JP7066665B2 - 人工ソーシャルネットワークを運用するためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、一般的にソーシャルネットワークに関し、特に人工ソーシャルネットワークを構築するためのシステム及び方法に関するものである。

背景としてここに開示する課題に関連すると考えられる参考リストは以下である。
「以下Ａｍｉｒ２０１４」Ａｍｉｒ，Ｏ．及びＧａｌ，Ｋ．「探索的学習環境におけるブラン認識及び視覚化」Ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ．Ｓｐｒｉｎｇｅｒ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ，２０１４．２８９－３２７． 「以下Ｂａｎｅｒｊｅｅ２０１４」Ｂａｎｅｒｊｅｅ，Ｂ．；Ｌｙｌｅ，Ｊ．及びＫｒａｅｍｅｒ，Ｌ．「マルチエージェンのプラン認識の複雑性」Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ａｇｅｎｔｓ ａｎｄ Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ（２０１４）：１－３３． 「以下Ｂａｎｅｒｊｅｅ２０１１」Ｂａｎｅｒｊｅｅ，Ｂ．及びＫｒａｅｍｅｒ，Ｌ．「マルチエージェンのプラン認識の分岐と価値」ＡＡＡＩ．２０１１． 「以下Ｂａｎｅｒｊｅｅ２０１０」Ｂａｎｅｒｊｅｅ，Ｂ．；Ｋｒａｅｍｅｒ，Ｌ．及びＬｙｌｅ，Ｊ．「マルチエージェンのプラン認識：形式化及びアルゴリズム」ＡＡＡＩ．２０１０． 「以下Ｃａｓｔｅｌ１９９８」Ｃａｓｔｅｌｆｒａｎｃｈｉ，Ｃ．；Ｆａｌｃｏｎｅ，Ｒ．；及びＤｅ－Ｒｏｓｉｓ，Ｆ。ゴーレム中の偽装：如何なる方法でヘルプを戦略的に盗む。Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ａｇｅｎｔ ’９８中：偽装におけるワークショップの作業ノート，Ｆｒａｕｄ ａｎｄ Ｔｒｕｓｔ ｉｎ Ａｇｅｎｔ Ｓｏｃｉｅｔｉｅｓ，１９９８。 「以下Ｃａｓｔｅｌ１９９７」Ｃａｓｔｅｌｆｒａｎｃｈｉ，Ｃ．；Ｆｉｏｒｅｌｌａ，Ｄ．；Ｒｉｎｏ，Ｆ及びＳａｌｖａｔｏｒｅ，Ｐ。パーソナリティベースのマルチエージェントの協動を調査するためのテストベッド。Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＥＳＳＬＬＩ ’９７ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｌｏｇｉｃａｌ Ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｔｏ Ａｇｅｎｔ Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ ａｎｄ Ｄｅｓｉｇｎ，ｐｐ．２３－３５，Ａｉｘ－ｅｎ－Ｐｒｏｖｅｎｃｅ，Ｆｒａｎｃｅ，Ａｕｇｕｓｔ １９９７。 「以下Ｃｈａｌａｍｉｓｈ２０１１」Ｃｈａｌａｍｉｓｈ，Ｍ．及びＫｒａｕｓ，Ｓ．ＡｕｔｏＭｅｄ－複数論点の双方間交渉のための自動メディエーター，Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ａｇｅｎｔｓ ａｎｄ Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ，２０１１のジャーナル。 「以下Ｇａｌ２０１０」Ｇａｌ，Ｙ．；Ｋｒａｕｓ，Ｓ．；Ｇｅｌｆａｎｄ，Ｍ．；Ｋｈａｓｈａｎ，Ｈ．及びＳａｌｍｏｎ，Ｅ．適応的エージェントを用いることによる異なる文化を持つ人の交渉，ＡＣＭ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１０。 「以下Ｇｈａｌｌａｂ２００４」Ｇｈａｌｌａｂ，Ｍ．；Ｎａｕ，Ｄ．及びＴｒａｖｅｒｓｏ，Ｐ．自動計画作成：理論＆実践。Ｍｏｒｇａｎ Ｋａｕｆｍａｎｎ，Ｓａｎ Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ，ＣＡ，ＵＳＡ，２００４。 「以下Ｇｌａｓｓ２０００」Ｇｌａｓｓ，Ａ．及びＧｒｏｓｚ，Ｂ．社会化的な意識的デシジョンメーキング。Ｃａｒｌｅｓ Ｓｉｅｒｒａ，Ｍａｒｉａ Ｇｉｎｉ，及びＪｅｆｆｒｅｙ Ｓ．Ｒｏｓｅｎｓｃｈｅｉｎ編集，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｏｕｒｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ａｇｅｎｔｓ，ｐａｇｅｓ ２１７－２２４，Ｂａｒｃｅｌｏｎａ，Ｃａｔａｌｏｎｉａ，Ｓｐａｉｎ，２０００．ＡＣＭ Ｐｒｅｓｓ。 「以下Ｇｒａｔｃｈ２００４」Ｇｒａｔｃｈ，Ｊ．及びＭａｒｓｅｌｌａ，Ｓ．感情のモデル化のためのドメイン－独立フレームワーク。Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，５（４），２６９－３０６，２００４ 「以下Ｇｒｏｓｚ１９９６」Ｇｒｏｓｚ，Ｂ．Ｊ．及びＫｒａｕｓ，Ｓ．複雑なグループ行動のための対策。Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ｊｏｕｒｎａｌ，８６（２）：２６９－３５７，１９９６。Ａｇｅｎｃｙ．Ｋｌｕｗｅｒ Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ．２２７－２６２，１９９９． 「以下Ｇｒｏｓｚ１９９９」Ｇｒｏｓｚ，Ｂ．Ｊ．及びＫｒａｕｓ，Ｓ．シェアプランの発展。Ｒａｏ，Ａ．及びＷｏｏｌｄｒｉｄｇｅ，Ｍ．編集，Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｔｈｅｏｒｉｅｓ ｏｆ Ｒａｔｉｏｎａｌ Ａｇｅｎｃｙ．Ｋｌｕｗｅｒ Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ．２２７－２６２，１９９９。 「以下Ｇｒｏｓｚ２００４」Ｇｒｏｓｚ，Ｂ．；Ｋｒａｕｓ，Ｓ．；Ｔａｌｍａｎ，Ｓ．；Ｓｔｏｓｓｅｌ，Ｂ．及びＨａｖｌｉｎ，Ｍ．デシジョンメーキングの社会依存性に対する影響：新しいゲームによる初期調査。Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＡＡＭＡＳ－２００４。 「以下Ｈａｄａｄ１９９９」Ｈａｄａｄ，Ｍ．及びＫｒａｕｓ，Ｓ．電子商取引におけるシェアプラン。Ｋｌｕｓｃｈ，Ｍａｔｔｈｉａｓ編集，Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ａｇｅｎｔｓ，Ｂｅｒｌｉｎ．Ｓｐｒｉｎｇｅｒ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ．２０４－２３１，１９９９。 「以下Ｈａｄａｄ２００１」Ｈａｄａｄ，Ｍ．ａｎｄ Ｋｒａｕｓ，Ｓ．共同エージェントによる時間推理のためのメカニズム。Ｌｅｃｔｕｒｅ Ｎｏｔｅｓ ｉｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｖｏｌ．２４４６，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ－Ｖｅｒｌａｇ．２２９－２３４，２００１。 「以下Ｈａｄａｄ２００２」Ｈａｄａｄ，Ｍ．及びＫｒａｕｓ，Ｓ．共同エージェントによって時間的情報を置換し、組み合わせる。Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｖｏｌ．２１８２，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ－Ｖｅｒｌａｇ ２７９－２８６，２００２における講義ノート。 「以下Ｈａｄａｄ２００３」Ｈａｄａｄ，Ｍ．；Ｋｒａｕｓ，Ｓ．；Ｇａｌ，Ｙ．及びＬｉｎ，Ｒ．ダイナミック環境における共同プランニングエージェントのための時間推理。Ａｎｎａｌｓ ｏｆ Ｍａｔｈ．ａｎｄ ＡＩ ３７（４）：３３１－３８０，２００３。 「以下Ｈａｄａｄ２００５」Ｈａｄａｄ，Ｍ．；Ａｒｍｏｎ－Ｋｅｓｔ，Ｇ．；Ｋａｍｉｎｋａ，Ｇ．及びＫｒａｕｓ，Ｓ．共同活動のサポート。Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ Ｔｗｅｎｔｉｅｔｈ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２００５。 「以下Ｈａｄａｄ２００８」Ｈａｄａｄ，Ｍ．；Ｆｒｉｄｍａｎ，Ｎ．及びＡｒｍｏｎ－Ｋｅｓｔ，Ｇ．ＡＭＩａＧＯ：目標定位がある複数の自律知能エージェント。ＥＣＡＩ－０８ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ Ｓｙｓｔｅｍ Ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎ，２００８。 「以下Ｈａｄａｄ２０１１」Ｈａｄａｄ，Ｍ．ａｎｄ Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄ，Ａ．ＡＤＡＰＴ：チームワークを簡潔にモデル化するための抽象化階層構造。Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ Ｊｏｉｎｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ａｇｅｎｔｓ ａｎｄ Ｍｕｌｔｉ Ａｇｅｎｔｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ，２０１１。 「以下Ｈａｄａｄ２０１４」Ｈａｄａｄ，Ｍ．；Ｋｒａｕｓ，Ｓ．；Ｂｅｎ－Ａｒｒｏｙｏ Ｈａｒｔｍａｎ，Ｉ．及びＲｏｓｅｎｆｅｌｄ，Ａ．「時間制約のあるグループプランニング」ｈａｓ ｎｏｗ ｂｅｅｎ ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｐａｇｉｎａｔｅｄ ｉｓｓｕｅ ｏｆ Ａｎｎａｌｓ ｏｆ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：Ｖｏｌｕｍｅ ６９，Ｉｓｓｕｅ ３，Ｐａｇｅ ２４３－２９１，２０１４． 「以下Ｈａｓｔｉｎｇｓ１９７０」Ｈａｓｔｉｎｇｓ，Ｗ．Ｋ．Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ「マルコフ連鎖とそのアプリケーションを使用してサンプリング方法。」Ｂｉｏｍｅｔｒｉｋａ、５７：９７から１０９、１９７０」 「以下Ｈｏａｎｇ２００５」Ｈｏａｎｇ，Ｈ．；Ｌｅｅ－Ｕｒｂａｎ，Ｓ．；ａｎｄ Ｍｕｏｚ－Ａｖｉｌａ，Ｈ．「戦略的なゲームＡＩをコード化するための階層計画表現。」ＡＩＩＤＥ－０５。ＡＡＡＩプレス、２００５年。 「以下Ｈｏｇｇ２００１」Ｈｏｇｇ，Ｌ．Ｍ．；ａｎｄ Ｊｅｎｎｉｎｇｓ，Ｎ．Ｒ．「自律エージェントのための社会的、インテリジェントな推論。システムにおけるＩＥＥＥトランザクション。人間とサイバネティクス。」－Ｐａｒｔ Ａ。Ｖｏｌ ３１、ｎｏ ５、頁３８１から３９９まで、２００１年［Ｊｅｎｎｉｎｇｓ１９９５］Ｊｅｎｎｉｎｇｓ，Ｎ．Ｒ．「関節の意図を使用して工業用マルチエージェントシステムで解決協調問題を制御。」人工知能、７５（２）：１－４６、１９９５。 「以下Ｋａｍｉｎｋａ２００２」Ｋａｍｉｎｋａ，Ｇ．Ａ．；Ｐｙｎａｄａｔｈ，Ｄ．Ｖ．；ａｎｄ Ｔａｍｂｅ，Ｍ．「マルチエージェント計画認識アプローチ：傍受することでチームを監視」人工知能学会誌、１７、２００２。 「以下Ｋａｔｚ２００８」Ｋａｔｚ，Ｒ．；Ａｍｉｃｈａｉ－Ｈａｍｂｕｒｇｅｒ，Ｙ．；Ｍａｎｉｓｔｅｒｓｋｉ Ｅ．；Ｋｒａｕｓ．Ｓ．「コンピュータ媒介交渉における男女の異なるオリエンテーション。人間の行動ジャーナル内のコンピュータ」２４（２）：５１６から５３４、２００８。 「以下Ｋｉｎｎｙ１９９４」Ｋｉｎｎｙ，Ｄ．；Ｌｊｕｎｇｂｅｒｇ，Ｍ；Ｒａｏ，Ａ．Ｓ．；Ｓｏｎｅｎｂｅｒｇ，Ｅ．；Ｔｉｄｈａｒ Ｇ．；Ｗｅｒｎｅｒ，Ｅ．「計画チームの活動。Ｃ．ＣａｓｔｅｌｆｒａｎｃｈｉとＥ．Ｗｅｒｎｅｒの編集、人工社会システム、人工知能の巻の講義ノート」。８３０、シュプリンガー・フェアラーク。２７９から２８６、１９９４。 「以下Ｋｒａｕｓ２０００」Ｋｒａｕｓ，Ｓ．「マルチエージェント環境の戦略的交渉。」ＭＩＴプレス、２０００年 「以下Ｌａｎ２０１２」Ｌａｎ，Ｔ．；Ｓｉｇａｌ，Ｌ．；ａｎｄ Ｍｏｒｉ，Ｇ．「人間の行動認識のための階層モデルにおける社会の役割」。コンピュータビジョンとパターン認識（ＣＶＰＲ）、２０１２ ＩＥＥＥ会議。ＩＥＥＥ、２０１２。 「以下Ｌｅｖｅｓｑｕｅ１９９０」Ｌｅｖｅｓｑｕｅ，Ｈ．；Ｃｏｈｅｎ，Ｐ．；ａｎｄ Ｎｕｎｅｓ，Ｊ．「共に行動。」人工知能に関する全国会議議事録、ページ９４－９９、１９９０年。 「以下Ｌｉｎ２００８」Ｌｉｎ，Ｒ．；Ｋｒａｕｓ，Ｓ．；Ｗｉｌｋｅｎｆｅｌｄ，Ｊ．Ｂａｒｒｙ，Ｊ．「自動エージェントを使用した不完全な情報を持つ環境で限界合理的エージェントとの交渉」人工知能ジャーナル、１７２（６－７）：８２３から８５１、２００８． 「以下Ｌｉｎ２０１０」Ｌｉｎ，Ｒ．ａｎｄ Ｋｒａｕｓ，Ｓ．「自動化されたエージェントは、上手に人間と交渉できるか？」ＡＣＭのコミュニケーション Ｖｏｌ．５３第１号、ページ７８－８８、２０１０年１月 ［以下Ｌｉｎ ２０１１］Ｌｉｎ，Ｒ．；Ｇｅｖ，Ｙ．ａｎｄ Ｋｒａｕｓ，Ｓ．「ギャップを埋める」「自動メディエータと対面交渉」ＩＥＥＥ 知能システム ２０１１ ［以下Ｍａｒｈａｓｅｖ２００９］Ｍａｒｈａｓｅｖ，Ｅ．；Ｈａｄａｄ，Ｍ．；Ｋａｍｉｎｋａ，Ｋ．ａｎｄ Ｆｅｉｎｔｕｃｈ，Ｕ．「臨床診断迷路タスクにおける隠された半マルコフモデルの使用。」知能データ分析１３．６（２００９）：９４３－９６７． ［以下Ｍｏｎａｈａｎ１９８２］Ｇ．Ｅ Ｍｏｎａｈａｎ．「部分観測マルコフ決定過程の調査」「理論、モデル、およびアルゴリズム」マネジメントサイエンス ２７：１－１６，１９８２． ［以下Ｎａｕ２００３］Ｎａｕ，Ｄ．；Ａｕ，Ｔ．Ｃ．；Ｉｌｇｈａｍｉ，Ｏ．；Ｋｕｔｅｒ，Ｕ．；Ｍｕｒｄｏｃｋ，Ｊ．Ｗ．；Ｗｕ，Ｄ．Ｙａｍａｎ，Ｆ．ショップ２：ＨＴＮ 計画システム．Ｊ．Ａｒｔｉｆ．Ｉｎｔｅｌｌ．Ｒｅｓ．（ＪＡＩＲ），２０：３７９－４０４，２００３． ［以下Ｏｒｔｉｚ２００２］Ｏｒｔｉｚ，Ｃ．Ｌ．；Ｇｒｏｓｚ，Ｂ．Ｊ．；Ｓｃａｌｅｓ，Ｎ．コンテキスト内の情報要求の解釈：遠隔学習のための共同ウェブインタフェース．自律エージェントとマルチエージェントシステム ５（４）：４２９－４６５，２００２． ［以下Ｏｓｈｒａｔ２００９］Ｏｓｈｒａｔ，Ｙ．；Ｌｉｎ，Ｒ．、Ｋｒａｕｓ，Ｓ．「効果的な一般的な対戦相手モデリングを介しヒューマンエージェント交渉の課題への直面」，Ｐｒｏｃ ｏｆ ＡＡＭＡＳ ２００９． ［以下Ｐｉｔａ２００９］Ｐｉｔａ，Ｊ．；Ｊａｉｎ，Ｍ．；Ｏｒｄｏｎｅｚ，Ｆ．；Ｔａｍｂｅ，Ｍ．；Ｋｒａｕｓ，Ｓ．；Ｍａｇｏｒｉ－Ｃｏｈｅｎ，Ｒ．「実世界ケルゲームのための効果的なソリューション」「エージェントは、人間の不確実性に対処しなければならないとき」Ｐｒｏｃ ｏｆ ＡＡＭＡＳ ２００９．［以下Ｐｙｎａｄａｔｈ２００２］Ｄ．Ｖ．Ｐｙｎａｄａｔｈ ａｎｄ Ｍ．Ｔａｍｂｅ．「コミュニケーションマルチエージェントチームの決定問題：チームワークの理論やモデルを分析」ＪＡＩＲ，１６：３８９－４２３，２００２． ［以下Ｒｉｃｈ１９９６］Ｒｉｃｈ，Ｃ．：Ｓｉｄｎｅｒ，Ｃ．Ｌ．「直接操作インタフェースへの協調エージェントを追加」テクニカルレポート９６－１１，Ｍｉｔｓｕｂｉｓｈｉ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，ＭＡ，Ｍａｙ １９９６． ［以下Ｒｕｓｓｅｌｌ２０１０］Ｒｕｓｓｅｌｌ，Ｓ．Ｊ．：Ｎｏｒｖｉｇ，Ｐ．；（２０１０）．「人工知能：現代的なアプローチ（第３版）」Ｐｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌ ＰＥＡＲＳＯＮ． ［以下Ｓｃｈｍｉｄｔ１９７８］Ｓｃｈｍｉｄｔ，Ｃ．Ｆ．；Ｓｒｉｄｈａｒａｎ Ｎ．Ｓ．；Ｇｏｏｄｓｏｎ Ｊ．Ｌ．「プランの認識問題」「心理学や人工知能の交差点」人工知能，１１：４５－８３，１９７８． ［以下Ｓｈｏｒｔ２００９］Ｓｈｏｒｔ，Ｔ．；Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄ，Ａ．；Ｋｒａｕｓ，Ｓ．「ユーザー協調システム－素早くエージェントにおける効率的な割り込みの可能に対するユーザーの特性のラーニング」ＭＩＭＳ０９ ｗｏｒｋｓｈｏｐ，ＡＡＭＡＳ ２００９． ［以下Ｓｚｅｒ２００５］Ｓｚｅｒ，Ｄ．；Ｃｈａｒｐｉｌｌｅｔ，Ｆ．：Ｚｉｌｂｅｒｓｔｅｉｎ Ｓ．ＭＡＡ＊「分散ＰＯＭＤＰｓを解くためのヒューリスティック検索アルゴリズム」Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｔｗｅｎｔｙ－Ｆｉｒｓｔ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ｉｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＵＡＩ），ｐａｇｅｓ ５７６－５８３，２００５． ［以下Ｔａｌｍａｎ２００５］Ｔａｌｍａｎ，Ｓ．；Ｇａｌ，Ｙ．；Ｈａｄａｄ，Ｍ．；Ｋｒａｕｓ，Ｓ．「交渉におけるエージェントへの人格の適応」ＡＡＭＡＳ－０５，２００５． ［以下Ｔａｍｂｅ１９９７］Ｔａｍｂｅ，Ｍ．「柔軟なチームワークに向けて」ＡＩ研究のジャーナル７：８３－１２４．１９９７． ［以下Ｖａｎ２００９］Ｖａｎ ｄｅｎ Ｂｒｏｅｃｋ，Ｇ．；Ｄｒｉｅｓｓｅｎｓ，Ｋ．；Ｒａｍｏｎ，Ｊ．「予想される報酬ディストリビューションを使用して、ポーカーにおけるモンテカルロツリー探索」：「機械学習の進歩」機械学習第一回アジア会議 ＡＣＭＬ ２００９，ｐｐ．３６７－３８１． ［以下Ｗｏｏｌｄｒｉｄｇｅ２００９］Ｗｏｏｌｄｒｉｄｇｅ．Ｍ．「マルチエージェントシステムの概要」．Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ，２００９． ［以下Ｚｕｃｋｅｒｍ２００７］Ｚｕｃｋｅｒｍａｎ，Ｉ．；Ｋｒａｕｓ，Ｓ．；Ｒｏｓｅｎｓｃｈｅｉｎ，Ｊ．Ｓ．；Ｋａｍｉｎｋａ Ｇ．Ａ．「ゼロサム相互作用において限界合理的エージェントのための敵対的環境モデル．」ＡＡＭＡＳ－０７，２００７． ［以下Ｚｕｃｋｅｒｍ２０１１］Ｚｕｃｋｅｒｍａｎ，Ｉ．；Ｈａｄａｄ，Ｍ．「グループについての推理」「社会的行動のスペクトラムのための認知モデル」ＩＥＥＥ／ＷＩＣ／ＡＣＭ推理国際会議 知能エージェントテクノロジー，２０１１． ［以下Ｚｕｃｋｅｒｍ２０１２］Ｚｕｃｋｅｒｍａｎ，Ｉ．；Ｋｒａｕｓ，Ｓ．；Ｒｏｓｅｎｓｃｈｅｉｎ，Ｊ．Ｓ．「限界合理的なエージェントのための敵対活動モデル」。自律エージェントとマルチエージェントシステム ２４（３）：３７４－４０９，２０１２． ［以下Ｚｈｕｏ２０１２］Ｚｈｕｏ，Ｈ．；Ｙａｎｇ，Ｑ．；Ｋａｍｂｈａｍｐａｔｉ，Ｓ．「アクションモデルベースのマルチエージェント・プラン認識」ニューラル情報処理システムの進歩．２０１２．

