(57)【要約】【課題】危険物から生体を保護するロボット【解決手段】特性データベースを元にオブジェクトに対し危険度のラベリングを行い、保護対象の生体と危険物が接近した場合に、その接触を回避する行動を取る。【選択図】図2
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
知覚したオブジェクトの将来を予測するシミュレーションに使用する人間を表すオブジェクトに感情属性を持たせ、シミュレーションによる感情属性の結果を評価し、それに基づき行動を選択することができることを特徴とする人工知能。
【請求項２】
知覚したオブジェクトに対し、あらかじめ用意されたデータベースを元に保護対象の生体にとって危険と思われるものにラベリングを行い、保護対象の生体と危険物とラベリングされたオブジェクトが接近した際、その接触を防ぐ行動を取ることを特徴とするロボット
【請求項３】
請求項２の機能を持つロボットにおいて、保護対象の生体と危険物の接触を防ぐ行動を取った際、同時に他の人や装置に通知する機能をもつことを特徴とするロボット
【請求項４】
請求項２の機能を持つロボットにおいて、保護対象の生体と危険物の接触を防ぐ行動が成功する確率を高めるよう、保護対象と自らの位置を自律的に調整する機能を持つことを特徴とするロボット
【請求項５】
請求項２の機能を持つロボットにおいて、ＧＰＳ機能を持つことにより、保護対象の生体をある一定の地域から外に出さない行動をとることを特徴とするロボット
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人格の一端として人の感情を考慮して行動を選択する人工知能の実装方法に関する。  
【背景技術】
【０００２】
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】溝口理一郎  「オントロジー工学」  オーム社
【非特許文献１】西田豊明  「定性推論の諸相」  朝倉書店
【非特許文献１】石黒浩  「アンドロイドサイエンス」  毎日コミュニケーションズ
【非特許文献１】五味隆志  「ブルックスの知能ロボット論」  オーム社
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
人間型ロボットの分野において、現段階では、外見的に人間の“マネ”をする程度のものが多いのが現状である。たとえ人とコミュニケーションが取れたとしても背後で本物の人間が操作するなどのケースが多い。ここではより高度な人間型ロボットとして、自ら人の感情を推論し、人格の一端を表出するような人工知能の実装方法について述べる。
【０００６】
現在、画像認識の研究成果に関しては、文字認識など一部の即時的応用性の高いものが多い一方、顔認識等も着実にその能力を高めていっている現状を踏まえると、その他の様々なオブジェクト同定に関してもまもなく可能となると思われる。
【０００７】
ここではそういう前提の下、最近AIの分野で注目されている“常識ルール”を使用する流れに沿い（特に海外では、AIの１方向性として“常識ルール”が当たり前となってきており、Cycプロジェクトなどすでに膨大な量の常識ルールが蓄積され利用され始めている）、ロボットの構成上どの部分が人格実装のカギとなるかを示し、一例として、人の感情を考慮して行動を選択することが可能なロボットの実現方法について述べる。
【０００８】
併せて、より早期に開発可能と思われる、危険物から人間を保護するロボットの実現方法について述べる。また、具体的な応用も踏まえ、ロボット単独ではなく人間の協同作業や、実際に特定施設などで使用する際に役立つ工夫についても述べる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１は、人格の一端として人の感情を考慮して行動を選択する人工知能を可能にする方法である。
【００１０】
請求項２は、ロボットに生体と危険物との接触を防ぐ行動を取らせることを可能にする方法である。
【００１１】
請求項３は、請求項２の機能を持つロボットにおいて、ロボットが単独で、生体と危険物との接触の危険を防ぐ行動を取った際の予期せぬ結果への対応や、人間や装置が更なる追加対応をとることを可能にする方法である。
【００１２】
請求項４は、請求項２の機能を持つロボットにおいて、生体と危険物との接触を防ぐ行動が成功する可能性を高める為の方法である。
【００１３】
請求項５は、請求項２の機能を持つロボットにおいて、保護対象の生体をそれが生活する特定の場所・施設に留めておく為の方法である。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１の発明によれば、人の感情を考慮して行動を選択する人工知能が可能である。
