(57)【要約】  感知された状況に対して知的に応答する能力をロボットに提供するシステム、装置及びアプリケーションが開示される。知識データベースは、分散知識取得に基づいて自動的にまとめられる。知識は、「常識」すなわち知識を提供する被験者の総意を具現化する。システムは、情報を処理する、すなわち「きれいにする」ことによって、情報をより有用なものとする。このように洗練された知識は、多次元意味ネットワークすなわちＭＳＮを構成するために用いられる。ＭＳＮは、推論目的で知識を抽出するのに好適な、コンパクトかつ効率的な意味表現を提供し、タスク及び応答選択の基礎として機能する。ロボットが応答が必要な状況を感知すると、ＭＳＮの好適なサブセットがベイズネットワーク内に抽出される。結果として得られたネットワークは、洗練されており、ロボットが応答を策定するために用いる応答確率を導き出すために用いられる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
知識データベースを解析する方法であって、
分散取得技術によって収集されたデータの入力を受けるステップと、
前記データからベイズネットワークを導き出すステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記データの入力を受けるステップは、複数のユーザ又は複数のロケーションから前記データの入力を受けるステップをさらに含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記分散取得技術は、複数のユーザに対して、問い合わせに応じて一以上の単語を供給することを促すステップを含む
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
因果関係及び応答関係性を一以上の状況に関連付けるステップをさらに含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
単語のスペルをチェックするステップ、
不要な単語を削除することによってテンプレートを除去するステップ、
単語に対して会話部分のタグ付けを行うステップ、
単語を見出し語化して原形にするステップ、
タグ付けされた二以上の単語を塊化してタグ付けされた語句にするステップ、及び、
無関係なデータを除去するステップ、
の少なくとも一つを含む前記データを処理するステップをさらに含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記データから多次元意味ネットワーク（ＭＳＮ）を合成するステップをさらに含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記ＭＳＮは、オブジェクト、性質、基本動作、動作及び状況の少なくとも一つを含む二以上のノードを備えるとともに、前記ノードのペアを連結する一以上のエッジを備える
ことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ノード間の意味関係性を決定するステップと、
前記意味関係性に基づいてエッジを追加するステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
非双方向性の類義語、上位語ペア及び下位語ペアの少なくとも一つを除去するステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ベイズネットワークは、複数のノードを備えており、
前記ノードは、それぞれ、前記データから計算された相対的な確率を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記相対的な確率は、それぞれ、前記知識データベース内における前記データの頻度から計算される
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ノードは、状況ノードと、応答ノードと、を備える
ことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
知識データベースを解析するシステムであって、
分散取得技術によって収集されたデータの入力を受ける手段と、
前記データからベイズネットワークを導き出す手段と、
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項１４】
前記データの入力を受ける手段は、複数のユーザ又は複数のロケーションから前記データの入力を受ける
ことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記分散取得技術は、複数のユーザに対して、問い合わせに応じて一以上の単語を供給することを促す手段を備える
ことを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記データの入力を受ける手段は、因果関係及び応答関係性を一以上の状況に関連付ける手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記データの入力を受ける手段は、
単語のスペルをチェックする手段、
不要な単語を削除することによってテンプレートを除去する手段、
単語に対して会話部分のタグ付けを行う手段、
単語を見出し語化して原形にする手段、
タグ付けされた二以上単語を塊化してタグ付けされた語句にする手段、及び、
無関係なデータを除去する手段、
