(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサーから獲得された入力値に、ＮＥＯ  ＰＩ−Ｒ（Ｒｅｖｉｓｅｄ  ＮＥＯ  Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ  Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ）の少なくとも一つ以上の上位要素に含まれた少なくとも一つ以上の下位要素によって設定された第１性格をかける第１段階と、
該積の結果を加算して性格の５要因モデル内の性格要因値を算出する第２段階と、
前記性格要因値に第２性格をかけて内部状態を算出する第３段階と、
を含む、人工感情学習装置で実行される人工感情を表現するための内部状態算出方法。
【請求項２】
前記第１性格は、外部入力に対する刺激受容程度を表す値であり、
前記第２性格は、前記性格の５要因モデル内の各性格要因の敏感程度を表す値であることを特徴とする請求項１に記載の人工感情を表現するための内部状態算出方法。
【請求項３】
前記第１性格は、外部入力に対する下位要素別刺激受容程度を表す値であることを特徴とする請求項２に記載の人工感情を表現するための内部状態算出方法。
【請求項４】
前記性格要因値に第２性格をかけた値と、直前の内部状態値に第３性格をかけた値とを加算して現在の内部状態値を算出する第４段階をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の人工感情を表現するための内部状態算出方法。
【請求項５】
前記第３性格は、以前の内部状態の持続程度を表す値であることを特徴とする請求項４に記載の人工感情を表現するための内部状態算出方法。
【請求項６】
前記第１段階で、ＮＥＯ  ＰＩ−Ｒによる上位要素は下記の数式から算出されることを特徴とする請求項１に記載の人工感情を表現するための内部状態算出方法。
ｆ（ｋ）＝Γｕ（ｋ）
ここで、Γは、数値で表現された前記第１性格γが対角線に配置されたｘ×ｚ行列であり、ｘは、下位要素の数であり、ｚは、外部入力値の数であり、ｕ（ｋ）は、外部入力値を表すｚ×１行列であり、ｋは、サンプリング時間である。
【請求項７】
前記第２段階の性格要因値は、下記の数式から算出されることを特徴とする請求項６に記載の人工感情を表現するための内部状態算出方法。
0005491599.tif 000007
【請求項８】
前記性格要因値に第２性格をかけた値と、直前の内部状態値に第３性格をかけた値とを加算して、現在の内部状態値を算出する第４段階をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の人工感情を表現するための内部状態算出方法。
【請求項９】
前記第４段階の現在の内部状態値は、下記の数式から算出されることを特徴とする請求項８に記載の人工感情を表現するための内部状態算出方法。
ｙ（ｋ）＝βｇ（ｋ）＋αｙ（ｋ−１）
ここで、βは、数値で表現された第２性格であり、αは、数値で表現された第３性格であり、ｋ−１は、直前のサンプリング時間である。
【請求項１０】
センサーから獲得された入力値に、ＮＥＯ ＰＩ−Ｒの少なくとも一つの上位要素に含まれた少なくとも一つの下位要素によって設定された第１性格をかける刺激受容部と、
前記刺激受容部の積の結果を加算して、性格の５要因モデル内の各性格要因値に算出し、前記性格要因値に第２性格をかけて内部状態を算出する性格算出部と、
前記性格算出部から導出された値と、直前の内部状態値に第３性格をかけた値とを加算して、現在の内部状態値を算出する内部状態補正部と、
を備える人工感情を表現するための内部状態算出装置。
【請求項１１】
前記第１性格は、外部入力に対する刺激受容程度を表す値であり、
前記第２性格は、前記性格の５要因モデル内の各性格要因の敏感程度を表す値であることを特徴とする請求項１０に記載の人工感情を表現するための内部状態算出装置。
【請求項１２】
前記第１性格は、外部入力に対する下位要素別刺激受容程度を表す値であることを特徴とする請求項１１に記載の人工感情を表現するための内部状態算出装置。
【請求項１３】
前記第３性格は、以前の内部状態の持続程度を表す値であることを特徴とする請求項１０に記載の人工感情を表現するための内部状態算出装置。
【請求項１４】
