JP5188515B2 - 対話型処理環境中のアバターの制御及び訓練のためのシステム及び方法 - Google Patents

対話型処理環境中のアバターの制御及び訓練のためのシステム及び方法 Download PDF

Info

Publication number
JP5188515B2
JP5188515B2 JP2009554503A JP2009554503A JP5188515B2 JP 5188515 B2 JP5188515 B2 JP 5188515B2 JP 2009554503 A JP2009554503 A JP 2009554503A JP 2009554503 A JP2009554503 A JP 2009554503A JP 5188515 B2 JP5188515 B2 JP 5188515B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
avatar
processing environment
user
interactive processing
engine
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2009554503A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2010526356A (ja
Inventor
カポラーリ、ジョン
カポラーリ、マイケル
Original Assignee
ピー トゥリー ファウンデーション エル.エル.シー.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ピー トゥリー ファウンデーション エル.エル.シー. filed Critical ピー トゥリー ファウンデーション エル.エル.シー.
Publication of JP2010526356A publication Critical patent/JP2010526356A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5188515B2 publication Critical patent/JP5188515B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/004Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life
    • G06N3/006Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. social simulations or particle swarm optimisation [PSO]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02Knowledge representation; Symbolic representation
    • G06Q50/40

Description

本発明は情報処理全般に関し、特に、但し、それのみではないが、対話型処理環境中の一つ或いは複数のアバターの制御、訓練、及び自律的活動のためのシステム及び方法に関する。
近年、新しくて強力なコンピュータ・プラットフォームの開発が、ユーザを広範で多様な疑似活動に結び付けることを可能にするような、より強力なコンピュータ・シミュレーション及びコンピュータ・ゲームの開発を可能にしてきた。このようなコンピュータ・プラットフォームはまた、対話型コンピュータ環境でのユーザの経験内容を高めることを可能にする種々の形式の人工知能と協働することを始めた。先進的なコンピュータ・プラットフォームで提供されるアプリケーションの範囲は、一つ或いは複数の自律的登場人物及び知的エージェントの利用を含む。これらの登場人物やエージェントは、対話型処理環境中で種々の人間的特徴を持って描写されていることから、「アバター」と呼ばれるようになって来た。
対話型処理環境中の知的エージェントの活動の制御及び自律性に向けられた研究は多種多様な結果をもたらした。コンピュータにより生成された環境内で成され得る人間の動きの仕組みの十分な理解のために研究活動の非常に大きな程度が成し遂げられたが、そのような研究は、登場人物に対する人間のユーザの直接的な制御に関係なく、知的登場人物を対話型処理環境内で自律的に効果的に活動させるために用いられる特徴、方法、或いは、手法を明確にするには、殆ど役立っていなかった。実際のところ、人工推論の最も先駆的な研究は未だ初期段階にあり、ユーザの過去と現在の振舞いに基づいて結合性のあるネットワークをいかに効果的に捉え、解析し、構築するかについては殆ど理解されておらず、また、意味内容に従って体系化され、結合型ネットワークの関連メタデータである記憶された知識をどのように応用して、そのような知識の素早い体系化、サーチ、及び、高速な対話型処理環境中の知的登場人物のリアル・タイムな自律的活動への応用を可能にするのかは、殆ど理解されていない。
このように、イベントの継続的な監視報告、このようなイベントに対するユーザ応答の能動的な監視報告、及び、対話型処理環境中の知的登場人物の制御へのユーザの直接的な関与に関係なく、種々の対話型処理環境中の知的登場人物への制御された活動の適用、を提供可能なシステム及び方法に対する現在の切迫した要望がある。
限定的でなく、網羅的でない実施例が以下の図を参照して述べられ、そうではないと特記されているのでなければ、種々の実施例を通して同様の部分には同様の参照番号が用いられる。
一実施例のサーバー及び種々のクライアント・デバイス間のネットワークによる接続を図示するブロック図である。 一実施例のスタンドアローンのクライアント・デバイスを図示するブロック図である。 一実施例の活動エンジンのコンポーネントを図示するブロック図である。 一実施例の知識エンジンのコンポーネントを図示するブロック図である。 一実施例のサーバー・デバイスのコンポーネントを図示するブロック図である。 一実施例のクライアント・デバイスのコンポーネントを図示するブロック図である。 一実施例のサーバー・デバイスのコンポーネントを図示するブロック図である。 一実施例のクライアント・デバイスのコンポーネントを図示するブロック図である。 一実施例のユーザ応答を監視報告し、分類及び記憶するための方法を図示する流れ図である。 一実施例のユーザ応答を評価し、評価したユーザ応答に基づいてアバターの活動を制御するための方法を図示する流れ図である。 一実施例のユーザ応答にパターン解析を適用するための方法を図示する流れ図である。 一実施例のユーザに警告し、ユーザ応答を監視報告するための方法を図示する流れ図である。 一実施例の対話型処理環境の活動を制御するための方法を図示する流れ図である。 一実施例の対話型処理環境のアバターの自律的活動のための方法を図示する流れ図である。 一実施例の対話型処理環境の競争活動モードのアバターの活動を決定するための方法を図示する流れ図である。 一実施例の対話型処理環境の補助活動モードのアバターの活動を決定するための方法を図示する流れ図である。
以下に続く記述において、実施例の種々の側面、及び特定の構成が述べられる。これらの実施例は、しかしながら、単に一部の或いは全ての側面について、一部の或いは特定の詳細な事項に限られることなく実施され得る。他の例では、実施例の重要な側面を不鮮明にしないために、良く知られている構成については省略或いは簡略化されている。
種々の活動が一連の複数の個別のステップとして述べられるが、それは、開示する各実施例の理解を最も良く助ける手法に過ぎず、記述の順序はこれらの活動がそのような順序でなければならないと解すべきものではない。特に、これらの活動は、表示の順序通りに成される必要はない。
記述は繰り返し「一実施例では」と言う文言を用いるが、それは通常は、同一の実施例を指していない。但し、指している場合もある。本発明の開示において用いられる用語「から成る」、「含む」、「有する」、及び、それらと同様のものは、同義語である。
図1はシステム100を示し、システム100は、複数のクライアント・デバイス104a−104d、ネットワーク106、及び、複数のサーバー102a−102dを有している。種々のクライアント・デバイス104a−104dが、サーバー・デバイス102a−102d間の対話処理型コンピュータ及び通信のためのシステム中に、含まれ得る。クライアント・デバイス104aはパーソナル・コンピュータであり、クライアント・デバイス104bはマイクロソフトXボックス(商標)、マイクロソフトXボックス360(商標)、或いは、プレイ・ステーション(商標)のような、ビデオ・ゲーム・ステーションである。クライアント・デバイス104cは、パーソナル・デジタル・アシスタントのようなハンドヘルド・デバイス、或いは、ソニーのプレイ・ステーション或いはニンテンドーのゲーム・ボーイ(商標)のような種々のハンドヘルド・ゲーム・デバイスであり、そして、クライアント・デバイス104dはポータブル・コンピュータである。システム100のネットワーク106は、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、インターネット、ワイヤレス・ネットワーク、或いは、有線、無線、及び、光通信チャネル及びデバイスを含むネットワーク・システムの組合せ、を含む多数のネットワークの何れであってもよい。
図2は、スタンドアローンの実施例のクライアント・デバイス104を示す。図示の様に、クライアント・デバイス104は、一つ或いは複数の入力デバイス202、通信インターフェース204、読出し専用メモリ206、ストレージ・デバイス208、中央処理ユニット214、一つ或いは複数の出力デバイス210、及び、プログラム・メモリ212を含む。一つ或いは複数の出力デバイス210は、デスクトップ・コンピュータのモニター、ラップトップ・コンピュータのディスプレイ、携帯及びハンドヘルド・デバイスのディスプレイ、或いは、(例えば、Xボックス、Xボックス360、等の)コンピュータ・ゲーム・デバイスに接続されたテレビジョンの陰極線管であり得る。これらのモジュールの夫々は、モジュール間の通信のために、通信バス216に情報交換可能に接続される。プログラム・メモリ212は幾つかのプログラム・コンポーネントを含み、それらコンポーネントは対話型処理環境でのユーザ応答及びイベントを監視報告するため、及び、対話型処理環境での一つ或いは複数のアバターの活動を制御するために用いられるソフトウェアにより実現されるシステムを含む。この図に示されるように、プログラム・メモリ212は、知識ベース218、知識エンジン220、コンピュータにより生成される対話型処理環境224、及び、オペレーティング・システム226を含んでいる。中央プロセッサー214は、通信バス216を通じて、コマンドを送り、プログラム・メモリ212からデータを受け取ることにより、プログラム・メモリ212と情報交換する。
図2に描かれたようなスタンドアローンな実施例では、ソニーのプレイ・ステーション或いはニンテンドーのゲーム・ボーイのようなゲーム・ステーション(クライアント・デバイス104b)は、対話型処理環境224におけるイベントを継続的に監視報告し、及び、対話型処理環境224におけるこれらのイベントに対するユーザ応答を監視報告するための、知識エンジン220を含んでいる。知識エンジン220は、ユーザ応答を能動的に解析し、関連付けを行ない、分類し、これらのユーザ応答間の分類された関連性を知識ベース218に記憶させる。ソフトウェアにより実現されるシステムでは、一つ或いは複数のアバターが対話型処理環境224において人間のユーザにより制御され得る。しかしながら、知識エンジン220は、各ユーザ応答を能動的に監視報告し、対話型処理環境224で生じる多種多様のイベントの範囲を表す、イベントと応答との間の関連性についての知識ベースを構築する。対話型処理環境224におけるアバターの活動の実際の制御は、知識エンジン220の要求の発生によって活動エンジン222よって成し遂げられる。