の少なくとも一つを備えた前記データを処理する手段を備える
ことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１８】
前記データの入力を受ける手段は、前記データから多次元意味ネットワーク（ＭＳＮ）を合成する手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１９】
前記ＭＳＮは、
オブジェクト、性質、基本動作、動作及び状況の少なくとも一つを含む二以上のノードと、
前記ノードのペアを連結する一以上のエッジと、
を備えることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記データの入力を受ける手段は、
ノード間の意味関係性を決定する手段と、
前記意味関係性に基づいてエッジを追加する手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記データの入力を受ける手段は、非双方向性の類義語、上位語ペア及び下位語ペアの少なくとも一つを除去する手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記ベイズネットワークを導き出す手段は、複数のノードを導き出す手段を備えており、
前記ノードは、それぞれ、前記データから計算された相対的な確率を備える
ことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項２３】
前記相対的な確率は、前記知識データベース内における前記データの頻度から計算される
ことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記ノードは、状況ノードと、応答ノードと、を備える
ことを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
コンピュータ読取可能な媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、
知識データベースを解析する方法を実現するために前記媒体上に具現化されたコンピュータプログラム命令及びデータを有し、
前記方法は、
分散取得技術によって収集されたデータの入力を受けるステップと、
前記データからベイズネットワークを導き出すステップと、
を含むことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項２６】
前記データの入力を受けるステップは、複数のユーザ又は複数のロケーションから前記データの入力を受けるステップをさらに含む
ことを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２７】
前記分散取得技術は、複数のユーザに対して、問い合わせに応じて一以上の単語を供給することを促すステップを含む
ことを特徴とする請求項２６に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２８】
因果関係及び応答関係性を一以上の状況に関連付けるステップをさらに含む
ことを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２９】
単語のスペルをチェックするステップ、
不要な単語を削除することによってテンプレートを除去するステップ、
単語に対して会話部分のタグ付けを行うステップ、
単語を見出し語化して原形にするステップ、
タグ付けされた二以上の単語を塊化してタグ付けされた語句にするステップ、及び、
無関係なデータを除去するステップ、
の少なくとも一つを含む前記データを処理するステップをさらに含む
ことを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３０】
前記データから多次元意味ネットワーク（ＭＳＮ）を合成するステップをさらに含む
ことを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３１】
前記ＭＳＮは、オブジェクト、性質、基本動作、動作及び状況の少なくとも一つを含む二以上のノードを備えるとともに、前記ノードのペアを連結する一以上のエッジを備える
ことを特徴とする請求項３０に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３２】
前記ノード間の意味関係性を決定するステップと、
前記意味関係性に基づいてエッジを追加するステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項３１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３３】
非双方向性の類義語、上位語ペア及び下位語ペアの少なくとも一つを除去するステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項３２に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３４】
前記ベイズネットワークは、複数のノードを備えており、
前記ノードは、それぞれ、前記データから計算された相対的な確率を備える
ことを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３５】
前記相対的な確率は、それぞれ、前記知識データベース内における前記データの頻度から計算される
