JP6273314B2 - 記憶制御システム、システム及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、記憶制御システム、システム及びプログラムに関する。

ユーザと通話相手との会話を学習してユーザの問いかけに対する通話相手の返答を返答テーブルに蓄積する端末が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、ユーザ情報、機器情報及び自身の現在の感情状態を入力して次回の感情状態を出力するニューラルネットを備える感情生成装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。また、方向性人工シナプス接続性を有するレイヤ・ニューラルネット関係を有する複数の電子ニューロンを含む連想メモリに時空パターンを記憶する技術が知られている（例えば、特許文献３参照）。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０１１−２５３３８９号公報
［特許文献２］特開平１０−２５４５９２号公報
［特許文献３］特表２０１３−５３５０６７号公報

従来、記憶された情報の中から、入力情報から画一的に定まる情報しか取り出すことができないという課題があった。

本発明の第１の態様においては、記憶制御システムは、対象オブジェクトの感情を決定するための情報を取得する情報取得部と、情報取得部が取得した情報に基づいて、対象オブジェクトの感情の決定に作用する内分泌物質の分泌量を示す分泌情報を生成する分泌情報生成部と、情報取得部が取得した情報に基づいて決定された対象オブジェクトの感情の強さが予め定められた値を超えた場合に、分泌情報と、情報取得部が取得した情報に基づく記憶情報とを対応づけて記憶させる記憶制御部と、分泌情報に対応づけて記憶されている記憶情報のうち、対象オブジェクトが想起する記憶情報を、分泌情報に基づいて選択する情報選択部とを備える。

記憶制御部は、情報取得部が取得した第１の情報に基づいて決定された対象オブジェクトの感情の強さが予め定められた値を超えた場合に、第１の情報に基づく第１の記憶情報と、第１の情報の前に情報取得部が取得した第２の情報に基づく第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組と分泌情報とを対応づけて記憶させ、情報選択部は、情報取得部が第２の記憶情報に適合する新たな情報を取得した場合に、分泌情報生成部により生成された分泌情報が、第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組に対応づけて記憶されている分泌情報に適合することを条件として、対象オブジェクトが想起する記憶情報として、第１の記憶情報と、第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組とを選択してよい。

記憶制御部は、情報選択部により第１の記憶情報が選択された場合において、情報取得部が第１の記憶情報に適合する新たな情報を更に取得したことを条件として、感情の起伏を抑制する作用を持つ内分泌物質の分泌量を増加した分泌情報を、第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組に対応づけて記憶させてよい。

分泌情報生成部は、情報選択部により第１の記憶情報が選択された場合において、情報取得部が第１の記憶情報に適合する新たな情報を更に取得したことを条件として、第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組に対応づけて記憶されている分泌情報が示す内分泌物質の分泌量を、現在における内分泌物質の分泌量を示す分泌情報に反映してよい。

記憶制御部は、情報取得部が取得した第１の情報に基づいて決定された対象オブジェクトの感情の強さが予め定められた値を超えた場合に、第１の情報に基づく第１の記憶情報と、第１の情報の前に情報取得部が取得した第２の複数の情報に基づく第２の複数の記憶情報の任意の組み合わせのそれぞれ及び第１の記憶情報の組と分泌情報とを対応づけて記憶させ、情報選択部は、情報取得部が第２の複数の記憶情報の第１の組み合わせに適合する新たな情報を取得した場合に、分泌情報生成部により生成された分泌情報が、第２の複数の記憶情報の第１の組み合わせ及び第１の記憶情報の組に対応づけて記憶されている分泌情報に適合することを条件として、対象オブジェクトが想起する記憶情報として、第１の記憶情報と、第２の複数の記憶情報の第１の組み合わせ及び第１の記憶情報の組とを選択してよい。

記憶制御部は、情報取得部が取得した第１の情報に基づいて決定された対象オブジェクトの感情の強さが予め定められた値を超えた場合に、第１の記憶情報と、第２の複数の記憶情報の任意の組み合わせのそれぞれ並びに第１の記憶情報及び情報取得部が第１の情報に続けて取得した第３の情報に基づく第３記憶情報のシーケンスの組と、分泌情報とを対応づけて記憶させ、情報選択部は、情報取得部が第２の複数の記憶情報の第１の組み合わせに適合する新たな情報を取得した場合に、分泌情報生成部により生成された分泌情報が、第２の複数の記憶情報の第１の組み合わせ並びに第１の記憶情報及び第３記憶情報のシーケンスの組に対応づけて記憶されている分泌情報に適合することを条件として、対象オブジェクトが想起する記憶情報として、第１の記憶情報と、第２の複数の記憶情報の第１の組み合わせ並びに第１の記憶情報及び第３記憶情報のシーケンスの組とを選択してよい。

１つ以上の判断情報に対応づけて、当該１つ以上の判断情報に適合する情報が取得された場合に、対象オブジェクトが想起する情報として選択することが許容される１以上の記憶情報を格納する選択許容情報格納部をさらに備え、情報選択部は、第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組に対応づけて許容情報格納部に格納されている判断情報に適合する情報と、第２の記憶情報に適合する情報とを、情報取得部が予め定められた時間内に取得した場合に、対象オブジェクトが想起する記憶情報として第１の記憶情報を選択してよい。

分泌情報生成部は、情報選択部により第１の記憶情報が選択された場合において、情報取得部が第１の記憶情報を否定する新たな情報を取得したときは、第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組に対応づけて記憶されている分泌情報が示す分泌量の内分泌物質による作用とは相反する作用を持つ分泌量の内分泌物質を、第２の記憶情報及び新たな情報に基づく第３の記憶情報の組に対応づけて記憶されている分泌情報に反映してよい。

分泌情報生成部は、情報選択部により第１の記憶情報が選択された場合において、情報取得部が第１の記憶情報を否定する新たな情報を取得したときは、第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組に対応づけて記憶されている分泌情報が示す分泌量の内分泌物質による作用とは相反する作用を持つ分泌量の内分泌物質を、第２の記憶情報及び新たな情報に基づく第３の記憶情報の組に対応づけて記憶されている分泌情報に反映して、相反する作用を持つ分泌量の内分泌物質が反映された、第２の記憶情報及び第３の記憶情報の組に対応づけて記憶される分泌情報を、現在における内分泌物質の分泌量を示す分泌情報に反映してよい。

分泌情報が示す内分泌物質の分泌量と情報取得部が取得した情報とに基づいて、対象オブジェクトの感情を決定する感情決定部をさらに備えてよい。

感情決定部は、情報取得部が取得した情報に基づく入力情報を入力とするニューラルネットワークを用いて、対象オブジェクトの感情を決定してよい。

分泌情報が示す内分泌物質の分泌量は、ニューラルネットワークに含まれる人工シナプスの結合係数に作用してよい。

ニューラルネットワークは、感情が定められた人工ニューロンである複数の感情人工ニューロンを含み、感情決定部は、複数の感情人工ニューロンのそれぞれの現在の発火状態に基づいて、対象オブジェクトの現在の感情を決定してよい。

情報取得部が取得した情報に基づいて決定された対象オブジェクトの感情に応じて、対象オブジェクトを制御する制御部をさらに備えてよい。

本発明の第２の態様においては、上記の記憶制御システムと、対象オブジェクトとを備えるシステムが提供される。

本発明の第３の態様においては、コンピュータを、上記の感情決定システムとして機能させるためのプログラムが提供される。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

本実施形態に係るシステム１０の全体構成の一例を概略的に示す。 ロボット４０及びサーバ６０の機能ブロック構成を概略的に示す。 感情マップ３００を概略的に示す。 システム１０が用いるニューラルネットワークの一部を概略的に示す。 蓄電池の残存容量と内分泌物質とを対応づけるセンサ対応情報の一例である。 ノルアドレナリンの分泌量と結合係数ＢＳとを対応づける結合係数対応情報の一例である。 ロボット４０における興奮度の時間変化を概略的に示す。 格納部２８０に記憶される記憶情報の記憶強度の時間変化の一例を概略的に示す。 格納部２８０に記憶される記憶情報の記憶強度の時間変化の他の例を概略的に示す。 記憶情報に付帯される付帯記憶情報の取得シーケンスを説明するための図である。 格納部２８０に格納される情報の一例を示す。 記憶情報に付帯される付帯記憶情報の取得シーケンスを説明するための図である。 想起情報とは異なるイベント又は想起情報を否定するイベントが生じた場合に反映される内分泌物質を説明する図である。 想起情報として選択することが許容される想起情報を示す選択許容情報を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本実施形態に係るシステム１０の全体構成の一例を概略的に示す。システム１０は、サーバ６０と、ロボット４０ａ、ロボット４０ｂ及びロボット４０ｃとを備える。なお、サーバ６０は、記憶制御システムとして機能し得る。ロボット４０ａ、ロボット４０ｂ及びロボット４０ｃのそれぞれは、記憶制御システムにおける対象オブジェクトの一例である。

ロボット４０ａ、ロボット４０ｂ及びロボット４０ｃは、例えば家庭に配置される。ユーザ５０ａは、ロボット４０ａのユーザである。ユーザ５０ａは、ロボット４０ａが配置された家庭の家族や、その家庭を訪れた他人である。ロボット４０ａは、ユーザ５０ａと会話する等のやりとりを行う。同様に、ロボット４０ｂ及びロボット４０ｃは、それぞれユーザ５０ｂ及びユーザ５０ｃと会話する等のやりとりを行う。なお、ロボット４０ａ、ロボット４０ｂ及びロボット４０ｃは、店舗や事務所の受付等に配置されて、来訪した顧客に応対する等の利用形態も適用できる。ロボット４０ａ、ロボット４０ｂ及びロボット４０ｃの利用形態は、これらの利用形態に限られない。