図3は、活動エンジン222を構成する幾つかのコンポーネントを示している。これらのコンポーネントは、ソフトウェアにより実現されるシステムの他の代替的な実施例に共通する。スタンドアローンの特定の例では、図示の様に、会員登録コンポーネント302が、新しい各会員即ちユーザを登録するために用いられ、登録されたユーザは、対話型処理環境224における一つ或いは複数のアバターを活性化して用いることが出来るようになる。アバター活性化コンポーネント304は、対話型処理環境224における新しい各アバターが登録されたユーザにより用いられるように、各アバターを活性化させる。登録されたユーザだけが、アバターを活性化させて対話型処理環境224内で活動させることを許される。活動遂行コンポーネント306は、知識エンジン220からの一つ或いは複数の要求に基づいて、対話型処理環境224におけるアバターの活動を制御する役割がある。活動遂行コンポーネント306で成し遂げられる活動は、アバター制御ルール・データベース308内に記憶された一つ或いは複数の制御ルールに基づいている。データベース308は、対話型処理環境224におけるアバターの活動を制御するためのルールのレポジトリーである。知識エンジン・インターフェース310は、知識エンジン220と活動エンジン222との間の通信インターフェースであり、活動遂行コンポーネント306での遂行のための知識エンジン220からの要求を受取るために用いられる。このような要求は、アバター制御ルール・データベース308に記憶されたルールに従って実現化される。
ソフトウェアにより実現されるシステムの特に重要な側面は、活動エンジンが、一つ或いは複数のエキスパート・システム、ニューラル・ネットワーク、或いは、その他の形式のコンピュータによる知能に依拠する人工知能エンジンにより実現され得ることである。しかしながら、そのような人工知能エンジンは知識エンジン220による要求の発行により必然的に影響される。知識エンジン220は、イベントとユーザ応答との関連性が記憶されたレポジトリーと組合され、レポジトリーをサーチして、対話型処理環境224における自律的活動モードの時に、如何なる活動がアバターによって実行されるべきかを決定する。要求は知識エンジン220により発行され、活動エンジン222内の活動遂行コンポーネント306が、対話型処理環境224におけるイベントに対する、ユーザ応答についての過去に決定されたパターンに最終的に基づく要求に基づいて、活動を実行することを確実にする。このようにして、ユーザは対話型処理環境224における一つ或いは複数のアバターを実際には制御していないにもかかわらず、対話型処理環境224における、一つ或いは複数のユーザのアバターの自律的活動は、ユーザ応答を最も正確に真似ることとなる。
図4は、知識エンジン220のコンポーネントを示す。ここでの参考例はスタンドアローンの実施例の知識エンジン220についてであるが、夫々のそのようなコンポーネントは他のコンポーネントの全てに含まれていてもよいし、或いは、より少ない特定のコンポーネントの種々の活動的な組合せに含まれていてもよい。本実施例では、知識エンジン220は、イベント監視報告コンポーネント402、応答監視報告コンポーネント404、アバター・モード管理コンポーネント406、パターン解析コンポーネント408、分類化コンポーネント410、知識ベース・コントローラ412、及び、活動エンジン・コントローラ414を含む。イベント監視報告コンポーネント402は、対話型処理環境224内で生じるイベントを継続的かつ能動的に監視報告する。より詳細には、イベント監視報告コンポーネント402は、対話型処理環境224におけるイベントを監視報告し、応答監視報告コンポーネント404と協働し、パターン解析コンポーネント408をして、イベントとユーザ応答との間の関連付けを形成すると同時に、一つ或いは複数のメトリクスに従ってユーザ応答を分類する。イベント間のこのような関連付けは、活動要求の後のサーチや生成のために、知識ベース218に記憶される。要求監視報告コンポーネント404は、対話型処理環境224内で監視報告されたイベントに対するユーザ応答を継続的に監視報告する。
以下に示すのは、監視報告されたユーザ応答に対して、分類化コンポーネント410によって、適用されるメトリクスの代表的なリストである。このリストは網羅的なものではなく、ここで論述される種々の実施例における、知識エンジンにより採用されるためのメトリスクスの代表的なサンプルを例示する目的のためのものに過ぎない。他の実施例では、リストされたメトリクスのサブセットがユーザ応答の分類化のために用いられてもよいし、更に、別の実施例では、異なる或いは追加のメトリクスが採用されてもよい。
Figure 0005188515
対話型処理環境224は、コンピュータが生成する環境であり、それは、コンピュータが生成する種々のイベント、或いは、対話型処理環境224における他のユーザによって創られたイベントが発生するところのコンピュータ・シミュレーション或いはコンピュータ・ビデオ・ゲームが実行されるために用いられる。これらのイベントは、これらのアバターが自律モード、補助二重モード、或いは、競争二重モードで活動するときの一つ或いは複数のユーザのアバターからの応答のトリガーとなり、或いは、そのような応答を要求してもよい。アバターは、クライアント・デバイス104a−104dのユーザにより制御可能であり、或いは、登録ユーザのログイン状態とは独立的に或いは自律的に活動することが可能である。
アバター・モード管理コンポーネント406は、対話型処理環境224の活動モードに基づいてアバターの制御を規律する。各登録ユーザは、対話型処理環境224内で活動するための一つ或いは複数のアバターを有することが出来る。しかしながら、これらアバターの活動は対話型処理環境224の活動モードに依って変化し得る。ユーザが対話型処理環境224内に能動的にログインしていないときには、登録ユーザのアバター(或いは、アバター達)は、それでも、対話型処理環境224で活動可能であり、そして、自律モードでのイベント監視報告コンポーネント402により監視報告されたイベントに応答可能である。実ユーザ・モードでは、各アバターは、登録ユーザにより直接的に制御され、対話型処理環境224でのイベントに対する登録ユーザ応答は応答監視報告コンポーネント404により監視報告される。ユーザ応答は、自律モードでのアバターにより遂行される活動の基礎である。知識ベース218に記憶されたユーザ応答の輪郭或いは履歴は、要求が生成されて活動エンジン222に発行されて特定の活動が活動エンジン222の制御下で実践されて活動されるときに、知識エンジン220により評価される。
パターン解析コンポーネント408は、監視報告されたイベントに対する特定のユーザ応答の発生の頻度を決定する方法に部分的に基礎を置くパターン解析手法を採用する。これらの手法はまた、監視報告されたユーザ応答におけるパターンを決定するユーザ応答間の特定の統計上の関連性の順位付け及び相関関係を採用する。パターン解析コンポーネント408は、監視報告されたイベントと、監視報告されたイベントに対する一つ或いは複数のユーザ応答と、の間の関連付けを形成する。これらの関連付けは、応答監視報告コンポーネント404により収集された情報に基づいて、リアル・タイムで決定され、ダイナミックに更新される。
イベントに対するユーザ応答の関連付けの後、ユーザ応答は分類コンポーネント410により一つ或いは複数のメトリクスに従って分類される。ユーザ応答を分類するために用いられる特定のメトリクスは遂行能力メトリクス、判断メトリクス、及び、感情メトリクスである。感情メトリクスは、遂行能力メトリクス及び判断メトリクスに部分的に依拠している。種々のタイプの遂行能力メトリクスは、応答監視報告監視報告により監視報告された各ユーザ応答についての応答であり、各応答はイベント監視報告監視報告404により監視報告された一つ或いは複数のイベントに依拠している。
分類化コンポーネント410は、ユーザ応答を評価し、それらを適用可能なメトリクスに従って分類する。例えば、競争ボクシング・ビデオ・ゲームにおいて、知識エンジン220は、イベント(例えば、対戦アバターからの顔面へのジャブ)に応答するユーザによって取られる活動を能動的に監視報告し、対話型処理環境224における同様のイベントに対するユーザ応答を継続的に解析する。監視報告された異なるイベントに対するユーザ応答の集合セットは、統計的手法に従って関連付けられ、分類化され、特定のイベントに対する応答の時期を特定し、特定のイベントに対する応答のタイプを特定し、そして、対話型処理環境224における同一の或いは類似したイベントの存在下で生じる応答の頻度を特定する。こうして分類化された応答は、イベントと応答との間のサーチ可能な関連性に加えて、知識エンジン220のために独立してサーチ可能なデータセットを提供する。更には、イベントに対するユーザ応答は、分類化コンポーネント410により評価され、各応答に関連する感情メトリクスが推論される。こうして、コンポーネント410はまた、知識エンジン220をして活動エンジン222への要求を発行させ、活動エンジン222は、自律モードにおけるアバターの活動を、監視報告された特定のイベントに対する登録ユーザ応答の感情面での特徴に似たものとさせる。ユーザ応答の遂行のタイミングは、分類化コンポーネント410により「遂行能力メトリクス」として分類され、特定のイベントに対する応答のタイプはコンポーネント410により「判断メトリクス」として分類される。
知識ベース・コントローラ412は、要約データ・タイプ及び関連オペレータの多様な形式として表現される「関連性」の読み書きを制御する。これらのパターン解析コンポーネント408により生成される関連付けに基づいて記憶され検索される。活動エンジン・コントローラ414は、活動エンジン222への要求の伝送を制御し、活動エンジン222をして、応答監視報告コンポーネント404により監視報告されるように、監視報告された特定のユーザ応答に基づいて活動エンジン222によりアバターの明確な活動が実践されるようにし、或いは、対話型処理環境224の一つ或いは複数のアバターが自律モードで活動する時、或いは、ユーザが能動的にログインしていない時や対話型処理環境224で生じるイベントに対して活動をしている時、パターン解析コンポーネント408及び分類化コンポーネント410により活動が要求される。
図5A及び5Bは、クライアント及びサーバーという構成におけるソフトウェアで実現されるシステムの他の実施例を図示する。図5Aは、一つ或いは複数の入力デバイス502、通信インターフェース504、読出し専用メモリ506、ストレージ・デバイス508、プロセッサー512、プログラム・メモリ514、及び、一つ或いは複数の出力デバイス516を有する、サーバー・デバイス102を表す。サーバー・デバイス102のこれらのコンポーネントの夫々は通信バス510に通信可能に接続される。プログラム・メモリ514は知識ベース518及びサーバー知識エンジン520を含む。サーバー知識エンジン520は、ユーザ応答を継続的に監視報告し、解析し、対話型処理環境536におけるクライアント知識エンジン540により監視報告されたイベントとユーザ応答との間の関連付けを行なう。知識エンジン520はまた、判断メトリクス、遂行能力メトリクス、及び、感情メトリクスを含む、種々のメトリクスに従って、ユーザ応答を分類する工程を採用する。知識ベース518は、監視報告されたイベントと監視報告されたユーザ応答との間の関連性を記憶し、(例えば、判断、遂行能力、或いは、感情のような)適用可能なメトリクスに基づいてのユーザ応答の分類に従って、関連するイベントと応答との体系化された記憶を可能にする。
