(57)【要約】【課題】個々に学習した内容を互いに伝達しあい、かつその情報を融合し共有する。【解決手段】知識量や習熟度であったり、あるいは学習を重ねる毎に高くなる数値として表すことができる知能指数（ＩＱ）や偏差値の概念に相当する学習レベル情報テーブルと、電子機器が学習した具体的な情報の内容を表す学習情報テーブルとを記憶する記憶部８０６を設け、学習情報・学習レベル生成部８０３にて、学習部８０２からの学習情報と記憶部８０６に蓄積された過去の学習情報とを融合して新規学習情報及びその学習情報の更新度合いを示す学習レベル情報を生成する。新しく生成された学習情報と学習レベル情報に基づいて、記憶部８０６に格納される学習レベル情報テーブルと学習情報テーブルとを更新する。【選択図】図１
2005063057.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電子機器が互いに無線又は有線にて接続されてなり、各電子機器は、
外部情報を取得する外部情報取得手段と、
使用者の入力操作又は選択操作から該使用者に関する情報を学習し、学習に応じて学習レベルを更新する情報学習手段と、
上記学習によって得た使用者情報及び学習レベルを記憶する記憶手段と、
上記情報学習手段にて学習した使用者情報及び学習レベルを上記他の電子機器に対して出力する情報出力手段と、
他の電子機器にて学習された上記使用者に関する別の情報及び他の電子機器の学習レベルを入力する情報入力手段と、
上記情報学習手段にて学習した使用者情報及び学習レベルと、上記情報入力手段にて入力した該使用者に関する別の情報及び他の電子機器の学習レベルに基づいて上記記憶手段に記憶された使用者情報及び学習レベルを更新する更新手段と、
上記記憶手段に記憶された使用者情報及び学習レベルを動作制御に反映する制御手段と
を備えることを特徴とする電子機器間の相互成長システム。
【請求項２】
上記更新手段は、上記情報学習手段、外部情報取得手段、又は情報入力手段への情報入力をトリガとして使用者情報及び学習レベルの更新を自動的に実施することを特徴とする請求項１記載の電子機器間の相互成長システム。
【請求項３】
上記更新手段は、定期的に使用者情報及び学習レベルの更新を実施することを特徴とする請求項１記載の電子機器間の相互成長システム。
【請求項４】
上記複数の電子機器のうち一の電子機器と他の電子機器間の使用者情報及び学習レベルの相互伝達が、情報学習手段、外部情報取得手段、又は情報入力手段への情報入力をトリガとして自動的に実施されることを特徴とする請求項１記載の電子機器間の相互成長システム。
【請求項５】
上記複数の電子機器のうち一の電子機器と他の電子機器間の使用者情報及び学習レベルの相互伝達が、定期的に実施されることを特徴とする請求項１記載の電子機器間の相互成長システム。
【請求項６】
上記使用者情報は、該使用者の嗜好性を表す情報を含むことを特徴とする請求項１記載の電子機器間の相互成長システム。
【請求項７】
上記電子機器のうち少なくとも１つは、外部情報及び／又は内部状態に基づく自律的動作を実行するロボット装置であることを特徴とする請求項１記載の電子機器間の相互成長システム。
【請求項８】
外部情報を取得する外部情報取得手段と、
使用者の入力操作又は選択操作から該使用者に関する情報を学習し、学習に応じて学習レベルを更新する情報学習手段と、
上記学習によって得た使用者情報及び学習レベルを記憶する記憶手段と、
上記情報学習手段にて学習した使用者情報及び学習レベルを上記他の電子機器に対して出力する情報出力手段と、
他の電子機器にて学習された上記使用者に関する別の情報及び他の電子機器の学習レベルを入力する情報入力手段と、
上記情報学習手段にて学習した使用者情報及び学習レベルと、上記情報入力手段にて入力した該使用者に関する別の情報及び他の電子機器の学習レベルに基づいて上記記憶手段に記憶された使用者情報及び学習レベルを更新する更新手段と、
上記記憶手段に記憶された使用者情報及び学習レベルを動作制御に反映する制御手段と
を備えることを特徴とする電子機器。
【請求項９】
外部情報及び／又は内部状態に基づく自律的動作を実行するロボット装置において、
外部情報を取得する取得手段と、
上記取得した情報から使用者に関する情報を学習し、学習に応じて学習レベルを更新する情報学習手段と、
上記学習によって得た使用者情報及び学習レベルを記憶する記憶手段と、
上記情報学習手段にて学習した使用者情報及び学習レベルを上記他の電子機器に対して出力する使用者情報出力手段と、
他の電子機器にて学習された上記使用者に関する別の情報及び他の電子機器の学習レベルを入力する情報入力手段と、
上記情報学習手段にて学習した使用者情報及び学習レベルと、上記情報入力手段にて入力した該使用者に関する別の情報及び他の電子機器の学習レベルに基づいて上記記憶手段に記憶された使用者情報及び学習レベルを更新する更新手段と、
上記記憶手段に記憶された使用者情報及び学習レベルを動作制御に反映する制御手段と
を備えることを特徴とするロボット装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザとのコミュニケーションを通じてユーザの嗜好等のユーザ情報を学習する電子機器及びロボット装置、これら電子機器及びロボット装置よりなる電子機器間の相互成長システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザによる操作やコミュニケーション等を通じてユーザの嗜好等のユーザに関する情報を学習し時間の経過とともに、ユーザの嗜好に適合した動作を行う確率を向上させる電子機器が普及してきている。
【０００３】
例えば、放送分野では、ＢＳ（Broadcasting Satellite）放送及びＣＳ（Communication Satellite）放送、及びこれらのディジタル化放送が普及しつつあり、地上波放送アナログの場合に較べて、極めて多くのコンテンツが提供されつつある。これに伴って、大容量のＨＤＤ（Hard Disc Drive）を備え長時間録画が可能なハードディスクレコーダ等の録画再生機器も実用化されているが、このハードディスクレコーダにも予め登録したユーザの嗜好情報等に基づいてコンテンツ（番組内容）を選択し自動録画や自動再生する技術やアルゴリズムが取り入れられている。
【０００４】
上述した録画再生機器では、番組を視聴するユーザの嗜好に合致した各種サービスを提供するために、ユーザがコンテンツに対して興味を持っているか否か、若しくはユーザは、視聴しているコンテンツのどの点に対して興味を持っているか等を学習できる機能が実現されている。その学習方法としては、例えば、様々なキーワード（コンテンツのジャンル、出演者等）からユーザが興味を持っているものをユーザ自身に選択させて予め登録させる方法、またユーザが視聴したコンテンツに関するデータ若しくはデータの一部を自動的に嗜好情報として蓄積する方法があげられる（例えば、特許文献１参照。）。
【０００５】
上述した録画再生機器は、このようにして獲得したユーザの嗜好情報を利用して多くの番組のなかからユーザの嗜好にあった番組を自動的に選択し、録画や再生を行うことが可能になった。このような録画再生機器では、ユーザが操作する度にユーザの嗜好を学習するため、時間の経過とともにユーザの嗜好に適合したコンテンツを選択する度合いを向上させることができる。
【０００６】
また別の例として、近年、ユーザからの指令や周囲の環境に応じて行動を行う自律型のペットロボットが開発されている。係るペットロボットは、一般家庭において飼育される犬や猫に似た形状を有し、ユーザからの指令や周囲の環境に応じて自律的に行動する。例えばユーザからの「叩く」や「撫でる」といった働きかけに対して「怒り」や「喜び」などの感情を表現することが可能で、ユーザとペットロボットのコミュニケーションを円滑にさせることができる。ペットロボットのなかには、身体の所定位置に配設されたＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ、マイクロホン及びタッチセンサ等の出力に基づいて、ユーザからの指令及び働きかけの有無などを認識するものもある。これらペットロボットは、認識結果を通じて、ユーザに関する情報等を学習してこれを内部に蓄積し、場合に応じてこの情報を利用することによって、ユーザの嗜好にあった反応や行動をすることが可能である（例えば、特許文献２及び特許文献３参照。）。
【０００７】
上述した録画再生機器やペットロボットは、ともにユーザによる操作や働きかけ、ユーザとのコミュニケーション等を通じてユーザの嗜好等の情報を学習し時間の経過とともに、ユーザの嗜好性に適合した動作を実行する行う確率を向上することができる、つまり「成長する」タイプの電子機器である。
【０００８】
【特許文献１】特開２００２−０４４５４０号公報
【特許文献２】特開２００２−３０７３４９号公報
【特許文献３】特開２００２−１８９４９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところが、上述した録画再生機器やペットロボットの各々で学習された情報やアルゴリズムは、個々の動作や行動に使用されるのみである。すなわち、ユーザの嗜好性等の情報は、あらゆる機器の動作のための情報として幅広く有効に活用できるが、これらの情報を必要とする各機器内で完結されているのみであった。
【００１０】
ユーザの嗜好性等の有効な情報は、上述したように、自動的に抽出される場合、ユーザによって入力される場合、ペットロボットが取得した情報から抽出される場合等があるが、何れの場合にせよ、録画再生装置やペットロボットが単体で情報を学習していく場合では、学習速度や学習された情報のバリエーション等を考慮した学習効率というものには限界があった。
【００１１】
そこで本発明は、上述した従来の実情に鑑みて提案されたものであり、個々に学習した内容を互いに伝達しあい、かつその情報を融合し共有することで、それぞれが学習した情報が他の機器に対して活用できる電子機器及びロボット装置、並びにこれら電子機器より構成される電子機器間の相互成長システ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】
上述した目的を達成するために、本発明に係る電子機器間の相互成長システムは、複数の電子機器が互いに無線又は有線にて接続されてなり、各電子機器は、情報学習手段にて、使用者の入力操作又は選択操作から該使用者に関する情報を学習し、学習に応じて学習レベルを更新し、更新手段において、情報学習手段にて学習した使用者情報及び学習レベルと、情報入力手段にて入力した該使用者に関する別の情報及び他の電子機器の学習レベルに基づいて記憶手段に記憶された使用者情報及び学習レベルを更新し、制御手段によって、この記憶手段に記憶された使用者情報及び学習レベルを動作制御に反映する。