サーバ６０は、ロボット４０ａ、ロボット４０ｂ及びロボット４０ｃとは遠隔に設けられる。サーバ６０は、通信ネットワーク９０を通じてロボット４０ａ、ロボット４０ｂ及びロボット４０ｃを制御することができる。例えば、サーバ６０は、ロボット４０ａで検出されたセンサ情報を通信ネットワーク９０を通じて取得して、取得したセンサ情報に基づいてロボット４０ａの感情やロボット４０ａに行わせる動作を決定して、通信ネットワーク９０を通じて制御情報を送信してロボット４０ａに指示する。

なお、ロボット４０ｂ及びロボット４０ｃは、ロボット４０ａと略同一の機能を有する。システム１０の説明において、ロボット４０ａ、ロボット４０ｂ及びロボット４０ｃを、ロボット４０と総称する場合がある。また、システム１０では、ロボット４０の感情や動作を決定する処理をサーバ６０が実行する。しかし、ロボット４０の感情や動作を決定する処理の一部又は全てを、ロボット４０が実行してもよい。

ロボット４０は、ユーザ５０の音声及び画像や、ロボット４０が受けた外力の情報等、センサで検出した各種の情報を取得して、サーバ６０に送信する。サーバ６０は、ロボット４０から取得した情報に基づいて、ニューラルネットワーク（ＮＮ）を用いて、ロボット４０を制御するための制御情報を生成する。

具体的に説明すると、サーバ６０は、ユーザ５０ａの音声や画像から、ユーザ５０ａの存在を認識するとともに、ユーザ５０ａが「Ａ君」であると認識して、「Ａ君がいる」というイベント情報を生成する。また、ロボット４０から取得した外力情報から、「撫でられた」等のイベント情報を生成する。また、サーバ６０は、ロボット４０から取得した情報から、ニューラルネットワークへの入力情報を生成する。

サーバ６０は、感情の決定に作用する作用情報として、生体における内分泌物質の量に対応する情報を用いて、生成した入力情報から感情を決定する。例えば、サーバ６０は、ドーパミン量、ノルアドレナリン量、セロトニン量等の内分泌物質の分泌量をパラメータとして用いたニューラルネットワークを用いて、感情を決定する。ニューラルネットワークにおいては、ドーパミン量の増加は、「嬉しい」に類する感情の生成に作用する。また、ノルアドレナリン量の増加は、「怒り」に類する感情の生成に作用する。また、セロトニン量の増加は、「嬉しい」や「怒り」等の感情の強さを抑制する方向に作用する。ニューラルネットワークにより、これらの内分泌物質の分泌量の総和によって、どのような感情が生まれ易くなるかが決まる。

ここで、サーバ６０は、ドーパミン量とノルアドレナリン量の合計値が閾値を超えた場合に、感情の強さが閾値を超えたと判断する。この場合、サーバ６０は、ロボット４０から取得した情報に基づく記憶情報とともに、内分泌物質の量を示す分泌情報を記憶する。記憶情報としては、上述した「Ａ君がいる」、「撫でられた」というイベント情報や、ロボット４０から取得した画像やビデオ情報等、予め定められた種別の情報を例示できる。

ここで、サーバ６０は、記憶情報を記憶した後に新たに取得した情報から、「Ａ君がいる」というイベント情報が生成されたとする。この場合、サーバ６０は、ロボット４０の現在の内分泌物質の分泌量を、「Ａ君がいる」及び「撫でられた」という記憶情報とともに記憶されている内分泌物質の分泌量と比較する。内分泌物質の分泌量が類似していると判断すると、サーバ６０は、「Ａ君がいる」という記憶情報とともに記憶されている「撫でられた」という記憶情報を、想起すべき情報として選択する。

その後、サーバ６０は、ロボット４０から新たに取得した情報から、「撫でられた」という情報が実際に生成されると、「Ａ君がいる」「撫でられた」という記憶情報とともに記憶されている内分泌物質の分泌量をニューラルネットワークの処理に反映して、ロボット４０の感情を決定する。これにより、過去に撫でられたときに「嬉しい」の感情が生じた場合には、過去に生じた「嬉しい」の感情とは全く反する感情が強く出てしまうことを抑制できる。

一方で、ロボット４０から新たに取得した情報からは「撫でられた」という情報が生成されなかった場合は、「Ａ君がいる」「撫でられた」という記憶情報とともに記憶されている内分泌物質の分泌量に相反する分泌量をニューラルネットワークの処理に反映して、ロボット４０の感情を決定する。これにより、例えば「嬉しい」とは異なる感情が得られ易くなる。これにより、例えば残念な感情が生じたりする。

このように、システム１０によれば、ロボット４０が過去に取得した印象的な記憶情報を、内分泌物質の分泌量を考慮して取り出すことができる。そのため、ロボット４０から取得した情報に応じた適切な記憶情報を取り出すことができる。その上、取り出される記憶情報が、ロボット４０から取得した情報から画一的に定まるようなことがなく、過去に学習した情報と現在の状況に応じて多様な感情を生成することができる。

図２は、ロボット４０及びサーバ６０の機能ブロック構成を概略的に示す。まず、ロボット４０の機能ブロック構成について説明する。ロボット４０は、センサ部１２０と、情報処理部１３０と、制御対象１６０と、通信部１０２とを有する。情報処理部１３０は、ＭＰＵ等のプロセッサであってよい。通信部１０２は、サーバ６０との通信を担う。通信部１０２は、ネットワークＩＦ等の通信デバイスであってよい。

制御対象１６０は、スピーカを含む。制御対象１６０はまた、ロボット４０の肢部や頭部等の可動部を駆動するモータ等を含む。

センサ部１２０は、マイク、ジャイロセンサ、モータセンサ、カメラ、電池残量センサ、赤外線センサ等の各種のセンサを有する。センサ部１２０のマイクは、周囲の音声を取得する。例えば、センサ部１２０のマイクは、ユーザ５０の音声を取得する。センサ部１２０のカメラは、可視光によって撮影して動画や静止画の画像情報を生成する。センサ部１２０の赤外線センサは、赤外線により周囲の物体を検出する。センサ部１２０のジャイロセンサは、ロボット４０全体及びロボット４０の各部の角速度を検出する。センサ部１２０のモータセンサは、ロボット４０の可動部を駆動するモータの駆動軸の回転角度を検出する。センサ部１２０の電池残量センサは、ロボット４０が備える電池の残存容量を検出する。

センサ部１２０は、マイクで取得された音声データ、カメラで撮影された画像、ジャイロセンサで検出された角速度、モータセンサで検出された回転角度、電池残量センサで検出した残存容量、赤外線センサで検出した物体情報等の各種のセンサデータを、情報処理部１３０に出力する。情報処理部１３０は、取得したセンサ信号を通信部１０２に供給して、サーバ６０へ送信させる。また、情報処理部１３０は、サーバ６０から取得した制御情報に基づいて、ロボット４０のスピーカから発話させたり、ロボット４０の肢部を動作させる。

次に、サーバ６０の機能ブロック構成について説明する。サーバ６０は、処理部２７０と、通信部２０２と、格納部２８０とを有する。処理部２７０は、分泌情報生成部２００と、入力情報生成部２１０と、パラメータ調整部２２０と、感情決定部２６０と、制御部２５０と、情報選択部２８４と、イベント情報生成分２８６と、記憶制御部２８２とを備える。感情決定部２６０は、ＮＮ演算部２３０と感情判定部２４０とを有する。通信部２０２は、情報取得部２０４を有する。

通信部２０２は、ロボット４０との通信を担う。通信部２０２は、ネットワークＩＦ等の通信デバイスであってよい。格納部２８０は、ハードディスク装置、フラッシュメモリ等の記憶媒体を有する。また、格納部２８０は、ＲＡＭ等の揮発性記憶装置を有する。格納部２８０は、処理部２７０が実行時に読み出すプログラムコードや各種の一時データの他、処理部２７０の処理の実行に必要なデータ等を格納する。

情報取得部２０２は、ロボット４０の感情を決定するための情報を取得する。例えば、情報取得部２０２は、ロボット４０のセンサ部１２０で検出された情報を、ネットワーク９０を通じて取得する。イベント情報生成分２８６は、情報取得部２０２が取得した情報に基づいて、イベント情報を生成する。例えば、イベント情報生成分２８６は、「Ａ君がいる」「撫でられた」等のイベント情報を生成する。イベント情報は、記憶情報として格納部２８０に格納され得る。

分泌情報生成部２００は、情報取得部２０２が取得した情報に基づいて、ロボット４０の感情の決定に作用する内分泌物質の分泌量を示す分泌情報を生成する。記憶制御部２８２は、情報取得部２０２が取得した情報に基づいて決定されたロボット４０の感情の強さが予め定められた値を超えた場合に、分泌情報と、情報取得部２０２が取得した情報に基づく記憶情報とを対応づけて記憶させる。具体的には、記憶制御部２８２は、分泌情報と、情報取得部２０２が取得した情報に基づく記憶情報とを、格納部２８０に格納させる。情報選択部２８４は、分泌情報に対応づけて記憶されている記憶情報のうち、ロボット４０が想起する記憶情報を、分泌情報に基づいて選択する。

記憶制御部２８２は、情報取得部２０２が取得した第１の情報に基づいて決定されたロボット４０の感情の強さが予め定められた値を超えた場合に、第１の情報に基づく第１の記憶情報と、第１の情報の前に情報取得部２０２が取得した第２の情報に基づく第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組と分泌情報とを対応づけて記憶させる。情報選択部２８４は、情報取得部２０２が第２の記憶情報に適合する新たな情報を取得した場合に、分泌情報生成部２００により生成された分泌情報が、第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組に対応づけて記憶されている分泌情報に適合することを条件として、ロボット４０が想起する記憶情報として、第１の記憶情報と、第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組とを選択する。これにより、いわゆる連合学習のような記憶制御を実装することができる。

