(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の入力ニューロンからなる入力層と、複数の競合ニューロンからなる競合層とを有する競合型ニューラルネットワークを用いてシンボルを記憶する学習装置において、
上記シンボルごとの各種入力の入力パターンに応じて、上記各種入力の上記入力パターンに対応する上記入力ニューロンと上記シンボルに対応する上記競合ニューロンとの間の結合重みを強めるようにして上記シンボルに関する第１の情報を記憶すると共に、上記各種入力とは別に供給される上記シンボルに関する第２の情報を、当該シンボルに対応する上記競合ニューロンと関連付けてフレーム形式に応じてリンクするようにして記憶する記憶手段と、
上記各種入力の上記入力パターンが供給されたときに、上記記憶手段に記憶されている上記第１の情報に応じて、当該入力パターンに対応する上記シンボルを想起すると共に、当該入力パターンに対応する上記シンボルを想起したことに応じ、想起した当該シンボルに対応する上記競合ニューロンに関連付けて上記記憶手段に記憶されている上記第２の情報を、上記フレーム形式に応じたリンクをたどって想起する想起手段と、
を具えることを特徴とする学習装置。
【請求項２】
上記記憶手段は、
上記シンボルの属性または当該シンボルに関するイベントを含む情報を、上記第２の情報として記憶する
ことを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
上記想起手段により想起された上記第２の情報に基づき、ユーザに対する行動または出力を制御する制御手段を具える
ことを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項４】
複数の入力ニューロンからなる入力層と、複数の競合ニューロンからなる競合層とを有する競合型ニューラルネットワークを用いて、記憶する概念対象としてのシンボルを記憶する記憶方法において、
上記シンボルごとの各種入力の入力パターンに応じて、上記各種入力の上記入力パターンに対応する上記入力ニューロンと上記シンボルに対応する上記競合ニューロンとの間の結合重みを強めるようにして上記シンボルに関する第１の情報を記憶すると共に、上記各種入力とは別に供給される上記シンボルに関する第２の情報を、当該シンボルに対応する上記競合ニューロンと関連付けてフレーム形式に応じてリンクするようにして記憶する記憶ステップと、
上記各種入力の上記入力パターンが供給されたときに、記憶されている上記第１の情報に応じて、当該入力パターンに対応する上記シンボルを想起すると共に、当該入力パターンに対応する上記シンボルを想起したことに応じ、想起した当該シンボルに対応する上記競合ニューロンに関連付けて記憶されている上記第２の情報を、上記フレーム形式に応じたリンクをたどって想起する想起ステップと、
を具えることを特徴とする記憶方法。
【請求項５】
複数の入力ニューロンからなる入力層と、複数の競合ニューロンからなる競合層とを有する競合型ニューラルネットワークを用いてシンボルを記憶するロボット装置において、
上記シンボルごとの各種入力の入力パターンに応じて、上記各種入力の上記入力パターンに対応する上記入力ニューロンと上記シンボルに対応する上記競合ニューロンとの間の結合重みを強めるようにして上記シンボルに関する第１の情報を記憶すると共に、上記各種入力とは別に供給される上記シンボルに関する第２の情報を、当該シンボルに対応する上記競合ニューロンと関連付けてフレーム形式に応じてリンクするようにして記憶する記憶手段と、
上記各種入力の上記入力パターンが供給されたときに、上記記憶手段に記憶されている上記第１の情報に応じて、当該入力パターンに対応する上記シンボルを想起すると共に、当該入力パターンに対応する上記シンボルを想起したことに応じ、想起した当該シンボルに対応する上記競合ニューロンに関連付けて上記記憶手段に記憶されている上記第２の情報を、上記フレーム形式に応じたリンクをたどって想起する想起手段と、
を具えることを特徴とするロボット装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は学習装置、記憶方法及びロボット装置に関し、例えばエンターテインメントロボットに適用して好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、エンターテインメントロボットに適用可能な連想記憶システムとして、競合型ニューラルネットワークを利用したものが提案されている。
【０００３】
この連想記憶システムは、図１２に示すように、対象となる事象又は事物（シンボル）に関するいくつかの要素（例えば色、形、顔など）についての各認識系の認識結果（以下、色ＩＤ、形ＩＤ、顔ＩＤ等のＩＤとする）の組み合わせでなる入力パターンを記憶パターンＰ１〜Ｐｎとして記憶しておき、図１３に示すように、あるパターン（キーパターン）の入力があったときに、記憶している記憶パターンＰ１〜Ｐｎの中からこれに類似する記憶パターンＰ１〜Ｐｎを想起し、出力し得るようになされたものである。なお、図１２及び図１３において、入力パターン及び記憶パターンＰ１〜Ｐｎの同じ高さ位置にある升目は同じ要素を示し、同じ要素間での模様の違いはその要素に対する認識結果が異なることを示す。
【０００４】
従って、このような連想記憶システムによれば、記憶過程で蓄えた記憶パターンＰ１〜Ｐｎに似たパターンが入力された場合にも、欠落している要素の情報を補った完全なパターンを出力することができるため、例えば顔の認識結果からその人の名前を連想するといったことができる。
【０００５】
ここで図１４は、競合型ニューラルネットワークを適用したこのような連想記憶システムの構成例を模式的に示したものである。この図１４に示すように、この競合型ニューラルネットワークは、入力層及び競合層の２層からなる階層型ニューラルネットワークとして構成される。
