特許 6273311 感情決定システム、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】6273311

(24)【登録日】2018年1月12日

(45)【発行日】2018年1月31日

(54)【発明の名称】感情決定システム、システム及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06N 3/00 20060101AFI20180122BHJP

   G06N 3/08 20060101ALI20180122BHJP

   G06F 3/048 20130101ALI20180122BHJP

【ＦＩ】

   G06N3/00 140

   G06N3/08

   G06F3/048

【請求項の数】11

【全頁数】16

(21)【出願番号】特願2016-84031(P2016-84031)

(22)【出願日】2016年4月19日

(65)【公開番号】特開2017-194805(P2017-194805A)

(43)【公開日】2017年10月26日

【審査請求日】2016年6月10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】筒井 多圭志

(72)【発明者】

【氏名】朝長 康介

(72)【発明者】

【氏名】大浦 清

【審査官】 多胡 滋

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００９−０５３７８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−３４６４７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 進藤智則，Ｐｅｐｐｅｒの感情生成エンジンはＲＮＮを利用 ７種の仮想的ホルモンを模擬して喜怒哀楽，日経エレクトロニクス，日本，日経ＢＰ社，２０１５年１１月２０日，第1162号，pp.100-101

【文献】 小松孝徳，外１名，ポジティブバイオフィードバックのエンタテインメント利用，人工知能学会誌，日本，（社）人工知能学会，２００８年 ５月 １日，第23巻，第3号，pp.342-347

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｎ ３／００

Ｇ０６Ｆ ３／０４８

Ｇ０６Ｎ ３／０８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象オブジェクトに設けられている１以上のセンサからの検出信号に基づいて、前記対象オブジェクトの感情を決定するための入力情報を生成する入力情報生成部と、
前記検出信号に基づいて、１以上の内分泌物質の分泌量を示す分泌情報を生成する分泌情報生成部と、
前記入力情報から感情を決定するために用いられるニューラルネットワークに含まれる複数の演算パラメータのそれぞれと前記内分泌物質とを対応づける第２対応情報を格納する第２対応情報格納部と、
前記分泌情報が示す前記内分泌物質の分泌量に応じて、前記第２対応情報によって前記内分泌物質が対応づけられている前記複数の演算パラメータのそれぞれを調整するパラメータ調整部と
を備える感情決定システム。

【請求項2】

複数の前記センサのそれぞれと前記内分泌物質の分泌量とを対応付ける第１対応情報を格納する第１対応情報格納部
をさらに備え、
前記分泌情報生成部は、前記複数のセンサのそれぞれの前記検出信号が示す測定値に応じて、前記第１対応情報によってそれぞれの前記センサに対応づけられている前記内分泌物質の分泌量を変化させる
請求項１に記載の感情決定システム。

【請求項3】

前記ニューラルネットワークを用いて、前記入力情報から前記感情を決定する感情決定部
をさらに備える請求項１又は２に記載の感情決定システム。

【請求項4】

前記ニューラルネットワークは、感情が定められた人工ニューロンである複数の感情人工ニューロンを含み、
前記感情決定部は、前記複数の感情人工ニューロンのそれぞれの現在の発火状態に基づいて、現在の前記感情を決定する
請求項３に記載の感情決定システム。

【請求項5】

前記複数の演算パラメータは、前記ニューラルネットワークに含まれる複数の人工シナプスの結合係数である
請求項１から４のいずれか一項に記載の感情決定システム。

【請求項6】

前記入力情報生成部は、前記検出信号が示す測定値を予め定められた頻度で取得して、前記ニューラルネットワークに対する予め定められた値の入力値を生成し、
前記分泌情報生成部は、前記測定値に応じて、前記内分泌物質の分泌量を変化させる
請求項１から５のいずれか一項に記載の感情決定システム。

【請求項7】

前記入力情報生成部は、複数の前記センサ毎に異なる前記頻度で、前記ニューラルネットワークに対する予め定められた値の入力値を生成する
請求項６に記載の感情決定システム。

【請求項8】

前記分泌情報生成部は、前記検出信号が示す測定値の時間変化量に応じて、前記内分泌物質の分泌量を変化させる
請求項１から７のいずれか一項に記載の感情決定システム。

【請求項9】

前記感情に応じて、前記対象オブジェクトを制御する制御部
をさらに備える請求項１から８のいずれか一項に記載の感情決定システム。

【請求項10】

請求項１から９のいずれか一項に記載の感情決定システムと、
前記対象オブジェクトと
を備えるシステム。

【請求項11】

コンピュータを、請求項１から９のいずれか一項に記載の感情決定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、感情決定システム、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、センサで検出された情報から多様な感情を生み出すことができないという課題があった。

