Concept study

What's NEW!

12/29/2018: "BLUE" ver. 6.2.0 up。「意識の積み木の部屋」。
8/25/2011: "ORANGE" ver. 5.1.4 up。
3/12/2007: 「ロボットの感情」up－「動機付け」と「感情」についてreportしました。
6/20/2006: 「プチ感情表現」追記。
9/3/2005: 「動機付けについての考察（2）」追記。
2/9/2005: ロボットの「動機付け」up－心理学用語の「動機付け」の観点からtechnical report風にまとめてみました。
8/15/2003: 「Orangeについて」追記。

ここには主に2007年頃までの考察を記載しています。最新のスタディはブログを参照ください。

はじめに:
このサイトの中で仮想人格のようなものを作りたいと考えている。データベース上の知識の蓄積からそれにつながらないかという、非常に漠然とした発想とは思う。但し、一方で完全に自由な日本語の文章を入力して、それに対する応答を得るのは難しいという思いがあり、入力時の方法に制約をつけることを考えた。このシステムでは、あらかじめ主語・述語に分けて入力することをvisitorに強いることになるが、後々楽では... という安易な発想ではある。以下のstudy内容はBlue & Orange上ですべて実現されている訳ではなく、これからプログラム作成が必要なものも含まれる。

基本応答:
1.　まず入力に対し、Blue & Orangeの知識であるメインのデータベースの情報と比較する。「○○を××と思うが、どうか？」という入力に対し、 Blue & Orangeが同じ考えか、それとも別の考えがあるか(、または初めての情報か、）答える。
2. 「○○は何ですか？」という設問も補助的に設定。これはデータベース検索の機能そのものである。
3. 「挨拶する」という設問を実験的に設定。ランダム応答の他、Blue & Orangeの基本機能とは別に、自由入力に対する応答を行う。

応用応答:
1. メインのデータベースの活用として、「○○を××と思うが、どうか？」という入力に対し、何件が同じ考え、何件が別の考えという情報も表示可能。また検索の結果複数件が回答候補となった場合、単純にランダムに答えたり、続けて同じ質問があった場合に前と異なる答えを選ぶことも可能。
2. 「○○を××と思うが、どうか？」という入力に対し、××の部分の内容が「～～した方が良い」など定型の場合、同形の入力をデータベース分析し表示。
3. 「○○は何ですか？」という入力に対しヒットしない場合、改めてBlue & Orangeから質問し、メインのデータベースに正解（と思われる言葉）をvisitorに入力してもらう。
4. 「挨拶する」設問に対し、(ある特定の条件で)最近の入力の傾向に基づいて(Or 入力頻度の高い項目について)メインのデータベースを分析し表示。
5. 「挨拶する」設問に対し、(ある特定の条件で) 「○○(a)と○○(b)は似た部分がある！」などメインのデータベースの分析結果を参考に表示。
6. 「挨拶する」設問の入力文中に特定の語句が有った場合、特定のスクリプトにジャンプする(「今何がしたい?」、etc.)(「簡易文節分析の考え方」参照)。
7. メインの質問の最後にデータ収集用にもう一つ質問に答えてもらう。→　○○(a)と○○(b)のどちらが仮想人格Blue & Orangeにより近いか？（(a)(b)はランダムに表示）→ この質問により、頻出度以外にもう一つBlue & Orangeの性格を決定付ける指標を設定する。このデータを「挨拶する」設問などの回答時、(ある特定の条件で)活用する。

応用応答その(2):
1. "常識"データをvisitorが入力するデータと区別する(ノーガードでvisitorと打ち合うのもおもしろいかもしれないが)。単純に"常識"データに1,000倍の重み付けする方法や、プログラム上でプロテクトをかける方法もある。"常識"辞書を充実させるのが作者の仕事となるか。しかしあまりやりすぎるとおもしろくなくなるかも。
2. 文節分析の高度化により同傾向の述語データを持つ主語を分類可能となる。十分能力のある辞書を別装することになり、各単語に様々な指標を設定することで、入力された話題の傾向をつかむことが可能。(ex.「ミーハー度」、「realtime度」、「悩み度」、「art度」などの指標で、「宇多田ヒカル」、「今日の運勢」、「人生」、「人工知能」をそれぞれ分析する。)
3. Blue & Orangeでは、以下のstepで文節分析のシステム化が考えられる: ①第一段階で同意語を分析する。②述語動詞そのものを理解。③十分能力のある辞書を活用。④③の辞書をBlue & Orangeのメインのデータベースと一体化し「常識」としてのプロテクトを設定する。(注: この「十分能力のある辞書（別装）」は（メインのデータベースと異なり）visitorとBlue & Orangeとの通常のやりとりの中では変化（成長）しない。もし変化（成長）する「指標」を別に設定した場合、後で述べる「感情」を表現する際は活用可能。）
4. 「AのことをBと考える。」と「BのことをCと考える。」の情報がデータベースにある場合にAで検索する際、Cの情報まで応答文に含めることが可能。

