"学習対象物を特定する学習対象物特定手段と、上記学習対象物特定手段が特定した学習対象物の情報を記憶する記憶手段と、新たな検出した物と上記記憶手段に記憶した学習対象物の情報とに基づいて、行動をする行動制御手段とを備えるロボット装置。上記学習対象物特定手段は、入力画像情報をセグメントして、セグメントした領域の時間的変化を検出して、時間的変化が所定量になった領域に対応する対象物を学習対象物として特定する請求項1記載のロボット装置。上記学習対象物特定手段は、入力音声情報に基づいて、学習対象物を特定する請求項1記載のロボット装置。上記学習対象物特定手段は、入力音声情報の少なくとも音量又は方向の情報のうちの一の情報から学習対象物を特定する請求項3記載のロボット装置。上記学習対象物特定手段は、学習対象対象物を教示する教示者の視線を検出して、当該視線から学習対象物を特定する請求項1記載のロボット装置。学習対象物を特定する学習対象物特定工程と、上記学習対象物特定工程にて特定した学習対象物の情報を記憶手段に記憶する記憶工程と、新たな検出した物と上記記憶手段に記憶した学習対象物の情報とに基づいて、行動をする行動制御工程とを有するロボット装置の行動制御方法。コンピュータに、学習対象物を特定する学習対象物特定手順と、上記学習対象物特定工程にて特定した学習対象物の情報を記憶手段に記憶する記憶手順と、新たな検出した物と上記記憶手段に記憶した学習対象物の情報とに基づいて、ロボット装置の行動を制御する行動制御手順とを実行させるためのプログラム。ところで、近年、周囲の環境外的要因や内部状態内的要因、例えば、感情、本能等の状態に応じて自律的に行動するロボット装置が提案されている。このようなロボット装置は、人間或いは環境とインタラクション対話をするようなものとして構成されている。例えば、ロボット装置として、動物に模した形状及び動物のような仕草をする、いわゆるペットロボット等が提案されている。例えば、このようなロボット装置においては、種々の情報を学習させることはその娯楽性の向上に繋がる。特に、行動を学習させることができれば、娯楽性は高まると言える。しかし、上述した学習手法文献1を、行動を引き起こすことを目的として構成されているロボット装置に応用する場合、以下のような問題が生じる。先ず、上述したような学習手法では、行動を引き起こすことを適切に設定されていない。上述の文献1では、発話は、入力信号に対する記憶した単語を発生するか、或いは新規な信号と判断されれば、適当な音韻の系列を発生させて出力している。しかし、ロボット装置には、人間或いは環境とのインタラクション対話として、入力信号をそのまま表現する出力発話が求められるわけではなく、入力に対して適切な行動が引き起こされることが要求されている。また、画像特徴空間及び音特徴空間での距離関係をもとにクラス分類する場合、取得した画像及び音声については、画像特徴空間及び音特徴空間で近い情報となるが、それに対する行動が異なる場合、或いはそれに対する行動を異ならせたい場合も想定される。このような場合、最適な行動がなされるようにクラス分類に反映しなければならない。しかし、従来の手法はこのような状況に対処できるものではない。また、従来の知識獲得或いは言語獲得は主として次のような事柄から構成されている。1.画像信号のクラス分類と新しいクラスを生成する手段。2.音響信号のクラス分類と新しいクラスを生成する手段。3.項目1と項目2との結果を結びつける手段。或いは画像と音とを相関学習する手段。もちろん、これ以外の機能が付加されているものもある。しかし、少なくともこの3つが構成要素となっている。この項目1及び項目2のクラス分類の手法としては、特徴空間へのマッピング、意味のある信号に対する先見的知識を用いたパラメトリックな識別法、確率的なクラス分類結果など様様な手法が存在する。画像については、例えば、色空間において赤色、青色、緑色、黄色などの色テンプレートにおける閾値を制御することで行ったり、提示される色刺激に対して既にある色の記憶領域と入力色の特徴空間での距離より、各色としての確率を求めるなど、一般的な画像認識手法を用いることができる。例えば、図1に示すような特徴空間においてある特徴量として既にクラス分類されている領域に対して、入力された画像の特徴量が示す領域の距離から、そのようなクラスである確率を求めるようにである。また、ニューラルネットなどの手法も有効である。一方、音声については、音韻検出、HMMによる入力された音韻系列と記憶されている音韻系列とを比較し、それに基づいた確率的単語認識などが用いられる。また、上記項目1、項目2の新しいクラスを生成する手段としては、次のようなものがある。入力信号に対し、既存のクラスに所属するかどうかの評価をし、既存のクラスに所属すると判断すれば、その入力信号をそのクラスに所属させ、クラス所属の評価方法に反映させたりする。もし、既存のどのクラスにも所属しないと判断されれば、新しいクラスを生成し、そのクラス所属の評価はその入力刺激をもとに行うように学習を行う。例えば、新しいクラスの生成としては、画像クラスについて既存のクラス画像Aのクラス、画像Bのクラス、に所属しないと判断した場合、図3中Aに示すように、いまあるクラス例えば、画像Aのクラスを分割して新たな画像のクラスを生成し、或いは音クラスについては、既存のクラス音αのクラス、音βのクラス、に所属しないと判断した場合、図3中Bに示すように、いまあるクラス音βのクラスを分割して新たな音のクラスを生成する。また、上記項目3の画像と音のクラスを結びつける手法には、例えば連想記憶等がある。画像の識別クラスをベクトル以下、画像識別ベクトルという。IC[i]i=0,1,,NIC-1、音の識別クラスのベクトル以下、音識別ベクトルという。SC[j]j=0,1,,NSC-1とする。提示学習のために入力された画像と音信号に対して、各認識クラスの確率或いは評価結果値をそれぞれのベクトル値に設定する。自己想起型の連想記憶では、画像識別ベクトルICと音識別ベクトルSCとを、1式及び2式で示すことができる1つのベクトルとする。なお、自己想起型の連想記憶としては、ホップフィールドの提唱するいわゆるホップフィールドネットが有名である。各ベクトルは、次のように1つのベクトルになされる。今、ベクトルCVを列ベクトルとすると自己想起型の連想記憶は、3式のdeltaWというマトリクスを現状の記憶しているマトリクスWに足すことでなされる。これにより、画像刺激入力された画像をあるクラスとみなし、そのクラスに音声認識結果の単語これは例えばHMMのクラスと結びつけることが可能となる。新しい画像例えば赤を提示し、音声a-kaを入力することにより、画像刺激の赤色に各クラスが特徴空間上の刺激度或いは距離によって適当な大きさを示し、同様に音声a-kaという音韻系列に各クラスが適当な大きさで反応するが、それらを上記の式で相関行列として扱い、統計的に平均化することによって、同じ刺激には同じ画像と音声のクラスが高い値を示すため、高い相関を示すことになる。これにより、画像として赤色を提示すれば、a-kaというHMMのクラスが連想記憶される。一方、PerceptuallygroundedmeaningcreationLucSteelsICMASKyoto1996非特許文献2では、ディスクリミネーションゲームDiscriminationGameと呼ぶ実験で意味獲得を行っている。ディスクリミネーションゲームは概略として次のようなものである。システムは、上述のように画像と音響とは限らずに一般的なセンサチャンネルと特微量検出器とを複数して構成されている。そして、それらの特微量検出器により、エージェントagentとよぶ物例えば、ソフトウェアにより構成が、提示されたオブジェクトobjectに対し、他のオブジェクト既に認知しているオブジェクトとを区別しようと試み、例えば、特徴量に基づいて区別化を図ろうとし、もし区別できる特徴量がなければ、その新たに提示されたオブジェクトに対応される新しい特微量検出器を作り出していくというものである。そして、区別できる特徴量をもっていない場合、すなわち対応する特徴量検出器を持ってない場合は負け、持っていれば勝ちといった評価をしていく。そして、システム全体は、セレクショニストの原理により動作する。すなわち、ゲームに勝てば生き残る確率をあげ、負ければ新しい特徴量検出器を作り出す。ただし、その新しい特徴量検出器は次回のゲームで使われ、正しい結果を出すかどうかはわからない。このような動作により、区別をより良くするエージェントが生き残るようになる。以上がディスクリミネーションゲームの概略であり、このようなディスクリミネーションゲームは、換言すれば、選択淘汰により、よりよい特微量検出器を作り出す手法とみることもできる。また、TheSpontaneousSelforganizationofanAdaptiveLanguageLucSteelsMuggletonSed1996MachineIntelligence15非特許文献3では、ランゲージゲームLanguageGameという手法で言語の発生を論じている。ランゲージゲームは次の3つのステップからなる。第1ステップ、プロパゲーションpropagation。第2ステップ、クリエーションcreation。このステップでは、エージェントagentが新しい単語を作り、それに対して新しい特徴を連想づける。第3ステップ、セルフオーガナイゼーションselforganization。このステップでは、淘汰と選択によりシステムが自己組織化していく。このランゲージゲームは、いわゆる画像処理にあたる第1ステップの部分と、言語処理に関係する単語に対応する第2ステップの部分ただし、実際には音声認識をせずいわゆる文字を入力する部分、それとその単語からステップ1において取得している画像を連想させる第3ステップからなる。上述したディスクリミネーションゲームは、第2ステップに相当する部分はなく、既存の特徴空間での区別だけを対象としている。また、知覚情報からの概念構造にもとづく音声入力による言語獲得岩崎、田村、ソニーコンピュータサイエンス研究所非特許文献4では、音声認識にHMMを使用し、画像はコンピュータのモニター上の色がついた典型的なパターン丸、三角等の形状、及び赤、青等の色のものを用いて文法獲得を行っている。上記非特許文献4では、図4に示すように、ユーザはモニター210上のパターンある物体をマウスでクリックしポインタ212で指示し、同時に音声で赤い丸などと発話する。そして、色画像のディスクリミネータゲームの理論とHMMの音声認識を用い、上述した上記非特許文献3のランゲージゲームにおける第1ステップ~第3ステップを確率的に行っている。新しいクラスの生成は、所定の手法によるベリフィケーションverificationにより行っている。上記非特許文献4では、音声認識にHMMを用いてベリフィケーションで新しいクラスをつくると判断したとき、そのHMMをさらに分割することで新しいクラスを生成している。さらに、図4中の矢印方向として示すように、マウスで選んだパターン211を動かすことにより、第1のオブジェクトObj1211を第2のオブジェクトObj2213の上へ移動という動作と同時に、上にのせるという音声を入力することにより、そのようなモニター210内でしたパターンの動きを認識させることができる。そして、このような認識された動作については、HMMによりクラス分けをしている。以上のように、知識獲得或いは言語獲得についての技術が種々提案されている。しかし、このような手法についても、ロボット装置における行動獲得行動学習といった面から以下のような問題が存在する。1.入力信号の特徴空間内の距離とクラス所属評価についての問題。2.行動生成とその評価についての問題。3.学習対象物をインタラクションを行う両者で共有することについての問題。いわゆる学習対象物の共有の問題。上述の問題1は、例えば入力された画像信号に対してクラス所属評価が画像信号にかかわる情報だけ、若しくは同時に入力された音信号、又はその2つにより想起された記憶情報に影響されるだけでは難しい状況がある、というものである。なお、ここで、クラス所属評価とは、どのクラスに該当するかの指標となるものである。例えば、既存のクラスの特徴空間で非常に近いとされる画像信号が入力されたと仮定する。例えば、図5中Aに示すように、クラスAとクラスBとが画像特徴空間において近接している場合である。しかし、ここで入力された画像信号は、実は新しいクラスの生成をするべき信号とされているものとする。一方、このような条件の下で、この画像信号に対応する対象物の他の情報として、同時に音声信号が入力され、この入力された音声信号が既存のクラスとは非常に離れているという判断がなされれば、当該対象物について音についての新たなクラスが生成されることになる。例えば、図5中Bに示すように、クラスα画像のクラスAに対応付けされる音クラスとクラスβ画像のクラスBに対応付けされる音クラスとが音特徴空間において、分布が異なり、閾値S2を設定できるものとする。よって、画像のクラス所属評価に、音についての特徴空間に基づいてしたクラス所属評価を反映させることができれば、画像についても新しいクラスを生成することができる。例えば、音特徴空間におけるクラス所属評価を反映させることにより、図5中Aに示すように、特徴の近似のクラスAとクラスBとの間に両者を区別する閾値S1を設定することができる。すなわち、他方のクラス所属評価を参照することにより、クラスの所属評価が適切になされるようになるというものである。しかし、もし画像信号及び音声信号の両方についてもクラスが非常に近かった場合、これだけでは画像及び音声について新しいクラスを発生させることは難しい。これは、例えば、図6中A及びBに示すように、画像及び音の特徴空間においてクラスが近似している場合において、第3の特徴空間からみて全く異なる特徴を有しているときであっても、それらを区別化ができないということである。例えば、第3の特徴空間としては、行動の特徴を示すものが考えられる。そこで、本発明は、上述の実情に鑑みてなされたものであり、対象物を、各特徴空間において適切に判別することができるロボット装置及びロボット装置の行動制御方法の提供を目的としている。また、上述の問題2については、例えば新しいクラス所属と判断するべき信号が入力されたとき、いかにロボット装置の新しい行動を生成し、それを評価するのか、ということである。従来の手法では、言語発生の評価が、生成した行動の評価に対応するとも考えられるが、文献3では、任意の音韻列を生成している。それが、入力信号おそらくは画像信号に含まれているオブジェクトの名前等になるのである。しかしながら、行動の生成として、任意の動き列を発生させるわけにはいかない。