JP2004139383A

JP2004139383A - Self-learning agent

Info

Publication number: JP2004139383A
Application number: JP2002303912A
Authority: JP
Inventors: Shigeru Fujii; 藤井　繁
Original assignee: NIPPON BUSINESS ENGINEERING KK
Current assignee: NIPPON BUSINESS ENGINEERING KK
Priority date: 2002-10-18
Filing date: 2002-10-18
Publication date: 2004-05-13
Anticipated expiration: 2022-10-18
Also published as: JP4318903B2

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To automatically generate different agents for each user. <P>SOLUTION: A shared knowledge base 4 and a service data base are made accessible through a network 3, and a request from each user is self-learnt by learning programs 12 and 22 which reside in terminal computers 1 and 2. In the same way, knowledge bases in agent programs 11 and 21 which reside in the terminal computers 1 and 2 are updated for each agent according to the statistic processing of learning results, and agent functions close to the expectation of each user is always automatically realized by learning. Thus, it is possible to construct a self-learning agent corresponding to a request from each user. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、ポータルサイト等に使われるエージェントに関する。
【０００２】
【従来の技術】
【０００３】
従来、エージェントは予め入力に対する動作または振る舞いが決められており、個々のユーザに対応したメニューを備えたエージェントは無かった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記のような従来の方式では、エージェントに同じデータを入力しても、ユーザによって異なる、期待する出力には対応できなかった。本発明は個々のユーザに対応したエージェントを得ることを課題とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために請求項１に記載の発明は、エージェントプログラムと学習プログラムが端末コンピュータに常駐し、各端末コンピュータはネットワークを介してサービスデータベースにアクセス可能であり、ユーザのデータ入力によってエージェントプログラムが起動されると内蔵する知識ベースを参照し、必要に応じてサービスデータベースにアクセスして、ユーザが最も期待しているであろう回答を出力し、ユーザからの要求があれば別の回答を生成、出力して、ユーザが満足する回答を出力した後、エージェントプログラムは処理結果を学習プログラムに転送し統計的処理で学習させて、必要に応じてエージェントプログラム内の知識ベースの書き替えを行うことを特徴とする。
【０００６】
本発明によれば、エージェントとしての端末コンピュータに自己学習機能を持たせることができる。
【０００７】
本発明の請求項２に記載の自己学習型エージェントは、エージェントプログラムと学習プログラムがネットワーク上の任意の場所、例えばサーバ上に常駐し、各ユーザとはネットワークを介してリンクを持つと共に、サービスデータベースにアクセス可能であり、ユーザのデータ入力によって対応するエージェントプログラムが起動されると内蔵する知識ベースを参照し、必要に応じてサービスデータベースにアクセスして、ユーザが最も期待しているであろう回答を出力し、ユーザからの要求があれば別の回答を生成、出力して、ユーザが満足する回答を出力した後、エージェントプログラムは処理結果を学習プログラムに転送し統計的処理で学習させて、必要に応じてエージェントプログラム内の知識ベースの書き替えを行うことを特徴とする。
【０００８】
本発明によれば、ネットワーク上のサーバ等にエージェントプログラムと学習プログラムをもたせるので、携帯電話機のような簡単な端末を自己学習型エージェントとして使うことができる。
【０００９】
本発明の請求項３に記載の自己学習型エージェントは、請求項１および請求項２の何れかに記載の発明において、前記エージェントプログラムは通信回線を介して共有知識ベースにアクセス可能であり、共有知識ベースは、各エージェントプログラムが必要とするの知識ベースのうち、一定数以上のエージェントに共通な知識ベースで構成され、エージェントプログラムがネットワークを介して共有知識ベースへアクセスし、必要な知識を使用することを特徴とする。
【００１０】
本発明によれば、多数のエージェントに共有の知識ベースを設けるので、各エージェントプログラムの知識ベースを小さくすることができる。
【００１１】
本発明の請求項４に記載の自己学習型エージェントは、請求項３に記載の発明において、前記共有知識ベースが、各エージェントプログラムの知識ベースを監視し、一定数以上のエージェントに共通な知識をアップロードし、共有知識ベースの更新を行うことを特徴とする。
【００１２】
本発明によれば、各エージェントプログラムの知識ベースから共有できる知識ベースを自動的にネットワークを介した共有知識ベースに移動することができる。
【００１３】
本発明の請求項５に記載の自己学習型エージェントは、請求項１ないし請求項４の何れかに記載の発明において、エージェントプログラムがある知識を使用した場合、学習プログラムに該知識に関連の深いデータをも提供できる学習機能を持たせたことを特徴とする。
【００１４】
本発明によれば、ユーザに単一の回答ではなく関連する知識をも回答することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の１実施の形態を表すシステム構成図で、１および２はエージェントとして使われるパーソナルコンピュータ（ＰＣ）で、それぞれエージェントプログラム１１と学習プログラム１２、エージェントプログラム２１と学習プログラム２２を内蔵している。
【００１６】
これらパーソナルコンピュータ１および２は、ネットワーク３を介して共有知識ベース４およびサービスデータベース５にアクセス可能である。
【００１７】
各パーソナルコンピュータ１および２のエージェントプログラム１１および２１は各ユーザ固有の知識ベースを有しており、個々のユーザに特化したエージェントとして働く。
【００１８】
多数のユーザに共通な知識は共有知識ベース４に格納され、複数のエージェントからネットワーク３を介して共通に使用される。
【００１９】
サービスデータベース５はエージェントがユーザに回答を返す時に必要なデータ、例えば地図や列車やバスの時刻表を格納しており、ネットワーク３を介して全エージェントから利用される。
【００２０】
今、ユーザが自分のエージェントであるパーソナルコンピュータ、例えば１に地名とビル名を入力したとする。エージェントプログラム１１が内蔵する知識ベースが既に地名、ビル名が入力された時には時刻表を出力するという知識をもっておれば、パーソナルコンピュータ１はネットワーク３を介してサービスデータベース５にアクセスして、ユーザの居場所から駅までの時間を考慮しながら利用可能な列車の発車時刻をダウンロードしてユーザに表示する。
【００２１】
ユーザが和食と入力すれば、エージェントプログラム１１は共有知識ベース４の知識を使用すべきことを判断して、ネットワーク３を介して共有知識ベース４へアクセスして、和食の料理屋名を出力するという知識を得て、更にサービスデータベース５へアクセスして近くの和食料理屋のリストをダウンロードして、ユーザに表示する。
【００２２】
ユーザがデータを入力すると共に何を出力して欲しいか指示があると、エージェントプログラム１１は指示されたデータをサービスデータベース５からダウンロードして、エージェントとしてのパーソナルコンピュータ１に表示すると共に、学習プログラム１２へユーザの入力と要求した出力を通知し、学習プログラム１２は入力と出力の関係を学習してゆく。
【００２３】
このような学習が繰り返されると学習プログラム１２は入力と出力の関係を統計的に処理して、最も確率の高い入力と出力の関係をエージェントプログラム１１内の知識ベースに書き込むか、既に知識として登録されている場合には知識を書き替える。
【００２４】
この様にあらゆる入力に対して学習を繰り返し、エージェントプログラム１１内の知識ベースを充実させてゆく。
【００２５】
共有知識ベースは、多数のエージェントに共通の知識から構成されており、これらの知識はエージェントプログラム１１〜２１内の知識ベースには置かず、必要なときにはネットワーク３を介して共有知識ベース４へアクセスし、所要知識をダウンロードして用いる。
【００２６】
また、共有知識ベース４は全エージェントプログラム１１〜２１内の知識ベースを監視しており、一定数以上のエージェントに共通の知識を発見すると、その知識をアップロードして共有知識ベース４に加え、各エージェントの知識ベースから削除する。
【００２７】
このようにして各エージェント内の知識ベースはそのエージェントのユーザに固有のものになり、エージェント内の知識ベースの肥大化が避けられる。
【００２８】
図２および図３はエージェントプログラムの動作の一例を示すフローチャートである。以下このフローチャートによってエージェントプログラムの動作を説明する。
