著者

中村 友昭 長井 隆行 船越 孝太郎 谷口 忠大 岩橋 直人 金子 正秀

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.30, no.3, pp.498-509, 2015-05-01 (Released:2015-03-26)

参考文献数

30

被引用文献数

1 3

---

Humans develop their concept of an object by classifying it into a category, and acquire language by interacting with others at the same time. Thus, the meaning of a word can be learnt by connecting the recognized word and concept. We consider such an ability to be important in allowing robots to flexibly develop their knowledge of language and concepts. Accordingly, we propose a method that enables robots to acquire such knowledge. The object concept is formed by classifying multimodal information acquired from objects, and the language model is acquired from human speech describing object features. We propose a stochastic model of language and concepts, and knowledge is learnt by estimating the model parameters. The important point is that language and concepts are interdependent. There is a high probability that the same words will be uttered to objects in the same category. Similarly, objects to which the same words are uttered are highly likely to have the same features. Using this relation, the accuracy of both speech recognition and object classification can be improved by the proposed method. However, it is difficult to directly estimate the parameters of the proposed model, because there are many parameters that are required. Therefore, we approximate the proposed model, and estimate its parameters using a nested Pitman--Yor language model and multimodal latent Dirichlet allocation to acquire the language and concept, respectively. The experimental results show that the accuracy of speech recognition and object classification is improved by the proposed method.

著者

長井 隆行 原田 研介 石黒 浩 細田 耕

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.35, no.4, pp.558-567, 2020-07-01 (Released:2020-09-29)

著者

日永田 智絵 堀井 隆斗 長井 隆行

雑誌

人工知能

巻号頁・発行日

vol.34, 2019-11-01

著者

李 為達 日永田 智絵 長井 隆行

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.3K4J203, 2019 (Released:2019-06-01)

---

現在普及に及んでいる人との会話を目的とした対話システムの殆どは会話文の文法の構成を着目点として処理を行っている.しかし,人間同士で会話を行うとき,人は無意識に感情を働かせたり過去の会話や自分の知識に基づいて相手に対する返答を行う.今回は人が会話を行うときに使用すると推測される感情の変化やその人個人の経験などを会話の一つの潜在要素として使用したときの対話システムの話し方の変化について検証を行った.今回の対話システムはある程度の会話の継続性に意識をし、会話を続けることができた.

著者

西原 成 青木 達哉 中村 友昭 長井 隆行

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

長野 匡隼 中村 友昭 長井 隆行 持橋 大地 小林 一郎 高野 渉

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.1L3J1101, 2019 (Released:2019-06-01)

---

人は知覚した高次元の時系列情報を意味を持つ単語や単位動作に分節・分類することで認識している.ロボットが単語や動作を柔軟に学習するためにも,このような教師なしで分節・分類する能力は重要であると考えられる.本稿では教師なしで高次元の時系列データから特徴抽出すると同時に,単位系列に分節・分類が可能なHierarchical Dirichlet Processes-Variational Autoencoder-Gaussian Process-Hidden Semi-Markov Model (HVGH)を提案する.HVGHは,HDP-GP-HSMMにVariational Autoencoder(VAE)を導入したモデルであり,VAEとHDP-GP-HSMMのパラメータが相互に影響しあい学習される.VAEにより高次元データを分節化に適した低次元の潜在変数へと圧縮し,その潜在変数の遷移をガウス過程を用いて表現することで,高次元の複雑な時系列データの分節化を可能とする.実験では,様々なモーションキャプチャデータを用いて,提案手法が既存手法よりクラス数の推定精度及び分節・分類の精度が高いことが示す.