記憶制御部２８２は、情報選択部２８４により第１の記憶情報が選択された場合において、情報取得部２０２が第１の記憶情報に適合する新たな情報を更に取得したことを条件として、感情の起伏を抑制する作用を持つ内分泌物質の分泌量を増加した分泌情報を、第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組に対応づけて記憶させる。これにより、高い頻度で生じるイベントに対する慣れを生じさせることができる。

分泌情報生成部２００は、情報選択部２８４により第１の記憶情報が選択された場合において、情報取得部２０２が第１の記憶情報に適合する新たな情報を更に取得したことを条件として、第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組に対応づけて記憶されている分泌情報が示す内分泌物質の分泌量を、現在における内分泌物質の分泌量を示す分泌情報に反映する。これにより、過去に生じた感情からかけ離れた感情が生まれることを抑制できる。

記憶制御部２８２は、情報取得部２０２が取得した第１の情報に基づいて決定されたロボット４０の感情の強さが予め定められた値を超えた場合に、第１の情報に基づく第１の記憶情報と、第１の情報の前に情報取得部２０２が取得した第２の複数の情報に基づく第２の複数の記憶情報の任意の組み合わせのそれぞれ及び第１の記憶情報の組と、分泌情報とを、対応づけて記憶させる。情報選択部２８４は、情報取得部２０２が第２の複数の記憶情報の第１の組み合わせに適合する新たな情報を取得した場合に、分泌情報生成部２００により生成された分泌情報が、第２の複数の記憶情報の第１の組み合わせ及び第１の記憶情報の組に対応づけて記憶されている分泌情報に適合することを条件として、対象オブジェクトが想起する記憶情報として、第１の記憶情報と、第２の複数の記憶情報の第１の組み合わせ及び第１の記憶情報の組とを選択する。

記憶制御部２８２は、情報取得部２０２が取得した第１の情報に基づいて決定されたロボット４０の感情の強さが予め定められた値を超えた場合に、第１の記憶情報と、第２の複数の記憶情報の任意の組み合わせのそれぞれ並びに前記第１の記憶情報及び情報取得部２０２が第１の情報に続けて取得した第３の情報に基づく第３記憶情報のシーケンスの組と、前記分泌情報とを対応づけて記憶させる。情報選択部２８４は、情報取得部２０２が第２の複数の記憶情報の第１の組み合わせに適合する新たな情報を取得した場合に、分泌情報生成部２００により生成された分泌情報が、第２の複数の記憶情報の第１の組み合わせ並びに第１の記憶情報及び第３記憶情報のシーケンスの組に対応づけて記憶されている分泌情報に適合することを条件として、ロボット４０が想起する記憶情報として、第１の記憶情報と、第２の複数の記憶情報の第１の組み合わせ並びに第１の記憶情報及び第３記憶情報のシーケンスの組とを選択する。

格納部２８０は、１つ以上の判断情報に対応づけて、当該１つ以上の判断情報に適合する情報が取得された場合に、ロボット４０が想起する情報として選択することが許容される１以上の記憶情報を格納する。そして、情報選択部２８４は、第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組に対応づけて許容情報格納部に格納されている判断情報に適合する情報と、第２の記憶情報に適合する情報とを、情報取得部２０２が予め定められた時間内に取得した場合に、ロボット４０が想起する記憶情報として第１の記憶情報を選択する。これにより、過去に全く異なる場面で学習した情報に基づいて動作することを抑制できる。

分泌情報生成部２００は、情報選択部２８４により第１の記憶情報が選択された場合において、情報取得部２０２が第１の記憶情報否定する新たな情報を取得したときは、第２の記憶情報及び第１の記憶情報の組に対応づけて記憶されている分泌情報が示す分泌量の内分泌物質による作用とは相反する作用を持つ分泌量の内分泌物質を、第２の記憶情報及び新たな情報に基づく第３の記憶情報の組に対応づけて記憶されている分泌情報に反映する。この場合、分泌情報生成部２００は、当該相反する作用を持つ分泌量の内分泌物質が反映された、第２の記憶情報及び第３の記憶情報の組に対応づけて記憶される分泌情報を、現在における内分泌物質の分泌量を示す分泌情報に反映してよい。これにより、想起した記憶情報とは異なるイベントが生じた場合には、想起した記憶情報どおりのイベントが生じた場合とは相反する感情を生成することができる。

感情決定部２６０は、分泌情報が示す内分泌物質の分泌量と情報取得部２０２が取得した情報とに基づいて、ロボット４０の感情を決定する。感情決定部２６０は、情報取得部２０２が取得した情報に基づく入力情報を入力とするニューラルネットワークを用いて、ロボット４０の感情を決定する。具体的には、ＮＮ演算部２３０がニューラルネットワークの演算を行い、感情判定部２４０がＮＮ演算部２３０によるニューラルネットワークの演算結果に基づいて感情を判定することにより、感情を決定する。

パラメータ調整部２２０は、分泌情報生成部２００が生成した分泌情報が示す内分泌物質の分泌量に基づいて、入力情報から感情を決定するための演算パラメータを調整する。感情決定部２６０は、演算パラメータを用いて、入力情報から感情を決定する。ここで、分泌情報が示す内分泌物質の分泌量は、ニューラルネットワークに含まれる人工シナプスの結合係数に作用する。

ニューラルネットワークは、感情が定められた人工ニューロンである複数の感情人工ニューロンを含む。感情決定部２６０は、複数の感情人工ニューロンのそれぞれの現在の発火状態に基づいて、現在の感情を決定する。例えば、感情決定部２６０は、ロボット４０の感情として、発火した感情人工ニューロンに割り当てられている感情を決定してよい。

制御部２５０は、感情決定部２６０が決定した感情に応じて、ロボット４０を制御する。例えば、感情決定部２６０によって「嬉しい」の感情が決定された場合、制御部２５０は、嬉しさを表す行動を実行させる制御情報を生成してロボット４０へ送信させる。また、制御部２５０は、明るい口調の音声をロボット４０のスピーカから出力する制御情報を生成して、ロボット４０にユーザと会話させてよい。

サーバ６０の各部の機能、コンピュータにより実現されてよい。例えば、処理部２７０は、ＭＰＵ等のプロセッサ等によって実現され、格納部２８０は、不揮発性メモリ等の記録媒体により実現されてよい。格納部２８０は、プロセッサによって実行されるプログラムを格納してよい。プロセッサが当該プログラムを実行することで、分泌情報生成部２００、入力情報生成部２１０及びパラメータ調整部２２０と、ＮＮ演算部２３０及び感情判定部２４０を含む感情決定部２６０と、制御部２５０と、記憶制御部２８２と、情報選択部２８４と、イベント情報生成分２８６とが実装され、格納部２８０の制御が実現されてよい。当該プログラムは、プロセッサが光ディスク等の記録媒体２９０から読み取られて格納部２８０に格納されてよいし、ネットワークを通じてサーバ６０に提供されて格納部２８０に格納されてよい。格納部２８０及び記録媒体２９０は、コンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体であってよい。

図３は、感情マップ３００を概略的に示す。感情マップ３００において、感情は、中心から放射状に同心円に配置されている。同心円の中心に近いほど、原始的状態の感情が配置されている。同心円のより外側には、心境から生まれる状態や行動を表す感情が配置されている。感情とは、情動や心的状態も含む概念である。同心円の左側には、概して脳内で起きる反応から生成される感情が配置されている。同心円の右側には概して、状況判断で誘導される感情が配置されている。

ＮＮ演算部２３０が演算対象とするニューラルネットワークは、感情マップ３００に示す各感情に割り当てられた人工ニューロンを含む。ニューラルネットワークはまた、感情マップ３００において同心円の最も内側に位置する入力にも、それぞれ入力用の複数の人工ニューロンが割り当てられている。複数の入力用の人工ニューロンには、情報取得部２０４が取得した情報から入力情報生成部２１０が生成した入力情報が入力される。そして、概ね内側から外側に向かって人工ニューロンが人工シナプスで接続されて、ニューラルネットワークを形成する。

ＮＮ演算部２３０は、入力情報に基づいて繰り返しニューラルネットワークの演算を行って、各人工ニューロンの発火状態を決定する。感情判定部２４０は、各人工ニューロンの発火状態からロボット４０の感情を判定する。例えば、感情判定部２４０は、発火した人工ニューロンが割り当てられている感情を、ロボット４０が持つ１つの感情として判定する。

図４は、システム１０が用いるニューラルネットワークの一部を概略的に示す。図示されるニューラルネットワークの一部は、人工ニューロンＮ^１、Ｎ^２、Ｎ^３、Ｎ^４及びＮ^５と、人工シナプスＳ^１２、Ｓ^１４、Ｓ^２３、Ｓ^２５、Ｓ^４２、Ｓ^４３、Ｓ^４５及びＳ^５３とを含む。人工ニューロンは、生体におけるニューロンに対応する。人工シナプスは、生体におけるシナプスに対応する。

Ｅ^１は、検出信号に基づく入力情報を示す。人工ニューロンＮ^１は、入力用の人工ニューロンである。人工ニューロンＮ^１には、それぞれセンサの検出信号に基づいて生成されたｎ個の入力情報Ｅ_１ ^１・・・入力情報Ｅ_ｎ ^１が入力される。

人工シナプスＳ^１２は、人工ニューロンＮ^１と人工ニューロンＮ^２とを接続する人工シナプスである。特に、人工シナプスＳ^１２は、人工ニューロンＮ^１の出力を、人工ニューロンＮ^２に入力する人工シナプスである。人工シナプスＳ^１４は、人工ニューロンＮ^１と人工ニューロンＮ^４とを接続する人工シナプスである。特に、人工シナプスＳ^１４は、人工ニューロンＮ^１の出力を、人工ニューロンＮ^４に入力する人工シナプスである。なお、ｊ、ｋを整数として、人工ニューロンＮ^ｊの出力を人工ニューロンＮ^ｋに入力する人工シナプスを、人工シナプスＳ^ｊｋと表記する。