【００１３】
ここで、更新手段は、情報学習手段、外部情報取得手段、又は情報入力手段への情報入力をトリガとして使用者情報及び学習レベルの更新を自動的に実施する。また、使用者情報及び学習レベルの更新は、定期的に実施してもよい。
【００１４】
このシステムにおいて、複数の電子機器のうち一の電子機器と他の電子機器間の使用者情報及び学習レベルの相互伝達は、情報学習手段、外部情報取得手段、又は情報入力手段への情報入力をトリガとして自動的に実施される。あるいは、これは定期的に実施されてもよい。
【００１５】
ここで、使用者情報としては、該使用者の嗜好性を表す情報があげられ、電子機器のうち少なくとも１つは、外部情報及び／又は内部状態に基づく自律的動作を実行するロボット装置とすることができる。
【００１６】
また、本発明に係る電子機器は、情報学習手段において、使用者の入力操作又は選択操作から該使用者に関する情報を学習し、学習に応じて学習レベルを更新し、記憶手段において、学習によって得た使用者情報及び学習レベルを記憶し、更新手段において、情報学習手段にて学習した使用者情報及び学習レベルと、情報入力手段にて入力した該使用者に関する別の情報及び他の電子機器の学習レベルに基づいて記憶手段に記憶された使用者情報及び学習レベルを更新し、制御手段において、記憶手段に記憶された使用者情報及び学習レベルを動作制御に反映する。
【００１７】
また、本発明に係るロボット装置は、外部情報及び／又は内部状態に基づく自律的動作を実行するロボット装置において、取得した外部情報から使用者に関する情報を学習し、学習に応じて学習レベルを更新し、これら学習によって得た使用者情報及び学習レベルを記憶手段に記憶し、更新手段によって、情報学習手段にて学習した使用者情報及び学習レベルと、情報入力手段にて入力した該使用者に関する別の情報及び他の電子機器の学習レベルに基づいて記憶手段に記憶された使用者情報及び学習レベルを更新し、記憶手段に記憶された使用者情報及び学習レベルを動作制御に反映する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明に係る電子機器間の相互成長システムによれば、使用者の入力操作又は選択操作から学習した該使用者に関する情報や、他の電子機器から入力された該使用者に関する別の情報に基づいて使用者情報を更新し、これを動作制御に反映することにより、個々に学習した内容を互いに伝達しあい、かつその情報を融合し共有できる。したがって、学習速度がより早められ、使用者情報の収集能力及び使用者とのコミュニケーション能力が向上する。
【００１９】
また、本発明に係る電子機器によれば、使用者の入力操作又は選択操作から学習した該使用者に関する情報や、他の電子機器から入力された該使用者に関する別の情報に基づいて使用者情報を更新し、これを動作制御に反映することにより、個々に学習した内容を互いに伝達しあうことができる。また、その情報を融合し共有できる。したがって、学習速度がより早められ、使用者情報の収集能力及び使用者とのコミュニケーション能力が向上する。
【００２０】
また、本発明に係るロボット装置によれば、外部より取得した情報から抽出した使用者に関する情報や、他の電子機器から入力された該使用者に関する別の情報に基づいて使用者情報を更新し、これを動作制御に反映することにより、個々に学習した内容を互いに伝達しあうことができる。また、その情報を融合し共有できる。したがって、学習速度がより早められ、使用者情報の収集能力及び使用者とのコミュニケーション能力が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２２】
（１）本実施の形態として示す電子機器群の相互成長システムの構成例
複数の電子機器が学習した情報を互いに伝達しあい、かつその情報を融合し、また共有する関係を構築する電子機器間の相互成長システムの構成例を図１に示す。
【００２３】
図１の電子機器８００において、ユーザ情報取得部８０１は、ユーザからの操作や働きかけの情報を取得する。学習部８０２は、ユーザ情報取得部８０１で取得した情報から、ユーザの嗜好やユーザプロファイルに関する情報を分析及び学習して、その学習結果である学習情報を学習情報・学習レベル生成部８０３に出力する。学習情報・学習レベル生成部８０３は、学習部８０２からの学習情報と、記憶部８０６に蓄積された過去の学習情報とを融合して、新規学習情報及びその学習情報の更新度合いを示す学習レベル情報を生成する。新しく生成された学習情報と学習レベル情報は、記憶部８０６に格納される。これらは、内部バス８０７にて互いに接続されている。
【００２４】
ここで学習レベル情報とは、知識量や習熟度であったり、あるいは学習を重ねる毎に高くなる数値として表すことができる知能指数（ＩＱ）や偏差値の概念に相当する。これに対して、学習情報は、電子機器が学習した具体的な情報の内容を示している。
【００２５】
記憶部８０６に記憶された学習レベル情報の例を図２に示す。学習レベル情報は、電子機器に対応付けてテーブルとして記憶されている。例えば、図２に示す学習レベル情報テーブルには、電子機器自身の学習レベルと他の電子機器の学習レベルとが記憶されている。また、このほかにも最後に学習レベルが更新された更新時刻等が記憶されてもよい。ここでは、電子機器８００の学習レベルは６０で更新時刻は２００３年７月２４日１７：２２、電子機器９００の学習レベルは７０で更新時刻が２００３年７月２６日１５：２１になっている。ここでは、電子機器８００の記憶部８０６に記憶された学習レベル情報テーブルを説明の便宜上、学習レベル情報テーブルＡとする。
【００２６】
記憶部８０６に記憶された学習情報の例を図３に示す。学習情報は、実際に学習した情報の内容を示しており、食べ物、音楽、テレビ番組等のカテゴリに分類されて学習情報テーブルとして記憶されている。学習情報テーブルには、例えば、複数の項目が用意されており、この項目は、電子機器の特性に応じてテレビ番組のジャンルであったり、俳優・女優名であったり、コンテンツのサイト名及び提供される情報の種類であったりする。そして、これら学習された情報の内容に対して「嗜好の度合い」や「登録時間」等の情報が付加されている場合もある。ここでは、電子機器８００の記憶部８０６に記憶された学習情報テーブルを説明の便宜上、学習情報テーブルＡとする。図３に示すように、学習情報テーブルＡには、ユーザの嗜好情報ａとして音楽が、嗜好情報ｂとしてテレビ番組が記述されており、項目１にはジャンルが、項目２にはアーティスト名や出演者名が記述されている。
【００２７】
図３に示した学習情報の「嗜好の度合い」は、各項目に対するユーザの嗜好の強さを表している。制御部８０５は、記憶部８０６の学習情報とユーザ情報取得部８０１で取得したユーザ情報等に基づいて、ユーザの嗜好に合致するように駆動部８０８を駆動する。また制御部８０５には、図４と図５に示す処理のプログラムも格納されている。図４及び図５の処理の詳細は後述する。
【００２８】
電子機器９００は、説明の便宜上異なる番号を付しているが、実際は、上記で説明した電子機器８００と同一構成の電子機器であって、この相互成長システムを構築するにあたっては、両者を区別なく使用できる。したがって、記憶部９０６には、図２に示した学習レベル情報テーブルＡに相当する学習レベル情報テーブルＢ（図６に示す。）と、学習情報テーブルＡに相当する学習情報テーブルＢ（図７に示す。）が格納されている。学習情報テーブルＢには、電子機器８００の記録部８０６には記憶されていない学習情報である嗜好情報ｃとして映画コンテンツがあり、項目１にはジャンル、項目２には俳優名が記述されている。
【００２９】
制御部９０５には、図４、図５に示す処理のプログラムも格納されている。電子機器８００の通信部８０４と電子機器９００の通信部９０４は、双方向に通信することが可能になっている。
【００３０】
次に、図４と図５を参照して、電子機器８００と電子機器９００が互いの学習情報と学習レベル情報を伝達しあい、これらの情報を共有する関係を構築する処理について説明する。この例では、各機器が学習した内容は、ユーザによる操作を介することなく、定期的あるいは何らかのトリガによって相互に伝達しあう処理がなされる。本具体例では場合によって、これを「自動的」あるいは「自動」という表現を用いて説明する。
【００３１】
ここでは、最初、それぞれの学習レベル情報テーブル及び学習情報テーブルには、自身の学習レベル及び自らが学習した内容のみが記録されているものとする。
【００３２】
図４に示すように、電子機器８００の制御部８０５は、学習情報送信処理（ＲＴ１）に入ると、ステップＳ１１において、記憶部８０６の学習レベル情報テーブルＡにおける学習レベルが更新されたかどうか判別する。更新されていない場合は、更新されるまで待機する。例えば新規情報が学習されて学習レベルが１から２にあがる、５９から１ポイントあがって６０になるなどして更新された場合は、続くステップＳ１２に移り、制御部８０５は、学習レベルを更新して図８に示す新たな学習レベル情報テーブルＡを生成する。また、ここで更新された学習レベル情報テーブルＡを電子機器９００へ送信し、次のステップＳ１３に移る。
【００３３】
ステップＳ１３において、電子機器８００の制御部８０５は、電子機器９００が電子機器８００にて作成された学習レベル情報テーブルＡを取得したとの通知を受信すると、続くステップＳ１４に移る。ステップＳ１４において、電子機器８００は、図３に示す学習情報テーブルＡの送信要求を電子機器９００から受けると、続くステップＳ１５に移る。ステップＳ１５において制御部８０５は、学習情報テーブルＡを電子機器９００へ送信し、次のステップＳ１６に移る。
【００３４】
ステップＳ１６において電子機器８００は、電子機器９００が電子機器８００の学習情報を取得したことの通知を受けると続くステップＳ１７に移る。ステップＳ１７において電子機器９００から、電子機器９００の学習レベル情報テーブルＢ（例えば、図９に示す。）が送信されるのを待機する。
【００３５】