【００２９】
図２において、エージェントであるパーソナルコンピュータ１のユーザが自分の調べたいデータ、例えば地名を入力する（ステップＳ１０１）。エージェントプログラム１１はエージェントプログラムが内蔵する知識ベースを参照する（ステップＳ１０２）。そして利用できる知識があるかどうかを判定する（ステップＳ１０３）。
【００３０】
判定がＮＯの場合にはネットワーク３を介して共有知識ベース４へアクセスし、共有知識ベースを参照する（ステップＳ１０４）。そして利用できる知識があるかどうかを判定する（ステップＳ１０５）。
【００３１】
ステップＳ１０３およびステップＳ１０５の判定がＹＥＳの場合には、サービスデータベース５からデータを取得する必要があるかどうかを判定する（ステップＳ１０７）。判定がＹＥＳの場合にはネットワーク３を介してサービスデータベース５へアクセスして、必要データ、例えば時刻表を取得する（ステップＳ１０８）。
【００３２】
ステップＳ１０７の判定がＮＯの場合、およびステップＳ１０８で必要データを取得した場合にはパーソナルコンピュータ１の表示画面を介してユーザに回答（時刻表）を表示する（ステップＳ１０９）。
【００３３】
ここでユーザが回答に満足したかどうかを判定する（ステップ１１０）。
【００３４】
一方、ステップＳ１０５で判定がＮＯの場合には、ユーザに何を要求しているのかを入力するようプロンプトをパーソナルコンピュータ１の表示画面に表示する（ステップＳ１０６）。
【００３５】
ステップＳ１０６でプロンプトを表示した場合、およびステップＳ１１０の判定がＮＯであった場合には、ユーザは自分の要求（例えば地図）を入力する（ステップＳ１１１）。
【００３６】
ユーザの要求が入力されるとエージェントプログラムは入力された要求に従って処理を行い（ステップＳ１１２）、ユーザに回答（地図）を表示する（ステップＳ１１３）。
【００３７】
ステップＳ１１０の判定がＹＥＳの場合、およびステップＳ１１３でユーザの要求する回答が表示された場合には、図２の▲１▼から図３の▲１▼へ飛んで、エージェントプログラム１１は処理内容を学習プログラム１２へ転送する（ステップＳ１１４）。
【００３８】
学習プログラム１２はエージェントプログラム１１から転送された処理内容を用いて学習処理を実行する（ステップＳ１１５）。
【００３９】
学習処理の結果、知識ベースの書き替えが必要かどうかを判定し（ステップＳ１１６）、判定がＹＥＳの場合にはエージェントプログラム内の知識ベースの書き替えを行い（ステップＳ１１７）、一連の処理を終了する。
【００４０】
ステップＳ１１６の判定がＮＯの場合には、そのまま処理を終了する。
【００４１】
以上はエージェントプログラム１１、２１および学習プログラム１２、２２がユーザに対応した端末コンピュータに常駐する場合について説明したが、エージェントプログラム１１、２１と学習プログラム２１、２２は端末コンピュータ１、２に常駐する必要は必ずしもなく、端末コンピュータの代わりに携帯電話機のような簡単な端末機器を用い、エージェントプログラムと学習プログラムをネットワーク３上の、例えばサーバに常駐させることもできる。
【００４２】
この場合、個々の端末機器と個々のエージェントプログラム、学習プログラムの間にリンクをもたせておけば、上記フローチャートで説明したのと同等の効果が得られる。
【００４３】
知識ベースについても、単に１つの入力に対して１つの回答を出すのではなく、例えば地名を入力すれば地図と時刻表を出力する、あるいは商品名を入力すると、その商品の外観、性能、価格を出力すると共に、その商品を買った人がよく買う関連商品の情報も出力する、というように知識ベースを高度化すればユーザはより使いやすくなる。
【００４４】
【発明の効果】
本発明によれば、各エージェントがユーザの要求を学習してゆくので、個々のユーザの要求に合致した回答を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態におけるシステム構成図である。
【図２】エージェントの動作の一例を示すフローチャートの一部である。
【図３】エージェントの動作の一例を示すフローチャートの一部である。
【符号の説明】
１、２、　エージェントの一例としてのパーソナルコンピュータである。
３、　　通信ネットワークである。
４、　　共有知識ベースである。
５、　　サービスデータベースである。
１１、２１、　エージェントプログラムである。
２１、２２、　学習プログラムである。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an agent used for a portal site or the like.
[0002]
[Prior art]
[0003]
Conventionally, an agent has a predetermined action or behavior in response to an input, and no agent has a menu corresponding to each user.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the conventional method as described above, even if the same data is input to the agent, it is not possible to cope with the expected output that differs depending on the user. An object of the present invention is to obtain an agent corresponding to each user.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-mentioned problem, the invention according to claim 1 has an agent program and a learning program resident in terminal computers, each terminal computer can access a service database via a network, When the agent program is started, it refers to the built-in knowledge base, accesses the service database as needed, outputs the answer that the user expects the most, and if there is a request from the user, another answer After generating and outputting the answer and outputting the answer that the user is satisfied with, the agent program transfers the processing result to the learning program, learns it by statistical processing, and rewrites the knowledge base in the agent program as necessary Is performed.
[0006]
According to the present invention, the terminal computer as an agent can have a self-learning function.
[0007]
A self-learning type agent according to a second aspect of the present invention has an agent program and a learning program resident at an arbitrary location on a network, for example, a server, has a link with each user via the network, and has a service database. Is accessible, and when the corresponding agent program is started by the user's data entry, the built-in knowledge base is referred to, the service database is accessed as necessary, and the answer that the user expects most is Is output, if there is a request from the user, another answer is generated and output, and after the answer that the user satisfies is output, the agent program transfers the processing result to the learning program and learns by statistical processing, The feature is to rewrite the knowledge base in the agent program as needed To.
[0008]
According to the present invention, a server or the like on a network is provided with an agent program and a learning program, so that a simple terminal such as a mobile phone can be used as a self-learning type agent.
[0009]
