JP6660030B2 - 情報処理装置、人工知能識別方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、人工知能識別方法及びプログラムに関する。

従来、人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｉｇｅｎｃｅ）によってユーザを支援する技術が知られている。
例えば、ユーザの質問に対して、人工知能が情報を検索し、ユーザが求めていると考えられる回答を提示するアシスタント機能等が利用されている。
ユーザは、端末装置に実装された人工知能や、サーバによって提供される人工知能の機能を利用することができる。
なお、特許文献１には、人間型のロボットがユーザの言葉を理解し、ユーザと会話するための技術が開示されている。

特開２０１６−５３６６３０号公報

ここで、近年、多くの種類の人工知能が実用化されており、ユーザにおいては、複数の人工知能から自らの目的に適するものを選択することが求められる。
しかしながら、実行対象となる人工知能がどのような人工知能であるかを適切に理解することは困難である。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、人工知能を適切に識別し、実行対象となる人工知能がどのような人工知能であるかを適切に理解することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様の電子機器は
人工知能を識別する識別手段と、
前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知手段と、
を備え、
前記識別手段は、人工知能が学習に用いたデータ及び学習アルゴリズム、人工知能の開発者情報、人工知能のバージョン、又は、人工知能のＡＩプラットフォームに基づいて、人工知能を識別することを特徴とする。

本発明によれば、人工知能を適切に識別し、実行対象となる人工知能がどのような人工知能であるかを適切に理解することができる。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置のハードウェアの構成を示すブロック図である。 図１の情報処理装置の機能的構成のうち、ＡＩ識別処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。 ＡＩ認証方法テーブルの一例を示す模式図である。 図２の機能的構成を有する図１の情報処理装置が実行するＡＩ識別処理の流れを説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。

本発明に係る情報処理装置は、ユーザが人工知能（ＡＩ）を利用する際に、コミュニケーション相手となる人工知能を、名称やバージョンのみならず、人工知能の各種属性の観点から識別する。このとき、情報処理装置は、コミュニケーション相手となる人工知能を所定の認証方法で認証することにより、コミュニケーション相手として想定される人工知能であるか否かを識別する。さらに、情報処理装置は、コミュニケーション相手となる人工知能の識別結果を所定の出力方法で出力することにより、ユーザに報知（提示）する。
したがって、本発明に係る情報処理装置は、ユーザが人工知能を適切に識別し、実行対象となる人工知能がどのような人工知能であるかを適切に理解可能とするものである。

［ハードウェア構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１のハードウェアの構成を示すブロック図である。
情報処理装置１は、例えば、スマートフォンとして構成される。

情報処理装置１は、図１に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、撮像部１６と、入力部１７と、出力部１８と、記憶部１９と、通信部２０と、ドライブ２１と、を備えている。

ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、または、記憶部１９からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。

ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、撮像部１６、入力部１７、出力部１８、記憶部１９、通信部２０及びドライブ２１が接続されている。
撮像部１６は、図示はしないが、光学レンズ部と、イメージセンサと、を備えている。

光学レンズ部は、被写体を撮影するために、光を集光するレンズ、例えばフォーカスレンズやズームレンズ等で構成される。
フォーカスレンズは、イメージセンサの受光面に被写体像を結像させるレンズである。ズームレンズは、焦点距離を一定の範囲で自在に変化させるレンズである。
撮像部１６にはまた、必要に応じて、焦点、露出、ホワイトバランス等の設定パラメータを調整する周辺回路が設けられる。

イメージセンサは、光電変換素子や、ＡＦＥ（Ａｎａｌｏｇ Ｆｒｏｎｔ Ｅｎｄ）等から構成される。
光電変換素子は、例えばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）型の光電変換素子等から構成される。光電変換素子には、光学レンズ部から被写体像が入射される。そこで、光電変換素子は、被写体像を光電変換（撮像）して画像信号を一定時間蓄積し、蓄積した画像信号をアナログ信号としてＡＦＥに順次供給する。
ＡＦＥは、このアナログの画像信号に対して、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換処理等の各種信号処理を実行する。各種信号処理によって、ディジタル信号が生成され、撮像部１１７の出力信号として、ＣＰＵ１１や図示しない画像処理部等に適宜供給される。

入力部１７は、各種ボタン、タッチパネルあるいはマイク等で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
出力部１８は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
記憶部１９は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の半導体メモリで構成され、各種データを記憶する。
通信部２０は、インターネットを含むネットワークを介して他の装置（図示せず）との間で行う通信を制御する。

ドライブ２１には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３１が適宜装着される。ドライブ２１によってリムーバブルメディア３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１９にインストールされる。また、リムーバブルメディア３１は、記憶部１９に記憶されている画像のデータ等の各種データも、記憶部１９と同様に記憶することができる。