電子機器８００は、学習レベル情報テーブルＢを受信したら、続くステップＳ１８に移る。ステップＳ１８において、学習レベル情報テーブルＢを受信したことを電子機器９００へ連絡する。また制御部８０５は、受信した学習レベル情報テーブルＢ（図８）に基づいて、記憶部８０６の学習レベル情報テーブルＡの学習レベルの項目に電子機器９００の学習レベルを追加して、続くステップＳ１９に移る。ステップＳ１９において、電子機器８００の電源がオフになった場合、処理ＲＴ１を終了するが、オンである間は、ステップＳ１１に戻り、ステップＳ１１〜Ｓ１９を繰り返す。またステップＳ１３、Ｓ１４、Ｓ１６、Ｓ１７の判別でＮＯの場合、一定時間経過しても電子機器９００からの応答がないときは、ステップＳ１１に戻る処理になっていてもよい。
【００３６】
続いて、電子機器８００において他の電子機器（電子機器９００）より学習情報を受信して記憶部８０６の学習情報テーブルＡを更新する処理を図５を用いて説明する。
【００３７】
電子機器８００の制御部８０５は、学習情報受信処理（ＲＴ２）に入ると、ステップＳ２１において、電子機器９００からの図９に示す学習レベル情報テーブルＢの送出の有無を判別する。学習レベル情報テーブルＢの送出があった場合、続くステップＳ２２へ移る。ステップＳ２２において、制御部８０５は、学習レベル情報テーブルＢを取得し、かつ取得が完了できたことを電子機器９００へ通知して、続くステップＳ２３に移る。ステップＳ２３において、制御部８０５は、取得した学習レベル情報テーブルＢと、記憶部８０６に記憶された学習レベル情報テーブルＡに記載されている電子機器９００の学習レベルとを比較して、更新されていない場合は、ステップＳ２１に戻る。更新されている場合は、続くステップＳ２４に移り、学習レベル情報テーブルＡに記載されている電子機器９００の学習レベルを更新する。また、電子機器９００が学習レベル情報テーブルＡにない場合は、新規機器として項目に電子機器９００を加える。
【００３８】
また、電子機器９００の学習情報テーブルＢ（図７）を送信するように電子機器９００へ要求し、ステップＳ２５に移る。ステップＳ２５において、制御部８０５は、学習情報テーブルＢを受信するまで待機する。電子機器９００の学習情報テーブルＢを受信した場合は、続くステップＳ２６に移る。ステップＳ２６において、電子機器９００の学習情報テーブルＢを受信したことを電子機器９００へ通知する。また制御部８０５は、学習情報学習レベル部８０３へ学習情報テーブルＢを出力する。学習情報学習レベル部８０３は、記憶部８０６に格納されている学習レベル情報と学習情報、取得した電子機器９００の学習レベル情報と学習情報とに基づいて、学習情報テーブルＡに新規学習情報を加えて更新する。例えば、電子機器８００の記憶部８０６には、図１０に示すように、学習情報テーブルＡになかった学習情報テーブルＢの「ユーザの嗜好情報ｃ」が追加され、学習情報テーブルＢの「ユーザの嗜好情報ｂ」の内容が更新時間のより新しいものに更新される。すなわち、Ｂ２２からＢ２３に更新される。ここでは説明上、記号にて示しているが、実際には名称や人名といった情報がテキストデータ等にて直接記述されている。
【００３９】
制御部８０５は、更新された学習レベル情報テーブルＡと更新した学習情報テーブルＡを再度記憶部８０６に格納して、続くステップＳ２７に移る。ステップ２７において、更新された学習レベル情報テーブルＡを電子機器９００へ送信してステップＳ２８に移る。このとき、更新された学習レベルのみを選択して取り出し電子機器９００へ送信してもよい。
【００４０】
ステップＳ２８において、電子機器９００が電子機器８００の学習レベル情報テーブルＡを取得したことの通知を、電子機器８００が電子機器９００から受信したら、続くステップＳ２９に移る。ステップＳ２９において、電子機器８００の電源がオフになった場合は、処理ＲＴ２を終了するが、オンである間は、ステップＳ２１に戻り、ステップＳ２１からステップＳ２９の工程を繰り返す。また、ステップＳ２５、Ｓ２８の判別でＮＯの場合に、一定時間経過しても電子機器９００からの応答がない場合は、ステップＳ２１に戻る処理でもよい。
【００４１】
ここまで電子機器８００での処理ＲＴ１及びＲＴ２を説明したが、電子機器９００も同様に処理ＲＴ１及びＲＴ２を行うことによって、電子機器８００と電子機器９００は各々が学習した情報を互いに自動的に伝達しあい、かつその情報を融合し共有する関係を構築することが可能である。
【００４２】
上記説明は、２つの電子機器間で実施されているが、複数の電子機器の間で実施することも可能である。また、各々が学習した情報に限定することなく、一般的なデータの双方向通信も可能である。
【００４３】
（２）本実施の形態として示す電子機器の相互自動成長システムに適用可能な電子機器の例
続いて、本具体例に示す電子機器の相互成長システムを構成する電子機器の例としてハードディスクレコーダをあげて説明する。
【００４４】
このハードディスクレコーダは、自らが学習した情報の内容である学習情報と、学習情報が更新されることで変更される学習の習熟度の度合いを表す学習レベル情報とを記憶するユーザ情報記憶部を備えることが特徴である。ユーザ情報記憶部は、上述した電子機器８００の記憶部８０６に相当するものであり、学習レベル情報及び学習情報が学習レベル情報テーブル、学習情報テーブルとして格納されている。なお、ここでは学習情報テーブルＣ、学習レベル情報テーブルＣと表す。
【００４５】
図１１に示すハードディスクレコーダ１００は、大容量のＨＤＤ（ハードディスクドライブ（Hard Disk Drive））２７０に映像データ及び音声データを含むコンテンツデータを記録できる。なお、ハードディスクレコーダ１００は、一般的なＡＶ機器に実装することができ、例えば、セットトップボックス（ＳＴＢ）のようなテレビジョン受信機と一体構成にしてもよい。
【００４６】
ハードディスクレコーダ１００において、図示しないアンテナで受信された放送波は、チューナ１１０に供給される。ここで放送波は、所定のフォーマットに基づくものであり、この放送波には、例えばＥＰＧ（Electronic Program Guide：電子番組表）データを含んでいてもよい。放送波は、衛星放送波、地上波、有線又は無線、ディジタル放送波又はアナログ放送波の区別は問わない。
【００４７】
チューナ１１０は、ＣＰＵ２２０の制御に基づいて、所定チャンネルの放送波のチューニングすなわち選局を行い、受信データを復調部１２０に出力する。なお、チューナ１１０の構成は、送信されてくる放送波がアナログであるかデジタルであるかに応じて、適宜変更又は拡張することができる。復調部１２０は、デジタル変調されている受信データを復調し、分離部１３０に出力する。
【００４８】
例えば、受信される放送がデジタル衛星放送の場合、チューナ１１０により受信され、復調部１２０により復調されたデジタルデータは、ＭＰＥＧ２方式で圧縮されたＡＶデータ及び放送用データが多重化されているトランスポートストリームである。前者のＡＶデータは、放送コンテンツ本体を構成する映像データ及び音声データであり、後者の放送用データは、この放送コンテンツ本体に付随するコンテンツ記述データ（例えば、ＥＰＧデータ）を含むものである。
【００４９】
分離部１３０は、復調された受信データから、例えばＥＰＧデータなどの、コンテンツに付随するコンテンツ記述データと、ＡＶデータとを分離する。ＡＶデータは、デコーダ１４０に出力される。コンテンツ記述データは、バス２００を介して、ユーザ情報生成部２８０に入力され、ユーザ情報生成部２８０において、必要なキーワードが抽出され、バス２００及びＨＤＤインターフェイス（Ｉ/Ｆ（Interface））２６０を介して、ＨＤＤ２７０内部のコンテンツ記述データ蓄積部６３０（図１２）に蓄積される。
【００５０】
デコーダ１４０は、ユーザにより、受信されたコンテンツのリアルタイムの出力が指示されている場合、ＣＰＵ２２０から入力される制御信号にしたがって、分離部１３０より供給されたＡＶデータを、圧縮された映像データ及び圧縮された音声データとに分離する。分離された音声データは、ＰＣＭ（Pulse Code Modulation）デコードされた後、ミキサ（ＭＵＸ）１６０を介してスピーカ３２０に出力される。また、分離された映像データは、伸張された後、コンポーザ１８０に供給される。
【００５１】
デコーダ１４０は、ユーザにより、受信されたコンテンツのＨＤＤ２７０への記録が指示された場合（すなわち、コンテンツの録画が指示された場合）、ＣＰＵ２２０から入力される制御信号にしたがって、分離される以前のＡＶデータを、バス２００及びＨＤＤインターフェイス２６０を介してＨＤＤ２７０に出力する。
【００５２】
また、デコーダ１４０は、ユーザにより、ＨＤＤ２７０に録画されているコンテンツの再生が指示されている場合、ＣＰＵ２２０から入力される制御信号にしたがって、ＨＤＤインターフェイス２６０及びバス２００を介して、ＨＤＤ２７０からＡＶデータの入力を受け、圧縮映像データと圧縮音声データに分離し、それぞれコンポーザ１８０若しくはミキサ１６０に出力する。
【００５３】
ＲＡＭ（Random Access Memory）２３０は、デコーダ１４０が行ったこれらの作業データを保存することができる。
【００５４】
コンポーザ１８０は、必要に応じて、デコーダ１４０より入力された映像データと、グラフィック処理コントローラ１９０から入力された画像データとを合成して、ディスプレイ３３０に出力する。ディスプレイ３３０は、コンポーザ１８０より供給された映像信号を表示（再生）する。スピーカ３２０は、ミキサ１６０より供給された音声信号を出力する。
【００５５】
Ｕ／Ｉ（ユーザインターフェース）制御部１７０は、ユーザからの入力操作を処理するモジュールであり、例えば、ユーザにより、操作ボタン又はスイッチから構成されるリモートコマンダ３１０が操作されることにより、赤外線発光部（図示せず）から発光された操作信号（ＩＲ信号）を受光部１７０ａで受光し、バス２００を介して、ＣＰＵ２２０に出力する。
【００５６】
ＣＰＵ２２０は、ハードディスクレコーダ１００全体の動作を制御するメインコントローラであり、オペレーティングシステム（ＯＳ）により提供されるプラットフォーム上で各種のアプリケーションを実行する。ＣＰＵ２２０は、例えば、Ｕ／Ｉ制御部１７０及びバス２００を介して、リモートコマンダ３１０から入力された操作信号に基づいて、チューナ１１０、復調部１２０、分離部１３０、デコーダ１４０、ＨＤＤ２７０などを制御することにより、コンテンツの録画又は再生を実行する。また、ＣＰＵ２２０は、ＲＯＭ２４０に格納された図４及び図５に示した処理と、図１３に示す処理のプログラムに基づいてユーザ情報生成部２８０やＨＤＤ２７０などを制御する。
【００５７】
