(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現する擬似生物装置であって、
この擬似生物装置の内部に、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する外部状況入力手段と、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する内部状況保持手段と、
前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索手段と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力手段と、
を有する擬似生物装置において、
前記擬似生物装置の内部に設けられ、前記選択された連関情報に基づいて行動した後に検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算し、
前記類似度が所定値以上である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を増加させて、前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を減少させる信頼性学習手段を具備したことを特徴とする擬似生物装置。
【請求項２】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現する擬似生物装置であって、
この擬似生物装置の内部に、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する外部状況入力手段と、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する内部状況保持手段と、
前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索手段と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力手段と、
を有する擬似生物装置において、
前記擬似生物装置の内部に設けられ、前記選択された連関情報に基づいて行動した後に検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算し、
前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報に基づいて行動する前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値、前記選択された連関情報の行動、この擬似生物の行動後の前記外部パラメータ値及び前記内部パラメータ値と、１回の試行で１回成功していることを表す遷移確率と、を一組とする連関情報を生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する目標外行動学習手段を具備したことを特徴とする擬似生物装置。
【請求項３】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現する擬似生物装置であって、
この擬似生物装置の内部に、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する外部状況入力手段と、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する内部状況保持手段と、
前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索手段と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力手段と、
を有する擬似生物装置において、
前記外部状況入力手段により検知される外部パラメータ値から被検出体の行動を認識し、
前記検知される外部パラメータ値を、被検出体に関する部分と、当該被検出体を除く環境部分に分解し、当該環境部分を当該被検出体の外部パラメータ値とし、
前記検知される外部パラメータ値に基づいて被検出体の内部パラメータ値を特定するための情報を記憶した辞書情報を用いて、前記認識された行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記被検出体の内部パラメータ値を推定し、
前記認識された行動と、当該行動の前後に検知された前記被検出体の外部パラメータ値と、当該行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記辞書情報を用いて推定された前記被検出体の内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ記憶する他者行動学習手段とを具備したことを特徴とする擬似生物装置。
【請求項４】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現する擬似生物装置であって、
この擬似生物装置の内部に、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する外部状況入力手段と、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する内部状況保持手段と、
前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索手段と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力手段と、
を有する擬似生物装置において、
前記連関データベース手段に記憶された前記連関情報から、行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値が略同一のパラメータ値を有する複数の前記連関情報を抽出し、
前記抽出された前記連関情報のうち、遷移確率が抽出された他の前記連関情報よりも下回る前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第１のパラメータ値とし、この他の前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第２のパラメータ値とし、前記第１のパラメータ値と、前記第１のパラメータ値を前記第２のパラメータ値へと変化させる行動と、前記第２のパラメータ値と、所定の初期値に設定された遷移確率と、を一組の連関情報として生成し、
この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ記憶する状況調整行動学習手段を具備したことを特徴とする擬似生物装置。
【請求項５】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現する擬似生物装置であって、
この擬似生物装置の内部に、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する外部状況入力手段と、
前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持する内部状況保持手段と、
前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索手段と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力手段と、
を有する擬似生物装置において、
前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、を抽出し、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報までの行動と、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する連鎖行動学習手段を具備したことを特徴とする擬似生物装置。
【請求項６】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現する擬似生物装置であって、
この擬似生物装置の内部に、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する外部状況入力手段と、
前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持する内部状況保持手段と、
前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索手段と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力手段と、
を有する擬似生物装置において、
前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、この第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第３の連関情報とを抽出し、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報の行動及び前記第２の連関情報から前記第３の連関情報までの行動と、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する連鎖行動学習手段を具備したことを特徴とする擬似生物装置。
【請求項７】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現する擬似生物装置であって、
この擬似生物装置の内部に、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する外部状況入力手段と、
前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持する内部状況保持手段と、
前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索手段と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力手段と、
を有する擬似生物装置において、
前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報とを１連鎖とするｎ（ただしｎは２以上の自然数）連鎖なる（ｎ＋１）個の前記連関情報を抽出し、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記ｎ連鎖目の第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第（ｎ＋１）の連関情報までの（ｎ＋１）個の前記行動を、（ｎ＋１）個の前記連関情報が並べられた順序で行う行動と、前記第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する連鎖行動学習手段を具備したことを特徴とする擬似生物装置。
【請求項８】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現し、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する工程と、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する工程と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索工程と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力工程と、
前記選択された連関情報に基づいて行動した後に検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算し、
前記類似度が所定値以上である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を増加させて、前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を減少させる信頼性学習工程と、
を有することを特徴とする擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法。
【請求項９】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現し、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する工程と、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する工程と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索工程と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力工程と、
前記選択された連関情報に基づいて行動した後に検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算し、
前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報に基づいて行動する前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値、前記選択された連関情報の行動、この擬似生物の行動後の前記外部パラメータ値及び前記内部パラメータ値と、１回の試行で１回成功していることを表す遷移確率と、を一組とする連関情報を生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する目標外行動学習工程と、
を有することを特徴とする擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法。
【請求項１０】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現し、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する工程と、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する工程と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索工程と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力工程と、
前記検知される外部パラメータ値から被検出体の行動を認識し、
前記検知される外部パラメータ値を、被検出体に関する部分と、当該被検出体を除く環境部分に分解し、当該環境部分を当該被検出体の外部パラメータ値とし、
前記検知される外部パラメータ値に基づいて被検出体の内部パラメータ値を特定するための情報を記憶した辞書情報を用いて、前記認識された行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記被検出体の内部パラメータ値を推定し、
前記認識された行動と、当該行動の前後に検知された前記被検出体の外部パラメータ値と、当該行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記辞書情報を用いて推定された前記被検出体の内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ記憶する他者行動学習工程と、
を有することを特徴とする擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法。
【請求項１１】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現し、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する工程と、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する工程と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索工程と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力工程と、
前記連関データベース手段に記憶された前記連関情報から、行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値が略同一のパラメータ値を有する複数の前記連関情報を抽出し、
前記抽出された前記連関情報のうち、遷移確率が抽出された他の前記連関情報よりも下回る前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第１のパラメータ値とし、この他の前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第２のパラメータ値とし、前記第１のパラメータ値と、前記第１のパラメータ値を前記第２のパラメータ値へと変化させる行動と、前記第２のパラメータ値と、所定の初期値に設定された遷移確率と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ記憶する状況調整行動学習工程と、
を有することを特徴とする擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法。
【請求項１２】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現し、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する工程と、
前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持する工程と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索工程と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力工程と、
前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、を抽出し、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報までの行動と、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する連鎖行動学習工程と、
を有することを特徴とする擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法。
【請求項１３】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現し、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する工程と、
前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持する工程と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索工程と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力工程と、
前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、この第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第３の連関情報とを抽出し、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報の行動及び前記第２の連関情報から前記第３の連関情報までの行動と、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する連鎖行動学習工程と、
を有することを特徴とする擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法。
【請求項１４】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現し、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する工程と、
前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持する工程と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索工程と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力工程と、
前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報とを１連鎖とするｎ（ただしｎは２以上の自然数）連鎖なる（ｎ＋１）個の前記連関情報を抽出し、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記ｎ連鎖目の第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第（ｎ＋１）の連関情報までの（ｎ＋１）個の前記行動を、（ｎ＋１）個の前記連関情報が並べられた順序で行う行動と、前記第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する連鎖行動学習工程と、
を有することを特徴とする擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法。
【請求項１５】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させ、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させ、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させ、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させ、