図5Bはクライアント・デバイス104を図示し、クライアント・デバイス104は、一つ或いは複数の入力デバイス522、図5Aに図示されるサーバー・デバイス102との通信のための通信インターフェース524、読出し専用メモリ526、ストレージ・デバイス528、プロセッサー528、プログラム・メモリ534、及び、一つ或いは複数の出力デバイス530を有している。これらのコンポーネントの夫々は、通信バス525に接続され、コンポーネント間の通信が図られている。プログラム・メモリ534は、クライアント知識エンジン540、活動エンジン542、対話型処理環境536、及びオペレーティング・システム538を含んでいる。プログラム・メモリ534に含まれている各コンポーネントは、対話型処理環境の実行のためにプロセッサー532により用いられる。対話型処理環境536は、コンピュータにより生成されるイベントの自律的な活動を制御する、コンピュータにより生成される環境である。ある実施例では、対話型処理環境536はコンピュータにより生成されるシミュレーション環境であり、異なる実施例では、対話型処理環境536はコンピュータで生成されるビデオ・ゲーム環境である。クライアント知識エンジン540は、対話型処理環境536でのイベント、及び、対話型処理環境536でのイベントに対して登録ユーザがログインして能動的に応答した時のこれらイベントに対するユーザ応答、を継続的に監視報告する。クライアント知識エンジン540は、ユーザ応答の特徴を収集し、解析し、関連付け、そして、分類化のために、これらの応答をサーバー知識エンジン520に能動的に報告する。ユーザ応答は、判断メトリクス、遂行能力メトリクス、及び、感情メトリクスを含む幾つかの異なるメトリクスに従って、分類される。分類化の後、一つ或いは複数の関連付け及びメトリクスに従って、応答は知識ベース518に記憶される。
図6は、ソフトウェアで実現されるシステムのクライアント及びサーバーの他の実施例を図示する。特に、この実施例は一つ或いは複数のサーバー・デバイス102a−102d(図6A)及び一つ或いは複数のクライアント・デバイス104a−104d(図6B)を含む。サーバー・デバイス102は、一つ或いは複数の入力デバイス602、一つ或いは複数のクライアント・デバイス104との通信情報の送り出し及び受け取りをするための通信インターフェース604、読出し専用メモリ606、ストレージ・デバイス608、プロセッサー612、プログラム・メモリ626、及び、一つ或いは複数の出力デバイス610を含む。プログラム・メモリ626に含まれるのは、知識ベース618、サーバー知識エンジン618、及び、活動エンジン620である。サーバー知識エンジン618は、活動エンジン620の制御下のアバターによって遂行される特定の活動に変換されるところの要求の発行により活動エンジン620の活動を指示する。サーバー知識エンジン618は対話型処理環境622と情報交換し、対話型処理環境622はオペレーティング・システム624により実行され、対話型処理環境622で発生するイベントが監視報告される。プロセッサー612は、プログラム・メモリ626と情報交換し、サーバー知識エンジン618及び活動エンジン620により遂行される活動を実行し、関連性の高速サーチ、高速ストレージ、及び、高速検索を行い、分類化されたメトリクスに従って、ユーザ応答の高速サーチ及び評価を行なう。サーバー・デバイス102のコンポーネントの夫々は、通信バス614を介して通信可能に接続されている。
図6A及び6Bに描かれた実施例では、サーバー知識エンジン618とクライアント知識エンジン644とは能動的に協働し、対話型処理環境622で生じるイベントに対するユーザ応答を監視報告する。ユーザ応答はクライアント知識エンジン644によりクライアント・デバイス104上で監視報告され、ローカルなプログラム・メモリ642に記憶される。図6Bに示されるように、クライアント・デバイス104は、一つ或いは複数の入力デバイス628、通信インターフェース630、読み出し専用メモリ632、ストレージ・デバイス634、プロセッサー636、プログラム・メモリ642、及び、一つ或いは複数の出力デバイス646を含んでいる。これらのコンポーネントの夫々は、通信バス640により、互いに通信可能に接続されている。この実施例では、ユーザは、クライアント・デバイス104の入力デバイス628に(例えば、ジョイステックの操作や、タッチスクリーンの特定部分への接触などのような)活動を取ることにより、対話型処理環境622でのイベントに応答し、このような応答はクライアント知識エンジン644により能動的かつ継続的に監視報告される。クライアント知識エンジン644はクライアント・デバイス104においてユーザ応答を監視報告するが、この実施例では、監視報告された応答の記録がサーバー知識エンジン618に情報交換され、応答とイベントの関連付けが形成され、特定のメトリクスに従ってユーザ応答が分類される。ある実施例では、サーバー・デバイス102上で対話型処理環境622が実行される。他の実施例では、対話型処理環境622は複数のサーバー上で実行され、各サーバーは独立だが、対話型処理環境622でのイベントの活動を管理するために同調した役割を有し、登録ユーザ及び自律的に活動するアバターの応答が可能である。サーバー知識エンジン618は、クライアント・デバイス104から受取ったユーザ応答を解析し、ユーザ応答を対話型処理環境622で監視報告されたイベントに関連付け、そして、判断メトリクス、遂行能力メトリクス、及び、感情メトリクスの少なくとも一つに従ってユーザ応答を分類する。
このシステムで採用されるメトリクスは、ユーザ応答に関連する時間的な種々の尺度(即ち、遂行能力メトリクス)、及び、対話型処理環境622での監視報告されたイベントに対する特定のユーザ応答の結果に関連する種々の尺度(即ち、判断メトリクス)を表す。種々のユーザ応答が分類化されるところの遂行能力メトリクス及び判断メトリクスに加えて、ユーザ応答は感情メトリクスに従っても分類される。感情メトリクスは、一つ或いは複数の遂行能力メトリクス及び判断メトリクスに依拠し、サーバー知識エンジン618により決定され且つ関連するイベントに対するユーザ応答に関連する複合的なメトリクスである。このような関連付けは自律モードで用いられ、登録ユーザに関連する一つ或いは複数のアバターの活動が制御され、アバターの活動がユーザの過去の応答と一貫性を有するような形態で遂行される。要するに、サーバー知識エンジン618は、ユーザ応答の能動的で現在進行的で継続的な特徴付けを可能にし、ユーザがログインして対話型処理環境622でのイベントに応答した時にユーザにより表示されるところの応答に関連する、関連感情とユーザ応答に一致するような、自律モードにおけるアバターを用いた活動を決定して採用する目的で、応答の関連付けと分類を可能にする。
図7は、対話型処理環境でのアバターを監視報告して制御するプロセスの概略のフローチャートである。このプロセスはステップ702で開始し、ステップ704に示されるように、対話型処理環境でのイベントの監視報告へと進む。対話型処理環境でのイベントの監視報告の最中、ステップ706に示されるように、これらのイベントに対するユーザ応答は監視報告され、そして、ステップ708に示されるように、一つ或いは複数の遂行能力メトリクス、判断メトリクス及び感情メトリクスに従って、収集され、解析され、分類される。分類されたユーザ応答は、ステップ710に示されるように、自律モードの活動中に対話型処理環境での一つ或いは複数のアバターの活動を制御する要求を形成する際の知識エンジンによる将来のサーチ及び使用のために記憶される。アバターは、アバターが登録されている会員がログインしていないか、或いは、対話型処理環境での監視報告されたイベントに対して能動的に応答している時、自律モードで活動を遂行する。このプロセスは、ステップ712に示されるように、ユーザ応答が分類されて知識ベースに記憶された後、終了する。
図8は、ユーザの過去の応答の比較評価の後、ユーザの過去の応答に基づいて応答を採用するためのプロセスを図示する。このプロセスはステップ802で開始し、ステップ804に示されるように、対話型処理環境でのイベントの監視報告が続く。知識ベースが記憶するユーザの過去の応答がサーチされ、そして、ステップ806に示されるように、そのような応答は評価され、過去に監視報告されたイベントに対するユーザ応答が示されるところの記録と比較される。知識ベースにおいてユーザの過去の応答がサーチされて評価される際、ステップ808に示されるように、知識エンジンは特定の監視報告されたイベントに対する、一組の最も起こりそうな代替的なユーザ応答を決定し、それは、登録ユーザについての一つ或いは複数のアバターにより採用され得る。監視報告された各イベントに対する最も起こりそうな代替的なユーザの組は、対話型処理環境での過去のイベントに対するユーザ応答のパターンを解析し、リアル・タイムにこれらの過去のイベントと監視報告されたイベントとを比較することにより決定される。一つ或いは複数のパターン解析手法が採用可能であり、そのような手法は、過去に監視報告されたイベントのタイプに関する応答の特定のタイプの発生の頻度を解析する手法を含む。また、統計的関連性順位づけ手法が、単独で或いは発生頻度測定手法と組合されて採用可能であり、監視報告されたイベントに対する最も起こりそうな応答、或いは、そのような応答の組が決定される。一旦、最も起こりそうな応答が決定されると、ステップ810に示されるように、選択された応答が、登録ユーザのための一つ或いは複数のアバターにより対話型処理環境内で採用され、そして、ステップ812で示されるように、プロセスが終了する。ここで用いられる用語「応答」は対話型処理環境での登録ユーザの制御された活動に広く適用するが、この用語はまた、ユーザによる直接的に制御された活動が不在な場合のこのような環境でのアバターにより取られる特定の活動にも適用する。
図9は、ユーザ応答を監視報告し、保護された待ち状態に入る時を決定するためのプロセスを図示する。このプロセスはステップ902で開始し、(ステップ904で示されるように、)ユーザ応答の監視報告を伴い、そして、ステップ906に示されるように、監視報告された各応答と知識ベースに記憶された応答との比較を伴う。一つ或いは複数のパターン解析手法が、ステップ906で遂行される比較に基づいて、(ステップ908に示されるように、)監視報告されたユーザ応答に適用される。過去に監視報告された、似たようなイベントに対するユーザの新しい応答は、これらのイベントに関連付けられ、記憶され、ステップ910に示されるように、知識ベースをイベント及び応答間の能動的でリアル・タイムな記録で更新させる。更新後、ステップ912に示されるように、対話型処理環境が監視報告されてユーザがログオフしているか否かが判断される。ユーザがログオフしていないとき、ステップ914に示されるように、待ち時間がチェックされて、ユーザにより最後に遂行された活動の発生時と現在時との間の時間長が、対話型処理環境での監視報告されたイベントに対するユーザからの応答を受信するための待ち時間閾値を超えたか否かが判断される。待ち時間が超過していると、ステップ916に示されるように、登録ユーザのための一つ或いは複数のアバターは、対話型処理環境での保護された待ち状態に入り、活動するためのユーザからの命令或いは要求を待つ。
あるいは、ステップ912に示されるように、ユーザがログオフしていたら、ステップ916に示されるように、ユーザのアバターは、対話型処理環境での保護された待ち状態に入る。ステップ914に示されるように、ユーザが活動を取った時間が待ち時間を超えないとき、ユーザ応答は能動的に監視報告され、ステップ906に示されるように、知識ベース内の記憶された応答の記録と比較される。新たに監視報告された応答の過去に記憶されている監視報告された応答との比較によるリアル・タイムの解析は、対話型処理環境が活動的である間は継続し、この環境でイベントに対する新しく、異なる応答を継続的に特定し、関連付け、そして、分類し、その解析についてはステップ908に示されている。対話型処理環境でのイベントに対する新しいユーザ応答の関連付けによる知識ベースの更新はステップ910に示されている。ユーザがログオフのときは、保護された待ち状態に入り(ステップ916)、そして、ステップ918に示されるように、プロセスは終了する。
