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Tendances
Tendances (20)
Plus de KIT Cognitive Interaction Design
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Media Equation: マシンと人との認知的な境界(竹内 勇剛)
- 2. Communication 自己紹介 竹 内 勇 剛 ／ 博士（学術） 静岡大学大学院情報学研究科 (M)・情報学部 (B) 創造科学技術大学院 (D) 教授 これまで関係した機関 宇都宮大学工学部情報科学科（88.4-92.3） 大学院工学研究科情報工学専攻（92.4-94.3） 名古屋大学大学院人間情報学研究科社会情報学専攻（94.4-99.3） ＡＴＲ知能映像通信研究所（96.11-01.3） ＡＴＲメディア情報科学研究所（02.4-04.3）
- 4. Communication エージェントの定義 字義的な意味 – 代理人，代行者，代理店（業者） – 諜報員，スパイ，捜査官 – 行為者，動作主 – 自律的プログラム ＨＡＩ研究におけるエージェントの定義 Agent is a being that human regards it as agent. 人間の認知によっ て生まれるもの
- 6. Communication 取組中の研究テーマ A. エージェントの存在認知の ためのインタ ラクション構 造のモデル化 B. 自分の内部状 態に基づく他 者認知過程の モデル化とイ ンタラクションのデザイン C. エージェントとの共行為における自他認知過程のモデル化 D. 承認欲求をトリガーとした学習インタラクションの活性化 認 知 科 学 音 声 対 話 ・ 問 題 解 決 自 然 言 語 処 理 ・ Ｈ Ｃ Ｉ 人 工 知 能
- 7. Communication 他者認知と初期の相手モデルの形成の ための原初的インタラクションの実験 教示なし条件 教示あり条件 教示内容：一方の実験協力者にロボットの動きが 別の部屋の他者の動きに対応している． （Sakamoto & Takeuchi, 2014）
- 13. Communication 反響的な模倣に対する反応 （Suzuki, Kakehi, Takeuchi, & Okada, 2004）
- 14. Communication エージェントに対する対人的反応 エージェントを人格的な存在として位置づけて社 会的な関係のもとでの対応を行なう． A. 自覚を伴っている場合 B. 自覚を伴っていない場合 エージェントをあたかも人間すなわち こころ を もった独立した主体として取り扱っている状態 そんなことが あるのか？
- 15. Communication ＳＲＣＴ研究プロジェクト (Social Responses to Communication Technologies) Reeves, B. & Nass, C.: “The Media Equation,” Cambridge University Press (1996). 人間がコミュニケーション技術と接するとき は，根本的に社会的かつ自然なものになる．
- 16. Communication Media Equation • 敬意 • 性格 • 専門家性 • チーム • ジェンダー などの社会的要因 コミュニケーション技術に対して，人間と 同様の社会的な反応を示し，そのような反 応を自然な経験として無自覚的に受け入れ てしまう認知的反応．
- 19. Communication ＨＡＩ研究におけるMedia Equation Human-Agent Interaction (HAI) 研究におけ る公理的概念のひとつ． 人間の認知姿勢と適応性を顕在化する現象 を引き起こすため，HAI研究における仮説設 定の前提となる． いったいMedia Equationとは 何なのだろう？
- 21. Communication なぜMedia Equationが起きるのか？ Old Brain （古い脳）の所為 ← Nassら – 脳がテクノロジーを理解できていないため – 動物的な反応（本能？） Mirror Neuron System が寄与している？ – 霊長類のレベルの脳にある神経細胞 – 自ら行動するときと他の個体が行動するのを 見ている状態ので同じ活動電位を発生させる． – 他者の意図や共感に寄与している可能性 →社会的インタラクション まだよくわかっていない
- 22. Communication Media Equationが起きづらいもの 機構が単純で容易に理解できるマシンやシステム 振る舞いが単調であったり，反応の規則性が明白 なマシンやシステム 振る舞いが人間にとって有意味なものではないマ シンやシステム 人間の こころ とは対極的な様相を示すもの