ここで、ｉを整数として、各人工ニューロンをＮ^ｉで表記するものとする。Ｎ^ｉは、Ｎ^ｉのステータスを表すＳ^ｉと、Ｎ^ｉが表す人工ニューロンの内部状態を表すＶ^ｉｍと、Ｎ^ｉの発火の閾値を表すＴ^ｉとをパラメータとして持つ。また、人工シナプスＳ^ｊｋは、パラメータとして、結合係数ＢＳ^ｊｋを持つ。なお、本実施形態においては、人工ニューロンを、その添え字を省略して人工ニューロンＮと総称する場合がある。また、人工シナプスを、その添え字を省略して人工シナプスＳと総称する場合がある。同様に、人工ニューロンのパラメータについても、それらの添え字を省略して、内部情報Ｖｍ、閾値Ｔ、ステータスＳと総称する場合がある。

人工ニューロンＮのステータスＳ、内部状態Ｖｍ、及び閾値Ｔは、時刻の進展とともに更新され得るパラメータである。ステータスＳは、ニューロンの発火状態に関する情報であり、人工ニューロンが発火状態にあるか非発火状態にあるかを少なくとも示す。内部状態Ｖｍは、ニューロンの膜電位に関する情報であり、人工ニューロンＮの内部状態又は出力を表すパラメータの一例である。

また、人工シナプスＳのパラメータである結合係数ＢＳは、時刻の進展とともに更新され得るパラメータである。結合係数ＢＳは、シナプスの可塑性に関する情報であり、人工シナプスＳが結合する人工ニューロンＮ同士の間の結合強度を示す。

ＮＮ演算部２３０は、入力情報から、ニューラルネットワークにおける上述したパラメータを更新して、各人工ニューロンＮの内部状態Ｖｍを算出する。なお、本実施形態において、人工ニューロンＮは、内部状態Ｖｍが閾値Ｔを超えた場合に、ステータスＳが「発火」状態となる。発火状態になると、人工ニューロンＮからは、予め定められた時間にわたって予め定められた信号を出力する。予め定められた時間が経過すると、ＮのステータスＳは末発火に戻る。

ここで、ＮＮ演算部２３０による演算内容を、Ｎ^２を取り上げてより具体的に説明する。ＮＮ演算部２３０は、Ｎ^２への入力Ｉ^２を、ＢＳ^１２×Ｖｍ^１×ｆ（Ｓ^１）＋ＢＳ^４２×Ｖｍ^４×ｆ（Ｓ^４）により算出する。ここで、ｆ（Ｓ）は、Ｓが未発火を表す値の場合は０を返し、Ｓが上昇相又は下降相を示す値の場合は１を返す関数である。なお、このｆ（Ｓ）は、ニューロンが発火した場合のみシナプスが活動電位を伝達するモデルに対応する。なお、ｆ（Ｓ）＝１であってもよい。これは、ニューロンの発火状態によらず膜電位を伝達するモデルに対応する。ｆ（Ｓ）として、膜電位の他の伝達モデルに対応する関数を適用してよい。

一般には、ＮＮ演算部２３０は、Ｎ^ｉへの入力Ｉ^ｉを、Σ_ｊＢＳ^ｊｉ×Ｖｍ^ｊ×ｆ（Ｓ^ｊ）＋Σ_ｊＥ_ｊ ^ｉにより算出する。ＮＮ演算部２３０は、現時刻におけるＢＳ^ｊｉ、Ｖｍ^ｊ、Ｓ^ｊ、Ｅ^ｊを用いて、次の時刻におけるＮ^ｉへの入力Ｉ^ｉ及びＳ^ｉ等を算出する。ＮＮ演算部２３０は、これを時間的に繰り返すことにより、各人工ニューロンＮのステータスＳをリアルタイムに決定する。そして、感情判定部２４０は、各人工ニューロンＮのステータスＳに基づき、ロボット４０の感を判定する。例えば、図３における「嬉しい」という感情が割り当てられた人工ニューロンが発火した場合、感情判定部２４０は、ロボット４０が「嬉しい」という感情を持つと判定し得る。

ここで、パラメータ調整部２２０は、ロボット４０から取得した情報に基づいて、ＢＳを調整する。例えば、ロボット４０が有する蓄電池の残量である残存容量が５０％以下であることが検出された場合、分泌情報生成部２００は、内部変数としての「ノルアドレナリン」の分泌量を増加させる。そして、パラメータ調整部２２０は、「ノルアドレナリン」の分泌量に基づいて、「ノルアドレナリン」に対応づけられた人工シナプスＳの結合係数ＢＳを調整する。後述するように、「ノルアドレナリン」の生成は、例えば、「不安」や「怒り」等の感情に対応する人工感情ニューロンが発火する経路上の人工シナプスＳの結合係数ＢＳを強化するように設定されている。これにより、「ノルアドレナリン」は、「不安」や「怒り」等の感情が生成され易くなる方向に作用する。

内部分泌物質の分泌量は特定の人工シナプスＳの結合係数ＢＳに対応づけられている。これにより、ロボット４０で取得した情報によって、内部分泌物質の分泌量を介して、ニューラルネットワークにおける各所の人工シナプスＳにおける信号の伝わり易さを変えることができる。そのため、ロボット４０で取得した情報から多様な感情を生み出すことが可能になる。

図５は、蓄電池の残存容量と内分泌物質とを対応づける対応情報の一例である。格納部２８０は、蓄電池の残存容量の複数の値に対応づけて、ノルアドレナリンを示す情報を格納する。より具体的には、格納部２８０は、蓄電池の残存容量のそれぞれに対応づけて、ノルアドレナリンの分泌量の増加量を示す情報を格納する。なお、分泌量の増加量は、ＮＮ演算部２３０が使用する内部変数が表す分泌量の上限値１に対する割合で示す。これにより、蓄電池の残存容量が減少するほど、ノルアドレナリンの分泌量が多くなり、「不安」や「怒り」の感情が生成され易くなる。

図６は、ノルアドレナリンの分泌量と結合係数ＢＳとを対応づける結合係数対応情報の一例である。格納部２８０は、ノルアドレナリンの総分泌量に対応づけて、人工シナプスＳ^１４の結合係数ＢＳ^１４の増加係数と、人工シナプスＳ^４５の結合係数ＢＳ^４５の増加係数と、人工シナプスＳ^４３の結合係数ＢＳ^４３の増加係数とを対応づける情報を格納する。なお、ここで取り上げる人工シナプスＳは、強結合で人工ニューロンＮを接続しているとする。

図示されるように、ＢＳ^１４の増加係数及びＢＳ^４５の増加係数には、ノルアドレナリン量が多くなるほどより大きい値が対応づけられる。一方、ＢＳ^４３の増加係数には、ノルアドレナリン量が多くなるほどより小さい値が対応づけられる。これにより、例えば、図４に示すニューラルネットワークにおいて、Ｎ^１からＮ^３に向かう方向より、Ｎ^１からＮ^５に向かう方向の方が、入力情報により生じた信号が伝わり易くなる。そのため、Ｎ^１からＮ^５に向かう方向に配置された人工ニューロンが、より発火し易くなる。そのため、例えば図３に示す感情マップにおいて、ノルアドレナリンが増えるほど、同心円の中心部に対して特定の方向に配置された感情、例えば「不安」や「怖い」という感情が発火し易くなる。そのため、人間が空腹な場合に生じる感情に似た感情がロボット４０で生まれ易くなるようにすることができる。

なお、ここでは、人工シナプスＳの結合係数ＢＳを、出力先の人工ニューロンＮを発火させ易くする方向に調整する場合について説明した。しかし、人工シナプスＳの結合係数ＢＳを、出力先の人工ニューロンＮを発火させにくくする方向に調整できるように、増加係数が設定されていてもよい。例えば、人工シナプスＳが強結合の場合は、増加係数を小さくすることで、出力先の人工ニューロンＮを発火させにくくすることができる。一方、人工シナプスＳが抑制結合で人工ニューロンＮを接続している場合、増加係数を大きくすることで、出力先の人工ニューロンＮを発火させにくくすることができ、増加係数を小さくすることで、出力先の人工ニューロンＮを発火させ易くすることができる。

パラメータ調整部２２０は、結合係数対応情報を参照して、各内部分泌物質の総分泌量に応じた量だけ、対応する結合係数ＢＳを調整する。これにより、ロボット４０で取得された情報から、結合係数ＢＳの調整量を複雑に調整することができ、ひいては、多様な組み合わせで感情人工ニューロンを発火させることができる。しかも、ロボット４０で取得された情報と内分泌物質との関係、及び、各内分泌物質と結合係数ＢＳとの関係を、人間に置き換えて意味づけして対応づけることで、人間にとって違和感のない自然な感情を生成できる。

なお、図５に関連して、ロボット４０から取得する情報としての蓄電池の残存容量とノルアドレナリンとの対応関係を例示した。また、図６に関連して、ノルアドレナリンと結合係数ＢＳとの対応関係を例示した。しかし、これらの情報の対応関係は、ニューラルネットワークおける内分泌物質の作用を分かり易く説明するために例示したものである。図５及び図６に関連して説明した対応関係以外の対応関係を定めてよいことは言うまでもない。

図７は、ロボット４０における興奮度の時間変化を概略的に示す。感情決定部２６０は、例えばドーパミンの分泌量とノルアドレナリンの分泌量との和を、興奮度として算出する。なお、興奮度は、ロボット４０の感情の強さの一例である。算出された興奮度が記憶閾値を超えた場合に、対応するタイミングでイベント情報生成分２８６が生成したイベント情報が、格納部２８０に格納される。

