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J-GLOBAL ID：202202281567461262   整理番号：22A2932977

機械学習に基づく自然なエージェント動作の生成

Generation of natural agent behavior based on machine learning

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著者 (2件)： 宮澤恒光 (京大) ,  中澤篤志 (京大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 122  号： 200(MVE2022 18-33)  ページ： 69-73 (WEB ONLY)  発行年： 2022年09月29日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： アバター(エージェント)が様々な場面で利用され始めているのに従い,より人間らしい動作を行うエージェントが求められている.本研究では様々な機械学習モデルに人間同士の対話中の動作を学習させ,そのモデルを用いて動作生成を行い,モデルの有効性の評価を行った.具体的には,被験者2人に対話させる実験を行い,被験者の注視状態と発話に関する時系列データを獲得した.それをデータセットとしてHMM,Transformerに基づいたモデルを学習させた.次に,学習させたモデルを用いてエージェントの対話行動を生成し,ゲームエンジンを用いて対話シーンを再現,生成結果の自然さやリアリティーに対する主観評価を行った.その結果,Transformerに基づいたモデルが柔軟に行動選択できることを示した.(著者抄録)

シソーラス用語： *エージェント ,  機械学習 ,  隠れMarkovモデル ,  学習モデル ,  *人工知能システム ,  決定 ,  画像処理 ,  *発話 ,  随意運動
準シソーラス用語： 行動決定 ,  自然性

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (14件)：

• 米澤朋子,“擬人化メディアとHuman-Agent Interaction:「情熱」のあるやりとりを目指して”, 人工知能,36巻,3号,p.377-396,May.2021.
• 沼田崇志,朝康博,“対話エージェントにおける VR”,日本知能情報ファジィ学会誌,vol.33,no.3, pp.82-88,2021.
• Otsuka K., & Tsumori M., ′′Analyzing Multifunctionality of Head Movements in Face-to-Face Conversations Using Deep Convolutional Neural Networks,′′ IEEE Access, vol. 8, pp. 217169-217195, 2020.
• Judee K. Burgoon, Lesa A. Stern & Leesa Dillman, “Adaptation in Dyadic Interaction: Defining and Operationalizing Patterns of Reciprocity and Compensation”, Communication Theory, vol. 3, p. 295-316, 1993.
• Leonhard Schilbach, Marcus Wilms, Simon B. Eickhoff, Sandro Romanzetti, Ralf Tepest, Gary Bente, N. Jon Shah, Gereon R. Fink, & Kai Vogeley, “Minds Made for Sharing: Initiating Joint Attention Recruits Reward-related Neurocircuitry”, J of Cognitive Neuroscience, vol. 22, No. 12, pp. 2702-2715, 2010.

タイトルに関連する用語 (2件)： 機械学習 ,  エージェント