HAIシンポジウム2006
Human-Agent Interaction Simposium 2006

1C-1

相互予測が人間のインタラクションに対する「飽き」に与える影響に関する研究
嶋本 正範†

塩瀬 隆之†

川上浩司†

片井修†

† 京都大学大学院情報学研究科 〒 606–8501 京都市左京区吉田本町
E-mail: shimamoto@sys.i.kyoto-u.ac.jp, {shiose,kawakami,katai}@i.kyoto-u.ac.jp
あらまし 人間とのコミュニケーションを目的とした HAI や HRI などの研究において，人間の飽きは大きな問題である．このような観点から，人間の飽きの性質を明らかにすることは飽きないエージェントの設計や飽きないインタラクションのデザインの助けとなる．そこで，本研究では人間や動物などのように主体性のある存在同士のインタラクションの際立った特徴である相互予測に着目し，相互予測が人間のインタラクションに対する飽きにどのような影響があるかを明らかにすることを目的とする．そこで，相手の予測能力の度合いと被験者の相手に対する主観的認知という 2 つの軸を実験条件として，相互予測が被験者の相手に対する主体的認知とインタラクションに対する「飽き」に与える影響を調べる実験の設定について述べる．
キーワード

相互予測，「飽き」，競争的インタラクション

The Study of Human Boredom for Interaction
Inﬂuenced by Mutual Prediction
Masanori SHIMAMOTO† , Takayuki SHIOSE† , Hiroshi KAWAKAMI† , and Osamu
KATAI†† Dept. of Systems Science, Graduate School of Infomatics
Yoshidahonmachi, Sakyo-ku, Kyoto, 606–8501 Japan
E-mail: shimamoto@sys.i.kyoto-u.ac.jp, {shiose,kawakami,katai}@i.kyoto-u.ac.jp
Abstract In the ﬁled of HAI and HRI which intended to establish communication with human, humanboredom for agents or robots is a big problem. Thus clariﬁcation of boredom property of human could
help design of agents and design of interaction which is not bored with. In this research, we focused on mutual prediction that is distinguished property of human-human interaction or human-animal interaction.
And we aimed to clarify how mutual predicition aﬀects human boredom for human-agent intereaction. In
this paper, we explain our experiments setting that investigate inﬂuence of mutual prediction for humanboredom of interaction and subjective congnition on opponents. In these experiments, we set two axes forexperiments’ condition. One is subjective congnition on opponents and the other is degree of opponent’s
purediciton.
Key words mutual prediction, human boredom, competive interaction

1. ま え が き
人間とコミュニケーションを目的としたエージェントやインタラクション（HAI:Human-Agent Interaction）やヒューマン・ロボット・インタラクション（HRI:Human-RobotInteraction）が注目されるようになってきた [1], [2]．そロボットが登場したことにより，ヒューマン・エージェント・—1—

の中で，人間のエージェントやロボットに対する飽きはに，それに適応し，予測を改める予測であり，それに対し大きな問題である．て規範的予測とは，予測に反した現実が現れた場合にも，そこで，本研究では人間が飽きないためのエージェンもとの予測を変えない予測であるとした．認知的予測とトやロボットの設計指針の一助とするため，人間のイン

規範的予測は，学習でいうところの exploration（探索）タラクションに対する「飽き」という，人間の飽きの性質と exploitation （利用）にあたるものと考えることが出の一側面を明らかにすることを目的としている．特に本来る．心的飽和で取り上げられたような特定の行為や物理研究では，予測や適応といった能力を有する動物など，主的なものに対しては，一度，予測を形成すれば，対象が変体性のある存在同士のインタラクションの際立った特徴化することはあまりないので，予測における exploitationである相互予測に着目する．この相互予測が人間とエー（規範的予測）が可能になる．それに対して人間や動物，ジェント（コンピューター）とのインタラクションにおいあるいはエージェントのように対象も自分自身を予測し，て，インタラクションに対する人間の「飽き」にどのよ適応してくるものに対しては予測における exploitation