本明細書の前記参照に対する確認は、いずれにせよ現在開示した課題の特許性に関連することを意味するとして推定されるものではない。

コンピューティングがより広まるにつれて、分散システムは、一定のレベルで相互依存に関与し始めており、この相互依存では、システムがある種の永続的な関係に関わっている。この関係は、人間のソーシャルグループにあるような社会的関係として反映されることができる。異なるシステムは、例えば、共通のタスクを達成するために協力することができる。それらは、活動において互いに従事し合い、共通の情報と関心を持つ、共通のリソースに対して競争または交渉することができる。

従って、システム間の相互依存では、システム間の交流が形成され、ここで、個々のグループは、ソーシャルネットワークの構造において互いにコネクションされ、またソーシャルネットワークにおいて、これらのネットワークにおけるノードは、ソーシャルグループの一員となることになる。ネットワーク中の各グループは、不均一であってもよく、即ち、各種のメンバーを含むことができ、このメンバーはエージェントと言い、異なる組織及び人間からのシステムにより構成されるものであり、ここで、各メンバーは、自身の要望（例えば、関心）または共通の要望（例えば、関心）を満たすために、他のメンバーと交流する。

ソーシャルグループにおける分散エージェント間の相互依存の管理におけるチャレンジは、エージェント間のルールが如何にしてエンコードされるかというところにあり、これにより、グループの個々のメンバーは、複雑でダイナミックな環境において、彼らの要望（例えば、関心）を満たすために、互いに効果的に動作することができる。このような環境では、個々のメンバーは、相違し、不完全であり、彼らの環境に対し矛盾し得る見解にしばしば遭遇し、また予期せぬ事象に遭遇する恐れがある。さらには、彼らは思いがけずに要望を満たすことができなかったり、新たな機会が実現できないことがある。

従って、個々のメンバーが操作する環境には、指数関数的なセッティングの組み合わせ、入力、相互コネクションのセットアップが含まれ、また、全てのエージェント間のルール及びプロスィージャーを事前に予測し、あらかじめプログラムされることが不可能であり、前記ルール及びプロスィージャーに対し、各メンバーはグループの一部である際には従う必要がある。即ち、この問題は、コンピューター的に処理し難いものである。同様に、これらの同一条件は、中央処理装置や人間が交流を管理することを割り当てることを禁止するものである。

社会的なノウハウを有するエージェントを強化するソーシャルベースモデルは知られており、たとえば、ビリーフ－デザイア－インテンション（ＢＤＩ）ベースモデル（例えば、［Ｇｒｏｓｚ １９９６，Ｇｒｏｓｚ ２００４，Ｈａｄａｄ ２００５，Ｊｅｎｎｉｎｇｓ １９９５，Ｋｉｎｎｙ１９９４，Ｌｅｖｅｓｑｕｅ１９９０，Ｚｕｃｋｅｒｍ２００７］）、社会的な傾向を変えることによって、その個性を周囲に合わせて調節するエージェントを有するモデル（例えば、［Ｃａｓｔｅｌ１９９７，Ｃａｓｔｅｌ１９９８，Ｈｏｇｇ２００１，Ｔａｌｍａｎ２００５］）、感情の計算モデル（例えば、［Ｇｒａｔｃｈ２００４］）などである。