例えば、4本の各脚が3自由度のロボット装置の各関節角の任意列を発生してもほとんどの場合、意味のある動きにならない。また、言語発生ではその音韻系列がそのオブジェクト対象物の名前になっていくだけであるが、行動生成では、そのようにして生成した行動についての善し悪しの評価をどうするかが問題になる。また、本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、入力に対して、適切な行動を生成することができるロボット装置及びロボット装置の行動制御方法の提供を目的としている。また、上述の問題3については、いわゆる学習対象物の共有共同注意の問題であり、ロボット装置が知覚している情報が多様であることに起因する。例えば、ロボット装置の画像信号入力部例えば、CCDカメラと全く異なる方向に人間がオレンジのボールをもって、オレンジのボールを発言し、教育しても、ロボット装置の視野に入っているオブジェクト対象物がピンクの箱であれば、それをオレンジのボールを結びつけてしまう。また、上述した文献4の手法においては、モニター210上のパターン211をマウスでクリックして学習対象物教育対象物として指定しているが、実世界ではこのような学習対象物の指定手段がない。また、上述の文献2及び文献3の理論をロボット装置に適用したと仮定した場合でも、ロボット装置のなす行動は、視覚に入っているいくつかの対象物のうち、言い手が適当に選んだ対象物に対して、自分の記憶に従ってその名前を発話し、その発話に基づいて言い手が学習対象物を選ぶ、というものになる。これでは、実世界においてなされているような、学習対象物を特定した学習とはなっていない。また、本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、学習対象物の共有共同注意を可能として、適切に学習対象物を特定することができるロボット装置及びロボット装置の行動制御方法の提供を目的としている。本発明に係るロボット装置は、上述の課題を解決するために、学習対象物を特定する学習対象物特定手段と、学習対象物特定手段が特定した学習対象物の情報を記憶する記憶手段と、新たな検出した物と記憶手段に記憶した学習対象物の情報とに基づいて、行動をする行動制御手段と備える。このような構成を備えたロボット装置は、学習対象物を特定する学習対象物特定手段が特定した学習対象物の情報を記憶手段に記憶し、行動制御手段により、新たな検出した物と記憶手段に記憶した学習対象物の情報とに基づいて行動をする。これにより、ロボット装置は、学習対象物を記憶して、再び同一の対象物が入力された際には、所定の行動をする。また、本発明に係るロボット装置の行動制御方法は、上述の課題を解決するために、学習対象物を特定する学習対象物特定工程と、学習対象物特定工程にて特定した学習対象物の情報を記憶手段に記憶する記憶工程と、新たな検出した物と記憶手段に記憶した学習対象物の情報とに基づいて、行動をする行動制御工程とを有する。このようなロボット装置の行動制御方法により、ロボット装置は、学習対象物を記憶して、再び同一の対象物が入力された際には、所定の行動をする。本発明に係るロボット装置は、学習対象物を特定する学習対象物特定手段が特定した学習対象物の情報を記憶手段に記憶し、行動制御手段により、新たな検出した物と記憶手段に記憶した学習対象物の情報とに基づいて行動をすることにより、学習対象物を記憶して、再び同一の対象物が入力された際には、所定の行動をすることができる。また、本発明に係るロボット装置の行動制御方法は、学習対象物を特定する学習対象物特定工程と、学習対象物特定工程にて特定した学習対象物の情報を記憶手段に記憶する記憶工程と、新たな検出した物と記憶手段に記憶した学習対象物の情報とに基づいて、行動をする行動制御工程とを有する。この発明が適用されたロボット装置は、学習対象物を記憶して、再び同一の対象物が入力された際には、所定の行動をすることができる。以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳しく説明する。この実施の形態は、周囲の環境外的要因や内部の状態内的要因に応じて自律的に行動をする自律型のロボット装置である。実施の形態では、先ず、ロボット装置の構成について説明して、その後、ロボット装置における本発明の適用部分について詳細に説明する。1本実施の形態によるロボット装置の構成図7に示すように、犬を模した形状のいわゆるペットロボットとされ、胴体部ユニット2の前後左右にそれぞれ脚部ユニット3A,3B,3C,3Dが連結されると共に、胴体部ユニット2の前端部及び後端部にそれぞれ頭部ユニット4及び尻尾部ユニット5が連結されて構成されている。胴体部ユニット2には、図8に示すように、CPUCentralProcessingUnit10、DRAMDynamicRandomAccessMemory11、フラッシュROMRead0nlyMemory12、PCPersonalComputerカードインターフェース回路13及び信号処理回路14が内部バス15を介して相互に接続されることにより形成されたコントロール部16と、このロボット装置1の動力源としてのバッテリ17とが収納されている。また、胴体部ユニット2には、ロボット装置1の向きや動きの加速度を検出するための角速度センサ18及び加速度センサ19なども収納されている。また、頭部ユニット4には、外部の状況を撮像するためのCCDChargeCoupledDeviceカメラ20と、使用者からの撫でるや叩くといった物理的な働きかけにより受けた圧力を検出するためのタッチセンサ21と、前方に位置する物体までの距離を測定するための距離センサ22と、外部音を集音するためのマイクロホン23と、鳴き声等の音声を出力するためのスピーカ24と、ロボット装置1の目に相当するLEDLightEmittingDiode図示せずとなどがそれぞれ所定位置に配置されている。さらに、各脚部ユニット3A~3Dの関節部分や各脚部ユニット3A~3D及び胴体部ユニット2の各連結部分、頭部ユニット4及び胴体部ユニット2の連結部分、並びに尻尾部ユニット5の尻尾5Aの連結部分などにはそれぞれ自由度数分のアクチュエータ251~25n及びポテンショメータ261~26nが配設されている。例えば、アクチュエータ251~25nはサーボモータを構成として有している。サーボモータの駆動により、脚部ユニット3A~3Dが制御されて、目標の姿勢或いは動作に遷移する。そして、これら角速度センサ18、加速度センサ19、タッチセンサ21、距離センサ22、マイクロホン23、スピーカ24及び各ポテンショメータ261~26nなどの各種センサ並びにLED及び各アクチュエータ251~25nは、それぞれ対応するハブ271~27nを介してコントロール部16の信号処理回路14と接続され、CCDカメラ20及びバッテリ17は、それぞれ信号処理回路14と直接接続されている。なお、後述するように、動作行動の学習において、この角速度センサ18、加速度センサ19、ポテンショメータ261~26n等の信号が使用される。信号処理回路l4は、上述の各センサから供給されるセンサデータや画像データ及び音声データを順次取り込み、これらをそれぞれ内部バス15を介してDRAM11内の所定位置に順次格納する。また信号処理回路14は、これと共にバッテリ17から供給されるバッテリ残量を表すバッテリ残量データを順次取り込み、これをDRAM11内の所定位置に格納する。このようにしてDRAM11に格納された各センサデータ、画像データ、音声データ及びバッテリ残量データは、この後CPU10がこのロボット装置1の動作制御を行う際に利用される。実際上CPU10は、ロボット装置1の電源が投入された初期時、胴体部ユニット2の図示しないPCカードスロットに装填されたメモリカード28又はフラッシュROM12に格納された制御プログラムをPCカードインターフェース回路13を介して又は直接読み出し、これをDRAM11に格納する。また、CPU10は、この後上述のように信号処理回路14よりDRAM11に順次格納される各センサデータ、画像データ、音声データ及びバッテリ残量データに基づいて自己及び周囲の状況や、使用者からの指示及び働きかけの有無などを判断する。さらに、CPU10は、この判断結果及びDRAM11に格納した制御プログラムに基づいて続く行動を決定すると共に、当該決定結果に基づいて必要なアクチュエータ251~25nを駆動させることにより、頭部ユニット4を上下左右に振らせたり、尻尾部ユニット5の尻尾5Aを動かせたり、各脚部ユニット3A~3Dを駆動させて歩行させるなどの行動を行わせる。また、この際CPU10は、必要に応じて音声データを生成し、これを信号処理回路14を介して音声信号としてスピーカ24に与えることにより当該音声信号に基づく音声を外部に出力させたり、上述のLEDを点灯、消灯又は点滅させる。このようにしてこのロボット装置1においては、自己及び周囲の状況や、使用者からの指示及び働きかけに応じて自律的に行動し得るようになされている。2制御プログラムのソフトウェア構成ここで、ロボット装置1における上述の制御プログラムのソフトウェア構成は、図9に示すようになる。この図9において、デバイスドライバレイヤ30は、この制御プログラムの最下位層に位置し、複数のデバイスドライバからなるデバイスドライバセット31から構成されている。この場合、各デバイスドライバは、CCDカメラ20図8やタイマ等の通常のコンピュータで用いられるハードウェアに直接アクセスするごとを許されたオブジェクトであり、対応するハードウェアからの割り込みを受けて処理を行う。また、ロボティックサーバオブジェクト32は、デバイスドライバレイヤ30の最下位層に位置し、例えば上述の各種センサやアクチュエータ251~25n等のハードウェアにアクセスするためのインターフェースを提供するソフトウェア群でなるバーチャルロボット33と、電源の切換えなどを管理するソフトウェア群でなるバワーマネージャ34と、他の種々のデバイスドライバを管理するソフトウェア群でなるデバイスドライバマネージャ35と、ロボット装置1の機構を管理するソフトウェア群でなるデザインドロボット36とから構成されている。マネージャオブジェクト37は、オブジェクトマネージャ38及びサービスマネージャ39から構成されている。オブジェクトマネージャ38は、ロボティックサーバオブジェクト32、ミドルウェアレイヤ40、及びアプリケーションレイヤ41に含まれる各ソフトウェア群の起動や終了を管理するソフトウェア群であり、サービスマネージャ39は、メモリカード28図8に格納されたコネクションファイルに記述されている各オブジェクト間の接続情報に基づいて各オブジェクトの接続を管理するソフトウェア群である。ミドルウェアレイヤ40は、ロボティックサーバオブジェクト32の上位層に位置し、画像処理や音声処理などのこのロボット装置1の基本的な機能を提供するソフトウェア群から構成されている。また、アプリケーションレイヤ41は、ミドルウェアレイヤ40の上位層に位置し、当該ミドルウェアレイヤ40を構成する各ソフトウェア群によって処理された処理結果に基づいてロボット装置1の行動を決定するためのソフトウェア群から構成されている。なお、ミドルウェアレイヤ40及びアプリケーションレイヤ41の具体なソフトウェア構成をそれぞれ図10に示す。ミドルウェアレイヤ40は、図10に示すように、騒音検出用、温度検出用、明るさ検出用、音階認識用、距離検出用、姿勢検出用、タッチセンサ用、動き検出用及び色認識用の各信号処理モジュール50~58並びに入力セマンティクスコンバータモジュール59などを有する認識系60と、出力セマンティクスコンバータモジュール68並びに姿勢管理用、トラッキング用、モーション再生用、歩行用、転倒復帰用、LED点灯用及び音再生用の各信号処理モジュール61~67などを有する出力系69とから構成されている。認識系60の各信号処理モジュール50~58は、ロボティックサーバオブジェクト32のバーチャルロボット33によりDRAM11図8から読み出される各センサデータや画像データ及び音声データのうちの対応するデータを取り込み、当該データに基づいて所定の処理を施して、処理結果を入力セマンティクスコンバータモジュール59に与える。ここで、例えば、バーチャルロボット33は、所定の通信規約によって、信号の授受或いは変換をする部分として構成されている。入力セマンティクスコンバータモジュール59は、これら各信号処理モジュール50~58から与えられる処理結果に基づいて、うるさい、暑い、明るい、ボールを検出した、転倒を検出した、撫でられた、叩かれた、ドミソの音階が聞こえた、動く物体を検出した又は障害物を検出したなどの自己及び周囲の状況や、使用者からの指令及び働きかけを認識し、認識結果をアプリケーションレイヤ41図8に出力する。アプリケーションレイヤ4lは、図11に示すように、行動モデルライブラリ70、行動切換えモジュール71、学習モジュール72、感情モデル73及び本能モデル74の5つのモジュールから構成されている。行動モデルライブラリ70には、図12に示すように、バッテリ残量が少なくなった場合、転倒復帰する、障害物を回避する場合、感情を表現する楊命、ボールを検出した場合などの予め選択されたいくつかの条件項目にそれぞれ対応させて、それぞれ独立した行動モデル701~70nが設けられている。そして、これら行動モデル701~70nは、それぞれ入力セマンティクスコンバータモジュール59から認識結果が与えられたときや、最後の認識結果が与えられてから一定時間が経過したときなどに、必要に応じて後述のように感情モデル73に保持されている対応する情動のパラメータ値や、本能モデル74に保持されている対応する欲求のパラメータ値を参照しながら続く行動をそれぞれ決定し、決定結果を行動切換えモジュール71に出力する。なお、この実施の形態の場合、各行動モデル701~70nは、次の行動を決定する手法として、図13に示すような1つのノード状態NODE0~NODEnから他のどのノードNODE0~NODEnに遷移するかを各ノードNODE0~NODEnに間を接続するアークARC1~ARCnに対してそれぞれ設定された遷移確率P1~Pnに基づいて確率的に決定する有限確率オートマトンと呼ばれるアルゴリズムを用いる。具体的に、各行動モデル701~70nは、それぞれ自己の行動モデル701~70nを形成するノードNODE0~NODEnにそれぞれ対応させて、これらノードNODE0~NODEnごとに図14に示すような状態遷移表80を有している。この状態遷移表80では、そのノードNODE0~NODEnにおいて遷移条件とする入力イベント認識結果が入力イベント名の行に優先順に列記され、その遷移条件についてのさらなる条件がデータ名及びデータ範囲の行における対応する列に記述されている。