特許 6255368 感情制御システム、システム及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6255368

(24)【登録日】2017年12月8日

(45)【発行日】2017年12月27日

(54)【発明の名称】感情制御システム、システム及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06N 3/00 20060101AFI20171218BHJP

   G05B 13/02 20060101ALI20171218BHJP

   G06N 3/08 20060101ALI20171218BHJP

   B25J 13/00 20060101ALI20171218BHJP

【ＦＩ】

   G06N3/00 140

   G05B13/02 L

   G06N3/08

   B25J13/00 Z

【請求項の数】10

【全頁数】18

(21)【出願番号】特願2015-122408(P2015-122408)

(22)【出願日】2015年6月17日

(65)【公開番号】特開2017-10133(P2017-10133A)

(43)【公開日】2017年1月12日

【審査請求日】2017年3月7日

(73)【特許権者】

【識別番号】516096726

【氏名又は名称】ｃｏｃｏｒｏ ＳＢ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】龍華国際特許業務法人

(72)【発明者】

【氏名】孫 正義

(72)【発明者】

【氏名】朝長 康介

【審査官】 大塚 俊範

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００９−０６１５４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−３４２８６２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００９−０３７４５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−３４８８７２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−０６４１５４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１１−２５９４４６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｎ ３／００−３／０８

Ｇ０６Ｆ １７／３０

Ｂ２５Ｊ １３／００

Ｇ０５Ｂ １３／０２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

公衆ネットワークから取得されたネットワークコンテンツを取得する情報取得部と、
ネットワークコンテンツが制御対象の感情に与える影響を示す影響情報を格納する格納部と、
前記格納部に格納されている前記影響情報を、前記制御対象のセンサによって検出されたセンサ情報に基づいて更新する更新部と、
前記情報取得部が取得した前記ネットワークコンテンツと、前記格納部に格納されている前記影響情報とに基づいて、前記制御対象の感情を制御する感情制御部と
を備え、
前記感情制御部は、前記情報取得部が取得した前記ネットワークコンテンツと、前記格納部に格納されている前記影響情報とに基づいて、ニューラルネットワークを用いて前記制御対象の感情を表すパラメータを決定し、
前記ニューラルネットワークを構成する複数の人工ニューロンは、内分泌物質の発生状態が定義された人工ニューロンである内分泌人工ニューロンを含み、
前記感情制御部は、前記内分泌人工ニューロンの状態と、前記内分泌人工ニューロンの状態が他の人工ニューロン及び人工シナプスの少なくとも一方のパラメータに与える影響を定めた影響定義情報とに基づいて、前記他の人工ニューロン及び人工シナプスの少なくとも一方のパラメータを更新する
感情制御システム。

【請求項2】

前記情報取得部が取得した前記ネットワークコンテンツに含まれる文字を解析して、ネットワークコンテンツの意味内容を抽出する抽出部
をさらに備え、
前記影響情報は、ネットワークコンテンツの意味内容が前記制御対象にとって好ましいか否かを示し、
前記感情制御部は、前記抽出部が抽出した前記ネットワークコンテンツの意味内容と、前記格納部に格納されている前記影響情報とに基づいて、前記制御対象の感情を制御する
請求項１に記載の感情制御システム。

【請求項3】

前記情報取得部が抽出した前記ネットワークコンテンツの意味内容が、予め定められた禁忌事項に該当するか否かを判断する判断部
をさらに備え、
前記感情制御部は、前記抽出部が抽出した前記ネットワークコンテンツの意味内容が前記予め定められた禁忌事項に該当すると前記判断部によって判断された場合に、前記情報取得部が取得した前記ネットワークコンテンツが前記制御対象の感情に影響を与える度合いを低くする
請求項２に記載の感情制御システム。

【請求項4】

前記ニューラルネットワークを構成する複数の人工ニューロンは、前記制御対象の現在の感情が定義された人工ニューロンである感情人工ニューロンを複数含む
請求項１から３のいずれか一項に記載の感情制御システム。

【請求項5】

前記更新部は、前記センサによって検出された前記センサ情報が表す意味内容が、前記センサ情報が検出されたときに活性状態にある前記内分泌人工ニューロンに対応する感情に影響を与えるよう、前記影響情報を更新する
請求項１から４のいずれか一項に記載の感情制御システム。

【請求項6】

前記センサ情報に基づいて、前記制御対象にとって好ましい人間と前記制御対象がやりとりした言葉の意味内容を特定する意味特定部
をさらに備え、
前記更新部は、前記意味特定部が特定した意味内容を示すコンテンツが肯定的な感情に影響を与えるよう、前記影響情報を更新する
請求項１から４のいずれか一項に記載の感情制御システム。

【請求項7】

制御対象のセンサによって検出されたセンサ情報に基づいて、ニューラルネットワークを用いて前記制御対象の感情を表すパラメータを決定する感情制御部
を備え、
前記ニューラルネットワークを構成する複数の人工ニューロンは、内分泌物質の発生状態が定義された人工ニューロンである内分泌人工ニューロンを含み、
前記感情制御部は、前記内分泌人工ニューロンの状態と、前記内分泌人工ニューロンの状態が他の人工ニューロン及び人工シナプスの少なくとも一方のパラメータに与える影響を定めた影響定義情報とに基づいて、前記他の人工ニューロン及び人工シナプスの少なくとも一方のパラメータを更新する
感情制御システム。

【請求項8】

前記感情制御システムは、通信ネットワークを通じて前記制御対象と通信可能に接続されたサーバに実装される
請求項１から７のいずれか一項に記載の感情制御システム。

【請求項9】

請求項８に記載の感情制御システムと、
前記制御対象と
を備えるシステム。

【請求項10】

コンピュータを、請求項１から８のいずれか一項に記載の感情制御システムとして機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、感情制御システム、システム及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

ユーザと通話相手との会話を学習してユーザの問いかけに対する通話相手の返答を返答テーブルに蓄積する端末が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、ユーザ情報、機器情報及び自身の現在の感情状態を入力して次回の感情状態を出力するニューラルネットを備える感情生成装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。また、方向性人工シナプス接続性を有するレイヤ・ニューラルネット関係を有する複数の電子ニューロンを含む連想メモリに時空パターンを記憶する技術が知られている（例えば、特許文献３参照）。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０１１−２５３３８９号公報
［特許文献２］特開平１０−２５４５９２号公報
［特許文献３］特表２０１３−５３５０６７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0003】