According to a third aspect of the present invention, in the self-learning type agent according to any one of the first and second aspects, the agent program can access a shared knowledge base via a communication line. The knowledge base consists of a common knowledge base for a certain number or more of the agents required by each agent program.The agent program accesses the shared knowledge base via the network and uses the necessary knowledge. It is characterized by doing.
[0010]
According to the present invention, since a common knowledge base is provided for a large number of agents, the knowledge base of each agent program can be reduced.
[0011]
A self-learning type agent according to a fourth aspect of the present invention is the self-learning type agent according to the third aspect, wherein the shared knowledge base monitors a knowledge base of each agent program, and assigns common knowledge to a certain number or more of agents. It is characterized by uploading and updating the shared knowledge base.
[0012]
According to the present invention, a knowledge base that can be shared from the knowledge base of each agent program can be automatically moved to a shared knowledge base via a network.
[0013]
According to a fifth aspect of the present invention, in the self-learning type agent according to any one of the first to fourth aspects, when the agent program uses a certain knowledge, the learning program is closely related to the knowledge. It has a learning function that can also provide data.
[0014]
According to the present invention, not only a single answer but also related knowledge can be answered to the user.
[0015]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
FIG. 1 is a system configuration diagram showing one embodiment of the present invention. Reference numerals 1 and 2 denote personal computers (PCs) used as agents, each having an agent program 11 and a learning program 12, and an agent program 21 and a learning program 22, respectively. Built-in.
[0016]
These personal computers 1 and 2 can access a shared knowledge base 4 and a service database 5 via a network 3.
[0017]
The agent programs 11 and 21 of each of the personal computers 1 and 2 have a knowledge base unique to each user, and work as an agent specialized for each user.
[0018]
Knowledge common to a large number of users is stored in a shared knowledge base 4 and is commonly used by a plurality of agents via the network 3.
[0019]
The service database 5 stores data necessary for the agent to return an answer to the user, for example, a map, a timetable of trains and buses, and is used by all the agents via the network 3.
[0020]
Now, it is assumed that the user inputs a place name and a building name to a personal computer, for example, 1 which is his / her agent. If the knowledge base included in the agent program 11 already has knowledge that a timetable is output when a place name and a building name are input, the personal computer 1 accesses the service database 5 via the network 3 and The available train departure times are downloaded and displayed to the user while considering the time from the train to the station.
[0021]
If the user inputs Japanese food, the agent program 11 determines that the knowledge of the shared knowledge base 4 should be used, accesses the shared knowledge base 4 via the network 3, and outputs the name of the Japanese restaurant. Then, the user accesses the service database 5 to download a list of nearby Japanese restaurants and display it to the user.
[0022]
When the user inputs data and specifies what to output, the agent program 11 downloads the specified data from the service database 5 and displays it on the personal computer 1 as an agent. Then, the learning program 12 learns the relationship between the input and the output.
[0023]
When such learning is repeated, the learning program 12 statistically processes the relationship between the input and the output, and writes the most probable relationship between the input and the output into the knowledge base in the agent program 11 or already registers it as knowledge. If so, rewrite the knowledge.
[0024]
In this way, learning is repeated for every input, and the knowledge base in the agent program 11 is enhanced.
[0025]
The shared knowledge base is made up of knowledge that is common to many agents. These knowledges are not stored in the knowledge bases in the agent programs 11 to 21 but are accessed to the shared knowledge base 4 via the network 3 when necessary. Then, download and use the required knowledge.
[0026]