【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、感情決定システムは、対象オブジェクトに設けられている１以上のセンサからの検出信号に基づいて、対象オブジェクトの感情を決定するための入力情報を生成する入力情報生成部と、検出信号に基づいて、１以上の内分泌物質の分泌量を示す分泌情報を生成する分泌情報生成部と、分泌情報が示す内分泌物質の分泌量に基づいて、入力情報から感情を決定するための演算パラメータを調整するパラメータ調整部とを備える。

【0005】

複数のセンサのそれぞれと内分泌物質の分泌量とを対応付ける第１対応情報を格納する第１対応情報格納部をさらに備え、分泌情報生成部は、複数のセンサのそれぞれの検出信号が示す測定値に応じて、第１対応情報によってそれぞれのセンサに対応づけられている内分泌物質の分泌量を変化させてよい。

【0006】

演算パラメータを用いて、入力情報から感情を決定する感情決定部をさらに備えてよい。

【0007】

感情決定部は、入力情報を入力とするニューラルネットワークを用いて、感情を決定してよい。

【0008】

演算パラメータは、ニューラルネットワークに含まれる人工シナプスの結合係数であってよい。

【0009】

複数の人工シナプスのそれぞれと内分泌物質とを対応づける第２対応情報を格納する第２対応情報格納部をさらに備え、パラメータ調整部は、分泌情報が示す内分泌物質の分泌量に応じて、第２対応情報によって内分泌物質が対応づけられている複数の人工シナプスのそれぞれの結合係数を変化させてよい。

【0010】

入力情報生成部は、検出信号が示す測定値を予め定められた頻度で取得して、ニューラルネットワークに対する予め定められた値の入力値を生成し、分泌情報生成部は、測定値に応じて、内分泌物質の分泌量を変化させてよい。

【0011】

入力情報生成部は、複数のセンサ毎に異なる頻度で、ニューラルネットワークに対する予め定められた値の入力値を生成してよい。

【0012】

ニューラルネットワークは、感情が定められた人工ニューロンである複数の感情人工ニューロンを含み、感情決定部は、複数の感情人工ニューロンのそれぞれの現在の発火状態に基づいて、現在の感情を決定してよい。

【0013】

分泌情報生成部は、検出信号が示す測定値の時間変化量に応じて、内分泌物質の分泌量を変化させてよい。

【0014】

感情に応じて、対象オブジェクトを制御する制御部をさらに備えてよい。

【0015】

本発明の第２の態様においては、上記の感情決定システムと、対象オブジェクトとを備えるシステムが提供される。

【0016】

本発明の第３の態様においては、コンピュータを、上記の感情決定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。

【0017】

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】

【0018】

【図1】一実施形態に係る車両１０の構成を概略的に示す。

【図2】感情決定システム１００のブロック構成を、記録媒体２９０とともに概略的に示す。

【図3】感情マップ３００を概略的に示す。

【図4】感情決定システム１００が用いるニューラルネットワークの一部を概略的に示す。

【図5】アクセル開度と内分泌物質とを対応づけるセンサ対応情報の一例である。

【図6】ロール角と内分泌物質とを対応づけるセンサ対応情報の一例である。

【図7】ノルアドレナリン量と結合係数ＢＳとを対応づける結合係数対応情報の一例である。

【図8】感情決定システム１００における各部の動作を示すフローチャートである。

【図9】ＵＩ部１８０から出力される情報を概略的に示す。

【発明を実施するための形態】

【0019】

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。

【0020】

図１は、一実施形態に係る車両１０の構成を概略的に示す。車両１０は、感情決定システム１００と、センサ部１１０と、電子制御ユニットであるＥＣＵ１２０と、車両１０の乗員とのユーザインタフェース（ＵＩ）を提供するＵＩ部１８０を備える。なお、車両１０は、自動車である。車両１０は、感情決定システム１００の対象オブジェクトの一例である。

【0021】

センサ部１１０は、車両１０の各部の状態を検出する複数のセンサを有する。例えば、センサ部１１０は、前輪及び後輪の少なくとも一方の回転速度を検出する車輪速センサ、ドライバによるアクセルペダルの踏み込み量を検出するアクセル開度センサ、スロットルバルブの開度を検出するスロットル開度センサ、原動機としてのエンジン又はモータの回転数を検出するエンジン回転数センサ、変速機の出力回転数を検出する出力回転数センサ、前後方向の加速度を検出する前後加速度センサ、前後方向に実質的に直交する左右方向の加速度を検出する横加速度センサ、旋回方向への回転角の変化速度を検出するヨーレートセンサ、ドライバによるステアリングの操舵量を検出する操舵角センサ、ドライバによるブレーキペダルの踏込み量を検出するブレーキセンサ、燃料又は電池の残量を検出する残量センサ等を含んでよい。センサ部１１０が有する上記の各センサは、電子制御装置であるＥＣＵ１２０に検出信号を出力する。電子制御装置２９は、取得した検出信号に基づいて演算を行い、演算結果を制御指令信号として車両１０の各部に出力する。

