(57)【要約】マルチファクタインテリジェントエージェント制御のためのシステム及び技術が、本明細書で説明される。インテリジェントエージェントアクティビティの履歴が受信され得る。履歴は、インテリジェントエージェントアクティビティと、インテリジェントエージェントアクティビティを発生させるためのインテリジェントエージェント入力として使用された対応するファクタと、のレコードを含み得る。ユーザからの詳細レベルフィードバック入力も受信され得る。詳細レベルフィードバック入力は、全てのファクタに汎用である詳細レベルフィードバックユーザインタフェースをユーザが操作した結果である。詳細レベルフィードバックユーザインタフェースのユーザ操作に対応するエントリ時間が記録され得る。ファクタのセットが、インテリジェントエージェントアクティビティの履歴と、エントリ時間と、の組合せに基づいて、対応するファクタから特定され得る。インテリジェントエージェントが、インテリジェントエージェントに対する、ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することにより、変更され得る。内部的に表現される影響度は、詳細レベルフィードバック入力に従って変更され得る。
2017535844.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチファクタインテリジェントエージェント制御のためのシステムであって、
インテリジェントエージェントについてのインテリジェントエージェントアクティビティの履歴を取得する履歴回路セットであって、前記履歴は、インテリジェントエージェントアクティビティと、該インテリジェントエージェントアクティビティを発生させるためのインテリジェントエージェント入力として使用された対応するファクタと、のレコードを含む、履歴回路セットと、
ユーザからの詳細レベルフィードバック入力であって、全てのファクタに汎用である詳細レベルフィードバックユーザインタフェースのユーザ操作の結果である詳細レベルフィードバック入力と、前記詳細レベルフィードバックユーザインタフェースの前記ユーザ操作に対応するエントリ時間と、を取得するフィードバック回路セットと、
前記インテリジェントエージェントアクティビティの履歴と、前記エントリ時間と、の組合せに基づいて、前記対応するファクタから、ファクタのセットを特定する特定回路セットと、
前記インテリジェントエージェントに対する、前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することにより、前記インテリジェントエージェントを変更する調整回路セットであって、前記内部的に表現される影響度は、前記詳細レベルフィードバック入力に従って変更される、調整回路セットと、
を有するシステム。
【請求項２】
前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することは、前記調整回路セットが、前記詳細レベルフィードバック入力に従って前記メンバの重みを調整することを含む、請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記メンバの重みを調整することは、前記調整回路セットが、第１のメンバに対応する第１の重みを、第２のメンバに対応する第２の重みとは異なるように調整することを含む、請求項２記載のシステム。
【請求項４】
前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することは、前記調整回路セットが、前記インテリジェントエージェントにより前記メンバが使用されるインテリジェントエージェントアクティビティのアラート閾値を調整することを含む、請求項１記載のシステム。
【請求項５】
前記ファクタのセットを特定することは、前記特定回路セットが、前記詳細レベルフィードバック入力から予め定められた時間期間内にある、前記インテリジェントエージェントアクティビティの履歴におけるインテリジェントエージェントアクティビティについての、前記インテリジェントエージェントへの入力として使用された入力ファクタを見つけることを含む、請求項１記載のシステム。
【請求項６】
前記詳細レベルフィードバックユーザインタフェースは、デバイス上の可動作動部を含む、請求項１記載のシステム。
【請求項７】
前記可動作動部は、ボリュームコントロールである、請求項６記載のシステム。
【請求項８】
マルチファクタインテリジェントエージェント制御のための方法であって、
インテリジェントエージェントについてのインテリジェントエージェントアクティビティの履歴を受信するステップであって、前記履歴は、インテリジェントエージェントアクティビティと、該インテリジェントエージェントアクティビティを発生させるためのインテリジェントエージェント入力として使用された対応するファクタと、のレコードを含む、ステップと、
ユーザからの詳細レベルフィードバック入力であって、全てのファクタに汎用である詳細レベルフィードバックユーザインタフェースのユーザ操作の結果である詳細レベルフィードバック入力を受信し、前記詳細レベルフィードバックユーザインタフェースの前記ユーザ操作に対応するエントリ時間を記録するステップと、
コンピュータシステムを使用して、前記インテリジェントエージェントアクティビティの履歴と、前記エントリ時間と、の組合せに基づいて、前記対応するファクタから、ファクタのセットを特定するステップと、
前記コンピュータシステムを使用して、前記インテリジェントエージェントに対する、前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することにより、前記インテリジェントエージェントを変更するステップであって、前記内部的に表現される影響度は、前記詳細レベルフィードバック入力に従って変更される、ステップと、
を含む方法。
【請求項９】
前記ファクタのセットは、センサから取得された値を含む、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記センサは、前記センサと前記ユーザとの間の物理的距離と、前記センサのタイプと、に基づいて、前記ユーザに関連付けられる、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
前記センサは、前記ユーザにより装着される、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することは、前記詳細レベルフィードバック入力に従って前記メンバの重みを調整することを含む、請求項８記載の方法。
【請求項１３】
前記メンバの重みを調整することは、第１のメンバに対応する第１の重みを、第２のメンバに対応する第２の重みとは異なるように調整することを含む、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
前記詳細レベルフィードバック入力は、方向を含み、前記第１の重みは、前記方向に調整され、前記第２の重みは、前記方向にないコンポーネントを含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記詳細レベルフィードバック入力は、第１の方向及び第２の方向である２つの可能な方向を有し、前記方向は、前記第１の方向であり、前記第２の重みは、前記第２の方向に調整される、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することは、前記インテリジェントエージェントにより前記メンバが使用されるインテリジェントエージェントアクティビティのアラート閾値を調整することを含む、請求項８記載の方法。
【請求項１７】
前記アラート閾値を調整することは、前記メンバのうちの１つのメンバに対応する、前記インテリジェントエージェントの帯域的フィルタを変更することを含む、請求項１６記載の方法。
【請求項１８】
前記詳細レベルフィードバック入力は、方向を含み、前記メンバのうちの１つのメンバに対応する、前記インテリジェントエージェントの帯域的フィルタを変更することは、前記帯域的フィルタの包絡線を前記方向に調整することを含む、請求項１７記載の方法。
【請求項１９】
前記ファクタのセットを特定することは、前記詳細レベルフィードバック入力から予め定められた時間期間内にある、前記インテリジェントエージェントアクティビティの履歴におけるインテリジェントエージェントアクティビティについての、前記インテリジェントエージェントへの入力として使用された入力ファクタを見つけることを含む、請求項８記載の方法。
【請求項２０】
前記予め定められた時間期間は、前記入力ファクタのうちの少なくとも２つの入力ファクタの間で異なる、請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
前記入力ファクタのうちの前記少なくとも２つの入力ファクタは、異なるファクタタイプであり、前記予め定められた時間期間は、ファクタタイプに固有である、請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
