対話モデルの違い

サービスロボットの対話は道具知になりやすく，エンターテイメントロボットの対話は自律知を目指しているという印象がある，とサービスロボットの対話モデルを読みながら思った

対話システムの例でいくと，

バス運行情報案内システム
ホテル検索システム
レストラン検索システム

があるけど，これらは，相手を擬人化しているわけではなく，単なる音声サービスにすぎない．

人間はロボット相手なら人間同様の会話をしようとすると思う．

コンピュータが人間の思考能力を高めるものなら、ロボットはコミュニケーション能力を高める存在にならなくてはならないのではないか．それゆえ，コンピュータは人間の支援目的の対話をするが，ロボットはコミュニケーション能力を高める会話をすることが求められる．これをrobotrainificationと呼びたい．

人体模型が医療シミュレータと呼ばれるなら、 パートナーロボットで語学シミュレータというものを作るのが本研究の目的かな．

長期間コミュニケーションできるロボットコンテスト

ロープナーコンテストっていう，人工知能の賢さを競うコンテストや，ロボカップ＠ホームという，日常生活でのロボットのコミュニケーション能力の競技があるが，長期間コミュニケーションできるロボットコンテストが必要なんじゃないかと思った．今のロボットの課題はそこじゃないかと．

完璧な画像処理や音声認識を待つのではなく，今ある技術をうまく使って長期間会話できるロボットを作りたい．ただ，完璧じゃなくても性能がいいに越したことはない．しかし，どのくらいの期間ロボットとコミュニケーションできるかについては議論されていない．

また，完璧な画像処理や音声認識の技術ができたら，人間と同じようにコミュニケーションできると考えられている気がするが，実際はそれ以外にも解決しなければならない部分があると思う．感情とか欲求，意識などの部分だ．

が，しかしこのコンテスト，たぶんココナッチが優勝するかな．長期間コミュニケーションできるというのは，日常生活にとけ込んでいることが重要である．あと，既存の機械に置き換わる形であればなお良い．Roombaのように・・・

会話できるロボットに限定してもPaPeRo強そうだし，ここぞとばかりいろんなコミュニケーションロボットが参加してきそうだが，それで研究が活発になればいいんだが．

11/3開催の草加商工会議所祭にてロボットが誘拐された件について

なんか，ロボットが誘拐されたという事件があったようだが，この事件をきっかけに，ロボットが誘拐されても自分自身で家まで帰ってくる機能が必要だということが明らかになったな，どうやってやるかが問題だけど．

これもしかして研究テーマになるんじゃ・・・

しかし，それ以前に，ロボットが何の抵抗もせずに誘拐されたのではないかという可能性もある．ロボット3原則第1条により，ロボットは人間に危害を加えることはできない．第3条も自分を守らなければならないとあるが，危害は加えられていないため，誘拐を防ぐことはできないのか？

否．

むしろこれは今までの研究が，ロボットの身体性にのみ注目しており，コミュニケーション機能に関して，関心がないために起こったのではないか．会話ができるなら，「お前，オレを誘拐しようとしとるやろ？そんなことしてみい．オレの中の自爆装置が発動するで！！」とか言えば，犯人も躊躇したはず．そして，ロボットが誘拐されそうになっていることを周囲に知らせればこの事件は起こらなかっただろう．

「二足歩行ロボットなのに、なんで会話できないの？」と聞かれないあたり、ロボットに会話機能なんていらなかったんやと思える，，，と考えたこともあったが，やはり会話機能は重要だったんだなあ．これからのロボットには会話機能は必須になり，このような事件が今後起こらないことを願う．

ロボット3原則
ロボット工学三原則 - Wikipedia

研究に必要な55項目

「博士に求められる力」（urlは忘れた）というのを読んで，研究に必要な能力とは何かについて，考えてみた．

「博士に求められる力」では，以下の7項目を上げている．
1. その学問分野における偏りのない、大学教員ができるレベルの体系的な知識
2. その学問分野における現在の重要課題とその背景の包括的理解
3. 論理的な批判力、論点、課題推敲力
4. 強いanalyticalな文章を書く力。特に論文とグラント申請、、、"Science is a writing business"と言って非常に重視
5. 人前での発表、対応力
6. 自分で活動を設計し、活動をマネジメントしていく力。これにはアドバイザーや必要な周りの人も含めた調整力も含まれる
7. Undergraduate（＝賢いが無知な人）にわかりやすいように教え、幅広い質問に答え、導き、encourageする力

そこで，自分はロボット系に必要な技術に絞り，よくある55段階的なものにまとめてみようとした（が，まだ途中である）．思いついたら更新していきたい．現在までのところ，以下のものがあげられる．

プログラミング能力
C
C++
言語
STL
デザインパターン
Objective-C
cocoa
iOS

アルゴリズム
探索
ソート
動的計画法
数値解析
ニュートン法
ルンゲクッタ法

データ構造
木
リスト
スタック
キュー
ヒープ
プライオリティキュー
Union-Find木
グラフ
人工知能
ニューラルネットワーク
ファジィ
GA
ベイズ
SOM
オートマトン
強化学習
人工無脳
n-gram
正規表現
感情モデル
自然言語処理