前記選択された連関情報に基づいて行動させた後で検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算させ、
前記類似度が所定値以上である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を増加させて、前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を減少させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１６】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させ、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させ、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させ、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させ、
前記選択された連関情報に基づいて行動させた後で検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算させ、
前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報に基づいて行動させる前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値、前記選択された連関情報の行動、この擬似生物の行動後の前記外部パラメータ値及び前記内部パラメータ値と、１回の試行で１回成功していることを表す遷移確率と、を一組とする連関情報を生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１７】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させ、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させ、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させ、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させ、
前記検知される外部パラメータ値から被検出体の行動を認識させ、
前記検知される外部パラメータ値を、被検出体に関する部分と、当該被検出体を除く環境部分に分解し、当該環境部分を当該被検出体の外部パラメータ値とし、
前記検知される外部パラメータ値に基づいて被検出体の内部パラメータ値を特定するための情報を記憶した辞書情報を用いて、前記認識された行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記被検出体の内部パラメータ値を推定させ、
前記認識された行動と、当該行動の前後に検知された前記被検出体の外部パラメータ値と、当該行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記辞書情報を用いて推定された前記被検出体の内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ記憶させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１８】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させ、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させ、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させ、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させ、
前記連関データベース手段に記憶された前記連関情報から、行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値が略同一のパラメータ値を有する複数の前記連関情報を抽出させ、
前記抽出された前記連関情報のうち、遷移確率が抽出された他の前記連関情報よりも下回る前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第１のパラメータ値とし、この他の前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第２のパラメータ値とし、前記第１のパラメータ値と、前記第１のパラメータ値を前記第２のパラメータ値へと変化させる行動と、前記第２のパラメータ値と、所定の初期値に設定された遷移確率と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１９】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させ、
前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持させ、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させ、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させ、
前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、を抽出させ、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報までの行動と、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２０】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させ、
前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持させ、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させ、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させ、
前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、この第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第３の連関情報とを抽出させ、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報の行動及び前記第２の連関情報から前記第３の連関情報までの行動と、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２１】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させ、
前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持させ、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させ、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させ、
前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報とを１連鎖とするｎ（ただしｎは２以上の自然数）連鎖なる（ｎ＋１）個の前記連関情報を抽出させ、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記ｎ連鎖目の第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第（ｎ＋１）の連関情報までの（ｎ＋１）個の前記行動を、（ｎ＋１）個の前記連関情報が並べられた順序で行う行動と、前記第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２２】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるコンピュータプログラムであって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させる機能と、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させる機能と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させる機能と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる機能と、
前記選択された連関情報に基づいて行動させた後で検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算させる機能と、
前記類似度が所定値以上である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を増加させて、前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を減少させる機能と、
を実現させるコンピュータプログラム。
【請求項２３】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるコンピュータプログラムであって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させる機能と、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させる機能と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させる機能と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる機能と、
前記選択された連関情報に基づいて行動させた後で検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算させる機能と、
前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報に基づいて行動させる前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値、前記選択された連関情報の行動、この擬似生物の行動後の前記外部パラメータ値及び前記内部パラメータ値と、１回の試行で１回成功していることを表す遷移確率と、を一組とする連関情報を生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させる機能と、
を実現させるコンピュータプログラム。
【請求項２４】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるコンピュータプログラムであって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させる機能と、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させる機能と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させる機能と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる機能と、
前記検知される外部パラメータ値から被検出体の行動を認識させ、
前記検知される外部パラメータ値を、被検出体に関する部分と、当該被検出体を除く環境部分に分解し、当該環境部分を当該被検出体の外部パラメータ値とし、
前記検知される外部パラメータ値に基づいて被検出体の内部パラメータ値を特定するための情報を記憶した辞書情報を用いて、前記認識された行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記被検出体の内部パラメータ値を推定させ、
前記認識された行動と、当該行動の前後に検知された前記被検出体の外部パラメータ値と、当該行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記辞書情報を用いて推定された前記被検出体の内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ記憶させる機能と、
を実現させるコンピュータプログラム。
【請求項２５】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるコンピュータプログラムであって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させる機能と、
前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させる機能と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させる機能と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる機能と、
前記連関データベース手段に記憶された前記連関情報から、行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値が略同一のパラメータ値を有する複数の前記連関情報を抽出させ、
前記抽出された前記連関情報のうち、遷移確率が抽出された他の前記連関情報よりも下回る前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第１のパラメータ値とし、この他の前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第２のパラメータ値とし、前記第１のパラメータ値と、前記第１のパラメータ値を前記第２のパラメータ値へと変化させる行動と、前記第２のパラメータ値と、所定の初期値に設定された遷移確率と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させる機能と、
を実現させるコンピュータプログラム。
【請求項２６】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるコンピュータプログラムであって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させる機能と、
前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持させる機能と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させる機能と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる機能と、
前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、を抽出させ、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報までの行動と、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させる機能と、
を実現させるコンピュータプログラム。
【請求項２７】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるコンピュータプログラムであって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させる機能と、
前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持させる機能と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させる機能と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる機能と、
前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、この第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第３の連関情報とを抽出させ、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報の行動及び前記第２の連関情報から前記第３の連関情報までの行動と、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させる機能と、
を実現させるコンピュータプログラム。
【請求項２８】
所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるコンピュータプログラムであって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させる機能と、
前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持させる機能と、
現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させる機能と、
前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる機能と、
前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報とを１連鎖とするｎ（ただしｎは２以上の自然数）連鎖なる（ｎ＋１）個の前記連関情報を抽出させ、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記ｎ連鎖目の第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、
前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第（ｎ＋１）の連関情報までの（ｎ＋１）個の前記行動を、（ｎ＋１）個の前記連関情報が並べられた順序で行う行動と、前記第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させる機能と、
を実現させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、擬似生物装置及び擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法及び擬似生物の行動形成を行うプログラムを記載したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータのディスプレイ画面上にキャラクタの登場するソフトウェアアプリケーションや、実体として存在するキャラクタ性のあるロボットが種々発売されている。
【０００３】
パソコン用のソフトウェアアプリケーションとして実施された例としては、イルカのようなトリのようなキャラクタの登場する「TEO（呼称は「テオ」：登録商標：富士通）」などが有名であり、また、自立したロボットとして実施された例としてはメタリックなデザインのイヌ型ロボット「AIBO（登録商標：ソニー）」などが有名である。また、外部のコンピュータから遠隔で制御される半自立型のロボットとして実施された例としてはフクロウのような顔を持つ車輪走行ロボット「R100（日本電気）」などが有名である。
【０００４】
これらのソフトウェアアプリケーションやロボットは、己が造形として与えられたキャラクタをあたかも生きているかのように行動させることを目指したシステムである。そのためシステムは、使用者からの入力情報に応じてキャラクタの感情表現や行動などの応答を出力するように作られている。
【０００５】
また、近頃では、それらソフトウェアアプリケーションやロボットの幾つかは、使用者の顔画像や音声波形などのパタン情報を認識する能力を有し、そのようなパタン認識結果を入力情報として応答できるように高度化されつつある。このようなシステムは、その演出しようとしているキャラクタ（必ずしも実在する生物ではない）に擬似的な生命を与えようとしている、いわゆる疑似生物システム（あるいは仮想生物システム）である。
【０００６】
疑似生物システムは、システムの実体たるコンピュータやロボットの周囲環境を、システムの使用者が行う行動も含めて認識し、そのような周囲環境の認識結果に応じて変化する疑似生物内部の状態に応じて、所定の応答を返すような設計がなされている。例えば、使用者がかまってやると疑似生物は喜びを表現し、いじわるをすれば拗ねたり怒ったりする。このように感情や欲求のレベルでの対話性を備えた疑似生物は、実用的なタスクを実行させるための無味乾燥な対話性のみを有する、例えばワープロソフトや産業用ロボットと異なり、使用者に癒し効果をもたらし、生き物めいたところが使用者の興味や関心をかい、あるいはそのようなキャラクタ性のある精巧なロボットを使用者が個人で所有できることが嬉しいという理由から、老若男女を問わず広く受入れられつつある。
【０００７】
ところで、このような疑似生物の行動を決定する方式には、これまで従来以下に示すような3通りの方式が実施されており、従来の疑似生物システムはこれらのいずれかによって動作を行っていた。
I、選択実行方式
II、小出し方式
III、強化学習方式
まず、Iは玩具として販売されている最も多くの疑似生物システムが採用している方式であり、システムに内蔵される記憶部に予め記憶されている複数の行動パタンの中から、システムに入力された信号に対応する行動を一つ選択して実行するという行動発現方式である。どのような信号が入力されたら、どのような行動をするべきかは、予めシステムに組み込まれており、その入力（状況）と行動の対応関係（行動パタン）が生き物のような応答性をもたらすように作り込まれているというものである。
【０００８】