図10は、ユーザが対話型処理環境にログインしていないときに、アバターがユーザと対話することを可能にするプロセスを図示する。このプロセスはステップ1002で開始し、ステップ1004に示されるように、アバターが保護された待ち状態である間の対話型処理環境でのイベントの監視報告を伴う。監視報告されたイベントに応じて、ステップ1006に示されるように、特定の活動がアバターにより要求されるかもしれない。何の活動も要求されないときには、対話型処理環境でのイベントは引続き監視報告され、アバターは保護された活動待ち状態に維持される。しかしながら、活動が要求されるときには、ステップ1008に示されるように、活動警告がユーザに発せられ、アバターはステップ1010に示されるように、ユーザからの応答を待つことになる。何の応答も受理されないときには、ステップ1012に示されるように、アバターは自律活動モードに入り、知識ベースに記憶されたイベントとユーザ応答との間の収集された関連性の記録に基づいて、登録ユーザのアバターの夫々は対話型処理環境でイベントと協働する。最もよく採用される活動は、記憶された知識ベースから決定され、活動エンジンが活動化され、図3に示されるアバター制御ルール・データベースに記憶された制御ルールに基づいてユーザのアバターの一つ或いは複数の活動が明確に制御される。この活動モードにおいて、知識ベースは記憶された関連付けに基づいて要求を活動エンジンに送り、対話型処理環境での監視報告されたイベントに応答してアバターの活動を継続的に解析する。知識エンジン及び活動エンジンは、このモードでは、各アバターの活動を独占的に制御する。他方、ステップ1010に示されるように、ユーザ応答が受信されたときには、プロセスは以下に論述するように図11に示されるステップに移行する。
ステップ1008に戻り、活動警告が、電子メール・メッセージの形式或いはユーザに対する対話型処理環境でのイベントを語るアバターの音声合成ボイスとしてユーザのアバターの夫々からの電話での通話の形式で、登録ユーザのアバターの一つ或いは複数から発行される。電子メール・メッセージは、「緊急活動メッセージ」とも呼ばれるが、切迫したイベント或いは脅威に応答して対話型処理環境においてアバターを活動させる。
もし、ユーザが、指令を伴う電話通話で受取った活動警告に対して対応しようとするときには、図11のステップ1102に示されるように、アバターは指令を実行しようとする。ユーザ応答を処理するには、ステップ1114に示されるように、知識エンジンは独立したユーザ応答が必要か否かを判断する。もし、対話型処理環境での独立したユーザ応答がないときに、活動警告を受けたアバターが、受取ったユーザ指令に特定された活動を遂行できないときには、独立したユーザ応答が要求される。そのような例では、対話型処理環境でのアバターの活動モードは、ステップ1106に示されるように、競争二重モードに移行する。この活動モードでは、アバターは、この環境下でユーザがログイン状態に一旦戻ると、ユーザの活動と直接的に競争する対話型処理環境内での独立した活動と関係を築く。他の実施例では、一群のアバターはユーザにより制御され、アバターの協同チームが、ユーザにより制御される一群のアバターに対するチームとしての競争相手となる。ユーザに制御されるアバターの協同チームは、対話型処理環境でユーザがログイン状態に戻った後に、対話型処理環境のイベントにもまた競争的に応答できる。
他の実施例において、もし独立したユーザ応答が要求されないなら、ユーザ及びユーザの一つ或いは複数のアバターは、対話型処理環境の補助二重モード(1108)において、対話型処理環境のイベントに対して応答する。競争二重モードは、対話型処理環境でのユーザのアバターの一つ或いは複数の活動に対して対話型処理環境でのユーザ応答が能動的に競争するところの活動モードである。この場合、アバター及びユーザの双方は、対話型処理環境での監視報告されたイベントに対して、及び、対話型処理環境での他の活動の夫々に対して、応答する。補助二重モードでは、ユーザとユーザのアバターとは協力的に活動し、ユーザの活動は、ユーザのアバターの独立した活動を補完する一方、このようなアバターは対話型処理環境での監視報告されたイベントに応答する。
図11に戻り、もしユーザ応答(即ち、対話型処理環境でのユーザ活動)が、ユーザ指令(即ち、活動警告を発行するアバターへのe−メール或いは口頭の指令)に代わって、受取られるなら、ステップ114に示されるように、対話型処理環境は実ユーザ活動モードに入り、そして、ステップ116に示されるように、戻る。ユーザ応答は、対話型処理環境での一つ或いは複数のアバターの制御を取るため、及び、対話型処理環境での監視報告されたイベントに直接的に応答するための対話型処理環境へのユーザのログインを含む。
図12は、対話型処理環境でのアバターの自律的活動のためのプロセスを図示する。このプロセスはステップ1202で開始し、ステップ1204で示されるように、対話型処理環境でのイベントの監視報告に続く。自律的活動では、各登録ユーザの一つ或いは複数のアバターは、ユーザのログイン或いはこれらのアバターの制御に関わりなく、他の登録ユーザのアバターに対して、活動的な競争を継続する。アバターは、個々のアバターとの競争に従事出来き、アバターの他のグループに対する競争についての、或いは、対話型処理環境での監視報告されたイベントに応答する競争についての、協同チームを自己制定出来る。この活動モードでは、複数のサーバーが対話型処理環境の役を務め、全ての登録ユーザのアバターをして、対話型処理環境での選択された競争のイベントにおける遂行能力の順位付けのために互いに且つ能動的に競争することを可能にする。競争のイベントは、他のアバターの振舞いに応答するアバター間の個々の競争、対話型処理環境での監視報告されたイベントに応答してのアバターの競争の判定、及び、競争或いは監視報告されたイベントに対する協同的なチームとしての応答に従事するところのアバターの協同チームの形成を含む。これらのイベントは、予め計画された回数行なわれて、全登録ユーザに「ワールド・オリンピック・アバター競技大会」とアナウンスされてもよい。こうして、ステップ1206に示されるように、このような競技の参加の要求は登録ユーザにより受信される。要求は、アバター競技会が開催されるところの対話型処理環境の管理者により発行される。
要求を受諾した登録ユーザのアバター間の競技が、ステップ1208に示されるように、開始し、これらのアバターは自律活動モードでのイベントに応答して振舞う。競技は、対話型処理環境での対戦相手の他のアバターに対する各登録ユーザの一つ或いは複数のアバターによる競争的相互作用を要求する複数の対話型筋書きを含む。このような自律モードの競争競技でのアバターの振舞いは、その重要部分が、イベントとユーザ応答との間の知識ベースに記憶された関連性、及び、選択されたメトリクスに従った、これらユーザ応答の分類、に基づく。ユーザは対話型処理環境でイベントに対する応答を能動的に制御して実行する間、知識エンジンはユーザ応答を分類する。ユーザ応答の分類は、特定の遂行能力メトリクス、判断メトリクス及び感情メトリクスに基づく。これらのメトリクスは、自律競争モードで活動中に、対話型処理環境でアバターがどのような振舞いを取入れるかに影響する。より詳しくは、自律競争モードでアバターにより採用される振舞いは、ステップ1212に示されるように、これらの応答が対話型処理環境にて監視報告されたイベントに対して最初に成された時に、ユーザ応答に適用される知識エンジンによるパターン解析に基づく。活動エンジンに連動する知識エンジンの動きは、この競争モードでのアバターの振舞いを全般に亘って独占的に制御する。登録ユーザは、無限定の期間に亘って、自律モード或いは自律的競争モードにおいて、活動的アバターをして振舞いを遂行させる。ある実施例では、無限定の期間は、登録ユーザの寿命を超える。アバターの振舞いの遂行能力の順位は、ステップ1214に示されるように、収集され、そして、自律モードでどのアバターが最も高得点に評価され、対話型処理環境で十分に競技に役立っているかが判断される。自律的競争モードでのアバターの遂行能力の順位付けの収集の後、ステップ1216に示されるように、プロセスが終了する。
図13は、競争モードのプロセスの実施例を図示する。このモードでは、登録ユーザは対話型処理環境での一つ或いは複数のユーザのアバターと能動的に競争する。このプロセスはステップ1302で開始し、ステップ1304に示されるように、対話型処理環境でのイベントの監視報告を伴う。ユーザ応答は監視報告され、遂行能力メトリクス、判断メトリクス、及び感情メトリクス、を含む様々な種類のメトリクスに従って評価され、そして、ユーザ応答は関連付けされ、分類される。ユーザ応答は特定の応答を生じさせた監視報告されたイベントに関連付けされ、この関連付けは、ステップ1308に示されるように、情報交換された知識ベースを保守するために記憶される。更新の後、人間の頭脳での関連付け形式の情報の蓄積に似たようにして、自律モードでの知識ベースは応答とイベントとの収集した関連性に従ってサーチされる。
ステップ1310に示されるように、監視報告されたイベントに対するユーザのこれらの関連性のサーチにおいて、一つ或いは複数のパターン解析手法が競争モードで最も起り得るユーザ応答であるかを決定するために採用される。上記のように、競争二重モードでは、ユーザは対話型処理環境で活動的であるが、ステップ1312に示されるように、対話型処理環境での自律的イベントと同様に人間のユーザの振舞いに応答する、一つ或いは複数の登録されたアバターの振舞いに対抗させられる。知識エンジンは記憶されたユーザ応答の知識ベースを能動的にサーチし、そして、対話型処理環境でのイベントを継続的に監視報告しながら、対話型処理環境でのアバターの振舞いを制御する目的で、監視報告されたイベントと従前のユーザ応答との間に形成された関連付けに基づいて、要求を発行する。
アバターの振舞いは知識エンジンにより作られた活動エンジンへの要求に基づいており、そして、これらの要求は、ユーザ応答と過去に監視報告されたイベントとの関連性のリアル・タイムなサーチと特定に基づいている。取り得る振舞いは、統計的な関連性の尺度、発生の頻度の尺度、或いは、監視報告されたイベントに対してユーザが最も取りそうな応答をリアル・タイムに決定するためのその他の採用可能な統計的な尺度から決定される。これらの応答には、ステップ1316に示されるように、競争活動モードにおける対話型処理環境での一つ或いは複数のアバターを指揮する目的で、活動エンジンにより規律化された制御された振舞いが適用される。最も取りそうなユーザ応答に基づいてアバターの振舞いが制御された後、このプロセスはステップ1316で示されるように終了する。
図14は、補助二重モードにおけるアバターの振舞いを制御するためのプロセスを図示する。このプロセスがステップ1402に示されるように開始すると、対話型処理環境でのイベントは、ステップ1404に示されるように、継続的に監視報告され、ステップ1406に示されるように、これらイベントに対するユーザ応答の監視報告と評価が遂行される。知識ベースは、ステップ1408に示されるように、対話型処理環境でのイベントが継続的に監視報告されるように、ユーザ応答の関連付けと分類により継続的に更新される。知識ベースは、ステップ1410に示されるように、記憶された関連性と分類に従って、ユーザ応答のためにサーチされ、そして、一つ或いは複数のアバター解析手法が対話型処理環境での監視報告されたイベントに対する最も取りそうなユーザ応答を決定するために採用され、その応答は、ステップ1412に示されるように、補助二重モードの対話型処理環境でのユーザのアバターにより採用される。
補助二重モードでは、ユーザが対話型処理環境の中でアバターを能動的に制御する間、ユーザのアバターはユーザの振舞いを監視報告する。対話型処理環境でのイベントに対するユーザの振舞いを監視報告するに際し、知識エンジンはこれらの振舞いを継続的に評価し、対話型処理環境での監視報告されたイベントとユーザの振舞いとの間の関連付けを構築し、そして、遂行能力メトリクス、判断メトリクス、及び少なくとも一つの感情メトリクスに従って振舞いを分類する。ここでは、ユーザの「振舞い」とは対話型処理環境で生じるイベントに対してユーザにより作られる「応答」である。知識エンジンが、補助二重モードでのアバターにより採用される最も取りそうなユーザ応答を決定した後、活動エンジンはアバターをして振舞いを実行させ、その振舞いは、ステップ1414に示されるように、対話型処理環境で監視報告されたイベントに対する最も取りそうなユーザ応答に基づいている。最も取りそうな応答に基づいた振舞いの採用の後、ステップ1416に示されるように、プロセスは終了する。
特定の実施例がこれまでに図解され、記述されてきたが、本発明の範囲から離れなくとも、当業者にとっては、広範で様々な変更した、及び、或いは、等価な実施の形態がこれまでに示し、既述した特定の実施例に置き換え出来ることと解釈される。この出願はここで論述した実施例の如何なる応用或いは変更を包含することを意図している。