従来、ロボットや人工知能において趣味嗜好を変化させることができないという課題があった。例えば、ネットワークを流通する情報を取得して趣味嗜好を変えていったり、ユーザとのコミュニケーションを通じて趣味嗜好を変化させていったりすることができない。

【課題を解決するための手段】

【0004】

本発明の第１の態様においては、公衆ネットワークから取得されたネットワークコンテンツを取得する情報取得部と、ネットワークコンテンツが制御対象の感情に与える影響を示す影響情報を格納する格納部と、格納部に格納されている影響情報を、制御対象のセンサによって検出されたセンサ情報に基づいて更新する更新部と、情報取得部が取得したネットワークコンテンツと、格納部に格納されている影響情報とに基づいて、制御対象の感情を制御する感情制御部とを備える感情制御システムを提供する。

【0005】

情報取得部が取得したネットワークコンテンツに含まれる文字を解析して、ネットワークコンテンツの意味内容を抽出する抽出部をさらに備え、影響情報は、ネットワークコンテンツの意味内容が制御対象にとって好ましいか否かを示し、感情制御部は、抽出部が抽出したネットワークコンテンツの意味内容と、格納部に格納されている影響情報とに基づいて、制御対象の感情を制御してよい。

【0006】

情報取得部が抽出したネットワークコンテンツの意味内容が、予め定められた禁忌内容に該当するか否かを判断する判断部をさらに備え、感情制御部は、抽出部が抽出したネットワークコンテンツの意味内容が予め定められた禁忌事項に該当すると判断部によって判断された場合に、情報取得部が取得したネットワークコンテンツが制御対象の感情に影響を与える度合いを低くしてよい。

【0007】

感情制御部は、情報取得部が取得したネットワークコンテンツと、格納部に格納されている影響情報とに基づいて、ニューラルネットワークを用いて制御対象の感情を表すパラメータを決定してよい。

【0008】

ニューラルネットワークを構成する複数の人工ニューロンは、制御対象の現在の感情が定義された人工ニューロンである感情人工ニューロンを複数含んでよい。

【0009】

ニューラルネットワークを構成する複数の人工ニューロンは、内分泌物質の発生状態が定義された人工ニューロンである内分泌人工ニューロンを含み、感情制御部は、内分泌人工ニューロンの状態と、内分泌人工ニューロンの状態が他の人工ニューロン及び人工シナプスの少なくとも一方のパラメータに与える影響を定めた影響定義情報とに基づいて、他の人工ニューロン及び人工シナプスの少なくとも一方のパラメータを更新してよい。

【0010】

更新部は、センサによって検出されたセンサ情報が表す意味内容が、センサ情報が検出されたときに活性状態にある内分泌人工ニューロンに対応する感情に影響を与えるよう、影響情報を更新してよい。

【0011】

センサ情報に基づいて、制御対象にとって好ましい人間と制御対象がやりとりした言葉の意味内容を特定する意味特定部をさらに備え、更新部は、意味特定部が特定した意味内容を示すコンテンツが肯定的な感情に影響を与えるよう、影響情報を更新してよい。

【0012】

感情制御システムは、通信ネットワークを通じて制御対象と通信可能に接続されたサーバに実装されてよい。

【0013】

本発明の第２の態様においては、上記の感情制御システムと、制御対象とを備えるシステムが提供される。

【0014】

本発明の第３の態様においては、コンピュータを、上記の感情制御システムとして機能させるためのプログラムが提供される。

【0015】

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】本実施形態に係るシステム１０の利用場面の一例を概略的に示す。

【図2】サーバ６０及びロボット４０の機能ブロック構成を概略的に示す。

【図3】ニューラルネットワークの一部を概略的に示す。

【図4】人工ニューロンＮｉのＶｔｎ＋１ｉ及びＳｔｎ＋１ｉを計算するフローチャートを示す。

【図5】パラメータに与えられる化学的影響を定義する影響定義情報を概略的に示す。

【図6】コンテンツ認識部２３２が管理する情報の一例である。

【図7】コンテンツに付与される感情タグ情報の一例を示す。

【図8】コンテンツに付与される感情タグ情報８００の一例を示す。

【図9】コンテンツを取得してから好ましさ情報を更新するまでの動作を表す処理フローの一例を示す。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

【0018】

図１は、本実施形態に係るシステム１０の利用場面の一例を概略的に示す。システム１０は、サーバ６０と、ロボット４０ａ及びロボット４０ｂとを備える。ロボット４０ａ及びロボット４０ｂは、通信ネットワーク９０を通じて、サーバ６０と通信して情報をやりとりする。サーバ６０は、通信ネットワーク９０を介して、ＷＥＢサーバ８０ａ及びＷＥＢサーバ８０ｂと通信する。通信ネットワーク９０は、公衆ネットワークを含む。

【0019】

ユーザ３０ａは、ロボット４０ａのユーザである。ユーザ３０ｂは、ロボット４０ｂのユーザである。ロボット４０ｂは、ロボット４０ａと略同一の機能を有する。そのため、ロボット４０ａ及びロボット４０ｂをロボット４０と総称してシステム１０を説明する場合がある。

【0020】

ロボット４０は、周囲の状況に応じて頭部や肢部を動かしたり、ユーザ３０と会話を行ったり、ユーザ３０に映像を提供したりする等、状況に応じて各種の動作を行う。ロボット４０は、サーバ６０と連携して動作を行う。例えば、ロボット４０は、カメラ機能で取得したユーザ３０の顔画像や、マイク機能で取得したユーザ３０の音声等のセンサ情報をサーバ６０に送信する。サーバ６０は、ロボット４０から受信したセンサ情報を解析して、ロボット４０が取るべき動作を決定して、決定した動作を表す動作情報を、ロボット４０に送信する。ロボット４０は、サーバ６０から受信した動作情報に従って動作する。このように、ロボット４０の動作は、サーバ６０によって制御される。ロボット４０は、サーバ６０が制御する制御対象の一例である。

【0021】

ロボット４０は自身の感情を表す感情値を持つ。例えば、ロボット４０は、「嬉しい」、「楽しい」、「悲しい」、「怖い」、「興奮」等のそれぞれの感情の強さを表す感情値を持つ。ロボット４０の感情値は、サーバ６０が決定する。サーバ６０は、決定した感情に応じた動作をロボット４０に行わせる。例えば、興奮の感情値が大きい状態でユーザ３０と会話するときは、早口でロボット４０に発話させる。このように、ロボット４０は、自己の感情を行動等で表現することができる。

【0022】

サーバ６０は、ロボット４０から受信した検出情報に基づいて、ニューラルネットワークを用いて、ロボット４０の現在の状態を更新する。ロボット４０の状態には、ロボット４０の感情が含まれる。したがって、サーバ６０は、ニューラルネットワークを用いて、ロボット４０の感情を決定する。

【0023】

ＷＥＢサーバ８０は、例えばニュース、天気予報等、様々な公開コンテンツを提供する。ＷＥＢサーバ８０は、例えばポータルサイトの情報を提供するサーバである。ＷＥＢサーバ８０ａ及びＷＥＢサーバ８０ｂは、例えばポータルサイトの運営者が異なる。ＷＥＢサーバ８０ａ及びＷＥＢサーバ８０ｂをＷＥＢサーバ８０と総称する場合がある。

【0024】

サーバ６０は、ＷＥＢサーバ８０に巡回的にアクセスして、ＷＥＢサーバ８０から配信されるニュース、天気予報等のコンテンツを取得する。ここで、サーバ６０において、球団である「福丘ファルコンズ」を、ロボット４０ａ及びロボット４０ｂにとって好ましい対象として扱う旨が定められており、「福丘ファルコンズが快勝」というニュースコンテンツをサーバ６０がＷＥＢサーバ８０から取得た場合を例に挙げて、サーバ６０及びロボット４０の動作の一例を概略的に説明する。なお、サーバ６０において、ロボット４０ａがユーザ３０ａを好ましい人物として扱う旨が定められており、ロボット４０ｂがユーザ３０ｂを好ましい人物として扱う旨が定められているとする。

【0025】

サーバ６０は、「福丘ファルコンズが快勝」というコンテンツから、ロボット４０ａにとって好ましい対象である「福丘ファルコンズ」と、「快勝」という肯定的な単語とが抽出される。したがって、サーバ６０により、ロボット４０ａの感情として、「嬉しい」という感情が生成される。そして、サーバ６０は、嬉しさを表す行動をロボット４０ａに行わせる。同様に、サーバ６０は、ロボット４０ｂの感情として、「嬉しい」という感情が生成され、嬉しさを表す行動をロボット４０ｂに行わせる。

【0026】

ここで、サーバ６０は、ロボット４０ａのマイク機能によって、ユーザ３０ａから「何かあったの？」という質問があったことを検出すると、「福丘ファルコンズが勝ったので嬉しいんだ！」という言葉をロボット４０ａから発させる。続いて、サーバ６０は、ロボット４０ａのマイク機能によって、ユーザ３０ａが「うん、良かったよね！」という肯定的な言葉を検出すると、ロボット４０ａにとっての福丘ファルコンズの好ましさを上昇させる。このように、ロボット４０ａにとって好ましいユーザ３０ａが「福丘ファルコンズ」について肯定的な反応を示したことに応じて、ロボット４０ａの「福丘ファルコンズ」ついての印象を肯定的な方向に変化させることができる。

【0027】

一方、ロボット４０ｂにおいて、「福丘ファルコンズが勝って嬉しいな！」という言葉をロボット４０ｂから発させた後に、サーバ６０は、ロボット４０ｂのマイク機能で取得した情報から、ユーザ３０ｂが「何を言うとんや！」という否定的な発言したことを検出すると、ロボット４０ｂにとっての福丘ファルコンズの好ましさを低下させる。このように、ロボット４０ｂにとって好ましいユーザ３０ｂが「福丘ファルコンズ」について否定的な反応を示したことに応じて、ロボット４０ｂの「福丘ファルコンズ」ついての印象を否定的な方向に変化させることができる。

【0028】

このように、システム１０によれば、ロボット４０の趣味嗜好を徐々に変化させていくことができる。そのため、あたかも人間が環境から学んでいくような振る舞いをロボット４０に行わせることができる。

【0029】

図２は、サーバ６０及びロボット４０の機能ブロック構成を概略的に示す。ロボット４０は、センサ部１２０と、ＯＳ／ミドルウェア部１１０と、ロボット側検出サブシステム１３０と、行動制御サブシステム１７０と、会話サブシステム１８０と、情報表示サブシステム１９０とを有する。サーバ６０は、コンテンツ取得部２１０と、言語処理部２００と、トピックフィルタ２２０と、サーバ側検出サブシステム２３０と、内分泌制御部２５０と、感情生成エンジン２４０と、状況更新サブシステム２６０と、行動計画サブシステム２７０と、安全安心サブシステム２７２と、会話サブシステム２８０と、情報表示サブシステム２９０と、ＣＭＳ７０とを有する。

【0030】

ロボット４０において、センサ部１２０は、マイク、カメラ、タッチセンサ、赤外線センサ、超音波センサ、モータ角度センサを有する。センサ部１２０において、マイクは周囲の音声を検出する。例えば、マイクは、ユーザ３０の音声を検出する。カメラは、可視光によって撮像して画像情報を生成する。赤外線センサは、赤外光によって撮像して画像情報を生成する。赤外線センサは、赤外光を照射し、照射した赤外光が被写体で反射した赤外光によって撮像してよい。超音波センサは、超音波を照射して、被写体で反射した超音波を検出してよい。モータ角度センサは、モータのシャフトの回転角度を検出してよい。

【0031】

センサ部１２０が有する各センサで検出されたセンサ情報は、ＯＳ／ミドルウェア部１１０に出力される。ＯＳ／ミドルウェア部１１０は、ロボット４０の全体の制御を担う。ＯＳ／ミドルウェア部１１０は、センサ部１２０、ロボット側検出サブシステム１３０、行動制御サブシステム１７０、会話サブシステム１８０及び情報表示サブシステム１９０を統括的に制御する。