したがって、図14の状態遷移表80で表されるノードNODE100では、ボールを検出BALLという認識結果が与えられた場合に、当該認識結果と共に与えられるそのボールの大きさSIZEが0から1000の範囲であることや、障害物を検出OBSTACLEという認識結果が与えられた場合に、当該認識結果と共に与えられるその障害物までの距離DISTANCEが0から100の範囲であることが他のノードに遷移するための条件となっている。また、このノードNODE100では、認識結果の入力がない場合においても、行動モデル701~70nが周期的に参照する感情モデル73及び本能モデル74にそれぞれ保持された各情動及び各欲求のパラメータ値のうち、感情モデル73に保持された喜びJOY、驚きSURPRISE若しくは悲しみSADNESSのいずれかのパラメータ値が50から100の範囲であるときには他のノードに遷移することができるようになっている。また、状態遷移表80では、他のノードヘの遷移確率の欄における遷移先ノードの列にそのノードNODE0~NODEnから遷移できるノード名が列記されていると共に、入力イベント名、データ値及びデータの範囲の行に記述された全ての条件が揃ったときに遷移できる他の各ノードNODE0~NODEnへの遷移確率が他のノードヘの遷移確率の欄内の対応する箇所にそれぞれ記述され、そのノードNODE0~NODEnに遷移する際に出力すべき行動が他のノードヘの遷移確率の欄における出力行動の行に記述されている。なお、他のノードヘの遷移確率の欄における各行の確率の和は100[]となっている。したがって、図14の状態遷移表80で表されるノードNODE100では、例えばボールを検出BALLし、そのボールのSIZE大きさが0から1000の範囲であるという認識結果が与えられた場合には、30[]の確率でノードNODE120node120に遷移でき、そのときACTION1の行動が出力されることとなる。各行動モデル701~70nは、それぞれこのような状態遷移表80として記述されたノードNODE0~NODEnがいくつも繋がるようにして構成されており、入力セマンティクスコンバータモジュール59から認識結果が与えられたときなどに、対応するノードNODE0~NODEnの状態遷移表を利用して確率的に次の行動を決定し、決定結果を行動切換えモジュール71に出力するようになされている。図11に示す行動切換えモジュール71は、行動モデルライブラリ70の各行動モデル701~70nからそれぞれ出力される行動のうち、予め定められた優先順位の高い行動モデル701~70nから出力された行動を選択し、当該行動を実行すべき旨のコマンド以下、これを行動コマンドという。をミドルウェアレイヤ40の出力セマンティクスコンバータモジュール68に送出する。なお、この実施の形態においては、図12において下側に表記された行動モデル701~70nほど優先順位が高く設定されている。また、行動切換えモジュール71は、行動完了後に出力セマンティクスコンバータモジュール68から与えられる行動完了情報に基づいて、その行動が完了したことを学習モジュール72、感情モデル73及び本能モデル74に通知する。一方、学習モジュール72は、入力セマンティクスコンバータモジュール59から与えられる認識結果のうち、叩かれたや撫でられたなど、使用者からの働きかけとして受けた教示の認識結果を入力する。そして、学習モジュール72は、この認識結果及び行動切換えモジュール71からの通知に基づいて、叩かれた叱られたときにはその行動の発現確率を低下させ、撫でられた誉められたときにはその行動の発現確率を上昇させるように、行動モデルライブラリ70における対応する行動モデル701~70nの対応する遷移確率を変更する。他方、感情モデル73は、喜びjoy、悲しみsadness、怒りanger、驚きsurprise、嫌悪disgust及び恐れfearの合計6つの情動について、各情動ごとにその情動の強さを表すパラメータを保持している。そして、感情モデル73は、これら各情動のパラメータ値を、それぞれ入力セマンティクスコンバータモジュール59から与えられる叩かれた及び撫でられたなどの特定の認識結果と、経過時間及び行動切換えモジュール71からの通知となどに基づいて周期的に更新する。具体的には、感情モデル73は、入力セマンティクスコンバータモジュール59から与えられる認識結果と、そのときのロボット装置1の行動と、前回更新してからの経過時間となどに基づいて所定の演算式により算出されるそのときのその情動の変動量を△E[t]、現在のその情動のパラメータ値をE[t]、その情動の感度を表す係数をkeとして、4式によって次の周期におけるその情動のパラメータ値E[t1]を算出し、これを現在のその情動のパラメータ値E[t]と置き換えるようにしてその情動のパラメータ値を更新する。また、感情モデル73は、これと同様にして全ての情動のパラメータ値を更新する。なお、各認識結果や出力セマンティクスコンバータモジュール68からの通知が各情動のパラメータ値の変動量△E[t]にどの程度の影響を与えるかは予め決められており、例えば叩かれたといった認識結果は怒りの情動のパラメータ値の変動量△E[t]に大きな影響を与え、撫でられたといった認識結果は喜びの情動のパラメータ値の変動量△E[t]に大きな影響を与えるようになっている。ここで、出力セマンティクスコンバータモジュール68からの通知とは、いわゆる行動のフィードバック情報行動完了情報であり、行動の出現結果の情報であり、感情モデル73は、このような情報によっても感情を変化させる。これは、例えば、吠えるといった行動により怒りの感情レベルが下がるといったようなことである。なお、出力セマンティクスコンバータモジュール68からの通知は、上述した学習モジュール72にも入力されており、学習モジュール72は、その通知に基づいて行動モデル701~70nの対応する遷移確率を変更する。なお、行動結果のフィードバックは、行動切換えモジュレータ71の出力感情が付加された行動によりなされるものであってもよい。一方、本能モデル74は、運動欲exercise、愛情欲affection、食欲appetite及び好奇心curiosityの互いに独立した4つの欲求について、これら欲求ごとにその欲求の強さを表すパラメータを保持している。そして、本能モデル74は、これらの欲求のパラメータ値を、それぞれ入力セマンティクスコンバータモジュール59から与えられる認識結果や、経過時間及び行動切換えモジュール71からの通知などに基づいて周期的に更新する。具体的には、本能モデル74は、運動欲、愛情欲及び好奇心については、認識結果、経過時間及び出力セマンティクスコンバータモジュール68からの通知などに基づいて所定の演算式により算出されるそのときのその欲求の変動量をΔI[k]、現在のその欲求のパラメータ値をI[k]、その欲求の感度を表す係数kiとして、所定周期で5式を用いて次の周期におけるその欲求のパラメータ値I[k1]を算出し、この演算結果を現在のその欲求のパラメータ値I[k]と置き換えるようにしてその欲求のパラメータ値を更新する。また、本能モデル74は、これと同様にして食欲を除く各欲求のパラメータ値を更新する。なお、認識結果及び出力セマンティクスコンバータモジュール68からの通知などが各欲求のパラメータ値の変動量△I[k]にどの程度の影響を与えるかは予め決められており、例えば出力セマンティクスコンバータモジュール68からの通知は、疲れのパラメータ値の変動量△I[k]に大きな影響を与えるようになっている。なお、本実施の形態においては、各情動及び各欲求本能のパラメータ値がそれぞれ0から100までの範囲で変動するように規制されており、また係数ke、kiの値も各情動及び各欲求ごとに個別に設定されている。一方、ミドルウェアレイヤ40の出力セマンティクスコンバータモジュール68は、図10に示すように、上述のようにしてアプリケーションレイヤ41の行動切換えモジュール71から与えられる前進、喜ぶ、鳴く又はトラッキングボールを追いかけるといった抽象的な行動コマンドを出力系69の対応する信号処理モジュール61~67に与える。そしてこれら信号処理モジュール61~67は、行動コマンドが与えられると当該行動コマンドに基づいて、その行動を行うために対応するアクチュエータ251~25n図8に与えるべきサーボ指令値や、スピーカ24図8から出力する音の音声データ及び又は目のLEDに与える駆動データを生成し、これらのデータをロボティックサーバオブジェクト32のバーチャルロボット33及び信号処理回路14図8を順次介して対応するアクチュエータ251~25n又はスピーカ24又はLEDに順次送出する。このようにしてロボット装置1においては、制御プログラムに基づいて、自己内部及び周囲外部の状況や、使用者からの指示及び働きかけに応じた自律的な行動を行うことができるようになされている。3環境に応じた本能及び感情の変化ロボット装置1は、さらに、例えば、周囲が明るいときには陽気になり、これに対して周囲が暗いときには物静かになるなど、周囲の環境のうちの騒音、温度及び照度の3つの条件以下、環境条件という。の度合いに応じて感情本能を変化させるようになされている。すなわち、ロボット装置1には、周囲の状況を検出するための外部センサとして、上述したCCDカメラ20、距離センサ22、タッチセンサ21及びマイクロホン23などに加えて周囲の温度を検出するための温度センサ図示せずが所定位置に設けられている。対応する構成として、ミドルウェアレイヤ40の認識系60には、騒音検出用、温度検出用及び明るさ検出用の各信号処理モジュール50~52が設けられている。騒音検出用の信号処理モジュール50は、ロボティックサーバオブジェクト32のバーチャルロボット33を介して与えられるマイクロホン23図8からの音声データに基づいて周囲の騒音レベルを検出し、検出結果を入力セマンティクスコンバータモジュール59に出力する。温度検出用の信号処理モジュール51は、バーチャルロボット33を介して与えられる温度センサからのセンサデータに基づいて周囲の温度を検出し、検出結果を入力セマンティクスコンバータモジュール59に出力する。明るさ検出用の信号処理モジュール52は、バーチャルロボット33を介して与えられるCCDカメラ20図8からの画像データに基づいて周囲の照度を検出し、検出結果を入力セマンティクスコンバータモジュール59に出力する。入力セマンティクスコンバータモジュール59は、これら各信号処理モジュール50~52の出力に基づいて周囲の騒音、温度及び照度の度合いを認識し、当該認識結果を上述のようにアプリケーションモジュール41図11の内的状態モデル部に出力する。具体的に、入力セマンティクスコンバータモジュール59は、騒音検出用の信号処理モジュール50の出力に基づいて周囲の騒音の度合いを認識し、うるさい又は静かといった認識結果を感情モデル73及び本能モデル74等に出力する。また、入力セマンティクスコンバータモジュール59は、温度検出用の信号処理モジュール51の出力に基づいて周囲の温度の度合いを認識し、暑い又は寒いといった認識結果を感情モデル73及び本能モデル74等に出力する。さらに、入力セマンティクスコンバータモジュール59は、明るさ検出用の信号処理モジュール52の出力に基づいて周囲の照度の度合いを認識し、明るい又は暗いといった認識結果を、感情モデル73及び本能モデル74等に出力する。感情モデル73は、上述のように、入力セマンティクスコンバータモジュール59から与えられる各種認識結果に基づき4式に従って各パラメータ値を周期的に変更する。そして、感情モデル73は、入力セマンティクスコンバータモジュール59から与えられる騒音、温度及び照度についての認識結果に基づいて、予め定められた対応する情動についての4式の係数keの値を増減させる。具体的には、感情モデル73は、例えばうるさいといった認識結果が与えられた場合には怒りの情動に対する係数keの値を所定数増加させ、これに対して静かといった認識結果が与えられた場合には怒りの情動に対する係数keの値を所定数減少させる。これにより、周囲の騒音に影響されて怒りのパラメータ値が変化することになる。また、感情モデル73は、暑いといった認識結果が与えられた場合には喜びの情動に対する係数keの値を所定数減少させ、これに対して寒いといった認識結果が与えられた場合には悲しみの情動に対する係数keの値を所定数増加させる。これにより、周囲の温度に影響されて悲しみのパラメータ値が変化することになる。さらに、感情モデル73は、明るいといった認識結果が与えられた場合には喜びの情動に対する係数keの値を所定数増加させ、これに対して[暗いといった認識結果が与えられた場合には恐れの情動に対する係数keの値を所定数増加させる。これにより、周囲の照度に影響されて恐れのパラメータ値が変化することになる。これと同様にして、本能モデル74は、上述のように、入力セマンティクスコンバータモジュール59から与えられる各種認識結果等に基づき5式に従って各欲求のパラメータ値を周期的に変更する。また、本能モデル74は、入力セマンティクスコンバータモジュール59から与えられる騒音、温度及び照度の度合いについての認識結果に基づいて、予め定められた対応する欲求の5式の係数kiの値を増減させる。具体的には、本能モデル74は、例えばうるさいや明るいといった認識結果が与えられた場合には、疲れに対する係数kiの値を所定数減少させ、これに対して静かや暗いといった認識結果が与えられた場合には疲れに対する係数kiの値を所定数増加させる。また、本能モデル74は、暑い又は寒いといった認識結果が与えられた場合には疲れに対する係数kiの値を所定数増加させる。この結果、ロボット装置1の行動は、例えば周囲がうるさいときには、怒りのパラメータ値が増加しやすく、疲れのパラメータ値が減少しやすくなるために、全体として行動がいらいらしたような行動となり、これに対して周囲が静かなときには、怒りのパラメータ値が減少しやすく、疲れのパラメータ値が増加しやすくなるために、全体として行動がおちついた行動となる。また、ロボット装置1の行動は、周囲が暑いときには、喜びのパラメータ値が減少しやすく、疲れのパラメータ値が増加しやすくなるために、全体として行動がだらけたような行動となり、これに対して周囲が寒いときには、悲しみのパラメータ値が増加しやすく、疲れのパラメータ値が増加しやすくなるために、全体として行動が寒がっている行動となる。また、ロボット装置1の行動は、周囲が明るいときには、喜びのパラメータ値が増加しやすく、疲れのパラメータ値が減少しやすくなるために、全体として行動が陽気な行動となり、これに対して周囲が暗いときには、喜びのパラメータ値が増加しやすく、疲れのパラメータ値が増加しやすくなるために、全体として行動が物静かな行動となる。