Claims (100)

  1. 一人或いは複数人のユーザの夫々についての少なくとも一つのアバターを動かし、訓練するよう機能するシステムであって、
    各クライアント・デバイスが、対話型処理環境での複数のイベントに対する各ユーザ応答を継続的に監視報告するよう機能する少なくとも一つの第一の知識エンジンを含む、ネットワークに接続された複数のクライアント・デバイス、及び、
    メモリ、知識ベース及び第二の知識エンジンを含む、前記ネットワークに接続された少なくとも一つのサーバー・デバイスであって、第一の知識エンジンからの監視報告されたユーザ応答を受取り、監視報告されたユーザ応答に基づいて少なくとも一つのアバターをして対話型処理環境内で一つ或いは複数の活動を実行させるよう機能する少なくとも一つのサーバー・デバイス、
    を含み、
    第二の知識エンジンが、判断メトリクスと遂行能力メトリクスとに従って各ユーザ応答を分類するよう機能する、システム。
  2. 複数のクライアント・デバイスの夫々が活動エンジンを更に含み、活動エンジンは、監視報告されたユーザ応答に基づいて対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の実行を制御するよう機能する、請求項1のシステム。
  3. 少なくとも一つのサーバー・デバイスが活動エンジンを更に含み、活動エンジンは、監視報告されたユーザ応答に基づいて対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の実行を制御するよう機能する、請求項1のシステム。
  4. 対話型処理環境はコンピュータにより生成されたシミュレーション環境である、請求項1のシステム。
  5. 対話型処理環境はコンピュータにより生成されたゲーム環境である、請求項1のシステム。
  6. 第一の知識エンジンは、イベント監視報告コンポーネント、応答監視報告コンポーネント及び活動モード管理コンポーネントを有し、
    イベント監視報告コンポーネントは、対話型処理環境でのイベントを継続的に監視報告し、監視報告されたイベントを第二の知識エンジンに報告するよう機能し、
    応答監視報告コンポーネントは、対話型処理環境での複数のイベントに対する各ユーザ応答を継続的に監視報告し、監視報告された各ユーザ応答を第二知識エンジンに報告するよう機能し、
    活動監視報告コンポーネントは、実ユーザ・モード、補助二重モード、競争二重モード及び自律活動モードの少なくとも一つを含む対話型処理環境での活動モード中の少なくとも一つのアバターの活動を決定するよう機能する、
    請求項1のシステム。
  7. 第二の知識エンジンは、パターン解析及び認識コンポーネント、分類コンポーネント、知識ベース・インターフェース・コントローラ及び活動エンジン・インターフェース・コントローラを有し、
    知識ベース・インターフェース・コントローラは、パターン解析及び認識コンポーネント及び分類コンポーネント間を情報交換させるよう機能し、
    活動エンジン・インターフェース・コントローラは、活動の制御の要求を活動エンジンに伝えるよう機能する、
    請求項1のシステム。
  8. パターン解析及び認識コンポーネントは、対話型処理環境での複数のイベントと各ユーザ応答との間の関連性を決定するように機能する、請求項7のシステム。
  9. 分類コンポーネントは、各ユーザ応答を判断メトリクスとして、各ユーザ応答の時間尺度を遂行能力メトリクスとして分類するよう機能する、請求項7のシステム。
  10. 知識エンジンは、各ユーザ応答と対話型処理環境での複数のイベントの夫々との間の一つ或いは複数の関連性をメモリに記憶させるように機能する、請求項7のシステム。
  11. 前記関連性は、少なくとも一つの発生頻度尺度及び統計的関連性尺度に基づく、請求項8のシステム。
  12. 第二の知識エンジンは、メモリ内に記憶された一つ或いは複数の関連性をサーチし、対話型処理環境での一つ或いは複数のイベントに応答する少なくとも一つのアバターにより利用されるべき少なくとも一つの判断メトリクス及び少なくとも一つの遂行能力メトリクスを決定するよう機能する、請求項10のシステム。
  13. 活動エンジンは、対話型処理環境の自律モード及び競争二重モードの少なくとも一つでの第二の知識エンジンからの一つ或いは複数の要求に応答する少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の実行を制御するように機能し、第二の知識エンジンの各要求は、
    各ユーザ応答と対話型処理環境での複数のイベントの夫々との間の一つ或いは複数の関連性、及び、
    判断メトリクス、及び、遂行能力メトリクスに従う各ユーザ応答の時間尺度、に従った各ユーザ応答の分類、
    に基づいている、請求項2のシステム。
  14. 活動エンジンは、対話型処理環境の自律モード及び競争二重モードの少なくとも一つでの第二の知識エンジンからの一つ或いは複数の要求に応答する少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の実行を制御するように機能し、第二の知識エンジンの要求は、
    各ユーザ応答と対話型処理環境での複数のイベントの夫々との間の一つ或いは複数の関連性、及び、
    判断メトリクス、及び、遂行能力メトリクスに従う各ユーザ応答の時間尺度、に従った各ユーザ応答の分類、
    に基づいている、請求項3のシステム。
  15. 実ユーザ・モードは、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を独占的に制御する各ユーザを含む、請求項6のシステム。
  16. 補助二重モードは、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の補完的実行のために第二の知識エンジン及び行動エンジンと制御を共有する各ユーザを含む、請求項6のシステム。
  17. 競争二重モードは、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの第一のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する各ユーザ、及び、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの第二のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する第二の知識エンジン及び活動エンジン、を含み、第一のアバター及び第二のアバターは対話型処理環境中で競争的役割を有する、請求項6のシステム。
  18. 競争二重モードは、対話型処理環境での少なくとも一つの第一の複数のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する各ユーザ、及び、対話型処理環境での少なくとも一つの第二の複数のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する第二の知識エンジン及び活動エンジン、を含み、各複数は対話型処理環境中で競争的役割を有する協働チームを構成する、請求項6のシステム。
  19. 自律活動モードは、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動全般を独占的に制御する第二の知識エンジン及び行動エンジンを含む、請求項6のシステム。
  20. 自律活動モードは、トーナメント・モードを更に含み、トーナメント・モードでは、第二の知識エンジン及び行動エンジンは対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動全般を独占的に制御し、1人或いは複数人のユーザの夫々の少なくとも一つのアバターの夫々は対話型処理環境で競争的役割を有する、請求項19のシステム。
  21. 自律活動モードは、トーナメント・モードを更に含み、トーナメント・モードでは、第二の知識エンジン及び行動エンジンは対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動全般を独占的に制御し、1人或いは複数人のユーザの夫々の少なくとも一つのアバターの夫々は対話型処理環境で協力的役割及び競争的役割の少なくとも一つを有する、請求項19のシステム。
  22. 少なくとも一つのアバターは各ユーザと情報交換するよう機能する、請求項20のシステム。
  23. 少なくとも一つのアバターは、電子メールの緊急活動メッセージ及び合成音声生成に基づく音声メッセージを有する各ユーザに情報交換可能に機能する、請求項22のシステム。
  24. 活動エンジンが、
    対話型処理環境内の少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数を制御するため第二知識エンジンからの要求を受信するように機能する知識ベース・インターフェース、
    前記少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の制御を実行するためのルールのデータベースをメンテナンスするよう機能するルール・データベース・コンポーネント、及び、
    ユーザが前記少なくとも一つのアバターの排他的制御を有しない時に、ルール・データベース・コンポーネントによりメンテナンスされる制御実行に関するルールのデータベースに基づいて、対話型処理環境内の前記少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動を制御するために知識エンジンから受取った要求を実行するよう機能する活動実行コンポーネント、
    を有する、請求項2のシステム。
  25. 活動エンジンが、ユーザ登録コンポーネント及びアバター活性化コンポーネントを更に有し、
    ユーザ登録コンポーネントは、各ユーザからの登録情報を受取り、登録されたユーザとしてのユーザ会員データベース内の登録情報を有する各ユーザを指定するよう機能し、
    アバター活性化コンポーネントは、登録された各ユーザの少なくとも一つのアバターを活性化するよう機能し、
    活動実行コンポーネントは、第二の知識エンジンから受取った要求を実行し、ルール・データベース・コンポーネントによりメンテナンスされる実行の制御についてのルールに基づいて、各登録ユーザのみについての少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動を制御するよう機能する、
    請求項24のシステム。
  26. 活動エンジンが、
    対話型処理環境内の少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数を制御するため第二知識エンジンからの要求を受取るよう機能する知識ベース・インターフェース、
    前記少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の制御を実行するためのルールのデータベースをメンテナンスするよう機能するルール・データベース・コンポーネント、及び、
    ユーザが前記少なくとも一つのアバターの独占的制御を有しない時に、ルール・データベース・コンポーネントによりメンテナンスされる制御実行に関するルールのデータベースに基づいて、対話型処理環境内の前記少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動を制御するために知識エンジンから受取った要求を実行するよう機能する活動実行コンポーネント、
    を有する、請求項3のシステム。
  27. 活動エンジンが、ユーザ登録コンポーネント及びアバター活性化コンポーネントを更に有し、
    ユーザ登録コンポーネントは、各ユーザからの登録情報を受取り、登録されたユーザとしてのユーザ・データベース内の登録情報を有する各ユーザを指定するように機能し、
    アバター活性化コンポーネントは、登録された各ユーザの少なくとも一つのアバターを活性化するように機能し、
    活動実行コンポーネントは、第二の知識エンジンから受取った要求を実行し、ルール・データベース・コンポーネントによりメンテナンスされる実行の制御についてのルールに基づいて、各登録ユーザのみについての少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動を制御するよう機能する、
    請求項26のシステム。
  28. 対話型処理環境の各ユーザについての少なくとも一つのアバターを動かし、訓練するよう機能するシステムであって、
    各ユーザが少なくとも一つのアバターを制御している間に対話型処理環境でのイベントに対する各ユーザ応答を継続的に監視報告するよう機能する知識ンエンジン、
    対話型処理環境でのイベントに対する監視報告されたユーザ応答の夫々を記憶するよう機能する知識ベース、及び、
    前記少なくとも一つのアバターの各ユーザの制御の如何に関わりなく、記憶された監視報告応答に基づいて、対話型処理環境での各ユーザについての少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動を制御するよう機能する活動エンジン、
    を含み、
    知識エンジンが、判断メトリクスと遂行能力メトリクスとに従って各ユーザ応答を分類するよう機能する、システム。
  29. 前記対話型処理環境はコンピュータにより生成されるシミュレーション環境である、請求項28のシステム。
  30. 前記対話型処理環境はコンピュータにより生成されるゲーム環境である、請求項28のシステム。
