| 出願番号 |
特願2018-191036 |
| 出願日 |
2018/10/9 |
| 出願人 |
持田 信治 |
| 公開番号 |
特開2020-060911 |
| 公開日 |
2020/4/16 |
| 登録番号 |
特許第7253351号 |
| 特許権者 |
持田 信治 |
| 発明の名称 |
時系列的な環境情報登録方法 |
| 技術分野 |
情報・通信、機械・加工、電気・電子 |
| 機能 |
制御・ソフトウェア、制御・ソフトウェア、安全・福祉対策 |
| 適用製品 |
人工知能（ＡＩ）、ロボット、車、船 |
| 目的 |
人は経験に基づいて意思決定や行動判断を行い、経験のないことは行動できない。経験の蓄積は人が様々な行動を行うために必要であり、経験の蓄積は実体験や学習により行われる。経験は行動目的と行動情報及び、ある時点での環境情報と行動結果から構成されており、人は過去の行動結果から予測行動を行う。従って人の経験を再現して行動を行う、経験ベースの人工知能（AI）やロボットは予測判断や予測行動が可能となる。そこで本特許は経験ベースの人工知能（AI）やロボットを実現するための経験情報の登録方法、操作方法と再現方法を提供する。 |
| 効果 |
人の経験とは行動手順と行動結果である。そして、目標を達成する手順は無数に存在するため、行動目的の理解と最適行動のための予測が重要である。ただし、取り得る手順は環境状況により制限されるため、最適な行動手順が立案できるか、否かは所有する経験の多さに依存する。しかし人が持つ経験の融合、合成はできない。そこで本特許は人の行動を観察して経験情報の取得と取得した経験情報の追加、合成、修正を行う手順を提供する。本手法は人の行動を観察して経験を生成するため、対象別にシステムやソフトウエアを準備する必要がない。 |
技術概要
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本特許は人工知能（AI）やロボットで再現可能な経験情報を人の行動から取得する方法を提供する。経験情報は行動目的、手順及び結果とある時点での環境情報を含むため、経験情報の蓄積には、画像、音声、文字情報を一律に扱う方法が必要となる。更に人は主観的に見たり、聞いたりするため、経験情報の生成は人の感覚に沿うことも必要となる。そこで本手法は図１中の110に示す複数の情報識別ルールにより、環境の特徴抽出に加えて、人と同様に主観的に環境情報を抽出して、図１中の124に示す時系列的な目的、動作、環境情報を一律に格納した情報マトリクス遷移列として生成する。例えば、車の操作において、本手法は図2に示す様に勾配検知ルールにより登り勾配が検知され、アクセル操作を行わなければ車が減速する様子を経験情報として取得する。そして取得した経験情報をロボットに搭載することにより、ロボットは登り坂においては車が減速することを予測して適切な運転操作を行う。本手法は経験取得を観察ルール群で行うため、観察方法の変更は観察ルールの追加や修正により容易に行うことができ、経験取得対象を車や船の操作、又は徘徊老人監視や機械操作等に拡張することが可能である。 |
| イメージ図 |
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| 実施実績 |
【無】 |
| 許諾実績 |
【無】 |
| 特許権譲渡 |
【否】
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| 特許権実施許諾 |
【可】
|
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