PHPでツイッターボット作成するときの注意
基本的にはここに書かれていることでOK
http://webkaru.net/php/twitter-bot/
で、その後、curl_init()が定義されていないというエラーが出るので、
libcurlをインストールしたが、動かなかった。
Ubuntu で PHP から cURL を使うには php5-curl をインストールする必要がある
sudo apt-get install php5-curl
これで動くようになった。
CURL関数が使用できるときには、twitteroauth.php既存のhttp()メソッドを使用して、CURL関数が使用できないときには別のメソッドを使うようにするのが正しいかもしれないと思ったが、そんなことはなかった。
使えそうな機体を見つけた！
Roombaから掃除機能を取り除いたiRobot Create
http://store.irobot.com/family/index.jsp?categoryId=2591511&s=A-ProductAge
画像処理に使うためのKinect
http://www.xbox.com/ja-JP/kinect
これらを組み合わせてロボットを作れば最強なんじゃないかと思ったら，もう作ったのがあった．
TurtleBot
http://www.nihonbinary.co.jp/Products/Robot/TurtleBot.html
ROSの使い方とかわからないし，そもそも買えるのかどうかもわかっていないが，欲しい．．．
情動・感情を用いたロボット・エージェントまとめ
いつから情動モデルが登場したのかはわからないが，知ってるものをまとめてみる．
[1] 尾形哲也，菅野重樹： “情動モデルを有する自律ロボット WAMOEBA−２と人間との情緒交流”，日本機械学会論文集，Vol.65，No.633，pp.166-172，1999．
情動モデルがロボットに搭載されたのは，自分が知っている中ではこれが初めてである．WAMOEBA-2は内分泌系モデルを持ち，自己保存評価関数に基づいたパラメータ制御により，ハードウェアを制御する．自己保存評価関数とは，各センサ情報をロボットの耐久性の評価値に変換するファジィメンバシップ関数の一種である．
[2] 廣澤 一輝, 長名 優子, ニューラルネットワークを用いた MaC モデルに基づく感情生成システム , 知能と情報, Vol. 22, No. 1. pp.25-38, 2010 .
ニューラルネットを用いたのは，感情の履歴を考慮するため，
MaCモデルとは，Mind and Consciousnessモデルのこと．
[3] 久保田 直行, 脇阪 史帆, 小嶋 宏幸, 情動モデルを用いたパートナーロボットに関する研究：仮想現実空間の構築と人間との相互作用 , 知能と情報, Vol. 20, No. 4. pp. 449-460, 2008 .
感情，情動，気分の3つのパラメータを用いて，ロボットの価値判断に情動モデルを利用した例である．さらに，強化学習，ファジィ推論を用いて，障害物回避などを行った．
[4] 河野 泉，池邉 亮志，和氣 早苗，上窪 真一，岩沢 透，西村 健士，感情表現を用いた対話システムEDSの開発(1) : システム概要と感情モデル，情報処理学会研究報告. HI, ヒューマンインタフェース研究会報告2000(61), 43-48,
エージェントは感情豊かに音声対話を行い，音楽検索を行う．エージェントの感情は，提案内容に対する自信度と利用者の感情の組み合わせで定義される．利用者の感情は，肯定・否定に興奮の程度を加えて定義されている．
[5] 小倉 徹，延澤 志保，太原 育夫，相手の感情を考慮した対話システム，情報科学技術フォーラム一般講演論文集 6(2), 301-302, 2007．
カーナビでの利用を想定し，ユーザが特に聞きたい楽曲がない場合に，会話によって楽曲を決定していく．
ユーザの発話から提案に対する指示を理解し，気分値の計算を行い感情推定を行う
[6] 飯星貴文, 安藤照朗, 加納政芳, 中村 剛士: アージ・システムに基づく自己充足モデルのための行動学習, 第26回ファジィシステムシンポジウム, pp. 240-245, 2010.