【0022】

センサ部１１０が有する上述の各種センサは、感情決定システム１００に検出信号を出力する。なお、感情決定システム１００は、ＥＣＵ１２０からＣＡＮ等を介して検出信号を取得してもよい。感情決定システム１００は、取得した検出信号に基づいて演算を行い、車両１０に割り当てる感情を決定する。感情決定システム１００は、決定した感情に基づいて、車両１０を制御する。例えば、感情決定システム１００は、ＵＩ部１８０に、決定した感情を表現する顔マークを表示させる。また、感情決定システム１００は、感情に応じた口調の音声をＵＩ部１８０から出力させて、車両１０のドライバであるユーザ１９０と会話してよい。

【0023】

図２は、感情決定システム１００のブロック構成を、記録媒体２９０とともに概略的に示す。感情決定システム１００は、処理部２７０と、格納部２８０とを備える。処理部２７０は、分泌情報生成部２００と、入力情報生成部２１０と、パラメータ調整部２２０と、感情決定部２６０と、制御部２５０とを備える。感情決定部２６０は、ＮＮ演算部２３０と感情判定部２４０とを有する。

【0024】

入力情報生成部２１０は、車両１０に設けられている１以上のセンサからの検出信号に基づいて、車両１０の感情を決定するための入力情報を生成する。例えば、入力情報生成部２１０は、センサ部１１０が有する各センサからの検出信号に基づいて、車両１０の感情を決定するための入力情報を生成する。

【0025】

分泌情報生成部２００は、車両１０に設けられている１以上のセンサからの検出信号に基づいて、１以上の内分泌物質の分泌量を示す分泌情報を生成する。例えば、分泌情報生成部２００は、センサ部１１０が有する各センサからの検出信号に基づいて、１以上の内分泌物質の分泌量を示す分泌情報を生成する。内分泌物質としては、ノルアドレナリン、ドーパミン、ＣＲＨ（コルチコトロピン放出ホルモン）等を例示できる。なお、内分泌物質の分泌量を示す分泌情報は、感情決定システム１００における内部情報として擬似的に生成されるものであり、内分泌物質を実際に分泌させるわけではない。なお、分泌情報生成部２００は、検出信号が示す測定値の時間変化量に応じて、内分泌物質の分泌量を変化させてよい。

【0026】

パラメータ調整部２２０は、分泌情報生成部２００が生成した分泌情報が示す内分泌物質の分泌量に基づいて、入力情報から感情を決定するための演算パラメータを調整する。そして、感情決定部２６０は、演算パラメータを用いて、入力情報から感情を決定する。

【0027】

格納部２８０は、センサ部１１０が有する複数のセンサのそれぞれと内分泌物質の分泌量とを対応付ける対応情報を格納する。分泌情報生成部２００は、複数のセンサのそれぞれの検出信号が示す測定値に応じて、当該対応情報によってそれぞれのセンサに対応づけられている内分泌物質の分泌量を変化させる。

【0028】

なお、感情決定部２６０は、入力情報を入力とするニューラルネットワーク（ＮＮ）を用いて、感情を決定する。具体的には、ＮＮ演算部２３０がニューラルネットワークの演算を行い、感情判定部２４０がＮＮ演算部２３０によるニューラルネットワークの演算結果に基づいて感情を判定することにより、感情を決定する。ここで、パラメータ調整部２２０が調整する演算パラメータは、ニューラルネットワークに含まれる人工シナプスの結合係数であってよい。

【0029】

格納部２８０は、複数の人工シナプスのそれぞれと内分泌物質とを対応づける対応情報を格納する。パラメータ調整部２２０は、分泌情報生成部２００が生成した分泌情報が示す内分泌物質の分泌量に応じて、対応情報によって内分泌物質が対応づけられている複数の人工シナプスのそれぞれの結合係数を変化させる。

【0030】

なお、入力情報生成部２１０は、検出信号が示す測定値を予め定められた頻度で取得して、ニューラルネットワークに対する予め定められた値の入力値を生成する。一方、分泌情報生成部２００は、検出信号が示す測定値に応じて、内分泌物質の分泌量を変化させる。例えば、分泌情報生成部２００は、検出信号が示す測定値の大きさに応じて、内分泌物質の分泌量を変化させる。

【0031】

入力情報生成部２１０は、複数のセンサ毎に異なる頻度で、ニューラルネットワークに対する予め定められた値の入力値を生成してよい。例えば、車両１０においては、アクセル開度に基づく入力値の入力頻度を、ロール角に基づく入力値の入力頻度より高くしてよい。頻度は、対象オブジェクトの種別によって異ならせてよい。例えば、対象オブジェクトが二輪車である場合、対象オブジェクトが四輪車である場合に比べて、ロール角に基づく入力値の入力頻度より高くしてよい。二輪車においてはロール角が大きく変化するため、感情に与える影響も大きいからである。