【０００６】
この場合、入力層には、要素１に関するＩＤの数（ｍ個）＋要素２に関するＩＤの数（ｎ個）＋……に相当する個数の入力ニューロンが用意される。そして各入力ニューロンには、対応する認識系から認識結果ＩＤ１〜ＩＤｍ、ＩＤ１〜ＩＤｎ、……が与えられる。
【０００７】
また競合層には、複数の競合ニューロンが設けられ、これら各競合ニューロンは、入力層の各入力ニューロンとそれぞれある結合重みをもって結合される。この競合ニューロンは、それぞれ記憶すべき１つのシンボル（概念対象）に相当する。なお、入力層と競合層の結合重みは、０から１の間の値をとり、初期結合重みはランダムに決定される。
【０００８】
この競合型ニューラルネットワークは、記憶モードと想起モードという２通りの動作モードを備えており、記憶モードでは入力パターンを競合的に記憶し、また想起モードでは部分的に欠落した入力パターンから完全な記憶パターンＰ１〜Ｐｎ（図１２及び図１３）を想起する。
【０００９】
このような競合型ニューラルネットワークの記憶モード時における記憶は、記憶したい入力パターンに対して競合層で勝ち抜いた競合ニューロンを選択して、その競合ニューロンと各入力ニューロンとの結合力を強めることで行う。
【００１０】
ここで、入力パターンベクトル［ｘ１，ｘ２，……，ｘｎ］は、入力ニューロンｘ１が、要素１についての認識系の第１の認識結果（ＩＤ１）に対応し、当該第１の認識結果が入力したときに、入力ニューロンｘ１を発火させ、順次、他の要素についてもそのように発火させることとする。発火した入力ニューロンは「１」の値をとり、発火しない入力ニューロンは「−１」の値をとる。
【００１１】
またｉ番目の入力ニューロンとｊ番目の競合ニューロンとの結合重みをｗｉｊとおくと、入力ｘｉに対する競合ニューロンｙｉの値は、次式
【００１２】
【数１】
0003988121.tif 000002
【００１３】
のように表される。
【００１４】
従って、競合に勝ち抜く競合ニューロンは、次式
【００１５】
【数２】
0003988121.tif 000003
【００１６】
により求めることができる。
【００１７】
またこのようにして競合に勝ち抜いた競合ニューロンと入力ニューロンとの結合重みｗｉｊの更新は、Kohonenの更新規則により、次式
【００１８】
【数３】
0003988121.tif 000004
【００１９】
のようにして行われる。
【００２０】
ここで、L2Normで正規化すると、次式
【００２１】
【数４】
0003988121.tif 000005
【００２２】
のようになる。そしてこの（４）式で与えられる結合重みｗｉｊ（new）が更新後の新たな記憶の強さを表し、記憶力となる。
【００２３】
なお（４）式において、学習率αは、提示する回数と記憶の関係を表すパラメータである。学習率αが大きいほど、１度記憶させれば忘却することはなく、次回同じようなパターンを提示すれば、ほぼ間違いなく記憶したパターンを連想することができる。
【００２４】
次に、想起モードについて説明する。ある入力パターンベクトル［ｘ１，ｘ２，……，ｘｎ］が提示されたとする。この入力パターンベクトル［ｘ１，ｘ２，……，ｘｎ］は、ＩＤでも、そのＩＤに対する尤度や確率であっても良い。
【００２５】
このとき出力ニューロンｙｊの値は、入力パターンベクトルｘｉについて次式
【００２６】
【数５】
0003988121.tif 000006
【００２７】
のように計算される。そして、この（５）式は、各要素の尤度に応じた競合ニューロンの発火値の尤度を表しているともいえる。ここで重要なことは、複数の要素についての尤度入力に対して、それらをコネクションして全体的な尤度を求めることができるという点である。
【００２８】
そこで、連想するものは唯一すなわち尤度が最大のものだけを選択することとすると、競合に勝ち抜く出力ニューロンｙｊを次式
【００２９】
【数６】
0003988121.tif 000007
【００３０】
により求めることができる。
【００３１】
そして、このようにして求めた競合ニューロンＹの番号が記憶したシンボルの番号に対応するので、次式
【００３２】
【数７】
0003988121.tif 000008
【００３３】
のように、Ｗの逆行列演算により入力パターンＸを想起することができる。
【００３４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、かかる競合型ニューラルネットワークを用いた連想記憶システムは、上述のように入力ニューロン及び競合ニューロン間の結合重みを徐々に増加させるようにして記憶を強める構造を採用することにより、各競合ニューロンにそれぞれ対応付けられたシンボルに対する統計的な追加学習を行い得るようになされている。従って、このような従来の競合型ニューラルネットワークを用いた従来の連想記憶システムは、ノイズに強いという利点を有している。
【００３５】
ところが、かかる競合型ニューラルネットワークを用いた従来の連想記憶システムは、逆の観点から見れば、かかる構造であるがために、シンボルに対する学習を統計的な追加学習としてしか行うことができず、明らかな情報についても徐々にしか記憶できないという欠点があった。
【００３６】
また競合型ニューラルネットワークを用いた従来の連想記憶システムでは、ニューラルネットワークを用いているため、記憶できる情報の種類や記憶できる最大シンボル数を増やすためにはこれに応じて入力ニューロンや競合ニューロンの数を増加させる必要があり、この結果として計算量及び占有物理メモリ量が格段に増えてしまうという欠点もある。