システムに入力された信号とは、システムの実体たるコンピュータやロボットに設けられた光センサや感圧センサからの信号であり、システムが備える光センサの前方を使用者が通過したり、システムが備える感圧センサを使用者が撫でたりした場合などに、所定の信号が入力されるようになっている。また、行動パタンとは、例えば使用者が光センサの前を通過した場合に、ソフトウェアアプリケーションであれば疑似生物が使用者に呼びかけたり、ロボットであればこのロボットが使用者に向かって歩き始めたり、使用者が感圧センサを撫でた場合に、疑似生物が音を発して吠えたりするといったことであり、行動のきっかけになる入力とそれに対して行われる疑似生物の行動を組にしたものである。
【０００９】
しかしながら、このようなIでは、ある入力された信号に対する特定の行動パタンを選択し、この選択された行動パタンを疑似生物に実行させるため、状況が同じなら毎回同じ行動を繰り返すことになってしまう。そのため、使うほどに使用者が疑似生物の行動パタンを覚え、時として次に行う行動を予測できたり、疑似生物に対して興味が薄れ飽きてしまったり、生物らしく感じられず不愉快になったりする等の問題があった。さらに、疑似生物はある状況に対して決まった行動を起こすようにしかプログラムされておらず、その行動の結果どのような状況に至るのかということには全く感知せず、極めて刹那的に反応することしかできないという問題点もあった。
【００１０】
なお、Ｉの発展型として、ある入力信号に対する特定の行動パタンを一つに限定せず複数用意しておき、乱数によりその場で一つに決定するという方式もあるが、予め用意されている、限られた選択肢の中で、その結果を考慮することなく行動することに変わりはないため、上記の問題が発生することに変わりはなかった。
【００１１】
次に、IIは言葉を発する擬似生物「ファービー（登録商標：タイガーエレクトロニクスリミテッド）」などの言葉を発する疑似生物システムが採用している方式であり、システムに内蔵される記憶部に予め記憶されている複数の行動パタンの中から、システムに入力された信号に対応する行動パタンを選択して実行する点はＩと同様である。
【００１２】
しかしながら、ここで記憶されている行動パタンには、その発現時期を示す時間的な情報や入力量の情報が付加されており、システムが初めて起動されてからの経過時間や与えられた入力の量と共に選択される行動パタンが随時変化するという行動発現方式である。例えば起動から100時間までは、システムに入力される信号に対して発現可能な行動パタンはA、B、Cの3種類であり、このうちのいずれかが入力信号に応じて実行され、また100〜1000時間までの行動パタンはC〜Jの8種類があり、このうちのいずれかが実行され、また1000時間以上では行動パタンC、F、G、J〜Zがあり、このうちのいずれかが実行されるというものである。こうすることにより、疑似生物は時間の経過やかまってもらった量に応じて行動パタンを変える、すなわち使用者からは成長するように見えるのである。
【００１３】
しかしながら、IIは経過時間や入力量に応じて選択可能な行動パタンが変化する点はIと相違するが、予め用意されている、限られた選択肢の中で、その結果を考慮することなく行動する点はIと全く同一である。そのため、IIにもIと同一の問題があった。
【００１４】
次に、IIIは疑似生物に個性を持たせたり、行動をより洗練させたりするために採用している学習性を備えた方式であり、システムに内蔵される記憶部に予め記憶されている複数の行動パタンのそれぞれに発現頻度のパラメータが付加されており、この発現頻度の大きい行動パタンほど、それが対応している状況においてよく選択されるという行動発現方式である。
【００１５】
このとき、一つの入力された信号に対して選択可能な複数の行動パタンがあり、この複数の行動パタンの中から選択された行動を行った時、使用者がどのような反応をするかによってその行動の発現頻度が変化する。
【００１６】
例えば、行動後に使用者が疑似生物を叩くという反応（感圧センサへの入力が短時間で大きかった場合）をした場合には、今行った行動に対して疑似生物は「叱られた」と判断し、この行動の発現頻度を低下させる。一方、使用者が疑似生物を撫でるという反応（感圧センサへの入力が長時間で小さかった場合）をした場合には、今行った行動に対して疑似生物は「誉められた」と判断し、この行動の発現頻度を上昇させる。
【００１７】
このように、疑似生物がとった行動に対して、使用者が誉めたり叱ったりすることで、使用者はイヌやネコと付き合う場合と同様の自然な方法で人工の生命たる疑似生物に良い行動と悪い行動を教えることができる。このように、結果に対して良いか悪いかという評価だけを与えて行う学習を強化学習という。行動の発現頻度を増減させる強化学習により、初めのうちは誉められる行動も叱られる行動も関係なく実行していた疑似生物が、学習が進むにつれて誉められる行動のみを行い、叱られる行動をしなくなっていく。そして、このような行動パタンの選択性は、使用者がどのように躾たかによって疑似生物毎に異なるので、疑似生物の個性を作り出すことができるのである。
【００１８】
しかしながら、強化学習により疑似生物の個性は形成されるものの、やはり予め用意された、限られた選択肢の中からしか行動を選べないことに変わりはなく、その制約のもとで学習が頂点に達した暁には、発現頻度の高いお馴染みの行動しか現れなくなるため、使用者に飽きられてしまうという問題が発生する点はI、IIと同一である。
【００１９】
以上述べた様なI〜IIIは、疑似生物が行動するときに、その状況に適したものとして予め設定（記憶）された限られた行動パタンから一つが選択されるのであり、時間の経過と共に使用者は疑似生物の行動パタンを予測できるようになって疑似生物への興味を失ったり、また疑似生物の反応が単一となっていくことから所詮玩具の範疇であると考えて使用しなくなったりする等の問題があった。
【００２０】
また、個性付けができるといっても、選択された動作は記憶された行動パタンのうちのいずれか一つであることを考えれば、選択範囲が大きいか小さいかだけで決められる個性付けということであって、予め設定されている範疇を超えて疑似生物が行動パタンを増やしたり、予め設定されている範疇を超えた状況で行動したりということがなく、その個性付けや成長の様は使用者にとっては満足がいかない場合もあった。
【００２１】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように従来の疑似生物は、実行される行動パタンが予め記憶された中から選択されるため、使用者が疑似生物を使用するにつれ疑似生物の行動が予測可能になり、興味が薄れるといった問題があった。
【００２２】
そこで本発明は上記従来の問題点に鑑みてなされたもので、行動パタンを時間の経過と共に自律的に増加させて、使用者が継続して疑似生物を使用し得る疑似生物システム及び擬似生物装置における疑似生物の行動形成方法及び疑似生物の行動形成を行うプログラムを記載したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体の提供を目的とする。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明の擬似生物装置は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現する擬似生物装置であって、この擬似生物装置の内部に、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する外部状況入力手段と、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する内部状況保持手段と、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索手段と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力手段と、を有する擬似生物装置において、前記擬似生物装置の内部に設けられ、前記選択された連関情報に基づいて行動した後に検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算し、前記類似度が所定値以上である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を増加させて、前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を減少させる信頼性学習手段を具備したことを特徴とする。
また、本発明の擬似生物装置は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現する擬似生物装置であって、この擬似生物装置の内部に、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する外部状況入力手段と、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する内部状況保持手段と、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索手段と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力手段と、を有する擬似生物装置において、前記擬似生物装置の内部に設けられ、前記選択された連関情報に基づいて行動した後に検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算し、前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報に基づいて行動する前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値、前記選択された連関情報の行動、この擬似生物の行動後の前記外部パラメータ値及び前記内部パラメータ値と、１回の試行で１回成功していることを表す遷移確率と、を一組とする連関情報を生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する目標外行動学習手段を具備したことを特徴とする。
また、本発明の擬似生物装置は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現する擬似生物装置であって、この擬似生物装置の内部に、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する外部状況入力手段と、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する内部状況保持手段と、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索手段と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力手段と、を有する擬似生物装置において、前記外部状況入力手段により検知される外部パラメータ値から被検出体の行動を認識し、前記検知される外部パラメータ値を、被検出体に関する部分と、当該被検出体を除く環境部分に分解し、当該環境部分を当該被検出体の外部パラメータ値とし、前記検知される外部パラメータ値に基づいて被検出体の内部パラメータ値を特定するための情報を記憶した辞書情報を用いて、前記認識された行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記被検出体の内部パラメータ値を推定し、前記認識された行動と、当該行動の前後に検知された前記被検出体の外部パラメータ値と、当該行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記辞書情報を用いて推定された前記被検出体の内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ記憶する他者行動学習手段とを具備したことを特徴とする。
また、本発明の擬似生物装置は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現する擬似生物装置であって、この擬似生物装置の内部に、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する外部状況入力手段と、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する内部状況保持手段と、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索手段と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力手段と、を有する擬似生物装置において、前記連関データベース手段に記憶された前記連関情報から、行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値が略同一のパラメータ値を有する複数の前記連関情報を抽出し、前記抽出された前記連関情報のうち、遷移確率が抽出された他の前記連関情報よりも下回る前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第１のパラメータ値とし、この他の前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第２のパラメータ値とし、前記第１のパラメータ値と、前記第１のパラメータ値を前記第２のパラメータ値へと変化させる行動と、第２のパラメータ値と、所定の初期値に設定された遷移確率と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ記憶する状況調整行動学習手段を具備したことを特徴とする。
また、本発明の擬似生物装置は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現する擬似生物装置であって、この擬似生物装置の内部に、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する外部状況入力手段と、前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持する内部状況保持手段と、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索手段と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力手段と、を有する擬似生物装置において、前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、を抽出し、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報までの行動と、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する連鎖行動学習手段を具備したことを特徴とする。
また、本発明の擬似生物装置は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現する擬似生物装置であって、この擬似生物装置の内部に、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する外部状況入力手段と、前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持する内部状況保持手段と、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索手段と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力手段と、を有する擬似生物装置において、前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、この第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第３の連関情報とを抽出し、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報の行動及び前記第２の連関情報から前記第３の連関情報までの行動と、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する連鎖行動学習手段を具備したことを特徴とする。
また、本発明の擬似生物装置は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現する擬似生物装置であって、この擬似生物装置の内部に、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する外部状況入力手段と、前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持する内部状況保持手段と、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索手段と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力手段と、を有する擬似生物装置において、前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報とを１連鎖とするｎ（ただしｎは２以上の自然数）連鎖なる（ｎ＋１）個の前記連関情報を抽出し、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記ｎ連鎖目の第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第（ｎ＋１）の連関情報までの（ｎ＋１）個の前記行動を、（ｎ＋１）個の前記連関情報が並べられた順序で行う行動と、前記第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する連鎖行動学習手段を具備したことを特徴とする。
【００２４】
また、本発明の行動生成方法は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現し、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法であって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する工程と、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する工程と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索工程と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力工程と、前記選択された連関情報に基づいて行動した後に検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算し、前記類似度が所定値以上である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を増加させて、前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を減少させる信頼性学習工程と、を有することを特徴とする。
また、本発明の行動生成方法は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現し、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法であって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する工程と、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する工程と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索工程と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力工程と、前記選択された連関情報に基づいて行動した後に検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算し、前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報に基づいて行動する前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値、前記選択された連関情報の行動、この擬似生物の行動後の前記外部パラメータ値及び前記内部パラメータ値と、１回の試行で１回成功していることを表す遷移確率と、を一組とする連関情報を生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する目標外行動学習工程と、を有することを特徴とする。
また、本発明の行動生成方法は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現し、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法であって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する工程と、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する工程と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索工程と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力工程と、前記検知される外部パラメータ値から被検出体の行動を認識し、前記検知される外部パラメータ値を、被検出体に関する部分と、当該被検出体を除く環境部分に分解し、当該環境部分を当該被検出体の外部パラメータ値とし、前記検知される外部パラメータ値に基づいて被検出体の内部パラメータ値を特定するための情報を記憶した辞書情報を用いて、前記認識された行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記被検出体の内部パラメータ値を推定し、前記認識された行動と、当該行動の前後に検知された前記被検出体の外部パラメータ値と、当該行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記辞書情報を用いて推定された前記被検出体の内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ記憶する他者行動学習工程と、を有することを特徴とする。