ことを特徴とする請求項３４に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３６】
前記ノードは、状況ノードと、応答ノードと、を備える
ことを特徴とする請求項３５に記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的には機械の学習能力の分野に関し、詳細には、分散知識の習得及び推論に基づいた状況への応答に関する。
【背景技術】
【０００２】
ヒト型ロボットは、機械技術を適用して家庭でヒトをアシストすることに向けて大きな進歩を示している。潜在的な用途としては、ロボットが薬又はコップを老人に運ぶことや、身体障害者をアシストするといった介護が挙げられる。さらなる用途としては、家事、育児、電話及び問い合わせへの応答等といった無数の日常動作が挙げられる。視覚及び音声認識技術を介して、ロボットは、名前によってユーザを認識して挨拶することができる。さらに、ロボットは、ヒトとの相互作用及び他の手法を介して学習することができる。
【０００３】
これらの目標にとって重要なのは、室内環境におけるロボットに対して、ユーザ、他の人々及び環境と効率的に相互作用するための能力を与えることである。詳細には、ロボットは、所与の状況に対して「適切に」応答する、すなわち、感知されたユーザの要望を満たすことができなければならない。ロボットは、「正しい」応答を見つける必要はないが、大多数の世論を反映した応答を見つけることが重要である。これを、「常識」と称する。このように、ロボットは、知識ベースを設けられていなければならず、感知された状況への応答を策定する手段を備えていなければならない。さらに、ロボットは、オンラインで知識ベースを追加可能であるべきである。
【０００４】
図１に示されるように、例えば、ロボットは、赤ちゃんが泣いているのを観測することができる。内部知識ベースは、授乳、あやす、なだめる等を含む適切ないくつかの応答を示すことができる。第二のデータベース又はアルゴリズムは、特定の応答がこの状況において最も適切であるとする、相対的な尤度の兆候のいくつかを備える又は計算する。ロボットは、分散知識によって、最もふさわしい応答を開始するであろう。時間がたつにつれて、ロボットは、知識ベースの変化によって、尤度情報を修正する。
【０００５】
かかる問題に対する従来の解法としては、人工知能（ＡＩ）における推論の重要な一部を表現するルールベースシステムが挙げられる。ルールベースシステムは効率的でエレガントな知識表現を提供するが、かかるシステムは、関心のある大領域、実時間の推論アプリケーションにおいて使いやすさを低減させるいくつかの弱点を示す。第一に、手作りの規則は、適切な表現における流暢な領域において、専門家による手作業が必要である。第二に、大領域を扱うために必要な規則の大きなセットの整合性を維持することは、規則の数が増えるにつれて次第に困難となってしまう。結果として、規則のセットは、一般的には、要求される何百万もの知識にまで拡張することができない。第三に、かかるシステムは、規則がコンフリクトしたときに機能停止してしまうおそれがある。最後に、知識ベースから知識を読み出すときに、推論プロセスは、規則の前提条件の文字マッチングのために制限されてしまう。
【０００６】
従来の他のアプローチとしては、知識を記憶して状況への応答を策定する様々な機構が挙げられる。例えば、Ｍｉｎｄｎｅｔ（Dolan, Richardson ＆ Vanderwende 1998）は、辞書から知識の入力を受けるが、限られた数の関係性のみ（例えば、・・・のために用いられる）を理解可能である。Ｃｙｃ（Lenat ＆ Guha 1990）は、規則のマニュアル構成に依存する。Ｃｙｃは、最近１５年よりの長い間に、５０人よりも多い人々によって入力された百万よりも多い規則を備える。Ｃｙｃは、最初は人間的な推論システムに用いられたが、防衛用途に特化して進化した。MIT Media Lab Common Sense reasoning project （Liu ＆ Singh 2004）において具現化された情報は、あまりにも広汎であり、知識は、必要とされる深い推論に十分なほどに高密度ではない。同様に、他の常識知識データベースは、非常に広汎に取得するように設計されているが、ヒトの常識知識としてはあまりにも疎である（Liu, Lieberman ＆ Selker 2003; Eagle, Singh ＆ Pentland 2003; Mueller 1998; Guha et al. 1990）。
【０００７】
これらの欠点を軽減する手法として、知識取得、言語ツール及びベイジアン推論を含む他の技術が挙げられる。例えば、常識データベースは、Open Mind Initiative （Stork 1999; 2000）に記載されているように、分散技術を用いて非専門家である「ネチズン」から収集可能である。他の手法による利点に言及した一方で、分散知識取得は、例えば、冗長である、関係性を失う、スペルミスがある、間違っている等といった「乱雑な」知識を生み出してしまう。このように、かかる知識を改善してロボットに提供する際に有効な形式にすることが可能なプロセスが必要である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、感知されたユーザの要望又は要請を満たす能力をロボットに提供する、改良された方法が必要とされている。本方法は、信頼性があり、フレキシブルであり、常識の概念によってガイドされ、ヒトと環境との相互作用を通じて学習する能力を備えているべきである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、感知された状況に対して知的に応答する能力をロボットに提供する方法、装置及びアプリケーションといった要求を満たすものである。本発明の一態様によると、知識データベースは、分散知識取得に基づいて、自動的にまとめられる。詳細には、知識は、書かれた問い合わせを含むテンプレートに応答する多くの被験者によって提供される。ワールドワイドウェブ上でこの動作を実行することにより、非常に多くの人々からの提供が実際に収集可能である。その結果、知識ベースは、「常識」すなわち被験者の総意を具現化する。
