JP6660030B2 - 情報処理装置、人工知能識別方法及びプログラム - Google Patents
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Description
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
[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。
Claims (22)
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。
- 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。 - 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。
- 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。
- 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。
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。
Priority Applications (4)
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US20140006375A1 (en) * | 2012-07-02 | 2014-01-02 | Andrea G. FORTE | Method and apparatus for robust mobile application fingerprinting |
US9954874B2 (en) * | 2014-10-07 | 2018-04-24 | Symantec Corporation | Detection of mutated apps and usage thereof |
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Cited By (6)
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