  31. 知識エンジンは、イベント監視報告コンポーネント、応答監視報告コンポーネント、活動モード管理コンポーネント、を有し、イベント監視報告コンポーネントは対話型処理環境でのイベントを継続的に監視報告するよう機能し、応答監視報告コンポーネントはイベント監視報告コンポーネントにより監視報告されたイベントに対する各ユーザ応答を継続的に監視報告するよう機能し、活動モード管理コンポーネントは実ユーザ・モード、補助二重モード、競争二重モード及び自律的活動モードの少なくとも一つを有する対話型処理環境の活動モードでの少なくとも一つのアバターの活動を決定するよう機能する、請求項28のシステム。
  32. 知識エンジンは、パターン解析及び認識コンポーネント、分類コンポーネント、知識ベース・インターフェース・コントローラ及び活動エンジン・インターフェース・コントローラを有し、パターン解析及び認識コンポーネントは対話型処理環境での監視報告された各イベントと各ユーザ応答との間の関連性を決定するよう機能し、分類コンポーネントは各ユーザ応答を判断メトリクスとして、各ユーザ応答の時間尺度を遂行能力メトリクスとして分類するよう機能し、知識ベースは対話型処理環境でのイベントの夫々と各ユーザ応答との間の一つ或いは複数の関連性をメモリに記憶するよう更に機能し、知識ベース・インターフェース・コントローラは監視報告された各イベントと各ユーザ応答との間の各関連性を情報交換させるよう機能し、活動エンジン・インターフェース・コントローラは少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の要求を伝えるよう機能する、請求項31のシステム。
  33. 関連性は少なくとも一つの発生頻度尺度及び統計的関連性尺度に基づいている、請求項32のシステム。
  34. 知識エンジンは、メモリ内に記憶された一つ或いは複数の関連性をサーチし、対話型処理環境での一つ或いは複数のイベントに応答する少なくとも一つのアバターにより利用されるべき少なくとも一つの判断メトリクス及び少なくとも一つの遂行能力メトリクスを決定するよう機能する、請求項32のシステム。
  35. 活動エンジンは、対話型処理環境の自律モード及び競争二重モードの少なくとも一つでの第二の知識エンジンからの一つ或いは複数の要求に応答する少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の実行を制御するよう機能し、第二の知識エンジンの要求は、
    各ユーザ応答と対話型処理環境での複数のイベントの夫々との間の一つ或いは複数の関連性、及び、
    判断メトリクス、及び、遂行能力メトリクスに従う各ユーザ応答の時間尺度、に従った各ユーザ応答の分類、
    に基づいている、請求項28のシステム。
  36. 実ユーザ・モードは、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を独占的に制御する各ユーザを含む、請求項31のシステム。
  37. 補助二重モードは、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の補完的実行のために第二の知識エンジン及び行動エンジンと制御を共有する各ユーザを含む、請求項31のシステム。
  38. 競争二重モードは、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの第一のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する各ユーザ、及び、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの第二のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する第二の知識エンジン及び活動エンジン、を含み、第一のアバター及び第二のアバターは対話型処理環境中で競争的役割を有する、請求項31のシステム。
  39. 競争二重モードは、対話型処理環境での少なくとも一つの第一の複数のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する各ユーザ、及び、対話型処理環境での少なくとも一つの第二の複数のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する第二の知識エンジン及び活動エンジン、を含み、各複数は対話型処理環境中で競争的役割を有する協働チームを構成する、請求項31のシステム。
  40. 自律活動モードは、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動全般を独占的に制御する第二の知識エンジン及び行動エンジンを含む、請求項31のシステム。
  41. 自律活動モードは、トーナメント・モードを更に含み、トーナメント・モードでは、第二の知識エンジン及び行動エンジンは対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動全般を独占的に制御し、1人或いは複数人のユーザの夫々の少なくとも一つのアバターの夫々は対話型処理環境で競争的役割を有する、請求項40のシステム。
  42. 自律活動モードは、トーナメント・モードを更に含み、トーナメント・モードでは、第二の知識エンジン及び行動エンジンは対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動全般を独占的に制御し、1人或いは複数人のユーザの夫々の少なくとも一つのアバターの夫々は対話型処理環境で協力的役割及び競争的役割の少なくとも一つを有する、請求項40のシステム。
  43. 少なくとも一つのアバターは各ユーザと情報交換するよう機能する、請求項40のシステム。
  44. 少なくとも一つのアバターは、電子メールの緊急活動メッセージ及び合成音声生成に基づく音声メッセージを有する各ユーザに伝えるよう機能する、請求項43のシステム。
  45. 活動エンジンが、
    対話型処理環境内の少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数を制御するため第二知識エンジンからの要求を受信するよう機能する知識ベース・インターフェース、
    前記少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の制御を実行するためのルールのデータベースをメンテナンスするよう機能するルール・データベース・コンポーネント、及び、
    ユーザが前記少なくとも一つのアバターの独占的制御を有しない時に、ルール・データベース・コンポーネントによりメンテナンスされる制御実行に関するルールのデータベースに基づいて、対話型処理環境内の前記少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動を制御するために知識エンジンから受取った要求を実行するよう機能する活動実行コンポーネント、
    を有する、請求項28のシステム。
  46. 活動エンジンが、ユーザ登録コンポーネント及びアバター活性化コンポーネントを更に有し、
    ユーザ登録コンポーネントは、各ユーザからの登録情報を受取り、登録されたユーザとしてのユーザ・データベース内の登録情報を有する各ユーザを指定するよう機能し、
    アバター活性化コンポーネントは、登録された各ユーザの少なくとも一つのアバターを活性化するよう機能し、
    活動実行コンポーネントは、第二の知識エンジンから受取った要求を実行し、ルール・データベース・コンポーネントによりメンテナンスされる実行の制御についてのルールに基づいて、各登録ユーザのみについての少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動を制御するよう機能する、
    請求項43のシステム。
  47. 対話型処理環境のユーザ応答を監視報告し、評価するように動作する方法であり、ユーザは対話型処理環境内の少なくとも一つのアバターを制御するとともに、
    対話型処理環境でのイベントを監視報告し、
    各ユーザが少なくとも一つのアバターを制御している間、対話型処理環境での監視報告されたイベントに対するユーザ応答を監視報告し、
    監視報告されたユーザ応答の夫々を評価し、一つ或いは複数の監視報告されたユーザ応答と対話型処理環境での監視報告された各イベントとの間の関連性を決定し、そして、
    評価されたユーザ応答の夫々について決定された関連性を記憶する、
    方法であって、
    対話型処理環境でのイベントの監視報告と、対話型処理環境での監視報告されたイベントに対するユーザ応答とが、知識エンジンを用いて実行され、
    知識エンジンが、判断メトリクスと遂行能力メトリクスとに従って各ユーザ応答を分類する、方法
  48. 前記対話型処理環境はコンピュータにより生成されるシミュレーション環境である、請求項47の方法。
  49. 前記対話型処理環境はコンピュータにより生成されるゲーム環境である、請求項47の方法。
  50. 更に、少なくとも一つの判断メトリクス、少なくとも一つの遂行能力メトリクス及び少なくとも一つの感情メトリクスに従って各ユーザ応答を分類する、請求項47の方法。
  51. 関連性は少なくとも一つの発生頻度尺度及び統計的関連性尺度に基づいている、請求項47の方法。
  52. 対話型処理環境でのイベントの監視報告及び対話型処理環境での監視報告されたイベントに対する各ユーザ応答の監視報告は、知識エンジンを用いて遂行される、請求項47の方法。
  53. 知識エンジンは第一のエンジン・コンポーネント及び第二のエンジン・コンポーネントを含み、第一のエンジン・コンポーネントは、監視報告されたユーザ応答を評価し、関連性を決定し、決定された関連性を記憶するためにサーバー・デバイスに含まれ、第二のエンジン・コンポーネントは、対話型処理環境でのイベントを監視報告し、監視報告されたイベントに対する各ユーザ応答を監視報告するためにクライアント・デバイスに含まれている、請求項52の方法。
  54. 知識エンジンは、一つ或いは複数の記憶された関連性をサーチし、記憶された各関連性について少なくとも一つの判断メトリクス、少なくとも一つの遂行能力メトリクス及び少なくとも一つの感情メトリクスを決定する、請求項52の方法。
  55. 少なくとも一つの遂行能力メトリクスは各ユーザ応答の時間尺度である、請求項54の方法。
  56. 知識エンジンは、イベント監視報告コンポーネント及び応答監視報告コンポーネントを有し、イベント監視報告コンポーネントは対話型処理環境でのイベントを監視報告するように動作し、応答監視報告コンポーネントは各ユーザが少なくとも一つのアバターを制御している間対話型処理環境での監視報告されたイベントに対する各ユーザ応答の監視報告する、請求項52の方法。
  57. 知識エンジンは、パターン解析及び認識コンポーネント及び分類コンポーネントを更に有し、パターン解析及び認識コンポーネントは、対話型処理環境での監視報告された各イベントと各ユーザ応答との間の関連性を決定するために動作し、分類コンポーネントは、少なくとも一つの判断メトリクス、監視報告されたユーザ応答の夫々の時間尺度を含む少なくとも一つの遂行能力メトリクス、及び、少なくとも一つの感情メトリクスに従って監視報告されたユーザ応答を分類する、請求項56の方法。
  58. 少なくとも一つの感情メトリクスは少なくとも一つの遂行能力メトリクス及び少なくとも一つの判断メトリクスから部分的に決定される、請求項54の方法。
  59. 対話型処理環境の各ユーザの少なくとも一つのアバターを制御する方法であって、
    対話型処理環境でのイベントを継続的に監視報告し、
    複数の記憶された関連性を評価し、各関連性は対話型処理環境での監視報告されたイベントに対する一つ或いは複数のユーザ応答を表しており、
    一つ或いは複数の継続的に監視報告されたイベントに応答する対話型処理環境の各ユーザについての少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動を制御し、一つ或いは複数の活動を制御され活動は複数の評価された関連性に基づいており、そして、
    少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の制御された活動を少なくとも一つの出力デバイス上に表示する、
    方法であって、
    対話型処理環境でのイベントの継続的な監視報告と、複数の記憶された関連性の評価とが、知識エンジンを用いて実行され、
    知識エンジンが、判断メトリクスと遂行能力メトリクスとに従って各ユーザ応答を分類する、方法
  60. 前記対話型処理環境はコンピュータにより生成されるシミュレーション環境である、請求項59の方法。
  61. 前記対話型処理環境はコンピュータにより生成されるゲーム環境である、請求項59の方法。
  62. 更に、少なくとも一つの判断メトリクス、少なくとも一つの遂行能力メトリクス及び少なくとも一つの感情メトリクスに従って一つ或いは複数の各ユーザ応答を分類し、
    感情メトリクスは判断メトリクス及び遂行能力メトリクスに部分的に基づいている、請求項59の方法。
  63. 対話型処理環境でのイベントの継続的な監視報告及び複数の記憶された関連性の評価は、知識エンジンを用いて遂行される、請求項59の方法。
  64. 複数の記憶された関連性は知識ベースに記憶される、請求項59の方法。