【００３７】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、ノイズに強く、記憶容量や、計算量、物理メモリ量及び記憶応答性に優れた学習装置、記憶方法及びロボット装置を提案しようとするものである。
【００３８】
【課題を解決するための手段】
かかる課題を解決するため本発明においては、複数の入力ニューロンからなる入力層と、複数の競合ニューロンからなる競合層とを有する競合型ニューラルネットワークを用いてシンボルを記憶する学習装置において、シンボルごとの各種入力の入力パターンに応じて、各種入力の入力パターンに対応する入力ニューロンとシンボルに対応する競合ニューロンとの間の結合重みを強めるようにしてシンボルに関する第１の情報を記憶すると共に、各種入力とは別に供給されるシンボルに関する第２の情報を、当該シンボルに対応する競合ニューロンと関連付けてフレーム形式に応じてリンクするようにして記憶し、各種入力の入力パターンが供給されたときに、記憶手段に記憶されている第１の情報に応じて、当該入力パターンに対応するシンボルを想起すると共に、当該入力パターンに対応するシンボルを想起したことに応じ、想起した当該シンボルに対応する競合ニューロンに関連付けて記憶手段に記憶されている第２の情報を、フレーム形式に応じたリンクをたどって想起するようにした。
【００３９】
これによりこの学習装置は、第１の情報については統計的な追加学習を行い、第２の情報についてはこれを直ちに学習（記憶）することができ、その結果、シンボルを他のシンボルと間違えて想起することを極力回避し、想起したシンボルに関する第２の情報を確実に想起できる。
【００４０】
また本発明においては、複数の入力ニューロンからなる入力層と、複数の競合ニューロンからなる競合層とを有する競合型ニューラルネットワークを用いて、記憶する概念対象としてのシンボルを記憶する記憶方法において、シンボルごとの各種入力の入力パターンに応じて、各種入力の入力パターンに対応する入力ニューロンとシンボルに対応する競合ニューロンとの間の結合重みを強めるようにしてシンボルに関する第１の情報を記憶すると共に、各種入力とは別に供給されるシンボルに関する第２の情報を、当該シンボルに対応する競合ニューロンと関連付けてフレーム形式に応じてリンクするようにして記憶する記憶ステップと、各種入力の入力パターンが供給されたときに、記憶されている第１の情報に応じて、当該入力パターンに対応するシンボルを想起すると共に、当該入力パターンに対応するシンボルを想起したことに応じ、想起した当該シンボルに対応する競合ニューロンに関連付けて記憶されている第２の情報を、フレーム形式に応じたリンクをたどって想起する想起ステップとを設けるようにした。
【００４１】
これによりこの記憶方法によれば、第１の情報については統計的な追加学習を行い、第２の情報についてはこれを直ちに学習（記憶）することができ、その結果、シンボルを他のシンボルと間違えて想起することを極力回避し、想起したシンボルに関する第２の情報を確実に想起できる。
【００４２】
さらに本発明においては、複数の入力ニューロンからなる入力層と、複数の競合ニューロンからなる競合層とを有する競合型ニューラルネットワークを用いてシンボルを記憶するロボット装置において、シンボルごとの各種入力の入力パターンに応じて、各種入力の入力パターンに対応する入力ニューロンとシンボルに対応する競合ニューロンとの間の結合重みを強めるようにしてシンボルに関する第１の情報を記憶すると共に、各種入力とは別に供給されるシンボルに関する第２の情報を、当該シンボルに対応する競合ニューロンと関連付けてフレーム形式に応じてリンクするようにして記憶し、各種入力の入力パターンが供給されたときに、記憶手段に記憶されている第１の情報に応じて、当該入力パターンに対応するシンボルを想起すると共に、当該入力パターンに対応するシンボルを想起したことに応じ、想起した当該シンボルに対応する競合ニューロンに関連付けて記憶手段に記憶されている第２の情報を、フレーム形式に応じたリンクをたどって想起するようにした。
【００４３】
これによりこのロボット装置は、第１の情報については統計的な追加学習を行い、第２の情報についてはこれを直ちに学習（記憶）することができ、その結果、シンボルを他のシンボルと間違えて想起することを極力回避し、想起したシンボルに関する第２の情報を確実に想起できる。
【００４４】
【発明の実施の形態】
以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。
【００４５】
（１）本実施の形態によるロボットの構成
図１及び図２において、１は全体として本実施の形態による２足歩行型のロボットを示し、胴体部ユニット２の上部に頭部ユニット３が配設されると共に、当該胴体部ユニット２の上部左右にそれぞれ同じ構成の腕部ユニット４Ａ、４Ｂがそれぞれ配設され、かつ胴体部ユニット２の下部左右にそれぞれ同じ構成の脚部ユニット５Ａ、５Ｂがそれぞれ所定位置に取り付けられることにより構成されている。
【００４６】
胴体部ユニット２においては、体幹上部を形成するフレーム１０及び体幹下部を形成する腰ベース１１が腰関節機構１２を介して連結することにより構成されており、体幹下部の腰ベース１１に固定された腰関節機構１２の各アクチュエータＡ１、Ａ２をそれぞれ駆動することによって、体幹上部を図３に示す直交するロール軸１３及びピッチ軸１４の回りにそれぞれ独立に回転させ得るようになされている。
【００４７】
また頭部ユニット３は、フレーム１０の上端に固定された肩ベース１５の上面中央部に首関節機構１６を介して取り付けられており、当該首関節機構１６の各アクチュエータＡ３、Ａ４をそれぞれ駆動することによって、図３に示す直交するピッチ軸１７及びヨー軸１８の回りにそれぞれ独立に回転させ得るようになされている。
【００４８】