【0032】

ロボット側検出サブシステム１３０は、ＯＳ／ミドルウェア部１１０を通じてセンサ情報を取得して、ロボット４０に送信するデータを生成する。また、ロボット側検出サブシステム１３０は、センサ部１２０の各センサを制御する。ロボット側検出サブシステム１３０は、聴覚サブシステム、視覚サブシステム、触覚サブシステム、内臓感覚サブシステム、行動意識サブシステム及び会話意識サブシステムを有する。聴覚サブシステムは、主としてセンサ部１２０のマイクによって検出された音声信号を処理して、音声情報を生成する。視覚サブシステムは、主としてセンサ部１２０のカメラによって検出された画像信号を処理して、視覚情報を生成する。触覚サブシステムは、主としてセンサ部１２０のタッチセンサによって検出されたタッチ信号を処理して、触覚情報を生成する。内臓感覚サブシステムは、各種のセンサで検出された信号を処理して内臓感覚に関する情報を生成する。行動意識サブシステムは、行動意識に関する情報を生成する。会話意識サブシステムは、主として音声情報を処理して、会話意識に関する情報を生成する。ロボット側検出サブシステム１３０で生成した情報は、ロボット４０に送信され、サーバ側検出サブシステム２３０で処理される。

【0033】

行動制御サブシステム１７０は、ロボット４０から取得する行動制御情報に従って、ロボット４０の行動を制御する。例えば、行動制御サブシステム１７０は、肢部の動きを制御する。会話サブシステム１８０は、ロボット４０から取得する会話制御情報に従って、ロボット４０の会話を制御する。例えば、会話サブシステム１８０は、会話制御情報に含まれる発話情報に従って、スピーカを制御する。情報表示サブシステム１９０は、ロボット４０から取得する表示制御情報に従って、ロボット４０における表示を制御する。例えば、会話サブシステム１８０は、表示制御情報に含まれる画像や表示内容を、モニタに表示させる。

【0034】

サーバ６０において、コンテンツ取得部２１０は、ＷＥＢサーバ８０からネットワークコンテンツを取得する。コンテンツ取得部２１０は、公衆ネットワークから取得されたネットワークコンテンツを取得する情報取得部の一例である。コンテンツ取得部２１０は、例えば公開されたウェブコンテンツを取得する。

【0035】

言語処理部２００は、コンテンツ取得部２１０が取得したコンテンツを解析する。言語処理部２００は、コンテンツに含まれるテキスト情報に対して言語解析を行う。言語処理部２００は、コンテンツ取得部２１０が取得したネットワークコンテンツに含まれる文字を解析して、ネットワークコンテンツの意味内容を抽出する抽出部として機能する。

【0036】

一実施形態において、言語処理部２００は、形態素解析部と、構文解析部と、意味解析部と、トピック抽出部と、イベント抽出部とを有する。形態素解析部は、テキスト情報に形態素解析を行う。例えば、形態素解析部は、テキストを形態素の列に分割して、品詞を判別する。構文解析部は、形態素解析部によって分割された形態素に基づいて、係り受け等の、文章の文法的な関係を特定する。意味解析部は、構文解析部によって解析された構文情報に基づいて意味解析を行う。例えば、意味解析部は、意味を利用して構文木を選択する。トピック抽出部は、トピック分析を行う。例えば、トピック抽出部は、何についてのコンテンツであるかを特定する。イベント抽出部は、主体及びその動作を抽出する。

【0037】

サーバ側検出サブシステム２３０は、ロボット側検出サブシステム１３０から取得したセンサ情報と、言語処理部２００によって解析された情報とに基づいて、内分泌制御部２５０、感情生成エンジン２４０及び状況更新サブシステム２６０への入力情報を生成する。具体的には、サーバ側検出サブシステム２３０は、ロボット側検出サブシステム１３０の各サブシステムに対応するサブシステムとして、聴覚サブシステム、視覚サブシステム、触覚サブシステム、内臓感覚サブシステム、行動意識サブシステム及び会話意識サブシステムを有する。サーバ側検出サブシステム２３０において、各サブシステムで処理された情報に基づいて、入力情報を生成する。例えば、サーバ側検出サブシステム２３０は、視覚情報、聴覚情報等から人物を認識して、「知っている人がいる」又は「知らない人がいる」という入力情報を生成する。

【0038】

また、サーバ側検出サブシステム２３０は、コンテンツ処理部２３２を更に有する。コンテンツ認識部２３２は、言語処理部２００によって解析された情報に基づいて、内分泌制御部２５０、感情生成エンジン２４０及び状況更新サブシステム２６０への入力情報を生成する。例えば、コンテンツ認識部２３２は、言語処理部２００で抽出されたイベントが、好ましい対象に関するイベントである場合に、感情生成エンジン２４０において「嬉しさ」の感情が生成され易くなるよう、内分泌制御部２５０を制御する。例えば、感情生成エンジン２４０が用いるニューラルネットワークは、ドーパミンの放出量に対応するパラメータを有し、内分泌制御部２５０は、ドーパミンの放出量が多くなる方向に、ニューラルネットワークのパラメータを制御する。なお、コンテンツ認識部２３２は、ネットワークコンテンツがロボット４０の感情に与える影響を示す影響情報を保持している。そして、コンテンツ認識部２３２は、保持している影響情報を、ロボット４０のセンサ部１２０によって検出されたセンサ情報に基づいて更新する。センサ情報等に基づく好ましさの更新処理については、後述する。

【0039】

内分泌制御部２５０は、感情生成エンジン２４０において用いられるニューラルネットワークのパラメータを調整する。例えば、内分泌制御部２５０は、ドーパミンの放出量に対応するパラメータを調節する。なお、ドーパミンは、内分泌物質の一例である。内分泌物質とは、神経伝達物質及びホルモン等、体内で分泌されシグナルを伝達する物質を意味する。また、内分泌とは、内分泌物質が体内で分泌されることを意味する。ただし、ロボット４０自身の内分泌物質とは、ロボット４０の動作に影響を及ぼす情報の１つであり、ロボット４０が内分泌物質を実際に発生するということを意味していない。ロボット４０自身の感情についても同様に、ロボット４０の動作に影響を及ぼす情報の１つであり、ロボット４０が実際に感情を有しているということを意味していない。

【0040】

感情生成エンジン２４０は、サーバ側検出サブシステム２３０からの入力情報及び内分泌制御部２５０によって調整されたパラメータに基づいて、ニューラルネットワークを用いて、ロボット４０の感情を生成する。感情生成エンジン２４０は、コンテンツ取得部２１０が取得したネットワークコンテンツと、コンテンツ認識部２３２が保持している影響情報とに基づいて、ロボット４０の感情を制御する感情制御部の一例である。