【００１０】
このように収集された「未加工の」データは、最初は「ノイズを含む」ものであると理解される。すなわち、知識は、例えば、冗長性、誤り及びスペルミスを含む。言語ツール等の手段は、情報を自動的に処理する、すなわち「きれいにする」ことによって、情報をより正確かつ有用なものとするために提供される。続いて、このように改善された知識は、多次元意味ネットワークすなわちＭＳＮを構成するために用いられる。ＭＳＮは、推論目的で知識を抽出するために好適な、コンパクトかつ効率的な意味表現を提供する。ＭＳＮは、実生活の状況及び応答の概念と同様の、知識の独立した要素間の関係性を備える。
これにより、ＭＳＮは、タスク及び応答選択の基礎として機能する。拡張及び縮小を含む追加的な言語技術は、ＭＳＮ内の知識の重なりを増大させるために用いられ、知識をより「高密度」にし、より有用にする。
【００１１】
ロボットが応答を必要とする状況を感知すると、ＭＳＮの好適なサブセットがベイズネットワークから抽出される。最新のサブセットが改善され、ロボットが応答を策定するために用いる応答確率のセットを導き出すために用いられる。
【００１２】
実際の実装において、このように記載されたシステムは、数百万の知識の要素を収容し、所与の状況への好適な応答を見つけ出すことが可能なスケールに設計される。本システムは、単語利用に依存せず、発生頻度によって常識応答に重み付けして、コンフリクトに対処する。
【００１３】
本明細書に記載された特徴及び利点は、全てを包括したものではなく、詳細には、図面、明細書及び特許請求の範囲を見た当業者にとって、多くの追加的な特徴及び利点が自明である。さらに、本明細書で用いられた言語は原則として読みやすさ及び説明目的で選択されたものであり、本発明の構成要件を限定したり線引きしたりするために選択されたものではないことに留意すべきである。
【００１４】
本発明は、添付図面と一緒に参照した際に以下の本発明の詳細な記述及び添付された特許請求の範囲からより容易に明らかとなる他の利点及び特徴を有している。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
図面及び以下の記述は、説明のみを目的として、本発明の好適な実施形態に関するものである。以下の議論において、本明細書に開示された構造及び方法の他の実施形態が、本発明の特許請求の範囲の原理を逸脱しない範囲内で採用される実施可能な変形例として容易に認識されることに留意すべきである。
【００１６】
図２には、一実施形態に係る本発明の方法が示されている。「未加工の」知識が、知識データベース２１０に集められている。知識は、データベース及びヒトを含む様々なソースに由来していてもよい。データベース２１０は、自動的に集められてもよく、ユーザに仕えるロボット又は他の移動マシン内に備えられる。知識は、後記するように、より効率的なその後の処理のために、グラフィック表現で生成されてもよい。状況がロボットによって感知された場合には、知識データベースの好適なサブセット（subset）が抽出されて最適化される（２２０）。多くの候補応答（candidate response）が決定され、ユーザによって最もふさわしいと所望された応答が、ロボットによって実行される。一実施形態によると、データベース（２１０）及び応答決定（２２０）は、ロボットが相互作用する経験と、環境及びユーザからの学習と、を介して改善される。
【００１７】
知識データベース動作（２１０）は、さらに図３において説明される。まず、分散知識（distributed knowledge）が取得される（３０６）。かかる知識は、データベース、論文及び被験者からの提供を潜在的に備える多くのソースから導き出される。一実施形態によると、知識は、ワールドワイドウェブ上で入手可能となった問い合わせに回答した複数の被験者から収集される。問い合わせは、「文テンプレート」、例えば、空白部分を有する自然言語文の形式を有する。回答者は、彼又は彼女が文を完成させるのに好適であると考えた単語又は語句を入力する。多くの被験者からの回答が収集されると、知識データベースは、回答の頻度、すなわち、応答者の総意を具現化する。このことによって、最終的には、ロボットが「常識（common sense）」の概念に基づいて状況に応答することが可能となる。例えば、実生活において、多くの人々が赤ちゃんをあやすよりも赤ちゃんに授乳することによって泣いている赤ちゃんに応答する場合には、ロボットは、まずは泣いている赤ちゃんに授乳し、上手くいかない場合に、泣いている赤ちゃんをあやす手段を使う。
【００１８】
