“環境感情”は可能か？
－マルチエージェントシステムを用いた感情システム－上野ふき†鈴木泰博†

人と機械の円滑なコミュニケーションにとって「感情」は欠かせない機能である．なぜなら感情は行動を選択する内部状態を作ることができるため，行動ナビゲーションシステムの役割を果しているからだ．しかし人間の感情を捉える事は難しく，未だ心理学や認知科学でもその定義は曖昧である．そのため機械に組み込む人工感情も実用化に至っていない．我々は，個性と性格を疑似的に備え，特定のシステムに特化しない汎用的な人工感情システムの開発を試みた．

Is Ambient Emotion Modelled by Multi Agent System Useful?
UENO FUKI†SUZUKI YASUHIRO‡"Emotion" is an indispensable action navigation system for smooth communication of people and machine.
However, it is difficult to understand human's emotion, and the definition of emotion is still ambiguous also bypsychology and cognitive science. So, the artificial emotion included in a machine isn’t useful. We trieddevelopment of a general-purpose artificial emotion system, which equip with individuality and character infalse and which doesn’t depend on a specific system.

1. はじめに画像・音声認識，テキスト解析を用いて感情を抽出する研究は行われているが，人間の感情入力に対して自然な感情を出力するシステムの開発は挑戦的な試みステム」を作成する事を目的とする．

2. 感情システム
感情エージェントは上野・鈴木のインタラクションである．ここでの感情システムとは，ロボット，エンモデル（2010）を用いる．このモデルは哲学者でありジン，ナビゲーションシステム，介護・リハビリシス

数学者である G. W. Leibniz （1646～1716） の『形而テム，ゲーム等，ヒューマンインターフェースに基づ上学叙説』（エージェントの構造）と『モナドロジ

いた人間とコミュニケーションを行うシステムに「感ー』（インタラクション方法）を参考にして作成した情」を持たせるものの事を言う．本研究で目標とするモデルである．

感情システムとは，エンジンの場合であればドライバーの性格に合わせて穏やかになり，注意深くなること

2.1

によって事故を未然に防ぐ．また，介護・リハビリシ

感情エージェント A_i を{s, R}二項組で定義する．

ステムであれば「愛」に基づく行動を行う事を可能と

ここで i はエージェント番号，s は感情の状態，R はし，ユーザーにネガティブな状態が続けば，励ます，状態更新のルール（状態遷移則）である．状態遷移則律するという行動選択ができるシステムである．とは” Surprise → Joy”，“Angry → Love” のように感情

感情エージェントモデル

本研究では，感情は環境との相互作用の中に浮き上状態を変更するための遷移則である．この状態遷移則がるものと考える．それ故，コンピュータ内部に感情を“もし遷移則の左辺が相手のエージェントの状態とが創発するものではなく，人間側の感情移入（錯覚）一致するならば→自身の状態を遷移則の右辺に変更すを積極的に引き起こす感情システムの開発を目指す．

る”と定義した．つまり，遷移則の左辺は他のエージ

また，本感情システムは，特定のシステムに特化しなェントに対する認識則であり，相手の感情状態を認識い汎用的なものとして構築し，将来的には既存のシスすることができれば，自らの状態を遷移則の右辺に移テムに本システムを組み込む事で，「感情を持ったシ行させる．ここで行われた状態遷移が，自身の有する遷移則になければこれを習得する．

† 名古屋大学大学院情報科学研究科

情報処理学会 インタラクション 2011

例えば，図 1 は下記の設定の結果である．

例えば，下記の二つの感情エージェントをインタラクションさせた場合，次の流れになる．

■



感情状態数＝25



A_0 = (Angry (Surprise → Joy))エージェント数＝100



A_1 = (Surprise (Angry → Love))

遷移則数＝1～3

インタラクション回数＝500

感情状態認識則A_0 の認識則は”Surprise”である（”Surprise → Joy”

感情を基礎にした行動選択方法には様々なバリエーの左辺が認識則）．A_1 の感情状態が”Surprise”なのションが可能であるが，感情状態数が 7 以上の感情をで A_0 は A_1 を認識する事ができる．また，A_1 エ