また、本発明の行動生成方法は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現し、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法であって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する工程と、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持する工程と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索工程と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力工程と、前記連関データベース手段に記憶された前記連関情報から、行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値が略同一のパラメータ値を有する複数の前記連関情報を抽出し、前記抽出された前記連関情報のうち、遷移確率が抽出された他の前記連関情報よりも下回る前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第１のパラメータ値とし、この他の前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第２のパラメータ値とし、前記第１のパラメータ値と、前記第１のパラメータ値を前記第２のパラメータ値へと変化させる行動と、第２のパラメータ値と、所定の初期値に設定された遷移確率と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ記憶する状況調整行動学習工程と、を有することを特徴とする。
また、本発明の行動生成方法は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現し、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法であって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する工程と、前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持する工程と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索工程と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力工程と、前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、を抽出し、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報までの行動と、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する連鎖行動学習工程と、を有することを特徴とする。
また、本発明の行動生成方法は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現し、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法であって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する工程と、前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持する工程と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索工程と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力工程と、前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、この第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第３の連関情報とを抽出し、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報の行動及び前記第２の連関情報から前記第３の連関情報までの行動と、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する連鎖行動学習工程と、を有することを特徴とする。
また、本発明の行動生成方法は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を実現し、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置における擬似生物の行動形成方法であって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知する工程と、前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持する工程と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択する行動検索工程と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる行動出力工程と、前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報とを１連鎖とするｎ（ただしｎは２以上の自然数）連鎖なる（ｎ＋１）個の前記連関情報を抽出し、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記ｎ連鎖目の第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第（ｎ＋１）の連関情報までの（ｎ＋１）個の前記行動を、（ｎ＋１）個の前記連関情報が並べられた順序で行う行動と、前記第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶する連鎖行動学習工程と、を有することを特徴とする。
【００２５】
また、本発明の記憶媒体は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させ、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させ、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させ、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させ、前記選択された連関情報に基づいて行動させた後で検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算させ、前記類似度が所定値以上である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を増加させて、前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を減少させることを特徴とする。
また、本発明の記憶媒体は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させ、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させ、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させ、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させ、前記選択された連関情報に基づいて行動させた後で検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算させ、前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報に基づいて行動させる前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値、前記選択された連関情報の行動、この擬似生物の行動後の前記外部パラメータ値及び前記内部パラメータ値と、１回の試行で１回成功していることを表す遷移確率と、を一組とする連関情報を生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させることを特徴とする。
また、本発明の記憶媒体は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させ、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させ、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させ、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させ、前記検知される外部パラメータ値から被検出体の行動を認識させ、前記検知される外部パラメータ値を、被検出体に関する部分と、当該被検出体を除く環境部分に分解し、当該環境部分を当該被検出体の外部パラメータ値とし、前記検知される外部パラメータ値に基づいて被検出体の内部パラメータ値を特定するための情報を記憶した辞書情報を用いて、前記認識された行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記被検出体の内部パラメータ値を推定させ、前記認識された行動と、当該行動の前後に検知された前記被検出体の外部パラメータ値と、当該行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記辞書情報を用いて推定された前記被検出体の内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ記憶させることを特徴とする。
また、本発明の記憶媒体は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、
前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させ、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させ、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させ、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させ、前記連関データベース手段に記憶された前記連関情報から、行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値が略同一のパラメータ値を有する複数の前記連関情報を抽出させ、前記抽出された前記連関情報のうち、遷移確率が抽出された他の前記連関情報よりも下回る前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第１のパラメータ値とし、この他の前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第２のパラメータ値とし、前記第１のパラメータ値と、前記第１のパラメータ値を前記第２のパラメータ値へと変化させる行動と、第２のパラメータ値と、所定の初期値に設定された遷移確率と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させることを特徴とする。
また、本発明の記憶媒体は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させ、前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持させ、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させ、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させ、前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、を抽出させ、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報までの行動と、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させることを特徴とする。
また、本発明の記憶媒体は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させ、前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持させ、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させ、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させ、前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、この第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第３の連関情報とを抽出させ、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報の行動及び前記第２の連関情報から前記第３の連関情報までの行動と、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させることを特徴とする。
また、本発明の記憶媒体は、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるプログラムをコンピュータ読み取り可能なように記憶させた記憶媒体であって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させ、前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持させ、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させ、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させ、前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報とを１連鎖とするｎ（ただしｎは２以上の自然数）連鎖なる（ｎ＋１）個の前記連関情報を抽出させ、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記ｎ連鎖目の第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第（ｎ＋１）の連関情報までの（ｎ＋１）個の前記行動を、（ｎ＋１）個の前記連関情報が並べられた順序で行う行動と、前記第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させることを特徴とする。
【００２６】
また、本発明のコンピュータプログラムは、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるコンピュータプログラムであって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させる機能と、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させる機能と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させる機能と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる機能と、前記選択された連関情報に基づいて行動させた後で検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算させる機能と、前記類似度が所定値以上である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を増加させて、前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報の前記遷移確率を減少させる機能と、を有する。
また、本発明のコンピュータプログラムは、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるコンピュータプログラムであって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させる機能と、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させる機能と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させる機能と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる機能と、前記選択された連関情報に基づいて行動させた後で検知された前記外部パラメータ値及び保持された前記内部パラメータ値と、前記選択された連関情報の前記行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似度を計算させる機能と、前記類似度が所定値未満である場合は、前記選択された連関情報に基づいて行動させる前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値、前記選択された連関情報の行動、この擬似生物の行動後の前記外部パラメータ値及び前記内部パラメータ値と、１回の試行で１回成功していることを表す遷移確率と、を一組とする連関情報を生成し、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させる機能と、を有する。
また、本発明のコンピュータプログラムは、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるコンピュータプログラムであって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させる機能と、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させる機能と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させる機能と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる機能と、前記検知される外部パラメータ値から被検出体の行動を認識させ、前記検知される外部パラメータ値を、被検出体に関する部分と、当該被検出体を除く環境部分に分解し、当該環境部分を当該被検出体の外部パラメータ値とし、前記検知される外部パラメータ値に基づいて被検出体の内部パラメータ値を特定するための情報を記憶した辞書情報を用いて、前記認識された行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記被検出体の内部パラメータ値を推定させ、前記認識された行動と、当該行動の前後に検知された前記被検出体の外部パラメータ値と、当該行動の前後に検知された外部パラメータ値から前記辞書情報を用いて推定された前記被検出体の内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ記憶させる機能と、を有する。
また、本発明のコンピュータプログラムは、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、当該行動による前記遷移がどのくらいの確率で成立するかを表す遷移確率と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるコンピュータプログラムであって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させる機能と、前記擬似生物の擬似的感情を内部パラメータ値として保持させる機能と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性と、当該行動の遷移確率に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させる機能と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる機能と、前記連関データベース手段に記憶された前記連関情報から、行動後の外部パラメータ値及び内部パラメータ値が略同一のパラメータ値を有する複数の前記連関情報を抽出させ、前記抽出された前記連関情報のうち、遷移確率が抽出された他の前記連関情報よりも下回る前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第１のパラメータ値とし、この他の前記連関情報の前記行動前の前記外部パラメータ値及び内部パラメータ値を第２のパラメータ値とし、前記第１のパラメータ値と、前記第１のパラメータ値を前記第２のパラメータ値へと変化させる行動と、第２のパラメータ値と、所定の初期値に設定された遷移確率と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させる機能と、を有する。