前記刺激受容部で、ＮＥＯ ＰＩ−Ｒによる上位要素は下記の数式から算出されることを特徴とする請求項１０に記載の人工感情を表現するための内部状態算出装置。
ｆ（ｋ）＝Γｕ（ｋ）
ここで、Γは、数値で表現された前記第１性格γが対角線に配置されたｘ×ｚ行列であり、ｘは、下位要素の数であり、ｚは、外部入力値の数であり、ｕ（ｋ）は、外部入力値を表すｚ×１行列であり、ｋは、サンプリング時間である。
【請求項１５】
前記性格算出部の各性格要因値は、下記の数式から算出されることを特徴とする請求項１４に記載の人工感情を表現するための内部状態算出装置。
0005491599.tif 000008
【請求項１６】
前記性格要因値に第２性格をかけた値と、直前の内部状態値に第３性格をかけた値とを加算して、現在の内部状態値を算出する内部状態補正部をさらに備えることを特徴とする請求項１５に記載の人工感情を表現するための内部状態算出装置。
【請求項１７】
前記内部状態補正部の現在の内部状態値は、下記の数式から算出されることを特徴とする請求項１６に記載の人工感情を表現するための内部状態算出装置。
ｙ（ｋ）＝βｇ（ｋ）＋αｙ（ｋ−１）
ここで、βは、数値で表現された第２性格であり、αは、数値で表現された第３性格であり、ｋ−１は、直前のサンプリング時間である。
【請求項１８】
請求項１ないし９のうちいずれか１項に記載の内部状態算出方法をプログラムで記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生成的確率モデル基盤の人工感情を表現するための内部状態算出装置及び方法に係り、さらに詳細には、多様なロボットの感情を表現するための基礎になる内部状態を算出する装置および方法ならびに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
知的な生命体の大部分は、感情を持ち、特にそのうち人間は、最も多様で複雑な感情を表現できる。人間感情の機作は、毎瞬間の認知機能と物理的な状態に基づいた物理的な所望だけでなく精神的な所望を表現する役割を行う。人間行為の感情的側面を取り扱うために、多くの科学者が人間とロボットとの感情交流及びコミュニケーションについて研究してきただけでなく、ロボット感情システムをデザインするために人間感情の機作を摸倣してきた。
【０００３】
一方、ロボットの感情は、目、口、耳、ジェスチャーなどの動きを通じて外部に表現され、このための制御信号は、ロボットで動きが可能な諸般装置を適当に動かせる内容を含む。例えば、これらの内容は口をどの角度で動かすか、または瞼をどれほど移動させるかなどについての情報を含む。
【０００４】
このように制御信号は、ロボットの感情とマッチングされねばならない。例えば、ロボットの感情が楽しみの状態であるが、悲しみを表現する制御信号を適用すれば、非現実的な感情表現になる。
【０００５】
ただし、ロボットの感情と制御信号とを適当にマッピングするとしても、従来の技術は、単純にロボットに与えられた外部入力により、それにより既定の感情のみを断片的に表現している実情である。例えば、ロボットの頭をさわる外部入力がロボットに与えられるという時、ロボットはそれにより、既定の感情である喜びを表現するために拍手し、再びロボットの頭をさわる場合に同じ感情表現をするだけである。
【０００６】
言い換えれば、同じ外部入力が与えられるとしても内部状態、すなわち、性格や現在の内的状況により互いに異なる感情を表現する人間とは異なって、従来の技術は、ロボットが同じ外部条件に露出される場合にいつも同じ感情を表現する水準にとどまっていて、人間感情の機作を完璧に再現するのは不可能である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、ロボットの感情を多様に表現するための内部状態を算出するための方法及び装置を提供するためのものである。感情と表現方法とが１：１にマッピングされて断片的な感情表現のみ可能な従来の感情表現技術と異なって、互いに異なる内部状態を生成して多様な感情の表現の可能なロボット感情内部状態算出方法、及びそれに関する装置を提供することが課題である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記の目的を達成するための本発明の内部状態算出方法は、センサーから獲得された入力値に、ＮＥＯ  ＰＩ−Ｒ（Ｒｅｖｉｓｅｄ  ＮＥＯ  Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ  Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ）の少なくとも一つ以上の上位要素に含まれた少なくとも一つ以上の下位要素によって設定された第１性格をかける第１段階と、該積の結果を加算して性格の５要因モデル内の性格要因値を算出する第２段階と、前記性格要因値に第２性格をかけて内部状態を算出する第３段階と、を含む。
