JP7121214B2 - ユーザの訓練およびタスク管理のための適応型人工知能 - Google Patents
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Description
したがって、人工知能タスク管理システムは、ユーザの1つ以上の特性(例えば、ユーザの1つ以上の人口統計、ユーザの経験レベル、ユーザの経歴、ユーザの訓練レベル、ユーザの技能のレベル、ユーザに関連する組織および/または同様のもの)に従って選択可能な複数の人工知能タスク管理システムのうちの1つであってもよい。一部の実装において、ユーザの特性を入力として使用して、特定のユーザのために人工知能タスク管理システムを選択するように機械学習モデルを訓練できる。ユーザおよび/または他の1人以上のユーザのための人工知能タスク管理システムの選択に関連する履歴データが、人工知能タスク管理システムを選択するために使用されてもよい。その結果、人工知能タスク管理システムが、ユーザの特性、および/または他のユーザのための人工知能タスク管理システムの選択に関連する履歴データに基づき選択されてもよい。
さらに、または代わりに、デバイス700のコンポーネントのセット(例えば1つ以上のコンポーネント)が、デバイス700のコンポーネントの別のセットにより実行されるものとして記載されている1つ以上の機能を実行してもよい。
例として、上述のように、人工知能タスク管理システム(例えばコンピューティングリソース625、プロセッサ720、入力コンポーネント750、通信インターフェース770および/または同様のものを使用する)は、ユーザによる第1セットのタスクの実行に関連する複数のパフォーマンスパラメータを監視してもよい。
Claims (20)
- ユーザを訓練する第1の人工知能モジュールをデバイスによって特定するステップと、
前記第1の人工知能モジュールを使用して、複数のタスクから前記ユーザに提供する第1セットのタスクを前記デバイスによって選択するステップと、
前記デバイスによって、前記ユーザに前記第1セットのタスクを提供するステップと、
前記デバイスによって、1つ以上の監視デバイスから受信される第1のデータに基づいて、且つ前記第1セットのタスクに関連する、ユーザインターフェースから受信される第2のデータに基づいて、前記ユーザによる前記第1セットのタスクの実行に関連する複数のパフォーマンスパラメータを監視するステップであって、前記1つ以上の監視デバイスは、
センサデバイス、
モノのインターネット(IoT:Internet of Things)デバイス、
カメラデバイス、
マイクロフォンデバイス、または
バイオメトリクス監視デバイス
のうちの少なくとも1つを含む、複数のパフォーマンスパラメータを監視するステップと、
前記デバイスによって、且つ前記第1の人工知能モジュールを使用して、ユーザの挙動に従った1つ以上のアクションを実行するステップであって、前記1つ以上のアクションは、前記ユーザが前記第1セットのタスクに時間がかかりすぎているとき前記ユーザに通知を行うことを含む、ユーザの挙動に従った1つ以上のアクションを実行するステップと、
前記デバイスによって、ユーザの技能のレベルを判断する機械学習モデルを特定するステップと、
前記デバイスによって、且つ前記複数のパフォーマンスパラメータを前記機械学習モデルに対する入力として使用して、前記ユーザの技能の前記レベルが技能閾値を満たさないと判断するステップと、
前記第1の人工知能モジュールを使用して、且つ前記ユーザの技能の前記レベルが前記技能閾値を満たさないと判断するステップに基づいて、前記複数のタスクの中から、前記第1セットのタスクとは異なる前記ユーザに提供する第2セットのタスクを、前記デバイスによって選択するステップと、
前記デバイスによって、前記第2セットのタスクを前記ユーザに提供するステップと、
前記デバイスによって、前記ユーザによる前記第2セットのタスクの実行に関連する前記複数のパフォーマンスパラメータを監視するステップと、
前記デバイスによって、且つ前記複数のパフォーマンスパラメータを前記機械学習モデルに対する入力として使用して、前記ユーザの技能の前記レベルが前記技能閾値を満たすと判断するステップと、
前記デバイスによって、且つ前記ユーザの技能の前記レベルが前記技能閾値を満たすと判断するステップに基づいて、前記ユーザの役割を、前記デバイスを介して学習することからフィードバックを前記デバイスに提供することに遷移させるステップと、
前記デバイスによって、且つ前記フィードバックに基づいて、前記第1の人工知能モジュールを更新するために、前記ユーザから設定更新を取得するステップと、