【0041】

状況更新サブシステム２６０は、サーバ側検出サブシステム２３０からの入力情報に基づいて、ロボット４０の状況を認識して、状況を更新する。状況更新サブシステム２６０は、「知っている人と一緒」等の状況を認識する。

【0042】

行動計画サブシステム２７０は、サーバ側検出サブシステム２３０からの入力情報や、感情生成エンジン２４０が生成した感情に関する情報に基づいて、行動計画を立てる。例えば、行動計画サブシステム２７０は、感情生成エンジン２４０で決定された感情に応じた姿勢を、ロボット４０に取らせる。安全安心サブシステム２７２は、行動計画サブシステム２７０が決定した行動計画が安全な行動計画であるか否かを判断する。例えば、安全安心サブシステム２７２は、行動計画サブシステム２７０が決定した行動計画に、ユーザ３０に障害を与えるような行動が含まれていない場合に、行動計画に沿った行動を示す行動情報を、ロボット４０に送信する。

【0043】

会話サブシステム２８０は、サーバ側検出サブシステム２３０からの入力情報や、感情生成エンジン２４０が生成した感情に関する情報に基づいて、ロボット４０がユーザ３０と会話するための会話情報を生成して、ロボット４０に送信する。会話情報には、発話内容、発話速度等の情報を含む。情報表示サブシステム２９０は、サーバ側検出サブシステム２３０からの入力情報や、感情生成エンジン２４０が生成した感情に関する情報に基づいて、ロボット４０が表示する情報を制御する。例えば、ロボット４０の現在の感情がどのような感情であるかを示す情報をユーザ３０に提示するべく、ロボット４０に表示させる。

【0044】

ＣＭＳ７０は、コンテンツ管理システムである。ＣＭＳ７０は、禁忌事項を格納する。禁忌事項としては、宗教的スタンス等の宗教的事項、政治的スタンス等の政治的事項、戦争や殺人等の極限状態の事項等を例示することができる。コンテンツ認識部２３２は、言語処理部２００が抽出したネットワークコンテンツの意味内容が、ＣＭＳ７０に格納されている禁忌事項に該当するか否かを判断する。コンテンツ認識部２３２は、言語処理部２００によって抽出されたネットワークコンテンツの意味内容が予め定められた禁忌事項に該当するとトピックフィルタ２２０によって判断した場合に、コンテンツ取得部２１０が取得したネットワークコンテンツがロボット４０の感情に影響を与える度合いを低くする。例えば、コンテンツ認識部２３２は、コンテンツが禁忌事項に該当する場合に、強い感情が生成されることを抑制する。例えば、コンテンツ認識部２３２は、内分泌制御部２５０に、ドーパミン分泌量が抑制方向に作用するようニューラルネットワークのパラメータを調整させてよい。また、内分泌制御部２５０に、セロトニン分泌量が促進方向に作用するようにニューラルネットワークのパラメータを調整させてよい。また、コンテンツ認識部２３２は、コンテンツが禁忌事項に該当する場合に、コンテンツに基づく感情が生成されないように、当該感情に対応する内分泌物質の分泌量が抑制方向に作用するようにニューラルネットワークのパラメータを調整させてよい。また、コンテンツ認識部２３２は、コンテンツが禁忌事項に該当する場合に、感情生成エンジン２４０において悲しみ等の予め定められた感情が生成され易くなるように、内分泌制御部２５０を制御してよい。これにより、「戦争が始まった」というコンテンツを取得した場合に、通常の人間が持つ感情とは相反する感情をロボット４０が持つことを未然に防ぐことができる。

【0045】

トピックフィルタ２２０は、言語処理部２００が抽出したネットワークコンテンツのトピックが、ＣＭＳ７０格納されている禁忌事項に該当するか否かを判断する。例えば、トピックフィルタ２２０は、トピックが禁忌事項に該当する場合、強い感情が生成されることを抑制する方向に、内分泌制御部２５０を制御してよい。例えば、内分泌制御部２５０に、ドーパミン分泌量が抑制方向に作用するようニューラルネットワークのパラメータを調整制させてよい。また、内分泌制御部２５０に、セロトニン分泌量が促進方向に作用するようにニューラルネットワークのパラメータを調整させてよい。このように、コンテンツ認識部２３２及びトピックフィルタ２２０が禁忌事項に基づいて制御を行うことで、ネットワークコンテンツが予め定められた禁忌事項に該当する場合に、コンテンツ取得部２１０が取得したネットワークコンテンツがロボット４０の感情に影響を与える度合いを低くすることができる。これにより、通常の人間が持つ感情とは異質な感情をロボット４０が持つことを未然に防ぐことができる。

【0046】

図３は、ニューラルネットワークの一部を概略的に示す。本図は、感情生成エンジン２４０における人工ニューロンのパラメータの計算方法を説明するために、ニューラルネットワークを部分的に示す。図示されるニューラルネットワークの部分は、人工ニューロンＮ^ｉ、Ｎ^ｊ及びＮ^ｋと、Ｎ^ｉ及びＮ^ｊを接続する人工シナプスＳ^ｊｉと、Ｎ^ｉ及びＮ^ｋを接続する人工シナプスＳ^ｉｋとを含む。人工ニューロンは、生体におけるニューロンに対応する。人工シナプスは、生体におけるシナプスに対応する。

【0047】

ニューラルネットワークのパラメータは、ニューラルネットワークの各Ｎ^ｉへの入力であるＩ_ｔ^ｉと、ニューラルネットワークの外部からＮ^ｉへの入力であるＥ_ｔ^ｉと、Ｎ^ｉのパラメータと、Ｓ^ｉのパラメータとを含む。

【0048】

Ｎ^ｉのパラメータは、Ｎ^ｉのステータスを表すＳ_ｔ^ｉと、Ｎ^ｉが表す人工ニューロンの内部状態を表すＶ^ｉｍ_ｔと、Ｎ^ｉの発火の閾値を表すＴ^ｉ_ｔと、Ｎ^ｉからの出力の増減パラメータであるｈ_ｔ^ｉとを含む。出力の増減パラメータｈ_ｔ^ｉは、人工ニューロンＮ^ｉの発火時の出力の時間発展を定めるパラメータの一例である。なお、本実施形態において、下付きの添え字のｔは、時刻の進展とともに更新され得るパラメータであることを表す。また、Ｖ^ｉｍ_ｔは、人工ニューロンの膜電位に対応する情報であり、人工ニューロンＮ^ｉの内部状態又は出力を表すパラメータの一例である。Ｓ^ｉｊのパラメータは、Ｓ^ｉｊの人工シナプスの結合係数を表すＢＳ_ｔ^ｉｊを含む。