うな影響を与えるかを明らかにすることが本研究の目指（規範的予測）だけでなく，予測を更新し続け予測におけすところである．

る exploration（認知的予測）が必要となる．

2. 研 究 背 景Iizuka ら上述のような相互予測を計算論的なモデルで提唱している [6]．Iizuka らはリカレントニューラルネッ

2. 1 「飽き」（心的飽和）

トワークを用いた学習器を使用し，２台の移動エージェ

飽きは心理学用語では「心的飽和」と言われ，非常にントに相互予測に基づく相互追跡ゲームを行わせ，ある古くから研究されている．心的飽和とは「特定の同一行一定のパタンが形成されるフェーズとパタンが崩れカオ為を反復継続して遂行する場合，疲労や単調感んなどとス的な軌跡が現れるフェーズがあるということを報告し異なって継続の努力にもかかわらず，その行為をそれ以ている．これは相互に予測し相互適応するがゆえに発生上続けることが出来きず，打ち切ってしまうような心的する現象である．

状態」とされ，A.Karsten によって実験的に明らかにされた [3]．

このように HAI においては物理的なものとのインタラクションとは異なる側面を持っており，予測におけるしかし，HAI を考えた場合，心的飽和では捉えきれなexploitation（規範的予測）というある程度のパタンを形い側面が存在するものと考えられる．心的飽和において成する方向性と相互予測における不完全性ゆえに予測には特定の同一行為に対する心的状態であり，そこには不おける exploitation （規範的予測）が必要になりパタン確実性がほとんど存在しない．それに対して，HAI におが崩れる相反する２つの方向性が人間のインタラクショ

いては人間とエージェントとの間にインタラクションがンに対する「飽き」に大きな影響を与えているのではな

存在し，もしエージェントが意思決定や予測，あるいはいかと考えられる．

適応する存在であるとすると，それらの能力を有している人間との間に入れ子構造が発生する．それは，つまり2. 3 主観的な対象認知による相違

人間が対象に対してただ単に予測や適応するだけでなく，人間とコンピューターのインタラクションにおける先人間自身に対して予測や適応してくる対象に対して，予駆的な研究として B. Reeves と C. Nass らの一連の研究

測や適応するという自己言及的な構造が発生する．以上が挙げられる [7]．彼らの研究によると人間は無意識のうのようなことは相互予測や相互適応 [4] と呼ばれる．

ちにコンピュータやテレビなどのメディアを人間のよう本研究ではこのような，心的飽和では捉えきれない，相互予測や相互適応が人間の「飽き」に与える影響について取り扱う．に扱っているという報告をしている．
一方，Gallagher らの実験によると，対象が人間と教示された条件とコンピューターであると教示された条件という人間の対象に対する主観的認知の違いだけで，脳の2. 2 相 互 予 測

賦活部位が異なったという報告がある [8]．Gallagher ら

我々は日常生活において他者の行動を予測して行動しの実験では，被験者にじゃんけんを行わせ，対戦相手がている．当然，他者も自身の行動を予測して行動する．こ人間と考えているときの脳部位の賦活状況と相手がコンのように，お互いがお互いを予測しあう場合，入れ子構ピューターであるときの脳部位の賦活状況を fMRI を用造による無限後退が発生し，どこまでいっても最適解がいて比較している．ただし，どちらの条件においても対存在しない．

戦相手はコンピューターによって出す手がランダムに決N. Luhmann はこのような相互予測に着目し，法や規範定されるプログラムである．このとき，どちらの条件でがいかにして形成されるかを考察している [5]．Luhmann

も勝率は 33 ％であり，条件間で勝率の差はないにもかかはその中で予測を認知的予測と規範的予測の二種類に区わらず，条件によって脳の賦活する部位が異なるとして別した．認知的予測とは，予測に反した現実が現れた場合いる．また，Takahashi の実験では，同様に被験者に対—2—

332

考えている条件に比べ exploration の割合が exploitaiton

opponent

31

戦相手が人間と考えている条件の方がコンピューターと2かによって，被験者の行動が異なると報告している．対1

subject3

手を人間と教示されるか，コンピューターと教示される22を比較している [9]．彼らの実験によると被験者が対戦相1

1

戦相手に対する主観的認知を条件として，被験者の行動

32

112

る．つまり，人間は対戦相手が人間であると信じている

1の割合が大きいことをエントロピーを使って説明してい方が探索的な行動を取るということが言える．
上述のように報告のように，人間は相手を人間と思うか，コンピューターと思うかで違いがある．これは，人間がコンピューターに対する思い込み，信念によるものではないかと考えられる．つまり，コンピューターは機Win械的であり，ある一定の法則（設計）に支配されていると思っているからではないかと考えられる．一方，HAIlose