ＨＤＤ２７０は、プログラムやデータなどを所定フォーマットのファイル形式で蓄積することができるランダムアクセスが可能な記憶装置であり、例えば、数十ＧＢ程度（又は１００ＧＢ以上）の大容量を備えている。ＨＤＤ２７０はまた、ＨＤＤインターフェイス２６０を介してバス２００に接続されており、デコーダ１４０、ユーザ情報生成部２８０、若しくは通信制御部２１０から放送コンテンツ、コンテンツ記述データ等の入力を受け、これらの情報を記録するとともに、必要に応じて記録されたデータを出力する。
【００５８】
ＨＤＤ２７０は、その内部にコンテンツ記述データ蓄積部６３０（図１２）を有し、入力されるコンテンツ記述データを記録する。コンテンツ記述データ蓄積部６３０に蓄積されるコンテンツ記述データは、必要に応じてバス２００を介してＣＰＵ２２０若しくはユーザ情報生成部２８０に読み込まれる。これにより、ＣＰＵ２２０若しくはユーザ情報生成部２８０は、所定のアプリケーションにしたがって所定の処理を実行し、例えば視聴中のコンテンツに関するキーワードをＨＤＤ２７０から読み出して、グラフィック処理コントローラ１９０に供給することにより、後述する嗜好情報登録ウィンドウに対応するデータを作成させることができる。
【００５９】
グラフィック処理コントローラ１９０は、画像データを生成する専用コントローラであり、例えば、ＳＶＧＡ（Super Video Graphic Array）、又はＸＧＡ（extended Graphic Array）相当の高精細な描画機能を備えている。グラフィック処理コントローラ１９０は、例えば、ユーザが各種設定を入力することができるＧＵＩ（Graphical User Interface）操作画面や、図１４に示す嗜好情報登録ウィンドウのデータを生成する。
【００６０】
通信制御部２１０は、電話回線やケーブルなどによる有線の通信を制御する。この通信制御部２１０を介して、図示しないサーバシステムと通信を行うことにより、放送コンテンツ、あるいは、ＥＰＧデータの授受が行われる。通信制御部２１０に入力された放送コンテンツは、バス２００を介して分離部１３０に入力され、チューナ１１０及び復調部１２０を介して入力された放送データと同様に処理される。
【００６１】
また、通信制御部２１０を介して、外部の機器と通信を行うことにより、例えば、地上波放送などのＥＰＧデータを含まないコンテンツに関するコンテンツ記述データの入力を受けることができる。通信制御部２１０に入力されたコンテンツ記述データは、バス２００を介して、ユーザ情報生成部２８０に入力されて、必要なキーワードが抽出される。抽出されたキーワードは、バス２００及びＨＤＤインターフェイス２６０を介して、ＨＤＤ２７０のコンテンツ記述データ蓄積部６３０に蓄積される。
【００６２】
ＲＡＭ（Random Access Memory）２３０は、ＣＰＵ２２０の実行プログラムをロードしたり、実行プログラムの作業データを書き込むために使用される、書き込み可能な揮発性メモリである。ＲＯＭ（Read Only Memory）２４０は、ハードディスクレコーダ１００の電源オン時に実行する自己診断・初期化プログラムや、ハードウェア操作用の制御コードなどを格納する読み出し専用メモリである。
【００６３】
無線送受信部２５０は、数１０ＭＢｐｓ程度のデータ送受信が可能な、例えばＩＥＥＥ８０２．１１ａに準拠したワイヤレスインターフェイスである。無線制御部２９０は、無線送受信部２５０を介して、外部の無線機器と通信する。例えばＨＤＤ２７に蓄積されたデータや、後述するユーザ情報記憶部６１０に格納されたデータを外部の無線機器へ送信したり、また外部の無線機器からデータを受信して、その受信データをＨＤＤ２７やユーザ情報記憶部６１０に格納したりする。
【００６４】
ユーザ情報生成部２８０は、デコーダ１４０若しくは通信制御部２１０から、バス２００を介して入力されたコンテンツ記述データから必要なキーワードなどを抽出し、抽出したキーワードをバス２００を介してＨＤＤ２７０のコンテンツ記述データ蓄積部６３０に出力する。コンテンツ記述データは、図１５を用いて説明する。
【００６５】
また、ユーザ情報生成部２８０は、バス２００を介して、Ｕ／Ｉ制御部１７０から入力されるユーザの操作を示す信号に基づいて、コンテンツ記述データ蓄積部６３０から必要なキーワードを抽出し、バス２００を介してグラフィック処理コントローラ１９０に出力することにより、後述する嗜好情報登録ウィンドウに対応するデータを生成させて、ディスプレイ３３０に表示させる。さらに、ユーザ情報生成部２８０は、Ｕ／Ｉ制御部１７０から、嗜好情報登録ウィンドウを参照して、ユーザが登録するキーワードの入力を受け、重み付け演算を施して、演算結果を記録する。
【００６６】
図１２は、図１１におけるユーザ情報生成部２８０の構成を示す図である。実際には、ユーザ情報生成部２８０と各部のデータの授受においてバス２００を介してのデータの授受がなされているが、図１２では、バス２００を省略して記載している。
【００６７】
キーワード抽出部５１０は、分離部１３０若しくは通信制御部２１０から入力されたコンテンツ記述データからキーワードを抽出し、ＨＤＤ２７０のコンテンツ記述データ蓄積部６３０にキーワードを登録するとともに、キーワード保持部５２０から入力される信号にしたがって、コンテンツデータ記述部から必要なデータを読み出して、キーワード保持部５２０に出力する。
【００６８】
コンテンツ記述データは、例えば、図１５に示されるようにコンテンツに関する様々なキーワードが記述されているデータである。図１５に示す＜TVProgram data-id=”1”＞は、コンテンツのＩＤが１であることを示す。＜shortTitle＞は、コンテンツのタイトルを示し、＜longTitle＞は、コンテンツのサブタイトルを示している。＜description＞には、コンテンツの解説が記載されている。＜category＞は、例えば、ドラマ、ドキュメンタリ、バラエティなど、コンテンツの番組種別を示すものである。そして、コンテンツの素材となるキーワードを示すものには、例えば出演者を示す＜character＞や、番組の舞台となる場所を示す＜place＞などがある。それ以外の全てのキーワードは、＜other＞として記述される。
【００６９】
キーワード保持部５２０は、ユーザが嗜好情報登録ウィンドウ（図１４）の表示を指示した場合、若しくはコンテンツの録画操作（若しくは録画予約操作）を行った場合、Ｕ／Ｉ制御部１７０から入力される信号を基に対応するコンテンツのキーワードを呼び出すための制御信号を生成して、キーワード抽出部５１０に出力し、キーワード抽出部５１０から入力された対応するコンテンツのキーワードを「番組種別」、「番組素材」、及び「その他」の３つの階層に分類してグラフィック処理コントローラ１９０に出力する。
【００７０】
例えば、図１５に示すコンテンツ記述データに対応するコンテンツの視聴中（リアルタイムの放送データを出力する場合であっても、ＨＤＤ２７０に録画されたコンテンツを再生する場合であっても構わない。）に、ユーザが嗜好情報登録ウィンドウの表示を指示した場合、キーワード抽出部５１０は、キーワード抽出部５１０から入力される制御信号を基にコンテンツ記述データ蓄積部６３０から図１５を用いて説明したコンテンツ記述データに記載されている各キーワードを抽出してキーワード保持部５２０に出力する。キーワード保持部５２０は、入力されたキーワードを分類してグラフィック処理コントローラ１９０に出力する。
【００７１】
グラフィック処理コントローラ１９０は、キーワード保持部５２０から入力されたコンテンツのキーワードを基に嗜好情報登録ウィンドウ７２に対応するデータを生成し、バス２００を介してコンポーザ１８０に出力する。コンポーザ１８０は、デコーダ１４０から入力される映像信号とグラフィック処理コントローラ１９０から入力される嗜好情報登録ウィンドウに対応するデータを合成し、図１４に示す表示画面７１を生成してディスプレイ３３０に出力して表示させる。
【００７２】
嗜好情報登録ウィンドウ７２には、「番組種別」、「番組素材」、及び「その他」の３つの階層に区別されて、対応するコンテンツのキーワードが表示される。すなわち、図１５を用いて説明したコンテンツ記述データに対応するコンテンツを視聴している場合に表示される嗜好情報登録ウィンドウ７２には、キーワード「ドキュメンタリ」が、番組種別エリア８１に分類されて表示され、キーワード「鈴木美紀」「石井さとし」「山田みのる」及び「チベット」が２つ目の階層である番組素材エリア８２に分類されて表示され、キーワード「民族」「自然」が３つ目の階層であるその他エリア８３に分類されて表示される。
【００７３】
ユーザは、図１４の表示画面７１を参照して、現在視聴しているコンテンツ、若しくは現在録画しようとしているコンテンツのどの点が自分自身の嗜好に合致しているのかを示すキーワードを嗜好情報登録ウィンドウ７２のなかから、リモートコマンダ３１０の図示しないカーソルキーなどを用いてカーソル９１を移動することにより選択する。選択されたキーワードは、例えば反転表示されたり、文字囲みされるなどして、他のキーワードと区別して表示される。ユーザは、選択したキーワードを登録しようとする場合に、リモートコマンダ３１０の図示しない決定キーなどを押下して登録するキーワードを決定する。
【００７４】
ユーザが嗜好情報登録ウィンドウ７２のなかからキーワードを選択した場合、Ｕ／Ｉ制御部１７０から、キーワード保持部５２０へ、ユーザの選択を示す信号が入力される。キーワード保持部５２０は、Ｕ／Ｉ制御部１７０から入力された信号を基に、選択されたキーワードを、ユーザの嗜好情報として、ユーザ情報管理部５３０のユーザ情報獲得部６２０に出力する。
【００７５】
ユーザ情報獲得部６２０は、その内部に嗜好情報に対する重み付け情報を有しており、キーワード保持部５２０から入力される嗜好情報（ユーザの選択したキーワード）を基に重み付け演算を実行し重み付け情報を更新するとともにキーワード保持部５２０から入力される嗜好情報及び演算結果をユーザ情報記憶部６１０に出力する。例えば、図１７に示す学習情報テーブルＣをユーザ情報記憶部６１０に出力する。また、学習情報が更新されると変更される学習レベル情報テーブルもまたユーザ情報記憶部６１０に出力する。
【００７６】
ここで、ユーザ情報記憶部６１０に記憶された学習レベル情報の例を図１６に示す。図１６に示す学習レベル情報テーブルＣには、このハードディスクレコーダ１００自身の学習レベルと他の電子機器の学習レベルとが記憶されている。ここでは、他の電子機器としてペットロボットが記憶されている。また、このほかにも最後に学習レベルが更新された更新時刻等が記憶されている。ここでは、ハードディスクレコーダ１００の学習レベルは５０で更新時刻は２００３年７月２７日１４：００、ペットロボットの学習レベルは６０で更新時刻は２００３年７月２５日１２：１２になっている。