著者

阿部 香澄 日永田 智絵 アッタミミ ムハンマド 長井 隆行 岩崎 安希子 下斗米 貴之 大森 隆司 岡 夏樹

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.55, no.12, pp.2524-2536, 2014-12-15

---

核家族における育児負担軽減などを目的として,我々は家庭内で子どもと遊ぶロボットの実現を目指している.具体的には,子どもの遊び友達となり,親が家事などをする30分ほどの間,子どもの興味を引きつけ遊んでいてくれるロボットである.保育者が誰とでも遊べるように,このロボットがどんな子どもとも柔軟に遊べることが望ましいと我々は考えている.しかし実際は,子どもの内向的性格などが原因で一緒に遊べない場合がある.そこで本研究では,ロボットとの良好な関係構築が容易でない子どもへの対応方法を検討し,その方策として,子どもの性格に応じた行動選択の仕組みを考える.この仕組みを実現する第1歩として,本論文では“人見知りの子どもが親近感を持つために有効な遊び行動が存在する”という仮説を検証する.まず我々はロボットが子どもに対して親密な態度を示しやすい“親和的遊び行動”と,不安が強くても遊べる“不安緩和遊び行動”を定義し,遊び行動を分類した.そして保育者が遠隔操作するロボットと5~6歳児との遊び実験を行い,これらの遊び行動と親近感の関係を調べた.その結果,“親和的遊び行動”と“不安緩和遊び行動”の両方の要素を持つ遊び行動が,人見知りの子どもに有効であることが示唆される結果を得た.

著者

船田 美雪 中村 友昭 長井 隆行 金子 正秀

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

---

人は知覚情報や養育者からの語りかけによって文化毎に異なる言語や概念を獲得する.また,養育者は幼児の成長に合わせて育児語と成人語を用いる傾向があり,このような変化の中で,人は育児語と成人語の双方を学習する.我々はこれまで,概念と言語の相互学習による,ロボットの概念獲得手法を提案してきた.本稿では,このような相互学習モデルにおける育児語と成人語の学習の過程と,教示言語が概念形成に及ぼす影響を検証する.

著者

安藤 義記 中村 友昭 長井 隆行

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.28, 2014

---

これまでLatent Dirichlet Allocationをベースに,物体のカテゴリを教師なしで形成する手法が提案されてきた.しかし,これら研究では物体カテゴリの形成を目的としており,色や硬さを表現するカテゴリなどは考慮されていない.本稿では,学習の際にパラメータの異なる複数のモデルを用いることで,多様な概念を形成する手法を提案する.これにより,色や硬さといった概念も獲得することが可能となる.

著者

于 楊 日永田 智絵 堀井 隆斗 長井 隆行

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.4F2OS25a03, 2020 (Released:2020-06-19)

---

近年,スマートフォンやタブレットなどデジタル端末の発展により,ユーザーが視聴できる動画は膨大な量に達している.こうした中で,消費者のニーズに対応するパーソナライズされたビデオコンテンツの分類,検索および配信は依然として解決すべき課題である.一般に,人間は情緒的特性に基づいて映画や音楽を選ぶ傾向がある.従って,感情喚起を分析することで,この課題に対して一つの指針が得られる可能性がある.動画によって喚起される感情は,オーディオとビデオの両方のモダリティに関係している.そこで本研究では,マルチモーダル情報の統合によって動画による感情喚起を推定する深層学習モデルを提案する.映画データベースを用いた実験により,マルチモーダル情報を統合したことによる推定性能の変化について検証し,従来手法に比べ推定精度が向上することを示す.また最近話題となっているAutonomous Sensory Meridian Response (ASMR) 動画を解析し,感情喚起と閲覧回数,高・低評価数など視聴者の行動との関係性を検証する.