効率を向上させるために、知識の範囲は、所望の用途に応じて、実際の事物と同様に、例えば、室内又は他の環境に関するオブジェクトによって制約されてしまう。さらに、データベースは、オブジェクト中心である。すなわち、オブジェクトは、その性質（property）によって特徴付けられ、ロボットがとる動作は、性質に基づいていると推定される。例えば、家庭内の用途に関して、知識は、ゴミ箱、コーヒーメーカ等といった家庭内の品物に集中したものとすることができる。さらに、知識は、かかる品物の様々な性質に関して共通して実行される動作に集中したものとすることもできる。例えば、ゴミ箱が満杯である場合には、空にする必要があると考えられる。データベースは、より「高密度」であること、すなわち、対象の環境内の品物及び動作の概念に関する知識の頻度を含むことが望ましい。
このことに関する議論は、Gupta and Kochenderfer, "Common Sense Data Acquisition for Indoor Mobile Robot," Nineteenth National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-04), 2004 に開示されており、参照により本明細書に全体として組み込まれる。
【００１９】
このようにして取得された未加工のデータは、「ノイズを含んでいる」。すなわち、データは、実際に利用可能となる前に、微調整を必要とする。例えば、データは、不正確な場合には存在しない概念を生成して有効なデータの量を低減させてしまうスペルミスを含むことがある。また、余分な単語が表れることがある。したがって、ステップ３１２は、スペルチェック及び不要な単語の除去といったツールを用いてデータを「クリーンにする」ために適用され得る。例えば、「スーパーマーケットで購入したカップ」という語句は、記述を除去して「カップ」という名詞を生み出すことによって短縮可能である。「ＢのＡ」は「Ｂ」を与えるという規則を適用すると、オブジェクトは、「花の束」を「花」に短縮する。同様に、限定詞の除去は、「その本」から「本」を与える。名詞が形容詞によって先行されている場合には、形容詞除去が、例えば、「赤い車」から「車」を与える。このことに関する記述は、Brill, "A Simple Rule-based Part-of Speech Tagger," Proceedings of ANLP-92 3rd Conference on Applied natural Language Processing, Trento, IT, 1992 に開示されており、参照により本明細書に全体として組み込まれる。
【００２０】
さらに、データのソースのいくつかは信用できないおそれがあり、誤りが存在するおそれがある。データベースが十分な情報を有する場合には、誤り及び信用できない情報は、累積的な証拠の一致を得ることによって、軽減又は除去可能である。
【００２１】
また、ステップ３１２は、動作−オブジェクトの組み合わせを実行することによって、単語間の関係性を取得する。例えば、「コーヒーをクローゼットに置く」という語句に関して、「置く」という単語は、動作として識別され、オブジェクトの単語である「コーヒー」及び「クローゼット」に関連付けられる。このことによって、候補動作がオブジェクトに関して識別可能となる。
【００２２】
また、ステップ３１２は、タグ付け（tagging）、見出し語化（lemmatizing）又は塊化（chunking）を実行する。タグ付けは、各単語に対して、例えば動詞、名詞等といった単語の種類を結びつける。見出し語化は、単語を「基礎的な」形状に変換、例えば、「ｉｓ」を「ｂｅ」に変換する。塊化は、タグ付けされた単語のセットを語句に変換する。例えば、名詞としてタグ付けされた単語は、名詞としてもタグ付けされた同類の語句に変換可能である。これらの演算は、単語間の関係性を追加又は改良するためにも利用可能である。
【００２３】
再び図３を参照すると、初期の多次元意味ネットワーク（ＭＳＮ：multidimensional semantic network）が構成される（３１８）。ＭＳＮは、各次元が意味ネットワークの種類を表す多次元グラフである。ＭＳＮは、ノードとエッジとを備える。ノードは、概念、オブジェクト及び性質といった、様々な種類の知識を表すものであり、各ノードは、名前及び知識の種類を備える。例えば、あるノードは、「犬」という名前と「オブジェクト」という種類を有する。
【００２４】
エッジは、ノードのペア間の関係性を定義するものであり、各エッジは、ラベルと意味の種類とを備える。ラベルは、特定のエッジ事例を識別するものであり、意味の種類は、連結されたノードのペア間の関係性の性質を示すものである。ＭＳＮの各次元内において、全てのエッジは、共通の意味の種類を有する。
【００２５】
図４に示されるように、ノードの追加的な二つの種類として、状況と動作とがある。状況は、オブジェクトと性質との結合であり、動作は、微小な動作、すなわち、基本的な動作（atomic action）とオブジェクトとの結合である。これらは、合成ノードの例であり、因果関係の概念と状況への応答とを組み込むという利点を有している。状況ノード及び動作ノードは、それぞれ、データベース内の原因データ及び応答データから生成される。原因は、状況のペア間のエッジを生成し、応答は、状況と動作との間のエッジを生成する。
【００２６】