さらに各腕部ユニット４Ａ、４Ｂは、それぞれ肩関節機構１９を介して肩ベース１５の左右に取り付けられており、対応する肩関節機構１９の各アクチュエータＡ５、Ａ６をそれぞれ駆動することによって図３に示す直交するピッチ軸２０及びロール軸２１の回りにそれぞれ独立に回転させ得るようになされている。
【００４９】
この場合、各腕部ユニット４Ａ、４Ｂは、それぞれ上腕部を形成するアクチュエータＡ７の出力軸に肘関節機構２２を介して前腕部を形成するアクチュエータＡ８が連結され、当該前腕部の先端に手部２３が取り付けられることにより構成されている。
【００５０】
そして各腕部ユニット４Ａ、４Ｂでは、アクチュエータＡ７を駆動することによって前腕部を図３に示すヨー軸２４の回りに回転させ、アクチュエータＡ８を駆動することによって前腕部を図３に示すピッチ軸２５の回りにそれぞれ回転させることができるようになされている。
【００５１】
これに対して各脚部ユニット５Ａ、５Ｂにおいては、それぞれ股関節機構２６を介して体幹下部の腰ベース１１にそれぞれ取り付けられており、それぞれ対応する股関節機構２６の各アクチュエータをＡ９〜Ａ１１それぞれ駆動することによって、図３に示す互いに直交するヨー軸２７、ロール軸２８及びピッチ軸２９の回りにそれぞれ独立に回転させ得るようになされている。
【００５２】
この場合各脚部ユニット５Ａ、５Ｂは、それぞれ大腿部を形成するフレーム３０の下端に膝関節機構３１を介して下腿部を形成するフレーム３２が連結されると共に、当該フレーム３２の下端に足首関節機構３３を介して足部３４が連結されることにより構成されている。
【００５３】
これにより各脚部ユニット５Ａ、５Ｂにおいては、膝関節機構３１を形成するアクチュエータＡ１２を駆動することによって、下腿部を図３に示すピッチ軸３５の回りに回転させることができ、また足首関節機構３３のアクチュエータＡ１３、Ａ１４をそれぞれ駆動することによって、足部３４を図３に示す直交するピッチ軸３６及びロール軸３７の回りにそれぞれ独立に回転させ得るようになされている。
【００５４】
一方、胴体部ユニット２の体幹下部を形成する腰ベース１１の背面側には、図４に示すように、当該ロボット１全体の動作制御を司るメイン制御部４０と、電源回路及び通信回路などの周辺回路４１と、バッテリ４５（図５）となどがボックスに収納されてなる制御ユニット４２が配設されている。
【００５５】
そしてこの制御ユニット４２は、各構成ユニット（胴体部ユニット２、頭部ユニット３、各腕部ユニット４Ａ、４Ｂ及び各脚部ユニット５Ａ、５Ｂ）内にそれぞれ配設された各サブ制御部４３Ａ〜４３Ｄと接続されており、これらサブ制御部４３Ａ〜４３Ｄに対して必要な電源電圧を供給したり、これらサブ制御部４３Ａ〜４３Ｄと通信を行うことができるようになされている。
【００５６】
また各サブ制御部４３Ａ〜４３Ｄは、それぞれ対応する構成ユニット内の各アクチュエータＡ１〜Ａ１４と接続されており、当該構成ユニット内の各アクチュエータＡ１〜Ａ１４をメイン制御部４０から与えられる各種制御コマンドに基づいて指定された状態に駆動し得るようになされている。
【００５７】
さらに頭部ユニット３には、図５に示すように、このロボット１の「目」として機能するＣＣＤ（Charge Coupled Device ）カメラ５０及び「耳」として機能するマイクロホン５１及びタッチセンサ５２などからなる外部センサ部５３と、「口」として機能するスピーカ５４となどがそれぞれ所定位置に配設され、制御ユニット４２内には、バッテリセンサ５５及び加速度センサ５６などからなる内部センサ部５７が配設されている。
【００５８】
そして外部センサ部５３のＣＣＤカメラ５０は、周囲の状況を撮像し、得られた画像信号Ｓ１Ａをメイン制御部に送出する一方、マイクロホン５１は、ユーザから音声入力として与えられる「歩け」、「伏せ」又は「ボールを追いかけろ」等の各種命令音声を集音し、かくして得られた音声信号Ｓ１Ｂをメイン制御部４０に送出するようになされている。
【００５９】
またタッチセンサ５２は、図１及び図２において明らかなように頭部ユニット３の上部に設けられており、ユーザからの「撫でる」や「叩く」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Ｓ１Ｃとしてメイン制御部４０に送出する。
【００６０】
さらに内部センサ部５７のバッテリセンサ５５は、バッテリ４５のエネルギ残量を所定周期で検出し、検出結果をバッテリ残量検出信号Ｓ２Ａとしてメイン制御部４０に送出する一方、加速度センサ５６は、３軸方向（ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸）の加速度を所定周期で検出し、検出結果を加速度検出信号Ｓ２Ｂとしてメイン制御部４０に送出する。
【００６１】
メイン制御部部４０は、外部センサ部５３のＣＣＤカメラ５０、マイクロホン５１及びタッチセンサ５２等からそれぞれ供給される画像信号Ｓ１Ａ、音声信号Ｓ１Ｂ及び圧力検出信号Ｓ１Ｃ等（以下、これらをまとめて外部センサ信号Ｓ１と呼ぶ）と、内部センサ部５７のバッテリセンサ５５及び加速度センサ等からそれぞれ供給されるバッテリ残量検出信号Ｓ２Ａ及び加速度検出信号Ｓ２Ｂ等（以下、これらをまとめて内部センサ信号Ｓ２と呼ぶ）に基づいて、ロボット１の周囲及び内部の状況や、ユーザからの指令、ユーザからの働きかけの有無などを判断する。
【００６２】
そしてメイン制御部４０は、この判断結果と、予め内部メモリ４０Ａに格納されている制御プログラムと、そのとき装填されている外部メモリ５８に格納されている各種制御パラメータとに基づいて続く行動を決定し、決定結果に基づく制御コマンドを対応するサブ制御部４３Ａ〜４３Ｄに送出する。この結果、この制御コマンドに基づき、そのサブ制御部４３Ａ〜４３Ｄの制御のもとに、対応するアクチュエータＡ１〜Ａ１４が駆動され、かくして頭部ユニット３を上下左右に揺動させたり、腕部ユニット４Ａ、４Ｂを上にあげたり、歩行するなどの行動がロボット１により発現されることとなる。