  65. 知識エンジンは、イベント監視報告コンポーネント、応答監視報告コンポーネント及び活動モード管理コンポーネントを有し、イベント監視報告コンポーネントは対話型処理環境でのイベントの継続的な監視報告を遂行し、応答監視報告コンポーネントはイベント監視報告コンポーネントにより監視報告されたイベントに対する一つ或いは複数のユーザ応答を監視報告し、活動モード管理コンポーネントは実ユーザ・モード、補助二重モード、競争二重モード及び自律的活動モードの少なくとも一つを有する対話型処理環境の活動モードでの少なくとも一つのアバターの活動を決定する、請求項63の方法。
  66. 知識エンジンは、パターン解析及び認識コンポーネント、分類コンポーネント、知識ベース・インターフェース・コントローラ及び活動エンジン・インターフェース・コントローラを有し、パターン解析及び認識コンポーネントは複数の記憶された関連性を決定し、分類コンポーネントは各ユーザ応答を判断メトリクス、遂行能力メトリクス及び感情メトリクスに従って分類し、知識ベース・インターフェース・コントローラは複数の記憶された関連性を情報交換し、活動エンジン・インターフェース・コントローラは少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の要求を伝える、請求項65の方法。
  67. 少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の制御は、少なくとも一つのアバターのユーザの制御に関係なく、対話型処理環境の自律モード、補助二重モード及び競争二重モードの少なくとも一つにおいて、活動エンジンを用いて遂行される、請求項63の方法。
  68. 一つ或いは複数の活動は知識エンジンからの一つ或いは複数の要求に基づいており、知識エンジンからの各要求は、少なくとも一つの判断メトリクス、少なくとも一つの遂行能力メトリクス及び少なくとも一つの感情メトリクスに従って、複数の記憶された関連性及び一つ或いは複数のユーザ応答の分類に基づいており、感情メトリクスは判断メトリクス及び遂行能力メトリクスに部分的に基づいている、請求項67の方法。
  69. 補助二重モードは、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の補完的実行のために第二の知識エンジン及び行動エンジンと制御を共有する各ユーザを含む、請求項67の方法。
  70. 競争二重モードは、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの第一のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する各ユーザ、及び、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの第二のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する第二の知識エンジン及び活動エンジン、を含み、第一のアバター及び第二のアバターは対話型処理環境中で競争的役割を有する、請求項67の方法。
  71. 競争二重モードは、対話型処理環境での少なくとも一つの第一の複数のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する各ユーザ、及び、対話型処理環境での少なくとも一つの第二の複数のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する第二の知識エンジン及び活動エンジン、を含み、各複数は対話型処理環境中で競争的役割を有する協働チームを構成する、請求項67の方法。
  72. 自律活動モードは、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動全般を独占的に制御する第二の知識エンジン及び行動エンジンを含む、請求項67の方法。
  73. 自律活動モードは、トーナメント・モードを更に含み、トーナメント・モードでは、第二の知識エンジン及び行動エンジンは対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動全般を独占的に制御し、1人或いは複数人のユーザの夫々の少なくとも一つのアバターの夫々は対話型処理環境で競争的役割を有する、請求項72の方法
  74. 自律活動モードは、トーナメント・モードを更に含み、トーナメント・モードでは、第二の知識エンジン及び行動エンジンは対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動全般を独占的に制御し、1人或いは複数人のユーザの夫々の少なくとも一つのアバターの夫々は対話型処理環境で協力的役割及び競争的役割の少なくとも一つを有する、請求項72の方法。
  75. 少なくとも一つのアバターは各ユーザと情報交換するように動作する、請求項72の方法。
  76. 少なくとも一つのアバターは、電子メールの緊急活動メッセージ及び合成音声生成に基づく音声メッセージを有する各ユーザに伝える、請求項75の方法。
  77. 活動エンジンが、
    対話型処理環境内の少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数を制御するため第二知識エンジンからの要求を受信するように動作する知識ベース・インターフェース、
    前記少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の制御を実行するためのルールのデータベースをメンテナンスするように動作するルール・データベース・コンポーネント、及び、
    ユーザが前記少なくとも一つのアバターの排他的制御を有しない時に、ルール・データベース・コンポーネントによりメンテナンスされる制御実行に関するルールのデータベースに基づいて、対話型処理環境内の前記少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動を制御するために知識エンジンから受信した要求を実行するよう動作する活動実行コンポーネント、
    を有する、請求項68の方法。
  78. 活動エンジンが、会員登録コンポーネント及びアバター活性化コンポーネントを更に有し、
    会員登録コンポーネントは、各ユーザからの登録情報を受取り、登録されたユーザとしてのユーザ会員データベース内の登録情報を有する各ユーザを指定するように機能し、
    アバター活性化コンポーネントは、登録された各ユーザの少なくとも一つのアバターを活性化するように動作し、
    活動実行コンポーネントは、第二の知識エンジンから受取った要求を実行し、ルール・データベース・コンポーネントによりメンテナンスされる実行の制御についてのルールに基づいて、各登録ユーザのみについての少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動を制御するよう動作する、
    請求項77の方法。
  79. 方法を遂行するために記憶された命令を含むコンピュータ可読媒体であり、前記方法は、
    各ユーザが少なくとも一つのアバターを制御している間に、対話型処理環境の監視報告されたイベントに対する各ユーザ応答を継続的に監視報告し、
    一つ或いは複数の継続的に監視されたユーザ応答と対話型処理環境での監視報告されたイベントの夫々との間の関連性を記憶し、
    少なくとも一つのアバターのユーザの夫々の制御には関係なく、記憶された関連性に基づいて、対話型処理環境での各ユーザのためのス区肉とも一つのアバターの一つ或いは複数の活動を制御し、そして、
    対話型処理環境での各ユーザのための少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の制御された活動を表示する、
    コンピュータ可読媒体であって、
    各ユーザ応答の継続的な監視報告が知識エンジンを用いて実行され、
    知識エンジンが、判断メトリクスと遂行能力メトリクスとに従って各ユーザ応答を分類する、コンピュータ可読媒体
  80. 前記対話型処理環境はコンピュータにより生成されるシミュレーション環境である、請求項79のコンピュータ可読媒体。
  81. 前記対話型処理環境はコンピュータにより生成されるゲーム環境である、請求項79のコンピュータ可読媒体。
  82. 各ユーザ応答の継続的な監視報告は知識エンジンを用いて遂行される、請求項79のコンピュータ可読媒体。
  83. 対話型処理環境でのイベントの継続的な監視報告は知識エンジンを用いて遂行される、請求項82のコンピュータ可読媒体。
  84. 知識エンジンは関連性を知識ベースに記憶するよう動作する、請求項82のコンピュータ可読媒体。
  85. 一つ或いは複数の活動の制御は活動エンジンを用いて遂行される、請求項79のコンピュータ可読媒体。
  86. 一つ或いは複数の活動は、対話型処理環境の自律モード、補助二重モード及び競争二重モードの少なくとも一つにおいて、活動エンジンを用いて遂行される、請求項85のコンピュータ可読媒体。
  87. 知識エンジンは、一つ或いは複数の記憶された関連性について知識ベースをサーチするように更に機能する、請求項84のコンピュータ可読媒体。
  88. 活動エンジンは、知識エンジンからの少なくとも一つの要求に応答して、少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動を制御する、請求項85のコンピュータ可読媒体。
  89. 知識エンジンは、更に、少なくとも一つの判断メトリクス、少なくとも一つの遂行能力メトリクス及び少なくとも一つの感情メトリクスに従って、継続的に監視報告されたユーザ応答を分類するように動作し、感情メトリクスは判断メトリクス及び遂行能力メトリクスに部分的に基づいている、請求項84のコンピュータ可読媒体。
  90. 補助二重モードは、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動の補完的実行のために知識エンジン及び行動エンジンと制御を共有する各ユーザを含む、請求項86のコンピュータ可読媒体。
  91. 競争二重モードは、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの第一のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する各ユーザ、及び、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの第二のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する第二の知識エンジン及び活動エンジン、を含み、第一のアバター及び第二のアバターは対話型処理環境中で競争的役割を有する、請求項86のコンピュータ可読媒体。
  92. 競争二重モードは、対話型処理環境での少なくとも一つの第一の複数のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する各ユーザ、及び、対話型処理環境での少なくとも一つの第二の複数のアバターの一つ或いは複数の活動の実行全般を制御する第二の知識エンジン及び活動エンジン、を含み、各複数は対話型処理環境中で競争的役割を有する協働チームを構成する、請求項86のコンピュータ可読媒体。
  93. 自律活動モードは、対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動全般を独占的に制御する知識エンジン及び行動エンジンを含む、請求項86のコンピュータ可読媒体。
  94. 自律活動モードは、トーナメント・モードを更に含み、トーナメント・モードでは、知識エンジン及び行動エンジンは対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動全般を独占的に制御し、一人或いは複数人のユーザの夫々の少なくとも一つのアバターの夫々は対話型処理環境で競争的役割を有する、請求項93のコンピュータ可読媒体。
  95. 自律活動モードは、トーナメント・モードを更に含み、トーナメント・モードでは、第二の知識エンジン及び行動エンジンは対話型処理環境での少なくとも一つのアバターの一つ或いは複数の活動全般を独占的に制御し、一人或いは複数人のユーザの夫々の少なくとも一つのアバターの夫々は対話型処理環境で協力的役割及び競争的役割の少なくとも一つを有する、請求項93のコンピュータ可読媒体。
  96. 少なくとも一つのアバターは各ユーザと情報交換するように動作する、請求項93のコンピュータ可読媒体。
  97. 少なくとも一つのアバターは、電子メールの緊急活動メッセージ及び合成音声生成に基づく音声メッセージを有する各ユーザに情報交換可能に動作する、請求項96のコンピュータ可読媒体。
  98. 一つ或いは複数の制御された活動が、携帯デバイス、ハンドヘルド・デバイス、テレビジョン、ポータブル・コンピュータ及びデスクトップ・コンピュータの少なくとも一つの上に表示される、請求項79のコンピュータ可読媒体
  99. 携帯デバイスは、携帯電話、ハイテク多機能電話及び携帯情報端末の少なくとも一つである、請求項98のコンピュータ可読媒体。
  100. ハンドヘルド・デバイスは、携帯コンピュータ・ゲーム機である、請求項98のコンピュータ可読媒体。
JP2009554503A 2007-03-20 2007-03-20 対話型処理環境中のアバターの制御及び訓練のためのシステム及び方法 Expired - Fee Related JP5188515B2 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/US2007/064438 WO2008115234A1 (en) 2007-03-20 2007-03-20 A system and method for control and training of avatars in an interactive environment

