記載の愛情形成装置。
前記操作者愛情投影部は、
前記愛情生成部の前記理想的な愛情生成部から出力した前記操作者の好む言動を入力信号とし、前記操作者性格把握部で前記記憶部に保存した操作者の性格情報を隠れ層の重みとし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路から前記デバイスに対する言動を出力する操作者愛情生成部と、
前記理想的な愛情生成部から出力した前記操作者の好む言動を受けた操作者が実際に対応した言動を教師信号とし、前記操作者愛情生成部で出力した言動と比較し、その差が一定内であれば合格とし、不合格の場合は、教師信号を基に、前記操作者愛情生成部に学習を指示する差分判定部と、を備える
請求項３に記載の愛情形成装置。
前記操作者愛情度合判定部は、
前記操作者性格把握部で前記記憶部に保存した操作者の性格情報と、過去の入力信号ログなどから重複しないランダムな一定数の入力信号を受け、人工知能回路による解析を行い、それぞれの出力信号を得る理想的操作者愛情生成部と、
前記操作者性格把握部で前記記憶部に保存した操作者の性格情報と、過去の入力信号ログなどから重複しないランダムな一定数の入力信号を受け、人工知能回路による解析を行い、それぞれの出力信号を得る現実的操作者愛情生成部と、
前記理想的操作者愛情生成部と前記現実的操作者愛情生成部の出力の値を比較し、相関係数を算出し、判定ログとして前記記憶部に保存する度合判定部と、
前記理想的操作者愛情生成部の出力結果をX、平均値をX’、前記現実的操作者愛情生成部の出力結果をY、平均値をY’、として、標本共分散をs_xy、標本標準偏差をs_x、s_yとおき、相関係数rを次の式で求め、
r が１に近ければ、理想と現実とに相関があると判断し、前記操作者の前記デバイスに対する愛情度合が高いと判断する判定ログ分析部と、を備え、
前記判定ログ分析部により判定ログを分析して、一定期間がたっても、相関係数の改善がみされない場合には、前記操作者の性格判定が根本的に誤っている可能性がある者と判断し、すべての記憶情報のリセットを行い、新たな関係を構築するように操作者に推奨するなどの特別な信号を出力する
請求項４に記載の愛情形成装置。
ＡＩ回路を用いてデバイスの操作者に対する愛情を形成する方法であって、
言動処理部が、入力信号に対して所定の認識処理を行うステップと、
ＡＩ回路を具備するデバイス愛情生成部が、前記操作者のライフログやプロフィールや今までの言動に基づき操作者の性格に関する性格情報を生成し、そしてその性格情報と操作者の今までの言動とに基づいて操作者が好む言動を生成するステップと、
ＡＩ回路を具備する操作者愛情投影部が、前記デバイス愛情生成部が生成する前記性格情報と前記操作者が好む言動とに基づいてデバイスに対する言動を生成し、そしてそのデバイスに対する言動と所定の教師信号との差分に基づき前記ＡＩ回路に学習指示を与えるステップと、
ＡＩ回路を具備する操作者愛情度合判定部が、前記デバイス愛情生成部が生成する前記性格情報と操作者による今までの言動とに基づいて、操作者のデバイスに対する愛情の度合いを判定し、そしてその愛情の度合いに応じ、装置内のすべての記憶情報をリセットしたり、あるいはＡＩ回路が用いるデータセットを入れ替えるステップと、
出力制御部が、前記操作者愛情度合判定部の判定に基づき所定の出力制御を行うステップと、を有する
愛情形成方法。
前記言動処理部は、入力信号が音声信号であれば音声認識によるテキスト化を行い、入力信号がセンサ信号であれば状態認識を行い該状態をテキスト化し、入力信号が画像信号であれば画像認識を行い被写体を認識しテキスト化する
請求項６に記載の愛情形成方法。
前記デバイス愛情生成部による操作者が好む言動生成の前記ステップでは、
操作者背景把握部が、前記操作者のプロフィール、ライフログを含む信号を入力信号とし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路による学習で操作者の年齢、性別、生活習慣、嗜好の少なくともいずれかを含む背景情報を得て、先に記憶しておいた背景情報と今回の背景情報とを比較し、一定値以上の違いがあれば、今回の背景情報をもとに、背景情報を微調整し記憶部に保存し、