前記詳細レベルフィードバックユーザインタフェースは、デバイス上の可動作動部を含む、請求項８記載の方法。
【請求項２３】
前記可動作動部は、ボリュームコントロールである、請求項２２記載の方法。
【請求項２４】
マシンに請求項８乃至２３いずれか一項記載の方法を実行させるプログラム。
【請求項２５】
請求項８乃至２３いずれか一項記載の方法を実行する手段を含むシステム。
【請求項２６】
請求項２４記載のプログラムを記憶している記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書に記載の実施形態は、一般に、人工知能に関し、より詳細には、マルチファクタインテリジェントエージェント制御（multifactor  intelligent  agent  control）に関する。
【０００２】
（優先権出願）
本出願は、２０１４年９月２３日に出願された米国特許出願第１４／４９４，２４６号に対する優先権の利益を主張するものであり、米国特許出願第１４／４９４，２４６号は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００３】
人工知能は、人間等の生きている動作主体を従来は要していた認知タスクを実行する人工システムを開発することに関連する分野である。人工知能分野の様々な側面のうち、インテリジェントエージェントは、何らかの方法で環境を知覚し、その知覚に基づいてアクションをとるシステムである。インテリジェントエージェントとのインタラクションは、環境を介して（例えば、インテリジェントな動作が動作するのに基づき得る環境データを提供することを介して）、又は、インテリジェントエージェント意思決定プロセスの直接的操作を介して（例えば、入力ニューロンに入力を提供することなく、ニューラルネットワークの重みを調整することを介して）、生じ得る。マルチファクタインテリジェントエージェントは、マルチファクタインテリジェントエージェントが動作するのに基づき得る複数の別個のコンテキストカテゴリ（例えば、ファクタ）を含む。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
必ずしも縮尺通りに描かれてはいない図面において、同様の符号は、異なる図面において同様のコンポーネントを表し得る。異なる文字サフィックスを有する同様の符号は、同様のコンポーネントの異なるインスタンスを表し得る。図面は、概して、限定ではなく例として、本文書で説明される様々な実施形態を示す。
【図１】一実施形態に従った、マルチファクタインテリジェントエージェント制御のためのシステムを含む環境の例のブロック図。
【図２】一実施形態に従った、マルチファクタインテリジェントエージェント制御のためのシステムの例のブロック図。
【図３】一実施形態に従った、マルチファクタインテリジェントエージェント制御のためのウェアラブルデバイス及びユーザインタフェースの例を示す図。
【図４】一実施形態に従った、コンテキスト及び単一のユーザ入力と結果のマルチファクタ制御との組合せの例示的なマトリックスを示す図。
【図５】一実施形態に従った、マルチファクタインテリジェントエージェント制御のための方法の例のフロー図。
【図６】一実施形態に従った、マルチファクタインテリジェントエージェント制御のための方法の例のフロー図。
【図７】１以上の実施形態が実装され得るマシンの例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
インテリジェントエージェントは、人間に対するアシスタントとして動作することができる。例えば、インテリジェントエージェントは、ユーザの物理的及び論理的（例えば、メッセージ、ソーシャルメディアステータス等）な環境をモニタリングし、支援が必要とされるときにユーザに必要とされるレベルの支援を正確に提供することができる。しかしながら、しばしば、ユーザは、異なる状況下で、インテリジェントエージェントの関与の「大きさ」に対する何らかの制御を望むことがある。この制御は、複数のファクタ（例えば、フィットネス、安全、ソーシャルインタラクション等）にわたって動作するエージェントに対して望ましいことがある。例えば、ユーザは、沈思黙考のための特定の時間及び場所を優先し、その時間の間、その場所において、商的アラート（例えば、広告）を制限したいと望むことがある。ユーザには、より少ないアラートしかもたらさないように、指定された時間及び場所に対して商的アラートファクタを調整するためのインタフェースが提供され得る。ファクタは、例えば、アラートやデバイスの操作等といった決定を行うためにインテリジェントエージェントにより使用されるデータセットである。ファクタは、１以上のセンサからの処理済みデータであり得る。例えば、顔認識ファクタは、カメラセンサ及び認識データベースからのデータを使用して、人のアイデンティティを提供する等の出力を生成することができる。しかしながら、エージェントにより扱われるファクタの数が増すにつれ、そのような制御メカニズムの複雑度も増すことになる。
【０００６】
マルチファクタエージェント制御問題に対する代替のソリューションは、ユーザからの詳細レベルフィードバックを取得するための単一のユーザインタフェースを提供し、このフィードバックが受信された時間と、インテリジェントエージェントによりファクタが使用された時間と、に基づいて、このフィードバックを上記ファクタに適用することである。詳細レベルフィードバックは、概してユーザがインテリジェントエージェントに対して望む詳細レベル（例えば、頻度、量、タイプ等）に関する、ユーザからのフィードバックである。単純な例に関して、３つのファクタのうち１つ又は２つのファクタのみがアラートのセットを提供するために使用されたと仮定する。ユーザは、ボリュームコントロールと同様に、コントロールの作動と同時にアラートを「上げる（turn  up）」ことを示す詳細レベルフィードバックを提供することができる。インテリジェントエージェントは、時間におけるファクタの使用と詳細レベルフィードバック入力との時間的近さによって、１つ又は２つのファクタを特定し、これらの２つのファクタがアラートを発生させる可能性を（例えば、重みを調整することにより）増大させることができる。一例において、この可能性調整に、時間、場所、出来事（例えば、休日、結婚式、誕生日等）、交流関係（例えば、友人、家族、仕事の同僚、学友、他人等）等の他のコンテキストデータが組み入れられ得る。このように、ユーザは、エージェントの各ファクタの面倒な設定に関与する必要なく、ユーザには、マルチファクタインテリジェントエージェントに対する制御が与えられる。例えば、インテリジェントエージェントアクティビティが、多数の人々の名前を表示させる場合、コントロールを下げること（turning  down）は、表示されることになる顔認識ファクタ出力の数の低減をもたらし得る。例えば、この低減が、サンプリング周波数の低減である場合、顔認識ファクタについてのデータを提供するカメラが、電力を節約するために停止され得る。
【０００７】
図１は、マルチファクタインテリジェントエージェント制御のためのインテリジェントエージェントシステム１２０を含む環境１００の例のブロック図である。環境１００は、インテリジェントエージェントシステム１２０をホストするためのデバイス１１０、及び１以上のウェアラブルセンサ１１５を含み得る。インテリジェントエージェントシステム１２０は、インテリジェントエージェント１２５、履歴回路セット（ＣＳ：circuit  set）１５０、フィードバックＣＳ１５５、特定ＣＳ１６０、及び調整ＣＳ１６５を含み得る。インテリジェントエージェント１２５は、履歴１３０、ルール１３５、閾値１４０、及び出力１４５を含む様々なコンポーネントを有することができる。
【０００８】
インテリジェントエージェント１２５は、履歴１３０とルール１３５と閾値１４０との組合せを使用して、出力される、ユーザ１０５のための情報を生成する。典型的には、履歴１３０は、様々なセンサ（例えば、センサ１１５Ａ及び１１５Ｂ）からのデータのレコードを含み得る。このデータは、とりわけ、環境データ（例えば、温度、気圧、光レベル、ノイズレベル、時間、日付、ユーザ１０５の距離内の認識されたデバイス等）、ソーシャルデータ（例えば、メッセージング、顔認識又はデバイス認識により測定される、他の人との近さ、及び他の人との類似性、カレンダーイベント等）を含み得る。ルール１３５は、インテリジェントエージェント１２５による判定をサポートするために、様々なファクタの統合を提供することができる。例えば、ルールは、ユーザの誕生日のカレンダー日付における友人の近さが、ユーザ１０５が誕生日パーティにいるという判定をもたらす結果になることを指定することができる。ルール１３５は、閾値１４０と統合され得る、又は、閾値１４０に依拠し得る。例えば、閾値１４０は、ファクタ固有の閾値を含み得、ファクタについての閾値未満の測定値は、測定値として扱われない。一例において、閾値は、ルール判定にまとめて適用され得る。例えば、ユーザ１０５は、ユーザ１０５がパーティにいるという判定を「消す（mute）」ことができる。この消す動作は、対応するルールについての閾値を、ルールによって達成できない値に上げることにより、実現され得る。出力１４５は、ルール１３５及び閾値１４０を満たす判定がユーザ１０５への通知をもたらすメカニズムを提供する。例示的な通知は、可視的（例えば、光）、可聴的（例えば、ビープ又はブザー）、触覚的（例えば、振動）、又はこれらの組合せであり得る。
