論文

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。

擬人化エージェントとともにコミュニケーションゲームである人狼を対面環境で行なうことによって高度な対話技術を修得することを目標とし，人間が人狼をプレイする際の議論を実現できる擬人化エージェントを用いた人狼知能対戦システムを開発した． 本研究では，人狼知能対戦システムを用いて人間と人工知能の識別実験を行った．実験の結果，対戦に参加した各エージェントのCMCにおける印象評定尺度の評価には，実験参加者の味方の陣営のエージェントに対して人間と人工知能の間にわずかに差があり，味方陣営の人間と人工知能の見分けが付いている傾向が見られた．また，システムによって表出する動作と発言が統一されている環境では，人間らしさについての評価において人間と人工知能の間に差はなかったため，人狼におけるノンバーバル情報の重要性を確認できた．

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．

不完全情報ゲームに関するAI研究は、人間の知性を模倣する側面を持っている。著者はAIを使って人間の知性を模倣する評価として花火というカードゲームを選んだ。 Hanabiは協力的かつ不完全情報のカードゲームであり、プレーヤーは自分のカードを見ることができないという特徴を持つ。プレーヤーは、カードのセットを作成するか、カードを破棄するかを選択し、協力者にカードのヒントを提供する。これまでの研究では、他者の行動推定から自身の不完全情報を修正する人間の行動を模倣することにより、エージェント間の試合のスコアが上昇することが示された。著者は、人間とエージェントとのゲームにおける協力者の行動に基づいて不完全な情報を修正するエージェントの機能を評価した。不完全な情報を模倣するかどうかに違いがある2種類のエージェントアルゴリズムおよび人間の参加者同士の試合結果と参加者の印象評価を分析した。結果、模倣はスコアを上げるのに有