操作者性格把握部が、前記操作者の今までの言動を含む信号を入力信号とし、前記記憶部に記憶された操作者の背景情報を隠れ層の重みとし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路による学習から前記操作者の協調性、社会性、価値観、欲求の少なくともいずれかを含む性格情報を得て、先に記憶しておいた性格情報と今回の性格情報とを比較し、一定値以上の違いがあるときは、今回の性格情報をもとに、性格情報を微調整し前記記憶部に保存し、
デバイス性格決定部が、前記操作者性格把握部で前記記憶部に記憶された前記操作者の性格情報を調整したときは、前記操作者の性格情報を入力信号とし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路による学習から得た操作者の好む性格情報を記憶部に保存し、
理想的な愛情生成部が、前記操作者の言動を含む信号を入力信号とし、前記記憶部に記憶された前記操作者の好む性格情報を隠れ層の重みとし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路から前記操作者の好む言動を出力信号として出力する
請求項６又は７に記載の愛情形成方法。
前記操作者愛情投影部による前記ＡＩ回路に学習指示を与える前記ステップでは、
操作者愛情生成部が、前記愛情生成部の前記理想的な愛情生成部から出力した前記操作者の好む言動を入力信号とし、前記操作者性格把握部で前記記憶部に保存した操作者の性格情報を隠れ層の重みとし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路から前記デバイスに対する言動を出力し、
差分判定部が、前記理想的な愛情生成部から出力した前記操作者の好む言動を受けた操作者が実際に対応した言動を教師信号とし、前記操作者愛情生成部で出力した言動と比較し、その差が一定内であれば合格とし、不合格の場合は、教師信号を基に、前記操作者愛情生成部に学習を指示する
請求項８に記載の愛情形成方法。
前記操作者愛情度合判定部が、装置内のすべての記憶情報をリセットしたり、あるいはＡＩ回路が用いるデータセットを入れ替える前記ステップでは、
理想的操作者愛情生成部が、前記操作者性格把握部で前記記憶部に保存した操作者の性格情報と、過去の入力信号ログなどから重複しないランダムな一定数の入力信号を受け、人工知能回路による解析を行い、それぞれの出力信号を得て、
現実的操作者愛情生成部が、前記操作者性格把握部で前記記憶部に保存した操作者の性格情報と、過去の入力信号ログなどから重複しないランダムな一定数の入力信号を受け、人工知能回路による解析を行い、それぞれの出力信号を得て、
度合判定部が、前記理想的操作者愛情生成部と前記現実的操作者愛情生成部の出力の値を比較し、相関係数を算出し、判定ログとして前記記憶部に保存し、
判定ログ分析部が、前記理想的操作者愛情生成部の出力結果をX、平均値をX’、前記現実的操作者愛情生成部の出力結果をY、平均値をY’、として、標本共分散をs _xy 、標本標準偏差をs _x 、s _y とおき、相関係数rを次の式で求め、
r が１に近ければ、理想と現実とに相関があると判断し、前記操作者の前記デバイスに対する愛情度合が高いと判断し、
前記判定ログ分析部により判定ログを分析して、一定期間がたっても、相関係数の改善がみされない場合には、前記操作者の性格判定が根本的に誤っている可能性がある者と判断し、すべての記憶情報のリセットを行い、新たな関係を構築するように操作者に推奨するなどの特別な信号を出力する
請求項９に記載の愛情形成方法。
デバイスの操作者に対する愛情を形成する装置で実行されるプログラムであって、
上記装置を、
入力信号に対して所定の認識処理を行う言動処理部、
ＡＩ回路を具備し、前記操作者のライフログやプロフィールや今までの言動に基づき操作者の性格に関する性格情報を生成し、そしてその性格情報と操作者の今までの言動とに基づいて操作者が好む言動を生成するデバイス愛情生成部、
ＡＩ回路を具備し、前記デバイス愛情生成部が生成する前記性格情報と前記操作者が好む言動とに基づいてデバイスに対する言動を生成し、そしてそのデバイスに対する言動と所定の教師信号との差分に基づき前記ＡＩ回路に学習指示を与える操作者愛情投影部、
ＡＩ回路を具備し、前記デバイス愛情生成部が生成する前記性格情報と操作者による今までの言動とに基づいて、操作者のデバイスに対する愛情の度合いを判定し、そしてその愛情の度合いに応じ、装置内のすべての記憶情報をリセットしたり、あるいはＡＩ回路が用いるデータセットを入れ替える操作者愛情度合判定部、
