Published papers

遠隔対話を円滑にする目的で、発話者の言語的・非言語的動作を代替するテレプレゼンスロボットが開発されている。遠隔対話の質をより向上させるために、対話者のしぐさを真似ることで親近感が得られるとされる同調動作を利用することを考えた。そこで対話者の表情、視線、ジェスチャーを自動で追加するテレプレゼンスロボットを開発した。本研究ではテレプレゼンスロボットが行う同調動作が有用かを検証した。

本研究ではコミュニケーションゲームとして知られる「人狼」をプレイできるエージェントの構築を目指している．人間同士での人狼プレイログから，プレイヤー自身がどのように振る舞うか，他プレイヤーに対してどのような判断を下すのかといった情報を取得し，任意のゲーム状況における行動の選択確率を求めた．これを用いて人狼エージェントを作成し，人間同士でのゲーム結果と似たものとなるか，シミュレーションを行った．

人狼ゲームとは、相手の言動や表情などから他人の意図を推測し、相手の嘘を見抜き、説得する社会的な知能を要求されるゲームである。 本研究では、頭部に球面スクリーンを用いて、表情や体の向きを変化させながら人狼ゲームを演じるロボットエージェントを作成した。このエージェントと、人狼ゲームをのアルゴリズムを用いることで、人とエージェントが人狼ゲームで対戦するシステムを提案する。

In this paper, we aim to acquire advanced skill in conversation by playing werewolf mediated with lifelike agents. The space of discussion between humans mediated with lifelike agents is realized. We developed the system which makes us play Werewolf with AI werewolves. We conducted experiments that a subject plays werewolf with AI werewolves and identifies AI werewolves in the game. As the result, we confirmed the importance of non-verbal information in the conversation space of werewolf.

本研究では、児童が読書の習慣をもつために本の紹介を行うロボット(UGA)を提案している。UGAの動きは児童自らがデザインし、フィードバックを与えてデザインの促進を図る。単に本の紹介を聞くだけでなく、児童自らが本の紹介方法を考えることで、読書に対する興味の向上と習慣づけを図る。UGAを達成するため、デザイナー側にユーザーの行動をフィードバックする必要があり、フィードバックAppを実装し実験を行った。

本研究では人工知能応用の一つとして、自分のカードが見えない状況下で相手と協力しカードを順番に揃える協力ゲームHanabiを解く。本ゲームでは相手に教えられる情報に制限があり、プレイヤは限られた情報から相手の意図を理解し、自己のカード推測と行動決定を行う。本研究ではHanabiの代表戦略をいくつか検討し、計算機上でシミュレートすることで、エージェント間でどのように協調行動が起きうるか分析した。

対人コミュニケーションにおいて、非言語情報は互いの感情や意図を理解するうえで重要な要素であり、そのひとつに視線が挙げられる。本研究では、視線コミュニケーションを行うことが難しい人を対象とした視線コミュニケーション支援デバイスAgencyGlassを開発し、その評価を行う。AgencyGlassは他者の注視方向を内蔵されたセンサモジュールによって検知することで、液晶上の目の映像を制御する。

We will investigate how science fiction (SF), which has drawn science and technology and the process of acceptance in the society in the form of a story, influences the development of artificial intelligence. The paper organizes and visualizes discuss the relationships between AI, SF and society with several examples. We want to propose a design method to the future society based on the recent possibilities and problems, and we hope to contribute to humankind about pioneering future technologies and societies.

本論文では，我々が構築した人狼BBSアノテーションコーパスについて述べる．本コーパスは「自分の役職の表明」，および「特殊能力を行使した結果の報告」に関する発話に対してアノテーションを行ったものである．本コーパスは，人狼ゲームにおける発話意味理解，発話生成のための言語資源とすることができるほか，人間のプレイヤーの戦略分析などへの応用が考えられる．アノテータはクラウドソーシングで募集し，現在までに300ゲームのアノテーションを行った．コーパスはGitHubで公開している．

AI research on incomplete information games has aspects that imitate human intelligence. The author chose a card game called Hanabi as an evaluation of imitating human intelligence with AI. Hanabi is a cooperative and incomplete information card game, and this game has a unique feature that a player cannot observe his / her own cards. Player selects whether to build a set of cards or discard the card while providing hints of the card with the cooperator. In the previous research, it was shown that the imitation of human behavior that corrects incomplete information increases the score in Hanabi play between agents. The author evaluated agent's function to modify incomplete information based on behavior of cooperator in the game with human and agent. I experimented with human and two kinds of agents with a difference whether to imitate modify incomplete information as a cooperator of experiment participants and I analyzed the game results and impression evaluation of participants. The result is that while the imitation of reflex intelligence is not effective for increasing the score, the participant has a good impression on the agent when the agent modifies the incomplete informa