【０００９】
履歴ＣＳ１５０は、インテリジェントエージェント１２５によるアクティビティに関する履歴の一部を取得することができる。履歴のこの一部は、インテリジェントエージェント１２５の履歴１３０に含まれ得る、又は、別の場所（例えば、履歴１３０のクラウドミラー又は監査ログ等）に記憶され得る。一例において、履歴１３０は、各イベントについてのデータ構造を含む。一例において、イベントレコードは、それぞれのイベントの成就（culmination）に関与したファクタの重み付け集合（weighted  collection  of  factors）を含み得る。一例において、イベントはアラートである。一例において、イベントは、アラートを発しない決定を含む。例えば、アラートを発する指標（例えば、閾値）が満たされなかった場合、イベントがログに取られ（記録され）、閾値が満たされなかったというインジケーションが、イベントレコードに含められる。一例において、イベントレコードは、イベントに対応するタイミング情報を含み得る。一例において、タイミング情報は、イベントが生じた日付又は時間を含み得る。一例において、タイミング情報は、ファクタの基礎となるセンサデータが得られたときの時間又は日付、ファクタが決定されたときの時間又は日付、あるいは、ファクタデータが存続していたときの時刻又は日付（例えば、休日は１日中続くのに対し、近接アラートは短時間存続し得る）を含み得る。
【００１０】
フィードバックＣＳ１５５は、ユーザ１０５からの詳細レベルフィードバック入力を取得することができる。詳細レベルフィードバック入力は、インテリジェントエージェントアクティビティの履歴におけるインテリジェントエージェントアクティビティを発生させる際にインテリジェントエージェント１２５への入力として使用される全てのファクタに汎用である（すなわち、いずれのファクタにも固有でない）詳細レベルフィードバックユーザインタフェースをユーザ１０５が操作した結果である。すなわち、詳細レベルフィードバックユーザインタフェースは、個々のファクタについての特定のコントロールを含まず、そのようなコントロールは、ユーザ１０５による使用の前にはファクタに再割り当てされず、このユーザインタフェースは、ユーザにより所望される詳細レベル（例えば、どれくらいの数のアラートか等）の汎用入力部である。詳細レベルフィードバック入力は、方向（direction）を含む。一例において、詳細レベルフィードバック入力はまた、方向における程度を含み得る。一例において、方向は、３以上の可能な方向のうちの１つであり得る。例えば、方向は、上、増大、下、低減、中間（neutral）等を含み得る。一例において、可能な方向は、２つ（例えば、増大及び低減）に限定される。一例において、方向及び程度は、別個の選択のセットとして組み合わされ得る。例えば、詳細レベルフィードバックユーザインタフェースの単一のボタンを作動させて、例えば、ボタンを１回押すことは、「１だけ増大」に対応し、ボタンを２回押すことは、「２だけ増大」に対応し、ボタンを３回押すことは、「２だけ低減」に対応し、ボタンを４回押すことは、「１だけ低減」に対応する等のように、別個の選択を周期的に繰り返すことができる。
【００１１】
一例において、詳細レベルフィードバックユーザインタフェースは、ユーザ１０５により使用されるデバイス１１０上に存在する。一例において、詳細レベルフィードバックユーザインタフェースは、デバイス１１０上の可動作動部（moving  actuator）を含む。例示的な可動作動部は、ボタン、ダイヤル、ロッカーバー（rocker  bar）、又は、デバイス自体を動かすこと（例えば、傾けること、振ること等）を含め、デバイスの他の物理的に操作される特徴を含み得る。一例において、可動作動部は、デバイス１１０のボリュームコントロールである。デバイス上に既に存在しているボリュームコントロールの使用は、ユーザ１０５についての類似する使用パターンを維持しながら、デバイス１１０上に存在するハードウェアの再タスキング（re-tasking）を可能にする。したがって、ユーザ１０５が、音楽について「ボリュームを上げる」のと同じように、「上げる」という詳細レベルフィードバック入力が入力される。
【００１２】
特定ＣＳ１６０は、インテリジェントエージェントアクティビティの履歴の一部と、詳細レベルフィードバック入力が取得された時間と、の組合せに基づいて、ファクタのセットを特定することができる。一例において、ファクタのセットは、センサ１１５から取得された値を含む。例示的なセンサは、時間センサ、温度センサ、地理的位置探知器、バイオメトリックセンサ等を含み得る。一例において、センサ１１５は、センサ１１５とユーザ１０５との間の物理的距離に基づいて、ユーザ１０５に関連付けられる。一例において、この関連付けは、センサのタイプにさらに基づく。例えば、ネックレス１１５Ａに組み込まれた心拍モニタは、ユーザ１０５がセンサ１１５Ａを装着することにより、ユーザ１０５に関連付けられる。センサ１１５Ａが、ナイトテーブルに置かれたままであった場合、センサ１１５Ａは、ユーザ１０５に関連付けられない。対照的に、ニュースモニタリングセンサは、その位置にかかわらずニュースをモニタリングすることができる限り、関連付けられている。
【００１３】
一例において、ファクタのセットは、当該ファクタのセットが、詳細レベルフィードバック入力から予め定められた時間期間内での、履歴１３０におけるアクティビティについての、インテリジェントエージェント１２５への入力であったという判定に応じて、特定され得る。したがって、詳細レベルフィードバックの受信との時間的近さが、ファクタのセットを特定するために用いられる。一例において、予め定められた時間期間は、入力ファクタのうちの少なくとも２つの入力ファクタの間で異なり得る。すなわち、複数の時間期間が、入力ファクタのセットを特定する際に適用され得る。一例において、予め定められた時間期間は、ファクタのタイプに固有である。したがって、第１のファクタタイプ（例えば、位置）は、第２のファクタタイプ（例えば、休日又は他のカレンダーレベルファクタ）よりも、即座の関連性を有し、短い時間期間を有し得、上記第２のファクタタイプは、より長い時間期間を有し得る。
【００１４】
調整ＣＳ１６５は、詳細レベルフィードバックに従って、将来のインテリジェントエージェントアクティビティに対する、ファクタのセットのメンバの影響度（influence）を変更することができる。一例において、ファクタのセットのメンバの影響度は、詳細レベルフィードバック入力に従ってメンバの重みを調整することにより、変更され得る。例えば、詳細レベルフィードバックが、さらなる詳細に対応する場合、メンバの重みは増大され得る。一例において、ファクタのセットの第１のメンバの第１の重みは、ファクタのセットの第２のメンバの第２の重みとは異なるように調整され得る。例えば、第１の重みは、第２の重みよりも大きく増大され得る。これは、例えば、サポートされていないファクタよりも、サードパーティにより代償されるファクタをサポートするために行われ得る。一例において、詳細レベルフィードバックが、方向（例えば、上、下、左、右等）を有する場合、第１の重みは、この方向に調整され得、第２の重みは、この方向には調整されない。例えば、第１の重みは、上に調整され得るのに対し、第２の重みは、上には調整されず、第２の重みは、別の方向に調整され得る。一例において、詳細レベルフィードバックが、２つの可能な方向（例えば、上及び下）のみを有する場合、第１の重みは、第１の方向（例えば、詳細レベルフィードバックにより示される一方）におけるものであり、第２の重みは、第２の方向におけるものである。このような構成は、詳細レベルフィードバックの受信中には示されないファクタの低減を可能にする。
【００１５】
一例において、重みがファクタに適用される代わりに又は重みがファクタに適用されるのに加えて、ファクタのセットのメンバがコンポーネントであるインテリジェントエージェントアクティビティのイベント閾値（例えば、アラート閾値）を調整することにより、ファクタの影響度が調整されてもよい。例えば、閾値は、詳細レベルフィードバック入力がユーザ１０５による否定的な応答を示したことに応じて上げられ得る。このように、上述した、よりファクタ固有のアプローチではなく、組合せのアプローチが実施されてもよい。したがって、否定的な詳細レベルフィードバック入力をもたらしたアラートへのファクタの関与は、当該ファクタが関与する第２のアラートをもたらさないことになる。一例において、履歴１３０に記録されているイベントが、個々のファクタの代わりに特定される。この例において、イベントは、基礎となるファクタを特定するための代替として機能する。