- 23. Communication Media Equationが起きづらいもの 機構が単純で容易に理解できるマシンやシステム 振る舞いが単調であったり，反応の規則性が明白 なマシンやシステム 振る舞いが人間にとって有意味なものではないマ シンやシステム 人間の こころ とは対極的な様相を示すもの 複雑化・高度化する情報通信技術のもと では，Media Equationが起きやすい状 況が増加していることに伴って，HAIが 成り立つ可能性も向上してきている．
- 25. Communication メニューリスト A. ロボットの視線による対話 制御 B. 画面上のクリーチャの会話 モダリティ C. 同意による仲間意識 D. 画面上の間仕切りの効果 E. 対話による専門家性の帰属 D E B C A
- 28. 実験１：身体的機能の帰属 • エージェントの対面対話場面において，人間はエー ジェントを独立した個体として認知しているかを対話 モダリティへの反応を通じて検証する． w カメラ → エージェントの「目」の“像” w スピーカ → エージェントの「口」の“像” w マイクロフォン → エージェントの「耳」の“像” エージェントの身体像に対して人間は直接 その“像”に身体的機能を帰属させるか�
- 29. 実験設定 • 人間は対話相手をどこに帰属させているか？ w エージェント： エージェントに対して直接働きかける w コンピュータ： ＡＶ機器に対して働きかける • 実験条件群（情報系大学生61名） w エージェント条件： 画面上にエージェントが表示されて いる場合 w コンピュータ条件： 画面上にエージェントが表示されて いない場合 Talking ModalitiesInteract with Agent Mic. Speaker Camera Interact with Computer Ear Mouth Eye Listening Speaking Seeing Appearance of Agent Audiovisual Devices
- 31. 実験結果 ３つの対話モダリティ（視認・聴 取・口述）に対してそれぞれ統 計的な有意差が確認された． w エージェント条件群の被験者は エージェントが表示されていない コンピュータ条件群の被験者に比 べ，ＡＶ機器に対する行動をしな い傾向． w ＡＶ機器に向かった被験者の大半 は，実際はエージェントに対して 反応した直後に“気が付いて”途 中でＡＶ機器に反応していた． 0% 20% 40% 60% 80% 100% Computer Agent Conditions ReactionratestoI/Odevices. Seeing Listening Speaking z=1.969 (p<.05) z=4.593 (p<.01) z=2.588 (p<.01)
- 33. 実験２：数は力なり • 同時に同じ画面上に表示された異なる外観をもった複数（今 回は２体）のエージェントがある提示された問題に対してある 見解を示したとき人間はどのように反応するか． w ２体のエージェントともそれぞれ人間と異なる見解だった場合 w ２体のエージェントとも人間と異なる見解で一致していた場合 w １体が人間と同じ見解をもちもう１体が異なる場合 w ２体のエージェントと人間がすべて同じ見解で一致していた場合 複数のエージェントをそれぞれ社会的存在 として個別に認知しているか�
- 34. 実験条件 １ 関係１ ２ ３ 不一致 不一致 不一致 人 A2 A1 １ 関係３ 1 ２ 一致 不一致 不一致 人 A2 A1 １ 関係４ 1 １ 一致 一致 一致 人 A2 A１ １ 関係２ ２ ２ 不一致 不一致 一致 人 A2 A1 情報系大学生78名を無作為に4等分して各条件にアサイン�
- 35. 1. １度目の回答は被験者が直観的に答える． 2. ２体のエージェントがそれぞれの回答結果を表明 する（実験条件ごとに異なる）． 3. 被験者は１度目の回答を変更する機会を与えられ る． 4. １回目と２回目の回答を変更した割合を観察． • エージェントは正しい回答をするための特別な知識は有し ていないことが教示されている． • 与えられた３択問題をできるだけ高得点になるように解答 を選択することが求められる． 実験手続き
- 36. 実験の様子
- 37. 実験結果 • 関係(1)と(2)のとき，被験者 は2度目の回答の機会に答 を変える傾向が他の関係 に比べて有意に高い． • 関係(2)においてエージェン トが表示されたインタラク ションをした場合の方が非 表示に比べて有意に高い． • エージェントが表示されて インタラクションする場合， 関係(1)では関係(2)と異な る反応を示す． 関係1 関係2 関係3 関係4 significant 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 意見の変更割合� エージェント表示� エージェント非表示� 関係(1) �関係(2) �関係(3)� 関係(4) １ 関係１ ２ ３ 不一致 不一致 不一致 人 A2 A1 １ 関係２ ２ ２ 不一致 不一致 一致 人 A2 A1
- 38. 実験３： 社会的インタラクション • 複数のエージェントはそれぞれ独立であるか？ • コンピュータ本体との関係はどのようになっている か？ • デスクトップ環境を人はどのような空間とみなしてい るか？ エージェントの自律性とコンピュータとの 関係について検証する�
- 40. 実験条件 • 被験者 大学生４３名（男２４，女１９） • 実験条件（３条件）：被験者を無作為に配分 別領域条件� 同領域条件� 片側出現条件� A1 A2
- 41. 実験条件 (1) • 別領域条件 エージェントＡ１は仮想的 な壁をはさんでＡ２が登 場しても，そのまま画面 上に残る．Ａ１とＡ２は異 なる領域にそれぞれ表 示される． Agent A1 and A2 appear on respective partitions.
- 42. 実験条件 (2) • 同領域条件 エージェントＡ１はＡ２が登 場しても，そのまま画面 上に残る．Ａ１とＡ２は同 じ領域に表示される． Agent A1 and A2 appear on same partitions.
- 43. 実験条件 (3) • 片側出現条件 エージェントＡ１は，Ａ２が 登場するのと同時に画 面上から消える．Ａ２は 画面上に単独で表示さ れる． Agent A2 appears after A1 was disappeared from other partition.
- 45. 実験結果 どの条件の ときに，質 問に対する 回答を変化 させたか？ 0 .5 1 1.5 2 5質問中の本音の個数の平均値 別領域 同領域 片側出現 Condition Significant F(2,37) = 4.349, p.05
- 46. 結果と考察 • 同領域条件において回答を変える割合よりも，別領域条件・片 側出現条件で回答を変える割合の方が高くなっていた． • エージェントとのインタラクション後の筆記調査の結果，被験者 は別領域条件でも同領域条件と同様に，インタラクションは可 能であるという回答が多くみられた．→行動とは異なる反応 • 仮説の通り，人は複数のエージェントをそれぞれ独立 した人格と見なしている． • エージェントとのインタラクションの場合，コンピュータ の存在は透明化される． • 画面上の仮想的な「壁」を現実の壁と同様に扱う．�
- 47. Focus • Focus on the social dynamics of multi-party interaction • Examination of whether people interact with agents according to relationships already established with these agents This study attempts to elucidate the nature and the effectiveness of social persuasion in human- computer interaction environments. Whether or not users can appropriately understand the content described in Web pages through social inter-agent interaction.
- 48. Proposed Interaction Model Inter-Agent ① and User-Agent ②,③ Interaction Web page Useful contents in here.User Conductor Agent Expert Agent Respectful / Carelessly Interaction ① ② Credible / Ordinary Information③ assigned
- 49. Hypothesis and Predictions • When the CA respectfully interacts with the EA, the user can accurately and properly understand the Web page content. • When the CA carelessly interacts with the EA, the user might unsatisfactorily understand the Web page content. The user can recognize each EA’s authority and conform to the treatment towards the EA by the CA.
- 50. Predictions • Baking performance Authorized Non-authorized • Recollection test Authorized Non-authorized
- 51. Practical Performance Authorized Condition Non-authorized Condition Which custard pudding do you want?