前記デバイスによって、前記ユーザの技能の前記レベルが前記技能閾値を満たすことに基づいて、且つ前記設定更新を使用して、前記第1の人工知能モジュールを更新するステップであって、該更新された第1の人工知能モジュールは、1人以上の他のユーザを訓練することまたは前記複数のタスクから後続のタスクのセットを選択することに関連することを特徴とする、前記第1の人工知能モジュールを更新するステップと
前記デバイスによって、且つ前記ユーザの技能の前記レベルが前記技能閾値を満たすと判断するステップに基づいて、前記ユーザを訓練する第2の人工知能モジュールを特定するステップと、
前記デバイスによって、且つ前記第2の人工知能モジュールを使用して、前記複数のタスクから前記ユーザに提供する第3セットのタスクを選択するステップと、
前記デバイスによって、前記第3セットのタスクを前記ユーザに提供するステップと、
を含む方法。 - 前記ユーザが前記第3セットのタスクを実行するときの前記複数のパフォーマンスパラメータを監視するステップと、
前記ユーザが前記第3セットのタスクを実行するときの前記複数のパフォーマンスパラメータを前記機械学習モデルに対する入力として使用して、前記ユーザの技能の前記レベルが前記技能閾値を満たすと判断するステップと、
前記ユーザの技能の前記レベルが前記技能閾値を満たすと判断するステップに基づいて、前記ユーザを訓練する第3の人工知能モジュールを特定するステップと、
前記第3の人工知能モジュールを使用して、前記複数のタスクから前記ユーザに提供する第4セットのタスクを選択するステップと、
前記第4セットのタスクを前記ユーザに提供するステップと、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記機械学習モデルは、知識グラフモデルを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記第1セットのタスクまたは前記第2セットのタスクの実行に関連する前記複数のパフォーマンスパラメータは、前記ユーザのバイオメトリクスと、
前記第1セットのタスクもしくは前記第2セットのタスクを実行することに関連する適時性指標、
前記第1セットのタスクもしくは前記第2セットのタスクを実行することに関連する速度指標、
前記第1セットのタスクもしくは前記第2セットのタスクを実行することに関連する精度のレベル、
前記第1セットのタスクもしくは前記第2セットのタスクを実行することに関連する効率性指標または
前記第1セットのタスクもしくは前記第2セットのタスクに関連する難易度のレベル
のうちの少なくとも1つとを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記ユーザの前記バイオメトリクスは、
前記ユーザの注意力レベル、
前記ユーザのストレスレベルまたは
前記ユーザの集中力レベル
のうちの少なくとも1つを含む、請求項4に記載の方法。 - 前記第3セットのタスクを前記ユーザに提供するステップは、前記第3のタスクのセットに関連する視覚情報をユーザインターフェースのディスプレイ上に表示するステップを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記機械学習モデルは、第1の機械学習モデルであり、前記方法は、
前記ユーザを訓練するために前記ユーザに提供する訓練素材を、前記人工知能モジュールを使用して選択するステップと、
前記訓練素材を前記ユーザに提供するステップと、
前記訓練素材を用いた前記ユーザの訓練に関連する複数の訓練パラメータを監視するステップと、
前記ユーザが或るレベルの訓練を受けているかどうかを判断する第2の機械学習モデルを特定するステップと、
前記複数の訓練パラメータを前記第2の機械学習モデルに対する入力として使用して、前記ユーザの訓練の前記レベルが訓練閾値を満たすかどうかを判断するステップと、
前記ユーザの訓練の前記レベルが前記訓練閾値を満たすと判断するステップに基づき、前記複数のタスクから前記第1セットのタスクを選択するステップであって、
前記第1セットのタスクおよび第2セットのタスクは、前記訓練素材と同じトピックに関連する、
前記第1セットのタスクを選択するステップと、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 1つ以上のメモリと、
前記1つ以上のメモリに通信可能に結合された1つ以上のプロセッサであって、
ユーザを訓練する人工知能モジュールを特定すること、
