関連データ・研究者

研究成果のポイント

  • 一人ひとりの感情に応える人工知能(AI)ソフトウエアを開発
  • 市販のロボットでセラピスト並みの性能を確認
  • 自閉症の子供たちの在宅治療で実用化に向けて研究を推進


発表内容

中部大学工学部ロボット理工学科の李載姈助教は、米マサチューセッツ工科大学、ドイツ・アウグスブルク大学と共同で、一人ひとりの感情表現に合わせて反応するロボット用のAIソフトを開発した。これまでに開発されたソフトの多くは、人の平均的な反応に合わせて応えるようアルゴリズムが設計されている。今回開発したソフトは、多層のニューラルネットワークによる機械学習手法のディープ・ラーニング(*1) を利用した。その結果、平均的でなく、個々に異なる感情に対して応えられるようになった。


研究チームは、開発したソフトをソフトバンクロボティクス(東京・港)のヒト型コミュニケーションロボット「NAO(ナオ)」に組み込んだ。3歳から13歳の日本の自閉症(*2)児17人、セルビアの自閉症児18人でソフトの性能を確認した(図)。具体的にはロボットの背後にビデオカメラを配置し、自閉症児の腕に心拍、体温、皮膚電導度を測定するリストバンドを装着した。ロボットが「喜び」「怒り」「悲しみ」「驚き」の4つの感情表現を示し、子供の表情、声、手足の動き、心拍、体温、皮膚電導度などを最長25分間測定した。


その測定値、性別、文化、診断情報からロボットが子供の感情的な状態を予測した結果、プロのセラピスト(*3)の判断に対して約60%の合意を確認した。今後は、国内外の病院や自閉症児の親の協力を受け、約1年かけてアジア、米国、欧州でそれぞれ100人以上のデータを測定する。それらの結果から、より正確に個々の感情を理解するソフトの開発を目指す。研究チームは、最終的な治療はあくまで人であるセラピストに任せ、それまでを自閉症の子供に寄り添えるロボット用ソフトの実用化を目指す。課題は現在100万円ほどするロボットが個人でも購入できるまで低価格になることだという。ロボットのハードメーカーとの協力が必要だと考えている。今回の成果は米科学誌サイエンスの姉妹紙サイエンス・ロボティクスの最新号に掲載した。



(図)セラピストが付き添い、ロボットで自閉症児の反応を確認しているイメージ


用語解説

*1 ディープ・ラーニング

1980年代に開発された機械学習の計算モデル。日本語では深層学習と言う。ハードウェアやその他の技術的な制約のため、実用的に利用できるようになったのは最近である。「言語認識、物体認識、物体検出、創薬やゲノミクスなどの多くの領域で最先端技術を飛躍的に向上させた」(“Deep Learning”,Nature, 521,436-444,28 May 2015 より)

*2 自閉症

対人関係における孤立、言語発達の異常、特定の状態や物への固着などを示す精神発達障害。病気ではなく先天的な脳の中枢神経の機能障害で「自閉症スペクトラム障害」と呼ぶ。自分を取り巻く様々な物事や状況が平均的な定型発達者と同じようには脳に伝わらない。 症状には個人差がある。

*3 セラピスト

心身を癒やす治療技術の専門家。精神障害、体の不調、気力喪失などを治す職種があり、精神関連では国家資格が必要な臨床心理士という職業がある。臨床心理士は医師の指導や処方の下であれば、心理療法・精神療法での施術が認められている。


参考資料

O.Rudovic,J.Lee et.al.,“Personalized machine learning for robot perception of affect and engagement in autism therapy”,Science Robotics,27 Jun 2018

http://robotics.sciencemag.org/content/3/19/eaao6760.full

研究期間 2016年度~2017年度 (H.28~H.29) 配分総額 4,030,000 円
代表者 LEE Jaeryoung 中部大学 工学部 助教