【０００９】
また、前記第１性格は、外部入力に対する刺激受容程度を表す値であり、前記第２性格は、前記性格の５要因モデル内の各性格要因の敏感程度を表す値である。
さらに、前記第１性格は、外部入力に対する前記下位要素別刺激受容程度を表す値である。
【００１０】
さらに、前記性格要因値に第２性格をかけた値と、直前の内部状態値に第３性格をかけた値とを加算して現在の内部状態値を算出する第４段階をさらに含む。
【００１１】
さらに、前記第３性格は、以前の内部状態の持続程度を表す値である。
【００１２】
さらに、前記第１段階で、ＮＥＯ  ＰＩ−Ｒによる上位要素は下記の数式から算出される。
ｆ（ｋ）＝Γｕ（ｋ）
ここで、Γは、数値で表現された前記第１性格γが対角線に配置されたｘ×ｚ行列であり、ｘは、下位要素の数であり、ｚは、外部入力値の数であり、ｕ（ｋ）は、外部入力値を表すｚ×１行列であり、ｋは、サンプリング時間である。
【００１３】
さらに、前記第２段階の性格要因値は、下記の数式から算出される。
0005491599.tif 000002
【００１４】
さらに、前記第４段階の現在の内部状態値は、下記の数式から算出される。
ｙ（ｋ）＝βｇ（ｋ）＋αｙ（ｋ−１）
ここで、βは、数値で表現された第２性格であり、αは、数値で表現された第３性格であり、ｋ−１は、直前のサンプリング時間である。
【００１５】
一方、本発明の内部状態算出装置は、センサーから獲得された入力値に、ＮＥＯ ＰＩ−Ｒの少なくとも一つの上位要素に含まれた少なくとも一つの下位要素によって設定された第１性格をかける刺激受容部と、前記刺激受容部の積の結果を加算して、性格の５要因モデル内の各性格要因値に算出し、前記性格要因値に第２性格をかけて内部状態を算出する性格算出部と、を備える。
【００１６】
さらに、前記第１性格は、外部入力に対する刺激受容程度を表す値であり、前記第２性格は、前記性格の５要因モデル内の各性格要因の敏感程度を表す値である。
【００１７】
さらに、前記第１性格は、外部入力に対する前記下位要素別刺激受容程度を表す値である。
【００１８】
さらに、前記性格算出部から導出された値と、直前の内部状態値に第３性格をかけた値とを加算して、現在の内部状態値を算出する内部状態補正部をさらに備える。
【００１９】
さらに、前記第３性格は、以前の内部状態の持続程度を表す値である。
【００２０】
さらに、前記刺激受容部で、ＮＥＯ  ＰＩ−Ｒによる上位要素は下記の数式から算出される。
ｆ（ｋ）＝Γｕ（ｋ）
ここで、Γは、数値で表現された前記第１性格γが対角線に配置されたｘ×ｚ行列であり、ｘは、下位要素の数であり、ｚは、外部入力値の数であり、ｕ（ｋ）は、外部入力値を表すｚ×１行列であり、ｋは、サンプリング時間である。
【００２１】
前記性格算出部の各性格要因値は、下記の数式から算出される。
0005491599.tif 000003
【００２２】
さらに、前記内部状態補正部の現在の内部状態値は、下記の数式から算出される。
ｙ（ｋ）＝βｇ（ｋ）＋αｙ（ｋ−１）
ここで、βは、数値で表現された第２性格であり、αは、数値で表現された第３性格であり、ｋ−１は、直前のサンプリング時間である。
【００２３】
一方、本発明の内部状態算出方法は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にプログラムで記録される。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の内部状態算出方法及び装置によれば、多様な感情を表現するために必要ないろいろな形態の内部状態を提供できる。これにより、ロボットが人間のように、さらに繊細で現実的な感情を表現できる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１Ａ】本発明が適用される人工感情学習装置を示す構成図である。
