(57)【要約】【課題】自然言語の意味を理解する能力を高めたり、様々な大きさのグループの常識知識を人工知能に持たせるようにできる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供する。【解決手段】共有信念を生成するための深層生成モデル１０４を学習する装置として、環境１１０および共有信念処理部１０３からのデータを用いて自己の行動を決定する自己モデル処理部１０１と、環境１１０および共有信念処理部１０３からのデータを用いて他者の行動を推定する他者モデル処理部１０２と、共有信念を生成するための深層生成モデル１０４を保持し、前記深層生成モデル１０４を環境１１０、自己モデル処理部１０１および他者モデル処理部１０２からのデータを用いて学習する共有信念モデル処理部１０３とを備えることを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
共有信念を生成するための深層生成モデルを学習する装置であって、
環境および共有信念処理部からのデータを用いて自己の行動を決定する自己モデル処理部と、
環境および共有信念処理部からのデータを用いて他者の行動を推定する他者モデル処理部と、
共有信念を生成するための深層生成モデルを保持し、前記深層生成モデルを環境、自己モデル処理部および他者モデル処理部からのデータを用いて学習する共有信念モデル処理部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
深層生成モデルを用いて共有信念を生成する処理を実行する装置であって、
環境および共有信念処理部からのデータを用いて自己の行動を決定する自己モデル処理部と、
共有信念を生成するための深層生成モデルを保持し、前記深層生成モデルを環境および自己モデル処理部からのデータを用いて共有信念を生成する処理を実行する共有信念モデル処理部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
前記深層生成モデルは条件付き深層生成モデルであって、共有信念を生成する対象の他者のグループを設定する条件設定部を備えることを特徴とする請求項１乃至２いずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記共有信念モデル処理部は深層生成モデルを用いた視点移動処理部をさらに備えたことを特徴とする請求項１乃至３いずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記情報処理装置はロボットに搭載されたことを特徴とする請求項１乃至４いずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記情報処理装置は翻訳処理部または質問応答処理部をさらに備えたことを特徴とする請求項１乃至４いずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
共有信念を生成するための深層生成モデルを学習する方法であって、
環境および共有信念処理工程からのデータを用いて自己の行動を決定する自己モデル処理工程と、
環境および共有信念処理工程からのデータを用いて他者の行動を推定する他者モデル処理工程と、
共有信念を生成するための深層生成モデルを保持し、前記深層生成モデルを環境、自己モデル処理工程および他者モデル処理工程からのデータを用いて学習する共有信念モデル処理工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
深層生成モデルを用いて共有信念を生成する処理を実行する方法であって、
環境および共有信念処理部からのデータを用いて自己の行動を決定する自己モデル処理工程と、
共有信念を生成するための深層生成モデルを保持し、前記深層生成モデルを環境および自己モデル処理工程からのデータを用いて共有信念を生成する処理を実行する共有信念モデル処理工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
前記深層生成モデルは条件付き深層生成モデルであって、共有信念を生成する対象の他者のグループを設定する条件設定工程を備えることを特徴とする請求項７乃至８いずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記共有信念モデル処理工程は深層生成モデルを用いた視点移動工程をさらに備えたことを特徴とする請求項７乃至９いずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
前記情報処理方法はロボットで機能することを特徴とする請求項７乃至１０いずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１２】
前記情報処理方法は翻訳処理工程または質問応答処理工程をさらに備えたことを特徴とする請求項７乃至１０いずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータを、
環境および共有信念処理部からのデータを用いて自己の行動を決定する自己モデル処理部と、
環境および共有信念処理部からのデータを用いて他者の行動を推定する他者モデル処理部と、
共有信念を生成するための深層生成モデルを保持し、前記深層生成モデルを環境、自己モデル処理部および他者モデル処理部からのデータを用いて学習する共有信念モデル処理部
として機能させるためのプログラム。
【請求項１４】
コンピュータを
環境および共有信念処理部からのデータを用いて自己の行動を決定する自己モデル処理部と、
共有信念を生成するための深層生成モデルを保持し、前記深層生成モデルを環境および自己モデル処理部からのデータを用いて共有信念を生成する処理を実行する共有信念モデル処理部
として機能させるためのプログラム。
【請求項１５】
コンピュータを
前記深層生成モデルは条件付き深層生成モデルであって、共有信念を生成する対象の他者のグループを設定する条件設定部を備えるように機能させるための請求項１３乃至１４いずれか１項に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人工知能に自然言語の意味を理解させたり、常識的知識を用いて処理を行わせたりするために、非特許文献１にあるような知識データベースが作られていたが、このような知識データベースでは知識の適用範囲を定めるのが難しかったり、知識データベース内のシンボルがどのようにして実世界の意味と結びついているかが分からないというシンボルグラウンディング問題などが指摘されていた(非特許文献２)。
【０００３】
そのような問題に対応するため、近年、特許文献１や非特許文献３にあるように、単語や文字情報と画像情報を対応付けてシンボルグラウンディング問題を解決しようとする技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１７０７８９公報
【特許文献２】特開２０１１−０５４０８８公報
【特許文献３】特開２０１８−０６１０９１公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Lenat, D. B., Prakash, M., & Shepherd, M.: CYC: Using common sense knowledge to overcome brittleness and knowledge acquisition bottlenecks, AI magazine 6(4) 65,  (1985)
【非特許文献２】浅田稔，國吉康夫，ロボットインテリジェンス，pp.299-328, 岩波書店，(2006)
【非特許文献３】Zhang, H., Xu, T., Li, H., Zhang, S., Huang, X., Wang, X., & Metaxas, D.: Stackgan: Text to photo-realistic image synthesis with stacked generative adversarial networks, arXiv preprint, (2017)
【非特許文献４】谷口忠大, 記号創発ロボティクス 知能のメカニズム入門, pp.142-165, 講談社選書メチエ, (2014)
【非特許文献５】大槻知史, 三宅陽一郎 監修, 最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 増補改訂版, 翔泳社, (2018)
【非特許文献６】Silver, D., Schrittwieser, J., Simonyan, K., Antonoglou, I., Huang, A., Guez, A., ... & Chen, Y.: Mastering the game of go without human knowledge, Nature, 550(7676), 354,  (2017)
【非特許文献７】Silver, D., Hubert, T., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Lai, M., Guez, A., ... & Lillicrap, T.: Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm, arXiv preprint arXiv:1712.01815, (2017)
【非特許文献８】疋田聡, 深層学習とモンテカルロ木探索を用いた強化学習の組合せ最適化問題での実験とフレーム問題に関する１考察, 人工知能学会研究会資料SIG-AGI-009-07, (2018)
【非特許文献９】Mirza, M., & Osindero, S.: Conditional generative adversarial nets, arXiv preprint arXiv:1411.1784., (2014)
【非特許文献１０】Sohn, K., Lee, H., & Yan, X. : Learning structured output representation using deep conditional generative models, In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 3483-3491), (2015)
【非特許文献１１】Eslami, S. M. A., Rezende, D. J., Besse, F., ... & Viola, F.:  Neural scene representation and rendering, Science, Vol. 360, Issue 6394, pp. 1204-1210, (2018)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、例えば、人工知能を搭載したロボットが「リンゴを取ってきて」と言われたときに、テーブルの上にある「リンゴ」の写真ではなく冷蔵庫の中にある「リンゴ」を取ってくるという課題を考えると、単に「リンゴ」という単語とリンゴの画像の対応を学習しただけでは、「リンゴ」という記号が「リンゴの写真」と「冷蔵庫の中の本物のリンゴ」のどちらも指し示すのでうまくいかないという問題があった。この課題で必要とされているのは、単純に画像と単語との対応付けではなく、この状況の「リンゴ」は食べるためリンゴを指しているという、相手との関係で指し示すものが常に変動する共有信念だからである。
【０００７】
共有信念とは、各行動主体の間で共有されている、行動主体の認識している外部世界（環境）についての事実もしくは事実からの推論であり、外界の観測により獲得され、状況が変化するとその認識に基づき更新されるものである。図２に共有信念のイメージを説明する概念図を示す。この図で上記の例を説明すると、２１０が取ってくるように頼んだ人間(A)の「リンゴ」という言葉が指し示す信念の範囲、２２０が取ってくるロボット(B)の「リンゴ」の信念の範囲だとすると、両者に共通する信念である２３１の部分が共有信念部分で、この例の場合は「冷蔵庫の本物のリンゴ」となり、２２１〜２２４などのロボット（B)だけの信念部分が人間(A)とロボット(B)との間でずれがあった「写真のリンゴ」となる。
【０００８】
このように、自然言語の意味を正しく理解するためには、人工知能が相手との間の共有信念を持つことが必要である。なお、このような共有信念は、特許文献２でも導入されているが、そこでは共有信念を音声、動作、オブジェクト画像概念、動作・オブジェクト関係、行動コンテキスト効果等の個別確信度ベクトルの最大値を全体確信度関数で求めるという形でを扱っているため、複雑度の高い形の共有信念が必要となる多様な状況で自然言語の意味を理解するには十分でないという問題や、会話中など比較的短時間の場合が対象となっており日単位、月単位または年単位などの長時間の共有信念があまり想定されていないという問題があった。
【０００９】
また別の例としては、人工知能を搭載したロボットに「信号が青になったら進んでよい」と教えた場合に、信号はセンサーの情報では「緑」なので進むことができないというのもある。人間は親から信号は緑だけと「青」と言うと教わることが多く、ロボットもそのような共有信念を常識的知識として持たなければうまく行動できないということである。さらに、この信号での「青」と緑の関係は、日本国内だけの共有信念であり、外国に行けば信号でも「緑」(green signal)という記号と結びつくことになり、共有信念を変化させなければならない。すなわち、記号を使う相手のグループによって共有信念が変動するので、それに合わせて常識知識も変動させなければならないという問題があった。
【００１０】
このようなグループの大きさと共有信念の大きさの関係を説明する概念図を図３に示す。図の３００から３０２のようにグループが大きくなると、３１０から３１２のようにグループの共有信念の大きさは小さくなるという性質がある。これは、グループが大きくなるに従い、共通の経験が減っていくからである。このように、グループによって共有信念は変化するので、共有信念を推定するときは相手のグループの情報も含めて処理した方が推定精度が上がると考えられる。
【００１１】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、自然言語の意味を理解する能力を高めたり、様々な大きさのグループの常識知識を人工知能に持たせるようにできる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、共有信念を生成するための深層生成モデルを学習する装置として、環境および共有信念処理部からのデータを用いて自己の行動を決定する自己モデル処理部と、環境および共有信念処理部からのデータを用いて他者の行動を推定する他者モデル処理部と、共有信念を生成するための深層生成モデルを保持し、前記深層生成モデルを環境、自己モデル処理部および他者モデル処理部からのデータを用いて学習する共有信念モデル処理部とを備えることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、深層生成モデルを用いて共有信念を生成する処理を実行する装置として、環境および共有信念処理部からのデータを用いて自己の行動を決定する自己モデル処理部と、共有信念を生成するための深層生成モデルを保持し、前記深層生成モデルを環境および自己モデル処理部からのデータを用いて共有信念を生成する処理を実行する共有信念モデル処理部とを備えることを特徴とする。
【００１４】
また、上記の2つの発明にさらに共有信念を生成する対象の他者のグループを設定することができる装置として、前記深層生成モデルは条件付き深層生成モデルであって、共有信念を生成する対象の他者のグループを設定する条件設定部を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、様々な状況に対応するための複雑度の高い形の共有信念や、日単位、月単位または年単位などの長時間の共有信念が生成できるようになるため、自然言語の意味を理解する能力を高めたり、様々な大きさのグループの常識知識を人工知能に持たせることができるようになるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、共有信念のイメージを説明する概念図である。
【図３】図３は、グループの大きさと共有信念の大きさの関係を説明する概念図である。
【図４】図４は、条件付き深層生成モデルの例を示す図である。
【図５】図５は、学習フェーズの処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実行フェーズの処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に添付図面を参照して、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムの実施の形態を詳細に説明する。
【００１８】
図１は、実施の形態にかかる情報処理装置である人工知能システム１００の構成を示すブロック図である。人工知能システム１００は、共有信念を生成するための深層生成モデルの学習や、深層生成モデルを用いて共有信念を生成する処理を実行する。
【００１９】
人工知能システム１００は、自己モデル処理部１０１と、他者モデル処理部１０２と、深層生成モデル１０４を保持する共有信念モデル処理部１０３とを備えている。また、環境１１０から観測データを受け取り、環境１１０へ行動データを出力する。
【００２０】
自己モデル処理部１０１は、環境１１０および共有信念処理部１０３からのデータを用いて自己の行動を決定する処理を行う。前記行動は、移動や運搬など物理的な行動、言語の発声行動、対象物に視線を向ける認識行動など物理世界やシミュレーション上で行える行動一般を意味する。前記環境１１０からのデータは、例えば、音声、画像、触覚などのセンサー情報やシミュレータ上のオブジェクトの位置や速度などの情報が考えられる。前記共有信念処理部１０３からのデータは、自己と他者の間で共有されていると推定される自己および他者の環境の認識や自己および他者の内部状態などである。また、前記自己の行動の決定は、例えば、非特許文献５から８に示されているアルファ碁ゼロなどで自己の打つ手を深層学習モデルを用いて探索して決定する部分に相当し、深層学習モデルなどを用いることができる。
【００２１】
他者モデル処理部１０２は、環境１１０および共有信念処理部１０３からのデータを用いて他者の行動を推定する処理を行う。前記行動は、移動や運搬など物理的な行動、言語の発声行動、対象物に視線を向ける認識行動など物理世界やシミュレーション上で行える行動一般を意味する。前記環境１１０からのデータは、例えば、音声、画像、触覚などのセンサー情報やシミュレータ上のオブジェクトの位置や速度などの情報が考えられる。前記共有信念処理部１０３からのデータは、自己と他者の間で共有されていると推定される自己および他者の環境の認識や自己および他者の内部状態などである。また、前記他者の行動を推定は、例えば、非特許文献5から８に示されているアルファ碁ゼロなどで自己モデルを相手モデルに置き換えて相手の手を推定する部分に相当し、自己モデルを他者モデルに置き換えたものを元にして作成することができる。
【００２２】
共有信念モデル処理部１０３は、共有信念を生成するための深層生成モデル１０４を保持し、前記深層生成モデル１０４を環境１１０、自己モデル処理部１０１および他者モデル処理部１０２からのデータを用いて学習する処理または共有信念を生成する処理を行う。前記生成される共有信念は、自己と他者の間で共有されていると推定される自己および他者の環境の認識や自己および他者の内部状態などである。前記環境１１０からのデータは、例えば、音声、画像、触覚などのセンサー情報やシミュレータ上のオブジェクトの位置や速度などの情報が考えられる。前記自己モデル処理部１０１からのデータは、自己の行動、自己の環境の認識や自己の内部状態などである。前記他者モデル処理部１０２からのデータは、他者モデルで推定された他者の行動、他者の環境の認識や他者の内部状態などであり、さらに、他者モデルで推定された他者の行動と環境から観測された他者の行動の誤差を誤差逆伝搬させて推定した他者モデルへの入力データの誤差を含めることも考えられる。
【００２３】
深層生成モデル１０４は、共有信念モデル処理部１０３において共有信念を生成するためのモデルである。前記生成される共有信念は、自己と他者の間で共有されていると推定される自己および他者の環境の認識や自己および他者の内部状態などである。深層生成モデルは、図４に例示したように深層ニューラルネットワークの一種であり、入力の各次元のデータ型（連続値、カテゴリ値など）に関わらず、任意の多次元同時確率分布を表現することができ、これによって次元間の相関情報を含む、入力データ（環境の観測データ等）に現れる特徴的な統計情報を潜在変数４０２に効率よくモデル化することができる。また、図４の潜在変数４０２から出力データ（共有信念）を生成するに際しては、非特許文献３で文字列から画像が生成できるのを見てもわかるように、表現力の高い複雑な出力データが生成可能である。また、特許文献３にも例示されているように、深層生成モデルとしてはVAE（Variational Auto Encoder）、GAN（Generative Adversarial Nets）、GMM（Generative Moment Matching）、EP（Energy Based Probabilistic Model）など様々な種類のモデルが利用可能である。なお、特許文献３では深層生成モデルをデータ圧縮の目的で用いており、本発明の共有信念を生成する目的や効果とは大きく異なっている。
【００２４】
また、深層生成モデル１０４には、非特許文献９や非特許文献１０に示されている条件付き深層生成モデルを用いることもできる。これは、図４の４０１のように潜在変数に条件データを付加して出力データ（共有信念）を生成するものである。これにより、共有信念を生成する際に他者の属するグループを条件データとして付加できるようになる。
【００２５】
環境１１０は、人工知能システム１００が動作する環境であり、物理世界でもシミュレータでもよい。また、人工知能システム１００から行動データを受け取り、受け取った行動により環境の状態がどのように変化するかを、人工知能システム１００に観測データとして渡す。ちなみに、非特許文献5から８に示されているアルファ碁ゼロでは環境は盤面に相当するが、囲碁は自己と相手の両方に全ての情報が見えている完全情報ゲームであるのに対し、本発明で想定している環境は自己と他者で観測データが異なる不完全情報ゲームに類似する状況を考えているので、その点はアルファ碁ゼロとは異なっている。
【００２６】
図５は、実施の形態にかかる情報処理装置である人工知能システム１００の学習フェーズの処理の手順を示すフローチャートである。人工知能システム１００の自己モデル処理部１０１および共有信念モデル処理部１０３は、まず環境１１０から観測データを取得する（ステップＳ１００）。なお、自己モデル処理部１０１は取得した観測データを用いて内部状態データを更新する。
【００２７】
次に、共有信念モデル処理部１０３は、自己モデル処理部１０１の内部状態データや他者のグループなどの条件データや環境１１０からの観測データを組み合わせて深層生成モデル１０４へ入力するための入力データを作成する（ステップＳ１０１）。
【００２８】
次に、共有信念モデル処理部１０３は、前ステップで作成した入力データを深層生成モデル１０４に入力して共有信念を生成する（ステップＳ１０２）。
【００２９】
次に、共有信念モデル処理部１０３は、前ステップで生成した共有信念と環境１１０からの観測データとを組み合わせて他者モデル処理部１０２への入力データを作成し、他者モデル処理部１０２ではその入力データから他者の行動の推定を行い、その結果の出力データを生成する（ステップＳ１０３）。
【００３０】
なお、上記のステップＳ１０３において、例えば、非特許文献１１に示されているような深層生成モデルを用いた視点移動処理を用いて他者モデルへの入力情報を生成することも考えられる。これにより、他者モデルへの視覚情報の入力が他者の視点で行えるので推定精度が向上できると考えられるからである。
【００３１】
次に、共有信念モデル処理部１０３は、環境１１０における他者の行動の観測データと前ステップの他者モデル処理部１０２の出力データとを用いて、その誤差から損失値を算出する（ステップＳ１０４）。なお、前記の損失値は、他者モデルで推定された他者の行動と環境から観測された他者の行動の誤差を他者モデル中で誤差逆伝搬させて推定してもよい。
【００３２】
次に、共有信念モデル処理部１０３は、前ステップで算出した損失値を用いて、損失値が減少するように深層生成モデル１０４の学習処理を行う（ステップＳ１０５）。例えば、前記の損失値を深層生成モデル１０４の中で誤差逆伝搬させて学習する方法が考えられる。
【００３３】
次に、共有信念モデル処理部１０３は、深層生成モデル１０４の学習が十分に進んだかを判定し、十分に進んでいれば学習は終了して次のステップに進み、十分に進んでいなければステップＳ１００に戻って処理を繰り返す（ステップＳ１０６）。学習が十分に進んだかの判定は、例えば、未学習の入出力データにおける推定の損失値から判断できる。
【００３４】
次に、共有信念モデル処理部１０３は、学習した深層生成モデル１０４を長期記憶装置に保存する（ステップＳ１０７）。学習フェーズで学習した深層生成モデル１０４を実行フェーズで利用できるようにするためである。また、このように長期記憶装置に保存することにより、日単位、月単位または年単位などの長時間の共有信念にも対応できるようになる。
【００３５】
次に、実行フェーズの処理について説明する。図６は、実施の形態にかかる情報処理装置である人工知能システム１００の実行フェーズの処理の手順を示すフローチャートである。人工知能システム１００の共有信念モデル処理部１０３は、まず学習フェーズで保存した深層生成モデル１０４を長期記憶装置から読み込む（ステップＳ２００）。なお、この読み込みは情報処理装置に直接接続された記憶装置からでもよいし、ネットワークを経由してサーバーなどから読み込んでもよい。
【００３６】
次に、人工知能システム１００の自己モデル処理部１０１および共有信念モデル処理部１０３は、環境１１０から観測データを取得する（ステップＳ２０１）。なお、自己モデル処理部１０１は取得した観測データを用いて内部状態データを更新する。
【００３７】
次に、共有信念モデル処理部１０３は、自己モデル処理部１０１の内部状態データや他者のグループなどの条件データや環境１１０からの観測データを組み合わせて深層生成モデル１０４へ入力するための入力データを作成する（ステップＳ２０２）。
【００３８】
次に、共有信念モデル処理部１０３は、前ステップで作成した入力データを深層生成モデル１０４に入力して共有信念を生成する（ステップＳ２０３）。
【００３９】
上記の本発明を実施するための形態の説明では、学習フェーズと実行フェーズを別々に説明したが、その二つのフェーズを一つのシステム上に一緒に備えて、学習と実行を同時に行うことも勿論可能である。
【００４０】
以上のように生成した共有信念を用いることにより、他者の行動を推定したり、自然言語の意味を理解する能力を高めたり、様々な大きさのグループの常識知識を人工知能に持たせたりすることができるようになる。このような能力は、人工知能を搭載したロボットなどの有用性を高めるのに非常に役立つと考えられる。
【００４１】
また、他者の属するグループの条件データに国の情報を設定することにより各国の常識（共有信念）に対応した翻訳に役立てたり、質問応答システムに本発明を用いることにより質問者の属性に合わせた質問応答が可能になると考えられる。
【００４２】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができる。
【００４３】
本実施の形態の情報処理装置１００は、例えば、ＣＰＵなどの制御装置と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）やＲＡＭなどの記憶装置と、ＨＤＤ、ＣＤドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置を備えた通常のコンピュータを利用したハードウェア構成でもよいし、複数のコンピュータをネットワークで結合して仮想的なコンピュータの機能を提供するクラウドサーバー上に構成してもよい。
【００４４】
本実施形態の情報処理装置１００で実行されるプログラムは、例えば、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供してもよいし、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施形態の情報処理装置１００で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。また、本実施形態のプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【００４５】
本実施の形態の情報処理装置１００で実行されるプログラムは、上述した各部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【符号の説明】
【００４６】
１００  人工知能システム
１０１  自己モデル処理部
１０２  他者モデル処理部
１０３  共有信念モデル処理部
１０４  深層生成モデル
１１０  環境
２１０  Aの信念
２１１  Aだけの信念部分
２１２  Aだけの信念部分
２１３  Aだけの信念部分
２１４  Aだけの信念部分
２２０  Bの信念
２２１  Bだけの信念部分
２２２  Bだけの信念部分
２２３  Bだけの信念部分
２２４  Bだけの信念部分
２３１  AとBの共有信念部分
３００  家族
３０１  学校や会社
３０２  国
３１０  家族間の共有信念
３１１  学校や会社の共有信念
３１２  国民の共有信念
４０１  潜在変数へ付加した条件データ
４０２  潜在変数
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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