例えば、図７に示されるように、時刻ｔ３の情報に基づく入力情報に基づいてＮＮ演算部２３０が演算を行った結果、興奮度が記憶閾値を超えると、時刻ｔ３の情報の情報から生成された「撫でられた」というイベント情報が格納部２８０に記憶される。また、時刻ｔ１３の情報に基づく入力情報に基づいてＮＮ演算部２３０が演算を行った結果、興奮度が記憶閾値を超えると、時刻ｔ１３の情報から生成された「無視された」というイベント情報が格納部２８０に記憶される。

図８は、格納部２８０に記憶される記憶情報の記憶強度の時間変化の一例を概略的に示す。ここでは、時刻ｔ１３の情報から得られた「無視された」という記憶情報について説明する。時刻ｔ１３における記憶強度は、時刻ｔ１３の情報に基づく入力情報から得られた興奮度に応じた強度である。格納部２８０は、記憶情報に対応づけて記憶強度を格納する。ここで、格納部２８０は、記憶情報に対応づけて格納する記憶強度を、時間経過に応じて漸減させる。図８に示されるように、時間あたりの記憶強度の減少率は、時間の経過に応じて減少してよい。記憶強度の減少は忘却を表す。時間と記憶強度との間の関係を示す曲線として、忘却曲線を適用してよい。一方で、時間当たりの記憶強度の減少率は、時間によらず一定であってよい。

記憶情報は、記憶強度に応じた態様で記憶される。具体的には、記憶強度が記憶レベル閾値ｔｈ１を超える記憶情報は、顕在意識情報として格納部２８０に記憶される。顕在意識情報として格納部２８０に記憶されている記憶情報は、予め定められた頻度で自発的に想起される。具体的には、情報選択部２８４は、「無視された」という情報を、予め定められた頻度で想起情報として選択する。図８においては、３回想起されている。

図８は、「無視された」という記憶情報を想起したときに、ロボット４０から取得した情報から「無視された」という状況が生じていないと判断された場合を示す。この場合、格納部２８０に格納される記憶強度は高められず、時間とともに漸減する。

記憶強度が記憶レベル閾値ｔｈ１以下であり、かつ、記憶強度が記憶レベル閾値ｔｈ２を超える記憶情報は、潜在意識情報として格納部２８０に記憶される。潜在意識情報として格納部２８０に記憶されている記憶情報は、自発的には想起されない。記憶強度が記憶レベル閾値ｔｈ２以下になった場合は、記憶情報は格納部２８０から消去される。

このように、記憶情報が想起された場合に、想起した記憶情報に適合する情報をロボット４０から取得していない場合には、当該記憶情報の記憶強度は漸減する。その結果、最終的には格納部２８０から消去される。このように、ロボット４０において頻繁に生じない状況で生成された記憶情報は消去される。そのため、格納部２８０の記憶領域を有効利用できる。

図９は、格納部２８０に記憶される記憶情報の記憶強度の時間変化の他の例を概略的に示す。ここでは、時刻ｔ３の情報から得られた「撫でられた」という記憶情報について説明する。時刻ｔ３における記憶強度は、時刻ｔ３の情報に基づく入力情報から得られた興奮度に応じた強度である。図８に関連して説明したように、格納部２８０は、記憶情報に対応づけて格納する記憶強度を、時間経過に応じて漸減させる。

図９においては、時刻ｔ３から続く４回の自発的な想起のうち、４回目に想起した場合に、ロボット４０から取得した情報から「撫でられた」というイベントが生じていると判断された場合を示す。例えば、「撫でられた」という記憶情報を４回目に想起した後の予め定められた時間内に、ロボット４０から取得した情報から「撫でられた」というイベントが生じたと判断されたとする。この場合、格納部２８０は、「撫でられた」という記憶情報に対応づけて格納する記憶強度を、予め定められた強度だけ高める。なお、この記憶強度の上昇量は可変であってよい。また、格納部２８０は、その後に記憶強度の時間当たりの減少率を低下させる。図９に示されるように、想起した時点からの時間当たりの記憶強度の減少率は、時刻ｔ３において記憶した時点からの時間当たりの記憶強度の減少率より小さい。また、情報選択部２８４は「撫でられた」という情報を想起する頻度を低下させる。想起頻度を低下させるためのパラメータの詳細については、後述する。

図９において、「撫でられた」という記憶情報は、４回目の自発的な想起の後に、低い想起頻度で２回の自発的な想起を行った後、潜在意識情報となる。潜在意識情報となった後、「撫でられた」という記憶情報が生成されたときのイベントに適合するイベントが新たに生じた場合には、潜在意識情報となった後においても想起される。例えば、「撫でられた」という記憶情報は、「Ａ君がいる」という付帯記憶情報に対応づけられている。ここで、「Ａ君がいる」というイベントに適合する情報がロボット４０から得られた場合には、「Ａ君がいる」という付帯記憶情報が対応づけられた「撫でられた」という記憶情報が、想起され得る。なお、この記憶処理及び想起処理の具体例については、後述する。

図９においては、上述した４回目の自発的な想起と同様に、ロボット４０から取得した情報から「撫でられた」というイベントが生じたと判断された場合を示す。この場合、格納部２８０は、「撫でられた」という記憶情報に対応づけて格納する記憶強度を、予め定められた強度だけ高める。また、格納部２８０は、その後に記憶強度の時間当たりの減少率を低下させる。図９に示されるように、今回想起した時点からの時間当たりの記憶強度の減少率は、前回想起した時点からの時間当たりの記憶強度の減少率より小さい。このように、想起する度に時間当たりの記憶強度の減少率は小さくなり、記憶強度はなだらかに低下していく。また、情報選択部２８４は「撫でられた」という情報を想起する頻度を低下させる。このように、記憶情報に適合するイベントが頻繁に生じる場合は、記憶強度が高まるとともに記憶強度の時間当たりの減少率が低くなり、記憶情報の想起頻度が低下する。したがって、記憶情報に適合するイベントが頻繁に生じる場合は、その記憶情報は、いわばより定着した、ありふれた記憶として記憶されることになる。このように、システム１０によれば、人間が繰り返し学習することで記憶が定着していくような態様で、記憶情報を記憶することができる。

図１０は、ロボット４０から取得する情報の取得シーケンスを説明するための図である。上述したように、「撫でられた」という記憶情報は、時刻ｔ３の情報にもとづいて生成されたイベント情報である。時刻ｔ３より予め定められた時間だけ前の時刻ｔ１の情報からは、「晴れの日」という付帯記憶情報が生成され、時刻ｔ２の情報から、「Ａ君がいる」という付帯記憶情報が生成されているとする。いずれの付帯情報も、「撫でられた」という記憶情報に対応付けて格納部２８０に格納される。

また、時刻ｔ１３より予め定められた時間だけ前の時刻ｔ１１の情報からは、「曇りの日」という付帯記憶情報が生成され、時刻ｔ１２の情報から、「Ａ君がいる」という付帯記憶情報が生成されているとする。生成された付帯情報はいずれも、「無視された」という記憶情報に対応付けて格納部２８０に格納される。

なお、以後の説明においては、簡略に説明することを目的として、「撫でられた」をＥ３、「晴れの日」をＥ１、「Ａ君がいる」をＥ２で表す。また、「無視された」をＥ１３、「曇りの日」をＥ１１で表す。

図１１は、格納部２８０に格納される情報の一例を示す。Ｅ３、Ｅ１→Ｅ３、Ｅ２→Ｅ３、Ｅ１３、Ｅ１１→Ｅ１３、Ｅ２→Ｅ１３の各記憶情報は、それぞれ複数の内分泌物質の分泌量に対応づけて格納部２８０に格納される。記憶情報に対応づけられる内分泌物質の分泌量は、当該記憶情報に適合するイベントが生じた場合に、それぞれの内分泌物質が作用する感情を呼び起こす強さを示す。

例えば、ドーパミンの分泌量は、記憶情報に適合するイベントが生じた場合に、「嬉しい」の感情を呼び起こす強さを示す。ノルアドレナリンの分泌量は、記憶情報に適合するイベントが生じた場合に、「不安」の感情を呼び起こす強さを示す。また、セロトニンの分泌量は、記憶情報に適合するイベントが生じた場合に、感情の起伏を抑制する強さを示す。

なお、セロトニンの分泌量は、対応する記憶情報の定着度合いを示す。例えば、セロトニンの分泌量が多いほど、記憶がより定着したことを示す。したがって、セロトニンの分泌量が多いほど、自発的な想起頻度を低くし、記憶強度の単位時間当たりの減少率を小さくする。すなわち、格納部２８０は、セロトニンの分泌量がより多い記憶情報の記憶強度の単位時間当たりの減少率を小さくする。また、情報選択部２８４は、より多いセロトニンの分泌量に対応づけて格納部２８０に格納されている記憶情報を、想起情報としてより低い頻度で選択する。また、情報選択部２８４は、格納部２８０に格納されている記憶情報のうち、記憶強度が記憶レベル閾値ｔｈ１を超える記憶情報のみを自発的な想起情報として選択する。

図１１に示されるように、格納部２８０は、Ｅ３の記憶情報に対応づけて、ドーパミンの分泌量０．６、ノルアドレナリンの分泌量０、セロトニンの分泌量０．５を格納している。よって、Ｅ３が示すイベントは、他の記憶情報に対応するイベントに比べて比較的に頻繁に生じることを意味する。また、格納部２８０には、Ｅ１３の記憶情報に対応づけて、ドーパミンの分泌量０、ノルアドレナリンの分泌量０．９、セロトニンの分泌量０．０５を格納している。よって、Ｅ１３の記憶情報を想起して実際にＥ１３に適合するイベントが生じた場合は、「不安」の感情が大きく呼び起こされることを意味する。