図 1 ゲームの流れを考えた場合，先述した相互予測，相互適応の観点からエージェントはCondition 1

機械的であるものと生物的なもののどちらにも属さない中間的な存在であると言える．
そこで，本研究では以下の 2 点を明らかにすることを目的とする．

subject（ 1 ） まず，被験者の対象に対する主観的認知によっcomputer

Condition 2

affectationてインタラクションに対する「飽き」方に違いがあるかを明らかにする（ 2 ） Gallagher や Takahashi の実験では被験者に課
subject

せられたゲームはじゃんけんなど単純なものであったが，experiment
helperもう少し互いに予測が成り立ち得る状況であればインタ
図2

ラクションに対する「飽き」に影響があるのかを明らか

実験条件にする．
上述の目的を実験的に明らかにするため，次節では実験設定について説明する．

手も合わせて全体で 36 通りとなる．その中，勝つ確率，負ける確率は共に 1/6．残り 2/3 が引き分けである．そのセットで勝利した場合には＋ 100 点，引き分けの場合

3. 実 験 設 定
3. 1 実 験 概 要
本実験では簡単なカードゲームを被験者に行ってもらは 0 点，負けの場合は− 100 点とする．被験者にはこのようなカードゲームをディスプレイ上でキーボードを使用し行ってもらう．

う．行うカードゲームは 1 から 3 までの 3 枚のカードを順次，被験者と対戦相手が同時に出し合い数字が大きい方が 1 勝とする．一度出したカードはそのセットにおいては使えないものとし，3 戦中 2 勝した方が勝者とする．
例えば，被験者が 3，1，2 の順にカードを出したとき，対戦相手が 2，3，1 の順でカードを出してきた場合，被験者の 2 勝 1 敗となり，そのセットは被験者の勝利となる（図 1）．
被験者にはこのようなカードゲームを繰り返し行ってもらう．
このカードゲームは本質的にはじゃんけんなどと変わらないが，出すカードの順序によって出せるカードが制約されるので，多少，戦術的な要素が考慮されるものと考えられる．カードを出す順序は 6 通りなので，対戦相3. 2 実験1

実験 1 では被験者の対戦相手に対する主観的認知によって，インタラクションに対する被験者の「飽き」に違いがあるかを調べる．条件としては，•対戦相手を人間と思わせる•

対戦相手をコンピューターだと思わせるとする．対戦相手を人間と思わせる条件のときは，実際に被験者の前に実験協力者を配置して，被験者から相手のディスプレイとキーボードは見えないようにし，実験協力者がゲームをしているかのように振る舞ってもらう（図 2）．
このとき，実際の対戦相手はどちらの条件の場合でもコンピューターが出すカードをランダムに決定するもの—3—

とする．被験者はゲーム自体に飽きるのが自然だと考えこの実験において，被験者は対戦相手のカードの出しられるので，被験者によってどちらの条件を先にするか方によって対戦相手を判断しなければならない．それにを均等になるようにし順番効果を相殺するようにする．

より，ある程度，相互に予測が成り立ちえる状況におい各条件の試行の後に被験者にその試行についてのアンて，被験者の対戦相手に対する主観的認知に与える影響とそれによるインタラクションに対する「飽き」への影ケートに答えてもらう．
この実験によって，人間の思い込みだけでインタラクションに対しての「飽き」方に違いがあるかを調べる．つまり，「相手がコンピューターだからつまらない」という響を明らかにする．

4. お わ り に本研究では HAI における飽きないインタラクションを思い込みがあるかを明らかにする．

目指し，人間の「飽き」の性質の一側面について明らか

3. 3 実験2にすることを大きな目的とした．特に動物の際立った特本研究の焦点は相互予測が人間のインタラクションに徴である予測について着目した．特に人間とエージェン対する「飽き」に与える影響を明らかにすることである．