【００１６】
一例において、イベント閾値は、ハイパスフィルタ、ローパスフィルタ、又はバンドパスフィルタ等の帯域的フィルタ（zonal  filter）である。ハイパスフィルタ又はローパスフィルタの例において、閾値に対する調整は、フィルタのカットオフ点を上げる又は下げることである。バンドパスフィルタの例において、バンドパスフィルタ（例えば、下限及び上限）の包絡線（例えば、範囲）が、特定の方向とする詳細レベルフィードバック入力に応じて調整され得る。例えば、包絡線の下限と上限との間の距離が維持され得るとともに、包絡線の中心が、上又は下に調整され得る。一例において、包絡線の中心を動かすことなく、包絡線自体が、広げられてもよいし縮められてもよい。
【００１７】
図２は、マルチファクタインテリジェントエージェント制御のためのシステム２００の例のブロック図を示している。システム２００は、上述したシステム１００の代替であるが、多くの特徴が同様に機能し得る。システム２００は、アプリケーションデータ２０５（例えば、カレンダー、メッセージング、タスクリスト等）、及び、ファクタデータを提供する機器センサ２１０（例えば、時間センサ、温度センサ、近接センサ等）を含み得る。システム２００は、時計、イヤリング、ネックレス等といったウェアラブルデバイス１１５を含み得る。ウェアラブルデバイス１１５は、センサアレイ２１５（例えば、ウェアラブルデバイス１１５が装着されているときのユーザ１０５の身体に対するセンサに関する）、ユーザ入力ＣＳ２２５、及び出力サブシステム２２０を含み得る。ユーザ入力ＣＳ２２５は、詳細レベルフィードバックユーザインタフェースをサポートし、出力サブシステム２２０は、ユーザ１０５への通知メカニズムを提供する。
【００１８】
アプリケーションデータ２０５、機器センサ２１０、又はセンサアレイ２１５からのデータは、コンテキストエンジン２３０において組み合わされ得る。コンテキストエンジン２３０は、データがインテリジェントエージェント１２５に到達する前のフィルタリングに関与し得る。そのようなフィルタリングは、データタイプ（例えば、仕事のメッセージング対私的なメッセージング）又はデータ品質（例えば、良好でないオーディオは無視され得る）に適用され得る。コンテキストエンジン２３０はまた、インテリジェントエージェント１２５により期待される標準フォーマットでデータをパッケージ化することができ、したがって、インテリジェントエージェント設計を単純化する。一例において、コンテキストエンジン２３０は、存在しない場合があり、データは、インテリジェントエージェント１２５に直接提供される。
【００１９】
インテリジェントエージェント１２５は、履歴１３０、ルール１３５、及び閾値１４０を含み得る。これらのコンポーネントのインタラクションは、上述したように進み得る。図示されるように、閾値１４０は、閾値を表す、高（Ｈ）と低（Ｌ）との間の線上のそれぞれの値を含み得る。閾値１４０は、図示されるように、アラートレベルであり得る。上述したファクタセットのメンバの影響度は、ユーザ入力ＣＳ２２５からの詳細レベルフィードバック入力の受信の近くで（例えば、予め定められた時間期間内に）発されたアラートについての閾値に対応する、線上の値を調整することにより実現され得る。一例において、ルール１３５は、閾値調整を実行するためのルールを含む。例えば、ルールは、予め定められた時間と、特定の閾値調整への、詳細レベルフィードバック入力である特定の方向及び程度の変換と、を指定することができる。
【００２０】
システム２００のコンポーネントの動作は、一例において、インテリジェントエージェント１２５により、コンテキストエンジン２３０から入力を受信すること、及び、単一のコントロールへのユーザ入力であって、ユーザ入力ＣＳ２２５からのユーザ入力に基づいて、複数の閾値１４０を調整することとしてまとめられ得る。したがって、ユーザ１０５は、単純なフィードバックをインテリジェントエージェント１２５に提供することができ、インテリジェントエージェント１２５は、後に、関連するコンテキストを統合して、インテリジェントエージェント１２５の複数のファクタを調整することができる。
【００２１】
図３は、マルチファクタインテリジェントエージェント制御のためのウェアラブルデバイス３００及びユーザインタフェースの例を示している。ウェアラブルデバイス３００がスマートウォッチとして図示されているが、デバイス（例えば、携帯電話機、メディアプレーヤ等）と、ユーザ１０５がデバイスを装着することを可能にするアダプタ（例えば、ケース、ストラップ等）と、の組合せを含む他のウェアラブル構成が使用されてもよい。
【００２２】
ウェアラブルデバイス３００は、単純な視覚的出力部３２５（例えば、ライト）及びオーディオ出力部３３０（例えば、スピーカ）を含み得る。ウェアラブルデバイス３００はまた、アラート３２０を表示するためのスクリーンを含み得る。ウェアラブルデバイスは、詳細レベルフィードバックユーザインタフェース３０５を提供することができる。一例において、詳細レベルフィードバックユーザインタフェース３０５は、３０５Ａ等の、スクリーン上のコントロールであり得る。図示されるように、ユーザインタフェース３０５Ａは、低減コントロール３１０及び増大コントロール３１５を含む。一例において、スライダー又は他の入力部が、ユーザインタフェース３０５Ａにより使用され得る。そのようなインタフェース３０５Ａは、タッチスクリーン、ポインティングデバイス、又は他のグラフィカルユーザ入力メカニズムにより実装され得る。一例において、ウェアラブルデバイス３００は、可動作動部ユーザインタフェース３０５Ｂを含み得る。ユーザインタフェース３０５Ｂは、（図示される）ロッカー、１以上のボタン、非視覚的なタッチ面（例えば、タッチパッド）等であり得る。
【００２３】
図４は、コンテキスト及び単一のユーザ入力と結果のマルチファクタ制御との組合せの例示的なマトリックス４００を示している。マトリックス４００は、図１及び図２に関連して上述したルールの一実装であり得る。各行は、詳細レベルフィードバック入力と特定されたファクタとを組み合わせた単一のルールを表し得る。例えば、１つ目の行は、位置サービスアラートの増大、セキュリティアラート、及び顔認識について３低減閾値（three  lowers  thresholds）分の程度まで否定的な方向にという詳細レベルフィードバック入力を収集した、ダウンタウンでのソーシャルな集まりにおける最近の３０秒以内での高レベルの顔検出、という組合せを提供する。
【００２４】
図５は、マルチファクタインテリジェントエージェント制御のための方法５００の例のフロー図を示している。方法５００の動作は、ファクタデータを生成するセンサ及びインテリジェントエージェントを部分的にサポートするように設計されたコンピュータシステムにより実行される。
【００２５】
動作５０５において、インテリジェントエージェントアクティビティの履歴の一部が受信され得る。この受信は、コンピュータシステムによるリクエストに応じるものであることもあるし、例えば、スケジュールに従って、又は、インテリジェントエージェントアクティビティが履歴に記録されたことに応じて、行われることもある。
【００２６】
動作５１０において、詳細レベルフィードバック入力が、ユーザから受信され得る。詳細レベルフィードバック入力は、インテリジェントエージェントアクティビティの履歴におけるインテリジェントエージェントアクティビティを発生させた、インテリジェントエージェントへの入力として使用されたファクタに固有ではない詳細レベルフィードバックユーザインタフェースをユーザが操作した結果である。すなわち、このユーザインタフェースは、受信された過去のコンテキスト外のいかなる特定のファクタにも対応するものではない。詳細レベルフィードバックユーザインタフェースは、ユーザにより使用されるデバイス上に存在し得る。
【００２７】
動作５１５において、コンピュータシステムは、インテリジェントエージェントアクティビティの履歴の一部と、詳細レベルフィードバック入力が受信された時間と、に基づいて、ファクタのセットを特定することができる。一例において、ファクタのセットは、センサから取得された値を含み得る。一例において、センサは、センサとユーザとの間の物理的距離と、センサのタイプと、に基づいて、コンピュータシステムにより、ユーザに関連付けられていると判定され得る。したがって、上述したように、デバイスがユーザの近くにいる人を判定するための近接検出器等のいくつかのセンサタイプは、それらが、ユーザにより占有される領域（例えば、部屋）内に存在しない限り、関連付けられない。一例において、センサは、ユーザにより装着され得る。
【００２８】