Ｅ１→Ｅ３は、Ｅ１が生じた後にＥ３が生じることを示す。同様に、Ｅ２→Ｅ３は、Ｅ２が生じた後にＥ３が生じることを示す。図１１に示される情報によれば、ロボット４０は晴れの日に撫でられることより、Ａ君がいる状況で撫でられることに慣れておらず、Ａ君がいる状況で撫でられることで「嬉しい」の感情がより大きく呼び起こされることを示している。

Ｅ１１→Ｅ１３は、Ｅ１１が生じた後にＥ１３が生じることを示す。同様に、Ｅ２→Ｅ１３は、Ｅ２が生じた後にＥ１３が生じることを示す。図１１に示される内分泌物質の分泌量によれば、ロボット４０は、無視されることにあまり慣れておらず、無視されることを想起した場合に無視されるというイベントが生じると、「不安」の感情が強く呼び起こされることを示している。

なお、Ｅ３及びＥ１３の記憶情報だけでなく、Ｅ１→Ｅ３、Ｅ２→Ｅ３、Ｅ１１→Ｅ１３、Ｅ２→Ｅ１３の記憶情報も、対応するセロトニンの分泌量に応じた頻度で想起される。そして、対応するイベントが生じた場合には、対応する内分泌物質の分泌量が、ＮＮ演算部２３０におけるロボット４０の感情の算出に反映される。例えば、Ｅ１→Ｅ３の記憶情報を取り上げて説明すると、晴れの日に撫でられた場合に、ドーパミンの分泌量０．６、ノルアドレナリンの分泌量０、及びセロトニンの分泌量０．４が、現在の内分泌物質の分泌量に反映される。例えばドーパミンの分泌量は、ドーパミンの現在の分泌量と０．６の平均値に調整され、ノルアドレナリンの分泌量は、ノルアドレナリンの現在の分泌量と０の平均値に調整され、セロトニンの分泌量は、セロトニンの現在の分泌量と０．４の平均値に調整される。なお、現在の内分泌物質の分泌量に反映する内分泌情報は、Ｅ１→Ｅ３に対応づけられている内分泌物質の分泌量に限られない。例えば、Ｅ１→Ｅ３の記憶情報において時間順に後の記憶情報であるＥ３に対応づけられたドーパミンの分泌量０．６、ノルアドレナリンの分泌量０，セロトニンの分泌量０．５を、現在の内分泌物質の分泌量に反映してもよい。その他、Ｅ１→Ｅ３の記憶情報において時間順で後の記憶情報であるＥ１に対応づけられた内分泌物質の分泌量を、現在の内分泌物質の分泌量に反映してもよい。

また、Ｅ３の記憶情報は、Ｅ１→Ｅ３又はＥ２→Ｅ３の記憶情報に基づいて、Ｅ１又はＥ２のイベントに適合するイベントが生じた場合に、想起情報として選択される場合がある。例えば、情報選択部２８４は、Ｅ１のイベントに適合するイベントが生じた場合において、現在の内分泌物質の分泌量の分布と、格納部２８０においてＥ１→Ｅ３に対応づけられた内分泌物質の分泌量の分布との一致度が予め定められた閾値を超えることを条件として、Ｅ３の記憶情報を想起情報として選択する。なお内分泌物質の分泌量の一致度は、各内分泌物質の分泌量を成分とするベクトルの距離の短さを指標としてよい。例えば、ｉを内分泌物質の識別記号として、内分泌物質の現在の分泌量ｑ_ｉｔ、格納部２８０において記憶情報に対応づけられた内分泌物質の分泌量ｑ_ｉｃとした場合に、｛Σ_ｉ（ｑ_ｉｔ−ｑ_ｉｃ）^２｝^１／２の逆数を、内分泌物質の分泌量の一致度として用いてよい。ここで、Σ_ｉは、ｉについての和をとることを表す。なお、Ｅ３の記憶情報を想起情報として選択した場合において、Ｅ３に適合する入力情報が入力されて、Ｅ３と同一のイベント又はＥ３に適合するイベントが生じた場合は、Ｅ１→Ｅ３の記憶情報に対応付けられている分泌量情報のうち、セロトニンの分泌量を予め定められた量だけ増加させる。

同様に、Ｅ１３の記憶情報は、Ｅ１１→Ｅ１３又はＥ２→Ｅ１３の記憶情報に基づいて、Ｅ１１又はＥ２のイベントに適合するイベントが生じた場合に、想起情報として選択される場合がある。なお、Ｅ２のイベントに適合するイベントが生じた場合には、Ｅ３及びＥ１３の両方が想起情報として選択される可能性がある。この場合に、情報選択部２８４は、Ｅ３及びＥ１３の一方のみを想起情報として選択してよい。例えば、情報選択部２８４は、現在の内分泌物質の分泌量の分布により近い内分泌物質の分泌量の分布が対応づけられている記憶情報のみを想起してよい。例えば、情報選択部２８４は、Ｅ２→Ｅ３に対応づけられた内分泌物質の分泌量の分布と現在の内分泌物質の分泌量の分布との一致度と、Ｅ２→Ｅ１３に対応づけられた内分泌物質の分泌量の分布と現在の内分泌物質の分泌量の分布との一致度とを比較して、高い一致度が得られた方の記憶情報のみを、想起情報として選択してよい。この場合においても情報選択部２８４は、内分泌物質の分泌量の分布との一致度が予め定められた値より小さい場合は、想起情報として選択しなくてよい。

図１１においては、Ｅ１→Ｅ３、Ｅ２→Ｅ３、Ｅ１１→Ｅ１３、Ｅ２→Ｅ１３のように、１対１の記憶情報の組を取り上げて説明した。しかし、記憶情報の組は、時間順で前の記憶情報として、２以上の記憶情報を含んでよい。例えば、図１２に示す情報の取得シーケンスにおいて、Ｅ１、Ｅ２及びＥ３が同じ時間ステップで生じたことに続いて、Ｅ４が生じた場合に、格納部２８０は、Ｅ１、Ｅ２及びＥ３の任意の組み合わせをＥｃとして、Ｅｃのそれぞれについて、Ｅｃ→Ｅ４の記憶情報の組を、内分泌物質の分泌量に対応づけて格納してよい。ここで、Ｅｃは、［Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３］、［Ｅ１、Ｅ２］、［Ｅ１、Ｅ３］、［Ｅ２、Ｅ３］、［Ｅ１］、［Ｅ２］、［Ｅ３］の７つである。つまり、７個の記憶情報の組［Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３］→Ｅ４、［Ｅ１、Ｅ２］→Ｅ４、［Ｅ１、Ｅ３］→Ｅ４、［Ｅ２、Ｅ３］→Ｅ４、［Ｅ１］→Ｅ４、［Ｅ２］→Ｅ４、［Ｅ３］→Ｅ４が、内分泌物質の分泌量に対応づけて格納される。これらの記憶情報の各組Ｅｃ→４も、それぞれ予め定められた時間間隔で想起される。そして、Ｅｃに続いてＥ４に適合するイベントが生じた場合は、該当するＥｃ→Ｅ４の記憶強度が高められる。また、該当するＥｃ→Ｅ４に対応する分泌量情報のうち、セロトニンの分泌量が増加される。これにより、頻繁に生じる記憶情報の組は定着した記憶情報となっていく。一方で、頻繁に生じない記憶情報の組は、比較的に早期に顕在意識情報から潜在意識情報に移行する。そして、滅多に生じない記憶情報の組は、最終的には忘却されたものとして消去される。

また、記憶情報の組は、時間順で後の記憶情報として、２以上の記憶情報を含んでよい。例えば、図１２に示す情報の取得シーケンスにおいて、Ｅ４に続いてＥ５、Ｅ６のイベントが時間順に続いた場合は、記憶情報の組として、［Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３］→［Ｅ４→Ｅ５→Ｅ６］、［Ｅ１、Ｅ２］→［Ｅ４→Ｅ５→Ｅ６］、［Ｅ１、Ｅ３］→［Ｅ４→Ｅ５→Ｅ６］、［Ｅ２、Ｅ３］→［Ｅ４→Ｅ５→Ｅ６］、［Ｅ１］→［Ｅ４→Ｅ５→Ｅ６］を、分泌量情報に対応づけて格納してよい。ここで、［Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３］→［Ｅ４→Ｅ５→Ｅ６］の記憶情報の組を取り上げて想起処理を説明する。同じ時間ステップでＥ１、Ｅ２及びＥ３のイベントが生じた場合、Ｅ４、Ｅ５及びＥ６の記憶情報のシーケンスが選択され得る。すなわち、Ｅ１、Ｅ２及びＥ３のイベントに応じて、Ｅ４、Ｅ５及びＥ６の順番でイベントが生じることを想起する。そして、同じ時間ステップでＥ１、Ｅ２及びＥ３のイベントが生じた後に、Ｅ４、Ｅ５及びＥ６がこのシーケンスで続けて生じた場合に、記憶強度が高められる。そして、対応する分泌量情報のうち、セロトニンの分泌量が増加される。なお、［Ｅ４→Ｅ５→Ｅ６］に適合するか否かは、Ｅ４、Ｅ５、Ｅ６のシーケンスで生じた場合に限り、真と判断される。例えば、Ｅ４、Ｅ６、Ｅ５のシーケンスで生じた場合は、［Ｅ４→Ｅ５→Ｅ６］に適合しないと判断される。これにより、頻繁に生じないシーケンスを持つ記憶情報の組は、頻繁に生じるシーケンスを持つ記憶情報の組より、早期に潜在意識情報に移行する。そして、滅多に生じないシーケンスを持つ記憶情報の組は、最終的には忘却されたものとして消去される。これにより、シーケンス性を考慮した記憶処理を実現できる。

図１３は、想起情報とは異なるイベント又は想起情報を否定するイベントが生じた場合に反映される内分泌物質を説明する図である。ベクトル１２００は、感情マップ３００において、ドーパミンの作用により引き起こされる感情のベクトルを示す。すなわち、入力人工ニューロンに入力情報を入力した場合に、ドーパミンの作用によって、中央の入力部からベクトル１２００で示される方向に情報伝達が促進されることを示す。なお、ベクトル１２００は、ドーパミンが情報伝達を促進する経路の平均的な方向を示しており。ドーパミンがベクトル１２００の方向のみに情報伝達を促進することを意味していない。