【0032】

なお、ニューラルネットワークは、感情が定められた人工ニューロンである複数の感情人工ニューロンを含む。感情決定部２６０は、複数の感情人工ニューロンのそれぞれの現在の発火状態に基づいて、現在の感情を決定する。例えば、感情決定部２６０は、車両１０の感情として、発火した感情人工ニューロンに割り当てられている感情を決定してよい。

【0033】

制御部２５０は、感情決定部２６０が決定した感情に応じて、車両１０を制御する。例えば、感情決定部２６０によって「楽しい」という感情が決定された場合、制御部２５０は、笑顔の顔マークをＵＩ部１８０に表示させる。また、制御部２５０は、明るい口調の音声をＵＩ部１８０から出力させて、ユーザ１９０と会話してよい。また、制御部２５０は、明るい口調の文章をＵＩ部１８０に表示させて、ユーザ１９０と会話してよい。

【0034】

感情決定システム１００の各部の機能、コンピュータにより実現されてよい。例えば、処理部２７０は、ＭＰＵ等のプロセッサ等によって実現され、格納部２８０は、不揮発性メモリ等の記録媒体により実現されてよい。格納部２８０は、プロセッサによって実行されるプログラムを格納してよい。プロセッサが当該プログラムを実行することで、分泌情報生成部２００、入力情報生成部２１０及びパラメータ調整部２２０と、ＮＮ演算部２３０及び感情判定部２４０を含む感情決定部２６０と、制御部２５０とが実装され、格納部２８０の制御が実現されてよい。当該プログラムは、プロセッサが光ディスク等の記録媒体２９０から読み取られて格納部２８０に格納されてよいし、ネットワークを通じて感情決定システム１００に提供されて格納部２８０に格納されてよい。格納部２８０及び記録媒体２９０は、コンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体であってよい。

【0035】

図３は、感情マップ３００を概略的に示す。感情マップ３００において、感情は、中心から放射状に同心円に配置されている。同心円の中心に近いほど、原始的状態の感情が配置されている。同心円のより外側には、心境から生まれる状態や行動を表す感情が配置されている。感情とは、情動や心的状態も含む概念である。同心円の左側には、概して脳内で起きる反応から生成される感情が配置されている。同心円の右側には概して、状況判断で誘導される感情が配置されている。

【0036】

ＮＮ演算部２３０が演算対象とするニューラルネットワークは、感情マップ３００に示す各感情に割り当てられた人工ニューロンを含む。ニューラルネットワークはまた、感情マップ３００において同心円の最も内側に位置する第１入力及び第２入力にも、それぞれ入力用の人工ニューロンが割り当てられている。第１入力及び第２入力に割り当てられたそれぞれの入力用の人工ニューロンには、センサ部１１０からの検出信号に基づく入力情報が入力される。そして、概ね内側から外側に向かって人工ニューロンが人工シナプスで接続されて、ニューラルネットワークを形成する。なお、センサ部１１０の各センサの検出信号に基づく入力情報が、第１入力に割り当てられた入力用の人工ニューロンに入力されるか、第２入力に割り当てられた入力用の人工ニューロンに入力されるか、第１入力に割り当てられた入力用の人工ニューロン及び第２入力に割り当てられた入力用の人工ニューロンの両方に入力されるかは、設計によって定められてよい。

【0037】

ＮＮ演算部２３０は、入力情報に基づいて繰り返しニューラルネットワークの演算を行って、各人工ニューロンの発火状態を決定する。感情判定部２４０は、各人工ニューロンの発火状態から車両１０の感情を判定する。例えば、感情判定部２４０は、発火した人工ニューロンが割り当てられている感情を、車両１０が持つ１つの感情として判定する。

【0038】

図４は、感情決定システム１００が用いるニューラルネットワークの一部を概略的に示す。図示されるニューラルネットワークの一部は、人工ニューロンＮ^１、Ｎ^２、Ｎ^３、Ｎ^４及びＮ^５と、人工シナプスＳ^１２、Ｓ^１４、Ｓ^２３、Ｓ^２５、Ｓ^４２、Ｓ^４３、Ｓ^４５及びＳ^５３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。

【0039】

Ｅ^１は、検出信号に基づく入力情報を示す。人工ニューロンＮ^１は、入力用の人工ニューロンである。人工ニューロンＮ^１には、それぞれセンサの検出信号に基づいて生成されたｎ個の入力情報Ｅ_１^１・・・入力情報Ｅ_ｎ^１が入力される。