理論ソーシャルモデルは、各種のマルチエージェントシステムに適用された。アプリケーションは、共同タスクを達成するためにエージェントのグループを制御することができる（例えば、［Ｈａｄａｄ２００８，Ｈａｄａｄ２０１１，Ｋａｍｉｎｋａ２００２，Ｔａｍｂｅ１９９７］）。また、ドメイン特定のアルゴリズム及び方法が知られている（例えば、［Ｇｌａｓｓ２０００，Ｏｒｔｉｚ２００２，Ｒｉｃｈ１９９６］）。

明細書中で挙げられた全ての刊行物と特許文献の開示、及びそこに直接的に或いは間接的に引用されている刊行物と特許文献の開示は、参照としてここに取り入れられている。特許性に対し、これら刊行物や特許文献の重要性は認められるものではない。

図１は、分散システムを有する従来のネットワーク１０を示すものであり、分散システムでは、ネットワークの各システムは、ノード１２Ａ－１２Ｊと示され、ネットワーク（中央サーバを必要としない）における他のコンピュータのためのクライアントまたはサーバとして動作することができる。ネットワークの全てのシステムは、同じまたは互換性のあるプログラムを使用し、互いにコネクションして、ネットワークの別のシステムのファイル及び他のリソースにアクセスすることができる。

図示されるネットワーク１０は、ピア・ツー・ピア（Ｐ２Ｐ）であって、典型的に、分散アプリケーションアーキテクチャを含んでおり、この分散アプリケーションアーキテクチャはピアの間のタスクまたはワークロードを仕切るものである。ピアとはアプリケーションにおいて等しい権限を有する参加者である。Ｐ２Ｐネットワークの各コンピュータの所有者は、他のネットワーク関係者にとって直接利用可能となるように、処理機能、ディスク記憶またはネットワークバンド幅などのリソースの一部を用意することができ、これにはサーバまたは安定ホストによるセンターコーディネーションの必要がない。このモデルにより、ピアはリソースのサプライヤーとカスタマーの両方であり、従来のモデルにおいてサーバだけが提供し（発信する）、クライアントが使用する（受信する）というものと対照的である。

別の既知のネットワークはソーシャルネットワークであって、社会的構造として表されることができ、この社会的構造は、アクターのセット（個体または組織など）及びこれらのアクターの間のダイアディックタイ（関係、コネクション、または交流など）により構成されるものである。

図２は、従来のソーシャルネットワーキングサービス１６を概略的に示すものである。ソーシャルネットワーキングサービスは、オンラインサービス、プラットフォームまたはサイト１８であって、２０Ａ－２０Ｉの人の間のソーシャルネットワークまたは社会的関係の構築を進めることに焦点を合わせているものであり、ここで、２０Ａ－２０Ｉの人は、例えば、共通の関心、活動、背景、または実際の繋がりを有する。ソーシャルネットワークサービスにおいては、各ユーザ（多くの場合、プロフィールである）、彼／彼女の社会的繋がり及び様々な付加サービスの表示を含む。ほとんどのソーシャルネットワークサービスは、ウェブベースであって、Ｅメール及びインスタントメッセージングなどによって、ユーザがインターネットで対話することを可能にさせる通信手段１９を提供するものである。オンラインコミュニティサービスは、時にソーシャルネットワークサービスとして見なされるが、より広い意味で、ソーシャルネットワークサービスは、通常個人中心のサービスを意味し、一方、オンラインコミュニティサービスはグループ中心である。ソーシャルネットワーキングサイトは、ユーザに個々のネットワークの中で共通のアイデア、活動、イベント、および関心を持たせることができる。

既存のソーシャルネットワーキングサービスの主なタイプは、カテゴリの場所（例えば、以前の学年又はクラスメート）、友人と連絡する（通常、自己記述ページで）手段、信頼にリンクされる推薦のシステムを含むものである。

図３に示されるように、ソーシャルネットワーキングサービス１６は、仮想プレーン２２を有し、仮想プレーン２２には、ヒューマンコントロールドエンティティエージェント（Ｃ）及び自律ソフトウェアエージェント（Ｂ）２３の二種類のエージェントがある。ヒューマンコントロールドエージェントは、ヒューマンコントロールドエンティティエージェントを制御する２０Ａ－２０Ｊの人の間のソーシャル交流を許容し、これにより、ヒューマンコントロールドエンティティエージェント（Ｃ）は、社会的機能を自然に持っている人間に影響される。多くの従来のシステムでは、ソフトウェアエージェント（ｂｏｔｓ）は、ソーシャルインテリジェンスとソーシャルスキル無しではネットワークに寄与することができない。

以下の記載により、本願の明細書に使用される用語が説明される。

エージェント（またはアクター）は、センサーのタイプを通じてその環境を認識すると見なされることができる全てのものであり、またアクチュエータによってこのような環境で動作する。エージェントは、所定の環境（本当又は仮想）においてアクチベート（実行）されることができる。

エージェントの例としては、ロボットエージェントであって、センサーがカメラと赤外域のファインダーで、アクチュエータが様々なモーターであるロボットエージェント；ソフトウェアエージェントであって、感覚入力を受信されたキーストローク、ファイル内容、ネットワークパケットとし、アクチュエータがスクリーン上のディスプレイ、ファイルの作成及びネットワークパケットとするソフトウェアエージェントである。

エージェント（またはアクター）は、人工エージェントを指すものであり、人工エージェントは、ロボット、マシン、ソフトウェア機能、アプリケーション、コンピュータ化されたシステム、コンピュータ化されたエンティティ、ノン・プレイヤー・キャラクター（ＮＰＣ）、コンピュータ生成フォース（ＣＧＦ）、無人機（自律車などの無人地上車両（ＵＧＶ）、無人航空機（ＵＡＶ）、「ドローン」としてよく知られている無人飛行機、無人戦闘機、水面上の操作のための無人水面乗物（ＵＳＶ）、水中作業のための自律型潜水艇（ＡＵＶ）または無人潜水船（ＵＵＶ）、遠隔操作（無人宇宙飛行）と自律（「ロボット宇宙船」または「宇宙探査機」）両方の無人衛星などである。

エージェントの社会は、相互に作用するエージェントの集まりである。オープン化の程度に基づきエージェント社会を分類することができる。オープンソサイエティには、ソサイエティに加入するための制限がない。クローズドソサイエティには、「外部エージェント」がソサイエティに加入することが不可能である。「セミオープン」及び「セミクローズド」社会では、だれでもエージェントに寄与することができるが、ソサイエティに入ることが制限され、また行動が組織によってモニターされる恐れがある。

ソーシャルグループは、個人的なものまた社会的な繋がりに向けたものとして存在できる。社会的関係社会的な繋がりは、個人的なソーシャル交流、及びこのような交流（一般的に「コミュニティー」として訳される）に基づく役割、価値、ビリーフに属するものや、又は、一方では、間接的な交流、及びこのような交流（一般的に「ソサイエティ」として訳される）に基づく非人間的な役割、形式的価値とビリーフに属するものに分類される。

ソーシャルグループは、彼ら自身をソーシャルグループのメンバーとして認識するものとして定義される。にもかかわらず、ソーシャルグループは無数のサイズと種類で構成される。例えば、ソサイエティは大きいソーシャルグループとして見なされることができる。

ある実施例では、ＡＳＭのコンポーネントは、個々のエージェントのために、ソーシャルプロセス（またはプロスィージャー）を実行するために実施されることができ、これにより、このエージェントのソーシャルインテリジェンス及びソーシャルスキルが増強され、エージェントのソーシャルグループを形成する及び／またはソーシャルグループに入る（加入する）、そしてエージェントの人工ソーシャルネットワークを構築することを可能にさせる。

ソーシャルインテリジェンスは、個々のエージェントにエージェントのソーシャルグループにおける人間関係を管理する機能を提供する。ソーシャルスキルは、自律的な交流及び、そのソーシャルグループの他のエージェントとのコミュニケーションを促進させる。

「Ｚｕｃｋｅｒｍ２０１１」で議論されるように、社会的な人間関係には以下を含むことができる。
利他関係：エージェントの活動であって、この活動の結果が、自分の利益ではなく、グループの他人の利益を増大させる活動である。
協力関係：エージェントの活動であって、この活動の結果が、自分と他人の両方の利益を増大させる活動である。
個人主義的な関係：エージェントの活動であって、この活動の結果が、自分だけの利益を増大させる活動である。
競争関係：エージェントの活動であって、この活動の結果が、自分の利益を増大させるが相手の利益を減少させる活動である。
攻撃的な関係：エージェントの活動であって、この活動の結果が、危害を加えるといった唯一の目的のために、自分の利益が増えることなく相手の利益を減少させる活動である。

ユーティリティ関数を通じて利益を計算することができる。ユーティリティ関数の一般的な用法としては、ステートがいかに「良い」かを表す数値を使用することであり、即ち、ユーティリティが高ければ高いほど良いということである。他の可能な用法としては、ユーティリティ関数がプレディケートオーバーランとして機能することである（「Ｗｏｏｌｄｒｉｄｇｅ２００９」も参照）。

ある実施例では、ＡＳＭのソーシャルインテリジェンスは典型的には、エージェントの機能を含むことができ、この機能は、ソーシャルグループにおける社会的な人間関係を正確にキャプチャし、これらを使用し、一連の要望にナビゲートしてその要望を満たすためのものである。

ある実施例では、ＡＳＭコンポーネントのソーシャルプロセス（またはプロスィージャー）は、エージェントに、メンタルステートがそれ自体、及び、ソーシャルグループにある他のエージェント（／複数）に起因させることを可能とし、他のエージェントが自身と異なるメンタルステートを持つことを理解させる。

メンタルステートはビリーフ、希望及び意志を含むことができる。ビリーフは、例えば、あるエージェントが、ある他のエージェントが共通の要望を共同で達成するために、正しいかどうかを問わずに、自身に協力することを信じることができる、ということをエージェントが知っていることを指すものである。

要望は、エージェントが起きたことを理想的に見たがることを指すものである（要望は、ゴール、関心、好みとして表現されることができる）。意志は、エージェントが実際に何かに向けて行動することを指すものである。エージェントはメンタルステートを使用し、他のエージェントの挙動を説明して予測することができ、これにはメンタルステートを他のものに起因させることや、行動の原因としてそれらを理解することが含まれる。

「Ｚｕｃｋｅｒｍ２０１１」に定義されるように、グループ中のエージェントＡｉは、三つのタイプの要望を持つことができ、それは、グループメンバーの（ａ）協力的な要望、（ｂ）単独的な要望、（ｃ）競争的な要望、に関するものである。

エージェントＡｉの要望のセットにおける要望ｄは、グループのメンバーＡｊも要望のセットにおいて要望ｄを有する場合に、Ａｊに対して協力的である。

エージェントＡｉの要望のセットにおける要望ｄは、Ａｊが要望のセットにおいて要望ｄもｄについての反対も有しない場合に、グループのメンバーＡｊに対して単独的である。

エージェントＡｉの要望のセットにおける要望ｄは、Ａｊも要望のセットにおいてｄの反対を有する場合に、グループのメンバーＡｊに対して競争的である。

例えば、サイバー環境では、一つのエージェントは、「Ｘのコンピュータを保護する」といった要望を有し、一方、他のエージェントは、「コンピュータＸを攻撃する」という要望を有することがある。その結果、彼らは競争的な要望を有する。「コンピュータＸを保護する」要望を有する全てのエージェントは、協力的な要望を有する。単独的な要望は、一つのエージェントだけが「コンピュータＸを保護する」要望を有し、他のいずれのエージェントも「コンピュータＸを攻撃する」要望を有しない場合に現れることになる。

ある実施例により、ＡＳＭのコンポーネントにより、ソーシャルプロセス（またはプロスィージャー）を通じて、それ自体のＡＳＭにおいて、エージェントが他のエージェントの心理表現、所謂メタ－表現として表すことができる。次に前記エージェントは、他のエージェントのビリーフ、要望、意志などを推測し、この情報を使用して他のエージェントの挙動を解釈する及び／または、他のエージェントが次に何をするかを予測する。

ある実施例において、エージェントとＡＳＭのコンポーネントとの関連付けは、人工ソーシャルサービスプラットフォームにより実行されることができる。ＡＳＭのコンポーネントは、登録プロセスにより、エージェントに人工ソーシャルネットワークのメンバーとする機能を提供するものであり、この登録プロセスは人工ソーシャルサービスプラットフォームによって提供されるものである。エージェントは、ＡＳＭのコンポーネントを使用して、人工ソーシャルネットワークにおいて、新しいソーシャルグループを形成する、または既存のソーシャルグループに入ることができる。