【００１５】
請求項２の発明によれば、ロボットに保護対象の生体と危険物との接触を防ぐ行動を取らせることが可能である。生体としては“幼児”や“徘徊癖のあるお年寄り”などが考えられるが、人間以外でも動物であってもよい。子供を公園で遊ばせている時に、見知らぬ人物に近づけさせない、交通量の多い道路に近づけさせない、家においても、風呂や台所のガス、ベランダの手すりに近づけさせない等が可能となる。保育所や老人ホームでサポート的に使用することも考えられる。
【００１６】
請求項３の発明によれば、請求項２の機能を持つロボットにおいて、実際に生体と危険物との接触の危険が生じた場合に、他の人や装置に通知することが可能である。これによりロボットが一時的に生体と危険物との接触を回避した後、引き続いて必要な対応措置（人間が駆けつけて処置するなど）を取ることが可能となる。
【００１７】
請求項４の発明によれば、請求項２の機能を持つロボットにおいて、生体と危険物との接触を回避させる行動が、成功する可能性が高まる。
【００１８】
請求項５の発明によれば、請求項２の機能を持つロボットを実際、施設などで使用する際、保護対象の生体を施設内に留めておいたり、施設から遠くに行かせないようにすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】ロボットの画像認識から行動選択までの一般的基本構成を示した図である。
【図２】危険物から人間を保護するロボットの構成図である
【発明を実施するための形態】
【００２０】
まず準備として、ロボットの人工知能実装について、一般的と思われる基本構成について述べておく。
以下図１について説明を補足する。
【００２１】
※以降で述べる“例”に関しては、機能的な理解を目的に単純化したものであり、実際の実装においては、きちんと検討した上で、指標の種類(粒度)や値間隔を定める必要がある。また推論結果についても確率付きで表現することになる。
【００２２】
オブジェクト同定：
見えている“物”の種類（例：“花”、“机”等）と、その形状、大きさや位置、速度などのオブジェクトのその時の状態を取得する。
オブジェクト同定は、次に述べるコンテキスト同定と密接な関係があり(オブジェクトが決まるとコンテキストが絞り込まれ、それにより更にオブジェクトが何であるか絞り込まれる)、画像認識の段階でもある程度のコンテキスト同定を併行して行う。ただし、この段階では原則的にオブジェクト同定に必要な必要最小限の低次コンテキスト(場所や時間帯など、場合によりオブジェクトの位置関係など)の同定だけ行う。
【００２３】
画像認識に、高次のコンテキスト取得や、オブジェクトの“理解”まで含めることもあるが、この後の「オブジェクトの特性付け」以降のステップを、体系的に捉える為に、ここでは画像認識は「画像から直接導かれるオブジェクトの種類・状態と低次のコンテキストの同定」に制限する。
【００２４】
※状態の取得については、実際には、この後で述べるように「特性付け」段階でのフィードバックとして行われる種類（心理状態を示す兆候などより高次の特性）のものもある。
※画像認識では、物体同定用の独自のデータベース(各物体の視覚形状等の特徴を格納したデータベース)を持っているはずであるがここでは示していない。
※以降、オブジェクトの同定、低次コンテキストの取得は、画像認識段階で問題なく達成されているものとして話を進める。
【００２５】
コンテキスト同定データベース：
コンテキストは低次のものとして場所（”台所”、”学校”など）や時間帯（”夕方”など）、
より高次のものでは、”昼食中”、”交通事故現場”  などが考えられる。
以下のようにコンテキストが同定される。
例）黒板、同じ形の机・椅子が並んでいる＝＞教室
担架、救急車、横転した車＝＞交通事故現場    
など
【００２６】
特性データベース：
オブジェクトの同定結果をもとに、そのオブジェクトに静的ないし動的特性を与える。
静的特性：そのオブジェクトで“一般的である”とされる固定的性質。
例）幼児＝＞“小さい”、“移動方向がランダム“、”障害に対し回避能力が無い“  など。
※どの程度小さいのか、などの粒度について、実装際には定めてゆく必要がある。
動的特性：その時々で定まる各種ステイタス(体力、感情、交通量など)ここで与える特性は、画像からは“直接は”取得できない種類の特性である。位置、移動方向、速度、加速度、また個々の形状や互いの位置関係などは、画像認識段階で取得される。