【００７７】
また、ユーザ情報記憶部６１０に記憶された学習情報の例を図１７に示す。学習情報は、実際に学習した情報の内容を示しており、ハードディスクレコーダ１００の場合、番組のジャンル、役者等のカテゴリに分類されて学習情報テーブルＣとして記憶されている。ここでは、項目１は番組ジャンルであって、項目２は役者名である。これら学習された情報の内容に対して「嗜好の度合い」や「登録時間」等の情報が付加されている。
【００７８】
ユーザ情報記憶部６１０に記録された学習レベル情報テーブルＣと学習情報テーブルＣは、必要に応じてＣＰＵ２２０に読み出され、例えば、ユーザの嗜好に合致したコンテンツの自動録画などを行うような場合などに利用される。
【００７９】
ユーザがリモートコマンダ３１０を用いて、例えば図１４に示される嗜好情報登録ウィンドウ７２のキーワード「自然」をカーソル９１によって選択し、登録するキーワードとして決定した場合、キーワード保持部５２０は、Ｕ／Ｉ制御部１７０から入力される信号を基にキーワード「自然」をユーザ情報管理部５３０のユーザ情報獲得部６２０に出力する。上記説明した処理により、ユーザ情報管理部５３０のユーザ情報獲得部６２０は、ユーザの嗜好情報（すなわち、ユーザが選択し登録を指示したキーワード）の入力を受ける。
【００８０】
次に、図１３のフローチャートを参照して、ユーザ情報獲得部６２０が獲得したユーザの嗜好情報に重み付けを施して、ユーザ情報記憶部６１０に記憶する処理について説明する。
【００８１】
ステップＳ３１において、ユーザ情報獲得部６２０は、キーワード保持部５２０が出力し、ユーザによって選択確定されたキーワードの入力を受ける。
【００８２】
ステップＳ３２において、ユーザ情報獲得部６２０は、ユーザ情報記憶部６１０に記憶されている学習情報テーブルＣを参照して、ステップＳ３１において入力されたキーワードが新規の嗜好情報であるか否かを判断する。ステップＳ３２において、入力されたキーワードが新規の嗜好情報ではないと判断された場合、ステップＳ３４に進む。
【００８３】
ステップＳ３２において、入力されたキーワードが新規の嗜好情報であると判断された場合、ステップＳ３３において、ユーザ情報獲得部６２０は、入力されたキーワードを新たな嗜好情報としてユーザ情報記憶部６１０の学習情報テーブルＣに書き込む。
【００８４】
ステップＳ３２において、入力されたキーワードが新規の嗜好情報ではないと判断された場合、若しくはステップＳ３３の処理の終了後、ステップＳ３４において、ユーザ情報獲得部６２０は、例えばそれぞれのキーワードの登録回数などを基に入力されたキーワードの重み付け計算を実施する。
【００８５】
キーワードの重み付け計算の方法は、キーワードの登録回数に限らず、他のパラメータを用いて計算するようにしてもよいし、例えば、ユーザの嗜好が経過期間とともに変更することを想定して、かなり過去の嗜好情報の登録回数を参照せずに、過去１ヶ月間や半年間といった比較的近い期間における登録回数を用いて計算するようにしてもよい。
【００８６】
ステップＳ３５において、ユーザ情報獲得部６２０は、ユーザ情報記憶部６１０の学習情報テーブルＣの「嗜好の度合い」へ、ステップＳ３４の重み付けの計算結果を書き込んで処理が終了される。また、図示しないが、ステップＳ３３又はステップＳ３５において学習情報テーブルＣが更新された場合、学習レベル情報テーブルＣの内容も更新される。
【００８７】
以上説明した処理により、ユーザの興味、趣味、関心などの対象を示すキーワードが、例えばユーザの嗜好情報の入力頻度などに基づいて重み付けされて記録される。ユーザの嗜好情報は、ユーザの嗜好性が強いと考えられるものと、それほど強くないと考えられるものとが区別されて参照されるため、ユーザの嗜好に基づいた自動録画処理などを行う場合、ユーザの嗜好に合致した、より細かい制御が可能となる。
【００８８】
（３）本実施の形態として示す電子機器の相互自動成長システムに適用可能なロボット装置の例
本実施の形態として示す電子機器の相互自動成長システムに適用可能なロボット装置の例を図１８を用いて説明する。図１８に示すペットロボット１は、胴体部ユニット２の前後左右にそれぞれ脚部ユニット３Ａ〜３Ｄが連結されるとともに、胴体部ユニット２の前端部及び後端部にそれぞれ頭部ユニット４及び尻尾部ユニット５が連結されることにより構成されている。
【００８９】
このペットロボット１は、後述する情報記憶部５５に、自らが学習した情報の内容である学習情報と、学習情報が更新されることで変更される学習の習熟度の度合いを表す学習レベル情報とを記憶することが特徴である。情報記憶部５５は、上述した電子機器８００の記憶部８０６に相当するものであり、学習レベル情報及び学習情報が学習レベル情報テーブル、学習情報テーブルとして格納されている。なお、ここでは学習情報テーブルＤ、学習レベル情報テーブルＤと表す。
【００９０】
ここでペットロボット１は、図１９に示すように、胴体部ユニット２に、このペットロボット１全体の動作を制御するコントローラ１０と、このペットロボット１の動力源となるバッテリ１１と、バッテリセンサ１２及び熱センサ１３からなる内部センサ部１４と、外部の無線機器と無線通信するための通信部１５及び無線送受信部１６と、ＰＣ（Personal Computer）カードインターフェイス１７などが収納されている。
【００９１】
また頭部ユニット４には、「耳」に相当するマイクロホン２５と、「目」に相当するＣＣＤカメラ２６と、タッチセンサ２７と、「口」に相当するスピーカ３０となどがそれぞれ所定位置に配設されている。
【００９２】
さらに各脚部ユニット３Ａ〜３Ｄの関節部分や、各脚部ユニット３Ａ〜３Ｄ及び胴体部ユニット２の各連結部分、頭部ユニット４及び胴体部ユニット２の連結部分、並びに尻尾部ユニット５及び胴体部ユニット２の連結部分などにはそれぞれアクチュエータ３ＡＡ１〜３ＡＡＫ、３ＢＡ１〜３ＢＡＫ、３ＣＡ１〜３ＣＡＫ、３ＤＡ１〜３ＤＡＫ、４Ａ１〜４ＡＬ、５Ａ１〜５ＡＭが配設されている。
【００９３】
そして頭部ユニット４のマイクロホン２５は、ユーザから図示しないサウンドコマンダ（操作内容に応じて異なる音階の音を発生するコマンダ）により音階として与えられる「歩け」、「伏せ」又は「ボールを追いかけろ」等の指令音を集音し、得られた音声信号Ｓ１をコントローラ１０に送出する。またＣＣＤカメラ２６は、周囲の状況を撮像し、得られた画像信号Ｓ２をコントローラ１０に送出する。
【００９４】
さらにタッチセンサ２７は、頭部ユニット４の上部に設けられており、ユーザからの「撫でる」や「たたく」といった物理的な働きかけにより受けた圧力を検出し、検出結果を圧力検出信号Ｓ３としてコントローラ１０に送出する。
【００９５】
胴体部ユニット２のバッテリセンサ１２は、バッテリセンサ１１の残量を５段階に分けて検出し、当該各段階の検出結果をバッテリ残量検出信号Ｓ４として順次コントローラ１０に送出する。この場合、バッテリセンサ１２は、バッテリ１１に残量が８０［％］以上、８０〜５０［％］、５０〜２５［％］、２５〜２０［％］及び２０［％］以下のとき、それぞれ「Ｆｕｌｌ」、「Ｍｉｄｄｌｅ−Ｆｕｌｌ」、「Ｍｉｄｄｌｅ」、「Ｌｏｗ」及び「Ｌｏｗ−Ｌｏｗ」として段階的に分類して検出するようになされている。
【００９６】
胴体部ユニット２の熱センサ１３は、ペットロボット１の内部温度を検出し、検出結果を熱検出信号Ｓ５としてコントローラ１０に送出する。
【００９７】
通信部１５は、所定の通信回路を収納してなり、コントローラ１０の制御に基づいて無線送受信部１６を介して外部の無線機器との間で通信を行うことができる。
【００９８】
ＰＣカードインターフェイス１７は、胴体部ユニット２の図示しないＰＣカードスロットにメモリーカード２８が装填されると、当該メモリーカード２８に格納されているデータを読み出し、これをコントローラ１０に送出する。
【００９９】
コントローラ１０は、マイクロホン２５、ＣＣＤカメラ２６、タッチセンサ２７、バッテリセンサ１２及び熱センサ１３から与えられる音声信号Ｓ１、画像信号Ｓ２、圧力検出信号Ｓ３、バッテリ残量検出信号Ｓ４及び熱検出信号Ｓ５や、通信部１５やＰＣカードインターフェイス１７から与えたれるデータなどに基づいて、周囲の状況や、ユーザからの指令、ユーザからの働きかけなどの有無を判断する。
【０１００】
そしてコントローラ１０は、この判断結果とメモリ１０Ａに予め入力される制御プログラムとに基づいて続く行動を決定し、決定結果に基づいて必要なアクチュエータ３ＡＡ１〜３ＡＡＫ、３ＢＡ１〜３ＢＡＫ、３ＣＡ１〜３ＣＡＫ、３ＤＡ１〜３ＤＡＫ、４Ａ１〜４ＡＬ、５Ａ１〜５ＡＭを駆動させることにより、頭部ユニット４を上下左右に振らせたり、尻尾部ユニット５を動かせたり、各脚部ユニット３Ａ〜３Ｄを駆動して歩行させるなどの行動を行わせる。
【０１０１】
またこの際コントローラ１０は、必要に応じて所定の音声信号Ｓ６をスピーカ３０に与えることにより当該音声信号Ｓ６に基づく音声を外部に出力させたり、このペットロボット１の「目」の位置に設けられた図示しないＬＥＤ（Light Emitting Diode）を点灯、消灯又は点滅させる。
【０１０２】
このようにしてペットロボット１は、周囲の状況及び制御プログラム等に基づいて自律的に行動することができる。
【０１０３】
続いて示す図２０は、図１９に示したコントローラ１０の機能的構成例を示している。なお、図２０に示す機能的構成は、ＣＰＵ１０Ａがメモリ１０Ｂに記憶された制御プログラムを実行することで実現される。例えばＣＰＵ１０Ａは、メモリ１０Ｂに格納された図４、図５、図１３に示す処理を実行するプログラムに基づいて情報記憶部５５や通信制御部５６などを制御する。
【０１０４】
センサ入力処理部５０は、マイク２５や、ＣＣＤカメラ２６、タッチセンサ２７等から与えられる音声信号、画像信号、圧力検出信号等に基づいて、特定の外部状態やユーザからの特定の働きかけ、ユーザからの指示等を認識し、その認識結果を表す状態認識情報をモデル記憶部５１及び行動決定機構部５２に通知する。
【０１０５】
すなわち、センサ入力処理部５０は、音声認識部５０Ａを有しており、音声認識部５０Ａは、マイク２５から与えられる音声信号について音声認識を行う。そして、音声認識部５０Ａは、その音声認識結果としての、例えば、「歩け」、「伏せ」、「ボールを追いかけろ」等の指令その他を状態認識情報としてモデル記憶部５１及び行動決定機構部５２に通知する。
【０１０６】