また、本発明のコンピュータプログラムは、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるコンピュータプログラムであって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させる機能と、前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持させる機能と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させる機能と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる機能と、
前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、を抽出させ、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報までの行動と、前記第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させる機能と、を有する。
また、本発明のコンピュータプログラムは、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるコンピュータプログラムであって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させる機能と、前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持させる機能と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させる機能と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる機能と、前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報と、この第２の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第３の連関情報とを抽出させ、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第２の連関情報の行動及び前記第２の連関情報から前記第３の連関情報までの行動と、前記第３の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させる機能と、を有する。
また、本発明のコンピュータプログラムは、所望の動作パタンによって運動する擬似生物を動作させ、前記動作パタンを組み合わせて実現される、前記擬似生物に行わせる行動と、当該行動により遷移する前後の状況を表す、当該行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値並びに当該行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、からなる一組の連関情報として、複数記憶する連関データベース手段を有する擬似生物装置を動作させるコンピュータプログラムであって、前記擬似生物周囲の状況を外部パラメータ値として検知させる機能と、前記擬似生物の快感情を少なくとも有する擬似的感情を内部パラメータ値として保持させる機能と、現在の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記連関データベース手段に記憶された前記行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値との類似性に基づいて、前記擬似生物に行わせる行動を指示する連関情報を前記連関データベース手段から選択させる機能と、前記選択された連関情報に基づいて前記擬似生物に行動させる機能と、前記連関データベース手段に記憶される前記連関情報のうち、第１の連関情報と、この第１の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と略一致する、行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値を有する第２の連関情報とを１連鎖とするｎ（ただしｎは２以上の自然数）連鎖なる（ｎ＋１）個の前記連関情報を抽出させ、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情が、前記ｎ連鎖目の第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値における前記快感情よりも低いとき、前記第１の連関情報の行動前の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、前記第１の連関情報から前記第（ｎ＋１）の連関情報までの（ｎ＋１）個の前記行動を、（ｎ＋１）個の前記連関情報が並べられた順序で行う行動と、前記第（ｎ＋１）の連関情報の行動後の前記擬似生物の外部パラメータ値及び内部パラメータ値と、を一組の連関情報として生成させ、この生成された連関情報が前記連関データベース手段に記憶されていなければ連関情報として記憶させる機能と、を有する。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００３２】
本発明の疑似生物装置が提供する擬似生物は、その外形として擬人的もしくは擬生物的な形態を有しており、例えば動物の形状であればハムスター、ネコ、サル、イヌ、ウサギ、オウム、クマ、クジラ等を模したものであり、植物であればヒマワリ、カエデ、スウィートバジル等を模したものである。
【００３３】
また、そのため、本発明の擬似生物装置は、その実施の形態として、擬似生物の姿形を表示可能なコンピュータ（電子機器）であったり、擬似生物を象ったロボットであったりする。
【００３４】
図1乃至図4は本発明に係る疑似生物システムをロボットにて実施した第1の実施形態を示すものである。
【００３５】
図1はイヌ形状のロボットの斜視図である。
【００３６】
ロボット1の外形は略イヌであり、複数の可動部と本体とからなる。可動部は、頭部2、右腕部3、左腕部4、右足部5、左足部6、しっぽ7からなる。本体は、胴体部8である。また胴体部8には、頭部2、右腕部3、左腕部4、右足部5、左足部6、しっぽ7が関節を介して接続され、胴体部8に対して運動可能である。この関節には、駆動力を発生するモータ、モータの駆動力が伝達されて駆動された各部の時々刻々の姿勢（関節角度）を検知する角度センサ、が設けられる。
【００３７】
また、頭部2には、目に該当する個所に発光色の異なる点滅可能なLED9や撮像カメラ10や赤外線式距離センサ11、耳に該当する個所にはマイク12、口に該当する部分にはスピーカ13、額に該当する個所には感圧センサ14、がそれぞれ設けられる。なお、口に該当する個所と耳に該当する個所は所定の方向に運動可能である。
【００３８】
また、右腕部3、左腕部4、右足部5、左足部6、しっぽ7、胴体部8にもそれぞれ感圧センサ14が設けられる。
【００３９】
次に、図2はロボットのブロック構成図である。
【００４０】
胴体部8には、制御部15が内蔵される。制御部15は、CPU16と、ROMとRAMからなるメモリ17とからなる。CPU16は、各可動部に設けられた各種センサ（撮像カメラ10、赤外線式距離センサ11、マイク12、スピーカ13、感圧センサ14、角度センサ）からの信号を受け取り、また各関節のモータを駆動させるための信号を出力できるように接続されている。
【００４１】
次に、本発明の機能を図3の本発明の機能を説明するためのブロック線図を用いて説明する。
【００４２】
このロボットの機能を「行動発現能力」、「行動形成能力」の2点について説明する。
・行動発現能力
行動発現能力を機能させるための構成は、状況入力部21、連関データベース部22、行動検索部23、行動出力部24である。
【００４３】
状況入力部21は、各種センサ（ロボット1の各可動部、本体に設けられた撮像カメラ10、赤外線式距離センサ11、マイク12、感圧センサ14、各関節の角度センサ）、各種センサからの信号を受け取り処理するCPU16、信号およびその処理結果を記憶保持しておくメモリ17の一部により実現される。すなわち、各種センサからの信号を認識する処理がCPU16により実行される。
【００４４】
また、連関データベース部22は、メモリ17の一部を使って実現される。
【００４５】
また、行動検索部23は、CPU16により実現される。
【００４６】
また、行動出力部24は、各種出力デバイス（LED9、スピーカ13、各関節のモータ）、各種出力デバイスを制御するCPU16、その制御のための情報を記憶するメモリ17の一部により実現される。すなわち、ロボットの動作や表情表出を各種出力デバイスを介して出力する処理がCPU16により実行される。
【００４７】
まず、状況入力部21は、ロボット1内外の状況データを得る。この状況データはM（Mは自然数）個のパラメータ値を有し、このM個のパラメータはロボット1の外界から得られる情報に関する外部状態パラメータ（外部パラメータ値）と、ロボット1の内部の状態を示す内部状態パラメータ（内部パラメータ値）とから成っている。
【００４８】
外部状態パラメータは、撮像カメラ10、静電容量式距離センサ11、マイク12、感圧センサ14によって検知され、被検出体の存在、被検出体の感情状態や行動、被検出体もしくはロボット1自体の行動に対する結果、ロボット1が検知した周囲の環境の状態である。例えば、被検出体とは人間などであり、被検出体の感情状態とは人間の喜怒哀楽などであり、被検出体の行動とは人間が走る行動であり、また行動に対する結果とは人間が走った時に何かにぶつかったという状態であり、また環境の状態とはロボット1の周囲のどの方向に何人の人間が存在するか、といったことである。
【００４９】
内部状態パラメータは、外部状態パラメータ及び経過時間の影響を受けて状況入力部21内部で形成されるロボット1独自の擬似的感情や欲求、被検出体に対するロボット1の好悪判断結果、ロボット1が行った行動、ロボット1が行動中か否かである。例えば、欲求とは時間の経過と共に発生する空腹感等の欲求であり、また擬似的感情とは空腹感を有した時に感じるイライラする感情であり、また行動とは被検出体が人間であると判断した時に近付く行動であり、また行動中であるか否かとは被検出体を検知した後被検出体に近付いているか否かであり、また被検出体が人間であった場合被検出体に近接して頭部2を撫でられた（感圧センサ14が検知する押圧力が小さく長い時間接触あり）時にロボット1に生成させる満足感なる感情と撫でた人間の顔の記憶、といったことも含む。
【００５０】
このような外部状態パラメータ及び内部状態パラメータは、ロボットが扱うことのできる事象や事物や行動などを識別するためのID番号等の記号データと、ロボットの擬似的感情や欲求の強度値を表す数値データで示される。
【００５１】
記号データについては、以下の表1のとおりである。
【表１】
0003854061.tif 000002
また、数値データとしては、以下の表2のとおりである。強度値の範囲は例えば0〜255の256段階とする。
【表２】
0003854061.tif 000003
数値データを記載するパラメータがK個（K≦M）あった場合には、これらのパラメータはひとまとめにしてK個のスカラ量から成る一本のK次元ベクトルとして扱うことが可能である。さらに、数値データの各パラメータには各々その重要度に応じた重みが予め定義されており、各パラメータ値は所定の重み係数を乗じられた後にベクトルとしてまとめられ、さらにそのベクトルの長さ（ノルム）を1に正規化される。この正規化されて生成されたベクトルを状況ベクトルと定義すると、この状況ベクトルの向きによって数値データが示している状況の特徴を表すことができる。
【００５２】
この状況データたるM個のパラメータと、そのうちのK個の数値データから生成される一本の状況ベクトルとから構成されるデータを状況情報と呼ぶことにする。
【００５３】
この状況情報は、所定周期Tで定期的に検知形成され、メモリ17内に設けられたリングバッファに最新のL周期分、すなわち期間（T×L）相当分が記憶されていく。すなわち、新たな状況情報が検知形成されると、リングバッファの最も古い状況情報が破棄されて、最新のものに置き換えられる。このリングバッファに蓄積されている最新L周期分の状況情報の羅列を状況情報列と呼ぶことにする。
【００５４】
また、後述するロボットの行動形成のために、状況入力部21には、状況情報列を記憶するリングバッファが3つ用意されている。
【００５５】
1つめは、状況入力部21による定期的な状況情報の形成に伴って更新される最新の状況情報列を記憶しておくためのリングバッファ1である。2つめは、ロボットの行動開始直前までの状況情報を記憶しておくためのリングバッファ2である。そして、3つめは、ロボットの行動完了直後からの状況情報を記憶しておくためのリングバッファ3である。
【００５６】
リングバッファ1は、ロボット内外の現在の状況を表すものである。また、リングバッファ2は、ロボットが行動を開始した時点でリングバッファ1の全内容を複写したものであり、後述する行動前の実際の状況Jicはこのリングバッファ2の内容として読み出される。そして、リングバッファ3は、ロボットが行動を完了した時点からL周期分の状況情報をリングバッファ1の更新に伴って写し取ったものであり、後述する行動後の実際の状況Jdcはこのリングバッファ3の内容として読み出される。つまり、リングバッファ2と3は、行動の前後の状況を記憶しておくためのバッファであり、ロボットは、自己の行動の前後が実際にどのような状況であったかをここから読み出して利用することができる。
【００５７】
連関データベース部22には、連関情報R（後述）が記憶されている。連関データベース部22はメモリ17の一部を使用して形成されており、メモリ17には、この他に、各種センサからの信号によって使用者や机等の事象や事物をロボットが認識するためのパタン辞書情報、ロボットの行動（動作や表情表出）に必要な身体制御情報と出力用音データ、状況入力部21により形成される外部状態パラメータと内部状態パラメータから形成される状況情報列を保持するためのリングバッファ1〜3、その他ロボットを動作させたり学習させたりするための各種暫定的あるいは恒久的情報が記憶されている。
【００５８】
連関情報Rとは、ある状況Jiから他の状況Jdへと状況を変化させる行動Acが存在するとき（Ji+Ac→Jdと記述）、Jiを表す状況情報列と、Jdを表す状況情報列と、Acを表す一つの行動情報とを1組とする情報から構成されたものであり、R=［Ji,Ac,Jd］と記述される。連関情報が擁する状況JiやJdは、各々の状況下において状況入力部21が観測するであろうL周期分の状況情報の羅列（状況情報列）であり、このような状況情報列が観測されたらそれはJiやJdであるということを示す見本データである。
【００５９】
このときのJiを初期状況、Jdを目的状況、JiからJdへの遷移を起こす行動Acを状況遷移行動と呼ぶことにする。状況遷移行動Acは、上述の表1に例示した単位動作（行動素片）を識別するためのID情報（例えば表1の0002「歩く」）と、このID情報で識別される行動の単位動作（行動素片）を実行するタイミング情報（例えば0秒後）と、必要に応じて付加される行動の対象（例えば表1の0001「使用者」）などを表す動作パラメータ情報とから成る行動素片情報を一つ以上含んだリストとして構成される。例えば、連関情報とは下記のようなものである。
【００６０】
0003854061.tif 000004
また、状況遷移行動Acは、歩く、吠える、見回す等の単位動作を指示する行動素片情報を一つ以上含んでおり、この行動素片情報が複数個、例えば「歩きながら声の主を探す（行動素片情報は、歩く、声の主を探すの2つ）」というようなものであっても構わない。さらに、状況Jiによっては何もせず待つだけで自動的に状況Jdに至ることもあり、対象を特定しない行動素片「待つ」を1つだけ持つ行動情報Acは結果として何もしないという行動を表す。
【００６１】
次に、行動検索部23は、状況入力部21から出力された現在の状況Jicと、連関データベース部22に記憶された連関情報R=［Ji,Ac,Jd］の初期状況Jiとを比較する。
【００６２】
比較は、現在状況Jicと初期状況Jiとから計算されるスコア情報Scを求めることで行う。現在状況Jicに対する連関情報Rのスコア情報Sc(Jic,R)は、状況適合度A(Jic,R)、状況改善効果E(R)、遷移確率S(R)、実行容易度W(R)の4つのパラメータを有し、Sc(Jic,R)=［A(Jic,R),E(R),S(R),W(R)］のように表す。複数の連関情報Rの中からスコア情報Sc(Jic,R)=［A(Jic,R),E(R),S(R),W(R)］に基づいて一つの解連関情報が抽出される。
【００６３】
ここで、4つのパラメータA(Jic,R),E(R),S(R),W(R)の算出方法について説明する。
（1）状況適合度A(Jic,R)
2つの状況JaとJbの類似性を評価する尺度として状況類似度Sj(Ja,Jb)を定義する。状況JaとJbの状況類似度Sj(Ja,Jb)は、JaとJbのそれぞれが持つ((M-K)×L)個の記号データの類似度Sk(Ja,Jb)と、JaとJbのそれぞれが持つ(K×L)個の数値データの類似度Sv(Ja,Jb)の積、すなわちSj(Ja,Jb)=Sk(Ja,Jb)×Sv(Ja,Jb)として計算される。
【００６４】
記号データ情報の類似度Sk(Ja,Jb)は、JaとJbが各々擁している各時刻(M-K)個でL周期分の記号データがお互いに一致する個数を((M-K)×L)で正規化した値として計算される。このSk(Ja,Jb)の値の範囲は｛Sk (Ja,Jb)：0≦Sk (Ja,Jb)≦1｝である。このとき、Sk(Ja,Jb)が1に近いほど2つの状況JaとJbの記号データは一致しており、逆に0に近いほど相違している。
【００６５】
また数値データの類似度Sv(Ja,Jb)は、JaとJbが各々擁している各時刻の状況ベクトルVaとVbの内積｛Ip=(Va・Vb)：-1≦Ip≦1｝をL周期分平均した値として求められる。状況ベクトルを構成する数値データの値は0以上なので、全ての状況ベクトルは必ずK次元超空間の第1象限にあり、そのような2つの状況ベクトルVaとVbの成す角は0度から90度までである。したがって、実際にはVaとVbの内積値の範囲は｛Ip=(Va・Vb)：0≦Ip≦1｝であり、そのL周期分を平均して求められるSv(Ja,Jb) の値の範囲も｛Sv(Ja,Jb)：0≦Sv(Ja,Jb)≦1｝となる。このSv(Ja,Jb)が1（すなわち成す角0度で完全に一致）に近いほど2つの状況JaとJbの数値データは一致しており、逆に0（すなわち成す角90度で完全に直交）に近いほど相違しているということになる。
【００６６】
状況類似度Sj(Ja,Jb)は、Sk(Ja,Jb)×Sv(Ja,Jb)として求められる。状況類似度Sj(Ja,Jb)の値の範囲は、｛Sj(Ja,Jb)：0≦Sj(Ja,Jb)≦1｝であり、このSj(Ja,Jb)が1に近いほど2つの状況JaとJbは記号面でも数値面でも一致しており、逆に0に近いほど相違している。
【００６７】
ここで、遷移前の実際の状況Jicと連関情報 R=［Ji,Ac,Jd］の初期状況Jiとの間の状況類似度Sj(Jic,Ji)を状況適合度A(Jic,R)と定義する。このA(Jic,R)が所定閾値以上あれば、現在状況Jicは連関情報Rの初期状況Jiによく似ており、この状況JicにおいてRの指示する行動Acを行うことにより、Rが示している目的状況Jdに至れる可能性があることになる。なお、遷移後の実際の状況Jdcと連関情報R=［Ji,Ac,Jd］の目的状況Jdとの間の状況類似度Sj(Jdc,Jd)を遷移達成度B(Jdc,R)と呼ぶことにする。これは、遷移後の実際の状況Jdcが、目的とした状況Jdにどれだけ一致しているか、すなわち目的の遷移がどれだけよく達成されたのかを計る尺度である。このB(Jdc,R)が所定閾値以上あれば、遷移後の状況Jdcは連関情報Rの目的状況Jdによく似ており、Rの指示する行動Acを行うことにより、Rが示している目的状況Jdに至れた、すなわち遷移が成功したということになる。
(2)状況改善効果E(R)
ある連関情報R=［Ji,Ac,Jd］に関する状況改善効果E(R)は、Rが示す状況遷移行動Acの前後(JiとJd)でロボット1の快感情強度Cがどのように変化するかを求めたものである。この快感情強度Cは、内部状態パラメータ中の擬似的感情と欲求とから求められたロボットの快感情を示すパラメータであり、状況Jに対してC(J)のように記述される。
【００６８】
ロボット1の快感情は、外界に存在する被検出体に対する好悪判断結果や欲求充足状況に応じて変化する。例えば、ロボットが好きな物や好きな相手を発見した場合、好きな相手と協調したり嫌いな相手に逆らったりした場合、欲求充足可能な対象を検知した後に実際に欲求が充足された場合、快感情強度Cの値を上昇させる。この時のCの上限は1とする。また、その逆の状況で、ロボットが嫌いな物や嫌いな相手を発見した場合、好きな相手と協調できなかったり嫌いな相手に利してしまったりした場合、欲求充足可能な対象を検知した後で充足前にその対象が消失してしまったりした場合、快感情強度Cの値を低下させる。この時のCの下限は-1とする。
【００６９】
このように快感情強度C(J)は、ロボット1にとっての状況Jの好ましさを評価する尺度として機能する。そして連関情報R=［Ji,Ac,Jd］の目的状況Jdと初期状況Jiにおける快感情強度C(Jd)とC(Ji)との差｛E(R)=C(Jd)-C(Ji)：-2≦E(R)≦2｝が正に大きいほど、状況の好ましさが状況遷移行動Acによって大きく改善されることを表している。
(3)遷移確率S(R)
ある連関情報R=［Ji,Ac,Jd］に関する遷移確率S(R)は、その連関情報R=［Ji,Ac,Jd］がどのくらいの確率で正しいか（成立するか）を表したものである。これは外界における不確定要素のために、連関情報Rに記述された状況遷移行動Acを初期状況Jiにおいて実行しても確実に目的状況Jdに到達できるかどうか分からないからである。状況遷移行動Acを行って目的状況Jdに達した時は、遷移が成功した（連関情報が成立した）、つまりこの連関情報Rは実際に起こる遷移（Ji+Ac→Jd）を正しく示していたということになる。
【００７０】
遷移確率S(R)は、｛S(R)：0≦S(R)≦1｝の値の範囲で連関情報ごとに計算される。連関情報Rに関する遷移確率S(R)と記述され、その連関情報Rの実行回数Nt(R)と実際にその遷移が成功した回数Ns(R)との商S(R)/=Ns(R)/Nt(R)として計算される。ただし、連関情報Rがまだ一度も実行されていない初期状態ではNt(R)=0、Ns(R)=0なので商Ns(R)/Nt(R)を定義できない。この場合の遷移確率はS(R)=0であるとする。連関情報R に関するNt(R)、Ns(R)、S(R)をまとめて遷移確率情報Si(R)=［Ns(R),Nt(R),S(R)］として表す。
(4)実行容易度W(R)
ある連関情報R=［Ji,Ac,Jd］に関する実行容易度W(R)は、連関情報Rが指示する行動Acの実行に係るコストがどれくらい低いか、すなわち行動Acがどれだけ実行しやすいかを計る尺度である。実行容易度W(R)は、行動Acを構成する行動素片の数（最低でも1個）の逆数｛U(Ac)：0≦U(Ac)≦1｝として計算される。ここで、U(Ac)を行動Acの省力指数と呼び、行動Acが少ない動作で完了するほど大きくなる。実行容易度W(R)の値の範囲は｛W(R)：0＜W(R)≦1｝であり、W(R)が大きいほど行動Acは少ない動作で完了する簡単な行動であることを表している。
【００７１】
このような(1)〜(4)を求めた上で、一つの解連関情報Rを抽出する。具体的には、状況適合度A(R)が所定閾値以上あり、かつ状況改善効果E(R)と遷移確率S(R)と実行容易度W(R)の積、すなわち状況改善期待度｛Ep(R)=E(R)×S(R)×W(R)：-2≦Ep(R)≦2｝が所定閾値以上かつ最大となるものが選択される。つまり選択された解連関情報は、現在の状況Jiに対してロボットが知っている適用可能な（状況適合度Aが所定閾値以上）行動のうち、少ない労力で状況が改善される最も良さそうな（状況改善期待度Epが所定閾値以上で最大となる）行動である。
【００７２】
次に、行動出力部24は、行動検索部23にて選択された解連関情報に基づいて、所定のタイミングで行動素片情報の内容を実行する。
【００７３】
例えば、ロボットが室内にひとりで居て寂しかったとする（状況Jic）。上述したスコア情報Scを計算し、この状況Jicに類似する初期状況を持つ連関情報（候補連関情報）を連関データベース部22から抽出する。抽出された連関情報が、例えば、下記の3つあったとする。
【００７４】
0003854061.tif 000005
このとき、状況改善期待度Epの閾値が0.1であったとすると、この中から閾値を越え最大の状況改善期待度Ep=0.5を持つ連関情報R2が状況Jicを最も改善する解連関情報として選択される。
【００７５】
ロボットは選択された解連関情報R2に従って、スピーカ13から吠え声を出力しながら各可動部のモータを動かして吠える身体動作を行う。
・行動形成能力
行動形成能力を機能させるための構成は、信頼性学習部25、目標外行動学習部26、他者行動学習部27、状況調整行動学習部28、連鎖行動学習部29である。
【００７６】
信頼性学習部25、目標外行動学習部26、他者行動学習部27、状況調整行動学習部28、連鎖行動学習部29は、専ら制御部15内のCPU16とメモリ17の一部により実現される。すなわち、これらの構成要素が行う処理はCPU16により実行される。
【００７７】
この行動形成能力には、更に以下の4つの能力がある。
1.行動探索能力
2.行動複製能力
3.状況調整能力
4.行動計画能力
上述の各能力は、1に対して信頼性学習部25と目標外行動学習部26、2に対して他者行動学習部27、3に対して状況調節行動学習部28、4に対して連鎖行動学習部29がそれぞれ対応して動作を行う。
【００７８】
まず、各能力について説明する。
（行動探索能力）
行動探索能力は、前述した行動検索部23と後述する信頼性学習25と目標外行動学習部26によって実行される。
【００７９】
ある状況Jicに遭遇したロボットが、その状況において適用可能（状況適合度Aが所定閾値以上）で、かつ、少ない労力で状況改善効果を期待できる（状況改善期待度Epが所定閾値以上）行動（連関情報）をその連関データベース部22に一つも記憶していなかったとすると、行動検索部23は解連関情報を選択することができない。なぜなら、連関データベース部22には、状況Jicにおいて適用可能であっても状況を少ない労力で改善できる見込みの少ない（状況改善期待度Epが所定閾値未満）行動か、状況Jicにおいて適用可能でない（状況適合度Aが所定閾値未満）行動しか記憶されていないからである。そこで、行動検索部23はこのような場合に限り、連関データベース部22から乱数により一つの連関情報を（暫定的な）解連関情報として選択する。
【００８０】
選択された連関情報R=[Ji,Ac,Jd]が状況Jicにおいて適用可能（状況適合度A(Jic,R)が所定閾値以上）であり、その行動Acが実行された後の状況Jdcが目的状況Jdに十分類似していた（遷移達成度B(Jdc,R)が所定閾値以上）場合にはその遷移確率S(R)を増加させる。逆に、選択された連関情報Rが適用可能であるにも関わらず、その行動Ac実行後の状況Jdcが予定された目標状況Jdに類似しなかった（遷移達成度B(Jdc,R)が所定閾値未満）場合には遷移確率S(R)を減少させ、それとともに、実際の遷移（Jic+Ac→Jdc）を表す新たな連関情報（目標外行動連関情報）R1=[Jic,Ac,Jdc]を生成し、その遷移確率情報Si(R1)=［Ns(R1),Nt(R1),S(R1)］を1回の試行で1回成功していることを表す［1,1,1］に設定し、これらR1とS(R1)を連関データベース部22に記憶することで遷移（Jic+Ac→Jdc）を知識化する。
【００８１】
また、選択された連関情報R=[Ji,Ac,Jd]が状況Jicにおいて適用可能でない（状況適合度A(Jic,R)が所定閾値未満）場合には、元々初期状況Jiが実際の状況Jicに類似していないのだから、この連関情報Rの正しさを示す尺度たる遷移確率S(R)を変更せず、実際の遷移（Jic+Ac→Jdc）を表す新たな連関情報（目標外行動連関情報）R1=[Jic,Ac,Jdc] を生成し、その遷移確率情報Si(R1)=［Ns(R1),Nt(R1),S(R1)］を1回の試行で1回成功していることを表す［1,1,1］に設定し、これらR1とS(R1)を連関データベース部22に記憶することでこの遷移の知識化のみを行う。
【００８２】
このように、状況改善期待度が低かったり適用できなかったりと、その効果のほどが危ぶまれる連関情報から一つの連関情報Rを選択してその結果を確かめることにより、選択された連関情報Rの遷移確率S(R)を変化させたり（後述する信頼性学習部25による）、実際に起こった遷移を知識化するための新たな連関情報（目標外行動連関情報）R1を生成する（後述する目標外行動学習部26による）などして、行動Acの新たな側面をロボットは知ることができる。そして、適用可能な連関情報を試した場合、結果として遷移確率S(R)が増加された連関情報Rは、状況Jicに類似した状況において優先的に選択されるようになり、遷移確率S(R)が減少された連関情報Rは、状況Jicに類似した状況においてますます選択されにくくなる。すなわち、ある状況下で成立する連関情報（遷移確率Sが増大）や成立しない連関情報（遷移確率Sが減少）が明らかにされていく。また、適用可能/不可能を問わず、このように適宜選択された連関情報Rを実行した結果、その状況下で成立する新たな連関情報（目標外行動連関情報）R1が明らかにされる。すなわち、行動によりどのような状況がもたらされるかという知識が、状況を改善できたもの（成功例）も、改善できなかったもの（失敗例）も連関情報の形で連関データベース22に蓄積されていく。
【００８３】
以上述べた行動探索能力とは、ロボットが動作を開始し始めた初期段階、適用可能な全ての連関情報の遷移確率Sがまだ小さい時期に特に発揮されるものである。また使用期間が長くなったとしても連関情報に記述される初期状況の発生頻度が少なくて十分な試行が為されていない場合も同様である。あるいは、使用場所や使用者が変わるなどのようにロボット周囲の環境が激変したために、ロボットが擁している連関情報の多くが適用不可能になったり成立しなくなったりした場合も同様である。特定の状況で選択可能な行動が固定的に与えられている従来のロボットでは、このような劇的な環境の変動に対処することができなかった。
【００８４】
この行動探索能力は次のように働く。例えば、使用者に叱られたロボットがこの使用者から逃げようとするが、さらに追いすがられて叱られたという状況を考える。ロボットは叱られているという状況Jicにおいて適用可能な連関情報として、「逃げる」を行動情報Ac1に持つ下記の連関情報R1だけを連関データベース部22に記憶していたとする。
【００８５】
0003854061.tif 000006
当然、ロボットはこの連関情報R1を実行するが、使用者に追いすがられることによって、この連関情報R1が示唆する「逃げ切れた」状況Jd2に至らず、この連関情報R1がここで役に立たないことを知らされる。そして、この連関情報R1の遷移確立S(R)は減少し、何度かこのようなことを繰り返すうちに連関情報R1の遷移確率S(R)は極めて小さくなり、状況改善期待度Ep(R)が所定閾値を下回ったとき、もはやこの連関情報R1を実行することができなくなる。もちろん、このときロボットは他に有力な連関情報を持っていないので、何も実行することができない。そこで、行動探索能力により、ロボットは他の連関情報を試すことになる。おそらく幾つかの無駄なあがきをした後に、ロボットはたまたま全く別の初期状況「嬉しい」で選択される「踊る」を行動情報Ac2に持つ下記の連関情報R2を実行する。
【００８６】
0003854061.tif 000007
R1とR2の初期状況Ji1とJi2は全く異なる。「踊る」行動Ac2は通常なら「叱られている」状況では絶対に選択されない行動である。しかし、行動探索能力によりロボットが「踊りだした」結果、使用者はその怒りをはぐらかされて追及を止めてしまったとする。その結果、ロボットは「使用者に叱られている」初期状況で、行動「踊る」を実行することにより、「叱られなくなる」状況に至れることを実際に経験することで初めて知る。そして、この経験は下記に示す新たな連関情報（目標外行動連関情報）R3として連関データベース部22に追加され、ロボットの今後の行動に影響を与えるようになる。
【００８７】
0003854061.tif 000008
ここで各種センサがどのような信号を検知するかは予めメモリ17に記憶されているとする。例えば、使用者がロボットの頭部を叩いて叱ることは、ロボット頭部の感圧センサに所定値よりも大きな力が所定時間よりも短く検知される状態としてロボットに認識され、使用者がロボットを怒鳴って叱ることは、ロボットのマイクに所定値よりも大きな音声が検知される状態としてロボットに認識される。
【００８８】
なお、この例でもわかるように、ロボットが試すことのできる行動は連関情報として連関データベース部22に記憶されている行動に限定されており、それを逸脱した行動を実行することはできない。行動探索能力はあくまでも既知の行動の新たな効果を知るための経験能力である。
（行動複製能力）
上記行動探索能力によって、ロボットは既知の行動（例えば「踊る」）の新たな効果、すなわち予測できなかった遷移を実際に起こった遷移から発見することができるようになった。この結果、ロボットは行動の内容自体を増やすことはできないものの、行動を使いこなす知識を増やすことができるようになる。しかしながら、まだロボットは新たな行動を発見することはできない。
【００８９】
一方、後述する他者行動学習部27によって実行される行動複製能力は、ロボットが、自己の周囲で他者が行う未知の行動を観察し、「この状況でこうすればこうできるのだ」という情報を得て、これを新たな連関情報（他者行動連関情報）Rとして連関データベース部22に記憶していくことで、自己の新たな行動を獲得する行動模倣の能力ある。
【００９０】
例えば、使用者Xが泣いていた場合に、別の使用者Yがこの泣いている使用者Xの背中をさすったり抱きしめたりすることで、泣いている使用者Xが泣きやみ笑顔を見せたのをロボットが観察していたとする。
【００９１】
この一連の動作をロボットは、撮像カメラ、マイクで検知しており、使用者Xの「泣いている」状況Jiが、使用者Yによる「背中をさすられたり」、「抱きしめられたり」する行動Acによって、「泣きやみ笑顔を見せる」状況Jdに遷移することを認識する。なお、予めメモリ17には、泣いている表情、泣きやむ/泣いていない表情、笑顔等の表情が記憶されており、ロボットが認識できるようになっているものとする。また、背中をさする（行動素片：前肢を対象に接触させる＋行動素片：前肢を滑らせる）、抱きしめる（行動素片：対象を両前肢で抱える＋行動素片：しばらくそのままでいる）といった行動も、予めメモリ17に記憶されている行動素片の連鎖として認識可能である。
【００９２】
そこで、ロボットは、誰かが「泣いている」初期状況Jiを「泣きやむ」もしくは「笑顔を見せる」目的状況Jdに至らせるには、この泣いている人の「背中をさする」、もしくは「抱きしめる」という行動Acによって達成できることを知り、これらJi，Ac，Jdを新たな一組の連関情報（他者行動連関情報）R=[Ji,Ac,Jd]としてまとめ、この他者行動連関情報Rを連関データベース部22に追加して行動それ自体を増加させる。
【００９３】
なお、ロボットがこのように見真似により複製することのできる行動は、メモリ17に記憶される行動素片の組み合わせとしてロボットが実行できる行動に限定されており、それを逸脱した行動を複製することはできない。行動複製能力はあくまでも既知の行動素片による既知もしくは新規の組み合わせから成る行動の新たな効果を他者の行動を観察することにより知るための経験能力である。
（状況調整能力）
目的状況が同様の状況Jdを目指しながら、異なる初期状況Ji1とJi2から出発する2つの異なる連関情報R1=[Ji1,Ac1,Jd]とR2=[Ji2,Ac2,Jd]があったとき、初期状況Ji1とJi2の差異や、行動Ac1とAc2の差異によって、R1の遷移確率S(R1)は高く、R2の遷移確率S(R2)が低いということが起こる。つまり、Ji1からならJdに至りやすいが、Ji2からはJdに至ることが稀であるということがある。
【００９４】
後述する状況調整行動学習部28により実行される状況調整能力とは、このような遷移が成功しにくい状況Ji2を初期状況とし、遷移が成功しやすい状況Ji1を目的状況とする新たな連関情報（状況調節行動連関情報）R3=[Ji2,Ac3,Ji1]を生成して連関データベース部22に追加し、Ji2からJdに至りやすくする補助的な準備行動を獲得する能力のことである。
【００９５】
これは、失敗しやすい連関情報R2=[Ji2,Ac2,Jd]によりJi2からJdへ直接遷移（Ji2+Ac2→Jd）させようとする代わりに、まず状況調節行動連関情報R3=[Ji2,Ac3,Ji1]により失敗しやすい状況Ji2から成功しやすい状況Ji1へ至り、次に連関情報R1=[Ji1,Ac1,Jd]によりJi1から最終目標Jdへ至る2段階遷移（Ji2+Ac3→Ji1+Ac1→Jd）の行動パタンをロボットが学習することである。このとき、状況調節行動連関情報R3は、遷移に失敗しやすい状況Ji2に特有の条件（失敗要因）を取り除き、成功しやすい状況Ji1に特有の条件（成功要因）を実現し、連関情報R1による遷移のお膳立てをする準備行動を表す連関情報である。準備行動が成功すれば、失敗要因を含まず成功要因を含む状況Ji1が実現するので、目的状況Jdへの遷移が成功する可能性が高くなる。
【００９６】
例えば、下記の2つの連関情報R1とR2があったとする。
【００９７】
0003854061.tif 000009
このとき、連関情報R1の遷移確率S(R1)が所定値以上あり、連関情報R2の遷移確率S(R2)よりも所定値以上大きかったとする。これは、ソファの後ろよりソファの上の方が使用者を見つけやすいことに由来し、遷移確率Sの違いがそのことを物語っている。失敗要因はソファの後ろにいることであり、成功要因はソファの上にいることである。このとき、ロボットは状況Ji2から状況Ji1に至る下記の新たな連関情報（状況調節行動連関情報）R3を生成する。なお、このR3の遷移確率情報Si(R3)=［Ns(R3),Nt(R3),S(R3)］は、この遷移が未試行なので［0,0,0］に設定される。
【００９８】
0003854061.tif 000010
なお、この例ではロボットの快感情強度Cは増大しないので、この遷移の状況改善効果Eは0である。このように、状況調節能力は状況改善効果Eの優劣に関係なく、準備行動R3をロボットの行動パタンに加える。状況改善期待度Ep(R3)が足りない（遷移確率S(R3)が足りない）準備行動R3の生成当初は、R3は行動探索能力により選択される。特にR2が役に立たないのであるから、同じ初期状況に適合するR3が試行される可能性は高い。
【００９９】
このように、同じ目的状況に至るものでありながら、初期状況の異なる2つの連関情報が連関データベース22に記憶されており、一方の遷移確率が十分高く、それに比べて他方の遷移確率が十分低いとき、状況を調節するための新たな連関情報（状況調節行動連関情報）が生成される機能が状況調整能力である。
【０１００】
なお、ロボットがこのように準備行動として獲得することのできる行動は、メモリ17に記憶される行動素片の組み合わせとしてロボットが実行できる行動に限定されており、また、成功要因や失敗要因にロボットが制御できない条件、例えば、第三者の存在やその行動がある場合、これを呼び込んだり排除したりする行動を生成することはできない。以上のような制約があるものの、状況調節能力はある行動を成功させるための条件を自ら整えるための準備行動をロボットが知るための経験能力として機能する。
（行動計画能力）
後述する連鎖行動学習部29により実行される行動計画能力とは、連関データベース部22から状況を連続的に結んでいる（一方の目的状況が他方の初期状況とほぼ同一である）連関情報（行動）の連鎖を発見し、もし、そのような連鎖が状況を改善できるならば、この連鎖を表す新たな連関情報（連鎖行動連関情報）を生成して連関データベース部22に追加する能力である。
【０１０１】
連関情報R1=[Ji1,Ac1,Jd1]の目的状況Jd1と、連関情報R2=[Ji2,Ac2,Jd2]の初期状況Ji2とがほぼ同一（状況類似度Sj(Jd1, Ji2)が所定閾値以上）であるような連関情報が、連関データベース部22内に例えばR2の目的状況Jd2に対してR3の初期状況Ji3がほぼ同一、R3の目的状況Jd3がR4の初期状況Jd4とほぼ同一というようにRnまで連鎖していることが見つかった場合、その連鎖の最初もしくは途中の連関情報Rk（1≦k＜n）の初期状況Jikにおける快感情強度C(Jik)の値よりも、Rkの先に連なっている連関情報Rp（k＜p≦n）の目的状況Jdpにおける快感情強度C(Jdp)の値の方が大きいときには、連関情報Rk,…,Rpまでを連続して実行する遷移（Jik+Ack+…+Acp→Jdp）により状況が改善可能であるということになる。そこで、ロボットはRk,…,Rpまでを連鎖させた新たな連関情報（連鎖行動連関情報）Rx=[Jik, Ack+…+Acp,Jdp]を生成し、連関データベース部22に追加する。この結果、状況改善可能なロボットの行動パタンが広がる。このとき、連鎖行動連関情報Rxの遷移確率S(Rx)は、連鎖された各連関情報Rk,…,Rpの遷移確率の積で与えられる。なお、複数の連関情報から成る状況改善可能な連鎖は連鎖R1,…,Rnの中から全て抽出されて連関データベース部22に追加される。
【０１０２】
例えば、前述した状況調節能力により獲得されたR3は、行動計画能力により一層選択されやすくなる。この例では下記のR1とR2とを比較して、準備行動としてR3が生成された。しかし、R3は状況改善効果がなく、このままではごく稀にしか実行されそうにない。
【０１０３】
0003854061.tif 000011
行動計画能力は、このR3とR1を組み合わせた下記に示す新たな連関情報（連鎖行動連関情報）R4=［Ji2,Ac3+Ac1,Jd］を生成できる。この連鎖行動連関情報R4は明らかに状況改善効果があり、何回かの試行により遷移確率が上昇すれば、以後、行動検索部23の通常の動作により解連関情報として選択される可能性が高い。
【０１０４】
0003854061.tif 000012
なお、以上からも明らかなように、行動計画能力により連鎖される連関情報の個数はいくつであっても良く、また、途中で状況が改悪されることがあっても構わない。要するに、連鎖される一番目の連関情報Rkの初期状況Jikにおける快感情強度C(Jik)の値よりも、最後の連関情報Rpの目的状況Jdpにおける快感情強度C(Jdp)の値の方が大きくなっている部分を連鎖の中から抽出できれば良い。
【０１０５】
なお、行動計画能力により、それぞれの初期状況がほぼ同一であり、かつそれぞれの目的状況もほぼ同一である遷移を記述する複数の連関情報が連関データベース部22に記憶されるようになっても構わない。この場合、行動検索部23の通常の処理により、含まれる行動素片の個数の少ない方、すなわち実行容易度Wの大きい方が優先的に選択される。無論、実行した結果、遷移確率Sが減少するようなことがあれば、より多くの行動素片を持つ複雑な行動が代わりに現れてくるようになる。そのためにも、そのときは無駄なようでも多くの連関情報を作っておくことが重要なのである。
【０１０６】
また、連鎖の初期状況と目的状況がほぼ同一となる（ループになっている）連鎖行動連関情報が発見されることもあるが、前述したように、状況改善しない連鎖は生成されないので、初期状況と目的状況が等しい連関情報は生成されない。
【０１０７】
上述した4つの能力それぞれに対応して動作する信頼性学習部25、目標外行動学習部26、他者行動学習部27、状況調節行動学習部28、連鎖行動学習部29について詳細に説明する。
【０１０８】
（イ）信頼性学習部25
信頼性学習部25は、ロボットが行った行動の結果を評価して、その行動を記述する連関情報の遷移確率を増減させる動作を行う。すなわち、信頼性学習部25は、前述の行動探索能力を実現する手段の一つである。
【０１０９】
信頼性学習部25は、状況Jicにおいてロボットが連関情報R=［Ji,Ac,Jd］を選択し、その行動Acが完了して状況Jdcに至った時点で、連関情報Rに記憶された目標状況Jdと完了後の実際の状況Jdcとの状況類似度Sj(Jdc,Jd)、すなわち遷移達成度B(Jdc,R)を求め、これが所定閾値以上であれば、遷移が成功した（連関情報Rは成立した）として、この連関情報Rの遷移確率情報Si(R)=［Ns(R),Nt(R),S(R)］中の実行回数Nt(R)と成功回数Ns(R)をそれぞれ1増加させ、S(R)=Ns(R)/Nt(R)を新しい遷移確率の値としてメモリ17に記憶させる。
