著者

高玉 圭樹 佐藤 史盟 大谷 雅之 服部 聖彦 佐藤 寛之 山口 智浩

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.28, no.2, pp.210-219, 2013 (Released:2013-02-01)

参考文献数

12

被引用文献数

1

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The paper proposes a novel recommender system which supports users to clarify the most appropriate preference by recommending other categories' items that almost meet the attributes selected by users. Such an advantage is achieved by both the preference ncretization of users and the preference change of users.To investigate the effectiveness of the proposed system, we conducted the human-subject experiments and found that the proposed system supports users to find their desirable items by clarifying their preference. Concretely, the following implications have been revealed: (1) the proposed recommender system with both the serendipity and decision buttons enables users to clarify their preference by comparing items which are classified in different categories; (2) in detail, the item recommendation based on the selected item attributes contributes to clarifying the users' preference through a change of their preference, while the item recommendation based on the item characteristic contributes to clarifying the users' preference through a concretization of their preference; and (3) the proposed recommender system with the decision button succeeds the further clarification of the preference of users who have already clarified it.

著者

山田 誠二 山口 智浩

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告知能と複雑系(ICS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2002, no.105, pp.93-98, 2002-11-12

被引用文献数

1

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ペットロボットやお掃除ロボットが実際に一般家庭に広まる時代をむかえ,今後人間とロボットとが関わりをもつ状況が増えることが予想される.そのように,人間とロボットがインタラクションをもつとき,人間は不可避的にロボットに適応し,ロボットも人間に対して適応することが期待される.本研究では,人間がペットロボットをしつけて,行動をコントロールできるようになる枠組みを提案し,そこにおける人間とロボットの相互適応のためのインタラクション設計について議論する.This paper describes a framework for mutual adaptation between a human and a pet robot, and design of the human-agent interaction. In our work, a pet robot learns which behavior it should execute when some stimuli are given and a human user learns how to give commands to the robot through its various sensors. A pet robot utilizes a computational classical conditioning model for learning to interpret human commands. Finally we discuss heuristics to accelerate this mutual adaptation.

著者

山口 智浩 野村 勇治 田中 康祐 谷内田 正彦

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.12, no.6, pp.870-880, 1997-11-01 (Released:2020-09-29)

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The advantage of emergence is that various solutions are emerged. However, it takes large computation cost to emerge them since it requires the numbers of iterations of simulation. So we try to reduces the computation cost without losing variety of solutions by introducing the abstraction technique in Artificial Intelligence. This paper presents Isomorphism Based Reinforcement Learning by Isomorphism of Actions that reduces the learning cost without losing variety of solutions. Isomorphism is one of the concepts in Enumerative Combinatorics of mathematics. First we explain Isomorphism of Actions, then explain Isomorphism of Behaviors. Isomorphic behaviors those perform the same task can be obtained by transforming the learning result of the task by "the appropriate permutation". However, a priori knowledge that represents "the appropriate permutation" is not always given, so this paper uses the generate & test method that first generates the isomorphic learning results by transforming the learning result of reinforcement learning for a task by the combinatorial permutations, then tests to select two kinds of the behaviors performing the following tasks ; (1) isomorphic behaviors those perform the same task ; (2) discovery of the behaviors those are converged to the new task state. Since the acquired learning results are isomorphic each other, the merits of our method are those the time cost for generating various learning results is small and also the space cost is small too because it needs only the original learning result and the set of permutations for it. For these reasons, this method is significant for realizing the learning various behaviors for the dynamic environment or multiagent.

著者

山田 誠二 山口 智浩

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

知能と情報 (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.17, no.3, pp.289-297, 2005

参考文献数

16

被引用文献数

4 1

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擬人化エージェントと人間との間に効果的なコミュニケーションを実現するためには, 双方が相手の表情から相手の感情, 負荷状態などの内部状態(マインド)を同定し, 相手のマインドに沿った行動をとることが重要である.しかし, 人間と擬人化エージェントが互いに相手の表情からマインドを同定することは, 一般に困難である.なぜならユーザはエージェントの表情の解釈において, 個人差, 文化的差異などをもつため, すべてのユーザにとってマインドを容易に推定できる表情をもったエージェントを設計することは難しいからである.本論文では, 人間と擬人化エージェントがマインドマッピングをお互いに学習して相互適応を実現する枠組みを提案する.マインドマッピングとは, 人間や擬人化エージェントの表情からマインドへの写像である.人間とエージェントは, 相互読心ゲームと呼ばれるゲームを行うことにより, 相手のマインドマッピングを学習していき, 相互適応が実現される.この相互適応において, エージェントは, 観測された人間の顔画像を事例とした事例に基づく学習により, マインドマッピングを学習し人間に適応する.一方, 人間側は自由に学習をしてエージェントに適応する.PCとCCDカメラを用いてこの枠組みを実装し, 我々の枠組みで実際にマインドマッピングの相互適応が実現されることを実験的に示す.また, マインドマッピングの相互適応を高速化するヒューリスティックスを提案する.

著者

藤本 武司 砂山 渡 山口 智浩 谷内田 正彦

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2003, no.88, pp.119-126, 2003-09-08

被引用文献数

2

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人間個人が持つ暗黙的な感性を他者と共有するためには,何らかの明示的な情報に変換する必要がある.本研究では人間の感性情報として,最も扱われる情報量が多く,個性が反映されやすい視覚に注目する.通常,人間が知覚困難である自己および他者の視線行動を可視化・共有できる仮想空間を構築することにより,感性創発(着眼点を見出す能力や知識の獲得)を実現し,作業支援を行うことを目標としている.本稿では,計測された視線情報から形式的な処理により注視点を自動抽出する方法と,抽出された注視点の可視化・共有によるユーザ間インタラクションの支援について述べる.In order to share unclear personal Kansei information with others, we need to transform it into cleared one. Our research group focuses on gaze information that will be naturally reflected human actions and intentions. Generally, it is very difficult for us to feel other people's gaze lines. Therefore, we constructed VR space, where some users can work in together and their gaze lines are visualized coincidentally. By using visualized and shared gaze lines, we expected to promote human-human interaction more closely. In this paper, we propose a method to extract people's gaze points from gaze line history, and verify that this method is useful for their interaction.