また、図４に示されるように、エッジラベル（すなわち、エッジの種類）の例として、オブジェクト、性質、動作がある。図５の表には、これら及び他のエッジラベル及び説明例がリストアップされている。例えば、状況（結合）ノードである「床＿滑りやすい」は、ラベル「オブジェクト」を有するエッジによって、ノード「床」と連結されており、「床」が「床＿滑りやすい」の連結オブジェクトであることを示している。同様に、ノード「床＿掃く」とノード「掃く」とは、ラベル「動作」を有するエッジによって連結されており、「掃く」が「床＿掃く」に関連する動作であることを示している。
【００２７】
他のエッジラベルとしては、状況が動作に関連している「応答」が挙げられる。例えば、「フロアマット＿乾かす」は、状況「フロアマット＿ぬれている」が感知された場合にロボットによって実行される動作である。エッジラベル「受ける（patient）」は、一のノードが動作を表す他のノードの力になることを示すものであり、例えば、「乳児」が「乳児＿揺する」から利益を受ける。因果関係は、エッジラベル「原因」によって説明されるものであり、例えば、「ゴミ箱＿中に＿捨てる」は、「家＿きれいになる」という結果を生じる。見出し語は、語彙解説のエントリーにおいて一緒に現れるノードを連結するエッジラベルであり、類義語は、同一又は同様の意味を有するノードを連結する。上位語及び下位語は、他のノードよりも上位又は下位に属するノードに関するものである。例えば、食器はナイフの上位語であり、プードルは犬の下位語である。
【００２８】
数学的には、ＭＳＮは、Ｇ＝｛Ｎ，Ｔ，Ｅ，Ｌ，ａ（ｘ），ｂ（ｙ）｝によって定義された、直接ラベル付けされたグラフであり、ここで、
・Ｎ＝｛ｎ１，ｎ２，ｎ３，…，ｎｘ｝は、ノードのセットを定義するものであり、
・Ｔ＝｛ｔ１，ｔ２，ｔ３，…，ｔｘ｝は、ノードの種類のセットを定義するものであり、
・Ｅ＝｛ｅ１，ｅ２，ｅ３，…，ｅｙ｝は、エッジのセットを定義するものであり、
・Ｌ＝｛ｌ１，ｌ２，ｌ３，…，ｌｙ｝は、エッジのラベルのセットを定義するものであり、
・ａ（ｘ）は、∀ｘ，ａ（ｘ）＝ｔｘ，ｔｘ∈Ｔとなるように、ノードの種類を定義するものであり、
・ｂ（ｙ）は、∀ｙ，ｂ（ｙ）＝ｌｙ，ｌｙ∈Ｌとなるように、エッジのラベルを定義するものである。説明によると、このグラフは、それぞれがラベルを有するＴのノードとＬのエッジとを含む。このことに関する記述は、Gupta and Pedro, "Praxi-Net: Knowledge Representation and Inference using the Open Mind Indoor Commonsense Data", Honda Research Institute USA, Inc., 2004 に開示されており、参照によって本明細書に全体として組み込まれる。
【００２９】
このようにして取得された初期のＭＳＮは、比較的疎であり、例えば、実際に利用可能であるために十分な数のノード間の意味の関係性を有していない。これは、二人が２０％未満の時間でしか特定の公知のオブジェクトに関する同一の用語を用いていないという事実の結果の一部である。例えば、あるヒトは「ゴブレットはどこにありますか？」と尋ねるが、他のヒトは「ゴブレット」を「カリス」と代えることがある。図３に戻ると、ステップ３２４は、この欠点を軽減する。ステップ３２４は、類語集、語彙データベース等といった付属の文献を参考にすることによって定義されたエッジを追加することによってＭＳＮを拡張する。一実施形態において、このことは、オンラインの文献を用いて自動的に実現される。追加されたエッジは、一般的に、類義語、上位語及び下位語を備える。記憶された知識は集団の大きな合成の代表であるので、これによって「語彙のロバスト性」が助長されるといった利点を有する。さらに、追加的な推論がこの処理を通じて実現可能である。このことに関する記述は、前記したGupta and Pedro, "Praxi-Net: Knowledge Representation and Inference using the Open Mind Indoor Commonsense Data"に開示されている。
【００３０】
追加的なＭＳＮ拡張は、合成された関係性を解析することによって実現可能である。例えば、二つの合成ノードが共通の仲介ノード（intermediate node）を有する場合には、これらは、エッジを追加することによって関連付け可能である。例えば、図７に説明されるように、合成ノード「赤ちゃん＿泣いている」及び「乳児＿泣いている」は、それぞれ、ラベル「動作」を有するエッジによってノード「泣いている」と関連付けられている。それゆえ、既存のノード「赤ちゃん」及び「乳児」は、類義語エッジによって連結可能である。
【００３１】
ＭＳＮが十分に拡張された場合には、ＭＳＮは、余分なエッジ又は利用に不適なエッジを含むことがある。図３に戻ると、効率を最大化するために、ＭＳＮは簡略化される（３３０）。例えば、類義語のいくつかは、双方向性ではないことがある。すなわち、第一のノードが第二のノードの類義語であるが、逆は成立せず、非双方向性の類義語エッジとなることを実現する根拠となる。かかるエッジは、双方向性の類義語よりも利用性が低いとみなされ、結果として、ＭＳＮから除去される。
【００３２】
図１２の例において「赤ちゃん」及び「乳児」によって示されるように、不要な類義語が存在することがある。かかる類義語は、図示されるように、冗長性を除去するために単一のノードに合併される。しかし、合併された単語の元の意味を失わないことが重要であり、そのため、ハッシュテーブルが生成されて、合併された類義語を保存する。全ての類義語のペア（ｎ１，ｎ２）に関して、入力（ｎ２→ｎ１）は、ｎ２からｎ１へと関連エッジ（pertinent edge）を向け直すために生成されて用いられる。その結果得られるＭＳＮは、利用性と複雑性との間の最適なバランスを示す。