アプリケーションはゲーミング、娯楽アプリケーション、クラウドコンピューティング、サイバーセキュリティ、衛星、無人車とロボティクス、ネットワークと通信ユーティリティを含むが、これらに限定されない。例えば、ゲーミングアプリケーションでは、ＡＳＭのコンポーネントにより、ノン・プレイヤー・キャラクター（ＮＰＣ）が他のＮＰＣｓ及び／またはゲームをしているヒューマンコントロールドキャラクターと自主的に交流し、これにより、ゲームでは、互いの及び人間のプレイヤーとの、ＮＰＣｓ間のソーシャル交流を可能にさせる。その結果、ある実施例では、ＡＳＭはゲーミングアプリケーションでは、自発的な社会行動を可能にさせる。クラウドコンピューティングでは、ＡＳＭはクラウドにある複雑なクラスターとユニットに組み入れられることができ、これにより、監督マネージャーを必要とせずに、コンピュータが互いに「交流」することができる。サイバーセキュリティでは、ＡＳＭは、「社会的保護ネットワーク」を可能にさせ、この「社会的保護ネットワーク」は即ち、ネットワーク上のコンピュータが攻撃される場合に、他のコンピュータはこれを検出し、機密情報を保護して攻撃を阻止することができるものである。

ネットワークは、全ての通信ネットワークを指すものであって、コンピュータまたは一つのコンピュータ中のモジュールにデータの交換を可能にさせるコンピュータネットワーク、データネットワークを含むものである。

本発明の実施例に従って、コンピュータ化されたネットワークの中でサブネットワークを作成するための方法が提供されるものであり、
この方法は、ネットワークにリンクされるエージェントである仮想エンティティ（以下、ＡＳＭ）を形成することを含み、
ＡＳＭは、
エージェントの環境ステートに関連する第１データと、
エージェントの少なくとも一つの要望に関連する第２データと、
エージェントの少なくとも一つの機能に関連する第３データと、
を含み、
少なくとも第２のＡＳＭとリンクして、第１、第２及び第３データに関連する少なくとも一つのエンティティを有するサブネットワークを形成する機能を有するＡＭＳを提供することを含む、こととする。

前記方法は、第１サブネットワークを形成するために、ＡＳＭと少なくとも第２のＡＳＭとをリンクさせることを更に含む。

第１、第２及び第３データの少なくとも一つが変化し、ＡＳＭは第２サブネットワークを形成するために、少なくとも一つの第３仮想エンティティにリンクされる。

前記方法は、関連するエージェントと交流する機能を有するＡＳＭを提供する、ことをさらに含む。

前記ＡＳＭを形成するステップは、エージェントから新規登録要求を受信することをさらに含み、この登録要求は、エージェントに関連する第１、第２及び第３データを含み、エージェントとのインタフェースを生成する。

リンクする機能を有するＡＳＭを提供するステップは、ソーシャル交流及び推理プロセスを含むことができる。

ソーシャル交流及び推理プロセスは、エージェントのビリーフをアップデートし、エージェントの少なくとも一つの要望を確立することを含む。前記ビリーフは、動的ビリーフと静的ビリーフを含むことができる。動的ビリーフは、動的ソーシャルビリーフ、及び、エージェントの環境ステートに関連する動的環境ビリーフを含むことができる。

動的ビリーフは、エージェントに関する入力を参照する個々のビリーフ、及び、少なくとも一つの第２のＡＳＭに関連する少なくとも一つのエージェントに関する入力を参照する相互ビリーフを含むことができる。

少なくとも一つの要望を確立することは、ビリーフに従った、推理望ましい要望についての推理、及び、前記要望の達成を促進できる第２エージェントに関連する少なくとも一つの第２のＡＳＭを含む。

ソーシャル交流及び推理プロセスは、行動フェーズをさらに含むことができ、この行動フェーズは望ましい要望を達成するためのエージェントの意志を決定する過程にある。

行動フェーズは少なくとも一つの第２のＡＳＭへのメッセージを形成することをさらに含むことができる。

ソーシャル交流及び推理プロセスは、実行フェーズをさらに含むことができ、この実行フェーズは出力データがエージェントと少なくとも一つの第２のＡＳＭに送信される過程にある。出力データは、エージェントによって実行される少なくとも一つのプリミティブな操作を含むことができる。

少なくとも一つの要望を確立することには、エージェントの要望リストにある各要望のユーティリティを計算することをさらに含む。少なくとも一つの要望を確立することは、要望を達成するための最良の方法に関する推理及び決定をさらに含み、この決定はＡＳＭが前記要望の達成を促進できる第２エージェントに関連する少なくとも一つの第２のＡＳＭにより、要望を達成するか否かに関するものである。少なくとも一つの要望を確立することは、少なくとも一つの第２のＡＳＭに関連する少なくとも一つの第２エージェントの要望を検出することをさらに含むことができる。少なくとも一つの要望を確立することは、要望を達成する可能性に関するビリーフをアップデートすることをさらに含む。ソーシャル交流及び推理プロセスは、行動フェーズをさらに含み、この行動フェーズは望ましい要望を達成するためのエージェントの意志を決定する過程にある。前記メッセージは、ＡＳＭの識別、第２のＡＳＭの識別、要望に関する指示を含むことができる。

ここで開示される内容の別の実施例では、コンピュータ化されたネットワークの中でサブネットワークを生成するシステムが提供される。
このシステムは、プロセッサと、プロセッサによる実行命令のための指示を含む複数のモジュールと、を含み、
複数のモジュールは、
第１モジュールであって、ネットワークにリンクされるエージェントである仮想エンティティ（以下、ＡＳＭ）を形成するためのモジュールであり、仮想エンティティはエージェントの環境ステートに関連する第１データ、エージェントの少なくとも一つの要望に関連する第２データ、エージェントの少なくとも一つの機能に関連する第３データを含む、こととする第１モジュールと、
第２モジュールであって、第１、第２及び第３データに関連する少なくとも一つのエンティティでサブネットワークを形成するために、少なくとも第２のＡＳＭにリンクする機能を有するＡＳＭを提供するための第２モジュールと、を含む。

前記システムは、ＡＳＭと少なくとも第２のＡＳＭとの間の通信を確立するために、データベース及びモジュールをさらに含むことができる。第１モジュールは、エージェントと交流するための交流インタフェースをさらに含み、第２モジュールは、第２のＡＳＭと交流するためのソーシャル交流と推理プロセスを含む。また、第２モジュールは、自動モードで作動するように構成されることができ、この自動モードにおいて、推理プロセスは、第２モジュール及び制御モードにより実施され、また少なくともいくつかまたは全ての推理プロセスは、前記ＡＳＭの外部から実施される。

前記交流インタフェースは、データ構造通信とエージェントの通信言語の間の通信をコンバートすることで構成することができる。

システムは、共通の通信媒体を含むソーシャルサービスモジュールをさらに含むことができる。前記ソーシャルサービスモジュールは、エージェントと少なくとも第２エージェントの変更環境に関する動的データを保存、検索、アップデートするように構成されることができる。ソーシャルサービスモジュールは、データサービスモジュールをさらに含むことができ、このデータサービスモジュールは、静的ビリーフを保存、検索、アップデートするように構成されるものであり、この静的ビリーフは、ＡＳＭに少なくとも一つの要望を達成する方法を特定させるエージェントの環境に関連するものである。

データサービスは、エージェントの少なくとも一つの機能に関連するデータをさらに含むことができる。データサービスは、以下のデータの少なくとも一つをさらに含むことができる。プリミティブ及びノンプリミティブな操作に関連するデータを含むドメイン操作の記述、ステートの環境に関連するデータ、ノンプリミティブな操作を達成するためのレシピのライブラリ、要望に関するデータ。

システムは、エージェントサービスモジュールをさらに含むことができ、このエージェントサービスモジュールは、エージェントと交流するため、エージェントに関する動的データを検索してアップデートするために構成される。エージェントサービスモジュールは、コマンドメッセージをエージェントに送信するために構成されることができる。

本明細書で説明され、図示されるコンピュータによるコンポーネントは、様々な形式で実施されることができ、これらの形式は、例えば、カスタムＶＬＳＩ回路のようなものでただしこれには限定されないハードウエア回路、またはゲートアレイ、またはＦＰＧＡｓのようなものであり、ただしこれには限定されないプログラミング可能なハードウエア装置、またはソフトウェア・プログラムコードであって、少なくとも有形または無形のコンピュータ読み込み可能な媒体に保存され、少なくとも一つのプロセッサによる実行可能なソフトウェア・プログラムコード、またはそれの全ての適切な組み合わせである。特定の機能コンポーネントはソフトウェアコードの一つの特定のシーケンスまたは複数のものにより形成されることができ、これらは、組織的な動作、または行動、またはここで当該機能コンポーネントを参照することで説明される動作である。例えば、コンポーネントは、いくつかのコードシーケンスに渡って配信されることができ、このコードシーケンスは、オブジェクト、プロスィージャー、機能、ルーチン及びプログラムなどであり、ただしこれに限定されないものであり、また典型的に相乗作用するいくつかのコンピュータファイルから生成することができる。

データは、一つ以上の有形または無形のコンピュータ読み込み可能な媒体の上に保存され、この媒体は、一つ以上の異なるロケーションで、また単一のノードまたはロケーションの異なるネットワークノードまたは異なる記憶装置で保存される。

全てのコンピュータデータ記憶技術は、任意のタイプの記憶またはメモリ、任意のタイプのコンピュータコンポーネント及び、時間間隔を計算するためのディジタル・データを保有する記録媒体、任意のタイプの情報保有技術を含み、またここで提供されて採用される様々なデータを保存するために使用されることができる。適切なコンピュータデータの保存又は情報保有装置は、第１、第２、第３又はオフラインの装置を含むことができるものであり、あらゆるタイプのもの、レベルのもの、容量のもの、ボラティリティ、差異化、易変性、アクセシビリティ、アドレス指定機能、容量、性能、およびエネルギー使用のカテゴリのものであり、半導体、磁気、光学、紙、その他の全ての適切な技術に基づく装置である。

ここで開示された内容と別の実施例では、コンピュータ化された方法が提供され、この方法は少なくとも一つのコンピュータ化されたデバイス上で、複数のエージェントの間の相互関係を形成するためのものである。
前記方法は、複数の仮想エンティティ（以下、ＡＳＭ）を形成することを含み、各仮想エンティティが一つのエージェントを代表するものであり、
前記ＡＳＭは、
エージェントの環境ステートに関連する第１データと、
エージェントの少なくとも一つの要望に関連する第２データと、
エージェントの少なくとも一つの機能に関連する第３データと、
を含み、
相互関係を形成するために、第２エージェントを代表する少なくとも一つの他のＡＳＭを選択する機能を有するＡＳＭを提供し、前記選択は第１、第２及び第３データに従って実行される。

図形は、例だけとして提供され、本発明の範囲を決して制限するものではない。また、類似するコンポーネントは同じ参照番号によって示されている。
図１は、従来技術の分散アプリケーションアーキテクチャの例である。 図２は、従来技術のソーシャルネットワークの例である。 図３は、図２のソーシャルネットワークの概略図である。 図４は、本発明の実施例による人工ソーシャルネットワークの概略図である。 図５は、図４の人工ソーシャルネットワークの概略図である。 図６は、本発明の別の実施例による人工ソーシャルネットワークの概略図である。 図７は、本発明の一実施例による人工ソーシャルサービスを提供するサーバの概略図である。 図８は、本発明の実施例による、ＡＳＭと新しいエージェントとを関連付ける登録プロセスを示すフローチャートである。 図９は、本発明の実施例による、ソーシャル交流及び推理プロセスが人工ソーシャルマインドによって行われることを示すフローチャートである。 図１０は、本発明の実施例による、要望を確立するための方法を示すフローチャートである。 図１１は、本発明の実施例によるＡＣＴフェーズの方法を示すフローチャートである。

本発明の実施例では、人工ソーシャルサービスは、オンラインサービス、プラットフォームまたはサイトを含むことができ、これらは、人工ソーシャルマインド（ＡＳＭｓ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｓｏｃｉａｌ Ｍｉｎｄｓ）をそれらに提供することにより、異なるタイプのエージェントの間で、人工ソーシャルネットワークを構築する機能にフォーカスするものである。

本発明の実施例では、人工ソーシャルサービスは、人工ソーシャルマインド（ＡＳＭｓ）のリポジトリーにアクセスするサービス及び、リポジトリーで（または、リポジトリーから）ＡＳＭｓを生成する（または除去する）サービスを含むことができる。

本発明の実施例では、全てのタイプのエージェントは、ネットワークに登録して、人工ソーシャルマインド（ＡＳＭ）と関連付けることができ、このＡＳＭは、エージェントに人工ソーシャルネットワークのメンバーになることを決め、開始させる機能を提供することができる。

本発明の実施例では、人工ソーシャルネットワークは、人工ソーシャルマインド（ＡＳＭｓ）の間の動的関係（例えば、関係、コネクション、または交流）により構成されることができる。

本発明の実施例では、ＡＳＭは他のエージェントと交流する社会的機能に欠けるエージェントに可能性を与える。

本発明の実施例では、ＡＳＭは既に社会的機能を有するエージェントの機能を増強させることができる。

本発明の実施例では、エージェントは複数の人工ソーシャルネットワークのメンバーになることができる複数の人工ソーシャルネットワークのメンバーになることができる。

エージェントがそれ自体を異なるタイプの人工ソーシャルマインド（ＡＳＭｓ）に関連付けて、異なるソーシャルグループで行動するという仮定は、実際に合理的である。

本発明の実施例では、人工ソーシャルマインド（ＡＳＭ）は一つのコンポーネント（例えば、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアプログラム）とすることができ、このコンポーネントは、ソーシャルプロセス（またはプロスィージャー）を実行するために実施されるものである。