【００２７】
動的特性には、実際は、画像その他センサ情報によりハード的に取得するようフィードバックを必要とするものもある（交通量など）。ここでは、便宜上、画像認識(大きな意味でその他のセンサ情報も含む)段階においては、オブジェクトの高次の(あるいは一般的な) “特性”は扱わないとしているので、「特性付け」段階で現れた“特性”を画像認識レベルに一度戻してその時点での情報を取得することになる。
【００２８】
また、動的特性の中には、ハード的に計測されるもの以外に、コンテキスト(状況)に依存して定まるものもあるので、「コンテキスト同定データベース」の結果も取り込む。
例）怪我を負ったコンテキスト＝＞最大移動速度の低下、移動範囲の限定など。
【００２９】
着目ルール：
特性付けを行う際、どのオブジェクトに特性を与えるかが問題となる（そうでないとそれ以降の計算が無限大に発散してしまう）。コンテキストに応じて、着目するオブジェクトを絞り込んだり、あるいはその一部の特性のみを使用するようにする。ロボットのような場合には、自身の持つ「選択基準・方針」をコンテキストに加味してこれを決定する。
例）街路を歩いているコンテキスト＝＞特殊な動き、外見をしている人のみに着目する（多くの属性を扱う。実際は、ぶつからない為に、対抗する人や物の自分に対する相対位置の情報は必要であるが、、今の場合それはハードレベルで対応でされる。また、人や物が“特殊でない”という判定をするために少数の属性は扱う必要があるが、それ以上の属性を求めたり推論は不要である）
【００３０】
一見、すれ違う全ての人、物体に着目しなければならないように見えるが（目的によってはそれもあり得る）、衝突を回避しながら進んでゆく行動に関しては、いちいち対抗物体の将来行動を予測しなくても、ハードレベルで実装可能(実装すべき)である。実際人間も反射的に、よけたり止まったりしながら歩いている。
【００３１】
ルールデータベース：
“ルールデータベース”というと範囲が広いが、ここではオブジェクトの「特性付け」（特性データベース）やコンテキストの同定（コンテキスト同定データベース）に使われるもの以外のルールを格納するデータベースとする。例えば複数オブジェクトの相互作用に関するものである。
例）可燃物＋炎＝＞燃焼あるいは爆発
【００３２】
常識：
“常識”については、１つのきれいにまとまった体系で記述できるものでは無いことは自明である。
「コンテキスト同定DB」、「特性DB」、「ルールDB」、「選択肢DB」のすべてが常識（あるいは常識DB）に依存していることに注意する。つまりこれらに格納すべきルールは、簡単にいくつかの公式を応用・発展させれば出来上がるものではない。これらデータベースの実装は、個々のコンテキストに応じた（無論ある程度の分類化は可能だろう）、必然的に恣意性を含むような、学問とは言い難い、泥臭い手作業となる。また試行錯誤の繰り返しにより改良されていく種類のものである。
【００３３】
しかしながら、“日常行動レベルの擬人化”ということであれば、ひと通りのコンテキストに関して実装が完了してしまえば、その後の修正・改善はあるにしても、さほど頻繁に大量のルール更新や追加を行う必要はなく、手間が掛からないものとなるのでは無いか、とも思われる。人間において、社会環境が大きく変わらない限り、一生学び続けなくとも、買い物や通りを歩くぐらいのことはできるのと同じである。
※何も、全てにおいて人間と変わらないものにする必要はない（SF的な、“夢”や“希望”を持ったロボットを作る必要はない）。通りを歩いて無事帰ってくるだけのことができるレベルの能力があれば、社会的有用性は十分発揮できる。
※  擬人化目的のAIの場合、科学的推論  とは基本的に異なることに注意すること。
擬人化AIに追加機能（あるいは機能の一つとして）として、科学的推論（足し算、掛け算から複雑な物理的計算までいろんなレベルで）を実装することはあり得る。
※  “常識”実装の際、特に既存の常識データベースを使うことに限定しない。各DBを作成するための“常識”を提供する手段として既存の「常識データベース」を使う手はある。実際動作する上では、既存の常識DBと直結している必要はなく、“常識”を元に作成された「コンテキスト同定DB、特性DB、ルールDB、選択肢DB」があればよい。
【００３４】
選択肢データベース：  
ここでは、コンテキストごとに適当な行動選択肢を事前にロボットに与えておくものとする。これにより状況上無意味な行動についてまで考慮(シミュレーション)することを防げる。
【００３５】