エージェントが観測可能な情報からエージェントの行動を決定するモデルとして，多項ロジットモデルを用いてエージェントの行動学習を行う．さらに，アージシステムに基づく自己充足システムに導入することで，ユーザからの入力に対し，適応的に行動出力を行うことができる．
アージ理論とは，従来の感情概念を拡張した感情理論の一つであり，ここでは感情を高度な野生合理性を持つものとし，遺伝的に与えられた基本的な枠組みによって規定された環境適応行動選択システムとしている．
[7] 前田陽一郎, 田辺奈々, “生物型ロボットによるインタラクティブ情動コミュニケーションの基礎研究,” 計測自動制御学会論文集, Vol.42, No.4, pp.359-366 (2006.4)，
特定の人物の主観によらない感情行動評価の手法を提案している．
ラバン理論でのロボットの身体動作の評価を行い，そこから抽出された身体的特徴量を用いてファジィ推論により基本的心理尺度を求め，ラッセルの円環モデルに基づき情動評価を行っている．
[8] 三輪 洋靖，伊藤 加寿子，高信 英明，高西 淳夫，人間との情緒的コミュニケーションを目的とした人間形頭部ロボットの開発（第3報，情動方程式・ロボットパーソナリティの導入），日本機械学會論文集. C編 70(699), 3244-3251, 2004．
ヒューマノイドロボットの心理空間として，Ekmanの6基本表情を表出可能とするために，Russelらが提案した快・不快，覚醒ー不覚醒の2次元の感情次元モデルに，Smithらが提案した確信ー不確信の1次元を組み合わせ3次元の心理空間を定義している．
[感情理論について]
研究で登場する理論では，Ekman，Russel，Plutchikが多い．
ラバン理論はそこそこあるが，アージ理論は少ない．
[情動モデルの構築について]
ファジィ推論
ニューラルネットワーク
微分方程式（ファンデルポール式）
「ロボット技術検定は，ハンター試験より難しい（実際そんなわけない）」
ロボット教育研究の一環として，ロボット技術検定を受けにいってきた
が，前評判通り時間足りなくてオワタ。ギアボックスとボールキャスターのキットを買ってきて素早く作る練習しないといけないことがわかった。回路とプログラミングはそんなに難しくなかった
つまるところ，３時間でロボットカーが作れるかという試験なんだが，あと１時間は必要だと感じた．ポイントは，手が器用に使えるかどうか
昔，ロボット検定という，機械電気情報をセットにした筆記試験があったが，ロボット検定とロボット技術検定は統合して，真のロボット検定になるべきだと思う
人工知能検定っていうのはないが，人工知能検定ではなくロボット知能検定を作り，ロボット要素技術・知能・技能検定とかどうだろうか．っていうか，そしたらこれルンバを作る検定だな．
Robot-Assisted Language Learning (RALL) まとめ
まずはじめにロボットを利用した英語教育を開始したのが，Robovieである[1]．このロボットは小学校で英語を使って1年生と6年生の子供たちとコミュニケーションを行った．期間は18日間である．ロボットの話す文章は300パターンで，認識する単語数は50である．
ロボットは人間のパートナーになるには能力的には不十分であり，インタラクションする子供の数は徐々に減っていったと語られている．また，学習効果は，e-learningとは比較していない．
ここでの目的は，これまでになかった新しい英語学習を提案することである．普段我々は英語を使う機会がないので，英語学習の動機がない．しかし，ロボットがパートナーとして一緒に学ぶことで動機づけを行えることを示した．
その例として，ある子供は英語を学ぼうとしなかったが，ロボットに名前を呼ばれてから嬉しそうにロボットとインタラクションするようになった．また，ある子供は友達とロボットに名前を呼ばれる回数を競ったりなど，積極的にロボットに関わろうとした．これがロボットを使う効果である．
次に行われたのが，コンパニオンロボットIROBIである[2]．これは韓国のYujin Roboticsにより紹介された．IROBIはPaPeRoに似た姿のロボットで，特徴はお腹の部分にタッチスクリーンを搭載し，そこに英語学習のコンテンツを表示する．つまり，通常パソコンでやっていた英語学習をロボットでやるという感じである．
実験は，本とテープを用いた学習，コンピュータによる学習，IROBIによる学習の3つを比較した．
対象は90人のこどもで，これを3グループに分けて行われた．結果は，集中度，興味，達成度の全てでIROBIが高得点を獲得した
[3]は遠隔教育用のロボットシステムである．郊外の学校に通う生徒はネイティブによる授業をうける機会が少ないためロボットを用いる．ロボットの名前は書かれていないが（おそらくTIRO），子供たちに親しまれるようにネコミミが取り付けられている．
実験は10歳から12歳のこども12人で行われた．実験前と後でアンケートを行い，興味，自信，動機に有意差が見られた．
[4]はロボットをロールプレイングに用いた例で，MeroとEngkeyというロボットを使っている．ショッピングセンターでの対話を行なっている．ロボットを使う効果として，リラックスしてできることがあげられている．24人の生徒のリスニング能力とスピーキング能力に関するテストを行い，能力の向上が示された．
[5]は，第二言語習得の為の道具としてのヒューマノイドロボットの可能性を調べたもので，学校の先生がロボットを使う際の心配事項や，ロボットの使い方についても検討している．
ロボットの利点としては，繰り返し使用できること，学習内容に合わせて調整できること，データを保存できること，好奇心を喚起すること，動きがあること，会話の練習ができること，擬人化などがある．