著者

長井 隆行

出版者

公益社団法人 計測自動制御学会

雑誌

計測と制御 (ISSN:04534662)

巻号頁・発行日

vol.55, no.10, pp.859-865, 2016 (Released:2016-10-20)

参考文献数

15

被引用文献数

1

著者

谷口 忠大 山川 宏 長井 隆行 銅谷 賢治 坂上 雅道 鈴木 雅大 中村 友昭 谷口 彰

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.2M6OS19d04, 2022 (Released:2022-07-11)

---

本発表では著者らが提案し推進する全脳確率的生成モデル(WB-PGM: Whole-Brain Probabilistic Generative Model)のアプローチとその展望について概説する。世界モデルはセンサ・モータ情報を行動主体の主観的な視点からコーディングする予測モデルである。マルチモーダルな情報を統合し、複雑な身体を統御し、環境に適応できる人間の知能、および発達的なロボットの構成をその延長線上で捉えようとすると、その認知アーキテクチャとしての構造を検討する必要が現れる。WB-PGMは、人間の全能の構造に学ぶとともに、予測学習を基礎に据えた確率的生成モデルにより認知アーキテクチャを構築しようというアプローチである。本発表ではその基本的な考え方と展望に関しての報告する。

著者

于 楊 日永田 智絵 堀井 隆斗 長井 隆行

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2020, pp.4F2OS25a03, 2020

---

<p>近年,スマートフォンやタブレットなどデジタル端末の発展により,ユーザーが視聴できる動画は膨大な量に達している.こうした中で,消費者のニーズに対応するパーソナライズされたビデオコンテンツの分類,検索および配信は依然として解決すべき課題である.一般に,人間は情緒的特性に基づいて映画や音楽を選ぶ傾向がある.従って,感情喚起を分析することで,この課題に対して一つの指針が得られる可能性がある.動画によって喚起される感情は,オーディオとビデオの両方のモダリティに関係している.そこで本研究では,マルチモーダル情報の統合によって動画による感情喚起を推定する深層学習モデルを提案する.映画データベースを用いた実験により,マルチモーダル情報を統合したことによる推定性能の変化について検証し,従来手法に比べ推定精度が向上することを示す.また最近話題となっているAutonomous Sensory Meridian Response (ASMR) 動画を解析し,感情喚起と閲覧回数,高・低評価数など視聴者の行動との関係性を検証する.</p>

著者

弓場 亮介 堀井 隆斗 長井 隆行

出版者

人工知能学会

雑誌

2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

巻号頁・発行日

2020-04-01

著者

日永田 智絵 堀井 隆斗 長井 隆行

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2019, pp.3G3OS18a02, 2019

---

<p>感情は人において重要な要素であるといわれているが,そのメカニズムは完全には明らかになっていない.その中で有名な仮説として,神経科学者のDamasioは,情動を身体シグナルとし,外部の刺激によって引き起こされる身体シグナルが意思決定を効率化しているというソマティック・マーカー仮説を提唱した.本研究では感情メカニズム解明への足掛かりとして,計算機シミュレーションにて,ソマティック・マーカー仮説の検証を行った.具体的には,深層学習を用い,行動方策を学習するネットワークを構築し,身体シグナルがあることによって,報酬の高い行動の選択が行われるかを検証した.結果として,身体シグナルがあるものが最も報酬の高い行動を選択できるようになっていることが明らかとなった.</p>

著者

中村 慎也 岩橋 直人 長井 隆行

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.21, no.5, pp.663-682, 2009-10-15 (Released:2010-01-12)

参考文献数

18

被引用文献数

4 2

---

本論文では,実世界状況において,ロボットが人と効率的及び相互適応的に共有信念を形成しながらコミュニケーションを行うための,発話生成手法を提案する.共有信念は,互いに共通する経験を基盤として形成され,対話者の心的状態の推定や曖昧な発話の理解に用いられる.提案手法は,ロボットが学習する信念システムとして,ロボットの想定する共有信念を表現する関数に加えて,人とロボットの想定する共有信念の一致度を表現する関数を扱う.共有信念を表現する関数は,確率モデルで表される音声言語や動作,オブジェクトの概念などを指示する様々な信念の重み付け和で表現される.共有信念の一致度を表現する関数は,発話が相手に正しく理解される確率の予測値を出力する.信念システムの学習は,人とロボットのオブジェクトを用いたインタラクションを通してオンラインで行われる.ロボットは,一致度を表現する関数を学習することで人の心的状態の推定と発話の予測理解率の推定が可能となり,環境だけでなく,相手との共有信念の一致度に応じて発話の単語数を増減させるなどの適応的な発話生成が行えるようになる.また,そうした発話によるインタラクションを通して一致度を表現する関数自体を更新し,人とロボットが相互適応的に共有信念の形成を行う.ロボットに学習させる信念システムや,人が行動を誤った場合のロボットによる正解の提示の有無など,様々な条件で実験を行い提案手法の有効性を評価した.