前記操作者愛情度合判定部の判定に基づき所定の出力制御を行う出力制御部、
して機能させるプログラム。
前記言動処理部は、入力信号が音声信号であれば音声認識によるテキスト化を行い、入力信号がセンサ信号であれば状態認識を行い該状態をテキスト化し、入力信号が画像信号であれば画像認識を行い被写体を認識しテキスト化する
請求項１１に記載のプログラム。
前記デバイス愛情生成部は、
前記操作者のプロフィール、ライフログを含む信号を入力信号とし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路による学習で操作者の年齢、性別、生活習慣、嗜好の少なくともいずれかを含む背景情報を得て、先に記憶しておいた背景情報と今回の背景情報とを比較し、一定値以上の違いがあれば、今回の背景情報をもとに、背景情報を微調整し記憶部に保存する操作者背景把握部と、
前記操作者の今までの言動を含む信号を入力信号とし、前記記憶部に記憶された操作者の背景情報を隠れ層の重みとし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路による学習から前記操作者の協調性、社会性、価値観、欲求の少なくともいずれかを含む性格情報を得て、先に記憶しておいた性格情報と今回の性格情報とを比較し、一定値以上の違いがあるときは、今回の性格情報をもとに、性格情報を微調整し前記記憶部に保存する操作者性格把握部と、
前記操作者性格把握部で前記記憶部に記憶された前記操作者の性格情報を調整したときは、前記操作者の性格情報を入力信号とし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路による学習から得た操作者の好む性格情報を記憶部に保存するデバイス性格決定部と、
前記操作者の言動を含む信号を入力信号とし、前記記憶部に記憶された前記操作者の好む性格情報を隠れ層の重みとし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路から前記操作者の好む言動を出力信号として出力する理想的な愛情生成部と、からなる
請求項１１又は１２に記載のプログラム。
前記操作者愛情投影部は、
前記愛情生成部の前記理想的な愛情生成部から出力した前記操作者の好む言動を入力信号とし、前記操作者性格把握部で前記記憶部に保存した操作者の性格情報を隠れ層の重みとし、パーソナリティ理論を用いた人工知能回路から前記デバイスに対する言動を出力する操作者愛情生成部と、
前記理想的な愛情生成部から出力した前記操作者の好む言動を受けた操作者が実際に対応した言動を教師信号とし、前記操作者愛情生成部で出力した言動と比較し、その差が一定内であれば合格とし、不合格の場合は、教師信号を基に、前記操作者愛情生成部に学習を指示する差分判定部と、からなる
請求項１３に記載のプログラム。
前記操作者愛情度合判定部は、
前記操作者性格把握部で前記記憶部に保存した操作者の性格情報と、過去の入力信号ログなどから重複しないランダムな一定数の入力信号を受け、人工知能回路による解析を行い、それぞれの出力信号を得る理想的操作者愛情生成部と、
前記操作者性格把握部で前記記憶部に保存した操作者の性格情報と、過去の入力信号ログなどから重複しないランダムな一定数の入力信号を受け、人工知能回路による解析を行い、それぞれの出力信号を得る現実的操作者愛情生成部と、
前記理想的操作者愛情生成部と前記現実的操作者愛情生成部の出力の値を比較し、相関係数を算出し、判定ログとして前記記憶部に保存する度合判定部と、
前記理想的操作者愛情生成部の出力結果をX、平均値をX’、前記現実的操作者愛情生成部の出力結果をY、平均値をY’、として、標本共分散をs _xy 、標本標準偏差をs _x 、s _y とおき、相関係数rを次の式で求め、
r が１に近ければ、理想と現実とに相関があると判断し、前記操作者の前記デバイスに対する愛情度合が高いと判断する判定ログ分析部と、からなり、
前記判定ログ分析部により判定ログを分析して、一定期間がたっても、相関係数の改善がみされない場合には、前記操作者の性格判定が根本的に誤っている可能性がある者と判断し、すべての記憶情報のリセットを行い、新たな関係を構築するように操作者に推奨するなどの特別な信号を出力する
請求項１４に記載のプログラム。