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2010526356A JP2010526356A (ja) 2010-07-29
JP5188515B2 true JP5188515B2 (ja) 2013-04-24

Family

ID=39766195

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2009554503A Expired - Fee Related JP5188515B2 (ja) 2007-03-20 2007-03-20 対話型処理環境中のアバターの制御及び訓練のためのシステム及び方法

Country Status (3)

Country Link
JP (1) JP5188515B2 (ja)
KR (1) KR20100014580A (ja)
WO (1) WO2008115234A1 (ja)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9159151B2 (en) 2009-07-13 2015-10-13 Microsoft Technology Licensing, Llc Bringing a visual representation to life via learned input from the user
US20130212501A1 (en) * 2012-02-10 2013-08-15 Glen J. Anderson Perceptual computing with conversational agent
KR20210079004A (ko) 2019-12-19 2021-06-29 삼성전자주식회사 컴퓨팅 장치 및 그 동작 방법

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB9817834D0 (en) * 1998-08-14 1998-10-14 British Telecomm Predicting avatar movement in a distributed virtual environment
US6922685B2 (en) * 2000-05-22 2005-07-26 Mci, Inc. Method and system for managing partitioned data resources
JP2003323388A (ja) * 2002-05-01 2003-11-14 Omron Corp 情報提供方法および情報提供システム
JP2004113279A (ja) * 2002-09-24 2004-04-15 Atlus Co Ltd ゲームシステム
US7636755B2 (en) * 2002-11-21 2009-12-22 Aol Llc Multiple avatar personalities
US7090576B2 (en) * 2003-06-30 2006-08-15 Microsoft Corporation Personalized behavior of computer controlled avatars in a virtual reality environment
US8002630B2 (en) * 2003-08-18 2011-08-23 Igt Tournament game system and method using a tournament game card
WO2005020129A2 (en) * 2003-08-19 2005-03-03 Bandalong Entertainment Customizable avatar and differentiated instant messaging environment

Also Published As

Publication number Publication date
JP2010526356A (ja) 2010-07-29
KR20100014580A (ko) 2010-02-10
WO2008115234A1 (en) 2008-09-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7814041B2 (en) System and method for control and training of avatars in an interactive environment
US11100411B2 (en) Predicting influence in social networks
Bigham et al. Human-computer interaction and collective intelligence
US10140164B2 (en) Computer resource allocation to workloads in an information technology environment
Yang et al. Sparrows and owls: Characterisation of expert behaviour in stackoverflow
Drachen et al. Game data mining
WO2014052736A1 (en) System and method of using task fingerprinting to predict task performance
KR20180063912A (ko) 온라인 게임 서비스의 운영 결과를 예측하는 방법 및 그 장치
Canossa Meaning in gameplay: Filtering variables, defining metrics, extracting features and creating models for gameplay analysis
CN116209506A (zh) 对游戏活动分类以识别滥用行为
US20230108446A1 (en) Software categorization based on knowledge graph and machine learning techniques
Draper et al. Intelligent multi-unmanned vehicle planner with adaptive collaborative/control technologies (IMPACT)
JP5188515B2 (ja) 対話型処理環境中のアバターの制御及び訓練のためのシステム及び方法
JP7044244B2 (ja) 強化学習システム
D’Mello et al. Affect detection from wearables in the “real” wild: Fact, fantasy, or somewhere in between?
JP2019016267A (ja) ライフログ活用システム、方法及びプログラム
Rodriguez et al. Measuring complacency in humans interacting with autonomous agents in a multi-agent system
Brenncke Reconceptualizing behaviorally informed consumer law and policy
Chen A real time anti-spamming system in crowdsourcing platform
Partovi et al. Relationship between device performance, trust and user behaviour in a care-taking scenario
de Lima et al. Player Behavior Modeling for Interactive Storytelling in Games
Karunarathna et al. Clustering Human Personality Based on Persons’ Behaviour
Stytz et al. Progress and Prospects for the Development of Computer Generated Actors for Military Simulation, Part 3—The Road Ahead
Gupta et al. Optimal fidelity selection for improved performance in human-in-the-loop queues for underwater search
US11900327B2 (en) Evaluation adjustment factoring for bias

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20120117

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20120417

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20120419

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20120424

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20120426

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20120717

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711

Effective date: 20120717

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20120717

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20130116

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20130122

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20160201

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees