情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

労働力不足の代替としてサービスロボットが期待されているが，現状では，環境・物体の認知能力，人との対話能力に多くの課題がある．本研究では，両者の能力は不可分なものであると捉え，未知対象物の学習と人との対話の学習を同時に行う「インタラクティブラーニング」を提案する．具体的には，実世界における物探し課題において，ロボットが未知対象物の外観をWeb情報と人との対話から推定・学習し，探索を行うというシステムの構築を行う．対象物の推定・学習は，SOMを用いた収集画像の分類と，エントロピーを考慮した対話文の生成によって行う．本論文では，インタラクティブラーニングの設計，実装，評価結果について述べる．