前記人工知能モジュールを使用して、複数のタスクから前記ユーザに提供するタスクのセットを選択すること、
前記タスクのセットを前記ユーザに提供すること、
1つ以上の監視デバイスから受信される第1のデータに基づいて、且つ前記タスクのセットに関連する、ユーザインターフェースから受信される第2のデータに基づいて、前記ユーザによる前記タスクのセットの実行に関連するパフォーマンスメトリクスを監視することであって、前記1つ以上の監視デバイスは、
センサデバイス、
モノのインターネット(IoT:Internet of Things)デバイス、
カメラデバイス、
マイクロフォンデバイス、または
バイオメトリクス監視デバイス
のうちの少なくとも1つを含む、パフォーマンスメトリクスを監視すること、
前記人工知能モジュールを使用して、ユーザの挙動に従った1つ以上のアクションを実行するステップであって、前記1つ以上のアクションは、前記ユーザが前記タスクのセットに時間がかかりすぎているとき前記ユーザに通知を行うことを含む、ユーザの挙動に従った1つ以上のアクションを実行すること、
ユーザの技能のレベルを判断する機械学習モデルを特定すること、
バイオメトリクスおよび前記パフォーマンスメトリクスを前記機械学習モデルに対する入力として使用して、前記ユーザの技能の前記レベルが技能閾値を満たすかどうかを判断すること、
前記ユーザの技能の前記レベルが前記技能閾値を満たすと判断することに基づいて、前記ユーザの役割を、デバイスを介して学習することからフィードバックをデバイスに提供することに遷移させること、
前記フィードバックに基づいて、前記人工知能モジュールを更新するために、前記ユーザから設定更新を取得すること、ならびに
前記ユーザの技能の前記レベルが前記技能閾値を満たすことに基づいて、且つ前記設定更新を使用して、前記人工知能モジュールを更新することであって、該更新された人工知能モジュールは、1人以上の他のユーザを訓練することまたは前記複数のタスクから後続のタスクのセットを選択することに関連することを特徴とする、人工知能モジュールを更新すること、
をするよう構成された前記1つ以上のプロセッサと、
を含むデバイス。 - 前記ユーザの前記バイオメトリクスは、
前記ユーザの注意力レベル、
前記ユーザのストレスレベルまたは
前記ユーザの集中力レベル
のうちの少なくとも1つを含む、請求項8に記載のデバイス。 - 前記パフォーマンスメトリクスは、
前記タスクのセットを実行することに関連する適時性指標、
前記ユーザが前記タスクのセットを実行することに関連する速度指標、
前記ユーザが前記タスクのセットを実行することに関連する精度のレベル、
前記タスクのセットを実行することに関連する効率性指標または
前記タスクのセットを実行することに関連する難易度のレベル、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項8に記載のデバイス。 - 前記1つ以上のプロセッサは、
前記ユーザが前記タスクのセットを閾値速度で、閾値レベルの精度で、または閾値効率で実行したこと、および前記タスクのセットが閾値レベルの難易度に関連したことを前記パフォーマンスメトリクスが前記機械学習モデルに示すのに基づき、前記ユーザの技能の前記レベルが前記技能閾値を満たすと判断する、請求項8に記載のデバイス。 - 前記ユーザの技能の前記レベルが前記技能閾値を満たさない場合、前記人工知能モジュールは、前記1人以上のユーザの訓練または前記複数のタスクからの前記後続のタスクのセットの選択に関連して前記設定更新を使用するために更新されない、請求項8に記載のデバイス。
- 前記人工知能モジュールは、特に前記ユーザ向けに設定される、請求項8に記載のデバイス。
- 前記タスクのセットは、雇用または教育の期間に関連するアクティビティまたは動作を含む、請求項8に記載のデバイス。
- 命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
1つ以上の命令
を含み、前記1つ以上の命令は、1つ以上のプロセッサにより実行されると前記1つ以上のプロセッサに、
ユーザを訓練する人工知能モジュールを特定することと、
前記人工知能モジュールを使用して、複数のタスクから前記ユーザに提供するタスクのセットを選択することと、
前記タスクのセットを前記ユーザに提供することと、
1つ以上の監視デバイスから受信される第1のデータに基づいて、且つ前記タスクのセットに関連する、ユーザインターフェースから受信される第2のデータに基づいて、前記ユーザによる前記タスクの実行に関連するパフォーマンスパラメータを監視することであって、前記1つ以上の監視デバイスは、