行動選択に使用すると定めた場合，図 1 の結果から使ージェントの認識則は”Angry”である．A_0 の感情状

用する感情は H（9），M（7），W（7）である．H

態が”Angry ”なので，こちらも認識する事ができる．

（ = joy ） の 感 情 を 「 メ イ ン 感 情 」 と 定 め ， M （ =■Surprise），W（= Anger）を「サブ感情」とみなす．

自身の感情状態の変更
A_0 も A_1 も交互に感情状態を認識できたため，M（= Surprise），W（= Anger）の感情を 1 として，A_0 の感情状態は，”Angry ”から”Joy”に，また，A_1それより上位の感情状態数を数え，各感情の差を取る．の感情状態は”Surprise”から” Love”へと遷移する．

H （ = joy ） ＝ 3/5 ， M （ = Surprise ） ＝ 1/5 ， W （ =■状態遷移則の習得
A_0 の状態遷移は”Angry → Joy”である．A_0 はこAnger）＝1/5 であるので，システム側の感情は Joy＝60%，Surprise＝20%，Anger＝20%と決定できる．の状態遷移を有していないので，これを新たな遷移則として習得する．また A_1 の状態遷移は”Surprise”→”Love”である．A_1 もこれを習得する．
以上のインタラクションをまとめると以下のように変化する．
A_0 = (Angry (Surprise → Joy))⇒A_0 = (Joy (Surprise → Joy, Angry → Joy))
A_1 = (Surprise (Angry → Love))⇒A_1 = (Love (Surprise → Joy, Surprise → Love))
図1 感情システム内の感情エージェントの度数分布．横軸が感

2.2

初期感情の設定

前節の「感情エージェントモデル」を用いてシステ

情エージェントの状態（ＡからＹ），縦軸が感情エージェントの度数をあらわしている．

ム側の初期感情を設定する．そのために以下の四つのパラメータを与える．


感情状態数



エージェント数



遷移則数



インタラクション回数
感情状態数はシステム側にどの感情を持たせたいかによって数を調整することができる．感情の種類の選択が可能である．エージェント数は全体の感情を構成する感情要素の数である．初期遷移則数はインタラクション前にエージェントが保有する遷移則の数である．
インタラクション回数は，前節で説明した「感情エージェントモデル」のインタラクション方法に従って，各エージェントの含有遷移則数にバリエーションを持たせるまでの数である．以上の設定でインタラクションをおこなわせる．その結果のエージェント感情状態の分布を初期感情と定める．

2.3

人間とのインタラクションを通した感情更新

人間とのインタラクション方法も「感情エージェン
トモデル」のインタラクション方法と同じシステムを用いる．
■

ユーザーからの Input
まず，図 2 にあるように，ユーザーは何らかのインターフェイスを通して感情の選択を行う．選択された感情をそのユーザーの「感情状態」とする．各エージ
ェントは，自身の認識則に沿ってユーザーの感情状態を認識する．
■

システム側の感情更新
次に，認識則が一致した全てのエージェントがインタラクションを行い自身の感情状態を更新する．図 2の場合，ユーザーから a という感情が選択された．次に感情システム内のエージェントで，認識則が a のエ

環境感情は可能か？－マルチエージェントシステムを用いた感情システム－ージェントが状態遷移する．それによってエージェン
トの感情状態の分布が変化する．

図4 B：Lust = 75% ，F：Contentment = 25%■

人間とのコミュニケーション上の結果に対し，ユーザーから B = Lust を入力した．Lust に反応して，システム側の感情が更新され，
図2 ユーザーからの入力に対する感情システム内での処理．

B の Lust は 9 → 6 に減少し， F の Contentment も 7→ 6 に 減 少 し た ． C の Longing が 6 →7 ， I のEnthrallment が 6 → 7，K の Surprise が 6 → 7 に増加

3. 実験
■

感情分類

した． あこ がれ， 夢中 ，驚き の感 情がそ れぞ れ約33%の感情状態であると解釈できる（図 5）．

本実験では W. Parrott の感情分類を参照した．W.
Parrott は Primary Emotion ， Secondary Emotion ，Tertiary Emotions と，感情を三つの大きな枠に分類して い る ． そ の 中 の 25 個 の 感 情 で 構 成 さ れ て い るSecondary Emotion を使用した（図 3）．

図5 C：Longing，I ：Enthrallment，K：Surprise＝33%

次の図 6 はユーザーから C = Longing を入力した結果である．システム側の感情は K = Surprise が 50%であり，B = Lust，F = Contentment，P = Envy が同等である．驚きが 50%，恋と喜びと嫉妬がそれぞれ約16%の感情になった．
図3 本実験で使用した 25 個の感情■