【図１Ｂ】本発明が適用される人工感情学習装置を示す構成図である。
【図２Ａ】本発明による内部状態算出方法及び装置を示す概念図である。
【図２Ｂ】本発明による内部状態算出方法及び装置を示す概念図である。
【図２Ｃ】本発明による内部状態算出方法及び装置を示す概念図である。
【図３Ａ】本発明による内部状態算出方法のフローチャートである。
【図３Ｂ】本発明による内部状態算出方法のフローチャートである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、添付した図面を参照して、本発明の望ましい実施形態について当業者が容易に実施できるように詳細に説明する。
【００２７】
図１Ａ及び図１Ｂは、本発明が適用される生成的確率モデルを用いた人工感情学習装置１０００を示す構成図である。
【００２８】
まず、図１Ａ及び図１Ｂを参照して、全体的な人工感情学習装置１０００の構成について説明した後、本発明の内部状態生成方法及び内部状態生成装置について説明する。
【００２９】
図１Ａ及び図１Ｂのように、人工感情学習装置１０００は生成的確率モデル基盤の人工感情を学習するために、４つの空間である外部入力空間９１０、内部状態空間９２０、感情空間９３０、動作空間９４０と、マッピングプロセスなどを行う４つの装置である内部状態算出装置１００、感情決定装置２００、動作生成装置３００及び感情学習装置４００で構成される。
【００３０】
まず、外部入力空間(External Input Space)９１０は、顔表情、ジェスチャー、口調などの外部で感知された情報を用いるベクトル空間で構成される。
【００３１】
内部状態空間(Internal State Space)９２０は、性格の５要因モデル（The Five-Factor Model）で構成され、前記性格の５要因は、開放性（openness to experience）、誠実性（conscientiousness）、外向性（extraversion）、親和性（agreeableness）、神経症的傾向性（neuroticism）で構成される。
【００３２】
内部状態空間は、本発明を通じて提示しようとする人格や感情を持つロボットが特定外部入力に対して反応するための基礎的な内部状態を構成するために導入される概念である。さらに詳細に、同じ外部入力や刺激があったとても、それぞれの人間は、成長してきた背景や環境によって反応する程度、すなわち、生成される感情が相異なり、これら相異なる感情に基づいて窮極的な自分の感情を外部に表出する。
【００３３】
例えば、暴力的な環境に長く露出された人間と、そうではない人間とに同じ程度の外部刺激を入力させた場合に、前者は内部状態、すなわち、性格が非常に鋭い状態である可能性が高く、このような状態に基づいて感情を生成する可能性が高い一方、後者はそうではない可能性が高い。
【００３４】
感情空間(Emotion Space)９３０は、幸せ、驚き、悲しみ、恋、いやさ、恐れ、怒りなどの感情の大きさ程度に基づいたベクトル空間で構成される。
【００３５】
動作空間(Behavior Space)９４０は、口、目、頭などのそれぞれの感情表現機関の微笑む口、口広げりなどの最も小さな動作を示す単位動作（Unit Behavior）の量に基づいたベクトル空間で構成される。
【００３６】
図１Ａ及び図１Ｂの内部状態算出装置１００は、内部プロセス（internal process）で内部状態を計算し、外部入力空間９１０から内部状態空間９２０にマッピングし、内部状態空間９２０と次元（Dimension）を定義する。内部状態とは、外部入力を使用する内部状態空間９２０内の一点を意味する。
【００３７】
従来の発明による内部状態空間９２０は、心理学的研究に基づいたのにもかかわらず、任意に修正された。また、内部プロセスの結果は、内部状態空間９２０上の一点であるため、内部プロセスは、状態空間と関連すべきである。しかし、従来の発明は、ユーザの経験により任意に内部プロセスが内部状態空間と連結されるという問題点があった。
【００３８】
本発明では、かかる問題点を解決するために、心理学の研究である性格の５要因モデル（The Five-Factor Model）に基づいて、内部状態空間９２０を構成する。性格の５要因モデルは、心理学的に人間の性格を説明するために導入されたものであり、当業者には周知であるため、本明細書では詳細な説明を省略する。