【0040】

人工シナプスＳ^１２は、人工ニューロンＮ^１と人工ニューロンＮ^２とを接続する人工シナプスである。特に、人工シナプスＳ^１２は、人工ニューロンＮ^１の出力を、人工ニューロンＮ^２に入力する人工シナプスである。人工シナプスＳ^１４は、人工ニューロンＮ^１と人工ニューロンＮ^４とを接続する人工シナプスである。特に、人工シナプスＳ^１４は、人工ニューロンＮ^１の出力を、人工ニューロンＮ^４に入力する人工シナプスである。なお、ｊ、ｋを整数として、人工ニューロンＮ^ｊの出力を人工ニューロンＮ^ｋに入力する人工シナプスを、人工シナプスＳ^ｊｋと表記する。

【0041】

ここで、ｉを整数として、各人工ニューロンをＮ^ｉで表記するものとする。Ｎ^ｉは、Ｎ^ｉのステータスを表すＳ^ｉと、Ｎ^ｉが表す人工ニューロンの内部状態を表すＶ^ｉｍと、Ｎ^ｉの発火の閾値を表すＴ^ｉとをパラメータとして持つ。また、人工シナプスＳ^ｊｋは、パラメータとして、結合係数ＢＳ^ｊｋを持つ。なお、本実施形態においては、人工ニューロンを、その添え字を省略して人工ニューロンＮと総称する場合がある。また、人工シナプスを、その添え字を省略して人工シナプスＳと総称する場合がある。同様に、人工ニューロンのパラメータについても、それらの添え字を省略して、内部情報Ｖｍ、閾値Ｔ、ステータスＳと総称する場合がある。

【0042】

人工ニューロンＮのステータスＳ、内部状態Ｖｍ、及び閾値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。ステータスＳは、ニューロンの発火状態に関する情報であり、人工ニューロンが発火状態にあるか非発火状態にあるかを少なくとも示す。内部状態Ｖｍは、ニューロンの膜電位に関する情報であり、人工ニューロンＮの内部状態又は出力を表すパラメータの一例である。

【0043】

また、人工シナプスＳのパラメータである結合係数ＢＳは、時刻の進展とともに更新され得るパラメータである。結合係数ＢＳは、シナプスの可塑性に関する情報であり、人工シナプスＳが結合する人工ニューロンＮ同士の間の結合強度を示す。

【0044】

ＮＮ演算部２３０は、入力情報から、ニューラルネットワークにおける上述したパラメータを更新して、各人工ニューロンＮの内部状態Ｖｍを算出する。なお、本実施形態において、人工ニューロンＮは、内部状態Ｖｍが閾値Ｔを超えた場合に、ステータスＳが「発火」状態となる。発火状態になると、人工ニューロンＮからは、予め定められた時間にわたって予め定められた信号を出力する。予め定められた時間が経過すると、ＮのステータスＳは末発火に戻る。

【0045】

ここで、ＮＮ演算部２３０による演算内容を、Ｎ^２を取り上げてより具体的に説明する。ＮＮ演算部２３０は、Ｎ^２への入力Ｉ^２を、ＢＳ^１２×Ｖｍ^１×ｆ（Ｓ^１）＋ＢＳ^４２×Ｖｍ^４×ｆ（Ｓ^４）により算出する。ここで、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を返す関数である。なお、このｆ（Ｓ）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であってもよい。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。ｆ（Ｓ）として、膜電位の他の伝達モデルに対応する関数を適用してよい。

【0046】

一般には、ＮＮ演算部２３０は、Ｎ^ｉへの入力Ｉ^ｉを、Σ_ｊＢＳ^ｊｉ×Ｖｍ^ｊ×ｆ（Ｓ^ｊ）＋Σ_ｊＥ_ｊ^ｉにより算出する。ＮＮ演算部２３０は、現時刻におけるＢＳ^ｊｉ、Ｖｍ^ｊ、Ｓ^ｊ、Ｅ^ｊを用いて、次の時刻におけるＮ^ｉへの入力Ｉ^ｉ及びＳ^ｉ等を算出する。ＮＮ演算部２３０は、これを時間的に繰り返すことにより、各人工ニューロンＮのステータスＳをリアルタイムに決定する。そして、感情判定部２４０は、各人工ニューロンＮのステータスＳに基づき、車両１０の感情を判定する。例えば、図３における「楽しい」という感情が割り当てられた人工ニューロンが発火した場合、感情判定部２４０は、車両１０が「楽しい」という感情を持つと判定し得る。

【0047】

ここで、分泌情報生成部２００は、センサ部１１０からの検出信号に基づいて、ＢＳを調整する。例えば、センサ部１１０のアクセル開度センサによって、アクセル開度が１００％であることが検出された場合、分泌情報生成部２００は、内部変数としての「ノルアドレナリン」の分泌量及び「ドーパミン」の分泌量を増加させる。そして、「ノルアドレナリン」の分泌量及び「ドーパミン」の分泌量に基づいて、「ノルアドレナリン」及び「ドーパミン」の少なくとも一方に対応づけられた人工シナプスＳの結合係数ＢＳを調整する。