トとのインタラクションを対象にする場合は相互予測が，実験 2 では，コンピューターに履歴からある程度被験者人間と物理的な対象（あるいは環境）とのインタラクショの次のカードを予測する簡単な機構を組み込み，それがンと大きく異なる点であることを議論し，その相互予測

被験者の対戦相手に対する主観的認知とインタラクショが人間のインタラクションに対する「飽き」にどのようンに対する「飽き」にどのような影響を及ぼすかを調べな影響を与えるかを分析するための実験設定について述る．条件としては，べた．実験結果については，後日報告する．

•出すカードをランダムに決定•

出すカードを履歴による予測によって決定中の生体情報を計測し，インタラクションに対しての「飽とする．このとき，どちらの条件においても，対戦相手き」について，ある程度，定量的に扱えるようにしたい．

が人間かコンピューターかは教示しない．実験 1 と同様，生体情報は特にヒューマンインターフェースの研究で緊順番効果は先に行う条件が均等になるようして相殺する．

張や興奮の計測などに使用される，心電図や皮膚電気伝また，各条件の試行の後に被験者にその試行についての導などを使うことを考えている．

今後，被験者のアンケートだけでなく，被験者の実験アンケートに答えてもらう．
履歴による予測は被験者の出した手をカウントして お き ，そ れ に 基 づ い て コ ン ピュー タ ー の 出 す 手 の確 率 を 変 動 さ せ る ．そ の 試 行 に お い て 被 験 者 が 出 した 手 を 順 に as1 , as2 , as3 ，対 戦 相 手 で あ る コ ン ピュー
タが出した手を順に ac1 , ac2 , ac3 とし，状況 s を s ={as1 , as2 , as3 , ac1 , ac2 , ac3 } とする．このとき，コンピューターが一手目に出すカード d(d ∈ {1, 2, 3}) の確率を以下の式で決定する．

Count(d|s)
P1 (d|s) = ∑Count(a|s)(1)

a

一回の試行が終わるたびに Count(a = A|s = S) のカ
ウント数を 1 増やす．
（A, S はその試行において，一手目に実際に出した手とその試行によって決まった状況を指す）
コンピューターが二手目だす手は単純に一手目の双方の手によって決定し，一手目のときと同様に一回の試行が終わるたびにカウント数を増やし，二手目に出す手の確率を変動させるようにする．

Count(d|as1 , ac1 )P2 (d|as1 , ac1 ) = ∑Count(a|as1 , ac1 )文

献[1] 小松孝徳，開一夫，岡夏樹，人間とロボットとの円滑なコミュニケーションを目指して，人工知能学会誌，Vol.17，No.6，pp.679-686，2002．
[2] 山田誠二，角所考，適応としての HAI，人工知能学会，
Vol.17，No.5，pp658-664，2002．
[3] A. Karsten, Psychology saturation, Psychological Resarch, Vol.10, pp.612-628, 1928.
[4] 山田誠二，山口智浩，人間とロボットの相互適応 - AIBOをしつける -，第 58 回人工知能学会「知識ベースシステム」研究会，pp.93-98，2002．
[5] N. Luhmann（村上純一，六本佳平 訳），法社会学，岩波書店，1977.
[6] H. Iizuka and T. Ikegami, Adaptability and Diversity
in Simulated Turn-taking Behaviour, Journal of Artiﬁcial Life, Vol. 10, No. 4, pp.361-378, 2004.
[7] B. Reeves and C. Nass, The Media Equation: HowPeople Treat Computers, Television, and New Media
Like Real People and Places, University of ChicagoPress, 1996.（細馬宏通訳，人はなぜコンピューターを人間として扱うか，翔泳社，2001．
）[8] H. Gallagher, A. Jack, A. Roepstroﬀ, and C. Frith,
Imaging the Intentional Stance in a Competitive
Game, NeuroImage, Vol.16, No.3a, pp.814-821, 2002.
[9] H. Takahashi and T. Omori, Intentional stance regulates behavioral balance of exploration and exploitation in a competitive game, 2nd Annual Computational Cognitive Neuroscience Conference, 2006.

(2)a—4—