ベクトル１２０２及びベクトル１２０４は、感情マップ３００において、それぞれノルアドレナリン及びセロトニンの作用により引き起こされ得る感情の代表的な方向を示す。ベクトル１２１０は、Ｅ２→Ｅ３に対応づけられた分泌量の内分泌物質の作用によって引き起こされる感情の代表的な方向を示す。ベクトル１２１０は、Ｅ２→Ｅ３に対応づけられた分泌量に応じてベクトル１２００、ベクトル１２０２及びベクトル１２０４を重み付けして加算したものである。つまり、Ｅ２→Ｅ３の記憶情報に基づいてＥ３の記憶情報を想起情報として選択した場合において、Ｅ３と同一又はＥ３に適合するイベントが生じたときには、ベクトル１２１０が示す方向の内分泌物質の分泌量が、現在の内分泌物質の分泌量に反映される。

ここで、Ｅ２→Ｅ３の記憶情報に基づいてＥ３の記憶情報を想起情報として選択した場合において、Ｅ３を否定する入力情報が入力され、当該入力情報から、Ｅ３とは異なる又はＥ３を否定するイベントであるＥ４が生じた場合について説明する。なお、Ｅ３が「撫でられた」である場合、Ｅ４のイベントは「撫でられなかった」というイベントや「叩かれた」という、所定の否定関係にあると判断されるイベントであってよい。この場合、分泌情報生成部２００は、ベクトル１２１０の逆向きのベクトル１２１２の方向に作用する内分泌物質とその分泌量を、Ｅ２→Ｅ４に対応づけられた内分泌物質の分泌量に反映する。また、分泌情報生成部２００は、ベクトル１２１２の方向に作用する内分泌物質とその分泌量が反映された、Ｅ２→Ｅ４に対応づけられた内分泌物質の分泌量を、現在の内分泌物質の分泌量に反映する。ベクトル１２１２は、例えば、図１３のベクトル１２０６をバソプレッシンの作用により引き起こされる感情の代表的な方向であるとすると、分泌情報生成部２００は、ノルアドレナリンの分泌量０．７と、バソプレッシンの分泌量０．３を示す分泌情報を生成して、現在の内分泌物質の分泌量に反映する。これにより、想起したイベントが生じなかった場合には、想起したイベントが生じた場合に対して感情マップ３００内で相反する方向の感情を引き起こし易くすることができる。これにより、想起したイベントが外れた場合に期待される感情の動きをロボット４０において適切に反映することができる。

図１４は、想起情報として選択することが許容される想起情報を表す選択許容情報を示す。格納部２８０は、第１の選択許容情報として、Ｅ２１及びＥ２２のイベント情報に対応づけて、顕在意識情報として記憶されるＥ３１→Ｅ３２、Ｅ３３→Ｅ３４及びＥ３５と、潜在意識情報として記憶されているＥ４１→Ｅ４２及びＥ４３→Ｅ４４とを格納する。また、格納部２８０は、第２の選択許容情報として、Ｅ５１及びＥ５２のイベント情報に対応づけて、顕在意識情報として記憶されるＥ６１→Ｅ６２、Ｅ６１→Ｅ６５及びＥ６３→Ｅ６４と、潜在意識情報として記憶されているＥ７１→Ｅ７２及びＥ７３→Ｅ７４とを格納する。また、格納部２８０は、第３の選択許容情報として、Ｅ８１及びＥ８２のイベント情報に対応づけて、顕在意識情報として記憶されるＥ６１→Ｅ３１、Ｅ６１→Ｅ３４及びＥ６２→Ｅ３３と、潜在意識情報として記憶されているＥ７１→Ｅ４１及びＥ７２→Ｅ４３とを格納する。

第１の選択許容情報は、Ｅ３１→Ｅ３２の記憶情報が顕在意識情報として記憶されている場合において、Ｅ２１及びＥ２２に続けてＥ３１が生じた場合には、Ｅ３２を想起情報として選択可能であることを示している。同様に、Ｅ３３→Ｅ３４の記憶情報が顕在意識情報として記憶され、Ｅ４１→Ｅ４２及びＥ４３→Ｅ４４の記憶情報が潜在意識情報として記憶されている場合においては、Ｅ２１及びＥ２２に続けてＥ３３が生じた場合はＥ３４を、Ｅ２１及びＥ２２に続けてＥ４１が生じた場合はＥ４２を、Ｅ２１及びＥ２２に続けてＥ４３が生じた場合はＥ４４を、想起情報として選択可能であることを示している。また、Ｅ３５の記憶情報が顕在意識情報として記憶されている場合においては、Ｅ２１及びＥ２２が生じた場合に、Ｅ３５が想起情報として選択可能であることを示している。

同様に、第２の選択許容情報は、Ｅ６１→Ｅ６２の記憶情報が顕在意識情報として記憶されている場合において、Ｅ５１及びＥ５２に続けてＥ６１が生じた場合には、Ｅ６２又はＥ６４を想起情報として選択可能であることを示している。同様に、Ｅ６３→Ｅ６４の記憶情報が顕在意識情報として記憶され、Ｅ７１→Ｅ７２及びＥ７３→Ｅ７４の記憶情報が潜在意識情報として記憶されている場合においては、Ｅ５１及びＥ５２に続けてＥ６３が生じた場合はＥ６４を、Ｅ５１及びＥ５２に続けてＥ７１が生じた場合はＥ７２を、Ｅ５１及びＥ５２に続けてＥ７３が生じた場合はＥ７４を、想起情報として選択可能であることを示している。

なお、第２の選択許容情報においては、Ｅ６１→Ｅ６２及び６１→Ｅ６５の記憶情報が顕在意識情報として記憶されている。これらの記憶情報の組は、時間順で前の記憶情報として同一のＥ６１を持つ。この場合において、Ｅ６１→Ｅ６２及び６１→Ｅ６５の記憶情報のうち、想起情報として優先的に選択するべき記憶情報を、内分泌物質の現在の分泌量又は特定の内分泌物質の分泌量に基づいて選択してよい。例えば、図１１に関連して上述したように、格納部２８０においてＥ６１→Ｅ６２の記憶情報に対応づけられている内分泌物質の分泌量及び格納部２８０においてＥ６１→Ｅ６５の記憶情報に対応づけられている内分泌物質の分泌量のそれぞれを、内分泌物質の現在の分泌量と比較して、最も一致度が高い記憶情報を、想起情報としてより優先して選択してよい。ここで、内分泌物質の分泌量の一致度は、上述したように、各内分泌物質の分泌量を成分とするベクトルの距離の短さを指標としてよい。例えば、Ｅ６１→Ｅ６５の記憶情報に対応づけられている内分泌物質の分泌量と内分泌物質の現在の分泌量との一致度が、Ｅ６１→Ｅ６２の記憶情報に対応づけられている内分泌物質の分泌量と内分泌物質の現在の分泌量との一致度より高い場合は、Ｅ６１→Ｅ６５の記憶情報及びＥ６５の記憶情報を、想起情報として選択してよい。

なお、Ｅ６１→Ｅ６２及び６１→Ｅ６５の記憶情報のうち、想起情報として優先的に選択するべき記憶情報を特定の内分泌物質の分泌量に基づいて選択する場合、当該特定の内分泌物質の分泌量として、ユーザにより選択された記憶情報に対応づけられた分泌物質の分泌量を適用してよい。例えば、複数の記憶情報を提示して、所定の順で並べ替えるようユーザに依頼する。具体的には、最も楽しかった順で記憶情報を並べ替えるよう依頼する。ユーザにより最も上位の記憶情報に対応づけられた内分泌物質の分泌量を、特定の内分泌物質の分泌量として適用してよい。

同様に、第３の選択許容情報は、Ｅ６１→Ｅ３１の記憶情報が顕在意識情報として記憶されている場合において、Ｅ８１及びＥ８２に続けてＥ６１が生じた場合には、Ｅ３１又はＥ３４を想起情報として選択可能であることを示している。同様に、Ｅ６２→Ｅ３３の記憶情報が顕在意識情報として記憶され、Ｅ７１→Ｅ４１及びＥ７２→Ｅ４３の記憶情報が潜在意識情報として記憶されている場合においては、Ｅ８１及びＥ８２に続けてＥ６２が生じた場合はＥ３３を、Ｅ８１及びＥ８２に続けてＥ７１が生じた場合はＥ４１を、Ｅ８１及びＥ８２に続けてＥ７２が生じた場合はＥ７４を、想起情報として選択可能であることを示している。第３の選択許容情報においては、Ｅ６１→Ｅ３１及び６１→Ｅ３４の記憶情報が顕在意識情報として記憶されている。これらの記憶情報の組は、時間順で前の記憶情報として同一のＥ６１を持つ。この場合において、Ｅ６１→Ｅ３１及び６１→Ｅ３４の記憶情報のうち、想起情報として優先的に選択するべき記憶情報を、内分泌物質の現在の分泌量又は特定の内分泌物質の分泌量に基づいて選択してよい。この選択処理には、第２の選択許容情報におけるＥ６１→Ｅ６２及び６１→Ｅ６５の選択処理と同様の処理を適用できるので、その説明を省略する。