Further, the shared knowledge base 4 monitors the knowledge base in all the agent programs 11 to 21, and when the common knowledge is discovered by a certain number or more of agents, the knowledge is uploaded and added to the shared knowledge base 4. Remove from agent's knowledge base.
[0027]
In this way, the knowledge base in each agent is unique to the user of that agent, and the knowledge base in the agent is not enlarged.
[0028]
2 and 3 are flowcharts showing an example of the operation of the agent program. Hereinafter, the operation of the agent program will be described with reference to this flowchart.
[0029]
In FIG. 2, the user of the personal computer 1 as an agent inputs his / her desired data, for example, a place name (step S101). The agent program 11 refers to the knowledge base built in the agent program (Step S102). Then, it is determined whether there is available knowledge (step S103).
[0030]
If the determination is NO, the shared knowledge base 4 is accessed via the network 3 and the shared knowledge base is referred to (step S104). Then, it is determined whether there is available knowledge (step S105).
[0031]
If the determinations in steps S103 and S105 are YES, it is determined whether data needs to be acquired from the service database 5 (step S107). If the determination is YES, the service database 5 is accessed via the network 3 to obtain necessary data, for example, a timetable (step S108).
[0032]
If the determination in step S107 is NO and if the necessary data is obtained in step S108, an answer (timetable) is displayed to the user via the display screen of the personal computer 1 (step S109).
[0033]
Here, it is determined whether the user is satisfied with the answer (step 110).
[0034]
On the other hand, if the determination is NO in step S105, a prompt is displayed on the display screen of the personal computer 1 to input what the user is requesting (step S106).
[0035]
If the prompt is displayed in step S106, and if the determination in step S110 is NO, the user inputs his / her request (for example, a map) (step S111).
[0036]
When the user's request is input, the agent program performs processing according to the input request (step S112), and displays an answer (map) to the user (step S113).
[0037]
If the determination in step S110 is YES, and if the answer requested by the user is displayed in step S113, the process jumps from (1) in FIG. 2 to (1) in FIG. Transfer to the learning program 12 (step S114).
[0038]
The learning program 12 performs a learning process using the processing content transferred from the agent program 11 (Step S115).
[0039]
As a result of the learning processing, it is determined whether the knowledge base needs to be rewritten (step S116). If the determination is YES, the knowledge base in the agent program is rewritten (step S117), and a series of processing ends. I do.
[0040]
If the determination in step S116 is NO, the process ends.
[0041]
The case where the agent programs 11, 21 and the learning programs 12, 22 are resident on the terminal computer corresponding to the user has been described above. However, the agent programs 11, 21 and the learning programs 21, 22 need to be resident on the terminal computers 1, 2. However, a simple terminal device such as a mobile phone may be used instead of the terminal computer, and the agent program and the learning program may be resident on a network 3, for example, a server.
[0042]
In this case, if a link is provided between each terminal device and each agent program and learning program, the same effect as that described in the above flowchart can be obtained.
[0043]
Regarding the knowledge base, instead of just giving one answer for one input, for example, if you enter a place name, you will output a map and timetable, or if you enter a product name, the appearance, performance, price of the product If the knowledge base is advanced, for example, the information is output as well as information on related products often bought by the person who bought the product.
[0044]
【The invention's effect】
According to the present invention, since each agent learns a user's request, it is possible to output an answer that matches the individual user's request.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a system configuration diagram according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a part of a flowchart showing an example of an operation of an agent.
FIG. 3 is a part of a flowchart illustrating an example of an operation of an agent.
[Explanation of symbols]
1, 2, a personal computer as an example of an agent.
3. Communication network.
4. Shared knowledge base.
5. Service database.
11, 21 are agent programs.
21, 22, learning program.