※将来的には自ら選択肢を生成することもありうる。物を運ぶ、移動する等、基本的な動作を組み合わせて、ロジックによりコンテキストにあった選択肢を生成することもありうるが、実装上の見通しの良さ（メンテも含め）や、また予期せぬ行動を防ぐ安心感からも、とりあえずは高次レベルの行動選択肢を与えておくことになるであろう。
例）危険物体に人が近づいている＝＞人と危険物体との間に自らが割り込む
【００３６】
シミュレート：  
着目したオブジェクト（一般に複数個）の特性とルールデータベースから、将来起こりうることを予測する。ロボットのように自身の行動選択肢が与えられている場合は、各選択行動を取った場合について、各々予測することになる。
※実際には、自身以外の着目物体(人間を含む)についても、一般的には複数通りの動きが予測されるはずで、内部詳細的には確率付きで記述される。
※擬人化を目的とし、常識ルールから推測するため、いわゆる科学的計算や根拠に基づいた厳密な推論ができる必要は無い（ロボットに特定の専門分野を持たせる場合はこの限りで無い）。普通の人間が
予想するのと似た結果が予測できればよい。（ただし日常的な判断においてさえ、敢えて人間の予測を上回る精度で予測できるようにすれば、人より誤りも少なく、非常に有用なもの（人に助言をする等）となることは確かである）
【００３７】
点数化・評価：
各ケースでのシミュレーション結果に対し点数を与える。シミュレーション結果は、各オブジェクト（結果の特性値を備えた）の結果集合である。これに対し、いろんなレベルで目標が設定できる。特性値の種類と同じくらいの多様性がある。何を高得点とするかは、ロボットに与えられた選択基準・方針で決まる。
【実施例１】
【００３８】
人格の一端として人の感情を考慮して行動を選択する人工知能（請求項1）の実施例である。
前項までで、ロボットの人工知能実装の一般的な基本構成について述べた。
【００３９】
この中で、シミュレーション（実際は、プログラム内で関連するオブジェクトを生成して実行することになる）において、各オブジェクトの詳細のどの部分まで考慮してロボットが自身の行動選択判断を下すのか、それが擬人化用人工知能のレベルを決める1つの要素であり、人格の一端を担うものと考えられる。
【００４０】
※ここでは、ロボットに人間の感情要素まで考慮させることについて実現方法を述べるが、“ロボットの人格”とは何か（それはロボットの行動選択方針や“そぶり”などで構成されると思われるが）についての厳密な詳しい議論はしない。ただ、ロボットの素振りに関して言えば、ここに出てくる感情に関わる常識ルールをそのままロボット自身に適用し、状況に応じてその感情を持った“フリ”をさせることは可能である。（また、素振り自体にいくつかの選択肢を持たせ、その結果を推論することで素振りを選択させることも可能である）
【００４１】
例えば、擬人化された人工知能が、人間の“悲しみ”を評価対象としている時、ロボットに対し人間の“悲しみ”の感情を考慮した行動を取らせることが可能となる。例を挙げる。
【００４２】
いま、幼児がボールを追って交通量の多い道路に向かって歩いている状況を考えると、
特性付け、常識ルールの適用により、例えば以下のようなシミュレーション（大幅に簡略化されている）が考えられる。
【００４３】
[幼児] ＜を追っている＞＋[ボール]＋(交通量の多い)[道路]  に向かって
(交通量の多い)[道路]=>進入、接触による危険度大（動物にとって）
「幼児」＝＞静的特性として、危険察知能力が無い(もちろん反射程度はあるが)。
＜を追っている＞＝＞物を追いかけている状態で更に、周辺への注意力低下。
「幼児」の進行方向が[交通量の多い]道路である＝＞危険物への接近
危険を防御する可能性：
・近くに「親」あるいは「大人」がいるか、彼らは他のことに注視していないか？
もしここで「親」あるいは「大人」が幼児を見ている状態でなければ、
危険物への接近（幼児は道路に侵入）＝＞傷害受ける可能性大
とする。
【００４４】
ここで、人間オブジェクトに感情属性が実装されており、同時に“悲しみ”に関連した以下のような常識ルールが存在しているとする。
【００４５】
人の傷害・死亡＝＞「親」が悲しむ
「兄弟」が悲しむ
「子供」が悲しむ
【００４６】
※実際には悲しみの強度や持続性も記述し、また悲しみの結果起こる行動パターンの変化（活動性の低下、口数が減少等）やスケジュールの変更（旅行の取りやめ等）の可能性についても、ルールデータベースに実装されるはずである。
【００４７】
※何が起きたとき、どの程度“悲しむ”かは「正確」に与えることはできない。強度や持続性の指標を与えるにしても、必然的にある程度の恣意的になる。だからといってそれらの指標を導入することが無意味なわけではない。単に旅行に行けなくなったのと、我が子を失ったのとでは明らかに“悲しみ”の程度に差があり、それにより以後の人間行動に差がでてくることは容易に推論できる。この推論が行えることが重要である。