また、センサ入力処理部５０は、画像認識部５０Ｂを有しており、画像認識部５０Ｂは、ＣＣＤカメラ２６から与えられる画像信号を用いて画像認識処理を行う。画像認識部５０Ｂは、その処理の結果、例えば、「赤い丸いもの」や「地面に対して垂直なかつ所定高さ以上の平面」等を検出したときには、「ボールがある」や、「壁がある」等の画像認識結果を状態認識情報としてモデル記憶部５１及び行動決定機構部５２に通知する。
【０１０７】
さらに、センサ入力処理部５０は、圧力処理部５０Ｃを有しており、圧力処理部５０Ｃは、タッチセンサ２７から与えられる圧力検出信号を処理する。そして、圧力処理部５０Ｃは、その処理の結果、所定の閾値以上で、かつ短時間の圧力を検出したときには、「たたかれた（しかられた）」と認識し、所定の閾値未満で、かつ長時間の圧力を検出したときには、「撫でられた（ほめられた）」と認識して、その認識結果を状態認識情報としてモデル記憶部５１及び行動決定機構部５２に通知する。
【０１０８】
通信制御部５６は、ＰＣカードインターフェイス１７の制御を行って、メモリーカード２８に格納されたデータの獲得やメモリーカード２８へのデータ転送を行う。また通信制御部５６は、通信部１５の制御を行って、無線送受信部１６を介して外部の無線機器等からデータを獲得したり、外部の無線機器へデータを転送したりする。通信制御部５６がメモリーカード２８と外部の無線機器から獲得したデータは、情報記憶部５５に格納される。
【０１０９】
情報記憶部５５に格納されるデータには、例えば、ペットロボット１を所有するユーザの嗜好情報を示す学習情報や学習情報の更新度合いを示す学習レベル情報がある。この情報記憶部５５には、このほかに種々のデータが格納できる。
【０１１０】
ここで、情報記憶部５５に記憶された学習レベル情報の例を図２１に示す。図２１に示す学習レベル情報テーブルＤには、このペットロボット１自身の学習レベルと他の電子機器の学習レベルとが記憶されている。ここでは、他の電子機器としてハードディスクレコーダが記憶されている。また、このほかにも最後に学習レベルが更新された更新時刻等が記憶されている。ここでは、ペットロボット１の学習レベルは６０で更新時刻は２００３年７月２５日１２：１２、ハードディスクレコーダの学習レベルは５０で更新時刻は２００３年７月２７日１４：００になっている。
【０１１１】
また、情報記憶部５５に記憶された学習情報の例を図２２に示す。学習情報は、実際に学習した情報の内容を示しており、ペットロボット１の場合、料理、テレビ番組等のカテゴリに分類されて学習情報テーブルＤとして記憶されている。ここでは、項目１は料理のジャンルであって、項目２は食物名である。これら学習された情報の内容に対して「嗜好の度合い」や「登録時間」等の情報が付加されている。
【０１１２】
情報記憶部５５に格納されたデータは、モデル記録部５１と行動決定機構部５２に通知される。
【０１１３】
モデル記憶部５１は、ロボットの感情、本能、成長の状態を表現する感情モデル、本能モデル、成長モデルをそれぞれ記憶、管理している。
【０１１４】
ここで、感情モデルは、例えば、「うれしさ」、「悲しさ」、「怒り」、「楽しさ」等の感情の状態（度合い）を所定の範囲の値によってそれぞれ表し、センサ入力処理部５０からの状態認識情報や時間経過等に基づいてその値を変化させる。本能モデルは、例えば、「食欲」、「睡眠欲」、「運動欲」等の本能による欲求の状態（度合い）を所定の範囲の値によってそれぞれ表し、センサ入力処理部５０からの状態認識情報、情報記憶部５５からのデータや時間経過等に基づいてその値を変化させる。成長モデルは、例えば、「幼年期」、「青年期」、「熟年期」、「老年期」等の成長の状態（度合い）を所定の範囲の値によってそれぞれ表し、センサ入力処理部５０からの状態認識情報、情報記憶部５５からのデータや時間経過等に基づいてその値を変化させる。
【０１１５】
モデル記憶部５１は、上述のようにして感情モデル、本能モデル、成長モデルの値で表される感情、本能、成長の状態を、状態情報として、行動決定機構部５２に送出する。
【０１１６】
なお、モデル記憶部５１には、センサ入力処理部５０から状態認識情報や情報記憶部５５からのデータが供給されるほか、行動決定機構部５２からロボットの現在又は過去の行動、具体的には、「長時間歩いた」などの行動の内容を示す行動情報が供給されるようになっており、モデル記憶部５１は、同一の状態認識情報が与えられても、行動情報が示すロボットの行動に応じて、異なる状態情報を生成するようになっている。
【０１１７】
すなわち、例えば、ロボットがユーザに挨拶をし、ユーザに頭を撫でられた場合には、ユーザに挨拶をしたという行動情報と頭を撫でられたという状態認識情報とがモデル記憶部５１に与えられ、この場合、モデル記憶部５１では、「うれしさ」を表す感情モデルの値が増加される。
【０１１８】
一方、ロボットが何らかの仕事を実行中に頭を撫でられた場合には、仕事を実行中であるという行動情報と頭を撫でられたという状態認識情報とがモデル記憶部５１に与えられるが、この場合、モデル記憶部５１では、「うれしさ」を表す感情モデルの値は変化されない。
【０１１９】
このようにモデル記憶部５１は、状態認識情報や情報記憶部５５からのデータだけでなく、現在又は過去のロボットの行動を示す行動情報も参照しながら、感情モデルの値を設定する。これにより、例えば何らかのタスクを実行中に、ユーザがいたずらするつもりでロボットの頭を撫でたときに、「うれしさ」を表す感情モデルの値を増加させるといった不自然な感情変化が生じることを回避できる。
【０１２０】
なお、モデル記憶部５１は、本能モデル及び成長モデルについても、感情モデルにおける場合と同様に、状態認識情報及び行動情報と情報記憶部５５からのデータに基づいてその値を増減させる。また、モデル記憶部５１は、感情モデル、本能モデル、成長モデルそれぞれの値を、他のモデルの値にも基づいて増減させる。
【０１２１】
行動決定機構部５２は、センサ入力処理部５０からの状態認識情報や、モデル記憶部５１からの状態情報、情報記憶部５５からのデータや、時間経過等に基づいて、次の行動を決定し、決定された行動の内容を行動指令情報として姿勢遷移機構部５３に送出する。
【０１２２】
すなわち、行動決定機構部５２は、ロボットがとり得る行動をステート（状態）(state)に対応させた有限オートマトンをロボットの行動を規定する行動モデルとして管理しており、この行動モデルとしての有限オートマトンにおけるステートをセンサ入力処理部５０からの状態認識情報や、情報記憶部５５からのデータや、モデル記憶部５１における感情モデル、本能モデル、又は成長モデルの値、時間経過等に基づいて遷移させ、遷移後のステートに対応する行動を次にとるべき行動として決定する。
【０１２３】
ここで、行動決定機構部５２は、所定のトリガ(trigger)があったことを検出するとステートを遷移させる。すなわち、行動決定機構部５２は、例えば、現在のステートに対応する行動を実行している時間が所定時間に達したときや、特定の状態認識情報を受信したとき、モデル記憶部５１から供給される状態情報が示す感情や、本能、成長の状態の値が所定の閾値以下又は以上になったとき等に、ステートを遷移させる。
【０１２４】
なお、行動決定機構部５２は、上述したように、センサ入力処理部５０からの状態認識情報だけでなく、情報記憶部５５からのデータやモデル記憶部５１における感情モデル、本能モデル、成長モデルの値等に基づいて行動モデルにおけるステートを遷移させることから、同一の状態認識情報が入力されても情報記憶部５５からのデータや、感情モデル、本能モデル、成長モデルの値（状態情報）によってはステートの遷移先は異なるものとなる。
【０１２５】
その結果、行動決定機構部５２は、例えば、状態情報が「怒っていない」こと、及び「お腹がすいていない」ことを表している場合であって、状態認識情報が「目の前に手のひらが差し出された」ことを表しているときには、目の前に手のひらが差し出されたことに応じて、「お手」という行動をとらせる行動指令情報を生成し、これを姿勢遷移機構部５３に送出する。
【０１２６】
また、行動決定機構部５２は、例えば、状態情報が「怒っていない」こと及び「お腹がすいている」ことを表している場合であって、状態認識情報が「目の前に手のひらが差し出された」ことを表しているときには、目の前に手のひらが差し出されたことに応じて、「手のひらをぺろぺろなめる」ような行動を行わせるための行動指令情報を生成し、これを姿勢遷移機構部５３に送出する。
【０１２７】
また、行動決定機構部５２は、例えば、状態情報が「怒っている」ことを表している場合であって、状態認識情報が「目の前に手のひらが差し出された」ことを表しているときには、状態情報が「お腹がすいている」ことを表していても、また「お腹がすいていない」ことを表していても、「ぷいと横を向く」ような行動を行わせるための行動指令情報を生成し、これを姿勢遷移機構部５３に送出する。
【０１２８】
なお、行動決定機構部５２には、情報記憶部５５からのデータ、モデル記憶部５１から供給される状態情報が示す感情、本能、成長の状態に基づいて、遷移先のステートに対応する行動のパラメータとしての歩行の速度や手足を動かす際の動きの大きさ及び速度などを決定させることができる。この場合、それらのパラメータを含む行動指令情報が姿勢遷移機構部５３に送出される。
【０１２９】
行動決定機構部５２では、上述したように、ロボットの頭部や手足等を動作させる行動指令情報のほか、ロボットに発話を行わせる行動指令情報も生成される。ロボットに発話を行わせる行動指令情報は、音声合成部５７に供給されるようになっており、音声合成部５７に供給される行動指令情報には、音声合成部５７に生成させる合成音に対応するテキスト等が含まれる。そして、音声合成部５７は、行動決定機構部５２から行動指令情報を受信すると、その行動指令情報に含まれるテキストに基づき、合成音を生成し、音声出力部５８を介して、スピーカ３０に供給して出力させる。これにより、スピーカ３０からは、例えば、ロボットの鳴き声、さらには、「お腹がすいた」等のユーザへの各種の要求、「何？」等のユーザの呼びかけに対する応答その他の音声出力が行われる。
【０１３０】
また、行動決定機構部５２では、上述したように、センサ入力処理部５０からの状態認識情報だけでなく、情報記憶部５５からのデータ、モデル記憶部５１における感情モデル、本能モデル、成長モデルの値等に基づいて、ユーザの嗜好情報を獲得する。
【０１３１】
以下、行動決定機構部５２が獲得したユーザの嗜好情報に重み付けを施して情報記憶部５５に記憶させる処理の一例について説明する。行動決定機構部５２における処理は、図１３に示したユーザ情報獲得部６２０が獲得したユーザの嗜好情報に重み付けを施して、ユーザ情報記憶部６１０に記憶する処理に準ずる。
