情緒パターン生成のための学習モデルの提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS1-7

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): a proposal for machine emotion patterns learning model

著者名: 神波 高太郎(神奈川大学),天沼 博(神奈川大学),松澤 和光(神奈川大学)

著者名(英語): Kotaro Konami|Hiroshi Amanuma|Kazumitsu Matsuzawa

キーワード: 情緒|深層学習|コミュニケーション|癒し|ホメオスタシス|emotion|deep learning|communication|healing|homeostasis

要約(日本語): 本研究は近年のAI技術の発達に着目し，エージェントによって人のコミュニケーションをより豊かにすることで，アニマルセラピーのような癒しの実現を目指す。そのために，エージェント自身の評価による情緒を生成させることが必要と考えた。生物はこれまでの様々な環境変化に伴う淘汰の中で，快ー不快に基づく情報の選択を繰り返し進化して来たと考える。この過程で情緒は環境情報を生存に有利な形で選択するのに役立っていたと仮定する。ここで仮説をシミュレーションするために単語情報をエージェントにとっての環境情報とする。そして単語に値の重み付けし，その値に基づく快ー不快の関係を学習させる。これによってホメオスタシスのような性質を獲得させ，情緒の生成に繋げることができるのではないかと考えた。本稿では研究の構想と方針を述べ，その後に情緒生成のための学習モデルについて提案する。

PDFファイルサイズ: 330 Kバイト