【００６３】
またこの際メイン制御部４０は、必要に応じて所定の音声信号Ｓ３をスピーカ５４に与えることにより当該音声信号Ｓ３に基づく音声を外部に出力させたり、外見上の「目」として機能する頭部ユニット３の所定位置に設けられたＬＥＤに駆動信号を出力することによりこれを点滅させる。
【００６４】
このようにしてこのロボット１においては、周囲及び内部の状況や、ユーザからの指令及び働きかけの有無などに基づいて自律的に行動することができるようになされている。
【００６５】
（２）ロボット１における連想記憶システムの構成
次に、このロボット１における連想記憶システムについて説明する。
【００６６】
（２−１）本実施の形態による連想記憶システムの概要
上述のように競合型ニューラルネットワークを適用した連想記憶システムでは、記憶が統計的な追加学習によって行われるという構造的特徴から、明らかな情報も徐々にしか記憶することができないという欠点や、ニューラルネットワークを用いていることから、記憶できる情報の種類や記憶できる最大シンボル数を増やすと、計算量と占有物理メモリ量が各段的に増加するという欠点がある。
【００６７】
一方、かかる競合型ニューラルネットワークの欠点を補完するような特徴を有する記憶モデルとして、「意味ネットワークモデル（semantic network model）」や、「フレームモデル」がある。
【００６８】
この場合「意味ネットワークモデル」は、図６に示すように、シンボルＳ１〜Ｓ６をノードとして表現し、ノード間にそれらの関係を表すリンクが張られており、リンクをたどっていくことによってさまざまな知識を連想することができる知識表現のモデルである。このモデルでリンクとして扱われる一般的な関係性は、「ｉｓ−ａ（〜は〜である）」や「ｈａｓ−ｐａｒｔ（〜は〜を持っている）」といったその概念対象の基本的な属性に関する関係性である。
【００６９】
一方、「フレーム形式の知識表現モデル」とは、図７に示すように、フレームと呼ばれるシンボルＳ１０〜Ｓ１６に対して、関係がある様々な種類の情報を付加することによって知識を表現するモデルである。意味ネットワークモデルとほぼ同じモデルであるが、意味ネットワークモデルではリンクとして扱われる情報が「ｉｓ−ａ」や「ｈａｓ−ｐａｒｔ」など汎用的な関係性が一般的であることに対し、フレーム知識表現モデルでは、一般的に各シンボルＳ１０〜Ｓ１６に固有の関係情報なども記述される。なおフレーム形式の知識表現モデルは、アーキテクチャの観点からみるとこれら意味ネットワークモデルと等価である。
【００７０】
ここで、これら意味ネットワークモデルやフレーム形式の知識表現モデルを競合型ニューラルネットワークと比較すると、意味ネットワークモデルやフレームモデルは、競合型ニューラルネットワークのように入出力層のニューロン間の結合重みを全て覚えておく必要がなく、単に１つのシンボルに対して情報へのポインタを付加するだけで良いため、占有物理メモリ量も計算量も少なくてすむ。またニューラルネットワークによる統計的な追加学習と違い、記憶を直ぐに書き換えることができる。
【００７１】
そこで、本願発明においては、これら競合型ニューラルネットワークと、意味ネットワークモデル及びフレームモデルとの２つのタイプの記憶システムをうまく統合し、両方の良い特徴を利用する連想記憶システムを実現した。
【００７２】
（２−２）本実施の形態による連想記憶システムの構成
次に、記憶に関するメイン制御部４０の処理内容について、ユーザに関する記憶を例に説明する。
【００７３】
かかる記憶に関するメイン制御部４０の処理内容を機能的に分類すると、図８に示すように、ユーザの顔の形態的特徴を検出すると共に当該検出した形態的特徴に基づいてその人を識別して認識する顔認識部６０と、ユーザの発した言葉を認識する音声認識部６１と、かかる音声認識部６１の音声認識結果に基づいてユーザの名前を認識する名前認識部６２と、ユーザの「やさしさ」を認識するやさしさ認識部６３と、これら顔認識部６０、名前認識部６２及びやさしさ認識部６３の認識結果に基づいてそのユーザに関する記憶を管理する制御部６４とに分けることができる。
【００７４】
この場合、顔認識部６０においては、ＣＣＤカメラ５０（図５）から与えられる画像信号Ｓ１Ａを常時監視し、当該画像信号Ｓ１Ａに基づく画像内に含まれる人の顔の形態的特徴を所定の信号処理により検出する。
【００７５】
そして顔認識部６０は、この検出した形態的特徴のデータをそのとき記憶している全ての既知のユーザの顔の形態的特徴のデータと順次比較し、そのとき検出した形態的特徴がいずれか既知のユーザの顔の形態的特徴と一致した場合には、当該既知のユーザの形態的特徴と対応付けられた当該形態的特徴に固有の識別子（以下、これをＦＩＤと呼ぶ）を制御部６４に通知する。
【００７６】
また顔認識部６０は、そのとき検出した形態的特徴がいずれか既知のユーザの顔の形態的特徴と一致しなかった場合には、そのユーザが新規な人であると判断して、ＣＣＤカメラ５０からの画像信号Ｓ１Ａに基づく画像内に含まれるそのユーザの顔の形態的特徴を検出し、当該検出した形態的特徴のデータを新たな固有のＦＩＤと対応付けて記憶すると共に、このＦＩＤを制御部６４に通知する。
【００７７】
音声認識部６１においては、マイクロホン５１（図５）からの音声信号Ｓ１Ｂに基づき所定の音声認識処理を実行することにより当該音声信号Ｓ１Ｂに含まれる言葉を単語単位で認識し、認識結果を名前制御部６２、やさしさ認識部６３及び制御部６４に送出する。
【００７８】
名前認識部６２は、制御部６４の制御のもとに、当該制御部６４からスピーカ５４（図５）に与えられる音声信号Ｓ３に基づいて当該スピーカ５４から出力される「あなたのお名前は？」といった質問に対するユーザの応答に対しての音声認識部６１の音声認識結果からユーザの名前を認識する。