【００３９】
内部プロセスは、性格の５要因モデルの測定方法であるＮＥＯ−ＰＩ−Ｒ（the Revised NEO Personality Inventory）を使用して構成される。ＮＥＯ−ＰＩ−Ｒは、後述する。
【００４０】
図１Ａ及び図１Ｂの感情決定装置２００は、感情決定プロセス(Emotion Decision Process)として、内部状態空間９２０から感情空間９３０にマッピングされる感情ベクトルを選択する。
【００４１】
従来の発明は、内部状態空間９２０が感情を分類する固定された複数の区域に配されたため、年齢や文化的背景の差を反映し難かった。また、心理学研究ごとに、基本感情の定義とその数が異なるという問題点があった。
【００４２】
しかし、本発明は、感情空間上に混合正規分布モデル（ＧＭＭ；Gaussian Mixture Model）を用いた感情確率方法について設定し、ユーザのフィードバックにより感情確率方法を更新する。従来の場合のように、単純に一つの感情のみを選択する場合とは異なって、本発明では、あらゆる感情上に分布された確率値を通じて感情ベクトルを選択する。
【００４３】
図１Ａ及び図１Ｂの動作生成装置３００は、動作生成プロセス(Behavior Generation Process)として、ロボットの動作を生成するために、感情空間９３０から動作空間９４０にマッピングする。
【００４４】
従来には、動作と感情間の既定の１：１マッピングを用いてロボットの行動や動作を選択した。したがって、ロボットは同じ外部入力などが与えられる場合、常に同じ動作を表現した。また、一つの生成された動作は一つの感情のみを反映するため、ロボットは簡単で断片的な動作のみを表現してきた。
【００４５】
本発明では、ロボットの最も蓋然性の高い動作を決定するために、単位動作及び確率感情値を考慮した多様な動作を生成するための動作生成プロセスの概念を導入した。
【００４６】
以下、生成的確率モデルに基づいた感情決定プロセスのうち、内部状態生成についてそれぞれ分設する。
【００４７】
まず、内部状態生成と関連して図１Ａ及び図１Ｂのように、本発明の生成的確率モデルを用いる感情システム１０００は、内部プロセスと、学習方法(learning scheme)を持つ感情決定プロセスという２つのプロセスを含む。
【００４８】
内部プロセスは、外部入力空間９１０が内部状態空間９２０でマッピングされるようにし、内部状態空間９２０内に存在する一つの点で内部状態を生成する。内部プロセスは、性格の５要因モデル(Five Factor Model)を測定するために開発された方法であるＮＥＯ ＰＩ−Ｒを使用してモデリングされる。
【００４９】
前述したように、性格の５要因モデルは個人の性格を説明するモデルであり、個人の性格を説明するために使われた５つの側面の個性を含む。５要因には、開放性（openness to experience）、誠実性（conscientiousness）、外向性（extraversion）、親和性（agreeableness）、神経症的傾向性（neuroticism）がある。
【００５０】
また、ＮＥＯ  ＰＩ−Ｒは、心理学的人格検査方法であり、性格の５要因モデルの測定方法として使われる。ＮＥＯ  ＰＩ−Ｒ実験は、性格の５要因モデルの各要因の面（facet）であると知られた６つの下位要素（面）を含んでおり、これらを測定する。
【００５１】
ＮＥＯ−ＰＩ−Ｒは、下記のように、上位要素当たり６つの下位要素からなる。
開放性(openness to experience)  ：  想像（fantasy）、審美性（aesthetics）、感情（feelings）、行動（actions）、事故（ideas）、価値（values）
誠実性(conscientiousness)  ：  有能感（competence）、整然性（order）、充実性（dutifulness）、成就渇望（achievement striving）、自己規制（self-discipline）、慎重性（deliberation）
外向性(extraversion)  ：  温情（warmth）、社交性（gregariousness）、主張（assertiveness）、活動性（activity）、刺激追求（excitement seeking）、肯定的情緒（positive emotion）