本発明の実施例では、ソーシャルプロセス（またはプロスィージャー）は、エージェントのソーシャルインテリジェンス及びソーシャルスキルを増強させることができる。

本発明の実施例では、ＡＳＭは２つの異なったモードで作動することができる。（ａ）自動モード；（ｂ）制御モード。

本発明の実施例では、ＡＳＭの自動モードの場合には、ソーシャル交流及び推理プロセスはＡＳＭによって行なわれる。制御モードにおいて、いくつかのソーシャル交流及び推理プロセスは、エージェントにより行なうことができ、また、ＡＳＭは、エージェントとＡＳＭｓの間の交流をする役割をもつ変換する役割を担う。即ち、ＡＳＭは、他のＡＳＭｓにより送信されたメッセージをエージェント言語に変換することができるが、逆もまた同じである。

本発明の実施例では、ＡＳＭはエージェント交流インタフェースを含むことができ、この交流インタフェースは、ＡＳＭの言語をエージェント言語に変換する役割を担う。また、ルールのデータベースに基づいて逆も同じである。

本発明の実施例では、エージェント交流インタフェースは、プラン認識「Ｓｃｈｍｉｄｔ１９７８」及びゴール（または、活動）認識の方法の実施を含むことができ、この方法により、プランとゴールを推測するために、そのエージェントの行動を観察することができる。これらの方法の例は、「Ａｍｉｒ２０１４，Ｂａｎｅｒｊｅｅ２０１４，Ｂａｎｅｒｊｅｅ２０１１，Ｂａｎｅｒｊｅｅ２０１０，Ｌａｎ２０１２，Ｍａｒｈａｓｅｖ２００９，Ｚｈｕｏ２０１２」にて確認することができる。

本発明の実施例では、エージェント交流インタフェースは、そのエージェントを学習する学習法のインプリメンテーションを含むことができる（例えば、「Ｓｈｏｒｔ２００９」）。

本発明の実施例では、ソーシャル交流及び推理プロセスに対する実施は、エージェント動作の社会ベースモデルを取り入れることができ、このモデルは、例えば、ＢＤＩモデル（例えば、［Ｇｒｏｓｚ１９９６，Ｇｒｏｓｚ２００４，Ｈａｄａｄ２００５，Ｊｅｎｎｉｎｇｓ１９９５，Ｋｉｎｎｙ１９９４，Ｌｅｖｅｓｑｕｅ１９９０，Ｚｕｃｋｅｒｍ２００７］）、エージェントが社会的な傾向を変えることによって、それの個性を周囲に合わせて調節するモデル（例えば、［Ｃａｓｔｅｌ１９９７，Ｃａｓｔｅｌ１９９８，Ｈｏｇｇ２００１，Ｔａｌｍａｎ２００５］）、感情の計算モデル（［Ｇｒａｔｃｈ２００４］）などである。方法及び、ＢＤＩなどのモデルの参照は限定を意図しないことは理解される。或いは、任意の上述したモデルまたは他のモデルのいくつかの特徴だけは使用されることができ、また必要に応じて、他のモデルからの適当な特徴に統合することができる。

本発明の実施例では、ソーシャルインテリジェンスは、エージェントに周囲の他者との人間関係を管理させる機能を提供することができる。ソーシャルスキルは、他者との交流及びコミュニケーションを促進させることができる。

本発明の実施例では、人工ソーシャルマインド（ＡＳＭ）は、エージェントが、人工ソーシャルネットワークの他のエージェントとの関係を管理することをサポートすることができる。

本発明の実施例では、人工ソーシャルネットワークは、人間及び人工エージェント（例えば、ロボット、プロセッサ、マシン、及びソフトウェア）の両方の混合グループ（または、混合社会）を体現することができる。従って、それは人間とのソーシャルネットワークを拡張したものとすることができる。人工ソーシャルネットワークのメンバーになるために、エージェントはネットワーク（人工ソーシャルサービスを通じて）に登録して、ネットワークにおける一つ（または多く）の人工ソーシャルマインド（複数のもの）（ＡＳＭ）と関連付けることができる。

本発明の実施例では、ＡＳＭは、エージェントに、メンタルステートをそれ自体及びソーシャルグループにある他のエージェントに起因させ、他のエージェントが自らと異なるメンタルステートを持つことを理解させる機能を提供することができる。

あるシステム、それらの動作を社会化するために、コンピュータ化されたエージェントのため、社会ベースモデルを実行しようとする。個々のエージェントの一部としてのこのようなモデルを実行することにより、モデルの社会的機能を高めさせ、中央処理装置（または人間）が交流を管理せずに、他者との必要な交流をモデルに自立的に推理させることができる。

ある実施例では、人工ソーシャルマインド（ＡＳＭ）と称する、分離した及び／または独立したコンピュータ化されたコンポーネントにソーシャルベースのモデルを使用すべく、また、前記ＡＳＭは、個々のエージェントに関連づけられ、ＡＳＭにソーシャル化の特徴を提供し、エージェントがエージェントによるソーシャルグループを形成する及び／またはソーシャルグループに入る（加入する）こと、また、エージェントの人工ソーシャルネットワークを構築することを可能にさせる。

図面を参照すると、図４は、各種のエージェントのための人工ソーシャルネットワークサービス３０を概略的に示すものであり、このエージェントは人間によって操作される端末３２Ａ、３２Ｆ、ロボット３２Ｃ、異なったタイプのソフトウェア要素３２Ｂ、３２Ｄ、３２Ｅ、３２Ｇ、３２Ｈなどであるが、これに限定されないものである。各エージェントは、人工ソーシャルマインド（以下、ＡＳＭ）３４Ａ－３４Ｈに関連する。前記ＡＳＭは、エージェントを代表する仮想エンティティであり、ソーシャル交流を実行する機能を含み、これにより、エージェント３２Ａ－３２Ｈの間の社会的関係、コミュニケーション及び交流は、彼らのＡＳＭｓによって実施することができる。

図５に示すように、ネットワーク３０はエージェントプレーン４０を形成し、このエージェントプレーン４０は、人間（Ｃ）及びボット（Ｂ）によって制御されるコンピュータ、即ち、人間によって直接制御されない仮想エージェントを含むことになる。ＡＳＭを各エージェントと関連付けることにより、ボットを含む全てのエージェントがソーシャル交流を形成することができる。

ヒューマンコントロールドエージェントは、互いのソーシャル交流を許容するが、ヒューマンコントロールドエージェントとボットの間の交流を許容するために、その情報を人間の言語に変換するための媒介を提供することができる。逆もまた同じである。これにより、各ヒューマンコントロールドエージェントは、一つのＡＳＭに関連づけられ、このＡＳＭは人間とボットの間のソーシャル交流の機能を有するものである。その結果、人間とボットの両方の混合ソーシャルネットワークが生じる。ＡＳＭｓ３４Ａ－３４Ｇはダイアディックタイ３７（ｄｙａｄｉｃ ｔｉｅｓ）を互いに形成する。ダイアディックタイは、関係、コネクション、または交流であるが、これに限定されるものでない。本発明の実施例では、ＡＳＭｓの間の前記ダイアディックタイは人工ソーシャルネットワークを形成する。

図６に示されるように、人工ソーシャルネットワーク３０におけるＡＳＭ及びエージェントは、エージェントとそれに関連するＡＳＭｓの間の交流のために、インターフェースモジュール３８と３９をさらに含むことができる。

図７は、本発明の一実施例により、人工ソーシャルサービス５２に接続した少なくとも一つの人工ソーシャルマインド（ＡＳＭ）６０を有するサーバを概略的に示すものである。人工ソーシャルマインド（ＡＳＭ）６０は一つのコンポーネント（例えば、モジュールソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアプログラム）とすることができ、このコンポーネントは、ソーシャルプロセスまたはプロスィージャーを実行するために実施されるものである。ＡＳＭ６０は、人工ソーシャルサービス５２によって生成または除去され、またエージェント５１に関連する。人工ソーシャルサービス５２は、人工ソーシャルネットワークの他のサービスにも役に立つ。その他のサービスは、データベースサーバ、通信サービス及び以下に説明されるものなどである。

ＡＳＭによって実行されるソーシャル推理プロセスに関する実施例は、図９～図１１を参照して以下に説明される。

実施例のＡＳＭでは、エージェント交流インタフェース６２、ソーシャル交流及び推理プロセス（以下、ＳＩＲＰ）６４を含む。ＡＳＭ６０とそれに関連するエージェント５１の交流は、エージェント交流インタフェース６２により実行されるが、ネットワークにおける様々なＡＳＭｓ間の交流はＡＳＭのＳＩＲＰ６４によって実行される。

エージェント交流インタフェース６２はコンポーネント（例えば、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアプログラム）であり、このコンポーネントは、エージェント５１とそのＡＳＭ６０の間のインタプリタの役割をする。エージェントとそのＡＳＭの間の情報転送は、標準プロトコル（例えば、ＴＣＰ／ＩＰ）、及び適切に定義されるアプリケーションプログラミングインターフェイス（以下、ＡＰＩ）によって実行されることができ、このＡＰＩは、エージェントとＡＳＭのコンポーネントが如何にして相互に作用するかを特定するものである。ＡＰＩは、エージェントの通信言語とプロトコルに関する情報を含むことができる。また、ＡＰＩは、ＡＰＩデータモジュール５７を含むことができ、ＡＰＩデータモジュール５７は、エージェントから受信されたデータをサーバの言語に変換することに関するデータを含む。逆もまた同じである。これにより、エージェントとそのＡＳＭは、共通言語で通信することができる。また、ＡＰＩは、通信モジュール５９をさらに含むことができ、前記通信モジュール５９は、エージェント５１とエージェント交流インタフェース６２の間の通信を許容するように構成される。通信モジュール５９は、例えば、ブラックボード（ｂｌａｃｋｂｏａｒｄ）とすることができ、このブラックボードでは、エージェントまたはそのＡＳＭがメッセージを投稿する。最後に、ＡＰＩは、インターフェースモジュール６６を含むことができ、インターフェースモジュール６６が、エージェントデバイス上にインストールされるものであり、これにより、サーバとの通信が許容される。

エージェント交流インタフェース６２は（ａ）エージェントとそのＡＳＭの間の通信を標準データ構造に変換すること；（ｂ）データ構造から、ＡＳＭからそのエージェントまでの間の通信をエージェントの通信言語に変換すること、にて構成されることができる。

例えば、ＡＳＭ６０は、エージェントに、その環境で操作を実行するといった要求（「実行」メッセージ）を送信することができ、また、エージェントはＡＳＭに対して、実行を要求された対応状況（例えば、「失敗した」、「完成した」、「プロセス中」）に関して応答することができる。ＡＳＭは同様に、エージェントに、その環境５５に関する情報に対する要求（例えば、「質問」メッセージ）を送信することができる。また、エージェントはＡＳＭの要求に応答することができ、ＡＳＭに関連可能なより多くの情報（例えば、「イベント」メッセージ）をＡＳＭに送信することができる。さらに、エージェントは要求を送信することができ、この要求は、例えば、ソーシャルグループから関連するＡＳＭを登録または抹消するといった要求である。

以下はＡＰＩデータによって提供することができる。
操作の実行状況に関する事前に定義した回答のセット、事前に定義した要求のセット（ＡＳＭからエージェントへのもの）、事前に定義した「イベント」のセット（エージェントからそのＡＳＭへのもの）、事前に定義したエージェントからそのＡＳＭへの要求のセット。

ＳＩＲＰ６４は、エージェント５１がそれぞれのＡＳＭｓ６０を通じて、相互に作用することを許容するように構成される。様々なＡＳＭｓの間の情報転送は、標準プロトコル（例えば、ＴＣＰ／ＩＰ）によって実行されることができる。ＳＩＲＰ６４は、ネットワークにおけるＡＳＭｓの間の通信を可能にするために、標準の通信言語（または、標準プロトコルまたは同様のもの）を定義することができる。

ＡＳＭｓ６０の間で転送されたメッセージは、以下の情報要素のいくつかまたは全てを含むことができる。
（ａ）送信者識別情報；
（ｂ）宛先（受信者エージェントの識別情報）；
（ｃ）メッセージタイプであって、グループとして活動し、数個のグループプロセスのいずれかまたは全てを含むもの：アクティビティーを行ってタスクを割り当てるためのプロセス、協調のためのプロセス、抵触回避、および有用な行動。メッセージタイプは受信者エージェントに、メッセージを特定のプロセスと関連付けさせるように指示する；
（ｄ）操作であって、メッセージに関連する要望と操作を示すもの；
（ｅ）メッセージの情報があるボディー；
（ｆ）集められた回答であって、グループの意思決定が必要であると考えられる場合の、受信者エージェントの回答を示す回答。