［機能的構成］
図２は、図１の情報処理装置１の機能的構成のうち、ＡＩ識別処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。
ＡＩ識別処理とは、ユーザが人工知能を利用する際に、コミュニケーション相手となる人工知能を識別し、識別結果をユーザが認識可能な形態で出力する一連の処理をいう。

ＡＩ識別処理が実行される場合、図２に示すように、ＣＰＵ１１において、ＡＩ選択部５１と、ＡＩ識別部５２と、音声認識処理部５３と、コミュニケーション処理部５４と、出力制御部５５と、が機能する。
また、記憶部１９の一領域には、ＡＩ認証方法テーブル記憶部７１と、識別履歴記憶部７２と、が設定される。

ＡＩ認証方法テーブル記憶部７１には、ＡＩを認証するための所定情報が対応付けられたＡＩ認証方法テーブルが記憶されている。
図３は、ＡＩ認証方法テーブルの一例を示す模式図である。
図３に示すように、ＡＩ認証方法テーブル記憶部７１には、複数のＡＩについて、ＡＩ名、認証済み属性、ＡＩ認証方法、及び、認証用情報の各データが対応付けて記憶されている。

ＡＩ名は、認証対象となる人工知能の名称を表している。本実施形態において、人工知能の名称とは、人工知能のシステム名を表し、例えば、製品名やサービス名等とすることができる。ユーザが人工知能を呼称する場合、通常、ＡＩ名が用いられる。なお、本実施形態においては、ＡＩ名に対応して、その人工知能を表すＩＤが設定されている。

認証済み属性は、認証対象となる人工知能の属性として、既に認証されている属性の内容を表している。人工知能の属性としては、生産者、ＡＩ種別、バージョン、学習履歴等を定義することができる。生産者は、例えば、人工知能の開発者とすることができる。ＡＩ種別は、例えば、人工知能が依拠するＡＩプラットフォームとすることができる。同一のＡＩプラットフォームに依拠する人工知能が、異なるデバイスに搭載されることで、異なるＡＩ名を付されることがあるが、ＡＩ種別の観点では、これらは同類に分類することができる。バージョンは、例えば、人工知能の改訂の段階を表す数字とすることができる。学習履歴は、例えば、人工知能が学習に用いたデータを表すＩＤ及び学習アルゴリズム等とすることができる。同一の人工知能であっても、学習するデータや学習アルゴリズムが異なると、異なる結果を出力する人工知能となる可能性があるため、本実施形態においては、学習履歴を人工知能の属性として定義している。

ＡＩ認証方法は、認証対象とする人工知能を認証する方法を表している。
ＡＩ認証方法としては、例えば、秘密鍵と公開鍵とを用いた暗号化による認証を用いることができる。この場合、人工知能において、秘密鍵及び公開鍵のペアを予め生成し、公開鍵を情報処理装置１に受け渡す。情報処理装置１では、セッションＩＤや日時情報等を結合したメッセージを、公開鍵によって暗号化して、人工知能に受け渡す。認証済みである人工知能であれば、秘密鍵を保有していることから、情報処理装置１からのメッセージを復号化することができる。また、人工知能は、セッションＩＤや日時情報等を結合したメッセージを、秘密鍵によって暗号化して、情報処理装置１に受け渡す。認証済みである人工知能からのメッセージであれば、情報処理装置１において公開鍵で復号化することができる。また、秘密鍵は認証済みの人工知能のみが保有していることから、秘密鍵で暗号化されたメッセージは、認証済みの人工知能による電子署名の意味を有するものとなる。なお、情報処理装置１において秘密鍵及び公開鍵のペアを予め生成し、公開鍵を人工知能に受け渡すこととしてもよい。

また、ＡＩ認証方法として、認証対象となる人工知能とユーザとの間で予め取り決めた秘密の質問及び回答による認証を用いることができる。この場合、情報処理装置１から人工知能に対する秘密の質問を設定し、人工知能が選択した秘密の質問に対する回答を予め情報処理装置１が取得しておく。人工知能を認証する場合、情報処理装置１から人工知能に秘密の質問を行い、その回答によって、認証済みの人工知能であるか否かを判定することができる。

また、特定の画像をコミュニケーション相手となる人工知能に画像処理させた場合の結果の一致性の判定（過去の画像処理結果と同一であるか否かの判定）による認証を用いることができる。この場合、情報処理装置１から人工知能に特定の画像（処理用の画像）を受け渡し、予め設定された内容の画像処理を行わせる。なお、予め設定された内容の画像処理は、一定の幅（処理結果の自由度）を有するものであり、認証済みの人工知能による画像処理の結果を予め情報処理装置１が取得しておく。人工知能を認証する場合、情報処理装置１が人工知能に特定の画像の画像処理を行わせ、その画像処理の結果（処理結果画像）が予め取得されている画像処理の結果と一致するか否かによって、認証済みの人工知能であるか否かを判定することができる。
認証用情報は、ＡＩ認証方法で用いられる具体的な情報を表している。例えば、認証用情報として、秘密鍵Ｋｓ１及び公開鍵Ｋｐ１のペア、質問Ｑ１及び回答Ａｎ１の組み合わせ、認証用の特定の画像（処理用画像）Ｉｍｇ１及びその画像処理の結果（処理結果画像Ｉｍｇ１Ａ）の組み合わせ等を記憶することができる。

識別履歴記憶部７２には、認証対象となる人工知能の過去の識別履歴が記憶されている。例えば、識別履歴として、各人工知能が過去に認証された年月日及び時刻や、各人工知能が過去に認証されなかった年月日及び時刻、認証済み属性の変更の内容等を記憶することができる。

ＡＩ選択部５１は、ユーザの操作に応じて、ユーザとコミュニケーションを行う人工知能を選択する。このとき、ＡＩ選択部５１は、ユーザとコミュニケーションを行う人工知能をユーザが直接指定する操作を行った場合には、指定された人工知能を選択する。また、ＡＩ選択部５１は、ユーザがアプリケーションを起動する操作を行った場合には、そのアプリケーションに連動する人工知能を選択する。

ＡＩ識別部５２は、ＡＩ認証方法テーブルを参照し、ＡＩ認証方法テーブルに定義されているＡＩ認証方法をＡＩ選択部５１によって選択された人工知能に対して実行する。そして、ＡＩ識別部５２は、ＡＩ選択部５１によって選択された人工知能からの応答が過去に認証された人工知能の認証用情報と一致しているか否かの判定（人工知能の認証）を行う。ＡＩ選択部５１によって選択された人工知能からの応答が過去に認証された人工知能の認証用情報と一致している場合、ＡＩ識別部５２は、ＡＩ選択部５１によって選択された人工知能を認証済みの人工知能として識別する。この識別結果は、識別履歴として識別履歴記憶部７２に記憶される。また、ＡＩ選択部５１によって選択された人工知能からの応答が過去に認証された人工知能の認証用情報と一致していない場合、ＡＩ識別部５２は、ＡＩ選択部５１によって選択された人工知能を認証済みの人工知能でないものとして識別する。なお、ＡＩ選択部５１によって選択された人工知能からの応答が過去に認証された人工知能の認証用情報と一致していない場合、ＡＩ識別部５２は、過去に認証された人工知能の認証済み属性と一致しない情報を特定する。この識別結果は、識別履歴として識別履歴記憶部７２に記憶される。

また、ＡＩ識別部５２は、過去に認証された人工知能の認証済み属性と一致しない情報を特定した場合、人工知能の提供主体あるいは運用主体に対して人工知能の変更（バージョンアップあるいは機能変更等）の有無及び変更の内容を確認する。そして、ＡＩ識別部５２は、人工知能の変更が正当なものであることが確認された場合、ＡＩを認証するための所定情報を更新し、ＡＩ認証方法テーブルを書き換えると共に、人工知能の変更の内容を識別履歴記憶部７２に識別履歴として記憶する。

音声認識処理部５３は、ユーザが人工知能とコミュニケーションを行うために発する音声を認識し、テキストデータに変換する。
コミュニケーション処理部５４は、ユーザと、コミュニケーション相手となる人工知能（ＡＩ識別部５２によって識別された人工知能）とのコミュニケーションに関する処理を行う。例えば、コミュニケーション処理部５４は、音声認識処理部５３によって変換されたテキストデータをコミュニケーション相手となる人工知能に出力する。また、コミュニケーション処理部５４は、コミュニケーション相手となる人工知能から入力される情報を対話の流れに沿って提示する。

出力制御部５５は、ＡＩ識別部５２による人工知能の識別結果に基づいて、コミュニケーション処理部５４によって提示される情報（ユーザと人工知能とのコミュニケーションの内容）を所定の形態で出力する。一例として、出力制御部５５は、ＡＩ識別部５２によって、認証済みの人工知能として識別された人工知能とユーザとのコミュニケーションの内容を、通常の出力形態（予め設定された標準の出力形態）で出力する。一方、出力制御部５５は、ＡＩ識別部５２によって、認証済みの人工知能として識別されていない人工知能とユーザとのコミュニケーションの内容を、通常の出力形態とは異なる出力形態で出力する。通常の出力形態とは異なる出力形態としては、例えば、表示画面の表示形態を通常とは異ならせる、音声の声色や口調を通常とは異ならせる、あるいは、表示される文字のフォントを通常とは異ならせるといったことが可能である。通常の出力形態とは異なる出力形態で出力されることで、ユーザは、自らがコミュニケーションを行っている人工知能が、通常、コミュニケーションを行っている人工知能と同一ではないことを明確に認識することができる。