【００７９】
また名前認識部６２は、このとき認識した名前をそのとき記憶している全ての既知のユーザの名前と順次比較し、当該認識した名前がいずれか既知のユーザの名前と一致した場合には、当該既知のユーザの名前と対応付けられた当該名前に固有の識別子（以下、これをＮＩＤと呼ぶ）を制御部６４に通知する。
【００８０】
これに対して名前認識部６２は、認識した名前がいずれの既知のユーザの名前と一致しなかった場合には出した形態的特徴がいずれか既知のユーザの顔の形態的特徴と一致しなかった場合には、そのユーザが新規な人であると判断して、その認識した名前を新たな固有のＮＩＤと対応付けて記憶すると共に、このＮＩＤを制御部６４に通知する。
【００８１】
またやさしさ認識部６３は、音声認識部６１からの音声認識結果及び加速度センサ５６（図５）からの加速度検出信号Ｓ２Ｂに基づいて、『やさしい言葉をかけてもらった』、『転倒時に起こしてもらった』等のそのユーザのやさしい働きかけを認識し、その働きかけに応じて、予め設定されたやさしさの度合いを示すやさしさＩＤの中から対応するやさしさＩＤを制御部６４に通知する。
【００８２】
制御部６４は、ユーザに関する各種情報を内部メモリ４０Ａ（図５）内に保持しており、これを競合型ニューラルネットワークを適用した連想記憶システムを用いて管理している。
【００８３】
この場合、例えば図９に模式的に示すように、かかる連想記憶システムに適用されている競合型ニューラルネットワーク７２は入力層７０及び競合層７１の２層の階層型ニューラルネットワークでなり、その入力層７０には、顔ＩＤの個数と、名前ＩＤの個数と、やさしさＩＤの個数との合計値と同じ数の入力ニューロン７３が用意される。
【００８４】
また競合層７１には、複数の競合ニューロン７４が用意されており、これら各競合ニューロン７４は、それぞれ各入力ニューロン７３と０から１までの範囲でランダムに設定された初期結合重みをもって結合している。
【００８５】
そして制御部６４は、記憶モード時には、顔認識部６０、名前認識部６２及びやさしさ認識部６３から通知される顔ＩＤ、名前ＩＤ及びやさしさＩＤに基づいて、図１４について上述したのと同様にして対応する入力ニューロン７３及び競合ニューロン７４間の結合重みを強めるようにして統計的な追加学習を行う。
【００８６】
また制御部６４は、記憶モード時、例えば意味ニューラルネットワークやフレームニューラルネットワークにおけるフレームのように、かかる競合型ニューラルネットワーク７２のそのユーザと対応付けられた競合ニューロン７４と関連付けて、このとき図示しない形認識部や大きさ認識部などの各種認識部から与えられる、そのユーザの形から認識できる属性（人間、犬、又はボール等）や、大きさ（身長）の実測値等のそのユーザに関する各種付加情報を別途ファイル化（以下、このファイルをシンボルメモ７５と呼ぶ）してフレーム形式で内部メモリ４０Ａ（図５）に記憶し、またこれを必要に応じて変更する。
【００８７】
さらに制御部６３は、想起モードでは、顔認識部６０、名前認識部６２及びやさしさ認識部６３から与えられる各通知の組み合わせの入力パターンに基づいて、図１２及び図１３について上述したのと同様にして、そのユーザの顔ＩＤ、名前ＩＤ及びやさしさＩＤを連想すると共に、このときその連想の過程において特定される競合ニューロン７４と関連付けて記憶しているシンボルメモ７５内の各種付加情報を読み出す。
【００８８】
そして制御部６４は、かかる連想結果及び付加情報に基づいて、サブ制御部４３Ａ〜４３Ｄ（図５）を介して対応するアクチュエータＡ１〜Ａ１４（図４）を駆動させることによりその連想結果及び付加情報に応じた行動を発現させたり、スピーカ５４（図５）に音声信号Ｓ３を送出することによりその連想結果及びシンボルメモ７５に応じた音声を出力させる。
【００８９】
このようにしてこのロボット１においては、ユーザの顔、名前及びやさしさについては競合型ニューラルネットワークを用いた連想記憶アルゴリズムにより統計的な追加学習を行う一方、そのユーザに関する他の情報については意味ネットワークモデルやフレームモデルと同様にしてシンボルメモ７５に格納することにより直ちに記憶し、又は更新することができるようになされている。
【００９０】
（２−３）制御部６４の具体的処理内容
次に、ユーザに関する記憶についての制御部６４の処理内容について、ロボット１が転倒したときを例に図１０及び図１１を用いて具体的に説明する。
【００９１】
ロボット１が転倒し、これに対して既知のユーザであるＡさんから「大丈夫？」との声をかけてもらった場合、制御部６４は、顔認識部６０及びやさしさ認識部６３からそれぞれ与えられる認識結果に基づいて、Ａさんの「やさしさ」に関する記憶を連想記憶アルゴリズムによってやさしいという情報が強くなるように変更する（ステップＳＰ１）。
【００９２】
具体的に、制御部６４は、競合型ニューラルネットワーク７２（図９）における「やさしさ」に対応する入力ニューロン７３のうち、それまで最もＡさんと対応する競合ニューロン７４との結合重みが大きかった入力ニューロン７３よりも「やさしさ」の度合いが大きい入力ニューロン７３と、Ａさんと対応する競合ニューロン７４との結合重みを大きくするように、競合型ニューラルネットワーク７２におけるＡさんの「やさしさ」に関する情報を更新する。
【００９３】
また制御部６４は、この後スピーカ５４を介して「痛くて立てないよ」といった音声を出力させた場合において（ステップＳＰ２）、Ａさんから「起こしてあげようか」と声をかけられ、さらに起こしてもらったときには、このとき顔認識部６０及びやさしさ認識部６３からそれぞれ与えられる認識結果に基づいて、Ａさんの「やさしさ」に関する記憶を上述と同様にして再度連想記憶アルゴリズムによってやさしいという情報が強くなるように変更する（ステップＳＰ３）。