【０１３２】
すなわち、ステップＳ３１において、例えば、画像認識部５０ＢがＣＣＤカメラ２６を介してユーザを認識し、また音声認識部５０Ａがマイク２５を介してユーザから発声される“和食のさしみ大好き”を認識した場合、センサ入力処理部５０は、「和食」、「さしみ」、「大好き」を状態認識情報として行動決定機構部５２及びモデル記憶部５１へ出力する。行動決定機構部５２は、その状態認識情報のなかからユーザに関するキーワードとして、「和食」、「さしみ」を検出する。
【０１３３】
ステップＳ３２において行動決定機構部５２は、情報記憶部５５に記憶された図２２に示す学習情報テーブルＤを参照し、ステップＳ３１で入力されたキーワードが新規の嗜好情報であるか否かを判断する。入力されたキーワードが新規の嗜好情報ではないと判断された場合、ステップＳ３４に進む。
【０１３４】
一方、ステップＳ３２において、入力されたキーワードが新規の嗜好情報であると判断された場合、行動決定機構部５２は、ステップＳ３３にて、入力されたキーワードを新たな嗜好情報として情報記憶部５５の学習情報テーブルＤに書き込む。
【０１３５】
ステップＳ３２において、入力されたキーワードが新規の嗜好情報ではないと判断された場合、若しくはステップＳ３３の処理の終了後、行動決定機構部５２は、ステップＳ３４において、例えばそれぞれのキーワードの登録回数などを基に入力されたキーワードの重み付け計算を実施する。
【０１３６】
キーワードの重み付け計算の方法は、キーワードの登録回数に限らず、他のパラメータを用いて計算するようにしてもよいし、例えば、ユーザの嗜好が経過期間とともに変更することを想定して、かなり過去の嗜好情報の登録回数を参照せずに、過去１ヶ月間や半年間といった比較的近い過去における登録回数を用いて計算してもよい。
【０１３７】
ステップＳ３５において、行動決定機構部５２は、ステップＳ３４の重み付けの計算結果を情報記憶部５５の学習情報テーブルＤの「嗜好の度合い」へ書き込んで処理が終了される。また、ステップＳ３３又はステップＳ３５で学習情報テーブルＤが更新された場合、学習レベル情報テーブルＤの内容も更新される。
【０１３８】
以上説明した処理により、ユーザの興味、趣味、関心などの対象を示すキーワードが、例えば、ユーザの嗜好情報の入力頻度などに基づいて重み付けされて記録される。ユーザの嗜好情報は、ユーザの嗜好性が強いと考えられるものと、それほど強くないと考えられるものとが区別されて参照されるため、ユーザの嗜好に基づいた動作を行う場合に、ユーザの嗜好に合致したより細かい制御が可能となる。
【０１３９】
姿勢遷移機構部５３は、行動決定機構部５２から供給される行動指令情報に基づいてロボットの姿勢を現在の姿勢から次の姿勢に遷移させるための姿勢遷移情報を生成し、これを制御機構部５４に送出する。ここで、現在の姿勢から次に遷移可能な姿勢は、例えば、胴体や手や足の形状、重さ、各部の結合状態のようなロボットの物理的形状、関節が曲がる方向や角度のようなアクチュエータ３ＡＡ１乃至５Ａ１及び５Ａ２の機構とによって決定される。また、次の姿勢としては、現在の姿勢から直接遷移可能な姿勢と、直接には遷移できない姿勢とがある。例えば、４本足のロボットは、手足を大きく投げ出して寝転んでいる状態から「伏せ」の状態へ直接遷移することはできるが、「立つ」状態へ直接遷移することはできない、そのためこの場合は、一旦手足を胴体近くに引き寄せて伏せた姿勢になり、それから立ち上がるという２段階の動作が必要である。また、安全に実行できない姿勢も存在する。例えば、４本足のロボットは、その４本足で立っている姿勢から両前足をあげてバンザイをしようとすると、転倒してしまう。
【０１４０】
このため、姿勢遷移機構部５３は、直接遷移可能な姿勢を予め登録しておき、行動決定機構部５２から供給される行動指令情報が直接遷移可能な姿勢を示す場合、その行動指令情報を姿勢遷移情報として制御機構部５４にそのまま送出する。一方、行動指令情報が直接遷移不可能な姿勢を示す場合、姿勢遷移機構部５３は、遷移可能なほかの姿勢に一旦遷移した後に、目的の姿勢まで遷移させるような姿勢遷移情報を生成し、制御機構部５４に送出する。これによりロボットが遷移不可能な姿勢を無理に実行しようとする事態や転倒するような事態を回避することができるようになっている。
【０１４１】
制御機構部５４は、姿勢遷移機構部５３からの姿勢遷移情報にしたがって、アクチュエータ３ＡＡ１乃至５Ａ１及び５Ａ２を駆動するための制御信号を生成し、これをアクチュエータ３ＡＡ１乃至５Ａ１及び５Ａ２に送出する。これにより、アクチュエータ３ＡＡ１乃至５Ａ１及び５Ａ２は、制御信号にしたがって駆動し、ロボットは、自律的に行動を起こす。
【０１４２】
（４）本発明の具体例として示すハードディスクレコーダとペットロボットとの間における相互自動成長システム
続いて、（２）で説明したハードディスクレコーダ１００と（３）で説明したペットロボット１とから構成され、各々が独自に学習した内容を図４と図５の処理にしたがって相互に伝達しあい、かつその学習内容を融合し共有する相互成長システムについて説明する。この例では、各機器が学習した内容は、ユーザによる操作を介することなく、定期的あるいは何らかのトリガによって相互に伝達しあう処理がなされる。本具体例では、場合によって、これを「自動的」という表現を用いて説明する。
【０１４３】
このシステムでは、ペットロボット１は無線送受信部１６を所有し、ハードディスクレコーダ１００も無線送受信部２５０を所有しているため、図２３に示すように互いに無線通信が可能である。
【０１４４】
ハードディスクレコーダ１００が図１６に示した学習情報テーブルＣをペットロボット１へ送信する手順について説明する。この処理は、上述の図４に示した処理に準ずる。したがって、それぞれの学習レベル情報テーブル及び学習情報テーブルには、最初は、自身の学習レベル及び自らが学習した内容のみが記録されているものとする。
【０１４５】
図１１に示すＣＰＵ２２０は、学習情報送信処理（ＲＴ１）を開始すると、ステップＳ１１において、図１２に示したユーザ情報記憶部６１０に格納された学習レベル情報テーブルの学習レベルが更新されたかどうか判別する。更新されていない場合は、更新されるまで待機する。例えば、学習レベルが１から２に上がるなどして、更新された場合は、続くステップ１２に移り、ＣＰＵ２２０は、図２４に示す学習レベル情報テーブルＣを生成し、これをペットロボット１へ送信し、次のステップＳ１３に移る。
【０１４６】
ステップＳ１３において、ハードディスクレコーダ１００のＣＰＵ２２０は、ペットロボット１がハードディスクレコーダ１００の学習レベル情報テーブルＣを取得したことの通知をペットロボット１から受信したら、続くステップＳ１４に移る。ステップＳ１４において、ハードディスクレコーダ１００のＣＰＵ２２０は、ペットロボット１からハードディスクレコーダ１００に記録された学習情報テーブルＣの送信要求を受けると、続くステップＳ１５に移る。ステップＳ１５において、ＣＰＵ２２０は、学習情報テーブルＣをペットロボット１へ送信し、次のステップＳ１６に移る。
【０１４７】
ステップＳ１６において、ハードディスクレコーダ１００のＣＰＵ２２０は、ペットロボット１がハードディスクレコーダ１００の学習情報テーブルＣを取得したことの通知をハードディスクレコーダ１００が受けたら、続くステップＳ１７に移る。ステップＳ１７において、ハードディスクレコーダ１００のＣＰＵ２２０は、ペットロボット１からペットロボット１の学習レベル情報、例えば、図２５に示す学習レベル情報テーブルＤが送信されるのを待機する。学習レベル情報テーブルＤを受信したら、続くステップＳ１８に移る。ステップＳ１８において、ハードディスクレコーダ１００のＣＰＵ２２０は、学習レベル情報テーブルＤを受信したことをペットロボット１へ連絡する。また、ＣＰＵ２２０は、学習レベル情報テーブルＤに基づいて、ユーザ情報記憶部６１０の学習レベル情報テーブルＣにおけるペットロボット１の学習レベルを更新して、続くステップＳ１９に移る。ステップＳ１９において、電源がオフである場合は、処理ＲＴ１を終了するが、オンである間は、ステップＳ１１に戻り、ステップＳ１１〜Ｓ１９を繰り返す。
【０１４８】
続いて、ペットロボットのコントローラ１０において、学習情報テーブル及び学習情報レベルテーブルを受信する処理について説明する。この処理は、上述の図５に示した処理に準ずる。
【０１４９】
ペットロボット１のコントローラ１０は、学習情報受信処理ＲＴ２に入ると、ステップＳ２１において、ハードディスクレコーダ１００から図２４に示す学習レベル情報テーブルＣの送出の有無を判別する。学習レベル情報テーブルＣの送出があった場合、続くステップＳ２２へ移る。ステップＳ２２において、コントローラ１０は、学習レベル情報テーブルＣを取得し、かつ取得が完了できたことをハードディスクレコーダ１００へ通知して、続くステップＳ２３に移る。
【０１５０】
ステップＳ２３において、コントローラ１０は、学習レベル情報テーブルＣと、情報記憶部５５に格納された学習レベル情報テーブルＤに記載されているハードディスクレコーダ１００の学習レベルとを比較し、更新されていない場合は、ステップＳ２１に戻る。更新されている場合は、続くステップＳ２４に移り、学習レベル情報テーブルＤに記載されているハードディスクレコーダ１００の学習レベルを更新する。
【０１５１】
また、ハードディスクレコーダ１００の学習情報テーブルＣ（図１６）を送信するようにハードディスクレコーダ１００へ要求し、ステップＳ２５に移る。ステップＳ２５において、コントローラ１０は、学習情報テーブルＣを受信するまで待機する。ハードディスクレコーダ１００の学習情報テーブルＣを受信した場合は、続くステップＳ２６に移る。ステップＳ２６において、ハードディスクレコーダ１００の学習情報テーブルＣを受信したことの通知をハードディスクレコーダ１００へ連絡する。またコントローラ１０は、情報記憶部５５に格納されている学習レベル情報及び学習情報と、取得したハードディスクレコーダ１００の学習レベル情報及び学習情報に基づいて、図２６に示すように学習情報テーブルＤを更新する。すなわち、学習情報テーブルＤにはなかった学習情報テーブルＣの「お好みコンテンツ」が新たに学習情報テーブルＤに追加され、コントローラ１０は、生成した学習情報テーブルＤと更新された学習レベル情報テーブルＤとを再度情報記憶部５５に格納し、続くステップＳ２７に移る。
【０１５２】