著者

稲邑 哲也 タン ジェフリートゥ チュアン 萩原 良信 杉浦 孔明 長井 隆行 岡田 浩之

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.26, no.3, pp.698-709, 2014-06-15 (Released:2014-07-17)

参考文献数

19

---

ロボカップ@ホームはHuman-Robot Interaction (HRI) 研究の発展のために,今後重要な位置づけを持ったコンペティションである.HRIにおける研究開発では,膨大な量の対話実験による経験データベースが必要となる場合が多いが,実機のロボットでは実験実施のコストが高く,また,シミュレーションでは人間とロボットとの身体的インタラクションに制約が生じる.そこで,没入型のユーザインタフェースと,複数のクライアントが同時に同一の仮想世界にログイン可能な機能の双方をロボットシミュレータに搭載し,HRI研究を促進させることの可能なロボカップ@ホームシミュレーションの枠組みを提案する.また具体的なシステム実装に必要となる基盤技術の設計指針を示す.

著者

中村 友昭 長井 隆行 岩橋 直人

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.91, no.10, pp.2507-2518, 2008-10-01

被引用文献数

13

---

本論文では,ロボットが身体性を利用することで取得する視覚・聴覚・触覚のマルチモーダル情報を用い,総合的に物体のカテゴリー分類を行う計算機構を提案する.ロボットは,複数の情報を利用することにより,今まで画像だけでは分類することができなかった物体であっても分類することができるようになり,より人間の感覚に近いカテゴリーを形成することが可能である.提案するアルゴリズムはグラフィカルモデルに基づいており,物体のカテゴリゼーションはそのパラメータである条件付確率を推定する学習の問題となる.提案手法は教師なし学習であるため,人間が正解を教えることなくロボットの自律的なカテゴリゼーションが可能である.また,学習結果を利用した未知物体のカテゴリー認識や,カテゴリーを通した機瀧の確率的推定も可能となる.本論文では,提案するアルゴリズムを実際のロボットに実装することで,提案手法の有効性を示す.

著者

中村 友昭 長井 隆行 岩橋 直人

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.25, 2011

---

本稿では,ノンパラメトリックベイズの一種であるHierarchical DirichletProcess(HDP)を用いて物体概念の形成を行う.ロボットが実際に物体を掴み,様々な視点から観察することで得られるマルチモーダル情報を,教師なしでカテゴリ分類を行い,物体概念を形成する.HDPを物体のカテゴリゼーションに応用することで,物体概念モデルのパラメータだけでなく,カテゴリ数の推定も可能となる.

著者

内田 伸哉 菅野 真音 長井 隆行 池原 雅章

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. WBS, ワイドバンドシステム (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.105, no.176, pp.19-24, 2005-07-07

---

本論文は混合音声の音源分離について逆行列を使用した方法を提案する.まず, この手法を満たすための仮定であるW-disjoint orthogonalityについて述べ, ステレオ録音された各音声データは, それ特有の位相と振幅の比の値を持ち, それがオリジナルの音声ソースが不明な状態からの元信号探索に有効であることを示す.次に, 従来法であるDUETについて述べ, 振幅遅延表現のヒストグラムを作成することにより, 個々の音声ソースがピークを持ちそれぞれ独立の位相振幅成分を有することを確認する.最後に逆行列を使用して音源分離を行う方法についてシミュレーションを行い従来法と比較をし, その有用性を示す.