【００４８】
また、ロボットには、事前に、人間が危険物に近づいた際に、
（１）何もしない
（２）危険物と人間との間に割って入る
（３）人間を危険物の方へ追いやる（極端だが）
という選択肢が与えられているとする。
【００４９】
「行動選択基準・方針」で、「人の悲しみが少ない」という選択基準を持っている場合、（１）〜（３）のうち、（２）“危険物と人間との間に割って入る”ならば、その幼児が傷つく可能性は少ない、即ち人の“悲しみ”が少ない結果となるので、この行動を選択することになる。
※実際は、複数の基準を用いて判断することになろう。
【００５０】
ポイントは、シミュレーションに用いる人間オブジェクトに感情属性を持たせ（於特性データベース）、かつ人間の感情変化に関する常識ルールを実装する（於ルールデータベース）ことである。これにより、はじめて人の感情を考慮した行動選択が可能となる。
【００５１】
もしここで、単純に、「予測される人の死や傷害の数を少なくする」ような選択行動を取る場合（この場合“悲しむ”ということを予測するルールは要らないし、シミュレーションに用いる人間オブジェクトに対し感情属性の実装も必須でない）は、身体的に傷つかない他の原因（「家族が離れ離れになる等」）で人が悲しみに陥ったとしても、ロボットは全く関知しなくなる。
【００５２】
※“悲しむ”原因となる前段階状況の全てについて、回避するような実装も考えられるが、方針実装でその全てのケースを記述せねばならず、また個々の状況で複数の組み合わせにより“悲しみ”が生じる場合もあることを考えると現実的ではない。
【００５３】
※実際の人間では、こういう場合、反射的に他人の子であろうと救おうとし、“前段階”の行動選択が用いられていると思われるが、ここでは説明を簡単にする為にこの例を用いている。
【実施例２】
【００５４】
請求項２の実施例を示す（図2）。この実施例は、危険物から生体を保護するロボットである。
【００５５】
先ほどの例において、ロボットに、「子供と道路の間に割って入る」ことを、推論によらずハード的に構成することも可能である。
【００５６】
「子供」（同定可）が、「道路」（同定可）「の方向へ進む」（同定可）
＝＞「子供」と「道路」の間に割り込む（ハード実装可）
【００５７】
“同定可”と書いたものは全て、ルールデータベースによる推論を使わなくても画像認識レベルで「同定可能」であることを示す。「子供と道路の間に割って入る」ことも、ミサイルの誘導と同じレベルの話しで、特定の2つの目標の間に突き進み、その間で停止できれば良く、ハード的に実現できる（工場で動く産業ロボットも基本的に同じである）。
【００５８】
しかしながら、この状況に限って言えば「子供を守っている」ように見えるものの、実際には理解・推論能力は無く、他の状況へ応用することができない。
【００５９】
そこで、簡易版の「特性データベース」まで実装し、人間にとって危険なものには“危険物”とラベリングできるようにする。簡易版というのは、この用途に関する限り、広範囲をカバーするシミュレーション能力などは必要なく、それに伴い使用するオブジェクトの属性も少数（危険物であるか否かと人との接触を回避する上で必要な属性だけ）で済むからである。
【００６０】
そして、人間が危険物にある限度を越えて接近しようとしている場合、人間と危険物との間割ってはいり、危険物と接触するのを防ぐ。また、実際そういう行動が必要になった時に間に合う可能性を高める為、常に守るべき対象の人間と危険物、自身の相対位置を調整しながら自律的に移動する。
【００６１】
実際には、ロボット単独でこの動作をおこなってそれで完了ということは少ないであろう。動作の結果、予期せぬ結果を引き起こしたり、人間が追加措置をとる必要があることもある。そのため、事前設定により、間に割って入る、警告を発するなどの避行動だけでなく、同時に他の人や装置に通知できるようにする。
【００６２】
また、GPS機能と連動させ、直接的な危険を避けることとは別に、保護対象者がある一定の地域から外に出ないようにしたり、遠くに離れないようにする、あるいは勝手に変な場所に入り込まないにようにすることは、施設等で運用する際非常に有用であろう（実装としては、該当地域の境界線を危険物とみなすようにするだけで可能である）。これは最近のＧＰＳの精度を考える十分可能と思われる。
【図１】
2010240768.tif 000003
【図２】
2010240768.tif 000004