ステップ２７において、更新された学習レベル情報テーブルＤから図２５に示す学習レベル情報テーブルＤを生成し、ハードディスクレコーダ１００へ送信して、ステップＳ２８に移る。ステップＳ２８において、ハードディスクレコーダ１００がペットロボット１の学習レベル情報テーブルＤを取得したことの通知をペットロボット１がハードディスクレコーダ１００から受信したら、続くステップＳ２９に移る。ステップＳ２９において、電源がオフの場合は、処理ＲＴ２を終了するが、オンである間は、ステップＳ２１に戻りステップＳ２１からステップＳ２９の工程を繰り返す。
【０１５３】
上記説明で、ペットロボット１がハードディスクレコーダ１００から学習情報を取得し、取得した学習情報とペットロボット１の学習情報とを融合する処理を説明したが、ハードディスクレコーダ１００がペットロボット１から学習情報を取得する処理も同様に、ＲＴ１とＲＴ２にしたがって、ペットロボット１の学習情報を取得し、取得した学習情報とハードディスクレコーダ１００の学習情報を融合することが可能である。
【０１５４】
例えば、ペットロボット１は、処理ＲＴ１及びＲＴ２によって、ハードディスクレコーダ１００の学習情報テーブルＣを取得し、図２６に示す学習情報テーブルＤを生成したとする。またペットロボット１は、無線送受信部１６を介してハードディスクレコーダ１００のＨＤＤ２７０に記録されたＥＰＧデータを受信し、情報記憶部５５にそのまま格納する。コントローラ１０は、生成した学習情報テーブルＤをモデル記憶部５１と行動決定機構部５２に通知する。モデル記憶部５１は、生成した学習情報テーブルＤとセンサ入力処理部５０からの状態認識情報や時間経過等に基づいて、例えば、ユーザへの献身欲の度合いを増加させて、その状態情報を行動決定機構部５２に出力する。行動決定機構部５２は、モデル記憶部５１からの「ユーザへの献身欲増加」の状態情報と学習情報Ｒに基づいて、ＥＰＧデータの記述データのなかからお好みコンテンツと適合するものを検索して、適合する番組がＥＰＧデータにあった場合は、例えば「適合する番組情報についての情報をユーザへ連絡する」という行動をとらせる行動指令情報を生成し、音声合成部５７に供給する。
【０１５５】
音声合成部５７は、行動決定部５２から行動指令情報を受信すると、その行動指令情報に含まれるテキストに基づいて合成音を生成し、音声出力部５８を介してスピーカ３０に供給して出力させる。これによりスピーカ３０からは、例えば「番組ＸＸＸが始まるよ！」、「番組ＸＸＸにタレントＡが出ているよ！」等、ユーザお好みの番組コンテンツに関連する様々な音声出力が行われる。
【０１５６】
また、ユーザがお好み番組の閲覧に集中できるようにするために、同時に「静かにする」という行動をとらせる行動指令情報を生成し、これを姿勢遷移機構部５３に送出してもよい。姿勢遷移機構部５３は、行動決定機構部５２から供給される行動指令情報に基づいてペットロボットの姿勢を現在の姿勢から「伏せる」等の姿勢に遷移させるための姿勢遷移情報を生成し、これを制御機構部５４に送出する。制御機構部５４は、各種アクチュエータへ制御信号を送出して「伏せる」姿勢に移行させる。
【０１５７】
また、例えばハードディスクレコーダ１００は、処理ＲＴ１及びＲＴ２によってペットロボット１の学習情報テーブルＤを取得し、図１６の学習情報を更新して図２７の学習情報テーブルＣを生成するとき、ＣＰＵ２２０がこの更新した最新の学習情報テーブルＣを参照することで、ユーザの嗜好に合致したより細かい制御が可能になる。例えば、ペットロボット１から得た学習情報によってユーザが和食を好きであることを認識しており、さらにハードディスクレコーダ１００がＨＤＤ２７０に記録したコンテンツ記述データから番組種別「レストラン紹介」、番組素材「和食」である放送番組を検出した場合、ペットロボット１から受け取ったユーザの嗜好に合致した番組であると判断して、この番組を自動的に記録又は再生してもよい。
【０１５８】
このように、ペットロボット１とハードディスクレコーダ１００とは、各々が学習した情報を自動的に伝達しあうことができ、かつその情報を融合し共有することができる。なお、ここでは各々が学習した情報の送受信に限定することなく一般的なデータの双方向通信をすることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１５９】
本発明は、複数の電子機器が学習した情報を互いに伝達しあい、かつその情報を融合し、また共有する関係を構築する電子機器間の相互成長システムであって、学習した具体的な情報の内容を示す学習情報と、知識量や習熟度あるいは学習を重ねる毎に高くなる数値として表すことができる知能指数（ＩＱ）や偏差値の概念に相当する学習レベル情報とを記憶できるような記憶構造と、これらの情報を共有できるハードウェア構成・ソフトウェア構成を備えている機器同士であればよく、据置型、携帯型、車載型などといった電子機器の態様、あるいは録画装置、楽曲データ再生装置、ＰＣなどといった電子機器の種類に限定されることなく適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１６０】
【図１】本発明の具体例として示す電子機器間の相互成長システムを説明する構成図である。
【図２】本発明の相互成長システムに適用する電子機器の記憶部に記憶された学習レベル情報Ａの一例を説明する図である。
【図３】上記記憶部に記憶された学習情報テーブルの一例を説明する図である。
【図４】上記電子機器において他方の電子機器へ学習情報を送信する処理を説明するフローチャートである。
【図５】上記電子機器において他方の電子機器から学習情報を受信する処理を説明するフローチャートである。
【図６】上記記憶部に記憶された学習レベル情報テーブルの一例を説明する図である。
【図７】上記記憶部に記憶された学習情報テーブルの一例を説明する図である。
【図８】上記記憶部に記憶された学習レベル情報テーブルの一例を説明する図である。
【図９】上記記憶部に記憶された学習レベル情報テーブルの一例を説明する図である。
【図１０】電子機器８００が記憶している学習情報及び学習レベル情報と、入力される学習レベル情報及び学習情報に基づいて更新される学習情報テーブルを説明する図である。
【図１１】電子機器の一例であるハードディスクレコーダを説明する構成図である。
【図１２】上記ハードディスクレコーダのコンテンツ記述データ蓄積部を説明する構成図である。
【図１３】ユーザの嗜好情報を記憶する処理を説明するフローチャートである。
【図１４】ユーザが各種設定や嗜好情報を登録するＧＵＩ操作画面である嗜好情報登録ウィンドウを説明する図である。
【図１５】コンテンツ記述データ蓄積部に蓄積されるコンテンツ記述データを説明する図である。
【図１６】ユーザ情報記憶部に出力される学習情報テーブルＣを説明する図である。
【図１７】ユーザ情報記憶部に出力される学習レベル情報テーブルＣを説明する図である。
【図１８】本発明の別の具体例に用いられるペットロボットを説明する外観図である。
【図１９】上記ペットロボットを説明する構成図である。
【図２０】上記図１９に示すコントローラ１０の機能的構成の一例を説明する構成図である。
【図２１】学習レベル情報テーブルＤを説明する図である。
【図２２】ペットロボットが記憶する学習情報を説明する図である。
【図２３】ペットロボットとハードディスクレコーダとが無線により接続される様子を説明する模式図である。
【図２４】ハードディスクレコーダが記憶する学習レベル情報テーブルを説明する図である。
【図２５】ペットロボットが記憶する学習レベル情報テーブルを説明する図である。
【図２６】ペットロボットが記憶する学習情報と学習レベル情報と、取得したハードディスクレコーダの学習レベル情報と学習情報に基づいて更新される学習情報テーブルを説明する図である。
【図２７】ハードディスクレコーダが記憶する学習情報と学習レベル情報と、取得したペットロボットの学習レベル情報と学習情報に基づいて更新される学習情報テーブルを説明する図である。
【符号の説明】
【０１６１】
１    ペットロボット，  １０    コントローラ，  １１    バッテリ，
１２    バッテリセンサ，  １３    熱センサ，  １４    内部センサ部，
１５    通信部，  １６    無線受信部，  １７    ＰＣカードインターフェイス，
１００    ハードディスクレコーダ，  １１０    チューナ，  １２０    復調部，
１３０    分離部，  １４０    デコーダ，  １６０    ミキサ（ＭＵＸ），
１８０    コンポーザ，  ２００    バス，  ２２０    ＣＰＵ，
２６０    ＨＤＤインターフェイス，２７０    ＨＤＤ，
２８０  ユーザ情報生成部，  ３２０    スピーカ，
６３０    コンテンツ記述データ蓄積部６３０
８００    電子機器，  ８０１    ユーザ情報取得部，  ８０２    学習部，
８０３    学習情報・学習レベル生成部，  ８０４    通信部，  ８０５    制御部，
８０６    記憶部，  ８０７    内部バス
【図１】
2005063057.tif 000003
【図２】
2005063057.tif 000004
【図３】
2005063057.tif 000005
【図４】
2005063057.tif 000006
【図５】
2005063057.tif 000007
【図６】
2005063057.tif 000008
【図７】
2005063057.tif 000009
【図８】
2005063057.tif 000010
【図９】
2005063057.tif 000011
【図１０】
2005063057.tif 000012
【図１１】
2005063057.tif 000013
【図１２】
2005063057.tif 000014
【図１３】
2005063057.tif 000015
【図１４】
2005063057.tif 000016
【図１５】
2005063057.tif 000017
【図１６】
2005063057.tif 000018
【図１７】
2005063057.tif 000019
【図１８】
2005063057.tif 000020
【図１９】
2005063057.tif 000021
【図２０】
2005063057.tif 000022
【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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