［動作］
次に、情報処理装置１の動作を説明する。
図４は、図２の機能的構成を有する図１の情報処理装置１が実行するＡＩ識別処理の流れを説明するフローチャートである。
ＡＩ識別処理は、情報処理装置１において人工知能とのコミュニケーションが行われる場合に実行される。

ステップＳ１において、ＡＩ選択部５１は、ユーザの操作に応じて、ユーザとコミュニケーションを行う人工知能を選択する。
ステップＳ２において、ＡＩ識別部５２は、ＡＩ認証方法テーブルを参照する。
ステップＳ３において、ＡＩ識別部５２は、ＡＩ認証方法テーブルに定義されているＡＩ認証方法をＡＩ選択部５１によって選択された人工知能に対して実行する。

ステップＳ４において、ＡＩ識別部５２は、ＡＩ選択部５１によって選択された人工知能からの応答が過去に認証された人工知能の認証用情報と一致しているか否かの判定（人工知能の認証）を行う。
ＡＩ選択部５１によって選択された人工知能からの応答が過去に認証された人工知能の認証用情報と一致している場合、ステップＳ４においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ５に移行する。
一方、ＡＩ選択部５１によって選択された人工知能からの応答が過去に認証された人工知能の認証用情報と一致していない場合、ステップＳ４においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ７に移行する。

ステップＳ５において、ＡＩ識別部５２は、ＡＩ選択部５１によって選択された人工知能を認証済みの人工知能として識別する。
ステップＳ６において、出力制御部５５は、コミュニケーション処理部５４におけるユーザとコミュニケーション相手となる人工知能とのコミュニケーション内容を、通常の出力形態で出力する。

ステップＳ７において、ＡＩ識別部５２は、ＡＩ選択部５１によって選択された人工知能を認証済みの人工知能でないものとして識別する。また、このとき、ＡＩ識別部５２は、過去に認証された人工知能の所定情報と一致しない情報を特定する。
ステップＳ８において、出力制御部５５は、コミュニケーション処理部５４におけるユーザとコミュニケーション相手となる人工知能とのコミュニケーション内容を、通常の出力形態とは異なる出力形態で出力する。

ステップＳ６及びステップＳ８の後、ＡＩ選択部５１によって選択された人工知能とのコミュニケーションが終了することに対応して、ＡＩ識別処理は終了となる。
なお、ＡＩ識別処理のステップ７において、ＡＩ選択部５１によって選択された人工知能が認証済みの人工知能でないものとして識別された場合、ユーザの指示に応じて、あるいは、自動的に、ＡＩ識別部５２は、人工知能の提供主体あるいは運用主体に対して人工知能の変更（バージョンアップあるいは機能変更等）の有無及び変更の内容を確認することが可能である。人工知能の変更が正当なものであることが確認された場合、ＡＩを認証するための所定情報が更新され、ＡＩ認証方法テーブルが書き換えられると共に、人工知能の変更の内容が識別履歴記憶部７２に識別履歴として記憶される。

このような処理により、選択された人工知能が、ユーザのコミュニケーション相手として想定される人工知能であるか否かを識別することができる。また、コミュニケーション相手となる人工知能の識別結果を所定の出力方法で出力することにより、ユーザに報知することができる。
したがって、情報処理装置１によれば、ユーザが人工知能を適切に識別し、実行対象となる人工知能がどのような人工知能であるかを適切に理解することが可能となる。

即ち、従来、ユーザは人工知能をその名称あるいは提供元によって把握することが一般的であったが、名称や提供元が同一であったとしても、人工知能として同一であるとは限らない。例えば、名称や提供元が同一である人工知能であっても、異なる端末装置に実装された人工知能に同一の質問を行った場合、異なる回答をすることがある。さらに、ユーザがコミュニケーション相手として認識している人工知能が、ハッキング等によって他の人工知能等に置き換えられている可能性もあり、この場合、ユーザにおいては、人工知能が正当なものであるかを判断することが重要となる。
これに対し、本実施形態における情報処理装置１によれば、ユーザは、人工知能を適切に識別し、実行対象となる人工知能がどのような人工知能であるかを適切に理解することができる。

