経験に基づく個人の感情推定モデル構築方法及びロボット行動生成への利用

抄録

本研究の目的は、特定の個人とのコミュニケーションを繰り返しながら個人の気に入る行動をロボットが学習してゆ く手法の構築である。我々の研究方法のコアアイデアは、ロボットが行動したときに観測した個人の表情を用いて感情を推定し、ロボット行動の気に入られる度合を評価することである。これは、ロボットが「行動の気に入られる度合いを予測する予測器を過去の経験に基づいてアップデートしてゆくこと」を助ける。本稿では、著者らがこれまで行ってきた研究について紹介する。インタラクション中にロボット行動を生成する実験では、より高い評価点を得る方向へとロボット行動が変わった結果が得られた。また今後の課題として、行動生成に用いる評価関数の設計において、感情推定に関する知見・事前知識をいかに個人に合わせた方法で用いるとよいか議論する。