【００９４】
またこれと共に制御部６４は、Ａさんと対応付けられた競合ニューロン７４と関連付けられているシンボルメモ７５に『○時×分にやさしい言葉をかけてくれた』、『○時×分に起こしてくれた』というイベント情報を格納する（ステップＳＰ４）。
【００９５】
一方、制御部６４は、この後しばらくたって顔認識部６０からの認識結果に基づいてＡさんの存在を検出すると（ステップＳＰ１０）、このとき顔認識部６０、名前認識部６２及びやさしさ認識部６３の出力に基づく連想記憶アルゴリズムにより、競合型ニューラルネットワーク７２におけるＡさんと対応付けられた競合ニューロン７４を検索し、当該競合ニューロン７４と関連付けられたシンボルメモ７５に格納されている各種付加情報を読み出す。
【００９６】
そして制御部６４は、このシンボルメモ７５に格納されている『○時×分にやさしい言葉をかけてくれた』、『○時×分に起こしてくれた』というイベント情報を得ると、スピーカ５４から「さっきは、やさしくしてくれてありがとう」という音声を出力させる（ステップＳＰ１２）。
【００９７】
また制御部６４は、顔認識部６０、名前認識部６２及びやさしさ認識部６３の各認識結果に基づく連想記憶アルゴリズムによってＡさんがやさしいということを想起すると（ステップＳＰ１３）、スピーカ５４から「僕、やさしいＡさんが好きです」という音声を出力させる（ステップＳＰ１４）。
【００９８】
このようにしてこの制御部６４は、競合型ニューラルネットワークを用いた連想記憶アルゴリズムによる統計的な追加学習と、意味ネットワークモデルやフレームモデルと同様のアルゴリズムを利用した即時の学習を行いながら、これら学習結果に基づく行動をロボット１に発現させる。
【００９９】
（３）本実施の形態の動作及び効果
以上の構成において、このロボット１では、特定の第１の情報（ユーザの顔、名前及びやさしさ）については競合型ニューラルネットワーク７２を用いた連想記憶アルゴリズムにより記憶し、これ以外の第２の情報（イベント情報や、身長、属性等）については意味ネットワークモデルやフレームモデルと同様のフレーム形式により記憶する。
【０１００】
従ってこのロボット１では、第１の情報に関する学習については統計的な追加学習を行うことができる分ノイズに強く、これ以外の第２の情報については高い記憶応答性を確保することができる。
【０１０１】
またこのロボット１では、記憶方式として、上述のような競合型ニューラルネットワーク７２を用いた連想記憶アルゴリズムによる記憶と、フレーム形式による記憶とを併用するようにしているため、記憶できる情報を増やす場合にその情報についての記憶をフレーム形式で行うようにすることによって、入力ニューロン７３や競合ニューロン７４の数が増加するのを回避し、この結果として記憶モード時及び想起モード時における計算量及び占有物理メモリ量の増加を未然かつ有効に防止することができる。
【０１０２】
以上の構成によれば、特定の第１の情報（ユーザの顔、名前及びやさしさ）については競合型ニューラルネットワーク７２を用いた連想記憶アルゴリズムにより記憶し、これ以外の第２の情報（イベント情報や、身長、属性等）については意味ネットワークモデルやフレームモデルと同様のフレーム形式により記憶するようにしたことにより、第１の情報に関する学習については統計的な追加学習を行うことができる分ノイズに強く、これ以外の第２の情報については高い記憶応答性を確保することができると共に、記憶できる情報数を増やす場合にも入力ニューロン７３及び競合ニューロン７４の数が増加するのを有効に回避し得、かくして記憶に関してノイズに強く、記憶容量や、計算量、物理メモリ量及び記憶応答性に優れたロボットを実現できる。
【０１０３】
（４）他の実施の形態
なお上述の実施の形態においては、本発明を図１〜図５のように構成されたロボット１に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他種々のロボット装置及びロボット装置以外に使用されるこの他種々の記憶装置に広く適用することができる。
【０１０４】
また上述の実施の形態においては、本発明による記憶装置を、ユーザに関する記憶に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他種々の事象や事物に対する記憶に広く適用することができる。この場合には、その事象や事物に関する各種要素を検出するためのその事象や事物に応じた各種センサと、これらセンサの出力に応じてその要素の度合いや種類を認識する認識系とを設けるようにすれば良い。
【０１０５】
さらに上述の実施の形態においては、ユーザの顔、名前及びやさしさについては競合型ニューラルネットワークを用いた連想記憶アルゴリズムにより統計的な追加学習を行い、ユーザに関する他の情報についてはフレーム形式で学習（記憶）を行うようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、ユーザの顔、名前又はやさしさの一部又は全部をフレーム形式で学習し、これ以外の情報について競合型ニューラルネットワークを用いた連想記憶アルゴリズムにより統計的な追加学習を行うようにしても良い。
【０１０６】
【発明の効果】
上述のように本発明によれば、複数の入力ニューロンからなる入力層と、複数の競合ニューロンからなる競合層とを有する競合型ニューラルネットワークを用いてシンボルを記憶する学習装置において、シンボルごとの各種入力の入力パターンに応じて、各種入力の入力パターンに対応する入力ニューロンとシンボルに対応する競合ニューロンとの間の結合重みを強めるようにしてシンボルに関する第１の情報を記憶すると共に、各種入力とは別に供給されるシンボルに関する第２の情報を、当該シンボルに対応する競合ニューロンと関連付けてフレーム形式に応じてリンクするようにして記憶し、各種入力の入力パターンが供給されたときに、記憶手段に記憶されている第１の情報に応じて、当該入力パターンに対応するシンボルを想起すると共に、当該入力パターンに対応するシンボルを想起したことに応じ、想起した当該シンボルに対応する競合ニューロンに関連付けて記憶手段に記憶されている第２の情報を、フレーム形式に応じたリンクをたどって想起するようにしたことにより、第１の情報については統計的な追加学習を行い、第２の情報についてはこれを直ちに学習することができ、その結果、シンボルを他のシンボルと間違えて想起することを極力回避し、想起したシンボルに関する第２の情報を確実に想起することができ、かくしてノイズに強く、記憶容量や、計算量、物理メモリ量及び記憶応答性に優れた学習装置を実現できる。
【０１０７】
また本発明によれば、複数の入力ニューロンからなる入力層と、複数の競合ニューロンからなる競合層とを有する競合型ニューラルネットワークを用いて、記憶する概念対象としてのシンボルを記憶する記憶方法において、シンボルごとの各種入力の入力パターンに応じて、各種入力の入力パターンに対応する入力ニューロンとシンボルに対応する競合ニューロンとの間の結合重みを強めるようにしてシンボルに関する第１の情報を記憶すると共に、各種入力とは別に供給されるシンボルに関する第２の情報を、当該シンボルに対応する競合ニューロンと関連付けてフレーム形式に応じてリンクするようにして記憶する記憶ステップと、各種入力の入力パターンが供給されたときに、記憶されている第１の情報に応じて、当該入力パターンに対応するシンボルを想起すると共に、当該入力パターンに対応するシンボルを想起したことに応じ、想起した当該シンボルに対応する競合ニューロンに関連付けて記憶されている第２の情報を、フレーム形式に応じたリンクをたどって想起する想起ステップとを設けるようにしたことにより、第１の情報については統計的な追加学習を行い、第２の情報についてはこれを直ちに学習することができ、その結果、シンボルを他のシンボルと間違えて想起することを極力回避し、想起したシンボルに関する第２の情報を確実に想起することができ、かくしてノイズに強く、記憶容量や、計算量、物理メモリ量及び記憶応答性に優れた記憶方法を実現できる。
【０１０８】
さらに本発明によれば、複数の入力ニューロンからなる入力層と、複数の競合ニューロンからなる競合層とを有する競合型ニューラルネットワークを用いてシンボルを記憶するロボット装置において、シンボルごとの各種入力の入力パターンに応じて、各種入力の入力パターンに対応する入力ニューロンとシンボルに対応する競合ニューロンとの間の結合重みを強めるようにしてシンボルに関する第１の情報を記憶すると共に、各種入力とは別に供給されるシンボルに関する第２の情報を、当該シンボルに対応する競合ニューロンと関連付けてフレーム形式に応じてリンクするようにして記憶し、各種入力の入力パターンが供給されたときに、記憶手段に記憶されている第１の情報に応じて、当該入力パターンに対応するシンボルを想起すると共に、当該入力パターンに対応するシンボルを想起したことに応じ、想起した当該シンボルに対応する競合ニューロンに関連付けて記憶手段に記憶されている第２の情報を、フレーム形式に応じたリンクをたどって想起するようにしたことにより、第１の情報については統計的な追加学習を行い、第２の情報についてはこれを直ちに学習することができ、その結果、シンボルを他のシンボルと間違えて想起することを極力回避し、想起したシンボルに関する第２の情報を確実に想起することができ、かくしてノイズに強く、記憶容量や、計算量、物理メモリ量及び記憶応答性に優れたロボット装置を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態によるロボットの外部構成を示す斜視図である。
【図２】ロボットの外部構成を示す斜視図である。
【図３】ロボットの外部構成の説明に供する略線図である。
【図４】ロボットの内部構成の説明に供するブロック図である。
【図５】ロボットの内部構成の説明に供するブロック図である。
【図６】意味ネットワークモデルによる知識表現の説明に供する概念図である。
【図７】フレームモデルによる知識表現の説明に供する概念図である。
【図８】ユーザの記憶に関するメイン制御部の処理の説明に供するブロック図である。
【図９】本実施の形態による連想記憶システムの説明に供する概念図である。
【図１０】ユーザ情報の記憶及びこれを利用した行動発現の説明に供するフローチャートである。
【図１１】ユーザ情報の記憶及びこれを利用した行動発現の説明に供するフローチャートである。
【図１２】連想記憶システムの説明に供する概念図である。
【図１３】連想記憶システムの説明に供する概念図である。
【図１４】従来の競合型ニューラルネットワークを適用した連想記憶システムの説明に供する概念図である。
【符号の説明】
１……ロボット、４０……メイン制御部、６０……顔認識部、６１……音声認識部、６２……名前認識部、６３……やさしさ認識部、６４……制御部、７２……競合型ニューラルネットワーク、７３……入力ニューロン、７４……競合ニューロン、７５……シンボルメモ。
【図１】
0003988121.tif 000009
【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】
0003988121.tif 000017
【図１０】
0003988121.tif 000018
【図１１】
0003988121.tif 000019
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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