親和性(agreeableness)  ：  信頼性（trust）、率直性（straightforwardness）、利他性（altruism）、順応性（compliance）、謙遜（modesty）、同情（tendermindedness）
神経症的傾向性(neuroticism)  ：  不安（anxiety）、敵対感（hostility）、憂欝（depression）、自意識（self-consciousness）、衝動性（impulsiveness）、ストレス脆弱性（vulnerability to stress）
【００５２】
図１Ａ及び図１Ｂで、ｕ（ｋ）は、外部入力ベクトル(external input vector)と定義され、本外部入力ベクトルの要素は顔表情、ジェスチャー及び言葉などの外部入力状態を示す。また、前記外部入力ベクトルは、Ｓ個の外部入力があるＳ次元の外部入力空間９１０に存在する。
【００５３】
ｘ（ｋ）は、内部状態ベクトル(internal state vector)と定義され、前記内部状態ベクトルの要素は、性格の５要因モデルに基づいて、内部状態空間９２０上に開放性、誠実性、外向性、親和性、神経症的傾向性の五要因の状態を表す。
【００５４】
ｕ（ｋ）は、内部プロセスの入力となり、ｘ（ｋ）は、内部プロセスの出力となる。もし、所定の時間の間に外部入力がない場合、内部状態は、感情状態が中立である０に収められる。
【００５５】
感情決定プロセス(emotion decision process)は、内部状態空間９２０から感情空間９３０にマッピングするプロセスであり、感情空間９３０上に存在する一つのポイントである感情ベクトルを生成する。本発明では、内部状態空間９２０上に分布する感情確率分布を設定し、学習により感情確率分布を更新する。
【００５６】
ｅ（ｋ）は、感情ベクトル(emotion vector)と定義され、感情ベクトルを構成する要素は、前記要素が示す感情の確率サイズを表す。感情空間９３０はＪ次元であり、前記Ｊは感情の数を表す。
【００５７】
ｘ（ｋ）は、感情決定プロセスの入力となり、ｅ（ｋ）は、感情決定プロセスの出力となる。ｘ（ｋ）が感情決定プロセスに入力されれば、内部状態空間９２０に分布された感情確率分布を用いてそれぞれの感情確率が定められ、ｅ（ｋ）は、あらゆる感情に対して確率を持つように定められる。
【００５８】
以下、内部プロセス(Internal process)についてさらに詳細に説明する。
【００５９】
図２Ａ及び図２Ｂは、本発明による内部状態算出方法及び装置を示す概念図である。
【００６０】
さらに詳細には、図２Ａ及び図２Ｂは、ＮＥＯ  ＰＩ−Ｒを使用する内部プロセスを図示するものであり、図２Ａ及び図２Ｂのプロセスは、内部状態空間９２０で使われる性格の５要因モデルを測定するための方法であるＮＥＯ  ＰＩ−Ｒを使用してモデリングされる。
【００６１】
図２Ａ及び図２Ｂを参照すれば、内部状態演算は、性格の要因に対する面（Ｆａｃｅｔ）値ベクトルの計算、性格の要因値計算及び内部状態計算の順に行われる。
【００６２】
図２Ａ及び図２Ｂを参照すれば、ｕ（ｋ）∈｛０，１｝ｓ  は、外部入力によって定められ、この時、Ｓは、外部入力の数を表す。外部入力であるｕ（ｋ）内のｉ番目要素の値は、ｉ番目センサーが動作如何を表すものであり、動作中ならば１、そうでなければ０を表す。ただし、ｉ∈｛１，２，…，Ｓ｝である。
【００６３】
入力ベクトルは、３種の性格パラメータを持つ動的システム(dynamic system)により処理される。
【００６４】
Ｆａｃｅｔパラメータ１５１（第１性格）  ：  Γｏ，Γｃ，Γｅ，Γａ，Γｎ∈Ｒ６×ｓ
性格要因パラメータ１５２（第２性格）  ：  βｏ，βｃ，βｅ，βａ，βｎ∈Ｒ、
Ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙパラメータ１５３（第３性格）  ：  αｏ，αｃ，αｅ，αａ，αｎ∈［０，１］
各パラメータの下添字であるｏ，ｃ，ｅ，ａ，ｎは、開放性、誠実性、外向性、親和性、神経症的傾向性を表す。
【００６５】
Ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙパラメータ１５３（第３性格）は、性格の５要因モデルによるそれぞれの性格要因に対する持続性を表し、性格要因パラメータ１５２（第２性格）は、各性格要因の敏感程度を表す。
【００６６】
Ｆａｃｅｔパラメータは、各性格要因に含まれた６つの下位要素の敏感程度を表す。Ｆａｃｅｔパラメータ１５１（第１性格）は、５つの性格要因がそれぞれ６つの下位要素を含むため、総３０個になりうる。
【００６７】
例えば、性格要因のうち一つである開放性に対するＦａｃｅｔパラメータ１５１（第１性格）は、次のように表現できる。
【００６８】
Γｏ＝［γｏ１，γｏ２，γｏ３，γｏ４，γｏ５，γｏ６］Ｔであり、γｏ１，γｏ２，γｏ３，γｏ４，γｏ５，γｏ６∈Ｒｓ  である。
【００６９】
他の４つの要因のｆａｃｅｔパラメータ１５１（第１性格）は、同じ方式で表現できる。
【００７０】
次いで、性格の要因に対する面（Ｆａｃｅｔ）値ベクトルの計算と関連して、入力ベクトルは、それに相応するｆａｃｅｔパラメータを使用して、開放性、誠実性、外向性、親和性及び神経症的傾向性の５要因のｆａｃｅｔ値ベクトルに変換される。
【００７１】
例えば、開放性に対するｆａｃｅｔ値ベクトルであるｆｏ（ｋ）（但し、ｆｏ（ｋ）∈Ｒ６）は、下記のように定められる。
【００７２】
ｆｏ（ｋ）＝Γｏｕ（ｋ）であり、ｆｏ（ｋ）＝［ｆｏ１（ｋ），ｆｏ２（ｋ），ｆｏ３（ｋ），ｆｏ４（ｋ），ｆｏ５（ｋ），ｆｏ６（ｋ）］Ｔである。
【００７３】
他の４つの性格要因のｆａｃｅｔ値ベクトルであるｆｃ（ｋ）、ｆｅ（ｋ）、ｆａ（ｋ）、ｆｎ（ｋ）も、同じ方式で定められる。
【００７４】
次いで、性格要因値の計算と関連して、ｆａｃｅｔ値ベクトルは６つのｆａｃｅｔ値を合せることで、性格要因値として計算できる。
【００７５】
例えば、開放性に対する要因値であるｇｏ（ｋ）（但し、ｇｏ（ｋ）∈Ｒ）は、下記のように定められる。
0005491599.tif 000004
であり、１６は、１で満たされた６×１ベクトルである。
【００７６】
他の４つの性格要因に対する値であるｇｃ（ｋ）、ｇｅ（ｋ）、ｇａ（ｋ）、ｇｎ（ｋ）も、同じ方式で定められる。
【００７７】
最後に内部状態計算と関連して、ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙパラメータ、性格要因パラメータ及び過去内部状態値を用いて、内部状態値に変換される。
【００７８】
例えば、開放性に対するｏ（ｋ＋１）は、下記の状態方程式により定められる。
ｏ（ｋ＋１）＝αｏ ｏ（ｋ）＋βｏ ｇｏ（ｋ）
ｃ（ｋ＋１）、ｅ（ｋ＋１）、ａ（ｋ＋１）、ｎ（ｋ＋１）は、同じ方式により定められる。
【００７９】
すなわち、計算された現在の性格要因値であるβｏ ｇｏ（ｋ）と、内部状態の持続性を表すｄｕｒａｂｉｌｉｔｙパラメータであるαｏとを直前の内部状態とかけた値を足して、現在の内部状態値を計算する。
【００８０】
全体内部状態値と関連して、全体内部状態力学（ｄｙｎａｍｉｃｓ）は、下記の状態方程式で表現できる。
【００８１】
ｘ（ｋ＋１）＝Ａｘ（ｋ）＋Ｂｕ（ｋ）
ｘ（ｋ）＝［ｏ（ｋ）ｃ（ｋ）ｅ（ｋ）ａ（ｋ）ｎ（ｋ）］Ｔ∈Ｒ５
【００８２】
【数１】
0005491599.tif 000005
【００８３】
【数２】
0005491599.tif 000006
【００８４】
また、ＮＥＯ  ＰＩ−Ｒによる上位要素５つをすべて使用するのに制限されず、必要に応じて１つ以上を使用してもよい。そして、前記上位要素に含まれている下位要素も６つをすべて使用する必要はなく、必要に応じて１つ以上を使用してもよい。この場合、内部状態の次元値が変動する。
【００８５】
以下、本発明の実施形態による内部状態算出方法について説明する。
【００８６】
図３は、本発明による内部状態算出方法についてのフローチャートである。
【００８７】
図３に示したように、先ず、外部センサーから獲得した入力値に、ＮＥＯ  ＰＩ−Ｒの上位要素に含まれた各下位要素によって作成された第１性格１５１をかける（Ｓ３１０）。
【００８８】
第１性格１５１は、前述したＦａｃｅｔパラメータを意味し、Ｆａｃｅｔパラメータは、５つの性格要因それぞれに含まれた６つの面(facet)の程度を表す。これを通じて、外部入力に対する下位要素別に刺激受容程度を把握できる。
【００８９】
前述したように下位要素別刺激受容程度は、次のようなパラメータが使われる。