ＡＳＭｓの通信言語は以下のいずれかまたは全てを含むことができる。
エージェントのためのユニークな識別情報、良好に定義されたメッセージタイプのセット（例えば、アグリーメント、割り当てタスク、シンクロナイズスタート、シンクロナイズフィニッシュ、ヘルプ、プールアイデア、セレクトレシピ）、パラメータのセットと操作のセット、及び／またはエージェントが認識する要望。

エージェントからそれのＡＳＭまで、及びＡＳＭｓ同士のメッセージの転送は、ソーシャルサービス５４によって実行され、このソーシャルサービスは、人工ソーシャルサービス５２で提供される。ソーシャルサービス５４は、共通の通信媒体、及び／またはツール、及び／またはアプリケーション（例えば、ブラックボード、共用メモリ、通信チャネル、インターネットなど）を含むことができる。

ソーシャルサービス５４によって転送されたメッセージのタイプは、情報メッセージ、要求メッセージ、コマンドメッセージ、応答メッセージなどを含むことができる。メッセージの各タイプ及びそれの構造のフィールドは、良好に定義されたデータ構造に関連することができる（例えば、送信者アドレス情報の８バイト、受信者アドレス情報の８バイト、メッセージ・ヘッダーの１６バイトなど）。送信されるメッセージ、及びメッセージの内容に対する判断は、ＡＳＭ６０のＳＩＲＰ６４またはエージェント５１自体により行うことができる。

エージェントに関連するＡＳＭ６０の生成は、登録プロセスによって行われる。図８は、本発明の実施例により、人工ソーシャルネットワークに登録するための方法の例を概略的に示すものである。人工ソーシャルネットワークへの参加には、登録フェーズとアクチベートフェーズを含むことができる。エージェント５１は、人工ソーシャルサービス５２のプロフィールを入力することにより、人工ソーシャルネットワークに登録することができ、このプロフィールは、識別情報の詳細、専門知識などの機能などを含むものである。人工ソーシャルサービス５２は、それぞれのエージェントに対してＡＳＭ６０を生成し、エージェントをＡＳＭ６０に関連付ける。

ＡＳＭ６０の形成には、エージェント５１の環境ステート５５に関連する第１データ、エージェント５１の少なくとも一つの要望に関連する第２データ、エージェント５１の少なくとも一つの機能に関連する第３データを提供することを含む。さらに、人工ソーシャルサービス５２は、ＡＳＭ６０に機能を提供し、この機能は、第１、第２及び第３データに関連するサブネットワークを形成するために、少なくとも第２のＡＳＭとリンクするものであり、例えば、エージェント５１の環境ステート、及びそれの要望及び機能である。

ＡＳＭを有することにより、エージェントが、その一つ以上の要望によって、人工ソーシャルネットワークの一部として、ネットワークにおける異なるタイプのソーシャルグループ（サブネットワークと言うことができる）に参加することができる。第２フェーズは、アクチベートフェーズである。このフェーズはループであり、このループにおいて、エージェント５１がそのＡＳＭ６０をモニターし、またＡＳＭ６０がそれに関連するエージェント５１をモニターする。第２フェーズでは、エージェントのＡＳＭは、エージェントの要望に対して推理し、ネットワークの既存のソーシャルグループ（サブネットワーク）に参加して、彼らと相互に作用することによって、該グループのメンバーと交流することができる。

人工ソーシャルサービス５２は一つのコンポーネント（例えば、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアプログラム）であり、このコンポーネントは、ＡＳＭｓ６０によって形成された人工ソーシャルネットワークに対するサービス（データベースサーバ及び通信サービス）を可能にするための、いくつかのソーシャルプロセスまたはプロスィージャーを実行するために実施されるものと理解される。人工ソーシャルサービス５２は、以下のサービスのタイプのいくつかまたは全てを含むことができる。ソーシャルサービス５４、データサービス５６及びエージェントサービス５８。

ソーシャルサービス５４は、動的ソーシャルビリーフを保存、検索、アップデートする役割をもつ役割をするものであり、このビリーフ（ｂｅｌｉｅｆ）は、即ち、人工ソーシャルネットワークにおける各エージェントの変更環境５５に関連する動的データである。動的ソーシャルビリーフは、ソーシャルグループ中のメンバーシップの状況、メンタルステート、通信メッセージなどを含むことができる。

エージェントサービス５８は、例えば、ＡＳＭ６０とそのエージェント５１の交流のための通信モジュール５９を含むことができる。通信モジュールは、ＡＳＭからエージェントの環境ステートに関する情報を受信／送信し、また要求／コマンドを受信／送信することができる。逆もまた同じである。

データサービス５６は、静的ビリーフを保存、検索、アップデートする役割をもつ。前記ビリーフは、エージェント５１の環境に関連するルールのセットを含み、このルールにより、ＡＳＭ６０がエージェントの要望を達成するための方法を特定することができる。例えば、ゲームの場合に、ビリーフはゲームに関連するルールのセットを含むことができる。ビリーフは、例えば、静的ビリーフであり、データベースに保有することができ、このデータベースは、適切なデータベースサービスにより、ＡＳＭがアクセスできるものである。さらに、データサービス５６は、エージェントに直接に関連する機能、要望などのデータを含む。データサービス５６は、さらに以下を含む。

ドメイン操作の記述であって、プリミティブな（基本的）操作、ノンプリミティブな（複雑な）操作（同様にタスク、行動として表現できる）を含むものである；
環境（または、世界）ステートの表示；
ノンプリミティブで複雑な操作を達成するレシピ（または方法）のライブラリ；
各エージェントに関する知識（例えば、エージェントのプロフィール）；
各グループに関する知識（例えば、グループのタイプ）；
要望に関する知識；
メッセージに関する知識。

ドメイン操作は、通常それに関連する様々な性質を有し、この性質は、例えば、アクションタイプ、エージェント、実行の時間、他のオブジェクトであり、操作を実行することに関与する。ドメイン操作は、プリミティブ（基本動作）なもの、またはノンプリミティブ（複雑な操作）なものとすることができる。ドメイン操作及びドメイン操作のデータ構造の例は「Ｈａｄａｄ２０１４，Ｈａｄａｄ １９９９」にて確認できる。

環境（または世界）ステートの表示は、データベースを指すものであり、このデータベースは、シンボリック形式でその環境に関するエージェントの情報を表す。前記表示は、「Ｇｈａｌｌａｂ２００４，Ｒｕｓｓｅｌｌ２０１０，Ｗｏｏｌｄｒｉｄｇｅ２００９」にて確認できるように、定義済みのクエリ、命題論理、命題数式などを含むことができる。環境（または世界）ステートの表示は、エージェントの環境を良好に定義されたシンボル情報として取り扱うために使用され、これにより、ＡＳＭからエージェントのクエリは、この表示により影響される。

レシピ（または方法）は、ノンプリミティブな（複雑な）ドメイン操作を実行するための方法を指定する。レシピの定義及びレシピデータ構造の例は、例えば、「Ｈａｄａｄ２０１４，Ｈａｄａｄ １９９９」で説明されている。レシピライブラリは、通常レシピのリポジトリ（例えば、データベース）により構成される。

エージェントに関する知識は、エージェントの基本的な性質に関する情報（例えば、エージェントのタイプ、サイズ、機能、言語などのいくつかまたは全て）を含むことができる。エージェントタイプは、例えば、「ロボット」、「ＮＰＣ」などとすることができる。機能は、例えば、エージェントが実行できる基本動作、「ジャンプ」、「ムーブトゥー」、「スリープ」、「セーブデータ」などとすることができる。エージェント言語に関する知識は、例えば、ＡＳＭメッセージからエージェントのメッセージへの翻訳及びその逆をサポートするメッセージ・デクショナリーを含むことができる。エージェントに関する知識も、エージェントの好み及び／又は専門知識に関する情報を含むことができる。

グループに関する知識は、可能なグループタイプに関する情報を含むことができる。各グループタイプは、ユニークな識別を有し、いくつかのプロパティに関連するものであり、このプロパティは、例えば、最小及び最大の可能なメンバー、そのグループに参加してメンバーとなるエージェントのタイプなどである。

要望に関する知識は、ドメイン内のグループの各種タイプの要望に関する情報を含むことができる。要望は以下をキャプチャすることができる。
環境におけるエージェントの好適なステートに関する知識；
その要望を達成することによるユーティリティ；
要望の名前；
要望を達成するノンプリミティブな（複雑な）操作のセット。

ソーシャルサービス５４は、動的ソーシャルビリーフをさらに含むことができ、前記ビリーフは、人工ソーシャルネットワークの存続期間中に、頻繁に変更することができる。ＡＳＭは、ソーシャルサービスによって、これらのビリーフをアクセス／アップデートすることもできる。

動的ソーシャルビリーフは以下のいくつかまたは全てを含むことができる。
ａ．ネットワークにおける具体的なグループ（ｃｏｎｃｒｅｔｅ ｇｒｏｕｐｓ）（サブネットワーク）に関する情報であって、例えば、グループの具体的なメンバー（サブネットワーク）を含むもの。
ｂ．具体的な要望であって、ネットワークにおけるグループ（サブネットワーク）、意志に関する情報、及び、「Ｈａｄａｄ２０１４」のレシピツリーの例の中に示されているように、レシピツリーなどによって表されたこれらの要望を達成するエージェントのステート、の具体的な要望。
ｃ．ネットワークにおけるＡＳＭｓの間で転送された通信メッセージ。

図８は、本発明の実施例では、新しいメンバーを人工ソーシャルネットワークに加えるための方法７０を示すものである。全てのタイプのエージェントは、ネットワークに通常登録することができる。人工ソーシャルサービスは、エージェントからの新しい要求の受信を待つ（ブロック７２）。人工ソーシャルサービスが新規登録要求を受信すると（ブロック７３）、人工ソーシャルサービスは、エージェントに関する基本情報を求め、この基本情報は、例えば、エージェントの機能、要望、環境ステートなどの、エージェントの基本特徴のいくつかまたは全てを含む。エージェントのタイプ、好み、専門知識などに関する情報を含むことができる。適切なアプリケーションフォームを通じて情報を提供することができる。情報が有効である場合には、新しいＡＳＭが生成される（ブロック７６）。また、ＡＳＭインスタンスの生成は、エージェントをエージェントサービスと接続させる生成（ブロック７８）、エージェントサービスをＡＳＭに接続させる生成（ブロック８０）、ＡＳＭをソーシャルサービス（ブロック８２）及びデータサービス（ブロック８４）に接続させる生成を含む。これらのインタフェースは、エージェントにそのＡＳＭ及び他のサービスと関連付けさせ、これにより、エージェントがソーシャル交流及び推理プロセス（ＳＩＲＰ）を実行することができる（ブロック８６）。さらに、全ての段階において、ＡＳＭのソーシャル推理は、ソーシャルグループに登録／抹消する決定を生ずることができる。

図９に参照されるように、実施例では、ソーシャル交流及び推理プロセス（以下、ＳＩＲＰ）１００は、ＡＳＭによる検討－操作ループ（ｔｈｉｎｋ－ａｃｔ ｌｏｏｐ）として実行されることができ、また、ビリーフアップデート段階１１０、要望確立段階１２０、操作段階１３０、実行段階１４０を含むことができる。ビリーフアップデート段階１１０は、全ての関連入力（通常、動的ビリーフ及び静的ビリーフ）を受信する役割をもつ。要望確立段階１２０は、望ましい要望とソーシャルグループを推理し、グループメンバーと共にその要望を達成する役割を持つ。操作段階１３０は、望ましい要望を達成するための意志を決定する役割をもつ。また、実行段階１４０は、全ての関連出力を送信する役割をもつ。以上の段階は、ＡＳＭが存続する期間中に、ループ内で実行される。

ビリーフアップデート段階１１０では、ＡＳＭは、静的ビリーフ（ブロック１１２）、動的ソーシャルビリーフ（ブロック１１４）を検索し、エージェントの環境ステートに関する動的環境ビリーフ（ブロック１１６）を検索する。

ＡＳＭはデータ構造の中で、情報を管理する。ここで、個々のビリーフ（ブロック１１７）は、それ自体及び相互のビリーフ（ブロック１１９）に関する入力を参照するものであって、人工ソーシャルネットワーク（例えば、動的ソーシャルビリーフ）の他のエージェントに関するソーシャルサービスの入力を参照するものである。

要望確立段階１２０の間に、ＡＳＭは、最良の要望を決定するために、上記ビリーフアップデート段階の入力を使用することにより、要望及びネットワーキング（ブロック１２２）について推理する。

操作段階１３０では、最良の要望などの要望が選択されると、ＡＳＭは、要望を達成する操作のシーケンスについて推理する。操作段階１３０の間で、ＡＳＭは、それに関連するエージェントの意志（ブロック１３２）を採用することができる。意志を採用するプロセスは、「Ｇｒｏｓｚ１９９６，Ｔａｍｂｅ１９９７，Ｇｒｏｓｚ１９９９，Ｈａｄａｄ１９９９」などの既知の方法に基づくことができる。競争的な要望の意志を採用することも知られており、「Ｚｕｃｋｅｒｍ２０１２，Ｈｏａｎｇ２００５」などに基づくことができる。

