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J-GLOBAL ID：201002281575758420   整理番号：10A0556093

対話型仮想訓練タスクを通したユーザフィードバック理解のためのペットロボットの教育

Teaching a pet-robot to understand user feedback through interactive virtual training tasks

著者 (2件)： AUSTERMANN Anja (Graduate Univ. Advanced Studies (SOKENDAI), Tokyo, JPN) ,  YAMADA Seiji (Graduate Univ. Advanced Studies (SOKENDAI), Tokyo, JPN)
資料名： Autonomous Agents and Multi-Agent Systems  (Autonomous Agents and Multi-Agent Systems)
巻： 20  号： 1  ページ： 85-104  発行年： 2010年01月 
JST資料番号： W1340A  ISSN： 1387-2532  CODEN： AAMSFJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然な方法で人間から学習しコミュニケーションを行うロボットの適応化を目的として,そのための手段に仮想ゲームを利用する人間-ロボット対話型仮想教育訓練フレームワークを提案した。提案フレームワークの設計を行うとともに,その実実装を行い,システムアーキテクチャについて述べた。ここではペットロボットとしてAIBOを利用し,訓練タスクに関しては,人間-ロボットコミュニケーションの基礎として仮想訓練タスクを利用し,その利点を示すとともに,理解し易いタスクとしてゲームタスクを選択し,難易度と制約条件の強度について論じた。その中で,同一画像の発見,ペアゲーム,Connect Fourタスク,イヌの訓練ゲーム,を取り上げて論じた。2段階からなる学習手法を提案するとともに,教師つき学習を用いたHMM(隠れMarkovモデル)に基づく教師なし低水準学習段階との結合を行った。その中で,報酬認識学習,報酬結合学習(古典的条件付けの関連特徴およびRescorla-Wagnerモデル),訓練フェーズの後の認識フェーズ,について論じた。提案訓練手法と学習アルゴリズムの実験的評価を行い,認識精度,参加者により与えられたフィードバック,異なるタスクに関する参加者の評価,に関する結果を紹介した。訓練後提案システムでは,平均精度90.33%で,正/負報酬を認識することが可能になった。

シソーラス用語： *知能ロボット ,  教育訓練 ,  *機械学習 ,  *会話型処理 ,  コミュニケーション ,  タスクパフォーマンス ,  ゲーム ,  教師つき学習 ,  隠れMarkovモデル ,  学習アルゴリズム ,  評価試験 ,  精度
準シソーラス用語： HMM ,  *ペットロボット

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (8件)： 対話型 ,  仮想 ,  訓練 ,  タスク ,  ユーザフィードバック ,  理解 ,  ペットロボット ,  教育