開放性  ：  γｏ１，γｏ２，γｏ３，γｏ４，γｏ５，γｏ６
誠実性  ：  γｃ１，γｃ２，γｃ３，γｃ４，γｃ５，γｃ６
外向性  ：  γｅ１，γｅ２，γｅ３，γｅ４，γｅ５，γｅ６
親和性  ：  γａ１，γａ２，γａ３，γａ４，γａ５，γａ６
神経症的傾向性  ：  γｎ１，γｎ２，γｎ３，γｎ４，γｎ５，γｎ６
【００９０】
以後、前記積の結果を加算して、刺激受容値である性格要因値を算出する（Ｓ３３０）。
【００９１】
前段階で行われた動作で、下位要素別に把握された刺激の受容程度を取り集めて、それぞれの上位要素である性格要因値ｇｏ（ｋ），ｇｃ（ｋ），ｇｅ（ｋ），ｇａ（ｋ），ｇｎ（ｋ）を把握する。
【００９２】
次いで、前記性格要因値に第２性格１５２をかける（Ｓ３５０）。前記第２性格１５２は、前述した性格要因パラメータに該当するものであり、前記性格要因パラメータとは、５つの性格要因に対する敏感程度を表す。すなわち、外部入力に対して性格によって受け入れる程度と解釈できる。
【００９３】
最後に、第３性格１５３がかけられた直前の内部状態値に、前記前段階で導出された性格要因値に第２性格１５２をかけた値を加算して、現在の内部状態であるｘ（ｋ）を算出する（Ｓ３７０）。第３性格１５３は、前述したｄｕｒａｂｉｌｉｔｙパラメータであり、前記５つの性格要因値が持続される程度を表す。
【００９４】
本段階（Ｓ３７０）を通じて、過去の内部状態が現時点にいかほど反映されているかを定めて現在の内部状態を算出できる。
【００９５】
以下、本発明の実施形態による内部状態算出装置１００について説明する。
【００９６】
内部状態算出装置１００は、刺激受容部１１０、性格算出部１２０及び内部状態補正部１３０で構成される。
【００９７】
刺激受容部１１０は、センサーから獲得した入力値に、ＮＥＯ ＰＩ−Ｒの少なくとも一つの上位要素に含まれた少なくとも一つの下位要素によって設定された第１性格をかける役割を行う。
【００９８】
性格算出部１２０は、前記刺激受容部の積の結果を加算して性格の５要因モデル内の各性格要因値と算出し、前記性格要因値に第２性格をかけて内部状態を算出する役割を行う。
【００９９】
内部状態補正部１３０は、前記性格算出部から導出された値と、直前の内部状態値に第３性格をかけた値とを加算して現在の内部状態値を算出する役割を行う。
【０１００】
一方、前記内部状態を算出する段階以後に、前記内部状態による感情を表現するロボットの動きをマッピングさせておいた感情表示部（図示せず）に前記現感情値を伝送する段階をさらに含む。
【０１０１】
すなわち、内部状態算出装置１００を通じて導出された内部状態に基づいて、感情決定装置２００で生成的確率モデルを用いて感情を計算する。次いで、感情を表現するために、動作生成装置３００で口、眉毛など表現機関の動きを制御するための制御量などを算出して、最終的にロボットの各表現機関を動作させる。
【０１０２】
一方、以上の感情値算出方法は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にプログラムで記録される。
【０１０３】
一方、当業者ならば、本発明がその技術的思想や必須特徴を変更せずに他の具体的な形態で行われうるということを理解できるであろう。したがって、以上で記述した実施形態は、あらゆる面で例示的なものであり、限定的なものではないと理解せねばならない。本発明の範囲は、詳細な説明よりは特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲の意味及び範囲、そして、その等価概念から導出されるあらゆる変更または変形された形態が本発明の範囲に含まれると解釈されねばならない。
【産業上の利用可能性】
【０１０４】
本発明は、人工感情を表現するための内部状態算出装置関連の技術分野に好適に用いられる。
【符号の説明】
【０１０５】
１００  内部状態算出装置
２００  感情決定装置
３００  動作生成装置
４００  感情学習装置
９１０  外部入力空間
９２０  内部状態空間
９３０  感情空間
９４０  動作空間
１０００  人工感情学習装置
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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