一例において、ファクタのセットを特定することは、詳細レベルフィードバック入力から予め定められた時間期間内にある、インテリジェントエージェントアクティビティの履歴におけるインテリジェントエージェントアクティビティについての、インテリジェントエージェントへの入力として使用された入力ファクタを見つけることを含み得る。一例において、予め定められた時間期間は、入力ファクタのうちの少なくとも２つの入力ファクタの間で異なる。一例において、入力ファクタのうちの少なくとも２つの入力ファクタは、異なるファクタタイプであり、予め定められた時間期間は、ファクタタイプに固有である。例えば、（例えば、ユーザの周囲にいる人の）顔認識に関連するファクタは、休日についての場所レコメンデーション等、それほど一時的ではないファクタよりも、短い対応する予め定められた時間期間を有し得る。
【００２９】
動作５２０において、将来のインテリジェントエージェントアクティビティに対する、ファクタのセットのメンバの影響度が、詳細レベルフィードバック入力に従って、コンピュータシステムにより変更され得る。一例において、ファクタのセットのメンバの影響度を変更することは、詳細レベルフィードバック入力に従ってメンバの重みを調整することを含み得る。一例において、メンバの重みを調整することは、第１のメンバに対応する第１の重みを、第２のメンバに対応する第２の重みとは異なるように調整することを含み得る。一例において、詳細レベルフィードバック入力が方向を含む場合、第１の重みは、この方向に調整され得、第２の重みは、この方向には調整されない。一例において、詳細レベルフィードバック入力は、第１の方向及び第２の方向である２つの可能な方向を有し得、上記方向は、（第１の重みが調整される）第１の方向であり、第２の重みは、可能な第２の方向に調整される。
【００３０】
一例において、ファクタのセットのメンバの影響度を変更することは、インテリジェントエージェントによりメンバが使用されるインテリジェントエージェントアクティビティのイベント閾値を調整することを含み得る。一例において、イベント閾値を調整することは、メンバのうちの１つのメンバに対応する、インテリジェントエージェントの帯域的フィルタを変更することを含み得る。一例において、詳細レベルフィードバック入力は、方向を含み得、メンバのうちの１つのメンバに対応する、インテリジェントエージェントの帯域的フィルタは、帯域的フィルタの包絡線を上記方向に調整することにより変更され得る。ここで、上記「方向に」は、包絡線の大きさを増大すること、及び、包絡線を上又は下に動かすこと、の一方又は両方を含み得る。
【００３１】
図６は、一実施形態に従った、マルチファクタインテリジェントエージェント制御のための方法６００の例のフロー図を示している。
【００３２】
動作６０５において、インテリジェントエージェントは、（例えば、様々なセンサからの）現在のコンテキスト、レコメンデーション履歴（例えば、インテリジェントエージェントによりユーザになされたアラート又は他のレコメンデーション）、及び単一のユーザコントロールからのユーザ入力（例えば、詳細レベルフィードバック）の全てをモニタリングすることができる。
【００３３】
動作６１０において、単一のユーザコントロールからのユーザ入力が、インテリジェントエージェントの１以上の関与レベルを調整するためにインテリジェントエージェントにより受信され得る。
【００３４】
動作６１５において、インテリジェントエージェントは、直近のレコメンデーション、コンテキスト、及び、単一のユーザコントロールへの最後のユーザ入力の全てに基づいて、複数のファクタにわたって１以上の関与レベルを調整することができる。
【００３５】
方法６００の動作は、複雑なマルチファクタインテリジェントエージェントの複雑な制御をもたらす、インテリジェントエージェントとの単純なユーザインタラクションを可能にする。例えば、ウェアラブルデバイスは、エージェントのレベルを制御するための単純な入力部を有することができる。エージェントに、顔認識についての多くのフィードバックが直近に与えられており、ユーザが、エージェントの関与を下げるようにコントロールを調整する場合、システムは、位置ベースのサービスアラートを変更しないまま、顔認識アラートを低減させることができ、これは、コンテキスト検知に基づいて継続し得る。
【００３６】
図７は、本明細書で説明された技術（例えば、方法）のうちの任意の１以上が実行され得る例示的なマシン７００のブロック図を示している。代替実施形態において、マシン７００は、スタンドアロンデバイスとして動作してもよいし、他のマシンに接続されてもよい（例えば、ネットワーク化されてもよい）。ネットワークデプロイメントでは、マシン７００は、サーバ−クライアントネットワーク環境において、サーバマシン、クライアントマシン、又はこれらの両方として機能することができる。一例において、マシン７００は、ピアツーピア（Ｐ２Ｐ）ネットワーク環境（又は、他の分散ネットワーク環境）において、ピアマシンとして動作することができる。マシン７００は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話機、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、スイッチ若しくはブリッジ、又は、マシンにより実行される動作を指定する命令（順次的又はその他）を実行することができる任意のマシンであり得る。さらに、単一のマシンのみが図示されているが、「マシン」という用語は、クラウドコンピューティング、ソフトウェアアズアサービス（ＳａａＳ）、他のコンピュータクラスタ構成等、本明細書で説明された方法のうちの任意の１以上を実行するための１つの命令セット（又は、複数の命令セット）を個々に又は一緒に実行するマシンの任意の集合を含むものとも解釈されるべきである。
【００３７】
本明細書に記載の例は、ロジック若しくは複数のコンポーネント、又はメカニズムを含み得る、あるいは、ロジック若しくは複数のコンポーネント、又はメカニズムにより動作され得る。回路セットは、ハードウェア（例えば、単純回路、ゲート、ロジック等）を含む有形のエンティティにより実装される回路の集合である。回路セットメンバ数は、時間及び基礎となるハードウェアの可変性に対して柔軟であり得る。回路セットは、動作しているときに指定された動作を単独で又は組合せで実行し得るメンバを含む。一例において、回路セットのハードウェアは、特定の動作を実行するように不変に設計され得る（例えば、ハードワイヤードであり得る）。一例において、回路セットのハードウェアは、特定の動作の命令を符号化するために物理的に変更される（例えば、磁気的、電気的、不変密集粒子の可変配置等。）コンピュータ読み取り可能な媒体を含む可変に接続される物理コンポーネント（例えば、実行ユニット、トランジスタ、単純回路等）を含み得る。物理コンポーネントを接続する際、ハードウェア構成要素の基礎となる電気特性が変更される（例えば、絶縁体から導体に、又は、導体から絶縁体に）。命令は、組み込みハードウェア（例えば、実行ユニット又はローディングメカニズム）が、動作しているときに特定の動作の諸部分を実行するために、可変接続を介してハードウェアでの回路セットのメンバを生成することを可能にする。したがって、コンピュータ読み取り可能な媒体は、デバイスが動作しているときに、回路セットメンバの他のコンポーネントに通信可能に接続される。一例において、物理コンポーネントのいずれもが、２以上の回路セットの２以上のメンバにおいて使用され得る。例えば、動作下で、実行ユニットは、ある時点では、第１の回路セットの第１の回路において使用され、異なる時点では、第１の回路セットの第２の回路により、又は、第２の回路セットの第３の回路により、再使用され得る。
【００３８】
マシン（例えば、コンピュータシステム）７００は、ハードウェアプロセッサ７０２（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、ハードウェアプロセッサコア、又はこれらの任意の組合せ）、メインメモリ７０４、及びスタティックメモリ７０６を含み得、これらの一部又は全ては、インターリンク（例えば、バス）７０８を介して互いと通信することができる。マシン７００は、ディスプレイユニット７１０、英数字入力デバイス７１２（例えば、キーボード）、及びユーザインタフェース（ＵＩ）ナビゲーションデバイス７１４（例えば、マウス）をさらに含み得る。一例において、ディスプレイユニット７１０、入力デバイス７１２、及びＵＩナビゲーションデバイス７１４は、タッチスクリーンディスプレイであり得る。マシン７００は、記憶デバイス（例えば、ドライブユニット）７１６、信号生成デバイス７１８（例えば、スピーカ）、ネットワークインタフェースデバイス７２０、及び１以上のセンサ７２１（全地球測位システム（ＧＰＳ）センサ、コンパス、加速度計、又は他のセンサ等）をさらに含み得る。マシン７００は、１以上の周辺デバイス（例えば、プリンタ、カードリーダ等）と通信する又は１以上の周辺デバイス（例えば、プリンタ、カードリーダ等）を制御するための、シリアル接続（例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）接続、パラレル接続、又は、他の有線接続若しくは無線接続（例えば、赤外線（ＩＲ）、近距離無線通信（ＮＦＣ）等））等の出力コントローラ７２８を含み得る。