［変形例１］
上述の実施形態では、人間であるユーザが人工知能とコミュニケーションを行う場合に、コミュニケーション相手となる人工知能を識別する場合を例に挙げて説明した。
これに対し、人工知能であるユーザが他の人工知能とコミュニケーションを行う場合にも、本発明を適用することが可能である。
一例として、ユーザが所有する情報処理装置１に実装されたアシスタントとしての人工知能Ｘが、ショッピングサイトが提供する人工知能Ｙによるサービスを利用する際に、人工知能Ｘが人工知能Ｙを識別し、その識別結果をユーザに報知すること等が可能である。
これにより、ハッキング等により、ショッピングサイトの人工知能Ｙに不正な人工知能Ｚがなりすましている場合等にも、人工知能Ｘがコミュニケーション相手の人工知能を識別し、詐欺等の被害に遭うことを抑制できる。

［変形例２］
上述の実施形態において、人工知能の得意分野を取得しておき、人工知能の得意分野に関する情報に基づいて、ユーザがコミュニケーション相手とする人工知能を複数の人工知能の中から選択することとしてもよい。例えば、自動車の運転が得意な人工知能や、人間との会話が得意な人工知能等が存在するため、ユーザは、複数の人工知能の中から、目的に応じたものを選択することができる。この場合にも、ユーザが選択した人工知能に対して、ＡＩ識別処理を実行し、ユーザが選択した人工知能が認証済みの人工知能であるか否か等を判定することができる。

［変形例３］
上述の実施形態において、コミュニケーション相手となる人工知能の識別結果をユーザに報知する場合、種々の出力形態とすることが可能である。
例えば、音声のみによるユーザと人工知能とのコミュニケーションが行われる場合、認証済みの人工知能として識別されないときには、出力制御部５５が、ホワイトノイズ等の雑音を混入してコミュニケーションの内容を出力すること等が可能である。これにより、音声を用いた人工知能とのコミュニケーションにおいて、通常、コミュニケーションを行っている人工知能と同一ではないことをユーザに報知することができる。
また、表示画面によるユーザと人工知能とのコミュニケーションが行われる場合、認証済みの人工知能として識別されないときには、出力制御部５５が、表示画面に縞模様等のノイズを混入したり、人工知能のエージェントであるキャラクターの表情や顔色を通常とは異ならせたりすることが可能である。これにより、表示画面を用いた人工知能とのコミュニケーションにおいて、通常、コミュニケーションを行っている人工知能と同一ではないことをユーザに報知することができる。

［変形例４］
上述の実施形態において、コミュニケーション相手となる人工知能を、認証用情報を用いて認証することにより識別するものとしたが、これに限られない。
例えば、コミュニケーション相手となる人工知能とユーザとのコミュニケーション内容に基づいて、ユーザがコミュニケーションしている人工知能が、コミュニケーション相手として想定される人工知能であるか否かを判定し、その判定結果を識別結果として報知することとしてもよい。
一例として、人工知能の応答における文体、応答文のスタイル、応答内容の具体性、応答パターンの相違等を総合的に判定し、コミュニケーション相手として想定される人工知能との一致の可能性を識別結果として報知することができる。
これにより、認証用情報が取得されていない場合にも、ユーザが人工知能を適切に識別し、実行対象となる人工知能がどのような人工知能であるかを適切に理解することが可能となる。

以上のように構成される情報処理装置１は、ＡＩ識別部５２と、出力制御部５５と、を備える。
ＡＩ識別部５２は、複数の人工知能のうち、コミュニケーション対象となる人工知能を識別する。
出力制御部５５は、人工知能の識別結果をユーザに報知する。
これにより、コミュニケーション対象となる人工知能が、コミュニケーション対象として想定される人工知能であるか否かを識別することができる。また、コミュニケーション対象となる人工知能の識別結果を所定の出力方法で出力することにより、ユーザに報知することができる。
したがって、人工知能を適切に識別し、実行対象となる人工知能がどのような人工知能であるかを適切に理解することが可能となる。

また、情報処理装置１は、ＡＩ選択部５１と、コミュニケーション処理部５４と、を備える。
ＡＩ選択部５１は、ユーザまたは他の人工知能による操作に基づいて、複数の人工知能のうちコミュニケーション対象となる人工知能を選択する。
コミュニケーション処理部５４は、ＡＩ選択部５１によって選択された人工知能とのコミュニケーションに関する処理を実行する。
これにより、情報処理装置１において複数の人工知能の中から選択した人工知能について識別を行い、識別された人工知能とコミュニケーションを行うことが可能となる。

ＡＩ識別部５２は、人工知能の名称及び人工知能の属性に基づいて、コミュニケーション対象となる人工知能を識別する。
これにより、人工知能の名称のみならず、人工知能のより詳細な属性を反映させて、人工知能の識別を行うことができる。