特定の要望を達成することに関与するＡＳＭｓは、要望を達成するための同じ推理法を使用することができる。ＡＳＭの推理法は、「Ｈａｓｔｉｎｇｓ１９７０，Ｖａｎ２００９，Ｓｚｅｒ２００５，Ｍｏｎａｈａｎ１９８２，Ｐｉｔａ２００９，Ｐｙｎａｄａｔｈ２００２」などの意思決定法、及び「Ｃｈａｌａｍｉｓｈ２０１１，Ｇａｌ２０１０，Ｋａｔｚ２００８，Ｋｒａｕｓ２０００，Ｌｉｎ２００８，Ｌｉｎ２０１０，Ｌｉｎ２０１１，Ｏｓｈｒａｔ２００９」などの折衝法に基づくことができる。

操作段階１３０の間に、エージェントは、他者と交流するために、メッセージを作成することができる。これらのメッセージは、実行段階１４０でエージェントのＡＳＭｓによって送信される（ブロック１４２）。さらに、ＡＳＭの操作段階１３０は、プリミティブな（基本的）操作のセットに対して推理することができ、この操作は、その環境ではエージェントによって実行されるべきである（要望を達成するために）。これにより、ＡＳＭは、エージェントに、実行段階におけるこれらのプリミティブな操作を実行するといった要求を送信する（ブロック１４４）。

本発明の実施例では、ＡＳＭの要望確立段階１２０は、人工ソーシャルネットワークの他のメンバーの要望を考慮に入れ、他者の要望、及び他者と共に要望を達成するユーティリティに基づくものであり、また、ＡＳＭはソーシャルグループを構築する。

図９に参照される要望及びネットワーキング方法（ブロック１２２）について推理する例は、図１０のフローチャート１５０で示されている。まず、エージェントのＡＳＭは、例えば、エージェントの要望リストにおける各要望のユーティリティを計算することによって、最良の要望を選択することができる（ブロック１５２）。計算の結果はエージェントの環境ステートに関する知識（動的ビリーフとして表す）に依存する。従って、結果はエージェントの存続期間中に変更することができる。有効な要望は、ＡＳＭのビリーフによって、そのエージェント環境で達成することができる要望である。エージェントが選択された要望を達成することを試みる場合に（ブロック１５４）、ＡＳＭは、要望（検討－操作ループ内の操作段階１３０）を達成する操作を実行するように動作する（ブロック１５６）。エージェントが最良の要望を達成しようとしない場合には、ＡＳＭは、要望に関する知識に基づき、要望を達成する最良の方法を決定する（ブロック１５８）。ＡＳＭは、ノンプリミティブな操作を実行するために、可能な方法のセットを見つけることができ、この操作により、要望を達成し、最良の方法を選択することを可能にさせるものである。

操作を実行する方法は、レシピ（又はルールのセット）としてデータベースで提供することができ、このレシピは、操作を実行することに必要なエージェントのタイプと数を含む。従って、ルールに従う場合に、ＡＳＭは、要望を実行する最良の方法が協力して（または競争的に）（ブロック１６０）実行されるべきであると推理する。ＡＳＭは、人工ソーシャルネットワークのメンバーを探し、前記メンバーは、対応する要望を達成しようとする（ブロック１６４）。そうでない場合に、ＡＳＭは、要望を達成する最良の方法が個別に行われるか否かを判断する（ブロック１６２）。

他者の要望に関する知識は、例えば、ネットワークにおける要望の発表から、ＡＳＭに知られることができる。即ち、ＡＳＭがコラボレーターを探す場合に、それは、要望及び探しているメンバーのタイプをネットワークで発表する、または既に同様の要望を発表したメンバーを探すことができる。競争的なケースにおいて、ＡＳＭは、例えば、対応する要望を発表したメンバーの後につくことができる。他者の要望を検出する別の方法は、プラン認識及びゴール（または活動）認識のための方法を使用することである。該当するメンバーが見つけられない場合（ブロック１６６）に、ＡＳＭは、要望を達成する可能性に関するビリーフをアップデートする（ブロック１７０）（検討－操作ループ内のビリーフアップデート段階）。そうでない場合には、ＡＳＭは、グループを形成し（またはその中に加入する）（ブロック１６８）、それの要望が協力的な（または競争的な）要望になり、ＡＳＭはグループに関する動的ソーシャルビリーフをアップデートするべきである。

操作段階を実行するための方法の例は、図１１に示される。方法１８０が、個々の計画及び共同計画に基づくことは、例えば、「Ｇｒｏｓｚ１９９９，Ｈａｄａｄ１９９９，Ｈａｄａｄ２０１４」に説明されている。

ＡＳＭはエージェントの最良の要望を達成する方法を見つけることができ、これは最高の利益があるノンプリミティブで複雑な操作（タスクまたは行動としても知られる）を実行する方法を見つけることによるものである。複雑な操作を実行する方法は、レシピ（又は方法）としてデータベースで提供することができる。従って、検討－操作ループにおける全ての段階において、エージェントのＡＳＭは、操作の実行を意図するものであり、この操作は最良の要望またはいくつかのレシピのサブ操作を達成する操作である。ＡＳＭは実行を意図する操作を得る（ブロック１８４）。ＡＳＭは、まず操作がマルチエージェント操作であるか否かを判断する（ブロック１８４）。操作がエージェントによって単独で実現される場合には、前記エージェントは、個々の計画によりその操作を計画して実行する（ブロック１８３）（例えば、ＨＩＮ計画「Ｎａｕ２００３」）。一方、このような操作が一つ以上のエージェントによって実現される場合には、この要望を実現しようとするソーシャルグループは、共同グループ計画を採用する。図示された例では、グループ計画は共有計画モデルに基づくものである。

従って、マルチエージェントの場合、指定のＡＳＭは他のエージェントのＡＳＭｓから相互ビリーフを確立すべきであり（ブロック１８６）、前記他のエージェントは、マルチエージェントの操作に関与することができる。即ち、ＡＳＭがこの操作を指定する場合には、ＡＳＭは要求メッセージ（同意タイプ（ＡＧＲＥＥＭＥＮＴタイプ））を他のＡＳＭｓに対して生成し、またこの操作に関与する彼らの同意を求める。他のエージェントの他のＡＳＭｓは、応答メッセージを（同意タイプ（ＡＧＲＥＥＭＥＮＴタイプ））生成して、同意または反対することができ、またそれに応じて指定したＡＳＭに応える。他のＡＳＭｓが同意する場合には、相互ビリーフが確立され（ブロック１８８）、指定したＡＳＭは、他のＡＳＭｓに対して、この操作の実行を開始することに関するコマンドメッセージ（同期スタートタイプ（ＳＹＮＣＨＲＯＮＩＺＥ ＳＴＡＲＴ（）を生成する。そして、指定したＡＳＭは、この操作を計画し、これは適切なレシピ（即ち、操作を実行する可能な方法）を選択することによるものである（ブロック１９０）。この場合には、指定したＡＳＭは、他のＡＳＭに対して要求メッセージ（プールアイデア（ＰＯＯＬ＿ＩＤＥＡ（）を生成し、特定の操作のためのレシピに関するアイデアを送るように他のＡＳＭに依頼する。他のＡＳＭｓは、レシピに関するアイデアがある応答メッセージ（プールアイデアタイプ（ＰＯＯＬ＿ＩＤＥＡタイプ））を作成する。さらに、指定したＡＳＭは他のＡＳＭｓに選択されたレシピ（セレクトレシピタイプ（ＳＥＬＥＣＴ ＲＥＣＩＰＥタイプ））がある情報メッセージを送る。同時に、他のエージェントの他のＡＳＭｓは、応答メッセージ（同意タイプ（ＡＧＲＥＥＭＥＮＴタイプ））を生成して、同意または反対することができる（ブロック１９２）。他のＡＳＭｓが同意する場合には、指定したＡＳＭは、他のＡＳＭｓに対して要求メッセージ（プールアイデアタイプ（ＰＯＯＬ＿ＩＤＥＡ））を生成して、エージェントに選択されたレシピのサブ操作を割り当てるといったアイデアを送るように他のＡＳＭｓに依頼する（ブロック１９４）。他のＡＳＭｓはサブ操作を実行するためのアイデアがある応答メッセージ（プールアイデアタイプ（ＰＯＯＬ＿ＩＤＥＡ））を生成する。また、指定したＡＳＭは、他のＡＳＭｓに対して、それぞれに適切なサブ操作（割り当てアクションタイプ（ＡＬＬＯＣＡＴＥ ＡＣＴＩＯＮタイプ））を割り当てるといった情報メッセージを送る。さらに、各サブ操作の指定したＡＳＭは、ループを再び開始させることを続ける（ブロック１８７）。ＡＳＭによって生成される全てのメッセージは、計画プロセスの間に実行段階でＡＳＭにより送られる（ブロック１９８）。

また、操作段階は検討－操作ループの一部として実行されるが、操作段階の各アクチベートでは、ＡＳＭは、最後のアクチベート状態（例えば、計画開始ステート、相互ビリーフ確立ステート、レシピ選択ステート、割り当てステート）を保存して、その状態によってアクチベートを続ける（ブロック１８５、１８７、１９１、１９３）。

ＡＳＭｓは、レシピ及び操作割り当てに関する合意に達するための折衝法を使用することができる。相互ビリーフが確立されないまたはＡＳＭｓが合意に達しなかった場合には、バックトラッキング方法は採用されることができる。例えば、「Ｒｕｓｓｅｌｌ２０１０」参照。

「強制的（ｍａｎｄａｔｏｒｙ）」、「必要（ｒｅｑｕｉｒｅｄ）」、「必要性（ｎｅｅｄ）」、「必須（ｍｕｓｔ）」などの用語は、明確化のために、本明細書に記載された特定の実施またはアプリケーションの流れにおいて作られた実施方法を指すものであり、代替の実施例において、同じ要素が強制的ではない及び必要ではない、なおさら全体的に削除されるとして定義されるため、その実施方法に限定されることを意図しない。

プログラムとデータを含む本発明のソフトウェア要素は、所望であれば、ＣＤ－ＲＯＭｓ、ＥＰＲＯＭｓ及びＥＥＰＲＯＭｓを含むＲＯＭ（メモリだけを読み取る）で実施されることができ、また、全ての適切な、典型的で非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体で保存できることは理解され、この媒体は、各種のディスク、各種のカード及びＲＡＭｓなどであるが、これに限定されないものである。ここに記載したソフトウェアとしての要素は、或いは、所望であれば、従来の技術を使用して、ハードウエア、及び／又はファームウェアによって全体的または部分的に実施されることができる。逆もまた同じである。各モジュールまたは要素は、単一の場所に集中するまたはいくつかのロケーションで分散することができる。

本発明の範囲に含まれるものは、特に以下のものである。
電磁波信号であって、コンピュータ読み取り可能な指示を実施するもの、全ての適切な順列で、ここで示して説明したいずれかまたは全てのステップ、または全ての方法の操作を実行するためのもの、及び所望により、ステップの適当なグループの同時実行を含むもの；
マシン読み取り可能な指示であって、全ての適切な順列で、ここで示して説明した全ての方法のいずれかまたは全てのステップを実行するための指示；
マシンによってプログラム読み取り可能な記憶装置であって、マシンによって、実行可能な命令のプログラムを実体的に実現するもの、及び全ての適切な順列で、ここで示して説明した全ての方法のいずれかまたは全てのステップを実行するためのもの；
コンピュータプログラム製品であって、コンピュータ使用可能な媒体により構成され、この媒体は、実行可能なコードなどのコンピュータの読み取り可能なプログラムコード、及びそれの具体化を有し、及び／または、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードを含むものであり、また、全ての適切な順列で、ここで示して説明した全ての方法のいずれかまたは全てのステップを実行するための製品；
全ての技術的効果であって、全ての適切な順列で実行される際に、ここで示して説明した全ての方法のいずれかまたは全てのステップによって生じた技術的効果；
全ての適切な装置またはデバイス、または、このようなものの組み合わせであって、全ての適切な順列で、単独で又は組み合わせて、ここで示して説明した全ての方法のいずれかまたは全てのステップを実行するようにプログラムされるもの；
電子装置であって、それぞれがプロセッサ、共通の入力デバイス、及び／または出力デバイスを含み、またここで示して説明したソフトウェアの全てのステップにおいて実行するために実施される電子装置；
ディスクまたはハードドライブなどの情報記憶装置または物理レコードであって、コンピュータまたは他のデバイスが、全ての適切な順列で、ここで示して説明した全ての方法のいずれかまたは全てのステップを実行するように構成される情報記憶装置または物理レコード；
メモリまたは、インターネットなどの情報ネットワークに事前に保存されたプログラムであって、ダウンロードされる前または後に、全ての適切な順列で、ここで示されて説明された全ての方法のいずれかまたは全てのステップ、これをアップロードまたはダウンロードの方法、及びこれを使用するサーバ／複数のサーバ及び／またはクライアント／複数のクライアントを含むシステムを実現するプログラム；
プロセッサであって、説明されたステップの全ての組み合わせを実行し、または説明されたモジュールの全ての組み合わせを実行するように構成されるプロセッサ；
ハードウエアであって、ここで示されて説明された全ての方法のいずれかまたは全てのステップを、全ての適切な順列で、単独で又はソフトウェアと共に実行するハードウエア；
ここに説明された全てのコンピュータ読み取り可能な媒体及びマシン読み取り可能な媒体であって、非一時的なコンピュータまたはマシン読み取り可能な媒体を含むと意図する媒体。