【００３９】
記憶デバイス７１６は、本明細書で説明された技術又は機能のうちの任意の１以上を具現化する又は本明細書で説明された技術又は機能のうちの任意の１以上により利用されるデータ構造又は命令７２４（例えば、ソフトウェア）の１以上のセットが記憶されるマシン読み取り可能な媒体７２２を含み得る。命令７２４はまた、その全て又は少なくとも一部が、マシン７００による実行中に、メインメモリ７０４、スタティックメモリ７０６、又はハードウェアプロセッサ７０２に存在し得る。一例において、ハードウェアプロセッサ７０２、メインメモリ７０４、スタティックメモリ７０６、及び記憶デバイス７１６の１つ又は任意の組合せが、マシン読み取り可能な媒体を構成し得る。
【００４０】
マシン読み取り可能な媒体７２２が、単一の媒体として図示されているが、「マシン読み取り可能な媒体」という用語は、１以上の命令７２４を記憶するよう構成されている１つの媒体又は複数の媒体（例えば、中央データベース若しくは分散データベース、並びに／又は関連付けられたキャッシュ及びサーバ）を含み得る。
【００４１】
「マシン読み取り可能な媒体」という用語は、マシン７００により実行される命令を命令であって、マシン７００に本開示の技術のうちの１以上を実行させる命令を記憶する、符号化する、又は運ぶことができる任意の媒体、又は、そのような命令により使用されるデータ構造又はそのような命令に関連付けられたデータ構造を記憶する、符号化する、又は運ぶことができる任意の媒体を含み得る。マシン読み取り可能な媒体の非限定的な例は、ソリッドステートメモリ、光媒体、及び磁気媒体を含み得る。一例において、大容量のマシン読み取り可能な媒体は、不変質量（例えば、静止質量）を有する複数の粒子を含むマシン読み取り可能な媒体を含む。したがって、大容量のマシン読み取り可能な媒体は、一時的な伝搬信号ではない。大容量のマシン読み取り可能な媒体の具体例は、半導体メモリデバイス（例えば、電気的にプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ））等の不揮発性メモリ及びフラッシュメモリデバイス；内蔵ハードディスク及び着脱可能なディスク等の磁気ディスク；光磁気ディスク；及び、ＣＤ−ＲＯＭディスク及びＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含み得る。
【００４２】
命令７２４は、さらに、複数の転送プロトコル（例えば、フレームリレー、インターネットプロトコル（ＩＰ）、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）等）のうちの任意の１つを利用するネットワークインタフェースデバイス７２０を介して、伝送媒体を用いて、通信ネットワーク７２６を介して送信又は受信され得る。例示的な通信ネットワークは、とりわけ、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、パケットデータネットワーク（例えば、インターネット）、移動電話網（例えば、セルラネットワーク）、基本電話サービス（ＰＯＴＳ）ネットワーク、無線データネットワーク（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）として知られているＩＥＥＥ８０２．１１ファミリの規格、ＷｉＭａｘ（登録商標）として知られているＩＥＥＥ８０２．１６ファミリの規格）、ＩＥＥＥ８０２．１５．４ファミリの規格、ピアツーピア（Ｐ２Ｐ）ネットワークを含み得る。一例において、ネットワークインタフェースデバイス７２０は、１以上の物理ジャック（例えば、イーサネット（登録商標）ジャック、同軸ジャック、又は電話ジャック）、又は、通信ネットワーク７２６に接続するための１以上のアンテナを含み得る。一例において、ネットワークインタフェースデバイス７２０は、単一入力複数出力（ＳＩＭＯ）技術、複数入力複数出力（ＭＩＭＯ）技術、及び複数入力単一出力（ＭＩＳＯ）技術のうちの少なくとも１つを使用して無線通信するための複数のアンテナを含み得る。「伝送媒体」という用語は、マシン７００により実行される命令を記憶する、符号化する、又は運ぶことができる任意の無形の媒体を含むものと解釈されるべきであり、デジタル通信信号、アナログ通信信号、又は、そのようなソフトウェアの通信を円滑にするための他の無形の媒体を含む。
【００４３】
さらなる留意事項及び例
例１は、インテリジェントエージェントについてのインテリジェントエージェントアクティビティの履歴を取得する履歴回路セットであって、前記履歴は、インテリジェントエージェントアクティビティと、該インテリジェントエージェントアクティビティを発生させるためのインテリジェントエージェント入力として使用された対応するファクタと、のレコードを含む、履歴回路セットと、ユーザからの詳細レベルフィードバック入力であって、全てのファクタに汎用である詳細レベルフィードバックユーザインタフェースのユーザ操作の結果である詳細レベルフィードバック入力と、前記詳細レベルフィードバックユーザインタフェースの前記ユーザ操作に対応するエントリ時間と、を取得するフィードバック回路セットと、前記インテリジェントエージェントアクティビティの履歴と、前記エントリ時間と、の組合せに基づいて、前記対応するファクタから、ファクタのセットを特定する特定回路セットと、前記インテリジェントエージェントに対する、前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することにより、前記インテリジェントエージェントを変更する調整回路セットであって、前記内部的に表現される影響度は、前記詳細レベルフィードバック入力に従って変更される、調整回路セットと、を有する主題（マルチファクタインテリジェントエージェント制御のためのデバイス、装置、又はシステム等）を含み得る。
【００４４】
例２において、例１の主題は、前記ファクタのセットが、センサからのデータから取得された値を含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００４５】
例３において、例２の主題は、前記センサが、前記センサと前記ユーザとの間の物理的距離と、前記センサのタイプと、に基づいて、前記ユーザに関連付けられる、ことを任意的に含んでもよい。
【００４６】
例４において、例３の主題は、前記センサが、前記ユーザにより装着される、ことを任意的に含んでもよい。
【００４７】
例５において、例１〜４のうちのいずれかの主題は、前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することが、前記詳細レベルフィードバック入力に従って前記メンバの重みを前記調整回路セットが調整することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００４８】
例６において、例５の主題は、前記メンバの重みを調整することが、第１のメンバに対応する第１の重みを、第２のメンバに対応する第２の重みとは異なるように前記調整回路セットが調整することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００４９】
例７において、例６の主題は、前記詳細レベルフィードバック入力が、方向を含み、前記第１の重みが、前記方向に調整され、前記第２の重みが、前記方向には調整されない、ことを任意的に含んでもよい。
【００５０】
例８において、例７の主題は、前記詳細レベルフィードバック入力が、第１の方向及び第２の方向である２つの可能な方向を有し、前記方向が、前記第１の方向であり、前記第２の重みが、前記第２の方向に調整される、ことを任意的に含んでもよい。
【００５１】
例９において、例１〜８のうちのいずれかの主題は、前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することが、前記インテリジェントエージェントにより前記メンバが使用されるインテリジェントエージェントアクティビティのアラート閾値を前記調整回路セットが調整することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００５２】
例１０において、例９の主題は、前記アラート閾値を調整することが、前記メンバのうちの１つのメンバに対応する、前記インテリジェントエージェントの帯域的フィルタを前記調整回路セットが変更することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００５３】
例１１において、例１０の主題は、前記詳細レベルフィードバック入力が、方向を含み、前記メンバのうちの１つのメンバに対応する、前記インテリジェントエージェントの帯域的フィルタを変更することは、前記帯域的フィルタの包絡線を前記方向に前記調整回路セットが調整することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００５４】