以上のようにロボット装置1は構成されており、ロボット装置1は、環境に応じて、感情及び本能を変化させ、その感情及び本能の状態に応じて自律的に行動することができる。4本発明の適用4-1全体の説明上述のロボット装置1において本発明が適用された要部を説明する。ロボット装置1は、画像信号や音声信号音響信号等に結びつけて関連づけて行動を学習し、学習後は、結びつけられた画像信号や音声信号により行動を引き起こすように構成されている。以下の説明では、学習として行動に音声を結びつける例について主に説明するが、行動に画像を結びつけることもできることはいうまでもない。具体的には、ロボット装置1は本発明の実現のために次のような構成を有している。ロボット装置1は、図15に示すように、音声認識部101、センサ処理部102、本能情動部103、連想想起記憶部104及び行動生成部105を備えている。ここで、音声認識部101は、接触を検出する接触検出手段とされるタッチセンサ図8に示すタッチセンサ21等による接触検出と同時又は時間的前後に入力された情報を検出する入力情報検出手段として機能し、連想想起記憶部104は、接触に応じて出現した行動と、音声認識部101が検出した入力情報音声信号とを結びつけて記憶する記憶手段として機能し、行動生成部105は、新たに得られた入力情報音声信号に基づいて、連想想起記憶部104により連想された行動をする行動制御手段として機能する。また、センサ処理部102は、例えば、図示しないタッチセンサによる接触検出に応じて行動を出現させる行動出現手段としての機能を有する。具体的には、各構成部分は、次のように機能する。音声認識部101は、外部マイクロホン23から入力された音声信号を音声処理して、所定の言語として認識する。具体的には、音声認識部101は、HMMを採用して構成されており、HMMによる複数の認識クラスにより、入力された音声を音韻系列として認識する。また、音声認識部101では、既存のクラスから学習によりクラスを増加させることも可能である。例えば、図9中Bに示したように、認識できない音声の入力がなされた場合には、既存のクラスを分割して新たなクラスを生成する。具体的には、入力された音声に対して確信度所属評価の高い既存のクラスを分割して、新たなクラスを生成する。例えば、クラスの分割では、当該クラスにおいて特徴性の低い部分を新たなクラスとして分割する。これにより、予め登録してある言語を認識することができるばかりではなく、新規言語を認識できるようにもなる。センサ処理部102は、センサ信号の変化に基づいて、教示された動作行動の信号を生成する。すなわち、センサ処理部102は、入力された行動情報を認識する。例えば、教示される動作については、予め設定されている動作によるものでもよく、使用者により新規に設定される動作によるものでも良い。また、既に設定されている行動のうちのどれか選択して生成することができる。予め設定されている動作の教示とは、例えば、タッチセンサからのセンサ信号の入力をトリガー発火として動作が教示される、といったようなものである。例えば、立ち姿勢において背中後方に設けられた所定のタッチセンサを押したときに、座り姿勢に遷移させることを予め設定しておいて、実際の場面において、立ち姿勢においてそのような背中後方に設けられているタッチセンサが押されたときに、座り姿勢への遷移が、動作として教示される、というようにである。なお、このような動作を教示するためのセンサを設ける位置については、例えは、頭部、脚部先端等であってもよい。このようにセンサを任意に設けることで、種々の動作を教示することが可能になる。また、新規に設定して行う動作の教示としては、例えば、動作部関節部を制御する信号の変化を使用して行うことなどが挙げられる。動作部とは、例えば、上述したように、各脚部ユニット3A~3Dの関節部分や各脚部ユニット3A~3D及び胴体部ユニット2の各連結部分、頭部ユニット4及び胴体部ユニット2の連結部分、並びに尻尾部ユニット5の尻尾5Aの連結部分などに設けられているアクチュエータサーボモータ等251~25nである。例えば、使用者がロボット装置1の動作部を強制的に動かした際には、当該動作部に負荷が発生する。このとき動作部への負荷により通常の動作外部負荷のない動作とは異なる信号、例えば、当該動作部へのサーボ信号が発生する。このような信号に基づけば、姿勢の遷移、すなわち動作を把握することが可能である。このようなことから、このような信号を記憶することにより、使用者に強制的に遷移させられた動作を新規の動作として学習することができる。このような新規動作の教示については、後で詳述する。なお、さらに後で詳述することであるが、本発明によりロボット装置1は、このような信号の変化から外力外部負荷を検出して、当該外力を学習するといったこともできるようになされている。さらに、センサ処理部102は、学習する行動をクラス認識することもできる。例えば、入力された行動情報を、行動特徴空間における特徴量からクラス認識して、学習することもできる。本能情動部103は、上述したような音声や行動に結びつけられる情動の情報が格納されている部分である。すなわち、本能情報部103は、上述したように、本能モデルや感情モデルにより、入力されるセンサ信号等によりその本能や感情を変化させている。連想想起記憶部104は、上述したような音声認識部101、センサ処理部102及び本能情動部103からの情報に基づいて学習をして、さらに学習後においては、その学習に基づいて、入力された音声や画像に対応される行動情報を生成する。例えば、連想想起記憶部104は、1式及び2式を用いて説明した画像と音のクラスとを相関行列として結びつける従来手法の連想記憶を採用し、各情報を連想記憶している。例えば、連想想起記憶部104は、センサ処理部102が上述したように、センサ出力から立ち姿勢から座り姿勢への遷移の動作の教示を検出して、同時或いは時間を前後して音声認識部101がおすわりの言語を認識した場合には、連想想起記憶部104は、立ち姿勢から座り姿勢への遷移の動作と、おすわりの発言とを結びつけて記憶学習する。これは、一般的に動物の犬に対するお座りの教示としてなされているようなことである。また、連想想起記憶部104は、入力された動作と入力された言語とが対として予め設定されているときにのみ、その動作と言語とを結びつけて発火して学習するようにすることもできる。例えば、上述したようないわゆるお座りの動作の教示と同時或いは時間を前後しておすわりの言語が入力されれば、その動作を学習結びつけて記憶するが、それ以外の言語に対しては、動作を学習しないというようにである。また、連想想起記憶部104は、認識された動作或いは言語に、本能情動部103から出力される本能や感情をも関連づけして学習することもできる。例えば、学習時において、音声言語が入力された際に、恐怖を感じていたとした場合にはそのような音声に、そのような感情を結びつけて学習することもできる。以上のように連想想起記憶部104は、音声、動作或いは感情を関連づけして結びつけて学習し、学習後には、そのような学習結果に基づいて、入力された画像や音声等に対応して、行動情報を生成するようになる。行動生成部105は、そのような連想想起記憶部104から出力される行動情報に基づいて行動を生成する。例えば、上述したようなお座りの教示の学習後において、連想想起記憶部104がおすわりの言語が入力された場合には、立ち姿勢から座り姿勢への遷移させる行動を出現させる引き起こさせる。このように、ロボット装置1は、音声情報とセンサ信号の変化とを結びつけて、動作を学習して、学習結果として、入力されてくる音声に基づいて行動動作を発現することができるようになる。例えば、お座りの動作を学習して、出力するまでのロボット装置1における一連の処理は次のようになる。学習時には、図16中Aに示すように、ロボット装置1は、音声信号音響信号と同時或いは時間を前後して接触信号が与えられる。音声信号としては、例えば、おすわりが入力される。また、接触信号を与えるとは、立ち姿勢から座り姿勢への遷移の動作の教示により、その動作に関与する動作部のセンサ信号に変化を与えることと等価である。なお、上述したように所定箇所にタッチセンサ或いは押圧ボタン例えば、お座り教示ボタンを設けて、このタッチセンサの操作押圧により、そのような動作を教示することもでき、この場合には、接触信号を与えることとは、そのようなタッチセンサの操作による信号の発生をいう。このような学習操作により、ロボット装置1は、図16中A-1から同図中A-2に示すように遷移する動作が教示される。そして、ロボット装置1は、学習後には、図16中BのB-1に示すように、学習時に教示した言葉音響信号、例えば、おすわりを与えることにより、図16中B-2に示すように、学習時に教示した図16中A-2と同様な姿勢とされるお座りの姿勢に遷移するようになる。また、教示する動作については、上述したような動作に限定されない。すなわち、音声入力発話と同時或いは時間を前後して、例えば、ロボット装置1の背中を前方に押す、首の下を上方向に押す若しくは下方向に押す又は前脚を持ち上げる等の動作を教示することもできる。このような動作の教示と、入力言語を結びつけることにより、伏せ、立て或いはお手等の動作の教示となる。また、例えば、ロボット装置1は、次のような学習をすることもできる。先ず、ロボット装置1は、行動の学習として、蹴る動作を学習する。具体的には、使用者教示者により前脚部が操作されて、物を蹴るの動作が学習される。動作の学習は、予め設定されている動作によるものでもよく、新規な動作によるものでもよい。一方で、言語認識により得た言葉a-kaと画像認識された赤とを対応させて記憶する。このような学習結果として、ロボット装置1は、あか、けれの発話を音声認識して、赤の物体に対して、行動生成により蹴る動作を生成する。例えば、赤の対象物の特定は、入力画像をセグメンテーションして、赤色の部分を特定することにより行う。すなわち、赤色に相当するセグメントした物体を対象物として特定する。また、上述の実施の形態では、行動と結びつける情報を音声情報としているがこれに限定されるものではない。例えば、画像情報を行動情報に結びつけることができる。この場合、例えば、CCDカメラ20等の撮像手段からの画像信号から特定画像を認識するための画像認識部を備える。また、上述の実施の形態では、本能情動部103から出力される本能或いは情動を学習された行動や言語に結びつけられている場合について説明しているが、これに限定されるものではない。例えば、予め設定されている行動や言語に対し、後発的に発生された本能や情動をリンクさせることもできる。さらに、ロボット装置1は、出力実際の行動により引き起こされた情動とそのきっかけとなった入力例えば、言語や画像等と、当該出力とを記憶学習することもできる。これにより、ロボット装置1は、学習後の実際の場面において、言語等の入力から、対応される記憶した情動を想起して、本来であればそのような入力に対応される出力をすべきところ、出力行動をすることなく、所定の行動を出現させることもできる。例えば、ロボット装置1が、ある赤いもの入力に触った行動時に引き起こされた情動、例えば、熱さを感じたことによる恐怖感情動を記憶学習することにより、後に赤いものをみる入力があっただけで、恐怖を想起して、その恐怖を行動として表出させる所定の行動を起こすことができる。すなわち、赤いものに触るといった過去の動作を出現することなく、他の適切な動作を出現させる。例えば、このような場合、上述の連想想起記憶部104が、音声認識部101が検出した音声信号に応じて行動した結果を示す行動結果情報と、当該音声信号とを結びつけて記憶する記憶手段として機能し、行動生成部105が、新たに入力された音声信号に基づいて、連想想起記憶部104が特定した行動結果情報に基づいて行動をする行動制御手段として機能する。また、ロボット装置1は、入力信号の特徴空間に、他の入力、情動、行動の空間の影響を与え、当該入力信号のクラス分類に影響を与えることもできる。すなわち、例えば、図12中A及びBに示すように、画像及び音の特徴空間においてクラスが近似している場合、第3の特徴空間例えば、行動の特徴空間を参照して、画像及び音のクラス分類をする。具体的には、画像信号で特徴づけられている第1のオブジェクト画像の入力に対して、第1の行動をとったとき報償例えば、撫でられたを得て、画像特徴空間において第1のオブジェクトに非常に近い第2のオブジェクトに対してもクラス分類の結果画像特徴空間においては近似している旨として同様に第1の行動をとったときに罰例えば、殴られたを得た場合には、次回以降の第2のオブジェクトの入力に際しては、第1の行動以外をとるようにする。すなわち、他の特徴空間におけるクラス分類の結果ここでは行動結果を利用して、他のクラスの分類に影響を及ぼす、或いはクラス分類の戦略を変更する。例えば、このような場合、音声認識部101が、入力情報検出手段、入力情報検出手段が検出した音声信号の特徴量を検出する特徴量検出手段、及び特徴量に基づいて、音声信号を分類する情報分類手段としての機能を有する。ここで、特徴量に基づく音声信号の分類とは、HMMによるクラス分類に該当する。なお、特徴量検出手段としての機能は、後で詳述する図33に示す特徴量抽出部122により実現され、情報分類手段としての機能は、図33に示すHMM部123により実現される。さらに、音声認識部101は、行動生成部105に制御されて行動した結果を示す行動結果情報例えば、報償、罰に基づいて、当該行動を引き起こした音声信号の分類認識クラスを変更する分類変更手段としての機能を有することになる。なお、連想記憶による学習については、誉められたときにとった行動と刺激音声、画像、行動等が結びつけるような学習を行うこともできる。以上、ロボット装置1における本発明に係る部分の全体について説明した。次に各部についてさらに具体的に説明する。4-2任意の動作の学習センサ処理部の具体例ロボット装置1は、上述したように、学習する動作行動を、予め設定されている動作や任意の動作としている。ここでは、任意の動作の学習、すなわち新規動作の学習について説明する。ロボット装置1は、上述したように、サーボモータで各関節が制御されている。ロボット装置1は、CPU10からの角度指定角度指定情報により各関節の角度時系列を発生して、その結果として動作を出力している。また、サーボ制御部からの信号として、関節につけられたポテンショメータにより実際の関節の角度、及びモータに与えているパルス信号等を得ることができる。任意の動作の教示は、このようなパルス信号を、上述したような予め設定されている動作を教示するタッチセンサ等のセンサ信号の代わりに使用して実行するものである。