【0048】

センサ部１１０の各センサには、特定の内分泌物質が対応づけられており、内部分泌物質の分泌量は、特定の人工シナプスＳの結合係数ＢＳに対応づけられている。これにより、センサ部１１０の検出信号によって、内部分泌物質の分泌量を介して、ニューラルネットワークにおける各所の人工シナプスＳにおける信号の伝わり易さを変えることができる。そのため、センサ部１１０で検出された検出信号から多様な感情を生み出すことが可能になる。

【0049】

図５は、アクセル開度と内分泌物質とを対応づけるセンサ対応情報の一例である。格納部２８０は、アクセル開度の複数の値に対応づけて、ドーパミン及びノルアドレナリンを示す情報を格納する。より具体的には、格納部２８０は、アクセル開度のそれぞれに対応づけて、ドーパミンの分泌量の増加量と、ノルアドレナリンの分泌量の増加量の組み合わせを示す情報を格納する。なお、分泌量の増加量は、ＮＮ演算部２３０が使用する内部変数が表す分泌量の上限値に対する割合で示す。

【0050】

アクセルを踏み込むことは、車両１０を走行させようとすることを意味する。これは、人間に例えると、人間が走ろうとすることに対応する。人間においては、走る場合にはノルアドレナリンが分泌され、糖が血液中に送り込まれる。また、人間においては、運動をするとドーパミンが分泌される。そこで、車両１０におけるアクセルの踏み込み量は、ノルアドレナリンやドーパミンの分泌に対応づけられる。

【0051】

なお、ノルアドレナリンは、血糖値の低下を抑制することに加えて、不安感や恐怖心にも関与している。そのため、図示されるように、アクセル開度が大きいほど、ノルアドレナリンの分泌増加量が多くなるようにすることが好ましい。アクセル開度が大きくすることは車両１０の走行速度が上がることにつながるので、不安感や恐怖感が生じ易くなるためである。一方、ドーパミンについては、アクセル開度が１００％の場合に、アクセル開度が２０％の場合より少ない分泌増加量が対応づけられている。人間においてドーパミンは幸福感に関連するので、アクセル開度が非常に高い場合は、ドーパミンの分泌増加量を減少させることが望ましい。例えば、アクセル開度が１００％未満の開度において、ドーパミンの分泌増加量が極大値を持つようにすることが好ましい。

【0052】

なお、本図に示す対応情報によれば、アクセル開度にドーパミン及びノルアドレナリンが対応づけられる。しかし、より多くの内分泌物質の分泌増加量が、アクセル開度に対応づけられてよい。

【0053】

なお、アクセル開度に対応づけられる分泌増加量は、対象オブジェクトの種別毎に異なってよい。例えば、対象オブジェクトが二輪車の場合、対象オブジェクトが四輪車の場合と比べて、より多量のノルアドレナリンの分泌増加量が対応づけられてよい。また、対象オブジェクトが二輪車の場合、対象オブジェクトが四輪車の場合と比べて、より少量のドーパミンの分泌増加量が対応づけられてよい。二輪車においては、四輪車に比べて、事故が生じた場合の人体への影響が大きくなるので、アクセル開度を大きくすれば恐怖感がより高まったり、幸福感がより減少したりすると考えられるからである。

【0054】

図６は、ロール角と内分泌物質とを対応づけるセンサ対応情報の一例である。格納部２８０は、ロール角に対応づけて、ＣＲＨを示す情報を格納する。より具体的には、格納部２８０は、ロール角の複数の値に対応づけて、ＣＲＨの分泌量の増加量を示す情報を格納する。

【0055】

車両１０のロール角が大きくなることは、人間に例えると体が傾くことに対応する。体が傾いた場合は、ストレスから防御するためにＣＲＨの分泌が促される。そこで、ロール角は、ＣＲＨの分泌に対応づけられる。具体的には、ロール角が大きいほど、ＣＲＨの分泌増加量としてより多い値が対応づけられる。ロール角が大きいほど、より大きなストレスがかかると考えられるためである。

【0056】

なお、本図に示す対応情報によれば、ロール角にＣＲＨのみが対応づけられる。しかし、より多くの内分泌物質の分泌増加量が、ロール角に対応づけられてよい。

【0057】

なお、ロール角に対応づけられる分泌増加量は、対象オブジェクトの種別毎に異なってよい。例えば、対象オブジェクトが二輪車の場合、対象オブジェクトが四輪車の場合と比べて、より多量のＣＲＨ分泌増加量が対応づけられてよい。二輪車においては、四輪車に比べて、ロール角が高まることによる転倒の危険性が高まるので、ロール角を大きくすることによる恐怖心がより高まると考えられるからである。