例１２において、例１〜１１のうちのいずれかの主題は、前記ファクタのセットを特定することが、前記詳細レベルフィードバック入力から予め定められた時間期間内にある、前記インテリジェントエージェントアクティビティの履歴におけるインテリジェントエージェントアクティビティについての、前記インテリジェントエージェントへの入力として使用された入力ファクタを前記特定回路セットが見つけることを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００５５】
例１３において、例１２の主題は、前記予め定められた時間期間が、前記入力ファクタのうちの少なくとも２つの入力ファクタの間で異なる、ことを任意的に含んでもよい。
【００５６】
例１４において、例１３の主題は、前記入力ファクタのうちの前記少なくとも２つの入力ファクタが、異なるファクタタイプであり、前記予め定められた時間期間が、ファクタタイプに固有である、ことを任意的に含んでもよい。
【００５７】
例１５において、例１〜１４のうちのいずれかの主題は、前記詳細レベルフィードバックユーザインタフェースは、デバイス上の可動作動部を含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００５８】
例１６において、例１５の主題は、前記可動作動部が、ボリュームコントロールである、ことを任意的に含んでもよい。
【００５９】
例１７は、インテリジェントエージェントについてのインテリジェントエージェントアクティビティの履歴を受信するステップであって、前記履歴は、インテリジェントエージェントアクティビティと、該インテリジェントエージェントアクティビティを発生させるためのインテリジェントエージェント入力として使用された対応するファクタと、のレコードを含む、ステップと、ユーザからの詳細レベルフィードバック入力であって、全てのファクタに汎用である詳細レベルフィードバックユーザインタフェースのユーザ操作の結果である詳細レベルフィードバック入力を受信し、前記詳細レベルフィードバックユーザインタフェースの前記ユーザ操作に対応するエントリ時間を記録するステップと、コンピュータシステムを使用して、前記インテリジェントエージェントアクティビティの履歴と、前記エントリ時間と、の組合せに基づいて、前記対応するファクタから、ファクタのセットを特定するステップと、前記コンピュータシステムを使用して、前記インテリジェントエージェントに対する、前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することにより、前記インテリジェントエージェントを変更するステップであって、前記内部的に表現される影響度は、前記詳細レベルフィードバック入力に従って変更される、ステップと、を含む主題（マルチファクタインテリジェントエージェント制御のための方法、マルチファクタインテリジェントエージェント制御のためのステップを実行する手段、又は、マシンにより実行されたときに、前記マシンに、マルチファクタインテリジェントエージェント制御のためのステップを実行させる命令を含むマシン読み取り可能な媒体）を含んでもよいし、当該主題を含むように例１〜１６のうちのいずれかの主題と任意的に組み合わされてもよい。
【００６０】
例１８において、例１７の主題は、前記ファクタのセットが、センサから取得された値を含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００６１】
例１９において、例１８の主題は、前記センサが、前記センサと前記ユーザとの間の物理的距離と、前記センサのタイプと、に基づいて、前記ユーザに関連付けられる、ことを任意的に含んでもよい。
【００６２】
例２０において、例１９の主題は、前記センサが、前記ユーザにより装着される、ことを任意的に含んでもよい。
【００６３】
例２１において、例１７〜２０のうちのいずれかの主題は、前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することが、前記詳細レベルフィードバック入力に従って前記メンバの重みを調整することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００６４】
例２２において、例２１の主題は、前記メンバの重みを調整することが、第１のメンバに対応する第１の重みを、第２のメンバに対応する第２の重みとは異なるように調整することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００６５】
例２３において、例２２の主題は、前記詳細レベルフィードバック入力が、方向を含み、前記第１の重みが、前記方向に調整され、前記第２の重みが、前記方向にないコンポーネントを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００６６】
例２４において、例２３の主題は、前記詳細レベルフィードバック入力が、第１の方向及び第２の方向である２つの可能な方向を有し、前記方向が、前記第１の方向であり、前記第２の重みが、前記第２の方向に調整される、ことを任意的に含んでもよい。
【００６７】
例２５において、例１７〜２４のうちのいずれかの主題は、前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することが、前記インテリジェントエージェントにより前記メンバが使用されるインテリジェントエージェントアクティビティのアラート閾値を調整することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００６８】
例２６において、例２５の主題は、前記アラート閾値を調整することが、前記メンバのうちの１つのメンバに対応する、前記インテリジェントエージェントの帯域的フィルタを変更することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００６９】
例２７において、例２６の主題は、前記詳細レベルフィードバック入力が、方向を含み、前記メンバのうちの１つのメンバに対応する、前記インテリジェントエージェントの帯域的フィルタを変更することは、前記帯域的フィルタの包絡線を前記方向に調整することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００７０】
例２８において、例１７〜２７のうちのいずれかの主題は、前記ファクタのセットを特定することが、前記詳細レベルフィードバック入力から予め定められた時間期間内にある、前記インテリジェントエージェントアクティビティの履歴におけるインテリジェントエージェントアクティビティについての、前記インテリジェントエージェントへの入力として使用された入力ファクタを見つけることを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００７１】
例２９において、例２８の主題は、前記予め定められた時間期間が、前記入力ファクタのうちの少なくとも２つの入力ファクタの間で異なる、ことを任意的に含んでもよい。
【００７２】
例３０において、例２９の主題は、前記入力ファクタのうちの前記少なくとも２つの入力ファクタが、異なるファクタタイプであり、前記予め定められた時間期間が、ファクタタイプに固有である、ことを任意的に含んでもよい。
【００７３】
例３１において、例１７〜３０のうちのいずれかの主題は、前記詳細レベルフィードバックユーザインタフェースが、デバイス上の可動作動部を含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００７４】
例３２において、例３１の主題は、前記可動作動部が、ボリュームコントロールである、ことを任意的に含んでもよい。
【００７５】
例３３は、マシンにより実行されたときに、前記マシンに例１７〜３２のうちのいずれかの方法を実行させる命令を含む少なくとも１つのマシン読み取り可能な媒体を有する主題を含む。
【００７６】
例３４は、請求項１７〜３２のうちのいずれかの方法を実行する手段を含むシステムを有する主題を含む。
【００７７】
例３５は、インテリジェントエージェントについてのインテリジェントエージェントアクティビティの履歴を受信する受信手段であって、前記履歴は、インテリジェントエージェントアクティビティと、該インテリジェントエージェントアクティビティを発生させるためのインテリジェントエージェント入力として使用された対応するファクタと、のレコードを含む、受信手段と、ユーザからの詳細レベルフィードバック入力であって、全てのファクタに汎用である詳細レベルフィードバックユーザインタフェースのユーザ操作の結果である詳細レベルフィードバック入力を受信し、前記詳細レベルフィードバックユーザインタフェースの前記ユーザ操作に対応するエントリ時間を受信するユーザ入力手段と、前記インテリジェントエージェントアクティビティの履歴と、前記エントリ時間と、の組合せに基づいて、前記対応するファクタから、ファクタのセットを特定する特定手段と、前記インテリジェントエージェントに対する、前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することにより、前記インテリジェントエージェントを変更する変更手段であって、前記内部的に表現される影響度は、前記詳細レベルフィードバック入力に従って変更される、変更手段と、を含む主題（マルチファクタインテリジェントエージェント制御のためのデバイス、装置、又はシステム）を含んでもよいし、当該主題を含むように例１〜３４のうちのいずれかの主題と任意的に組み合わされてもよい。