ロボット装置1は、このような任意の動作の学習をするための具体的な構成として図17中Aに示すように、識別部111を備えている。ここで、識別部111は、図15に示したセンサ処理部102が任意の動作を学習するために構成されている場合の具体例となる。識別部111は、各関節モータへの制御信号のパルス幅に基づいて動作を学習する。ところで、ロボット装置1は、各姿勢に遷移するようになされているいることから、動作の学習の際には、一定の姿勢に留まっていることはない。この場合、立ち姿勢や座り姿勢等の各姿勢において、同様な動作を学習させる必要がある。よって、動作部関節部を制御するパルス幅によって動作を教示するような場合、各姿勢を把握した上で行うことが必要になる。このようなことから識別部111は、図17中Bに示すように、各姿勢に応じて複数の識別器1111,1112,を備えている。例えば、第1の識別器1111は、座り姿勢時の動作学習用、第2の識別器1112は、立ち姿勢時の動作学習用というようにである。識別部111は、このように複数の識別器1111,1112,から、現在の姿勢情報に基づいて、所望の一の識別器に切換えて、任意姿勢における動作の学習をする。なお、現在の姿勢の情報である姿勢情報は、各ポテンショメータ261~26n、角速度センサ18或いは加速度センサ19から得られる情報、例えば重力情報から認識することができる。また、行動生成部105から動作部の制御信号として出力されるコマンドに基づいて、現在の姿勢情報を得ることもできる。学習については、外力を与えていない状態のパルス幅との比較によって行う。これは、通常の状態で各関節がとるパルス幅はある程度の誤差範囲内で決まったパターンとなっているが、外力が加わっているとそのパターンは通常のものと異なるものになる。このような関係を利用し、通常の動作と、外力を加えて動作を教示する際のパターンとの差異から、学習される動作の情報を得る。具体的には、次のようにして動作を学習する。例えば、姿勢情報から立ち姿勢であると認識された場合、第1の識別器1111に対して、動作学習のために外力を加えたときのパルス幅を情報として与え、同時に、その動作に割り当てられる情報を与える。例えば、動作学習において使用するパルス幅は、6式に示すように、いわゆるPID制御として使用する信号を使用する。そして、具体的には、PWM制御されたパルス幅を使用する。ここで、eiは、時刻iでのエラー値ポテンショメータの目標角度と現在角度実際の角度の差分であり、Pg,Ig,Dgは定数であり、このような6式のP値を使用する。例えば、与えるパルス幅及び動作の情報としては、ベクトル値とする。例えば、学習する動作に割り当てられる情報として、5次元のベクトル[V0,V1,V2,V3,V4]とする。ここで、ベクトルの要素をV0,V1,V2,V3,V4の5個にすることにより、5種類の刺激を認識することができるようになる。具体的には、以下のようにして学習を行う。背中を後ろ方向に押したときbackwardには、そのときに発生したパルス幅で構成したベクトルP1及び対応される動作の情報としてO1=[0,1,0,0,0]を与える。例えば、図18に示すように、識別器1111に、パルス幅のベクトル値backwardP1及び[0,1,0,0,0]を与える。ここで、各値V0,V1,V2,V3,V4は、0から1の間の実数浮動小数点として学習され、その刺激学習される部分が大きいほど1とされる。例えば、O1=[0,1,0,0,0]による行動の取得による結果としてベクトルが[0109,02,01,03]といった実数として得られる。また、背中を前方向に押したときには、そのときに発生したパルス幅で構成したベクトルP2及び対応される動作の情報としてO2=[0,0,1,0,0]を与え、首を下方向に押したときには、そのときに発生したパルス幅で構成したベクトルP3及び対応される動作の情報としてO3=[0,0,0,1,0]を与え、首を上に押し上げたときには、そのときに発生したパルス幅で構成したベクトルP4及び対応される動作の情報としてO4=[0,0,0,0,1]を与える。そして、例えば、姿勢の初期値として、外力が加わっていないときのパルス幅のベクトルP0及びそれに対応される動作の情報としてO0=[1,0,0,0,0]を与え、これと上述した値と比較して動作を学習する。例えば、パルス幅の例を図19乃至図25に示す。この図19乃至図25では、横軸に各関節の位置を示し、縦軸にいわゆるPWMパルスの値を示す。図19は、立ち姿勢におけるパルス幅パルス信号の値の値を示している。ここで、図中、FR1は、右前脚の第1関節肩の関節の位置、FR2は、その第2関節膝の関節の位置、FR3は、その第3関節足首の関節の位置である。また、FL1は、左前脚の第1関節肩の関節の位置、FL2は、その第2関節膝の関節の位置、FL3は、その第3関節足首の関節の位置である。また、HR1は、右後脚の第1関節肩の関節の位置、HR2は、その第2関節膝の関節の位置、HR3は、その第3関節足首の関節の位置である。また、HL1は、後左脚の第1関節肩の関節の位置、HL2は、その第2関節膝の関節の位置、HL3は、その第3関節足首の関節の位置である。また、Head1、Head2、Head3は、首が多関節からなりそれぞれに対応される位置を示す。以下の図20乃至図25においても同様である。このように、ある状態姿勢或いは動作において、全15個のパルス幅の値を得ることができ、すなわち、上述した学習に使用するベクトル値Pを、15次元の要素からなるベクトル値として得ることができる。立ち姿勢において背中を前方向に押したときには、図20に示すようなパルス幅となり、立ち姿勢において背中を後方に押したときには、図21に示すようなパルス幅となり、立ち姿勢において頭を上方向に押したときには、図22に示すようなパルス幅となり、立ち姿勢において頭を下方向に押したときには、図23に示すようなパルス幅となり、座り姿勢において右脚を持たれたときには、図24に示すようなパルス幅となり、座り姿勢において左脚を持たれたときには、図25に示すようなパルス幅となる。識別部は、このようなパルス幅に基づいて、姿勢を把握して、動作を学習する。また、ロボット装置1は、図26に示すように、快及び不快判定部112を備えることにより、実際の動物に行うと同様に、動作を学習することができる。快及び不快判定部112は、センサ処理部102からの出力に対して、快或いは不快を規定する情動の値の判別をする。そして、それに応じて行動情動を出力する。例えば、快及び不快判定部112は、感情モデル73における不快を規定する情動の値が大きいとき、不快を回避する行動を引き起こす行動情報を出力する。例えば、背中を後方向に押されたら、不快と判断して、座り姿勢に遷移する行動情報を出力する。また、背中を前方向に押され、或いは頭を下方向に押されたら、不快と判断して、伏せ姿勢に遷移する行動情報を出力する。また、伏せ姿勢から首を上方向に持ち上げられたら、不快と判断して、座り姿勢に遷移する行動情報を出力する。また、座り姿勢から首を上方向に持ち上げられたら、不快と判断して、立ち姿勢に遷移する行動情報を出力する。すなわち、上述のような動作は、外部からの負荷が大きく、不快と感じることにより発現される動作である。このような行動情報に基づいて行動生成部105は行動を生成する。このように動作を発現させることにより、実際の犬等に姿勢の学習をさせると同様に、不快と感じたロボット装置1は自ら姿勢を遷移し、このよう遷移動作を学習する。なお、上述したような動作の学習は複数回の入力をすることにより行う。また、他の姿勢他の識別器についても、学習を行う。そして、各識別器の構成については、例えば、階層型ニューラルネットワークを採用した学習がなせるように構成する。例えば、3層のニューラルネットワークの場合は、図27に示すように、入力層、中間層及び出力層から構成する。このような場合、概略として次のような手順により学習がなされる。入力層では、当該入力層に対応された形態されたセンサ信号等が各ニューロンに入力される。中間層では、入力層の各ニューロンから伝えられたデータの特徴量を抽出する。具体的には、中間層の各ニューロンは、入力データの何らかの特徴に着目して、その特徴量を抽出して評価する。そして、出力層は、中間層の各ニューロンから与えられる特徴を組み合わせることによって最終的な決定を行う。また、例えば、上述したような3層のニューラルネットワークにおいては、バックプロパゲーションによる学習が確立されており、例えばこれを採用して識別器を構成する。これにより、背中を後ろ方向に押して、O1=[0,1,0,0,0]が入力させて、出力として[0,1,0,0,0]に近い値実数が出力されるようになる。以上のようにして、ロボット装置1は、識別部111により、任意の動作を学習することができる。これにより、画像信号や音声信号を結びつけて学習することにより、ロボット装置1は、所定の発話音声信号に対して、当該発話に対応して学習した動作を発現するようになる。4-3ロボット装置に与えられた外力の学習上述の任意の動作の学習においては、外力を与えて強制的に変化した際の姿勢を学習することで、所定の発話等に結びつけて発現する動作姿勢を学習する場合について説明した。ここでは、そのような外力の種類の学習について説明する。ロボット装置1は、外力の種類を学習することにより、学習した外力が入力された際には、所定の動作を発現することができる。具体的には、ロボット装置1は、腰に与えられる外力を学習して、学習後において腰に対して学習した外力が与えられた場合に、この外部からの力入力を認識し、所定の動作としてお座りを出現するようなことができる。以下、具体的に、外力の学習について説明する。ロボット装置1は、外力の学習のための構成として、図28に示すように、動作部材151と、動作部材151を動作させるための関節部152と、動作部材151を介して外力が作用している関節部152の状態を検出する検出手段153と、検出手段153が検出した関節部152の状態と外力とを対応させて学習する学習手段160とを備えている。そして、学習後においては、ロボット装置1は、外力が与えられた場合、関節部152の状態からその種類を特定することができる。ここで、動作部材151は、ここで、ロボット装置1は、図7及び図8に示すように、胴体部ユニット2、脚部ユニット3A,3B,3C,3D、胴体部ユニット2及び頭部ユニット4等のアクチュエータ251~25nによって駆動される部分である。また、関節部152は、そのようなアクチュエータ251~25nであって、具体的には、アクチュエータ251~25nを構成しているモータである。このような構成とすることにより、ロボット装置1は、モータに与えられるPWMのパルス信号を使用して外力の学習を行えるようになされている。ロボット装置1は、上述したように、胴体部ユニット2、脚部ユニット3A,3B,3C,3D、胴体部ユニット2及び頭部ユニット4等が関節ジョイントを介した動作部材とされ、さらに、脚部ユニット3A,3B,3C,3Dが複数の関節肩関節、膝関節、足首関節を介した複数の動作部材からなり、胴体部ユニット2の前後左右にそれぞれ脚部ユニット3A,3B,3C,3Dが関節を介して連結されると共に、胴体部ユニット2の前端部及び後端部にそれぞれ頭部ユニット4及び尻尾部ユニット5が関節を介して連結されて構成されている。そして、これら動作部材を動作可能に接合する関節は、アクチュエータ251~25nによって構成されており、PWMのパルス信号は、このアクチュエータ251~25nを構成しているモータに与えられる信号である。PWMのパルス信号のその幅の値は、動作部材各種ユニット151を介して外力が作用している関節部モータ152の状態によって決定されるものであり、すなわち各ジョイントモータの目標角度と実際の角度とのエラー値として計算されるものであり、このようなことから、ロボット装置1に力が加われば、エラー値が大きくなり、これによりパルス幅の値も大きくなる。すなわち、PWMのパルス幅の値は、ロボット装置1に加わる外力に従って大きくなる。ロボット装置1は、外力の学習を、このようなPWMのパルス信号を使用して行っている。検出手段153は、具体的にはこのようなPWMのパルス幅の値を、動作部材151を介して外力が作用している関節部152の状態として検出している。なお、上述したように、PWMのパルス信号のその幅の値は、各ジョイントモータの目標角度と実際の角度とのエラー値差分として計算されるものであることから、検出手段153が検出する関節部152の状態とは、各ジョイントモータの目標角度と実際の角度とのエラー値である言うこともできる。なお、検出手段153は、例えば、図8等に示す信号処理回路14の一機能として実現され、又はソフトウェア或いはオブジェクトプログラムによって実現される。ここで、実施の形態では、後で詳述するが、外力の学習用のPWMのパルス信号として、脚部ユニット3A,3B,3C,3Dの関節となるモータに与えられるPWMのパルス信号と、胴体部ユニット2と頭部ユニット4の関節となるモータに与えられるPWMのパルス信号とを使用している。上述した図19~図25は、様々な外力が加わった場合のそのような外力の学習に使用される各関節部モータのPWMのパルス信号の変化を示すものであり、様々な外力に応じたパターン変化を示すものである。なお、図20に示す前方へ押すの際のパターンと図21に示す後方に押すの際のパターンとを比較してみてもわかるように、PWMパルス幅の値が0x軸について略対象となっている。外力の学習では、上述したような様々な外力が加えた際のこのようなパターン詳しくはベクトル値を学習用のデータとして利用して、学習手段160においてニューラルネットワークを利用した学習を行っている。例えば、学習手段160は、ソフトウェア或いはオブジェクトプログラムによって実現される。ニューラルネットワークとして、階層結合型ネットワークの、特にバックプロパゲーションによるニューラルネットワークを利用して学習している。バックプロパゲーションによるニューラルネットワークは、パターン認識への適応性が高く、実施の形態では、図29及び図30に示すように、入力層161、隠れ層中間層162及び出力層163の3層からなる3層バックプロパゲーションによるニューラルネットワークによる学習を行っている。このような3層バックプロパゲーションによるニューラルネットワークにより、学習後においては、センサからの情報パルス幅の値Dinが入力層161に入力されると、出力層163からそのようなセンサからの情報Dinに対応される学習された外力の種類の情報Doutが出力されるようになる。このような3層バックプロパゲーションによるニューラルネットワークにおける入力層161、隠れ層162及び出力層163は具体的には次のように構成されている。入力層161は、複数のニューロンを有しており、実施の形態では18個のニューロンを有している。すなわち、入力層161には、外力の学習のために18のデータが入力される。例えば、ロボット装置1は、現在の姿勢として立ち姿勢Standing、座り姿勢お座り姿勢、Sitting、寝姿勢Sleepingといった3種類あり、各ジョイント各関節部のモータのPWMパルス幅の値が15種類4脚×3=12種類と頭部には3種類があり計15種類あり、このようなことから、その総計の18種類が入力データとされている。ここで、現在の姿勢の入力をも外力の学習に用いているのは、ジョイント関節の状態が姿勢に依存するからであり、すなわちそのパルス幅の値が姿勢に依存するからである。このような入力層161に、各パルス幅の値からなるベクトル値とされたパターンがセンサからの情報Dinとして入力される。なお、実施の形態では、入力値であるパルス幅の値は、[-512,512]の範囲内で値をとるため、7式により正規化している。ここで、Pは実測されたパルス幅の値であり、Pmaxは最大値512であり、Pminは最小値-512である。また、姿勢に関しての入力データは、[0,1]のため0又は1のどちらかの値をとるため、正規化は必要ない。隠れ層162は、複数のニューロンを有しており、実施の形態では17個のニューロンを有している。このニューロンの数は、いわゆるタンブ法により決定している。すなわち、入力層161のニューロンの数と出力層163のニューロンの数との平均をとり、得られた値のスムージングを行うことにより決定した。タンブ法による隠れ層162のニューロン数numOfHiddenは、式で表すと8式のようになる。ここで、numOfInputは入力層161のニューロン数であり、numOfOutputは出力層153のニューロン数であり、αはスムージングにより増減する値となる。この8式に入力層161のニューロン数numOfInputとして18、後述の出力層153のニューロン数numOfOutputとして10を代入すると、隠れ層162のニューロン数numOfHiddenは17になる。出力層163は、複数のニューロンを有しており、実施の形態では10個のニューロンを有している。ここで出力層163のニューロン数が10個とあるが、これは、10種類の外力を学習により認識することができることを示唆し、例えば、前に押されたForceForward、図20に示した外力、後ろに押されたForceBakward、図21に示した外力、右手を持たれたRightHandUp、図24に示した外力、左手を持たれたLeftHandUp、図25に示した外力、両手を持たれたBothHandUp、図示なし、頭を上に押されたHeadUp、図22に示した外力、頭を下に押されたHeadDown、図23に示した外力、頭を右に押されたHeadRight、図示なし、頭を左に押されたHeadLeft、図示なし、押されていないNoForce、例えば図9に示した状態等として10種類の外力を認識することができる。このように入力層161、隠れ層162及び出力層163が構成されており、隠れ層162及び出力層163で使用される入出力関数については種々挙げられるが、実施の形態ではいわゆるシグモイド関数を使用している。シグモイド関数は、例えば、図31に示すように、いわゆる閾値関数等と異なり入力和に対して出力がなめらかに変化する特性を有している。このような3層バックプロパゲーションによるニューラルネットワークを使用して、種々の外力の学習が次のようになされる。学習は、図30に示すように、入力ベクトルデータ及び教示信号ベクトルデータの対をネットワーク学習手段160に与えることにより行う。教師ベクトルデータは、ある特定のニューロンの出力が1で、それ以外は0になるように与える。すなわち例えば、認識させたい種類の外力を1として、認識する必要がない外力の種類を全て0として与える。このとき、中間層162が入力和により得られる出力yj1は9式に示されるようなシグモイド関数sigmoidよって得られ、また、出力層163が入力和により得られる出力yj2は10式に示されるようなシグモイド関数sigmoidよって得られる。そして、重みの更新、すなわち重みの学習は、11式によってなされる。ここで、シグモイド関数sigmoidは12式のように示される関数である。ここで、aiは入力される各パルス幅の値であり、ziは誤差逆伝播出力であり、εは学習関数であり、βはモーメント係数である。ε学習関数及びβモーメント係数は、学習速度に大きく影響する因子であり、例えば、実施の形態のように構成されたロボット装置1の場合には、ε=0.2、β=0.4とすることで学習速度を最適なものとすることができる。そして、複数回の入力ベクトルデータの入力と教師ベクトルデータの入力とを行い、ニューラルネットワークに入力された入力ベクトルデータと教師ベクトルデータとの誤差がある閾値以下に収束したとき学習を終了する。例えば、13式に示すような平均2乗誤差errorがある閾値以下に収束したときに学習を終了する。ここで、aは入力ベクトルデータであり、teは教師ベクトルデータである。例えば、学習手順は、オンライン学習逐次学習で、同じデータを10回繰り返し学習するようにする。また、同じパターンのデータも略20個連続で学習させる。これにより、総計略800サンプルによる学習がなされることになる。図32には、学習回数と平均2乗誤差との関係の一例を示している。この図32に示す結果は、学習回数が約50回で上述の平均2乗誤差が極小になっており、これは、学習が約50回で収束していることを示している。なお、通常、重み係数の初期値はランダムに与えるので、その初期値によっては学習が収束の程度が異なってくる。すなわち、初期値によっては、このように約50回で学習が収束することもあるが、場合によっては、学習を収束させるまで150回程度要する場合もあるということである。以上のような手順により3層バックプロパゲーションによるニューラルネットワークを使用した学習がなされる。これにより、ロボット装置1は、複数種類の外力の入力複数回の入力により、関節部152の状態例えば、PWMパルス幅の値に対応させて当該複数種類の外力を学習して、外力をカテゴライゼーション分類化することができる。なお、例えば、うまくカテゴライゼーションされているか否か或いは過学習しているか否かは、ロボット装置1によるいわゆる汎化性テストを行うことにより確認することができる。具体的には、このような外力の学習により、ロボット装置1は、腰に外力が与えられた場合、学習した複数種類の外力から当該外力が腰に作用していることを認識して、具体的には各関節部152に与えられる各PWMパルス幅の値パターンから当該外力が腰に作用していることを認識して、対応される所定の動作としてのお座りを出現することができるようになる。このようにロボット装置1は、任意の外力を学習することができ、これにより、ユーザからの接触外力によるインタラクションの自由度を高くして、多くの動作を出現させることができるようになる。なお、ここでは、学習部における学習を3層バックプロパゲーションによるニューラルネットワークを利用して行う場合について説明したが、学習部では他の学習手法を利用することができることはいうまでもない。例えば、SVMSupportVectorMachineを用いて、外力をカテゴライゼーションすることもできる。SVMは、パーセプトロンと同様に線形分類する方法であるが、データを非線形な空間に一度写像し、その空間内で分離する超平面を求めるため、事実上非線形な問題を解くことができる。以下にその原理を示す計算式を示す。通常、パターン認識の問題は、テストサンプルx=x1,x2,x3,,xnとした場合に対して、14式に示す認識関数fxを求めることができる。ここで、教師ラベルをy=y1,y2,y3,,ynとすると、15式のような制約条件の下で、∥v∥2を最小化する問題を考えれば良い。このような制約のついた問題は、ラグランジュの未定乗数法を用いて解くことができる。ラグランジュ乗数を導入すると、16式のように示すことができる。ここで、b及びvについて17式のように編微分すると、18式に示すような二次計画問題を落とすことができる。19式には制約条件を示している。特徴空間の次元数が、訓練サンプルの数よりも少ない場合は、スラック変数ξ≧0を導入して、制約条件を20式のように変更する。最適化については、21式の目的関数を最適化する。ここで、Cは、制約条件をどこまで緩めるかを指定する係数で、実験的に値を決定する必要がある。ラグランジュ乗数αに関する問題は、22式のように示すように変更される。23式には制約条件を示している。しかし、ここまででは、非線形の問題を解くことはできないため、非線形な写像関数であるカーネル関数Kx,x’を導入し、一度高次元の空間に写像してその空間で線形分離することを考える。こうすることによって、元の次元では、非線形分離をしていることと同等になる。カーネル関数は、ある写像Φを用いて、24式のように示すことができる。そして、識別関数は、25式に示すようになる。学習に関しても、26式に示すようになる。27式には制約条件を示している。カーネル関数としては、ガウシアンカーネルの28式等を用いることができる。以上のような原理により、SVMによる行動のカテゴライゼーションが可能になる。また、ここでは、ロボット装置1がジョイント関節部の状態に基づいて外力を学習する場合について説明したが、ジョイントの状態からロボット装置1に作用する外力を検出することに留まるだけでも良い。すなわち、この場合、ロボット装置1は、動作部材を動作させるための関節部の状態を検出する検出手段と、検出手段が検出した関節部の状態に基づいて動作部材に作用する外力を検出する外力検出手段とを備える。例えば、ここでいう検出手段は、上述の図28に示した検出手段153である。このようなロボット装置1は、関節部の状態に基づいて外力があったことを検出することができる。そして、例えば、検出手段と外力検出手段とはソフトウェア或いはオブジェクトプログラムとして実現可能であり、よって、このようなロボット装置1は、特別専用なセンサを装備することなく、外力が加わっていることを検出することができるようになる。また、ロボット装置1は、上述したような外力を学習する場合に際しても新たな構成を備えることなく外力の学習が達成されていると言える。なお、ロボット装置1におけるこのような外力を検出する構成は、いわゆる外力検出装置としての構成であり、この外力検出装置としての構成は、ロボット装置1に適応されることに限定されないことはいうまでもない。また、本例では、外力の学習用のPWMのパルス信号として、脚部ユニット3A,3B,3C,3Dの関節となるモータに与えられるPWMのパルス信号と、胴体部ユニット2と頭部ユニット4の関節となるモータに与えられるPWMのパルス信号とを使用した場合を説明したが、これに限定されるものではなく、他の関節を構成するモータのPWMのパルス信号を外力の学習用に使用することもできる。また、本例では、PWMのパルス信号を外力の学習用に使用している場合について説明したが、これに限定されるものではなく、外力に応じて変化する信号を外力の学習用に使用することができる。4-4音声信号の認識音声認識部の具体例次に、音声信号の認識について具体的に説明する。ロボット装置1は、図33に示すように、音声信号を認識する部分として、音声信号入力部121、特徴量抽出部122、HMM部123を備えている。ここで、特徴量抽出部122及びHMM部123からなる構成は、図15に示した音声認識部101の具体例となる。音響信号入力部121は、周囲の音等が入力される部分である。例えば、上述のマイクロホン23である。この音響信号入力部121からの音響信号音声信号は、特徴量抽出部122に出力される。特徴量抽出部122は、音響信号の特徴量を検出して、後段のHMM部123に出力する。HMM部123は、HiddenMarkovModelを採用し、特徴量に基づいて、入力されてきた音響信号のクラス分類をする。例えば、複数に分類されているクラスに基づいて、音響信号を識別する。そして、HMM部123は、各クラスにおける認識結果を、例えば、各クラスに対応される単語と思われる確率として出力する。例えば、ベクトル値として出力する。以上のような構成により、ロボット装置1は、マイクロホン23等から入力される音声を音韻系列として識別する。そして、図34に示すように、音声認識部101によりHMMにより認識された言語の情報[S0,S1,S2]が、センサ認識部102により取得した動作の情報[V0,V1,V2,V3,V4]とともに、連想想起記憶部104に入力される。連想想起記憶部104では、学習時において、これらの情報を結びつけて記憶する。そして、連想想起記憶部104は、学習後には、入力された情報に基づいて行動情報を出力する。例えば、ベクトル値の行動情報[B0,B1,B2,B3]を出力する。例えば、学習において、図35に示すように音声認識結果としてのおすわりbackwardの言語と、行動の取得による結果としてベクトル[01,09,02,01,03]が入力されている場合において、学習後に、おすわりbackwardが入力されたときには、お座りの動作[0,1,0,0,0]を行動情報として出力する。以上、ロボット装置1における連想想起による学習について説明した。次に、学習対象物の特定を容易にする共同注意を取り入れた学習について説明する。5共同注意ロボット装置1による音声や画像を学習する場合、周囲のノイズから特定の音や画像を特定して、これを学習の対象学習対象物、ターゲットオブジェクトとすることが前提とされる。共同注意は、そのような学習対象物を特定を容易にするものである。例えば、共同注意は、学習対象物を振る或いは揺する視覚刺激、又は声を発して指示する聴覚刺激等の被教示者が学習対象物を特定させるための刺激を発生させることにより可能となる。ロボット装置1は、共同注意のための構成として、図36に示すように、画像信号入力部131、セグメンテーション処理部132及び学習対象物検出部133を備えている。ここでセグメンテーション処理部132及び学習対象物検出部133は、学習対象物を特定する学習対象物特定手段として機能する。そして、上述の行動生成部105が、そのような学習対象物特定手段が特定した学習対象物の情報が記憶された連想想起記憶部104の当該学習対象物の情報と、新たな検出した物の情報とに基づいて行動をする行動制御手段として機能する。画像信号入力部131は、周囲を撮像する部分であり、具体的には、図8に示したCCDカメラ20である。この画像信号入力部131から入力された画像信号はセグメンテーション処理部132に入力される。