【0058】

図５及び図６において、アクセル開度及びロール角の測定値が内部分泌物質の分泌増加量と対応づけられることを説明した。しかし、他の任意のセンサの測定値が、内部分泌物質の分泌増加量と対応づけられてよい。また、分かり易く説明することを目的として、アクセル開度やロール角の測定値及び内部分泌物質の分泌増加量について離散的な数値を示したが、測定値の連続的な変化に対して連続的な内部分泌物質の分泌増加量が得られるよう、測定値を変数とする連続関数等によって、内部分泌物質の分泌増加量が対応づけられるようにしてよい。なお、センサ対応情報として、測定値を内部分泌物質の分泌増加量と対応づけることに代えて、又は測定値を内部分泌物質の分泌増加量と対応づけることに加えて、測定値の時間変化量を内部分泌物質の分泌増加量と対応づけてよい。

【0059】

図７は、ノルアドレナリン量と結合係数ＢＳとを対応づける結合係数対応情報の一例である。格納部２８０は、ノルアドレナリンの総分泌量に対応づけて、人工シナプスＳ^１４の結合係数ＢＳ^１４の増加係数と、人工シナプスＳ^４５の結合係数ＢＳ^４５の増加係数と、人工シナプスＳ^４３の結合係数ＢＳ^４３の増加係数とを対応づける情報を格納する。なお、ここで取り上げる人工シナプスＳは、強結合で人工ニューロンＮを接続しているとする。

【0060】

図示されるように、ＢＳ^１４の増加係数及びＢＳ^４５の増加係数には、ノルアドレナリン量が多くなるほどより大きい値が対応づけられる。一方、ＢＳ^４３の増加係数には、ノルアドレナリン量が多くなるほどより小さい値が対応づけられる。これにより、例えば、図４に示すニューラルネットワークにおいて、Ｎ^１からＮ^３に向かう方向より、Ｎ^１からＮ^５に向かう方向の方が、入力情報により生じた信号が伝わり易くなる。そのため、Ｎ^１からＮ^５に向かう方向に配置された人工ニューロンが、より発火し易くなる。そのため、例えば図３に示す感情マップにおいて、ノルアドレナリンが増えるほど、同心円の中心部に対して特定の方向に配置された感情、例えば「不安」や「怖い」という感情が発火し易くなる。そのため、人間に生じる感情に似た感情が車両１０で生まれ易くなるようにすることができる。

【0061】

なお、ここでは、人工シナプスＳの結合係数ＢＳを、出力先の人工ニューロンＮを発火させ易くする方向に調整する場合について説明した。しかし、人工シナプスＳの結合係数ＢＳを、出力先の人工ニューロンＮを発火させにくくする方向に調整できるように、増加係数が設定されていてもよい。例えば、人工シナプスＳが強結合の場合は、増加係数を小さくすることで、出力先の人工ニューロンＮを発火させにくくすることができる。なお、人工シナプスＳが抑制結合で人工ニューロンＮを接続している場合、増加係数を大きくすることで、出力先の人工ニューロンＮを発火させにくくすることができ、増加係数を小さくすることで、出力先の人工ニューロンＮを発火させ易くすることができる。

【0062】

パラメータ調整部２２０は、結合係数対応情報を参照して、各内部分泌物質の総分泌量に応じた量だけ、対応する結合係数ＢＳを調整する。上述したように、分泌情報生成部２００は、各内部分泌物質の総分泌量を、各センサからの測定値に応じて決定する。そのため、各センサの測定値から、結合係数ＢＳの調整量を複雑に調整することができ、ひいては、多様な組み合わせで感情人工ニューロンを発火させることができる。しかも、車両１０における各センサと内部分泌物質との関係、及び、各内部分泌物質と結合係数ＢＳとの関係を、人間に置き換えて意味づけして対応づけることで、人間にとって違和感のない感情を生成できる。

【0063】

図８は、感情決定システム１００における各部の動作を示すフローチャートである。感情生成処理を開始することが指示されると、ステップ５０２において、ＮＮ演算部２３０は、ニューラルネットワークのパラメータの初期設定を行う。例えば、ＮＮ演算部２３０は、格納部２８０からパラメータの初期値を読み出して、ニューラルネットワークのパラメータを初期化する（ステップ８０２）。初期設定が完了すると、ステップ８０４において、時刻毎の処理ループを開始する。

【0064】

ステップ８０６において、入力情報生成部２１０及び分泌情報生成部２００は、センサ部１１０からの検出信号を取得する。ステップ８０８において、入力情報生成部２１０は、第１入力に割り当てられた入力用の人工ニューロンへの入力情報と、第２入力に割り当てられた入力用の人工ニューロンへの入力情報を生成する。入力情報生成部２１０は、各センサのそれぞれから検出信号を取得する規定のサンプリング間隔で生じる一定値の入力パルスを、入力情報として生成する。

【0065】

ステップ８１０において、分泌情報生成部２００は、例えば図５、図６等に関連して説明したセンサ対応情報と、ステップ５０６で取得した各センサによる検出信号による測定値とに基づいて、内分泌物質の分泌量を算出する。続いて、ステップ８１２において、パラメータ調整部２２０は、各人工シナプスＳの結合係数ＢＳを算出する。