【００３３】
図２に戻ると、このようにして生成された最適化ＭＳＮは、状況への応答を決定する（２２０）ときの利用のために入手可能である。図８により詳細に示されるように、一旦状況が感知されると、ＭＳＮの関連サブセットは、ベイジアンネットワーク、すなわちベイズネットワーク内に抽出される（８０６）。ベイズネットワークも、ノード及びエッジを備える。ノードは、ランダムな変数を表し、離散的であってもよく連続的であってもよい。エッジは、ノードのペアを連結する。一のノードＸから他のノードＹへの矢印が存在する場合には、Ｘは、Ｙの親と呼ばれる。一般的に、親ノードは、子ノードへの直接的な作用を有する。すなわち、親ノードは、子ノードに対する期待値（expectation）を生成する。各ノードＸｉは、子ノードへの親ノードの効果を定量化する条件付き確率分布Ｐ（Ｘｉ｜親（Ｘｉ））を有する。したがって、所与のノードの確率は、ノード及びエッジの鎖を介して上向きに進むことによって、反復的に計算可能である。このことに関する議論は、Artificial Intelligence: A Modern Approach, second edition, S. J. Russell and P. Norvig, Pearson Education Inc., 2003 に開示されている。
【００３４】
一実施形態によると、ＭＳＮ内の原因及び応答は、ベイズネットワークを抽出する根拠として機能する、対象の状況に関連している。このようにしてＭＳＮから抽出されたベイズネットワークは、ノードとして状況及び応答を有する簡単な因果関係のネットワークである。さらに、原因エッジ及び応答エッジは、状況及び動作を含む結合ノードを生成する。
【００３５】
例えば、図９は、状況ノード９１０「フロアマット＿ぬれている」、すなわち状態Ｓ０に応じてＭＳＮから合成された典型的なベイズネットワークを示す。このノードは、状況ノード９２０「フロアマット＿汚れている」（Ｓ１）及び動作ノード９３０「乾かす＿フロアマット」（Ｒ１）の親である。
【００３６】
図８に戻って参照すると、条件付きノード確率のセットは、ベイズネットワーク内において計算される（８１６）。このことは、図９の例において９４０で示される。例えば、状況「フロアマット＿ぬれている」が引き起こされると、知識収集中に問い合わせを行われた５人全員に関して、３人、すなわち全ての回答者の０．６は、この状況は「フロアマット＿汚れている」の原因であると回答し、２人、すなわち全ての回答者の０．４は、この状況は応答「乾かす＿フロアマット」を必要とすると回答した。これらのノード確率は、それぞれ、Ｐ（Ｓ１｜Ｓ０）＝０．６及びＰ（Ｒ１｜Ｓ０）＝０．４として数学的に表現可能である。
【００３７】
同様に、図９における残りの応答確率が計算される。このことは、図８のステップ８１８で示されるとともに、図９におけるステップ９７０で示される。所与の状況に対する三つの可能な応答、名づけてＲ１，Ｒ２，Ｒ３の結果として、総意応答（すなわち、最も高い確率を有する一つ）は、確率０．４８を有するＲ２である。このように、図９の例によると、ロボットは、所与の状況「フロアマット＿ぬれている」に対する最も好適な応答としてＲ２（きれいにする＿フロアマット）を選択する。
【００３８】
本発明の方法は、所与の簡単な例に限定されず、より複雑な状況に適応することも可能である。例えば、図１０に示されるように、複数の状況に対する複数の応答の推論が同時に実行可能である。感知された状況１０１０のそれぞれに関して、前記方法は、ロボット１３０による好適な応答１０２０を決定するために適用される。
【００３９】
本発明の方法は、ロボット用途に限定されない。例えば、同様の方法が、例えば空港や他の施設内で感知された異常な状況に対する一以上の応答が好適な知識データベースに基づいて計算される警備用途に適用可能である。当業者であれば、他の用途が前記方法によって実現可能であると理解するであろう。
【００４０】
ここで図１１を参照すると、本発明の一実施形態に係るシステムが示されている。コンピュータシステム１１００は、入力部１１１０と、メモリ装置１１１４と、プロセッサ１１１６と、出力部１１１８と、を備える。他の実施形態においては、画像プロセッサ１１１２は、主プロセッサ１１１６の一部であってもよく、好適な画像フォーマットで取得されたデジタル画像として状況を感知するための専用装置であってもよい。同様に、メモリ装置１１１４は、スタンドアロン型のメモリ装置（例えば、ランダムアクセスメモリチップ、フラッシュメモリ等）であってもよく、プロセッサ１１１６に設けられたオンチップメモリ（例えば、キャッシュメモリ）であってもよい。同様に、コンピュータシステム１１００は、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ等のスタンドアロン型のシステムであってもよい。あるいは、コンピュータシステム１１１０は、例えば、視覚システムを有するロボット、警備システム（例えば、空港警備システム）等の大規模システムの一部であってもよい。
【００４１】