通信
ロボット
画像処理
OpenCV
OpenGL

英語力
単語
作文
読解
数学力
漸化式
行列
素数
確率
統計
微分方程式
平均、最大・最小
国語力

スマートフォンアプリワークショップ ”twitterアプリ改造大会！」に参加してきた

10月15日（土）に面白法人カヤック恵比寿支社でTwitterアプリ改造大会が行われた．参加者は14名？くらい．

3〜4名のチームを作り，ブレストをして作りたいアプリの内容を決める．

だいたい，10時〜12時　ブレスト
12時〜17時　開発

といった流れ．

午前中にはRedBullのお姉さんが現れるといったサプライズも．

うちのチームは，個人向けbot（イマジナリーコンパニオンというやつ）の作成に決定．以下，仕様

決まった時間にリプライを送ってくる．
リプライの内容は勉強に関するもの
インタフェースはアドベンチャーゲーム形式
イカ娘風のキャラクターとの会話

サンプルコードとして，iPhoneアプリ開発チームにはOAuth認証できるプログラムが渡された．（androidチームにはユーザ一覧取得機能とユーザ一覧表示機能があり，有利？）

開発は，Twitter APIを使ったことがなかったので，かなりの困難を伴った．役割分担により，送られてきたリプライの一覧を表示させる部分の開発をすることになったが，リプライが結局取得できずタイムラインしか表示させられないという結果・・・

インタフェース部分だけが完成し，終わった＼(^o^)／＼(^o^)／＼(^o^)／＼(^o^)／

優勝は暴露メーカーという，浮気などを暴露するというもの．さすが，プロはちげーぜ．カヤック社員2名が参加したAndroidチームは，つぶやくたびに哲学的な質問を投げかけてくるといったアプリを開発していたが，これがカヤックの考える面白さかー！と勉強になった．

感想としては，
・勉強会ではないので説明が少なく，普段Twitterを使った開発をしてない人がやるのは難しい
・本などの資料がなかったので，非効率な部分があった

という感じだが，これからTwitter APIについても勉強していきたいと思う！

英語の習得方法

これまで，色々と英語を使えるようになるための勉強をやってきて，ベストと思えるものにたどり着いたので，まとめてみる．文法と単語に自信があって，会話できるようになりたいという人向け．

1.リスニング
【ステップ1】
音が聞けるようになる
【ステップ2】
意味がつかめるようになる

聞き流すだけで英語が聞き取れるようになると言われる教材もあるが，それで到達できるのは音を聞き取るところまでだと個人的には思う．聞きながら意味をつかむところまで行くには，通訳養成のための技術であるシャドウイングしかない，とごく一般的な結論に至った．聞き流すだけのほうが楽なんだが，それだとステップ1までしか行けないのではないか

そういう意味で，一番リスニング力を鍛えられるのはシャドウイングだろうなあ．

で，この前，この本でTOEIC900点取ったという話があったので買ってみた

決定版 英語シャドーイング

2.スピーキング
個人的には，これが一番の課題．
よく，「英語を日本語に直して理解しようとするからダメなんだ」っていう話があるが，それっていったいどうやるんだよ．．．って思ってたんだが，つまりは一瞬で変換しろよっていう意味だと気づくにはだいぶ時間がかかってしまったようだ．

そして，それを練習する本がこれ，中学レベルの英作文を一瞬で変換するトレーニングを行う．

おかわり!どんどん話すための瞬間英作文トレーニング(CD BOOK)

理論的にはこれでしゃべれるようになりそうだけど，実際これを毎日継続してできるかというと，できないところにも問題はある．

一応実践の場としてこれを使うことを考えたが，使ってないのが現状である．実際いたら．．．
「もし彼女が外国人だったら英会話」
http://content.ameba.jp/ameba_english/

英語教育学会に参加した

英語教育は自分の研究のメインではないが，参考のため参加してきた．

以下，参考になったもの．

1.学習者の知能特性を考慮した英語授業づくり
Gardnerの多重知能理論によると，人間の知能は（１）言語的知能，（２）論理数学的知能，（３）空間的知能，（４）身体運動的知能，（５）対人的知能，（６）内省的知能，（７）音楽的知能，（８）博物的知能，の８つに分類される．これらを質問紙によって学習者の知能特性を調べ，各知能特性にあった授業づくりを行う

知能の定義という点で参考になった．

2.英語授業の楽しさを構成する要因に関する研究
英語授業学という分野では，授業の楽しさがどういうものかを研究している．
成長因子：より難しい課題に挑戦する
多様な学び因子：様々な取り組みにより学ぶ
参加表現因子：参加や発表による楽しさ
言語文化的理解因子：海外の分化を知る楽しさ
熟達因子：文法や長文がわかる楽しさ

3.よい電子辞書を皆の手に
辞書と友だちになることでしか，英語を習得することはできない．
電子辞書を常に持ち歩き，英語に触れることが上達への近道である．過去の偉人達も辞書を常に持ち歩いていたとか．

電子辞書以外にも，英語語源辞典も必須らしい

4.自律学習支援のためのTUFS　e言語ポートフォリオ構築の試み
東京外国語大学独自のeラーニングシステムで，英語習得を目指す．ヨーロッパ言語共通参照枠に準拠しているらしい．
評価はTOEIC IPで行われる．

5.語彙と文法の関係性を見る
語彙力と文法能力の間の関係性を数値で示す．これらの間に相関関係が認められた．

これらの研究をどうロボットに活かしていくか・・・