ＡＩ識別部５２は、人工知能の種別及び学習履歴に基づいて、コミュニケーション対象となる人工知能を識別する。
これにより、同一の人工知能であっても、学習するデータや学習アルゴリズムが異なる場合に、その相違を識別することが可能となる。

ＡＩ識別部５２は、ＡＩ選択部５１による選択対象となる人工知能に識別情報を付与する。
これにより、情報処理装置１において、複数の人工知能を容易に選択することが可能となる。

出力制御部５５は、コミュニケーション対象となる人工知能からの応答情報を音声により出力し、ＡＩ識別部５２による人工知能の識別結果に基づいて、音声の出力形態を変化させる。
これにより、人工知能との音声によるコミュニケーションにおいて、識別結果を報知することが可能となる。

出力制御部５５は、コミュニケーション対象となる人工知能からの応答情報を表示画面により出力し、ＡＩ識別部５２による人工知能の識別結果に基づいて、表示画面の出力形態を変化させる。
これにより、人工知能との表示画面によるコミュニケーションにおいて、識別結果を報知することが可能となる。

ＡＩ識別部５２は、当該情報処理装置１に備えられた人工知能が、他の人工知能とコミュニケーションを行う際に、当該他の人工知能を識別する。
これにより、ハッキング等により、コミュニケーション対象となる人工知能に不正な人工知能がなりすましている場合等にも、情報処理装置１に備えられた人工知能がコミュニケーション対象の人工知能を識別することが可能となる。

ＡＩ識別部５２は、コミュニケーション対象となる人工知能とのコミュニケーション内容に基づいて、コミュニケーション対象となる人工知能が、コミュニケーション対象として想定される人工知能と一致する可能性を判定する。
出力制御部５５は、コミュニケーション対象となる人工知能が、コミュニケーション対象として想定される人工知能と一致する可能性を報知する。
これにより、コミュニケーションを行っている人工知能の属性が不明な場合であっても、ユーザが人工知能を適切に識別することが可能となる。

なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
即ち、本発明は、複数の人工知能のうち、コミュニケーション対象となる人工知能を識別し、人工知能の識別結果をユーザに報知する情報処理装置に広く適用することが可能である。

また、上述の実施形態において、人工知能の概念には、人工知能ツール、人工知能プログラム、人工知能アプリ等、各種人工知能技術が含まれる。
また、上述の実施形態において、人工知能の属性として、人工知能の世代情報を含めることとしてもよい。人工知能の世代情報としては、例えば、複数の人工知能が統合されて新たな人工知能が生成された場合、統合元の人工知能を親世代として人工知能の世代情報に含めることができる。
また、上述の実施形態において、人工知能を識別することの概念には、複数の人工知能において、名称やＩＤ等で各人工知能を識別（区別）する簡易な形態も含まれる。

また、上述の実施形態では、本発明が適用される情報処理装置１は、スマートフォンを例として説明したが、特にこれに限定されない。
例えば、本発明は、情報処理機能を有する電子機器一般に適用することができる。具体的には、例えば、本発明は、ノート型のパーソナルコンピュータ、プリンタ、テレビジョン受像機、デジタルカメラ、ビデオカメラ、携帯型ナビゲーション装置、携帯電話機、ポータブルゲーム機等に適用可能である。

上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図２の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理装置１に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図２の例に限定されない。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
本実施形態における機能的構成は、演算処理を実行するプロセッサによって実現され、本実施形態に用いることが可能なプロセッサには、シングルプロセッサ、マルチプロセッサ及びマルチコアプロセッサ等の各種処理装置単体によって構成されるものの他、これら各種処理装置と、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ‐Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の処理回路とが組み合わせられたものを含む。

一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図１のリムーバブルメディア３１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。リムーバブルメディア３１は、例えば、磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク、または光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ），Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ（ブルーレイディスク）等により構成される。光磁気ディスクは、ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｋ）等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体は、例えば、プログラムが記録されている図１のＲＯＭ１２や、図１の記憶部１９に含まれる半導体メモリ等で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。

以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明はその他の様々な実施形態を取ることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