【0049】

感情生成エンジン２４０は、サーバ側検出サブシステム２３０からの入力と、ニューラルネットワークに基づいて上述したパラメータを更新して、各Ｎ^ｉの内部状態を算出する。なお、本実施形態において、Ｎ^ｉは、Ｖ^ｉｍ_ｔが閾値Ｔ^ｉを超えた場合に「発火」状態となる。発火状態になると、Ｖ^ｉｍ_ｔは、増減パラメータｈ_ｔ^ｉに従って、上昇した後に下降する。そして、Ｖ^ｉｍ_ｔが所定値Ｖｍｉｎにまで低下すると、Ｎ^ｉのステータスは末発火となる。「発火」の状態を、内部状態が上昇中であるか否かに応じて「上昇相」と「下降相」とに分ける。「未発火」と、「上昇相」及び「下降相」とは、ステータスＳ_ｔ^ｉの値によって表される。

【0050】

なお、感情生成エンジン２４０が用いるニューラルネットワークの人工ニューロンには、ロボット４０の状態が定義される。ロボット４０の状態とは、ロボット４０の感情、内分泌物質の生成状態、ロボット４０の状況等を含む。一例として、ニューラルネットワークは、「知っている人がいる」という状況等が割り当てられた概念人工ニューロンを含んでよい。また、ニューラルネットワークは、「嬉しい」、「悲しい」等の感情が割り当てられた感情人工ニューロンを含んでよい。また、ニューラルネットワークは、ドーパミンの発生状態が割り当てられた内分泌人工ニューロン、ノルアドレナリンの発生状態が割り当てられた内分泌人工ニューロンを含んでよい。なお、ドーパミンは、報酬系に関与する内分泌物質の一例である。ノルアドレナリンは、交感神経系に関与する内分泌物質の一例である。このように、ニューラルネットワークは、神経細胞が定義された人工ニューロンを含んでよい。

【0051】

図４は、人工ニューロンＮ^ｉのＶ_ｔｎ＋１^ｉ及びＳ_ｔｎ＋１^ｉを計算するフローチャートを示す。Ｓ４において、感情生成エンジン２４０は、Ｓ_ｔｎ^ｉが未発火を示すか否かを判断する。

【0052】

Ｓ_ｔｎ^ｉが未発火を示す場合、感情生成エンジン２４０は、Ｎ^ｉへの入力Ｉ_ｔｎ＋１^ｉを計算する（Ｓ４１０）。具体的には、ニューラルネットワークの外部からの入力がＮ^ｉに接続されていない場合、Ｉ_ｔｎ＋１^ｉ＝Σ_ｊＢＳ_ｔｎ＋１^ｊｉ×Ｖｍ_ｔｎ^ｊ×ｆ（Ｓ_ｔｎ^ｊ）によって計算する。ニューラルネットワークの外部からの入力がＮ^ｉに接続されている場合、Ｉ_ｔｎ＋１^ｉ＝Σ_ｊＢＳ_ｔｎ＋１^ｊｉ×Ｖｍ_ｔｎ^ｊ×ｆ（Ｓ_ｔｎ^ｊ）＋Ｅ_ｔｎ＋１^ｉによって計算する。ここで、Ｅ_ｔｎ^ｉは、ニューラルネットワークの外部からの時刻ｔ_ｎにおける入力である。

【0053】

ｆ（Ｓ）は、Ｓが未発火を表す値の場合は０を返し、Ｓが上昇相又は下降相を示す値の場合は１を返す。このモデルは、ニューロンが発火した場合のみシナプスが活動電位を伝達するモデルに対応する。なお、ｆ（Ｓ）＝１を返してもよい。これは、ニューロンの発火状態によらず膜電位を伝達するモデルに対応する。

【0054】

Ｓ４１２において、感情生成エンジン２４０は、Ｉ_ｔｎ＋１^ｉがＴ_ｔｎ＋１^ｉを超えるか否かを判断する。Ｉ_ｔｎ＋１^ｉがＴ_ｔｎ＋１^ｉを超える場合、感情生成エンジン２４０は、Ｖｍ_ｔｎ＋１^ｉを増減パラメータｈ^ｉに基づいて算出するとともに、Ｖｍ_ｔｎ＋１^ｉに応じてＳ_ｔｎ＋１^ｉを上昇相又は下降相に示す値に設定し（Ｓ４１４）、このフローを終了する。Ｓ４１２において、Ｉ_ｔｎ＋１^ｉがＴ_ｔｎ＋１^ｉを超えない場合、感情生成エンジン２４０は、Ｖｍ_ｔｎ＋１^ｉ＝Ｉ_ｔｎ＋１^ｉとする。

【0055】

Ｓ４００において、Ｓ_ｔｎ^ｉが上昇相又は下降相である場合、感情生成エンジン２４０は、Ｖｍ_ｔｎ＋１^ｉを算出する（Ｓ４２０）。そして、感情生成エンジン２４０は、ｔ_ｎ＋１までにＶｍ_ｔ^ｉがＶｍｉｎに達した場合は、Ｓ_ｔｎ＋１^ｉを未発火の値に設定し、ｔ_ｎ＋１までにＶｍ_ｔ^ｉがＶｍｉｎに達していない場合は、Ｓ_ｔｎ＋１^ｉを上昇相又は下降相の値に設定して、このフローを終了する。なお、感情生成エンジン２４０は、ｔ_ｎ＋１までにＶｍ_ｔ^ｉがＶｍａｘに達した場合はＳ_ｔｎ＋１^ｉに下降相の値を設定し、ｔ_ｎ＋１までにＶｍ_ｔ^ｉがＶｍａｘに達していない場合はＳ_ｔｎ＋１^ｉに上昇相の値を設定する。

【0056】

このように、Ｎ^ｉが発火している場合は、たとえ出力が閾値以下になっても、Ｎ^ｉの出力は入力に依存しない。このような期間は、生体のニューロンにおける絶対不応期に対応する。