したがって、例えば、Ｅ５１及びＥ５２に続けてＥ３１が生じた場合には、Ｅ３２が想起情報として選択することは禁止される。また、Ｅ５１及びＥ５２に続けてＥ６１が生じた場合は、Ｅ６２が想起情報として選択され得る。一方で、Ｅ５１及びＥ５２とは異なるＥ８１及びＥ８２に続けてＥ６１が生じた場合は、Ｅ３１が想起情報としてされ得る。このように、直前に生じたイベントのシーケンスに応じて、想起情報として選択することが許容される情報を制限又は切り替えることができる。これにより、例えばロボット４０が子供とオセロをして楽しんでいる場合には、過去にロボット４０がオセロで学習した情報に基づいて行動させることができる。そのため、例えばロボット４０が子供とオセロを楽しんでいる場合に、誤ってロボット４０が父親と将棋を指しているときに学習した行動をとってしまうことを抑制できる。

以上に説明したサーバ６０の機能は、１以上のコンピュータによって実装されてよい。サーバ６０の少なくとも一部の機能は、仮想マシンによって実装されてよい。また、サーバ６０の機能の少なくとも一部は、クラウドで実装されてよい。また、ロボット４０は、対象オブジェクトの一例である。対象オブジェクトとして、ロボット以外の様々な形態を採用し得る。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０ システム
４０ ロボット
５０ ユーザ
９０ ネットワーク
１０２ 通信部
１２０ センサ部
１３０ 情報処理部
１６０ 制御対象
１２０ センサ部
２００ 分泌情報生成部
２１０ 入力情報生成部
２２０ パラメータ調整部
２３０ ＮＮ演算部
２４０ 感情判定部
２５０ 制御部
２６０ 感情決定部
２７０ 処理部
２８０ 格納部
２８２ 記憶制御部
２８４ 情報選択部
２８６ イベント情報生成分
２９０ 記録媒体
３００ 感情マップ

Claims (16)

1. 対象オブジェクトの感情を決定するための情報を取得する情報取得部と、
   前記情報取得部が取得した前記情報に基づいて、前記対象オブジェクトの感情の決定に作用する内分泌物質の分泌量を示す分泌情報を生成する分泌情報生成部と、
   前記情報取得部が取得した前記情報に基づいて決定された前記対象オブジェクトの感情の強さが予め定められた値を超えた場合に、前記分泌情報と、前記情報取得部が取得した情報に基づく記憶情報とを対応づけて記憶させる記憶制御部と、
   前記分泌情報に対応づけて記憶されている前記記憶情報のうち、前記対象オブジェクトが想起する記憶情報を、前記分泌情報に基づいて選択する情報選択部と
   を備える記憶制御システム。
2. 前記記憶制御部は、前記情報取得部が取得した第１の前記情報に基づいて決定された前記対象オブジェクトの感情の強さが予め定められた値を超えた場合に、前記第１の情報に基づく第１の記憶情報と、前記第１の情報の前に前記情報取得部が取得した第２の前記情報に基づく第２の記憶情報及び前記第１の記憶情報の組と前記分泌情報とを対応づけて記憶させ、
   前記情報選択部は、前記情報取得部が前記第２の記憶情報に適合する新たな情報を取得した場合に、前記分泌情報生成部により生成された分泌情報が、前記第２の記憶情報及び前記第１の記憶情報の組に対応づけて記憶されている前記分泌情報に適合することを条件として、前記対象オブジェクトが想起する記憶情報として、前記第１の記憶情報と、前記第２の記憶情報及び前記第１の記憶情報の組とを選択する
   請求項１に記載の記憶制御システム。
3. 前記記憶制御部は、前記情報選択部により前記第１の記憶情報が選択された場合において、前記情報取得部が前記第１の記憶情報に適合する新たな情報を更に取得したことを条件として、感情の起伏を抑制する作用を持つ内分泌物質の分泌量を増加した前記分泌情報を、前記第２の記憶情報及び前記第１の記憶情報の組に対応づけて記憶させる
   請求項２に記載の記憶制御システム。
4. 前記分泌情報生成部は、前記情報選択部により前記第１の記憶情報が選択された場合において、前記情報取得部が前記第１の記憶情報に適合する新たな情報を更に取得したことを条件として、前記第２の記憶情報及び前記第１の記憶情報の組に対応づけて記憶されている前記分泌情報が示す内分泌物質の分泌量を、現在における内分泌物質の分泌量を示す前記分泌情報に反映する
   請求項２または３に記載の記憶制御システム。
5. 前記記憶制御部は、前記情報取得部が取得した第１の前記情報に基づいて決定された前記対象オブジェクトの感情の強さが予め定められた値を超えた場合に、前記第１の情報に基づく第１の記憶情報と、前記第１の情報の前に前記情報取得部が取得した第２の複数の前記情報に基づく第２の複数の記憶情報の任意の組み合わせのそれぞれ及び前記第１の記憶情報の組と、前記分泌情報とを対応づけて記憶させ、
   前記情報選択部は、前記情報取得部が前記第２の複数の記憶情報の第１の組み合わせに適合する新たな情報を取得した場合に、前記分泌情報生成部により生成された分泌情報が、前記第２の複数の記憶情報の前記第１の組み合わせ及び前記第１の記憶情報の組に対応づけて記憶されている前記分泌情報に適合することを条件として、前記対象オブジェクトが想起する記憶情報として、前記第１の記憶情報と、前記第２の複数の記憶情報の前記第１の組み合わせ及び前記第１の記憶情報の組とを選択する
   請求項１に記載の記憶制御システム。
6. 前記記憶制御部は、前記情報取得部が取得した第１の前記情報に基づいて決定された前記対象オブジェクトの感情の強さが予め定められた値を超えた場合に、前記第１の記憶情報と、前記第２の複数の記憶情報の任意の組み合わせのそれぞれ並びに前記第１の記憶情報及び前記情報取得部が前記第１の情報に続けて取得した第３の情報に基づく第３記憶情報のシーケンスの組と、前記分泌情報とを対応づけて記憶させ、
   前記情報選択部は、前記情報取得部が前記第２の複数の記憶情報の前記第１の組み合わせに適合する新たな情報を取得した場合に、前記分泌情報生成部により生成された分泌情報が、前記第２の複数の記憶情報の前記第１の組み合わせ並びに前記第１の記憶情報及び前記第３記憶情報のシーケンスの組に対応づけて記憶されている前記分泌情報に適合することを条件として、前記対象オブジェクトが想起する記憶情報として、前記第１の記憶情報と、前記第２の複数の記憶情報の前記第１の組み合わせ並びに前記第１の記憶情報及び前記第３記憶情報のシーケンスの組とを選択する
   請求項５に記載の記憶制御システム。
7. １つ以上の判断情報に対応づけて、当該１つ以上の判断情報に適合する情報が取得された場合に前記対象オブジェクトが想起する情報として選択することが許容される１以上の記憶情報を格納する選択許容情報格納部
   をさらに備え、
   前記情報選択部は、前記第２の記憶情報及び前記第１の記憶情報の組に対応づけて前記許容情報格納部に格納されている前記判断情報に適合する情報と、前記第２の記憶情報に適合する情報とを、前記情報取得部が予め定められた時間内に取得した場合に、前記対象オブジェクトが想起する記憶情報として前記第１の記憶情報を選択する
   請求項２から４のいずれか一項に記載の記憶制御システム。
8. 前記分泌情報生成部は、前記情報選択部により前記第１の記憶情報が選択された場合において、前記情報取得部が前記第１の記憶情報を否定する新たな情報を取得したときは、前記第２の記憶情報及び前記第１の記憶情報の組に対応づけて記憶されている前記分泌情報が示す分泌量の内分泌物質による作用とは相反する作用を持つ分泌量の内分泌物質を、前記第２の記憶情報及び前記新たな情報に基づく第３の記憶情報の組に対応づけて記憶されている前記分泌情報に反映する
   請求項２から４のいずれか一項に記載の記憶制御システム。
9. 前記分泌情報生成部は、前記情報選択部により前記第１の記憶情報が選択された場合において、前記情報取得部が前記第１の記憶情報を否定する新たな情報を取得したときは、前記第２の記憶情報及び前記第１の記憶情報の組に対応づけて記憶されている前記分泌情報が示す分泌量の内分泌物質による作用とは相反する作用を持つ分泌量の内分泌物質を、前記第２の記憶情報及び前記新たな情報に基づく第３の記憶情報の組に対応づけて記憶されている前記分泌情報に反映して、前記相反する作用を持つ分泌量の内分泌物質が反映された、前記第２の記憶情報及び前記第３の記憶情報の組に対応づけて記憶される前記分泌情報を、現在における内分泌物質の分泌量を示す前記分泌情報に反映する
   請求項８に記載の記憶制御システム。
10. 前記分泌情報が示す内分泌物質の分泌量と前記情報取得部が取得した前記情報とに基づいて、前記対象オブジェクトの感情を決定する感情決定部
    をさらに備える請求項１から９のいずれか一項に記載の記憶制御システム。
11. 前記感情決定部は、前記情報取得部が取得した前記情報に基づく入力情報を入力とするニューラルネットワークを用いて、前記対象オブジェクトの感情を決定する
    請求項１０に記載の記憶制御システム。
12. 前記分泌情報が示す内分泌物質の分泌量は、前記ニューラルネットワークに含まれる人工シナプスの結合係数に作用する
    請求項１１に記載の記憶制御システム。
13. 前記ニューラルネットワークは、感情が定められた人工ニューロンである複数の感情人工ニューロンを含み、
    前記感情決定部は、前記複数の感情人工ニューロンのそれぞれの現在の発火状態に基づいて、前記対象オブジェクトの現在の感情を決定する
    請求項１１または１２に記載の記憶制御システム。
14. 前記情報取得部が取得した前記情報に基づいて決定された前記対象オブジェクトの感情に応じて、前記対象オブジェクトを制御する制御部
    をさらに備える請求項１から１３のいずれか一項に記載の記憶制御システム。
15. 請求項１から１４のいずれか一項に記載の記憶制御システムと、
    前記対象オブジェクトと
    を備えるシステム。
16. コンピュータを、請求項１から１４のいずれか一項に記載の記憶制御システムとして機能させるためのプログラム。

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