以下に、本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［付記１］
複数の人工知能のうち、コミュニケーション対象となる人工知能を識別する識別手段と、
前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
［付記２］
ユーザまたは他の人工知能による操作に基づいて、複数の人工知能のうち前記コミュニケーション対象となる人工知能を選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された前記人工知能とのコミュニケーションに関する処理を実行するコミュニケーション処理手段と、
を備えることを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
［付記３］
前記識別手段は、人工知能の名称及び人工知能の属性に基づいて、前記コミュニケーション対象となる人工知能を識別することを特徴とする付記１または２に記載の情報処理装置。
［付記４］
前記識別手段は、人工知能の種別及び学習履歴に基づいて、前記コミュニケーション対象となる人工知能を識別することを特徴とする付記１から３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
［付記５］
前記識別手段は、前記選択手段による選択対象となる人工知能に識別情報を付与することを特徴とする付記２に記載の情報処理装置。
［付記６］
前記報知手段は、前記コミュニケーション対象となる人工知能からの応答情報を音声により出力し、前記識別手段による前記人工知能の識別結果に基づいて、前記音声の出力形態を変化させることを特徴とする付記１から５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
［付記７］
前記報知手段は、前記コミュニケーション対象となる人工知能からの応答情報を表示画面により出力し、前記識別手段による前記人工知能の識別結果に基づいて、前記表示画面の出力形態を変化させることを特徴とする付記１から６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
［付記８］
前記識別手段は、当該情報処理装置に備えられた人工知能が、他の人工知能とコミュニケーションを行う際に、当該他の人工知能を識別することを特徴とする付記１から７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
［付記９］
前記識別手段は、前記コミュニケーション対象となる人工知能とのコミュニケーション内容に基づいて、前記コミュニケーション対象となる人工知能が、コミュニケーション対象として想定される人工知能と一致する可能性を判定し、
前記報知手段は、前記コミュニケーション対象となる人工知能が、コミュニケーション対象として想定される人工知能と一致する可能性を報知することを特徴とする付記１から８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
［付記１０］
複数の人工知能のうち、コミュニケーション対象となる人工知能を識別する識別ステップと、
前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知ステップと、
を含むことを特徴とする人工知能識別方法。
［付記１１］
コンピュータに、
複数の人工知能のうち、コミュニケーション対象となる人工知能を識別する識別機能と、
前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知機能と、
を実現させることを特徴とするプログラム。

１・・・情報処理装置，１１・・・ＣＰＵ，１２・・・ＲＯＭ，１３・・・ＲＡＭ，１４・・・バス，１５・・・入出力インターフェース，１６・・・撮像部，１７・・・入力部，１８・・・出力部，１９・・・記憶部，２０・・・通信部，２１・・・ドライブ，３１・・・リムーバブルメディア，５１・・・ＡＩ選択部，５２・・・ＡＩ識別部，５３・・・音声認識処理部，５４・・・コミュニケーション処理部，５５・・・出力制御部，７１・・・ＡＩ認証方法テーブル記憶部，７２・・・識別履歴記憶部

Claims (22)