セグメンテーション処理部132は、画像信号からセグメンテーションを行う。例えば、色によるセグメンテーションを行う。セグメンテーションとは、画像内において領域を特定し、それの特微量を調べる、或いは特徴空間に写像することを意味する。このセグメンテーションにより、撮像した画像内において、学習対象物と周囲の画像との差別化が可能となる。セグメンテーション処理部132においてセグメンテーションされた画像信号は、後段の学習対象物検出部133に入力される。学習対象物検出部133は、セグメンテーションされた画像情報から注意部分学習対象物を検出特定する。例えば、セグメンテーションされた画像情報から動きのある部分、すなわち時間系列において変化のある部分を特定領域として、ある条件を満たしたとき学習対象物として検出する。具体的には、次のように、学習対象物の検出がなされる。先ず、セグメンテーションされた画像において、動きのある部分時間的に変化している部分を特定領域として、注意量を設定する。ここで、注意量は、学習対象物特定のための指標となるものである。動きにより学習対象物を特定する場合には、注意量は動きにより変化する量となる。そして、その特定領域を追尾して、注意量により学習対象物か否かを判別する。その注意量がある条件を満たせば、学習対象物として特定、すなわちロボット装置1が注意を払うようにする。動きにより学習対象物を特定することについては、人間世界でもそうであるが、教示者は、学習対象物を教示する際には、当該学習対象物を振って或いは揺すって被教示者に教示するからである。例えば、コップであることを教示する際には、教示者は、コップを振りながら、被教示者にコップと言って教示するようにである。学習対象物検出部133は、特定領域を追尾して注意量が所定の値、例えば、動きが所定量の変化を示したとき、学習対象物として特定して、注意を払うようにする。具体的には、注意量がある閾値ステップ以上を超えた場合に注意を払うようにする。このように、学習対象物検出部133は、セグメンテーション処理部132によって特定領域に注意量を設定して、学習対象物を検出特定している。以上のような画像信号入力部131、セグメンテーション処理部132及び学習対象物検出部133を備えることにより、ロボット装置1は共同注意を可能としている。これにより、ロボット装置1は、学習対象物を適切に特定して、上述したように、画像情報或いは行動と結びつけた学習を適切にすることができる。なお、上述の実施の形態では、ロボット装置1の行う共同注意について、対象物体の動きから学習対象物として特定することについて説明した。しかし、これに限定されるものではない。例えば、音声により学習対象物を特定することもできる。この場合、例えば、ロボット装置1は、音声が発せられている方向に向き、対象物を学習対象物として特定する。例えば、音声、例えば発生している方向及び大きさに対して注意量を設定して、ある条件を満たした際に、学習対象物として特定するようにする。また、学習対象物に対する注意は、時間により減衰するものとするものとしてもよい。或いは、連想が安定すると減衰するものとしてもよい。これにより、新たな刺激画像入力、音声入力に対して注意を払い、学習を発火開始させることができる。また、注意を払った時点でステップ上に大きな値をとり、ある条件により減衰するようにすることとしてもよい。例えば、ある条件を時間として、時間の経過により減衰するようにする。また一方で、同時に2つ以上の対象に対して、注意の量を設定することもできる。例えば、注意量の設定は、対象の動き、或いは音声に対して行う。例えば、一方の対象の動きに対してして注意量を設定し、他方の対象については音声に対して注意量を設定する。これにより、注意を払っている対象特定領域を調査例えば、色、形等の特徴量を調査しているときに、他の刺激例えば、音声、画像により他の対象に注意量を設定することができる。ここで、現在注意を払っている対象については、上述したように、ステップ上に大きな値とされるので、このような他の刺激により違う対象に注意量が設定されても、しばらくは先に選択した対象の調査を続けることができる。そして、現在注意を払っている対象の注意が減衰してきた場合は、他の刺激のある対象、すなわち注意量が増加してきた対象に注意を移すことができる。また、共同注意は、刺激として学習対象物の動きによるものの他に、人間の指により行うこともできる。すなわち、その指の指す方向の物体を学習対象物として特定するというものである。このような共同注意とは、通常の人と人のインタラクションで想定される共同注意の例である。例えば、この場合には、セグメンテーションにより得た肌色の領域を特定領域として、注意を払う。図37を用いて説明する。図37中Aに示すように、ある環境において、円錐体141を手142により指し示している撮像画像が得られたとする。なお、以下の処理において対象物を画像処理により、例えば、計算速度等を考慮して撮像画像にローパスフィルタをかけてもよい。そして、画像内における肌色部分を抜き取る。この場合、色特徴空間を使用して、肌色部分の特徴を得て、画像内における肌色部分を抜き取る。これにより、図37中Bに示すように、手142の部分が抜き取られる。そして、図37中Cに示すように、その手142の部分の長手方向を特定する。これは、対象物を指し示したときの手の形状が対象物に向かって略長方形状となるからである。例えば、長手方向は、図中の線143に示すように特定される。そして、図37中Dに示すように、原画像に求めた長手方向を合わせ込み、図37中Eに示すように、対象物を特定する。すなわち、指によって指し示されている円錐体141が特定される。例えば、指の先端近傍の画像をサンプルとして取り出し、色特徴空間において色を特定して、該当する色によって構成されている領域を特定する。これにより同一色とされている、例えば、黄色の円錐体141を特定することができる。また、共同注意については、上述のような手法によるものに限定されるものではない。例えば、人間の視線の先のものに注意を払う、というような共同注意とすることもできる。また、ロボット装置1が共同注意を行っているか否かを確認する手段を備えてもよい。すなわち、共同注意により学習対象を特定した場合には、所定の行動を出現させる。例えば、ロボット装置1は、対象が振られて教示がなされている場合に、学習対象を特定追尾したときには、頭部を振る等の行動を出現させて、特定した旨を使用者に知らせる。これにより、教示物は、自己が教示している物をロボット装置1が学習対象物として捕らえているかを確認することができる。以上のようにロボット装置1は、人間とインタラクションを通じて、自身が行動を評価し、自身にとって適切な行動を獲得していくことができる。また、ロボット装置1は、その行動を音声などの他のセンサ刺激と連想記憶することにより、音声のみでその行動を出せるように学習することができる。次に、上述した連想記憶システムの具体例について、図38を参照しながら説明する。この図38に示す連想記憶システムの具体例においては、4つの知覚チャンネル入力パターン色、形、音声、本能を記憶、連想するものを想定している。この図38において、色Color認識器201、形Shape認識器202、音声Speech認識器203の各チャンネルの入力に対しては、予めいくつかのパターンあるいはプロトタイプを用意し、各プロトタイプ毎に例えば2値のID識別情報を付しておき、各認識器201~203では入力パターンがこれらのいずれのプロトタイプに対応するかを認識して、そのID、すなわち、色プロトタイプID、形プロトタイプID、音声プロトタイプIDをそれぞれ出力し、連想記憶部210の短期記憶部211に送るようにしている。ここで、音声Speech認識器203からの出力は、意味や文法に従ったタグ付けを行うセマンティクスコンバータSC204を介して音声プロトタイプIDが短期記憶部211に送られ、同時に音素記号列PhonemeSequenceも短期記憶部211に送られる。また、本能に関しては、本能情報部ISM:InternalStatesModel205からは本能例えば好奇心の変化値デルタ値がアナログ量として出力され、連想記憶部210の短期記憶部211に送られる。連想記憶部AssociativeMemory210は、短期記憶部ShortTermMemory211、長期記憶部LongTermMemory212及び注意記憶部AttentionMemory213を有して構成されている。さらに、この連想記憶システムにおいては、短期記憶部211に関連して、リリースメカニズムRM221及び行動behaviorネットワークBeNet222が設けられている。RMリリースメカニズム221及びBeNet行動ネットワーク222は行動生成部とも称される。この図38に示す連想記憶システムにおいて、色認識器201では、カラーセグメンテーションモジュールによりセグメンテーションされた各オブジェクトは、色プロトタイプIDを付加されて連想記憶部210に入力される。音声認識器203からは、ユーザの発話により単語のプロトタイプIDが出力され、このとき、発話の音素記号列PhonemeSequenceも連想記憶部210に送られる。これによって、記憶連想の処理で、ロボットに発話させることが可能となる。入力された各チャンネルの情報は、連想記憶部210内の短期記憶部ShortTermMemory211に貯蔵され、ある一定の時間、例えば100オブジェクト分程度保存される。連想記憶部210では、入力パターンに関して、過去に記憶したものであるかどうか連想recallする。連想が不可能な場合は、入力パターンをそのままリリースメカニズムRM221及び行動ネットワークBeNet222に送信する。連想可能な場合は、連想の方向を付加してRM221及びBeNet222に送信する。BeNet222では、色認識器201のカラーセグメンテーションモジュールからのフラグSharedAttentionFlagをチェックし、上述したようなユーザからの指差し等による共同注意の有無をラッチコマンドに変換して、連想記憶部210に送信する。連想記憶部210では、BeNet222からラッチコマンドを受信すると、フレームナンバによる検索を行い、マッチするオブジェクトを注意記憶部AttentionMemory213に格納する。この状態で、本能の変化値デルタ値が十分大きければ、注意記憶部AttentionMemoryから213長期記憶部LongTermMemory212への記憶memoryを行う。本能の変化値デルタ値は、例えば0~100のようなアナログ的な値をとることができ、本能のデルタ値を例えば80で記憶しておけば、連想により80という値を得ることが可能である。次に、連想記憶の詳細について説明する。図39は、連想記憶に用いられる2層の階層型ニューラルネットワークの例を示している。この図39においては、第一層を入力層InputLayer231、第二層を競合層CompetitiveLayer232とする競合学習ネットワークの例を示しており、入力層231の第iユニットニューロンと、競合層232の第jユニットとの間の結合重みをWjiとしている。動作としては、記憶モードと連想あるいは想起モードの2モード存在し、記憶モードでは入力パターンを競合的に記憶し、想起モードでは、ある部分的な入力パターンから、過去に記憶したパターンを想起する。入力側には、上記色、形、音声及び本能の入力x1x2xmに対応してm個のニューロンが存在しており、例えば色プロトタイプID、形プロトタイプID、音声プロトタイプIDをそれぞれ20個ずつとし、本能の種類を6個とするとき、入力ニューロン数は、2020206=66より、66個となる。競合ニューロンは、それぞれのニューロンが1つのシンボルを表し、競合ニューロンの数は、記憶できるシンボルあるいはパターンの数に等しい。上記の具体例では、各プロトタイプID及び本能の種類の全ての組み合わせパターンが、20×20×20×6で48000となるが、例えば300程度を実装することが挙げられる。次に、記憶モードについて説明する。入力層231と競合層232との結合重みWjiは、0から1までの間の値をとるものとする。初期結合重みはランダムに決定する。記憶は、先ず競合層で勝ち抜いたニューロンを選択し、そのニューロンと入力ニューロンとの結合力結合重みWjiを強めることで行う。入力パターンベクトル[x1x2xn]については、例えばニューロンx1に対応するプロトタイプID例えば第1番目の色プロトタイプIDが認識されたときに、当該ニューロンx1を発火させ、順次、形、音声も同様に認識されたニューロンを発火させることとする。発火したニューロンは1、発火しないニューロンは-1の値をとる。出力競合ニューロンyjの値は、入力側のニューロンx1について、次の29式により求める。また、競合に勝ち抜くニューロンは、max{yj}により求める。競合に勝ち抜いたニューロンwinnerneuronと入力ニューロンとの結合の更新は、Kohonenの更新規則により、ΔWji=αx1-Wjiα:学習率Wji=ΔWjiWjiにより求める。これをL2Normで正規化して、次の30式とする。この結合力がいわゆる学習の強さを表し、記憶力になる。ここで、具体例としては、上記学習率α=0.5を用いており、一度記憶させれば忘却することはなく、次回同じようなパターンを提示すれば、ほぼ間違いなく記憶したパターンを連想することができる。なお、本来、逐次的に学習させていく過程で、提示回数の多いパターンに関しては記憶力が強くなり、あまり提示されないパターンに対しては記憶力の弱くなるような仕組みが連想記憶に対して求められ、本実施の形態に適用することも可能である。すなわち、学習率と連想記憶のチューニングにより対応でき、例えば、学習率を低く設定しておけば、それだけ記憶力が強くなるまでに提示回数を必要とする。また、提示回数に応じて学習率を低くさせていく、例えば最初の1回は学習率が高いが、提示回数が増えるほど学習率を低くする、といったこともできる。これにより、提示回数が少ないパターンに関して記憶力の更新があまり行われず、その結果、記憶があいまいになり、記憶したのとは違うパターンを連想したり、また、連想閾値に達せず連想できなかったりすることが生じる。ただし、その分、新しいシンボルあるいはパターンを獲得できる可能性があるため、容量が限られていても柔軟な連想記憶システムを実現できることになる。次に、想起連想モードについて説明する。いま、ある入力パターンベクトル[x1x2xn]がこの連想記憶システムに提示されたとする。この入力ベクトルは、プロトタイプIDでも、プロトタイプIDに対する尤度や確率でもよい。出力競合ニューロンyjの値は、入力側のニューロンx1について、上記29式により計算されるが、各チャンネルの尤度に応じて、競合ニューロンの発火値も一種の尤度を表す。