【0066】

続いて、ステップ８１４において、ＮＮ演算部２３０は、図４等に関連して説明した式により、各人工ニューロンへの入力Ｉを算出する。続いて、ステップ８１６において、ＮＮ演算部２３０は、各人工ニューロンへの入力Ｉに基づいて、各人工ニューロンの内部状態Ｖｍを算出する。

【0067】

続いて、ステップ８２０において、ＮＮ演算部２３０は、各感情人工ニューロンの内部状態Ｖｍ及び閾値Ｔに基づいて、発火している感情人工ニューロンを決定する。ステップ８２２において、感情判定部２４０は、発火している感情人工ニューロンに基づいて、車両１０の感情を判定する。これにより、感情決定部２６０は、車両１０の感情として、発火している感情人工ニューロンに対応する感情を割り当てる。なお、感情判定部２４０は、発火している感情人工ニューロンのうち、内部状態Ｖｍがより大きい感情人工ニューロンに対応する感情を、車両１０がより強く感じていると判断してよい。続いて、ステップ８２４において、制御部２５０は、ステップ８２２において判定された感情に基づいて、車両１０の各部を制御する。

【0068】

Ｓ８３０において、感情決定システム１００は、ループを終了するか否かを判断する。例えば、感情生成処理を終了することが指示された場合に、ループを終了すると判断する。ループを終了しない場合、Ｓ８０４に戻り、更に次の時間ステップの計算を行う。ループを終了する場合、このフローを終了する。

【0069】

図９は、ＵＩ部１８０から出力される情報を概略的に示す。例えば、感情決定部２６０により、車両１０が「愛しい」、「悲しい」及び「不安」の感情を持つと決定されたとする。このような場合、制御部２５０は、ＵＩ部１８０の一例としてのナビゲーション装置の表示部１８２に、決定された感情に対応づけられた表情のオブジェクト９００を表示させる。また、制御部２５０は、決定された感情と現在の車両１０の状況に対応づけられた音声を、音声出力部１８４から出力させる。

【0070】

これにより、ドライバは、あたかも車両１０と喜びを分かち合ったり、苦しみを分かち合ったりできているような感覚を得ることができる。このように、ドライバは、車両１０と感情を共有するような感覚を得ることができる。

【0071】

また、例えば日頃はステアリング操作が拙いドライバが、スムーズなステアリング操作で急カーブを通過したような場合には、車両１０の感情として「嬉しい」が決定され、嬉しい気持ちを表す表情が表示部１８２に表示される。これにより、ドライバの気持ちがより良くなり、より上手に車両１０を運転しようという気持ちになり易い。そのため、センサ情報に基づく情報を車両１０の感情として表現することで、ドライバの運転技術の向上につながる場合がある。

【0072】

なお、以上の説明においては主として、例えば図７等に関連して説明したように、調整パラメータとして人工シナプスＳの結合係数ＢＳを取り上げて説明した。しかし、調整パラメータは、人工シナプスＳの結合係数ＢＳに限られない。例えば、調整パラメータとして、人工ニューロンＮの閾値Ｔ、人工ニューロンＮが発火した場合における当該人工ニューロンＮからの出力値等を例示できる。

【0073】

また、感情決定システム１００の機能は、複数のコンピュータによって実装されてよい。例えば、感情決定システム１００の機能の一部の機能は、車両１０に設けられたコンピュータによって実装され、感情決定システム１００の他の機能は、車両１０に設けられたコンピュータと通信ネットワークを介して通信する、車両１０外に設けられた１以上のコンピュータによって実装されてよい。車両１０外に設けられる１以上のコンピュータの機能は、クラウドで実装されてよい。

【0074】

車両１０は、四輪車に限らず、二輪車等の種々の自動車であってよい。車両１０は、少なくとも一部の動力として電動機を備える電気自動車又はハイブリッド自動車等であってよい。なお、車両１０は、感情決定システムを備えるシステムの一例である。感情決定システムを備えるシステムとして、車両以外の様々な形態を採用し得る。感情決定システムを備えるシステムとして、車両以外の様々な乗物、ロボット、電気機器、建造物等を例示できる。

【0075】

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。

【0076】

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】

【0077】

１０ 車両
１００ 感情決定システム
１１０ センサ部
１８０ ＵＩ部
１９０ ユーザ
２００ 分泌情報生成部
２１０ 入力情報生成部
２２０ パラメータ調整部
２３０ ＮＮ演算部
２４０ 感情判定部
２５０ 制御部
２６０ 感情決定部
２７０ 処理部
２８０ 格納部
２９０ 記録媒体
３００ 感情マップ
１８２ 表示部
１８４音声出力部
１９０ ユーザ
９００ オブジェクト

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】