センサデバイス、
モノのインターネット(IoT:Internet of Things)デバイス、
カメラデバイス、
マイクロフォンデバイス、または
バイオメトリクス監視デバイス
のうちの少なくとも1つを含む、パフォーマンスパラメータを監視することと、
前記人工知能モジュールを使用して、ユーザの挙動に従った1つ以上のアクションを実行するステップであって、前記1つ以上のアクションは、前記ユーザが前記タスクのセットに時間がかかりすぎているとき前記ユーザに通知を行うことを含む、ユーザの挙動に従った1つ以上のアクションを実行することと、
ユーザの技能のレベルを判断する機械学習モデルを特定することと、
前記パフォーマンスパラメータを前記機械学習モデルに対する入力として使用して、前記ユーザの技能の前記レベルが技能閾値を満たすかどうかを判断することであって、前記技能閾値は、前記複数のタスクに関連するパフォーマンスに基づき前記機械学習モデルにより動的に更新される、判断することと、
前記ユーザの技能の前記レベルが前記技能閾値を満たすと判断することに基づいて、前記ユーザの役割を、デバイスを介して学習することからフィードバックをデバイスに提供することに遷移させることと、
前記フィードバックに基づいて、前記人工知能モジュールを更新するために、前記ユーザから設定更新を取得すること、ならびに
前記ユーザの技能の前記レベルが前記技能閾値を満たすことに基づいて、且つ前記設定更新を使用して、前記人工知能モジュールを更新することであって、該更新された人工知能モジュールは、1人以上の他のユーザを訓練することまたは前記複数のタスクから後続のタスクのセットを選択することに関連することを特徴とする、人工知能モジュールを更新することと
をさせる、非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記1つ以上の命令は、前記1つ以上のプロセッサにより実行されると前記1つ以上のプロセッサにさらに、
前記ユーザを訓練するために前記ユーザに提供する訓練素材を、前記人工知能モジュールを使用して選択することと、
前記訓練素材を前記ユーザに提供することと、
前記訓練素材を用いた前記ユーザの訓練に関連する訓練パラメータを監視することと、
前記ユーザが或るレベルの訓練を受けているかどうかを判断する第2の機械学習モデルを特定することと、
前記訓練パラメータを前記第2の機械学習モデルに対する入力として使用して、前記ユーザの訓練の前記レベルが訓練閾値を満たすかどうかを判断することと、
前記ユーザの訓練の前記レベルが前記訓練閾値を満たすと判断することに基づき、前記複数のタスクから前記タスクのセットを選択することであって、
前記タスクのセットは、前記訓練素材と同じトピックに関連する、
前記タスクのセットを選択することと、
をさせる、請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記タスクのセットの実行に関連する前記パフォーマンスパラメータは、
前記ユーザのバイオメトリクス、
前記タスクのセットを実行することに関連する適時性指標、
前記タスクのセットを実行することに関連する速度指標、
前記タスクのセットを実行することに関連する精度のレベル、
前記タスクのセットを実行することに関連する効率性指標または
前記タスクのセットに関連する難易度のレベル、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記パフォーマンスパラメータは、
前記ユーザを監視するカメラ、
前記タスクのセットの実行に関連するユーザ入力を受信するユーザインターフェースまたは
前記ユーザを監視するセンサデバイス
のうちの少なくとも1つから受信される情報から判断される、請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記人工知能モジュールは、前記機械学習モデルを含む、請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記人工知能モジュールは、前記機械学習モデルを使用して判断された前記ユーザの技能の前記レベルに基づき、前記複数のタスクから前記タスクのセットを選択するように構成される、請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
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