【０１１０】
逆に、遷移達成度B(Jdc,R)が所定閾値未満であれば、遷移は失敗した（連関情報Rは成立しなかった）として、この連関情報Rの遷移確率情報Si(R)=［Ns(R),Nt(R),S(R)］中の実行回数Nt(R)のみを1増加させ、S(R)=Ns(R)/Nt(R)を新しい遷移確率の値としてメモリ17に記憶させる。
【０１１１】
このような遷移確率の更新（学習）後に、ロボットが、上述した状況Jicと同様の状況において適用可能な連関情報を選択する場合、状況改善効果Eとの関係もあるが、以前よりも遷移確率Sを高くされた連関情報Rが選択されやすくなる。逆に遷移確率Sを小さくされた連関情報Rは選択されにくくなり、その結果行動として現れなくなる。
【０１１２】
したがって、ロボットは、連関情報を選択して行動をおこし、その遷移の成否によって遷移確率Sを更新していくことで、少しずつ遷移確率の高い連関情報を選択するようになる。
【０１１３】
なお、注意すべきことは、信頼性学習部25は快感情強度Cの増加ではなく、連関情報が正しかったか否かで行動を評価する点である。これは従来のロボットが行っている強化学習と異なる。ロボットの行動が快感情強度Cの増加にあるとしたとき、強化学習は遷移後に実際に経験する快感情強度C（報酬信号という）の大小によって行動の発現頻度を増減させる。強化学習は行動Acとそれを選択すべき初期状況Jiと行動の発現頻度Sだけを知っている、いわばR=［Ji,Ac］という方式であり、行動の前に目的状況Jdを評価することはしない。
【０１１４】
したがって、強化学習では、連関情報の通りの遷移が起こらなくても、たまたま快感情強度Cが増加する状況に遷移できさえすれば、それが予定外の遷移であっても発現頻度が増加されてしまう。その結果、実際には、お門違いの状況に遷移させてしまう行動が、その間違いにも関わらずひたすら強化されてしまう。
【０１１５】
一方、本発明は、同様に快感情強度Cの増加を目的としてロボットを行動させる（この仕組みは行動検索部23が担っている）が、遷移させようとした行動が本当にその通りの結果を生んだかどうかを評価して連関情報の遷移確率Sを増減させる。その結果、連関情報そのものの正しさを把握したうえで行動を選択できるようになるので、行動による細かい状況のコントロールが可能になるのである。本発明によれば、正しい連関情報R=［Ji,Ac,Jd］がありさえすれば、狙った状況Jdをロボットが作り出せるのである。それに比較すれば、強化学習は目をつぶって石を投げているようなものである。
【０１１６】
（ロ）目標外行動学習部26
目標外行動学習部26は、ロボットが行った行動の結果を評価して、その行動を記述する連関情報が間違っていた場合に、正しい遷移を表す新たな連関情報（目標外行動連関情報）を生成して、連関データベース部22に追加する動作を行う。すなわち、目標外行動学習部26は、前述の行動探索能力を実現する手段の一つである。
【０１１７】
目標外行動学習部26は、状況Jicにおいてロボットが連関情報R=［Ji,Ac,Jd］を選択し、その行動Acが完了して状況Jdcに至った時点で、連関情報Rに記憶された目標状況Jdと完了後の実際の状況Jdcとの状況類似度Sj(Jdc,J2)、すなわち遷移達成度B(Jdc,R)を求め、これが所定閾値未満であれば、遷移は失敗した（連関情報Rは成立しなかった）として、実際に起こった遷移（Jic+Ac→Jdc）を表す新たな連関情報（目標外行動連関情報）R1=［Jic,Ac,Jdc］を生成し、連関データベース部22に追加する。なお、生成された目標外行動連関情報R1に類似する連関情報が既に連関データベース部22に記憶されていれば追加しない。これは連関データベース部22を類似した多数の連関情報でパンクさせないためである。
【０１１８】
生成された目標外行動連関情報R1に類似する連関情報が、既に連関データベース部22に記憶されているか否かは以下のような検索を行い判断される。
【０１１９】
まず、新たに追加される連関情報R1=［Jic,Ac,Jdc］中の状況遷移行動Acと、連関データベース部22に記憶されている各連関情報Rn=［Jin,Acn,Jdn］中の状況遷移行動Acnとを比較し、両者が同一である連関情報Rnを逐次検出する。これは、これから追加しようとする連関情報R1の行動Acと同じ行動を持つ連関情報だけを検出するためである。
【０１２０】
次に、連関情報R1=［Jic,Ac,Jdc］中の状況Jic,Jdcと、上記検出された連関情報Rn=［Jin,Acn,Jdn］中の状況Jin,Jdnの、初期状況間の状況類似度Sj(Jic,Jin)と目的状況間の状況類似度Sj(Jdc,Jdn)をそれぞれ求め、両類似度がともに所定閾値以上を獲得する場合、追加しようとしている連関情報R1と行動が同じで、初期状況も目的状況も十分類似した連関情報が既に存在しているものと判断し、連関情報R1を連関データベース部22へ追加することを取りやめる。
【０１２１】
ここで、本発明と従来の強化学習との相違について説明する。
【０１２２】
従来の強化学習は、選択された行動パタンを実行したロボットの行動の成否（快感情強度Cの増加や減少）で行動の発現頻度を加減していた。つまり、行動の結果、実際に起こった遷移を快感情強度C（報酬信号）のみで評価し、それによって発現頻度のみが学習された。
【０１２３】
これに対して、本発明の目標外行動学習部26は実際に起こった遷移（Jic+Ac→Jdc）を追加される連関情報R1=［Jic,Ac,Jdc］として学習することができる。つまり、行動Acを発現させる初期状況Jicや、その結果訪れる目的状況Jdcを現実に則して知識化することができる。
【０１２４】
本発明と従来の強化学習は、ともに状況の改善効果の高い行動の発現頻度を増加させて、改善効果の低い発現頻度を減少させる点においては同一であるが、強化学習では実際の初期状況を学習することは行わないので、「このとき(Ji)はこの行動(Ac)をすべきである」という知識の中の「このとき(Ji)」は固定されており、その固定された知識のもとで、「このときはこっちの行動をした方が報酬を得やすい」ということだけを発現頻度Sの学習によって獲得していく。つまり、R=［Ji,Ac］は固定されていて、学習されることはない。ましてや、目的状況Jdを知識化することはないので、状況の微妙な食い違いに対処する行動パタンを学習できない。
【０１２５】
これに対して本発明は、状況の微妙な食い違いに対処する行動パタンを学習できる点が強化学習とは異なる。このことは、行動がどのような状況を作り出すのかということに関する知識を蓄積して運用することのできるロボットを構築するために必要である。知識が成立する（連関情報どおりの遷移が起こる）場合には、この知識を適用し続けても問題を生じない。一方、知識が成立しなかった（連関情報どおりの遷移が起こらなかった）場合には、この知識と異なる成立可能な知識を新たに構築する必要が生じる。不成立は初期状況の微妙な違いによるのかもしれないし、あるいは状況情報として観測できなかった不確定要因によるものであるかもしれない。そこで、このような時に、目標外行動学主部26が前後の状況を含めて知識を追加構築することで、本発明は強化学習(状況を知識化しない)を超えた状況適応能力を発揮できるようになる。
【０１２６】
このように、目標とした事後状況への遷移し易さを信頼性学習部25が学習することに加えて、目標とした事後状況と異なる状況への遷移が存在することを目標外行動学習部26が学習する。強化学習と異なり適用可能な状況や到達可能な状況が細分化されて(連関情報として)蓄積可能なこの仕組みは、従来よりも高い学習適応能力をシステムに与える。
【０１２７】
目標外行動学習部26は、既知の行動が適用可能な知られていなかった新たな初期状況や、既知の行動が遷移可能な知られていなかった新たな目的状況を知識化するというものである。この結果、システムは知っている行動を新たな効果を期待して適用できる、つまり新たな行動パタン（このときはこの行動ができる）を獲得できるようになるが、知っている行動の数を増やすことはできない。すなわち、目標外行動学習部26は、連関情報中の状況情報を拡充するように動作する。つまり、ここで行われる学習は新しい行動情報を獲得するというものではない。
【０１２８】
行動検索部23と信頼性学習部25と目標外行動学習部26の連携により、ロボットは前述した「行動探索能力」を発揮することができる。すなわち、このロボットが十分な状況改善効果を持つ行動を記憶していない場合であっても、行動検索部23の働きにより、何らかの行動を試してみることができる。このような試行は、信頼性学習部25と目標外行動学習部26の働きを通じて、状況改善の成否に関わらずその結果が今後の行動に影響を与える知識として蓄積される。
【０１２９】
特に連関情報通りの遷移が行われなかった場合には、新たな連関情報が構築されるため、知識とは異なる状況に到達しても、それが新たな連関情報として知識化され、このロボットの状況適応能力が向上する。
【０１３０】
上述したような行動探索能力をロボットに発揮させるためには、最初に幾つかの種となる行動パタン(連関情報)を連関データベース部22に記憶させておく必要がある。この記憶された行動パタンが充実している(数が多い)ほど、ロボットが対応できる、あるいは対応できるようになる状況が多くなる。
【０１３１】
しかしながら、どのような行動を行っても状況が改善されない場合には、このロボットは無駄な行動を延々と続けるだけである。これが行動それ自体を拡充する能力を持たないロボットの状況対応能力の限界である。さらなる状況対応能力をロボットに発揮させるためには、状況遷移行動自体を増やすような学習機能が必要である。
【０１３２】
(ハ)他者行動学習部27
他者行動学習部27は、使用者などの他者が行った行動を新たな連関情報（他者行動連関情報）として連関データベース部22に記憶させ、ロボットの行動パタンの一つとする動作をする。すなわち、他者行動学習部27は、前述の行動複製能力を実現する手段である。
【０１３３】
より詳しくは、状況入力部21が、ロボットに設けられたマイクや撮像カメラにより他者の音声や行動（態度）や表情などを認識し、この行動の前後でその他者の状況がどうであったかを推定する。他者の状況には、観察によって即座に検知可能な外部状態パラメータの他に、推定を要する感情などの内部状態パラメータも含まれる。内部状態パラメータの推定は、入力された他者の音声や行動（態度）や表情をもとにして行われ、予めメモリ17にそれらを認識するための辞書情報が記憶されている。この辞書情報の内容は、顔の表情、身振り手振り等の行動(態度)、音声の語気などを撮像された画像や取り込まれた音声から検出し、そこから読み取れる内部状態パラメータを特定するための情報である。この結果、例えば、ある行動によって怒った表情の画像から笑った表情の画像に変われることが観察されれば、他者の感情状態が怒りから喜びに変化したと推定される。推定された結果は、状況情報列に記憶される。
【０１３４】
他者行動学習部27は、状況入力部21による状況情報列の中に他者の行動Acを検出すると、次の2つの場合に分けて動作する。
【０１３５】
(1)行動Acがロボットを対象に行われた場合
通常、状況入力部21によって、他者の感情状態や行動はロボットの外部状態として扱われ、ロボットの感情状態や行動はロボットの内部状態として状況情報にまとめられている。行動Acはロボットを対象に他者によって行われたものであるから、その彼我の関係をひっくり返せば、他者を対象にしたロボットの行動として捉えなおすことができるはずである。
【０１３６】
ロボットの周囲状況として観測される外部状態パラメータは、(a)行為者たる他者に関する部分と、(b)他者を除く環境部分の2つに分解できる。(a)は行為者たる他者の表情や行動や態度及び、それらからロボットが推定することのできたこの他者の感情や欲求である。また、(b)は例えば周囲の樹木や物体など、ロボットと他者の双方にとって共通の環境部分である。また、ロボットの内部状態パラメータは、(c)ロボットの感情や欲求を表す内部状態パラメータである。
【０１３７】
このとき、他者から見た外部状態パラメータは、前記(b)、(c)に加えて、実際にはロボットが存在するのだが、これを何らかの他者がいるというように置き換えた記号データから合成される。また、他者の内部状態パラメータは、前記(a)ということになる。
【０１３８】
そこで、他者行動学習部27は、行動Acの前後の状況を示す状況情報列JiとJdの各々を上記(a)、(b)、(c)に分解して再編成することにより、行動Acの前後の状況を他者の視点から捉えた他者状況情報列Ji'とJd'とし、Ji'を初期状況、Jd'を目的状況、Acを状況遷移行動とする新たな連関情報（他者行動連関情報）R=［Ji',Ac,Jd'］を生成して連関データベース部22に追加する。なお、生成された他者行動連関情報Rに類似する連関情報が既に連関データベース部22に記憶されていれば追加しない。なお、この他者行動連関情報Rに類似する連関情報が連関データベース部22に存在するか否かの検索は、目標外行動学習部26で行われた検索と同様である。
【０１３９】
(2)行動Acが他者間で行われた場合
状況入力部21によって、他者Xと他者Yの感情状態や行動はロボットの外部状態として扱われ、状況情報にまとめられている。行動Acが他者Xを対象に他者Yによって行われたものであるとすると、ロボットの外部状態パラメータは、(a)行為者たる他者Yに関する部分と、(b)対象者たる他者Xに関する部分と、(c)他者XとYに関する部分を除く環境部分の3つに分解できる。(a)は行為者Yの表情や行動や態度及び、それらからロボットが推定することのできたこの行為者Yの感情や欲求である。(b)は対象者Xの表情や行動や態度及び、それらからロボットが推定することのできたこの対象者Xの感情や欲求である。また、(c)は例えば周囲の樹木や物体など、他者XとYの双方にとって共通の環境部分である。
【０１４０】
このとき、行為者Yから見た外部状態パラメータは、前記(b)、(c)に加えて、実際には対象者Xが存在するのだが、これを何らかの他者がいるというように置き換えた記号データから合成される。また、行為者Yの内部状態パラメータは、前記(a)ということになる。
【０１４１】
そこで、他者行動学習部27は、行動Acの前後の状況を示す状況情報列JiとJdの各々を上記(a)、(b)、(c)に分解して再編成することにより、行動Acの前後の状況を他者の視点から捉えた他者状況情報列Ji'とJd'とし、Ji'を初期状況、Jd'を目的状況、Acを状況遷移行動とする新たな連関情報（他者行動連関情報）R=［Ji',Ac,Jd'］を生成して連関データベース部22に追加する。なお、生成された他者行動連関情報Rに類似する連関情報が既に連関データベース部22に記憶されていれば追加しない。なお、この他者行動連関情報Rに類似する連関情報が連関データベース部22に存在するか否かの検索は、目標外行動学習部26で行われた検索と同様である。
【０１４２】
なお、生成された他者行動連関情報Rに類似する連関情報が既に連関データベース部22に記憶されていれば追加しない。なお、この他者行動連関情報Rに類似する連関情報が連関データベース部22に存在するか否かの検索は、目標外行動学習部26で行われた検索と同様である。
【０１４３】
この他者行動学習部27によって、ロボットは「他人から学ぶ能力」、すなわち「行動複製能力」を発揮することができる。
【０１４４】
例えば、泣いている使用者Xの背中を使用者Yがさすることで、泣いていた使用者Xが泣きやみ笑顔を見せた現場を観察することで、ロボットは使用者Yのこのような対人行動を学習することができる。そして、学習したこの行動は別の機会に、泣いている使用者Zを検出したときなどに発現する。
【０１４５】
このとき、このような対人行動が選択されるには、その行動がロボットの快感情強度Cを増加させるものである必要がある。これには、ロボットが他者に対して抱く好悪感情が関係する。
【０１４６】
例えば、ロボットがある人物に好感を抱いている時、その人物の窮状は状況入力部21において検知され、このロボットの快感情強度Cを損なうように作用する。そのためロボットは自己の快感情強度Cを改善するために、この人物の窮状を回復する行動を要求され、その結果先に学習された他者の状況改善に効果のあった対人行動が発現する。
【０１４７】
逆に、ロボットがある人物に好感を抱いていない時、その人物の窮状はロボットの快感情強度Cを損なわないか、増加させるように作用するため、相手の窮状を回復する行動は発現しない、もしくはさらに窮状を増すような行動が発現する。
【０１４８】
他者に対する好悪感情は、ロボットとその他者とのこれまでの関わり合いを通じて形成される。ロボットを可愛がってくれる人物に対しては、その人物を検知するための辞書情報の中に「この人は良い人」というラベル（情報）が付けられる。逆にロボットをいじめる人物に対しては、その人物を検知するための辞書情報の中に「この人は悪い人」というラベルが付けられる。人物が検知されるたびに、この良い人か悪い人かの判断がなされ、その結果に応じて観測される外部状態がロボットの感情状態に与える影響が変化する。なお、これらの処理は状況入力部21にて行われる。
【０１４９】
このように、本発明では、他者行動学習部27が、他人の行動を見真似することによって特に対人行動をロボットに獲得させることに貢献し、状況入力部21が検出される他人に対する好悪判断に基づいてロボットの快感情強度Cを変化させ、行動検索部23がその快感情強度Cに基づいて学習された対人行動を発現させる。
【０１５０】
これまでに述べた構成により、ロボットは「行動探索能力」と「行動複製能力」を発揮することができる。具体的には、(I)行動の発現頻度の適応化、(II)行動の発現条件たる初期状況の新規獲得、(III)行動の効果たる目的状況の新規獲得、(IIII)行動の内容たる状況遷移行動自体の新規獲得、が可能になる。特に、(II)〜(IIII)は従来のロボットでは獲得できない知識である。
【０１５１】
しかしながら、このような能力だけではロボットは、個々の行動の状況改善効果に縛られてしか行動できないため、一度は状況を悪化させながらも複数の行動を組み合わせることで最終的により改善された状況に到達するという計画性を発揮することができない恐れがある。この点に対しては、以下で説明する状況調節行動学習部28と連鎖行動学習部29とが対応することで、計画性を持った行動をロボットに行わせることができる。
【０１５２】
(ニ)状況調節行動学習部28
状況調節行動学習部28は、ある初期状況から、ある目的状況に遷移できないときに、他の初期状況からその目的状況へ遷移できた他の連関情報を適用できるようにするために、その初期状況を作り出すための遷移を新たな連関情報（状況調節行動連関情報）として連関データベース部22に記憶させ、ロボットの行動パタンの一つとする動作をする。すなわち、状況調節行動学習部28は、前述の状況調節能力を実現する手段である。
【０１５３】
状況調節行動学習部28は、連関情報が連関データベース部22に追加される毎に起動し、追加された連関情報R1=［Ji1,Ac1,Jd1］の目的状況Jd1に類似した目的状況Jd2を持つ連関情報R2=［Ji2,Ac2,Jd2］（状況類似度Sj(Jd1,Jd2)が所定閾値以上）を連関データベース部22から検索する。検索の結果、連関情報R2が検出されると、状況調節行動学習部28は両者の遷移確率S(R1)とS(R2)を評価して、連関情報R1の遷移確率S(R1)が所定閾値以上あり、連関情報R2の遷移確率S(R2)がS(R1)より所定閾値以上低ければ、R2の初期状況Ji2からR1の初期状況Ji1に至る新たな連関情報（状況調節行動連関情報）R3を生成して連関データベース部22に記憶する動作を行う。あるいは、逆に連関情報R2の遷移確率S(R2)が所定閾値以上あり、連関情報R1の遷移確率S(R1)がS(R2)より所定閾値以上低ければ、R1の初期状況Ji1からR2の初期状況Ji2に至る新たな連関情報（状況調節行動連関情報）R3を生成して連関データベース部22に記憶する動作を行う。
【０１５４】
なお、生成された状況調節行動連関情報R3に類似する連関情報が既に連関データベース部22に記憶されていれば追加しない。また、この状況調節行動連関情報R3に類似する連関情報が連関データベース部22に存在するか否かの検索は、目標外行動学習部26で行われた検索と同様である。
【０１５５】
より詳しくは、目的状況Jdがほぼ同一である複数(例えば2つ)の連関情報R1=［Ji1,Ac1,Jd］とR2=［Ji2,Ac2,Jd］（いずれか一方が追加された連関情報）のうち、一方の連関情報R1は頻度が高く、他方の連関情報R2は頻度が低いことが、両者の遷移確率を見ることで判断できる。一方が目的状況Jdに到達できるが、他方が到達できないといった原因は、出発点たる初期状況とそのとき行いえる行動の違いにある。そこで、遷移に成功する連関情報R1と成功しない連関情報R2それぞれの初期条件Ji1とJi2を、2つの連関情報に共通に含まれる付帯条件Jkと、前者（成功）に特有の付帯条件Jsと、後者（失敗）に特有の付帯条件Jfに分離する。このJsが成功要因であり、Jfが失敗要因である。Ji1=Jk+Jsであり、Ji2=Jk+Jfである。
【０１５６】
状況調節行動は、初期状況Ji2=(Jk+Jf)から目的状況Ji1=(Jk+Js)へと状況を遷移させる行動である。
【０１５７】
例えば、同じ目的状況を持つ下記の2つの連関情報を考える。
【０１５８】
0003854061.tif 000013
このとき、「一人でいて寂しい」ことが共通条件Jk、「使用者を見つけて嬉しい」が目標状況、成功要因Jsが「ソファの上にいる」、失敗要因Jfが「ソファの後ろにいる」となる。状況調節行動学習部28が行う処理は、JfをJsにする行動、具体的には「ソファの上に登る」行動Ac3を生成して、この行動Ac3を含んだ新しい連関情報（状況調節行動連関情報）R3=［Ji2=Jk+Jf,Ac3, Ji1=Jk+Js］を組み立てることである。
【０１５９】
0003854061.tif 000014
この新たな状況調節行動連関情報R3に従って、ロボットは「ソファの後ろに一人でいて寂しいとき、ソファの上に登る」という行動を行う。なお、ロボットが何かに登ることは、ロボットの行動素片としてメモリ17に記憶されていなければならない。ただ、ソファに登るという行動の持ち合わせがロボットにはなく、無論、「ソファの後ろに一人でいて寂しいとき、ソファの上に登る」という行動パタンもこのとき初めて獲得されるのである。