【0057】

図５は、パラメータに影響を及ぼす影響定義情報を概略的に示す。定義情報は、内分泌人工ニューロンの内部状態に関する条件と、影響を与える人工ニューロン又は人工シナプスを特定する情報と、影響内容を定める式を含む。

【0058】

図５の例において、Ｎ^１は、嬉しさの感情が定義された感情人工ニューロンであり、Ｎ^２は、メラトニン等の眠気の内分泌物質が定義された内分泌人工ニューロンであるとする。Ｎ^２に関する定義情報は、「Ｖｍ_ｔｎ^２＞Ｔ_ｔｎ^２」の条件、Ｎ^２が影響を与える人工ニューロンとして「感情人工ニューロンＮ^１」、影響内容を定める式として「Ｔ_ｔｎ＋１^ｉ＝Ｔ_ｔｎ^ｉ×１．１」が定められている。これにより、感情生成エンジン２４０は、Ｖｍ_ｔｎ^２がＴ_ｔｎ^２を超える場合、時刻ｔ_ｎ＋１の感情人工ニューロンＮ^１の閾値を、１０％上昇させる。これにより、例えば、眠気が生じた場合に、感情人工ニューロンを発火させにくくすることができる。例えば、「蓄電量が閾値以下」である場合に生じる外部入力を、Ｎ^２の入力に接続したニューラルネットワークを定めることで、蓄電量が低くなると感情が高まりにくくなる現象を体現することが可能になる。

【0059】

また、内分泌人工ニューロンＮ^５は、ドーパミンの内分泌物質が定義された内分泌人工ニューロンであるとする。内分泌人工ニューロンＮ^５に関する定義情報は、「Ｖｍ_ｔｎ^５＞Ｔ_ｔｎ^５」の条件、内分泌人工ニューロンＮ^５が影響を与える人工ニューロンとして「Ｎ^１」、影響内容を定める式として「Ｔ_ｔｎ＋１^ｉ＝Ｔ_ｔｎ^ｉ×０．９」という式が定められている。これにより、感情生成エンジン２４０は、Ｖｍ_ｔｎ^５がＴ_ｔｎ^５を超える場合、時刻ｔ_ｎ＋１の人工ニューロンＮ^１の増減パラメータを１０％低下させる。これにより、報酬系の内分泌人工ニューロンＮ^５が発火した場合に、嬉しいという感情が発火し易くなる。

【0060】

なお、影響定義情報は、図５の例に限られない。例えば、条件として、人工ニューロンの内部状態が閾値以下であるとの条件を定義してよい。また、人工ニューロンのステータスに関する条件、例えば、上昇相、下降相又は未発火に関する条件を定義してよい。また、影響範囲は、人工ニューロンや人工シナプスを直接指定する他に、「特定の人工ニューロンに接続された全人工シナプス」というような定義を行うこともできる。また、影響の式については、対象が人工ニューロンの場合、閾値を定数倍にすることの他に、閾値に定数を加えることや、内部状態の増減パラメータを定数倍するような式を定義してよい。また、対象が人工シナプスの場合、増減パラメータを定数倍することの他に、結合係数を定数倍するような式を定義してよい。

【0061】

図６は、コンテンツ認識部２３２が管理する情報の一例である。コンテンツ認識部２３２は、対象と、好ましさとを対応づけて管理する。本図の例では、「福丘ファルコンズ」という対象に対応づけて「好き」という好ましさが対応づけられている。

【0062】

例えば、コンテンツ認識部２３２は、コンテンツから「福丘ファルコンズが快勝」というが抽出された場合に、内分泌制御部２５０に、「嬉しい」という感情が生成され易くなるよう指示する。例えば、コンテンツ認識部２３２は、「嬉しい」という感情が定義された感情人工ニューロンが発火し易くなるよう、ドーパミンが定義された内分泌人工ニューロンを発火させ易くしてよい。

【0063】

また、コンテンツ認識部２３２は、「福丘ファルコンズ」について肯定的なフレーズをロボット４０に発声させたことに応じて、ドーパミンが定義された内分泌人工ニューロンの内部状態が高まった場合に、「福丘ファルコンズ」に対応する好ましさを高める。例えば、コンテンツ認識部２３２は、「福丘ファルコンズ」に、「大好き」という好ましさを対応づける。

【0064】

図７は、コンテンツに付与される感情タグ情報の一例を示す。感情タグ情報は、感情タグと、感情に対する影響度と、対象地域と、影響期間を含む。

【0065】

感情タグは、影響が与えられる感情を示す情報である。例えば、感情タグ情報７００に関連する感情タグについて説明すると、言語処理部２００によって、「福丘ファルコンズが快勝」というフレーズから、「福丘ファルコンズ」が「快勝」したというイベントが抽出された場合、「福丘ファルコンズ」について「好き」という好ましさが対応づけられており、「快勝」が肯定的なイベントであることから、感情タグ情報７００では「嬉しい」という感情タグが決定される。

【0066】

影響度は、感情タグで特定される感情に影響が及ぶ度合いを示す情報である。影響度は、０から１までの値をとる。感情タグ情報７００に関連して説明すると、言語処理部２００において抽出されたイベントが「快勝」という強いイベントであるから、影響度として１．０が決定される。

【0067】

対象地域は、どの地域に位置するロボット４０に影響が及ぶかを示す情報である。感情タグ情報７００に関連して説明すると、「福丘ファルコンズ」のファンは全国に存在するので、「福丘ファルコンズ」については全国的なイベントである。そのため、対象地域として「全国」が決定される。

【0068】

影響期間は、感情に影響が及ぶ期間を示す情報である。感情タグ情報７００に関連して説明すると、「福丘ファルコンズ」は次の日も試合をすることから、影響期間として、次の日の所定の時間までが決定される。

【0069】

なお、仮に、抽出されたイベントが「大敗」である場合、感情タグとして「悲しい」が決定され得る。好ましい対象についての否定的なイベントには、「悲しい」という感情が生じ得るからである。また、仮に、「福丘ファルコンズ」に「嫌い」という好ましさが対応づけられているとすると、感情タグとして「悲しい」が決定され得る。好ましくない対象についての肯定的なイベントには、「悲しい」という感情が生じ得るからである。また、仮に、「福丘ファルコンズ」に「嫌い」という好ましさが対応づけられており、抽出されたイベントが「大敗」である場合、感情タグとして「嬉しい」が決定され得る。好ましくない対象についての否定的なイベントには、「嬉しい」という感情が生じ得るからである。