本明細書に記載された全ての計算または他の形式の分析は、適切なコンピュータ化された方法によって実行されることができる。本明細書に記載された全てのステップは、コンピュータで実行されることができる。本明細書に示して記載した発明は、（ａ）全ての問題に対する、または本明細書に記載した全ての目的のための解決策を明らかにするコンピュータ化された方法を使用することを含むことができ、この解決策は選択として、本明細書に記載した判断、動作、製品、サービスまたは全ての他の情報の少なくとも一つを含み、これらは、本明細書に記載した問題または目的に積極的に影響を与える。また、本発明は、（ｂ）解決策を出力することを含む。

必要でれば、システムは、適宜ソフトウェア、コンピュータ、ルータ、及び通信機器を使用するウェブベースシステムとして行われることができる。

全ての適切な展開は、本明細書に示して記載したソフトウェア機能などの機能を提供するために、使用することができる。例えば、サーバはクライアントのダウンロードのために、あるアプリケーションを保存することができ、このアプリケーションは、クライアント側によって実行され、サーバ側が倉庫だけとして機能する。本明細書に示して記載したソフトウェア機能などの機能のいくつか又は全ては、クラウド環境でデプロイされることができる。スマートフォンなどの移動通信装置などのクライアントは、クラウドに作動的に関連することができるが、クラウドの外部にある。

本発明の範囲が本明細書に明確に記載した構造と機能に制限されなく、本明細書に記載した構造を生じる、または機能を実行する機能を有するデバイスを含む意図があり、これにより、デバイスのユーザがその性能を使用できないとしても、所望であれば、彼らは、構造または機能を得るためにデバイスを変更することができる。

別の実施例に関して説明された本発明の特徴は、同様に一つの実施例で組み合わせて提供されることができる。例えば、システムに関する実施例は、対応するプロセスの実施例を含むことを意図する。また、各システムに関する実施例は、サーバ中心の「ビュー」またはクライアント中心の「ビュー」、または、システム、システムの全体的な機能、コンピュータ読み取り可能な媒体、装置の全ての他のノードからの「ビュー」を含むことを意図し、これらは、サーバ、またはクライアント、またはノードで実行される機能だけを含むものである。特徴は、当分野で知られた特徴と関連付けることができるが、背景部分または本明細書が言及した刊行物の説明に限定されない。

逆に、本発明の特徴であって、方法のステップを含み、また簡潔のために、一つの実施例またはある順列に関連して説明された特徴は、個別にまたは全ての適切なサブコンビネーションで提供されることができる。このサブコンビネーションは、当該分野で周知の特徴（特に背景部分または本明細書が言及した刊行物の説明に限定されない）または異なる順列の中に含まれる。「例えば」は限定を意図しない具体例の意味で本明細書に使用されている。全ての図形にペアで示されたデバイス、装置又はシステムは、実際に、ある実施例で単一のプラットフォームに統合されることができ、また、全ての適切なワイヤードまたはワイヤレス連結器によってカップリングされることができ、この連結器は、光ファイバ、イーサネット（登録商標）、ワイヤレスラン、ホームＰＮＡ、電力線通信、携帯電話、ＰＤＡ、ブラックベリーＧＰＲＳ、ＧＰＳまたは他のモバイルデリバリを含む衛星であるが、これらに限定されない。

本明細書に示して記載した説明及び図形において、システム及びそのサブユニットとして説明される又は示される機能も、方法及びそのステップとして提供することができ、一方、方法及びそのステップとして説明される又は示される機能は、システム及びそのサブユニットとして提供することができる。図形における様々な要素を示すために使用されるスケールは、単に例示及び／または明瞭化のための適切なものであって、限定を意図しないものである。

Claims (15)

1. 複数のロボットエージェントがリンクされているコンピュータ化されたネットワークの中でサブネットワークを作成するためのシステムが実行する方法であって、
   前記システムが、第１人工ソーシャルマインド（以下「ＡＳＭ」という。）と、第２ＡＳＭと、を形成すること、
   を含み、
   前記各ＡＳＭは、前記ネットワークにリンクされる前記ロボットエージェントを表し、前記ロボットエージェントと交流可能であり、
   前記第１ＡＳＭは、第１ロボットエージェントを表し、前記第１ロボットエージェントと交流可能であり、
   前記第２ＡＳＭは、第２ロボットエージェントを表し、前記第２ロボットエージェントと交流可能であり、
   前記各ＡＳＭは、第１データと第２データと第３データとを含み、
   所定の前記ＡＳＭの前記第１データは、所定の前記ＡＳＭにより表わされる前記ロボットエージェントの環境状態に関連し、
   所定の前記ＡＳＭの前記第２データは、少なくとも１つの前記ロボットエージェントが少なくとも１つのアクションを実行することにより達成可能な、所定の前記ＡＳＭにより表わされる前記ロボットエージェントの少なくとも１つの要望に関連し、
   所定の前記ＡＳＭの前記第３データは、所定の前記ＡＳＭにより表わされる前記ロボットエージェントの少なくとも１つのアクションを実行する機能に関連し、
   前記方法は、
   前記第１データと前記第２データと前記第３データとに基づいて前記サブネットワークを形成するために、他のＡＳＭとリンクする機能を前記各ＡＳＭに提供することと、
   前記第１ロボットエージェントの選択された前記要望を達成する少なくとも１つの前記アクションには、少なくとも２つの前記ロボットエージェントそれぞれが選択された前記要望を達成する少なくとも１つの前記アクションの異なるサブアクションを実行することが必要となることを前記第１ＡＳＭにより判定することと、
   前記第２ＡＳＭの前記第２データが選択された前記要望を含むことを第１ＡＳＭにより検出することと、
   連携して選択された前記要望を達成する複数の前記ロボットエージェントの第１サブネットワークを形成するために、前記第１ＡＳＭを少なくとも前記第２ＡＳＭにリンクさせることと、
   を含む、
   ことを特徴とする方法。
2. 前記第１サブネットワーク内の前記各ＡＳＭは、前記各ＡＳＭが表す前記ロボットエージェントに対して、選択された前記要望を達成する少なくとも１つの前記アクションの前記サブアクションを、前記ロボットエージェントの前記環境下で実行するように要求を送信する、
   請求項１記載の方法。
3. 前記第１ＡＳＭは、前記第２ＡＳＭの前記第２データが選択された前記要望を含むことを、選択された前記要望について前記ネットワークに発信することにより、または、選択された前記要望を既に発信している前記ＡＳＭを検索することにより、検出する、
   請求項１または２記載の方法。
4. 前記各ＡＳＭは、個々のロボットエージェントを表し、前記個々のロボットエージェントと交流可能な独立したコンピュータ化されたコンポーネントである、
   請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
5. 前記各ＡＳＭの前記第１データと前記第２データと前記第３データとは、１つまたは複数の有形または無形のコンピュータ可読媒体に保存される、
   請求項１乃至４のいずれかに記載の方法。
6. 所定の前記ロボットエージェントに対して前記ＡＳＭを形成することは、
   所定の前記ロボットエージェントから前記第１データと前記第２データと前記第３データとを含む登録要求を受信することと、
   形成された前記ＡＳＭとの前記ロボットエージェントとの交流のためのインターフェースを作成することと、
   を含む、
   請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
7. 前記第１ロボットエージェントの前記環境に関する情報の要求を前記第１ＡＳＭから前記第１ロボットエージェントに送信することと、
   要求された前記情報を前記第１ＡＳＭにおいて前記第１ロボットエージェントから受信することと、
   前記情報に基づいて、選択された前記要望を前記第１ＡＳＭにより選択することと、
   をさらに含む、
   請求項１乃至６のいずれかに記載の方法。
8. 前記第１ロボットエージェントに対する選択された前記要望を達成する意思が決定され、少なくとも前記第２ＡＳＭに対してメッセージが形成される間のアクション段階と、
   前記第１ロボットエージェントと少なくとも前記第２ＡＳＭとに出力データが送信される間に行われる実行段階と、
   をさらに含み、
   前記第１ロボットエージェントに送信される前記出力データは、
   前記第１ロボットエージェントにより実行される少なくとも１つの前記サブアクション、
   を含む、
   請求項７記載の方法。
9. 複数のロボットエージェントがリンクされているコンピュータ化されたネットワークの中でサブネットワークを作成するためのシステムであって、
   第１人工ソーシャルマインド（以下「ＡＳＭ」という。）と、
   第２ＡＳＭと、
   を含み、
   前記各ＡＳＭは、前記ネットワークにリンクされる前記ロボットエージェントを表し、前記ロボットエージェントと交流可能であり、
   前記第１ＡＳＭは、第１ロボットエージェントを表し、前記第１ロボットエージェントと交流可能であり、
   前記第２ＡＳＭは、第２ロボットエージェントを表し、前記第２ロボットエージェントと交流可能であり、
   前記各ＡＳＭは、第１データと第２データと第３データとを含み、
   所定の前記ＡＳＭの前記第１データは、所定の前記ＡＳＭにより表わされる前記ロボットエージェントの環境状態に関連し、
   所定の前記ＡＳＭの前記第２データは、少なくとも１つの前記ロボットエージェントが少なくとも１つのアクションを実行することにより達成可能な、所定の前記ＡＳＭにより表わされる前記ロボットエージェントの少なくとも１つの要望に関連し、
   所定の前記ＡＳＭの前記第３データは、所定の前記ＡＳＭにより表わされる前記ロボットエージェントの少なくとも１つのアクションを実行する機能に関連し、
   前記各ＡＳＭは、前記第１データと前記第２データと前記第３データとに基づいて前記サブネットワークを形成するために、他のＡＳＭとリンクする機能を含み、
   前記システムは、
   前記第１ロボットエージェントの選択された前記要望を達成する少なくとも１つの前記アクションには、少なくとも２つの前記ロボットエージェントそれぞれが選択された前記要望を達成する少なくとも１つの前記アクションの異なるサブアクションを実行することが必要となることを前記第１ＡＳＭが判定したことと、
   前記第２ＡＳＭの前記第２データが選択された前記要望を含むことを第１ＡＳＭが検出したことと、に応じて、
   連携して前記第１ロボットエージェントの選択された前記要望を達成する複数の前記ロボットエージェントの第１サブネットワークを形成するために、前記第１ＡＳＭを少なくとも前記第２ＡＳＭとリンクさせるように構成される、
   ことを特徴とするシステム。
10. 前記第１サブネットワーク内の前記各ＡＳＭは、前記各ＡＳＭが表す前記ロボットエージェントに対して、選択された前記要望を達成する少なくとも１つの前記アクションの前記サブアクションを、前記ロボットエージェントの前記環境下で実行するように要求を送信する、
    請求項９記載のシステム。
11. 前記第１ＡＳＭは、前記第２ＡＳＭの前記第２データが選択された前記要望を含むことを、選択された前記要望について前記ネットワークに発信することにより、または、選択された前記要望を既に発信している他のＡＳＭを検索することにより、検出するように構成される、
    請求項９または１０記載のシステム。
12. 前記各ＡＳＭは、個々のロボットエージェントを表し、前記個々のロボットエージェントと交流可能な独立したコンピュータ化されたコンポーネントである、
    請求項９乃至１１のいずれかに記載のシステム。
13. 前記各ＡＳＭの前記第１データと前記第２データと前記第３データとは、１つまたは複数の有形または無形のコンピュータ可読媒体に保存される、
    請求項９乃至１２のいずれかに記載のシステム。
14. 前記第１ＡＳＭは、
    前記第１ロボットエージェントの前記環境に関する情報の要求を前記第１ロボットエージェントに送信し、
    要求された前記情報を前記第１ロボットエージェントから受信し、
    前記情報に基づいて、選択された前記要望を選択する、
    ように構成される、
    請求項９乃至１３のいずれかに記載のシステム。
15. 前記各ＡＳＭは、
    前記第１ロボットエージェントの選択された前記要望を達成する意思を決定し、少なくとも前記第２ＡＳＭに対してメッセージを形成し、
    出力データを前記第１ロボットエージェントと少なくとも前記第２ＡＳＭとに送信する、
    ようにさらに構成され、
    前記第１ロボットエージェントに送信される前記出力データは、
    前記第１ロボットエージェントにより実行される少なくとも１つの前記サブアクション、
    を含む、
    請求項９乃至１４のいずれかに記載のシステム。

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