【００７８】
例３６において、例３５の主題は、前記ファクタのセットが、センサから取得された値を含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００７９】
例３７において、例３６の主題は、前記センサが、前記センサと前記ユーザとの間の物理的距離と、前記センサのタイプと、に基づいて、前記ユーザに関連付けられる、ことを任意的に含んでもよい。
【００８０】
例３８において、例３７の主題は、前記センサが、前記ユーザにより装着される、ことを任意的に含んでもよい。
【００８１】
例３９において、例３５〜３８のうちのいずれかの主題は、前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することが、前記詳細レベルフィードバック入力に従って前記メンバの重みを前記変更手段が調整することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００８２】
例４０において、例３９の主題は、前記メンバの重みを調整することが、第１のメンバに対応する第１の重みを、第２のメンバに対応する第２の重みとは異なるように前記変更手段が調整することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００８３】
例４１において、例４０の主題は、前記詳細レベルフィードバック入力が、方向を含み、前記第１の重みが、前記方向に調整され、前記第２の重みが、前記方向にないコンポーネントを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００８４】
例４２において、例４１の主題は、前記詳細レベルフィードバック入力が、第１の方向及び第２の方向である２つの可能な方向を有し、前記方向が、前記第１の方向であり、前記第２の重みが、前記第２の方向に調整される、ことを任意的に含んでもよい。
【００８５】
例４３において、例３５〜４２のうちのいずれかの主題は、前記ファクタのセットのメンバの内部的に表現される影響度を変更することが、前記インテリジェントエージェントにより前記メンバが使用されるインテリジェントエージェントアクティビティのアラート閾値を前記変更手段が調整することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００８６】
例４４において、例４３の主題は、前記アラート閾値を調整することが、前記メンバのうちの１つのメンバに対応する、前記インテリジェントエージェントの帯域的フィルタを前記変更手段が変更することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００８７】
例４５において、例４４の主題は、前記詳細レベルフィードバック入力が、方向を含み、前記メンバのうちの１つのメンバに対応する、前記インテリジェントエージェントの帯域的フィルタを変更することは、前記帯域的フィルタの包絡線を前記方向に前記変更手段が調整することを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００８８】
例４６において、例３５〜４５のうちのいずれかの主題は、前記ファクタのセットを特定することが、前記詳細レベルフィードバック入力から予め定められた時間期間内にある、前記インテリジェントエージェントアクティビティの履歴におけるインテリジェントエージェントアクティビティについての、前記インテリジェントエージェントへの入力として使用された入力ファクタを前記特定手段が見つけることを含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００８９】
例４７において、例４６の主題は、前記予め定められた時間期間が、前記入力ファクタのうちの少なくとも２つの入力ファクタの間で異なる、ことを任意的に含んでもよい。
【００９０】
例４８において、例４７の主題は、前記入力ファクタのうちの前記少なくとも２つの入力ファクタが、異なるファクタタイプであり、前記予め定められた時間期間が、ファクタタイプに固有である、ことを任意的に含んでもよい。
【００９１】
例４９において、例３５〜４８のうちのいずれかの主題は、前記詳細レベルフィードバックユーザインタフェースが、デバイス上の可動作動部を含む、ことを任意的に含んでもよい。
【００９２】
例５０において、例４９の主題は、前記可動作動部が、ボリュームコントロールである、ことを任意的に含んでもよい。
【００９３】
上記の詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する添付の図面への参照を含む。図面は、実施され得る特定の実施形態を例として示している。これらの実施形態は、本明細書において「例」とも呼ばれる。そのような例は、図示又は説明された要素に加えて他の要素も含み得る。しかしながら、本発明者は、図示又は説明された要素しか提供されない例も企図している。さらに、本発明者は、図示又は説明された特定の例（又は、その１以上の態様）又は他の例（又は、その１以上の態様）のいずれかについて、図示又は説明された要素（又は、その１以上の態様）の任意の組合せ又は置換を用いた例も企図している。
【００９４】
本文書において参照されている全ての刊行物、特許、及び特許文書は、参照により個々に組み込まれるように、参照によりそれらの全体が本明細書に組み込まれる。本文書と参照によりこのように組み込まれる文書との間に相違する表現がある場合、組み込まれる１以上の文書における表現は、本文書の表現に対する補足であると考えられるべきである。相容れない表現については、本文書における表現が優先される。
【００９５】
本文書において、「a」又は「an」という用語は、「少なくとも１」又は「１以上」という任意の他の例又は表現とは無関係に、特許文書で一般的であるように、１ではなく１以上を含むものとして使用される。本文書において、「又は」という用語は、非排他的であることを指すために使用される、すなわち、「Ａ又はＢ」は、別途示されない限り、「ＢではなくＡ」、「ＡではなくＢ」、及び「Ａ及びＢ」を含む。請求項において、「含む（including）」及び「ここにおいて（in  which）」という用語はそれぞれ、「備える、有する（comprising）」及び「ここにおいて（wherein）」という用語の分かりやすい同等の英語表現である。また、請求項において、「含む」及び「備える、有する」という用語は、オープンエンドである、すなわち、請求項中にそのような用語の後に列挙された要素に加えて他の要素を含むシステム、デバイス、製品、又はプロセスも、その請求項の範囲に含まれるとみなされる。さらに、請求項において、「第１の」、「第２の」、及び「第３の」等といった用語は、ラベルとして使用されているに過ぎず、それらの対象に対して数値的要件を課すようには意図されていない。
【００９６】
上記の説明は、限定ではなく例示であることが意図されている。例えば、上述した例（又は、その１以上の態様）は、互いと組み合わされて使用されてもよい。例えば、上記の説明を検討したときに当業者により、他の実施形態が使用されてもよい。要約は、読者が技術的な開示内容の本質を迅速に確認できるようにし、請求項の範囲又は意味を解釈又は限定するためには使用されないという理解の下で提出されている。さらに、上記の詳細な説明において、様々な特徴が、本開示を簡素化するために、一緒にグループ化されていることがある。これは、特許請求されない開示された特徴が請求項に必要不可欠であることを意図するものとして解釈されるべきではない。そうではなく、創造的な主題は、特定の開示された実施形態の全ての特徴よりも少ない特徴を含んでもよい。したがって、請求項は、詳細な説明に組み込まれ、各請求項は、それ自身、別々の実施形態として独立している。実施形態の範囲は、請求項とともに、そのような請求項に対して認められる完全な範囲の均等の構成を参照して決定されるべきである。
【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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【国際調査報告】
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