ここで重要なのは、複数チャンネルからの尤度入力に対して、それらをコネクションして全体的な尤度を求めることができるという点である。本実施の形態の具体例では、連想するものは唯一で、競合に勝ち抜くニューロンを、max{yj}により求める。求めたニューロンの番号がシンボルの番号に対応し、逆行列演算により入力パターンを想起する。すなわち、Y=WXX=W-1Y=WTYである。次に、入力パターンの提示回数と結合係数について説明する。本実施の形態の具体例では、学習率を高く設定しておき、提示されたパターンを一度で記憶するようにチューニングしている。この場合の学習回数と結合係数との関係を調べる。ある入力パターンと競合層のシンボルニューロンとの結合係数は、上記29式を調べることと等価である。ここで、図40は、ある入力パターンにより発火したニューロンとシンボルを獲得した競合層のニューロンとの結合の関係activeinput及び発火していない入力ニューロンと結合層のニューロンとの結合の関係nonactiveinputについて、横軸を提示回数epoch、縦軸をニューロン発火値activationとして表している。この図40より、activeinputの場合には、提示回数が増えるほど入力パターンとシンボルニューロンとの結合が強まっているのが分かる。提示2回目で結合が急激に強まっているのは、1回目の提示で大きく更新されたからであり、学習率を低く設定すれば緩やかなカーブになる。これとは対照的に、nonactiveinputの場合の入力パターンで発火していないニューロンとの結合は弱まっている。なお、提示回数のみでなく、提示頻度も考慮した連想記憶システムを構築することも挙げられる。これは、記憶容量が固定有限であることから、よく提示されるパターンを優先的に記憶することが好ましいからである。このことと関連して、忘却関数も導入することが好ましい。例えば、認識器のノイズ等の非線形要素により、間違えて記憶してしまったパターンを、一度の提示のみで保存する必要はなく、提示回数が少なく、しかも提示頻度も低いパターンに関しては、忘却するようにし、新しく提示された重要なパターンを記憶する方が好ましい。ここで、本実施の形態の具体例においては、学習率を固定し、新しい入力パターンか否かの識別を、ある閾値を用いて行っているが、学習率を変化させることも可能であり、また、閾値の決め方に関しては、定式化も可能である。次に、多数の入力パターンに対する応答について説明する。様々なパターンを入力として提示したときの連想記憶システムの動作についてテストを行った結果を次の表1に示す。この表1において、色Color、形Shape、音声Speech及び本能instinctについての各プロトタイプIDを1,2,等の数字で表し、連想されたプロトタイプIDを○つきの数字、1,2,等で表している。この表2から明らかなように、最初に入力パターン[1,1,1,1]が記憶memoryされた後に、5番目の提示で、色1,形3のパターンが入力されると、色1のみに基づいて[1,3,1,1]が連想recallされるが、次の6番目の提示で[1,3,3,1]のパターンが記憶された後の7番目の提示では、色1,形3のパターンの入力に対して[1,3,3,1]が連想recallされている。ここで、記憶容量を20シンボルとするとき、次の表2に示すような20の入力パターンの記憶は正常に行われるが、次の表3に示すような20より多くの入力パターン合計400パターンの提示に対しては、あとから学習したものを記憶として保持し、[1,1,1,1]等のように初期に記憶したシンボルは上書きされることになる。表3の場合に獲得保持できるシンボルは、最後に学習したものから20シンボル前までのみである。ところで、新しいシンボルであるか否かの判断条件として、2つ以上のニューロンの発火値の異なる入力パターンが提示されたときを採用すると、例えば、色、形のいずれかのみが異なる複数物体に対して同じ名前を付けることはできないが、色、形共に異なる場合には、同じ名前を付けることが可能である。すなわち、[1,1,1,1]と[2,1,1,1]とを同時に記憶することはできないが、[1,1,1,1]と[2,2,1,1]とは記憶可能である。この場合、次の表4に示すような入力パターンは全て記憶可能である。以上説明したような連想記憶システムにおいては、記憶容量が限られているため、効率よく利用していく必要がある。そのためには、よく提示されるパターンを優先的に記憶する、あるいは、頻度の高いパターンを優先的に記憶するようにすることが好ましい。また、記憶容量と関連して、記憶する必要のないパターンは忘却し、新たな重要なパターンが入力されたときに記憶可能とすることが好ましい。このために、次のような結合係数忘却関数f、すなわち、Wnew=fWoldを用いることが挙げられる。なお、Wnewは新しい結合係数、Woldは古い結合係数を示す。最も簡単な忘却関数は、パターンが提示される毎に、競合層で敗北者ニューロンとの結合係数を弱める方法である。例えば、新しい結合係数Wnewは、古い結合係数Woldと、忘却結合係数Wforgetを用いてWnew=fWold=Wold-Wforgetとすることが挙げられる。これにより、提示されないパターンに対する結合は弱まり、重要でない頻度の低いパターンを忘却することができる。ここで、ヒューマノイドロボットの場合には、人間の脳生理学の知見に基づいた忘却関数fを設定するのが自然であり、好ましい。また、上述した実施の形態の具体例では、単語名詞の記憶について採り上げたが、意味記憶やエピソード記憶、動詞の獲得についても考慮することが好ましい。例えば、蹴るという行動を獲得して蹴るという言葉を獲得できるようにする等である。また、新しい入力パターンの判断は、競合層の勝者ニューロンの発火値に閾値を設けて行っているが、入力チャンネルの増加に伴いチューニングし直す必要があり、定量的に設定できる、例えばプログラム中で自動的に計算するようにすることが好ましい。さらに、入力チャンネル数が増加してマルチモーダルになった場合に、各チャンネルの正規化についても考慮することが好ましい。次に、上記図38の本能情報部ISM:InternalStatesModel205に関連して、ロボット装置の行動決定方法の実現例について説明する。すなわち、外的原因因子及び内的原因因子に基づいて、実行する行動を決定する動物行動学的アプローチを適用したロボット装置における動作生成を調べるための動作テストの具体例を説明する。本実施の形態の具体例においては、ロボットの内部状態InternalStates及び本能について、8つのゲージgaugeと8つの本能instinctとを用いている。すなわち、ロボットの内部状態を表す8つのゲージとして、Nourishment養分、Movement大便、Moisture水分、Urine小便、Tiredness疲労、Affection愛情、Curiosity興味及びSleepy眠気を用い、これらのそれぞれに対して、Hunger摂食欲、Defecation排便欲、Thirst摂水欲、Urination排尿欲、Exercise運動欲、Affection愛情欲、Curiosity好奇心及びSleepy睡眠欲の8つの本能instinctを対応させている。内部状態は、例えばバイオリズムBiorhythmより通知される時間経過により変化し、また、センサ入力と行動の成功/失敗によっても変化する。変化幅は0~100、変化の度合いは、例えばpersonalitygaugecfg及びpersonalityperceptioncfgにある係数によって決定する。また、Frustration欲求不満は、欲求が最大値MAXに達しても行動を出せないときに生成され、行動によってゲージgaugeが期待通りに変化した場合にクリアされるように設定している。ここで、今回の動作テストにおいては、動物行動学的なアプローチによる行動選択決定システムとして、複数の行動が階層構造ツリー構造にて構築された図41に示すようなコンテンツツリーcontentstreeを用いている。このコンテンツツリーでは、上位から順に、システムsystem、サブシステムsubsystem、モードmode、モジュールmoduleとされ、上位層の行動が願望のような抽象的な行動とされ、下位層の行動がそのような願望を実現するための具体的な行動とされている。図41のツリーでは、生態学モデルEthologicalModelとして最低限の行動をし、音声認識を使用したツリーへの切り替え及び動作のテストと、学習についてのテストが可能なものを採用している。また、今回の動作テストでは、図41のツリーに対応した本能instinct、すなわち、Hunger摂食欲、Affection愛情欲、Curiosity好奇心、Sleepy睡眠欲を使用しており、これらの本能instinctに対応したゲージgauge、すなわち、Nourishment養分、Affection愛情、Curiosity興味、Sleepy眠気のみを使用している。なお、実際の動作テストでは、モジュールmoduleを実行したときに具体的に何を成功とし何を失敗とするかをコード上に記述しており、また、ゲージgaugeと本能instinctの対応については、線形対応としているが、これに限定されるものではない。本実施の形態において、感情emotionについては複数軸による表現を用いており、具体的には、覚醒度Activationと快度Pleasantnessとを用い、さらにもう1軸の確信度Certainlyを用いて、3軸による3次元空間に感情を表現している。覚醒度Activationとは、主に生物に存在するバイオリズムによって決定する起きているか寝ているかの度合いであり、快度Pleasantnessとは、本能がどれだけ満たされたか又は満たされていないかを示す度合いであり、確信度Certainlyとは、現在注目しているものがどれだけ自分自身で確信できるものかを示す度合いである。快度Pleasantnessを求めるのに必要な本能として、上述した8gauge8instinctただし、動作テストでは上述した4ゲージ、4本能までを使用している。覚醒度Activation、快度Pleasantness、確信度Certainlyについては、各々-100~100の範囲内の値をとるものとし、快度Pleasantnessと確信度Certainlyについては常に0を保持するように時間変動する。また、覚醒度Activationも、本能instinct要因の場合は0を保持するようにし、バイオリズムBiorhythmに関しては値をそのまま使用するようにしている。本能instinctの満足の度合いは快度Pleasantnessに反映させる。確信度Certainlyは、注意Attentionしているものがある場合、ビジョンオブジェクトVisionObjectによるそのものの確信度をそのまま使用する。覚醒度Activationは、基本的にバイオリズムBiorhythmの値によるが、睡眠Sleepに変動があった場合にはその結果を用いて変化させている。今回の動作テストにおける制限事項として、バイオリズムBiorhythmは覚醒度Activationのみに反映させ、この場合の確信度Certainlyを0~100の範囲で変化させているが、これに限定されないことは勿論である。次に、動作テストの第1の具体例として、睡眠Sleepと食べるEatについてのテスト結果を図42~図44を参照しながら説明する。この第1の動作テストでは、Hunger摂食欲とSleepy睡眠欲以外の本能instinctを固定とし、図41のコンテンツツリーのモジュールmoduleによる探すSearch/食べるeatと、眠るSleepingの移り変わりを調べる。図42は、本能instinctの内のHunger摂食欲及びSleepy睡眠欲の時間変化を示し、図43は、感情emotionとして覚醒度Activation、快度Pleasantness、確信度Certainlyの時間変化を示し、図44は、モチベーションMotivationとしての睡眠Sleepと食べるEatの時間変化を示している。これらの図42~図44から明らかなように、PATなでるによるSleepツリーへの切り替えが可能であり、図示しないがHIT叩くによるSleepツリーからの切り替えも可能である。Hunger摂食欲が高まることによるEatツリーへの切り替え、Hungerが満たされることによるSleepへの切り替えも可能である。叩かれたときに覚醒度Activationに変化がないのは、Sleepが最小MIN、すなわち-100であるため、本能instinctが変更されないためである。Hungerが最大MAX、すなわち100になった後、欲求不満Frustration図示せずの値が増加するため、快度Pleasantnessの増加が少し緩やかになる。次に、動作テストの第2の具体例として、上記4つ全てのゲージgauge、すなわち、Nourishment養分、Affection愛情、Curiosity興味、Sleepy眠気、これらに対応する4つの本能instinctを用い、図41のコンテンツツリーを用いた場合のふるまいbehaviorの移り変わりと、本能instinct等を値の変化を図45~図47に示す。図45は、本能instinctの時間変化を示し、図46は、感情emotionの時間変化を示し、図47は、リリースメカニズムReleaseMechanismの時間変化を示している。これらの図45~図47において、PATなでるによるSleepへの切り替え、Hunger摂食欲によるEatへの切り替え、Curiosity好奇心による情報獲得InformationAcquisitionの切り替えがそれぞれ有効に動作している。また、本能instinctのCuriosity好奇心が最大100になっているのに動作が発現していない状態では、快度Pleasantnessが不快方向欲求不満に振れているのが分かる。さらに、PATなでるによりSleepが増加すると、快度Pleasantnessが快方向に変化し、それに伴って安らぎを求めるComfortSeekingが変化している様子が分かる。以上の動作テストにより、図41のコンテンツツリーに基づく動物行動学的なアプローチによる行動選択決定システムが有効に動作していることが確認できた。なお、本発明は、上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、例えば、連想記憶システムの具体的な構成例や、動作テストのためのコンテンツツリー等は図示の例に限定されず、種々の構成が可能である。この他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の構成が可能であることは勿論である。"