ここでは5つのシナリオを作って実験を行なっている．読み聞かせモード，読み上げモード，チアリーディングモード，生徒による遠隔操作モード，質疑応答モードの5つを小学5年生に対して実施している．
先生が心配した内容は，（１）ロボットが効果で，生徒が壊したりしないかどうか，（２）必ずしも学習内容には一致しないこと，（３）先進技術に懐疑的で，使うのに気が進まない，といったことなどであった．
改善点としては４つあげられており，（１）ロボットが話しているときに，あまり動かなくて失望した．（２）生徒が取り乱した，（３）いろんな役ができるように声の種類を多くすること，（４）感情が不十分，などであった．
[6]はケアレシーバ型ロボットによる英語教育で，Learning by teachingという，生徒がロボットに教えることによって学ぶというものである．普通，ロボットは先生やティーチングアシスタントとして使われるのに対して，ここではロボットはパートナーとして使われている．
以上，ここではいろいろなRALLの研究を紹介した．これ以外にもあるかもしれないが，大体は網羅できたと思う．
[1] T.Kanda, T.Hirano, D.Eaton, H.Ishiguro, Interactive Robots as Social Partners and Peer Tutors for Children: A Field Trial, HUMAN-COMPUTER INTERACTION, 2004, Volume 19, pp. 61-84.
[2] Jeonghye Han, Miheon Jo, Vicki Jones and Jun H. Jo, Comparative Study on the Educational Use of Home Robots for Children, Journal of Information Processing Systems, Vol.4, No.4, pp.159-168, December 2008
[3] Oh-Hun Kwon, Seong-Yong Koo, Young-Geun Kim, Dong-Soo Kwon, Telepresence robot system for English tutoring, IEEE Workshop on Advanced Robotics and its Social Impacts (ARSO), 2010 pp. 152-155, 2010
[4] S.Lee, H.Noh, J.Lee, K.Lee, Gary G.Lee. Cognitive effects of robot-assisted language learning on oral skills. Proceedings of the Interspeech2010 workshop on second language studies: acquisition, learning, education and technology, 2010.
[5] Chang, C.-W., Lee, J.-H., Chao, P.-Y., Wang, C.-Y., & Chen, G.-D. (2010). Exploring the Possibility of Using Humanoid Robots as Instructional Tools for Teaching a Second Language in Primary School. Educational Technology & Society, 13 (2), 13-24
[6] Fumihide Tanaka and Madhumita Ghosh.;The Implementation of Care-Receiving Robot at an English Learning School for Children.
Proceedings of 6th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI 2011), Late-Breaking Reports (LBR)pp.265-266, Lausanne, Switzerland, March 2011.
人とコミュニケーションするゲーム
自分がプレイした中で，印象に残っているもの
（１）がんばれ森川君2号
森川君２号というロボットをナビゲートするゲーム
会話はない．森川君も何かを喋るが，何をしゃべっているかはわからない．
「AIが搭載されたおもちゃのような「PiT」(Pet in TV) を育成する内容。」らしい．育成ゲームだったのか！
そういえば条件付け学習のようなものがあった．
（２）ときめきメモリアル
高校１年生になって高校生活を送る．自分の能力を高めつつデートなどする．
会話はゲームに登場するバーチャルアイドルからの質問に答えるのみで，あまり会話とは言えない．
（３）どこでもいっしょ
トロに言葉を教えて，会話するゲーム．
言葉を教えることによって，エージェントの内部状態が変化するため，長期間のコミュニケーションに向いている．
人工無脳系らしい．会話は基本的には聞くのみだが，たまに自分が教えた言葉を使って会話してくる．
（４）Noel
確か３人くらいヒロインがいて，電話でコミュニケーションする．
会話内容に対して，その一部であるボールが出てきて，それを投げるとこちらから話しかけたというような設定だった記憶がある．
一番会話してる感があるゲームだったと思う．
ゲームにしてもいろいろなコミュニケーション方法があり，これらも参考になると考えられる．基本的にはシステム主導対話のみで，ユーザ主導対話にはまだまだ遠いかもしれないが．