【０１６０】
(ホ)連鎖行動学習部29
連鎖行動学習部29は、個々の連関情報（行動）では状況を改善できないとき、複数の連関情報（行動）を連続的に行って状況を改善できる連関情報の連鎖を見つけ、その連鎖を記述した新たな連関情報（連鎖行動連関情報）を生成して連関データベース部22に記憶させ、ロボットの行動パタンの一つとする動作をする。すなわち、連鎖行動学習部29は前述の行動計画能力を実現する手段である。
【０１６１】
連鎖行動学習部29は、目標外行動学習部26や他者行動学習部27や状況調節行動学習部28の働きにより新たな連関情報が連関データベース部22に追加される毎に起動し、連関データベース部22に記憶される連関情報の内容を調査し、一方の連関情報の目的状況が他方の連関情報の初期状況に類似する、すなわち3つ以上の状況を2つ以上の行動の連鎖で連続的に遷移させる複数の連関情報R1=［Ji1,Ac1,Jd1］、R2=［Ji2,Ac2,Jd2］（状況類似度Sj(Jd1,Ji2)が所定閾値以上）、R3=［Ji3,Ac3,Jd3］（状況類似度Sj(Jd2,Ji3)が所定閾値以上）…Rn=［Jin,Acn,Jdn］から成る連鎖を全て検索する（ただしｎは4以上の自然数）。ここで連関情報R1は第1の連関情報であり、R2は第2の連関情報であり、R3は第3の連関情報であり、この場合には2連鎖となる。連鎖は、それを構成する要素たる連関情報が一つでも異なれば異なる連鎖であり、また要素たる連関情報の順序が一個所でも異なれば異なる連鎖である。なお、この検索は、追加された連関情報が上記R1〜Rnのいずれかとなる連鎖の検索に限定される。検索の結果、連鎖が検出されると、連鎖行動学習部29は、この抽出された連鎖の中で、連関情報Rk（1≦k＜n）の初期状況Jikの快感情強度C(Jik)よりも、連関情報Rp（k＜p≦n）の目的状況Jdpの快感情強度C(Jdp)が改善されている部分連鎖（前記連鎖そのものも含む）を全て抽出し、その各々を新たな連関情報(連鎖行動連関情報)Rx=［Jik,Ack+…+Acp,Jdp］として連関データベース部22に記憶する。
【０１６２】
なお、生成された連鎖行動連関情報Rxに類似する連関情報が既に連関データベース部22に記憶されていれば追加しない。また、この連鎖行動連関情報Rxに類似する連関情報が連関データベース部22に存在するか否かの検索は、目標外行動学習部26で行われた検索と同様である。
【０１６３】
さらに、この連鎖行動連関情報から、上述した手順によって更に新たな連鎖行動連関情報を作成し記憶していくことも可能である。
【０１６４】
また、上記処理により、ある連関情報R10の目的状況Jd10と類似する初期状況Ji11を有した連関情報R11と、この連関情報R11の目的状況Jd11と類似する初期状況Ji12を有する連関情報R12と、この連関情報R12の目的状況Jd12と類似する初期状況Ji13を有する連関情報R13とが存在する場合、連関情報R10の初期状況Ji10に対してR11,R12の目的状況Jd11,Jd12の快感情強度Cが低くても、連関情報R13の目的状況Jd13の快感情強度Cが大きければ、この連関情報R10〜R13は新たな連鎖行動連関情報として連関データベース部22に記憶される。この場合の連鎖は2（ｎ=2）であり、連関情報は3個（ｎ+1）である。
【０１６５】
このように、複数の連関情報を組み合わせて連鎖行動連関情報を生成する場合には、途中の行動を実行したときには快感情強度Cが一時的に低下しても最終的に快感情強度Cが増加していれば良いものとする。
【０１６６】
このような構成により、ロボットは、状況調整能力と行動計画能力を発揮する。具体的には、直接的に状況を改善する行動だけでなく、直接状況を改善しなくとも間接的に状況の改善に結びつく準備行動の獲得と、途中で状況を悪化させても最終的には状況改善に結びつける一連の行動を記した連関情報の生成・獲得が可能になる。
【０１６７】
なお、既に述べた通り、状況調節行動学習部28と連鎖行動学習部29は、連関情報データベース部22に記憶された連関情報の更新状況を監視しており、システム起動時に起動されるほかに、新たな連関情報の追加を検出する毎に起動される。また、自身によって連関情報の追加が一通り行われた直後にも再び起動されて、追加すべき連関情報が見出せなくなるまで再帰的に起動される。
【０１６８】
以上述べた様な構成と、各構成要素が実行する能力について説明してきたが、続いて、図4の行動形成方法のフローチャートを参照して行動形成方法について説明する。なお、連関データベース部22には、ロボット運用時点で、個々の連関情報との他に、その状況調節行動連関情報と連鎖行動連関情報とが既に記憶されているものとする。もし、そうでなければ、ロボット運用以前の段階で、状況調節行動学習部28と連鎖行動学習部29とが起動され、その働きにより全ての連関情報についての状況調節行動連関情報と連鎖行動連関情報が追加されるものとする。
【０１６９】
(1)状況入力部21がロボット周囲の状況情報を取得する(S1)。なお状況情報は、距離センサ11、感圧センサ14、撮像カメラ10、マイク12により検知された、例えば被検出体(使用者等)の有無、被検出体の表情や状態、被検出体等が発する音、被検出体による行動である。検知された状況情報はそれまでに得られていた状況情報列に編集され、行動発現ループ、学習ループ1、学習ループ2、学習ループ3のそれぞれに出力される。
【０１７０】
まず、行動発現ループについて説明する。
【０１７１】
(2)行動検索部23が、最新の状況情報列（現在状況Jic）に適合する初期状況を持つ連関情報（候補連関情報）をメモリ17内に記憶される連関データベース部22から抽出する(S2)。この抽出の際には、各連関情報の状況適合度Aが計算されて評価され、所定閾値以上を獲得した連関情報のみが候補連関情報として抽出される。このとき、候補連関情報の状況改善効果E、遷移確率S、実行容易度Wを含むスコア情報Sc(R)も一緒に抽出される。抽出された候補連関情報はスコア情報とともに一時的にメモリ17に記憶される。
【０１７２】
(3)次に、入力された状況情報Jicに適合する連関情報（候補連関情報）が抽出されたか否かがCPU16にて判断される(S3)。
【０１７３】
候補連関情報が少なくとも一つ以上抽出された場合にはS4へ進み、候補連関情報が全く抽出されなかった場合には、行動探索を行うために連関データベース部22からランダムに一つの連関情報を解連関情報として選択してS5に進む。
【０１７４】
(4)候補連関情報が少なくとも一つ以上抽出された場合には、抽出された各候補連関情報から解連関情報が決定される(S4)。
【０１７５】
各候補連関情報の状況改善期待度Ep=状況改善効果E×遷移確率S×実行容易度Wが計算され、所定閾値以上の値を有するか否かがCPU16にて判断される。判断の結果、状況改善期待度が所定閾値に満たない候補連関情報はメモリ17の一時記憶から消去される。そして、残った候補連関情報の中で最大の状況改善期待度を持つものを解連関情報としてS5に進む。もし、残った候補連関情報がない場合には、行動探索を行うために連関データベース部22からランダムに一つの連関情報を解連関情報として選択してS5に進む。
【０１７６】
(5)次に、CPU16は解連関情報の行動情報に記述されるタイミング情報に従って、行動出力部24に行動情報に記述される行動素片情報を出力する(S5)。
【０１７７】
行動出力部24は、受け取った行動素片情報に従って動作を開始する。なお動作とは、ロボットが駆動されることであり、例えばLED（9）が点滅したり、スピーカ13から音が発せられたり、ロボット1自体が移動したり変形したりする等である。
【０１７８】
解連関情報が実行された後は、S1に戻る。
【０１７９】
続いて、学習ループ1(信頼性学習部25、目標外行動学習部26)について説明する。
【０１８０】
(6)まず、行動検索部23から行動出力部24に出力された解連関情報に従って動作を行っているか否かがCPU16にて判断される(S6)。
【０１８１】
行っている場合にはS7に進み、行っていない場合にはS1へ戻る。S1へ戻る場合には、ロボットが何ら動作を行っていない状態である。
【０１８２】
(7)ロボットが動作を行っている場合には、解連関情報に従った動作が終了しているか否かがCPU16にて判断される(S7)。
【０１８３】
終了している場合にはS8へ進み、終了していない場合にはS1へ戻る。S1へ戻る場合には、ロボットが動作中である。
【０１８４】
(8)動作が終了している場合には、CPU16が、解連関情報に記述された目的状況Jdと実際の動作後の状況Jdcとの遷移達成度B(Jdc,Jd)を計算し、目的状況Jdに達したか否かを判断する(S8)。遷移達成度B(Jdc,Jd)が所定閾値以上であれば選択された解連関情報による遷移は成功したとみなし、所定閾値未満であれば失敗したとして、遷移確率情報Siの内容を適宜更新していく。このような動作を行うことで解連関情報に対して信頼性学習を行っていく。
【０１８５】
(9)次に、S8で失敗したとみなされた場合には、CPU16が、解連関情報の目的状況と異なる状況に遷移が行われたとみなして、解連関情報の初期状況と目的状況を実際の状況 (スコア情報Sc含む)に置き換えた新たな連関情報(目標外行動連関情報)がCPU16によって生成される(S9)。この生成された連関情報は、同様の連関情報が連関データベース部22に存在していなければ記憶される。
【０１８６】
S1へ戻る。
【０１８７】
続いて、学習ループ2(他者行動学習部27)について説明する。
【０１８８】
(10)まず、状況入力部21によって、被検出体(特に使用者)が何らかの行動をおこしているか否かが検知される(S10)。
【０１８９】
被検出体の行動が検知できた場合にはS11へ進み、検知できなかった場合にはS1へ進む。S1へ進む場合には、被検出体が検知範囲に存在しない、被検出体が行動を行っていない、または被検出体は行動を行っているがロボットがこの行動を認識できない、のいずれかの状態である。
【０１９０】
(11)検知できた場合には、状況入力部21で検知された状況情報列をもとに被検出体の行動が終了しているか否かがCPU16によって判断される(S11)。
【０１９１】
行動が終了している場合にはS12へ進み、終了していない場合にはS1へ進む。S1へ進む場合には、被検出体の行動が終了するまでロボットが、この被検出体の行動を検知しつづける。
【０１９２】
(12)行動が終了した場合には、CPU16は、被検出体の初期状況Jiと、これに続いて行われた状況遷移行動Acと、状況遷移行動Acによって達成された目的状況Jdとを状況情報列から抽出し、これらを一組の連関情報(他者行動連関情報)として編集する(S12)。この編集された連関情報は、同様の連関情報が連関データベース部22に存在していなければ記憶される。
【０１９３】
学習ループ2により、ロボットは、被検出体の行動を自分の新たな動作パタンとして取り込むことができる。S1へ進む。
【０１９４】
続いて、学習ループ3(状況調節行動学習部28、連鎖行動学習部29)について説明する。
【０１９５】
(13)まず、連関データベース部22に新たに追加された連関情報があるか否かがCPU16により調べられる(S13)。
【０１９６】
新たな連関情報が存在する場合にはS14に進み、存在しない場合にはS1へ進む。
【０１９７】
新たな連関情報を検出するには、前回検知した時点での連関情報の個数をメモリ17に記憶させておき、この数値と今回検知した時点での連関情報の個数を比較して判断する方法や、前回検知した時点での連関情報全てのインデックス（R0001などの識別記号）をメモリ17に記憶させておき、この連関情報と今回検知した時点でのインデックスとを一つ一つ比較して判断する方法がある。
【０１９８】
(14)システム起動時点、あるいは新たな連関情報が追加されていた場合には、状況調節行動学習部28によって、新たに追加された連関情報に基づいた新たな連関情報(状況調節行動連関情報)が生成され、同様の連関情報が連関データベース部22に存在していなければ記憶される (S14)。
【０１９９】
(15)次に、連鎖行動学習部29にて、新たに追加された連関情報に基づいた新たな連関情報(連鎖行動連関情報)が生成され、同様の連関情報が連関データベース部22に存在していなければ記憶される(S15)。S1へ進む。
【０２００】
このような(1)〜(15)の工程により、ロボットの行動が形成され/動作されていく。
【０２０１】
具体的には、上述した1.行動探索能力により、ロボットが有効な行動を知らない場合にいくつかの知っている行動を試してその新たな効果を発見して学習したり、2.行動複製能力により、他者の行動を観察することにより新たな行動の存在を発見して学習したり、3.状況調整能力により、対処できない状況を対処可能な状況に変える行動を発見して学習したり、4.行動計画能力により、これまで別々の行動として知っていた複数の行動を連続して実行することの新たな効果を発見して学習したりという4つの学習をほぼ並列処理して行って動作パタンを増やしていく。
【０２０２】
以上述べたような第1の実施の形態では、動作パタンとその活用法を時間の経過と共にロボット自体が自律的に学習し増加させていくことで、使用者の興味を薄れさせることなく継続して使用される。また、ロボットが行う行動が次第に的確かつ高度になり、使用者はロボットが成長していくことを実感できる。
【０２０３】
また、従来のように特定の入力に対して略単一の動作を行うこともない。
【０２０４】
また、使用者が新たに動作パタンを入力/記憶させる必要がなく、操作性を向上させると共に、時間の経過と共に生物に限りなく近いロボットにすることができる。
【０２０５】
また、行動パタンを被検出体から学ぶことで、自己の行動経験の範囲を超えた新しい行動を学習し自らの行動パタンの一つとすることができる。
【０２０６】
また、行動の成功要因と失敗要因を抽出し、失敗要因を取り除き成功要因を取り込むような連関情報を形成するため、経験を積むほどにより高い成功率で状況に対処することができる。
【０２０７】
また、複数の行動パタンを組み合わせて、一連の行動パタンとすることで、個別の行動では達成できなかった状況に至らせることが可能となる。
【０２０８】
また、ロボットの行動面における学習成長能力を従来にない高いレベルで実現し、使用者にとって使用する（育て）甲斐のある、より飽きのこないロボットを提供することができる。
【０２０９】
次に、本発明に係る疑似生物システムをロボットにて実施した第2の実施形態の構成について図5を参照して説明する。
【０２１０】
なお、以下の各実施の形態において同一構成要素は同一符号を付し重複する説明は省略する。
【０２１１】
第2の実施形態の特徴は、ロボットを動作するプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を使ったロボットの行動形成方法である。
【０２１２】
図5は第2の実施の形態を説明するためのブロック図であり、記憶媒体60は上記第1の実施の形態が実施されるプログラムが記憶されている。
【０２１３】
（1）記憶媒体60内のプログラムは、電子機器なるパソコン61によって読み取られてメモリ62に記憶され、無線通信でこの読み取られたプログラムをロボット1に送信し、ロボット1内の制御部15内のメモリ17に記憶させる。
【０２１４】
この場合にはパソコン61は、記憶媒体60が挿入される挿入部63、読み取り/記憶/演算動作をつかさどるCPU64、読み取られたプログラムを記憶するメモリ62、読み取られたプログラムをロボット1に送信する送信部65、キーボードやマウスなどの入力部66が設けられる。またロボット1には送信された動作信号を受信する受信部67が外装の一部分に設けられ、受信部67で受信された動作信号は制御部15内のメモリ17に記憶されて動作を開始する。
【０２１５】
（2）またロボット1に設けられたプログラム読み取り部68に記憶媒体を挿入して直接ロボット1内の制御部15内のメモリ17にプログラムを記憶させて動作させることもできる。
【０２１６】
このように（1）、（2）によってロボット1内のメモリ17にプログラムが記憶された後は上述した第1の実施の形態と同様の動作を行う。
【０２１７】
このような第2の実施の形態では、同一のロボットで記憶されるプログラムの種類を変えることができ、例えば活動的なロボット用プログラムであればよく鳴きよく走るなどの活動的な動作を積極的に行うような、また甘えん坊なロボット用プログラムであれば使用者に甘えるような仕草と鳴き声を積極的に行うようなロボットになって、使用者が好むロボットを実現することができる。したがってロボットは1体購入するだけでよく、プログラムの種類を変えるだけで使用者は複数の楽しみを得ることができる。
【０２１８】
なお、本発明は、上述した各実施の形態には限定されず、その主旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できることは言うまでもない。例えば、ロボットの可動部もしくは本体に、ロボット周囲の温度を測定する温度センサを設けることも可能である。このようにすることで、ロボットは外部状況として周囲温度も扱うことができるようになる。
【０２１９】
なお、本発明における記憶媒体としては、磁気ディスク、フロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク（CD−ROM，CD−R，DVD等）、光磁気ディスク（MO等）、半導体メモリ等、コンピュータプログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式と物理媒体の種類は何れの形態であってもよい。
【０２２０】
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたコンピュータプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼動しているOS（オペレーションシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のMW（ミドルウェア）等が本実施の形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
【０２２１】
さらに、本発明における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、LANやインターネット等により伝送することを目的としてコンピュータプログラムを記憶または一時記憶した記憶媒体や、LANやインターネット等により伝送されたコンピュータプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【０２２２】
また、記憶媒体は1つに限らず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本発明における記憶媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。
【０２２３】
なお、本発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施の形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の1つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
【０２２４】
また、本発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【０２２５】
また、行動形成方法はコンピュータプログラムとして記憶されている。
【０２２６】
また、本発明に係る疑似生物システムには、実体としてのロボットのほかに、擬人的あるいは擬生物的なキャラクタをCG（Computer Graphics）などの技術によりアニメーション化してコンピュータなどの表示画面上に仮想的に実体化させるソフトウェアアプリケーションも含まれる。この場合、行動出力部（24）はロボット（1）のモータを制御して各関節を所望の角度に運動させる代わりに、座標変換によってキャラクタの各関節を所望の角度に運動させたアニメーションを表示画面上に表示する。システムの実体がロボットではなくコンピュータなどであるため、実際のロボットと比較して取得可能な状況情報や実行可能な行動に若干の制約があるものの、本発明による行動形成方法を実行することが可能である。
【０２２７】
また、目標外行動学習部に入力される情報は、状況入力部から直接入力される状況情報であっても、信頼性学習部から入力される情報（不成立連関情報）のいずれであっても構わない。
【０２２８】
【発明の効果】
以上述べた様な本発明によれば、疑似生物自体が新たな動作パタンを作成し追加していくことで、使用者に飽きのこない疑似生物となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に係る疑似生物をロボットにて実施した第1の実施形態の斜視図。
【図２】  本発明に係る疑似生物をロボットにて実施した第1の実施形態のブロック線図。
【図３】  本発明に係る疑似生物をロボットにて実施した第1の実施形態の動作を説明するためのブロック線図。
【図４】  本発明に係る疑似生物をロボットにて実施した第1の実施形態の行動形成方法を説明するためのフローチャート。
【図５】  本発明に係る疑似生物をロボットにて実施した第2の実施形態を説明するためのブロック線図。
【符号の説明】
1  ロボット
2  頭部
3  右腕部
4  左腕部
5  右足部
6  左足部
7  しっぽ
8  胴体部
9  LED
10  撮像カメラ
11  静電容量式距離センサ
12  マイク
13  スピーカ
14  感圧センサ
15  制御部
16  CPU
17  メモリ
21  状況入力部
22  連関データベース部
23  行動検索部
24  行動出力部
25  信頼性学習部
26  目標外行動学習部
27  他者構造学習部
28  状況調節行動学習部
29  連鎖行動学習部
【図１】
0003854061.tif 000015
【図２】
0003854061.tif 000016
【図３】
0003854061.tif 000017
【図４】
0003854061.tif 000018
【図５】
0003854061.tif 000019