初期感情の作成
前節で述べた初期感情の設定に従って，次のパラメータで初期感情を作成した．感情状態数＝25，遷移則
数＝1～3，エージェント数＝100，インタラクション
回数＝500．また，感情状態数 7 以上の感情を行動選択に使用する感情と定めた．
その結果，7 以上の感情は B の Lust（9）と F のContentment（7）であったので，システム側の初期感情は Lust = 75% Contentment = 25%とした．この二つの感情を複合的な感情と捉え，ユーザーに 75%の好意を抱いていて，25%内面的に満たされている状態とした（図 4）．

図6 K：Surprise＝50%，B：Lust，F：Contentment，P：Envy＝16%図 7 はユーザーから K = Surprise を入力した結果である．B = Lust，F = Contentment，P = Envy が同等のレベルになった．好きな想いと，喜び，嫉妬が入り混じっている．

情報処理学会 インタラクション 2011

を作ることができる．
こうした特徴を利用することにより，ユーザーに対して間接的な誘導等を行う事が可能である．例えば，ユーザーがネガティブな行動（発言など）を繰り返している場合，感情システムがネガティブな状態となり，ユーザーがポジティブな行動をするまで，その状態から変化しない．ユーザーは感情システムの状態を変化
図7 B：Lust，F：Contentment，P：Envy＝33%

図 8 はユーザーから P = Envy を入力した結果である．B = Lust，H = Optimism，Q = Torment が同等のレベルになった．恋する気持ちと楽天的な思いと，苦痛を感じるような怒りが混在している．

させるために，様々な行動をとる中でユーザー側自らの行動を省みてポジティブな行動をとるように行動を誘導することができる．介護・リハビリ支援システム，ロボット等にこのような複合的な感情の表現は有効であると考えられる．

5. まとめ
以上のように，本感情システムは人間とのインタラクションを通しシステム側の感情状態を変化させていく事ができる．また，これはコンピュータ内部に感情を創発するシステムではなく，ユーザーから必要と考えられる感情を設定することができる為，上述したよ
うに状況，用途に応じて感情の種類を増減して試すこ
図8 B：Lust，H：Optimism，Q：Torment＝33%以上の実験から，人間とのインタラクションを通し，システム側の内部感情を更新する事が出来た．

4. 感情システムの有効性
本感情システムでは感情エージェントが有する状態とができる．それ故、心理学、認知科学で分類されてきた感情モデルにとらわれずに柔軟で自然な感情システムを構築することができる。また、これから多くの実験を繰り返すことによって人間と最もコミュニケーションを取りやすい感情の分類を探りうるかもしれない。

遷移則の組み合わせによってエージェントの個性を表現することができる．例えば，認識則の多くがポジテ
ィブな感情の場合（(Lust → …), (Optimism →…)），そのシステムは主にポジティブな入力に反応することになる．これは初期感情の設定の際に決まる．
また，内部感情状態と実際の行動選択を同期させないことにより，性格を表現する事ができる．例えば、Lust の 感 情 エ ー ジ ェ ン ト の 割 合 が 全 体 の 75% 、Contentment の感情数が 25%の場合、感情システムは75%の割合で Lust に従った行動選択する。Lust に従った場合，ダイレクトに「愛している」という言動をする．しかし，25%の割合で Contentment に従った行動も選択できる為，本来システムの感情状態は，ユーザーに好意を抱いていて愛に満ち溢れているが，「愛している」というダイレクトな行動ではなく，Contentment に従った「楽しい」という言動をする．
以上のようにエージェントの分布から確率的に行動を選択させ得る為，表面上ポジティブな行動をとっていたとしても，内部の感情の分布がネガティブな場合

参考

文献1) Leibniz, G. W.: Monadologie und andere
metaphysische Schriften. Hamburg, Felix Meiner（2002）
2) Ueno, F., Suzuki, Y.: Modeling Leibniz’s Monade byusing Multi Agent System. ECAP10 VIII European
Conference on Computing and Philosophy pp.299235 （2010）
3) Parrott, W.: Emotions in Social Psychology,
Psychology Press, Philadelphia （2001）
4) 久保田直行・脇阪史帆・小嶋宏幸：情動モデルを用いたパートナーロボットに関する研究:仮想現実空間の構築と人間との相互作用?，知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌），Vo.120，
N .4，pp.449-460 （2008）.
5) 小野哲雄：HAI への学際的アプローチ,人工知龍学会誌 24 巻 6 号（2009）