この実施形態によると、コンピュータシステム１１００は、デジタル画像Ｉの入力を受けるために入力部１１１０を備える。デジタル画像Ｉは、撮像装置１１０１、例えば、デジタルカメラ１１０１ａ（例えば、ロボットの眼）、ビデオシステム１１０１ｂ（例えば、有線テレビ）、画像スキャナ等から直接受信可能である。あるいは、入力部１１１０は、他のネットワークシステム、例えば、画像データベース、他の視覚システム、インターネットサーバ等からデジタル画像の入力を受けるネットワークインターフェースであってもよい。ネットワークインターフェースは、例えば、ＵＳＢ、ＲＳ−２３２シリアルポート、イーサネット（登録商標）カード等の有線インターフェースであってもよく、例えば、ブルートゥース、ＷｉＦｉ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１等の無線プロトコルを用いて通信を行うように構成された無線装置等の無線インターフェースモジュールであってもよい。
【００４２】
オプションの画像プロセッサ１１１２は、プロセッサ１１１６の一部であってもよく、システム１１００の専用装置であってもよい。画像プロセッサ１１１２は、入力部１１１０を介して入力されたデジタル画像Ｉを前処理することによって、デジタル画像Ｉをプロセッサ１１１６が演算するのに好適なフォーマットに変換するために利用可能である。例えば、入力部１１１０を介して入力されたデジタル画像Ｉがデジタルカメラ１１０１ａからＪＰＥＧフォーマットで送られており、プロセッサがラスタ画像データを演算するように構成されている場合には、画像プロセッサ１１１２は、ＪＰＥＧをラスタ画像データに変換するために利用可能である。
【００４３】
画像プロセッサ１１１２が用いられる場合において好適な画像フォーマットとされたデジタル画像Ｉは、メモリ装置１１１４に記憶されてプロセッサ１１１６によって処理される。プロセッサ１１１６は、本明細書に記載されているように、本発明に係る一以上の方法、例えば、ＭＳＮの合成、ベイズネットワーク、応答確率の計算等が実行されるときの命令のセットを適用する。命令のセットを実行している間、プロセッサ１１１６は、メモリ装置１１１４にアクセスすることによって、本発明の方法に係る演算をメモリ装置１１１４に記憶された画像データに関して実行することができる。
【００４４】
プロセッサ１１１６は、入力された画像Ｉから状況を解釈し、出力部１１１８を介して外部装置１１２５（例えば、データベース１１２５ａ、ネットワーク要素又はサーバ１１２５ｂ、ディスプレイ装置１１２５ｃ等）に対して、計算された応答の指示を出力する。
入力部１１１０と同様に、出力部１１１８は、有線であってもよく無線であってもよい。出力部１１１８は、ストレージドライブインターフェース（例えば、ハードドライブドライバ又は光ドライブドライバ）であってもよく、ネットワークインターフェース装置（例えば、イーサネット（登録商標）インターフェースカード、無線ネットワークカード等）であってもよく、ディスプレイドライバ（例えば、グラフィックカード）であってもよく、決定された応答を出力する他の装置であってもよい。
【００４５】
本発明は、百万オーダーの情報要素に適用可能なスケールを備えるといった利点を有する。本発明の方法は、知識ベースを備える言語及び実際の単語に依存しない。所与の状況に対して複数の応答が可能である場合には、総意応答は、知識を提供した被験者の回答の相対的な頻度に基づいて決定される。室内領域に対する制約は、知識ベースを、推論に統計的に利用可能となるのに十分に高密度とする。さらに、複数の状況にわたる推論が可能である。類義の概念に関する知識は、結合されることによって、知識ベースをより高密度とし、推論の向上を可能とする。
【００４６】
この開示を読めば、当業者であれば、本発明の開示された原則によって、知識表現及び推論を介した状況への応答のためのシステム及びプロセスの、追加的な他の構造的及び機能的設計を理解するであろう。このように、本発明の特定の実施形態及び用途が説明及び記載されたが、本発明は本明細書に開示された正確な構成及び要素に限定されず、添付の特許請求の範囲において定義された本発明の精神及び範囲を逸脱しない範囲内において、本明細書に開示された本発明の方法及び装置の配列、動作及び詳細について、当業者にとって自明な様々な修正、変形及び改変が可能であると理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】ロボットによって感知された仮説状況と、ロボットによって決定された候補応答と、を説明する図である。
【図２】本発明の方法の一実施形態を示す図である。
【図３】多次元意味ネットワークの導出の一実施形態を説明する図である。
【図４】多次元意味ネットワークの典型的なノード及びエッジを説明する図である。
【図５】多次元意味ネットワークの典型的な次元を説明する図である。
【図６】典型的な多次元意味ネットワークの一部を説明する図である。
【図７】多次元意味ネットワーク内における典型的な結合関係性を説明する図である。
【図８】ベイズネットワークの導出の一実施形態を説明する図である。
【図９】典型的なベイズネットワークの一部と、典型的な応答計算と、を説明する図である。
【図１０】複数の状況に対する典型的な応答を説明する図である。
【図１１】本発明の一実施形態を実現するシステムを説明する図である。
【図１２】複数の類義語を単一ノードに合併する例を説明する図である。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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