1. 人工知能を識別する識別手段と、
   前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知手段と、
   を備え、
   前記識別手段は、人工知能が学習に用いたデータ及び学習アルゴリズム、人工知能の開発者情報、人工知能のバージョン、又は、人工知能のＡＩプラットフォームに基づいて、人工知能を識別することを特徴とする情報処理装置。
2. 人工知能を識別する識別手段と、
   前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知手段と、
   前記人工知能の認証用情報を記憶する記憶部と、
   を備え、
   前記識別手段は人工知能が前記記憶部の有する過去に実行された人工知能の前記認証用情報と一致しているか否かの判定を行い、当該判定結果に基づいて人工知能を識別することを特徴とする情報処理装置。
3. 人工知能を識別する識別手段と、
   前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知手段と、
   を備え、
   前記報知手段は、人工知能からの応答情報を表示画面により出力し、前記識別手段による前記人工知能の識別結果に基づいて、前記表示画面の出力形態を変化させることを特徴とする情報処理装置。
4. 情報処理装置であって、
   人工知能を識別する識別手段と、
   前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知手段と、
   を備え、
   前記識別手段は、当該情報処理装置に備えられた人工知能が、他の人工知能とコミュニケーションを行う際に、当該他の人工知能を識別することを特徴とする情報処理装置。
5. 人工知能を識別する識別手段と、
   前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知手段と、
   を備え、
   前記識別手段は、人工知能とのコミュニケーション内容に基づいて、前記人工知能が、コミュニケーション対象として想定される人工知能と一致する可能性を判定し、
   前記報知手段は、前記人工知能が、コミュニケーション対象として想定される人工知能と一致する可能性を報知することを特徴とする情報処理装置。
6. ユーザまたは他の人工知能による操作に基づいて、複数の人工知能から前記識別手段の識別対象となる人工知能を選択する選択手段
   を備えることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記選択手段は人工知能を選択する時点で識別されていない人工知能を含む複数の人工知能から選択し、
   前記識別手段は前記選択手段により選択された人工知能が識別されていない人工知能であった場合、当該人工知能を識別し、
   前記選択手段により選択された人工知能が識別されている人工知能であった場合、再度識別を行うことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記識別手段は、前記選択手段による選択対象となる人工知能に識別情報を付与することを特徴とする請求項６又は７に記載の情報処理装置。
9. 前記選択手段によって選択された前記人工知能とのコミュニケーションに関する処理を実行するコミュニケーション処理手段
   を備えることを特徴とする請求項６乃至８の何れか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記識別手段は、人工知能の名称及び人工知能の属性に基づいて、人工知能を識別することを特徴とする請求項１乃至９の何れか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記識別手段は、人工知能の種別及び学習履歴に基づいて、人工知能を識別することを特徴とする請求項１乃至１０の何れか１項に記載の情報処理装置。
12. 前記報知手段は、人工知能からの応答情報を音声により出力し、前記識別手段による前記人工知能の識別結果に基づいて、前記音声の出力形態を変化させることを特徴とする請求項１乃至１１の何れか１項に記載の情報処理装置。
13. 人工知能を識別する識別ステップと、
    前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知ステップと、
    を含み、
    前記識別ステップでは、人工知能が学習に用いたデータ及び学習アルゴリズム、人工知能の開発者情報、人工知能のバージョン、又は、人工知能のＡＩプラットフォームに基づいて、人工知能を識別することを特徴とする人工知能識別方法。
14. 人工知能を識別する識別ステップと、
    前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知ステップと、
    前記人工知能の認証用情報を記憶する記憶ステップと、
    を含み、
    前記識別ステップでは、人工知能が前記記憶ステップで記憶した過去に実行された人工知能の前記認証用情報と一致しているか否かの判定を行い、当該判定結果に基づいて人工知能を識別することを特徴とする人工知能識別方法。
15. 人工知能を識別する識別ステップと、
    前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知ステップと、
    を備え、
    前記報知ステップでは、人工知能からの応答情報を表示画面により出力し、前記識別ステップによる前記人工知能の識別結果に基づいて、前記表示画面の出力形態を変化させることを特徴とする人工知能識別方法。
16. 情報処理装置が実行する人工知能識別方法であって、
    人工知能を識別する識別ステップと、
    前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知ステップと、
    を備え、
    前記識別ステップでは、当該情報処理装置に備えられた人工知能が、他の人工知能とコミュニケーションを行う際に、当該他の人工知能を識別することを特徴とする人工知能識別方法。
17. 情報処理装置が実行する人工知能識別方法であって、
    人工知能を識別する識別ステップと、
    前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知ステップと、
    を備え、
    前記識別ステップでは、人工知能とのコミュニケーション内容に基づいて、前記人工知能が、コミュニケーション対象として想定される人工知能と一致する可能性を判定し、
    前記報知ステップでは、前記人工知能が、コミュニケーション対象として想定される人工知能と一致する可能性を報知することを特徴とする人工知能識別方法。
18. コンピュータに、
    人工知能を識別する識別機能と、
    前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知機能と、
    を実現させ、
    前記識別機能は、人工知能が学習に用いたデータ及び学習アルゴリズム、人工知能の開発者情報、人工知能のバージョン、又は、人工知能のＡＩプラットフォームに基づいて、人工知能を識別することを特徴とするプログラム。
19. コンピュータに、
    人工知能を識別する識別機能と、
    前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知機能と、
    前記人工知能の認証用情報を記憶する記憶機能と、
    を実現させ、
    前記識別機能は、人工知能が前記記憶機能で記憶した過去に実行された人工知能の前記認証用情報と一致しているか否かの判定を行い、当該判定結果に基づいて人工知能を識別することを特徴とするプログラム。
20. コンピュータに、
    人工知能を識別する識別機能と、
    前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知機能と、
    を実現させ、
    前記報知機能は、人工知能からの応答情報を表示画面により出力し、前記識別機能による前記人工知能の識別結果に基づいて、前記表示画面の出力形態を変化させることを特徴とするプログラム。
21. 情報処理装置のコンピュータに、
    人工知能を識別する識別機能と、
    前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知機能と、
    を実現させ、
    前記識別機能は、当該情報処理装置に備えられた人工知能が、他の人工知能とコミュニケーションを行う際に、当該他の人工知能を識別することを特徴とするプログラム。
22. 情報処理装置のコンピュータに、
    人工知能を識別する識別機能と、
    前記人工知能の識別結果をユーザに報知する報知機能と、
    を実現させ、
    前記識別機能は、人工知能とのコミュニケーション内容に基づいて、前記人工知能が、コミュニケーション対象として想定される人工知能と一致する可能性を判定し、
    前記報知機能は、前記人工知能が、コミュニケーション対象として想定される人工知能と一致する可能性を報知することを特徴とするプログラム。

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