【0070】

感情タグ情報７１０に関連して説明すると、「明日は九州で大雨」というフレーズから、「大雨」が「嫌い」という好ましさが対応づけられているので、感情タグとして「悲しい」が決定される。また、雨が活動に与える影響は比較的小さいため、影響度として０．２が決定される。また、大雨となる地域が九州であることから、対象地域として「九州」が決定される。また、「明日」というイベントから、影響期間として翌日の終日が決定される。

【0071】

図８は、コンテンツに付与される感情タグ情報８００の一例を示す。感情タグ情報８００は、「ファルコンズの田柳が初回の第１打席で川貞の投球を左前腕付近に受けて、３回の守備から大事を取って交代」というフレーズから得られる感情タグ情報である。ここでは、言語解析によって、「悲しい」という感情タグが決定されることについて説明する。

【0072】

言語処理部２００における句構造解析（ＨＰＳＧ）によって、一番目の句の文章解析により、主体である「田柳」が、「福丘ファルコンズ」に属する旨が特定される。したがって、主体は好きな対象に属すると判断され、主体は好ましい対象であると判断される。また、動詞である「受ける」は「投球を」に係ることが特定される。したがって、「投球を受ける」は、否定的なイベントであると判断される。

【0073】

また、二番目の句の文章解析により、主体が「田柳」であり、動詞が「交代」であると解析される。一番目の句と同様、二番目の句の主体も好ましい対象であると判断される。また、動詞である「交代」は、否定的なイベントであると判断される。

【0074】

これにより、一番目の句及び二番目の句のいずれも、好きな対象についての否定的なイベントを意味するので、感情タグ情報８００の感情タグとして「悲しい」が決定される。

【0075】

図９は、コンテンツを取得してから好ましさ情報を更新するまでの動作を表す処理フローの一例を示す。コンテンツ取得部２１０において、ＷＥＢサーバ８０からコンテンツを取得する（Ｓ９２０）。取得されたコンテンツは、言語処理部２００において解析されて、言語処理部２００による解析結果に基づいて、コンテンツ認識部２３２が感情タグ情報を生成する（Ｓ９２２）。

【0076】

Ｓ９２４において、感情生成エンジン２４０でロボット４０の感情が生成され、行動計画サブシステム２７０よってロボット４０の行動が決定される（Ｓ９２４）。感情生成エンジン２４０により計算される感情は、感情タグ情報に応じて影響を受ける。

【0077】

Ｓ９２８において、「福丘ファルコンズ」等の好ましさが対応づけられた対象に関する行動に応じて活性化した内分泌人工ニューロンを特定する。ドーパミンが定義された内分泌人工ニューロンが活性化した場合、対象について好ましさを「大好き」の方向にシフトする（Ｓ９３０）。一方、ノルアドレナリンが定義された内分泌人工ニューロンが活性化した場合、対象について好ましさを「大嫌い」の方向にシフトする（Ｓ９３２）。

【0078】

これにより、例えば「福丘ファルコンズが勝って嬉しい」という行動に応じて、ユーザ３０から頭をなでられた場合には、肯定的な内分泌人工ニューロンが活性化し、「福丘ファルコンズ」の好ましさが「好き」から「大好き」になり得る。一方、「福丘ファルコンズが勝って嬉しいな」という行動に応じて、ユーザ３０から「何をいうとんねん！」と言われたり、頭を小突かれたりした場合には、否定的な内分泌人工ニューロンが活性化し、「福丘ファルコンズ」の好ましさが「好き」から「普通」になり得る。

【0079】

このように、システム１０によれば、ロボット４０が環境から得る情報に基づいて、ロボット４０の趣味嗜好を徐々に変化させていくことができる。そのため、あたかも人間が環境から学んでいくような振る舞いをロボット４０に行わせることができる。

【0080】

なお、サーバ６０の機能は、１以上のコンピュータによって実装されてよい。サーバ６０の少なくとも一部の機能は、仮想マシンによって実装されてよい。また、サーバ６０の機能の少なくとも一部は、クラウドで実装されてよい。また、サーバ６０の機能は、ＣＰＵがプログラムに基づいて動作することによって実現できる。例えば、サーバ６０の動作として説明した処理の少なくとも一部は、プロセッサがプログラムに従ってコンピュータが有する各ハードウェア（例えば、ハードディスク、メモリ等）を制御することにより実現できる。このように、サーバ６０の処理の少なくとも一部は、プロセッサがプログラムに従って動作して各ハードウェアを制御することにより、プロセッサ、ハードディスク、メモリ等を含む各ハードウェアとプログラムとが協働して動作することにより実現できる。すなわち、プログラムが、サーバ６０の各構成要素としてコンピュータを機能させることができる。なお、コンピュータは、上述した処理の実行を制御するプログラムを読み込み、読み込んだプログラムに従って動作して、当該処理を実行してよい。コンピュータは、当該プログラムを記憶しているコンピュータ読取可能な記録媒体から当該プログラムを読み込むことができる。また、当該プログラムは通信回線を通じてコンピュータに供給され、コンピュータは、通信回線を通じて供給されたプログラムを読み込んでよい。

【0081】

以上に説明した実施形態では、ロボット４０とは異なるサーバ６０が、ニューラルネットワークの処理を担う。しかし、ロボット４０自身が、ニューラルネットワークの処理等の、サーバ６０の機能を担ってよい。また、ロボット４０は、サーバ６０による制御対象となる機器の一例である。制御対象となる機器はロボット４０に限られず、家電製品、乗物、玩具等の様々な機器を制御対象として適用できる。

【0082】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0083】

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0084】

１０ システム
３０ ユーザ
４０ ロボット
６０ サーバ
９０ 通信ネットワーク
２００ 言語処理部
２１０ コンテンツ取得部
２２０ トピックフィルタ
２３０ サーバ側検出サブシステム
２３２ コンテンツ認識部
２４０ 感情生成エンジン
２５０ 内分泌制御部
２６０ 状況更新サブシステム
２７０ 行動計画サブシステム
２７２ 安全安心サブシステム
２８０ 会話サブシステム
２９０ 情報表示サブシステム
７００、７１０、８００ 感情タグ情報

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】