Claims

An agent program and a learning program reside on terminal computers, and each terminal computer can access a service database via a network. After accessing the service database and outputting the answer that the user is most expecting, generating and outputting another answer if requested by the user, and outputting the answer that the user is satisfied with A self-learning type agent, wherein the agent program transfers the processing result to a learning program, learns through statistical processing, and rewrites the knowledge base in the agent program as needed.

An agent program and a learning program are resident on an arbitrary place on a network, for example, on a server. Each user has a link via the network, can access a service database, and the corresponding agent program is input by the user's data. Is started, the built-in knowledge base is consulted, the service database is accessed as necessary, and the answer that the user is most expecting is output, and if there is a request from the user, another answer is given. After generating and outputting a response that satisfies the user, the agent program transfers the processing result to a learning program, learns it by statistical processing, and rewrites the knowledge base in the agent program as necessary. A self-learning agent characterized by the following:

The agent program can access a shared knowledge base via a communication line, and the shared knowledge base is formed of a knowledge base common to a certain number or more of agents required by each agent program, 3. The self-learning type agent according to claim 1, wherein the agent program accesses a shared knowledge base via a network and uses necessary knowledge.

The self-learning type according to claim 3, wherein the shared knowledge base monitors the knowledge base of each agent program, uploads common knowledge to a certain number or more of agents, and updates the shared knowledge base. Agent.

5. The self-learning method according to claim 1, wherein when the agent program uses a certain knowledge, the learning program is provided with a learning function capable of providing data closely related to the knowledge. Type agent.