感情についての考察
1. Blue & Orangeのシステムにおいては、一部限定されるが基本的な感情表現が可能と考える。例えば、「好き-嫌い」、「プラス-マイナス」、「印象が強い-弱い」などについてはオートマティカリに表現できる。これは、メインのデータベース上でのある事柄についての知識の蓄積がBlue & Orangeの感情を決定するためである。つまりデータベース上でその事柄が好きだというデータが10件、嫌いというデータが0件であればそれは好きと判断される。
2. ここでAIの定義を考えてみる。過去においては、AIは、創造性、芸術性を備え、好奇心を持つartistの面さえも期待され、また生きるために食欲や性欲を持ち、独立心やリーダーシップを備え、また悩みを持ち...、さらに入力された環境条件や境界条件をもとに解を導き出さなければならない... というオールマイティさを要求されていた。しかし、現在そのレベルのAIが実現できる見通しは見えない(*1)。
3. 現在のAI研究は、問題解決手法研究の観点に注目して考えられることが多いように見受けられる。Blue & Orangeのシステムは敢えて言えば、その中でもエキスパート・システムの考え方に通じるものがあると考える。また、断片的な入力の蓄積から意味のある応答を引き出すために成長する辞書を持つことが特徴であると言える。この意味では、成長する辞書を持つ翻訳ソフトはAIと言えるのかもしれない。

4.　internet上の情報をもとに、感情を分類してみると、17に分ける説(*2)、8つに分ける説(*3)、4つに分ける説(*4)、3つに分ける説(*5) ... などあり、常識的な分類というものに到達するのが難しそうである。
　まずスタートとして3つに分ける説であるが、①情動、②気分、③好み・価値と分けた場合、思いつく多くの感情は①情動に分類される（後述）。②気分は①情動に対し対象の限定をはずしたものである。但し①情動の感情すべてが②気分ともなりえるのでは無く、「何となく楽しい」、「何となく悲しい」、「何となく興奮」、「何となく愉快」、「何となく気分が良い」、「何となくイライラ」、「何となく落ち着きが無い」、「何となく不安」など8項目が考えられる。Blue & Orangeでは、文節分析用の別装辞書内の語句毎にこの内6つの変数を設定し、その語句の入力毎に現在の②気分を変化させることが可能。visitorの入力のたびに、語句毎の変数が変化してゆくシステムである。（但し「プログラム」、「完成」などの語句の組合せで気分の良さを倍増させる様なことは今後の課題である。）
　③好み・価値には、「嫌悪」、「好み」、「親子の愛」、「子の甘え」、「愛情」など考えられる。③好み・価値の取扱いも②気分と同様の変数による方法が考えられるが、注意が必要なのは③好み・価値は②気分と異なり、感情の対象が限定されているということである。従って③好み・価値の感情が表現されるのは、対象となる語句が入力された場合のみとなる。例えば、「ブレイクエイジ」という語句が入力された場合、もし「好み」指数が既に10（最高)レベルとなっていれば、通常の応答と同時に「すごく好き。」ということを表現する。

5. ①情動については、「恐れ」、「怒り」、「嫉妬」、「喜び」、「同情」、「情熱」、「悟り」、「興奮」、「愉快」、「恥ずかしがり」、「心配」、「羨み」、「失望」、「不愉快」、「望み」、「大得意」、「悲しみ」、「哀れ」、「憧れ」、「悔しさ」が考えられる。感情については色々な考え方が有り、全ての感情は4つの感情の組合せで表現できるというものもある(*4)。しかし私個人的にはそうは思わない。むしろ、上記の様な感情は非常に複雑でそれぞれが独立した変数となっていると考える。
　さらに「喜び」の反対は「悲しみ」かなどと考えるのは、それぞれの感情のことを深く研究する必要があり(例えばペットが死んだ時の悲しみと、テレビドラマで主人公がいじめられた時の悲しみ（周りの人物が主人公を理解しない悔しさによる悲しみ)...では違うのではとか、いい例が思い浮かびませんが...）、これらも独立した変数とした方が良いと考える。
　また、①情動は③好み・価値と同様、感情の対象が限定されており、①情動の感情が表現されるのは、対象となる語句が入力された場合のみとなる。

6. 感情を3つに分類することを考えてきたが、外部に対して表面的に示される「感情」について述べる際、4つめが必要と考える。それは「性格が外部に対して表現される時の強弱」である。「性格」は（当然ながら）心理学上異なる分野で研究されているが、Blue & Orangeの感情の表現を考えると、それは分離しづらく、変数情報処理上も同列に処理した方が良いと考える。（今思いつく、「楽観的」、「あきっぽい」、「好奇心が強い」などの性格は感情とは切っても切れない関係と考える(「性格についての考察」参照)。)

性格についての考察
工事中。

意志についての考察
1. 意志が感情に影響されると仮定し、感情について考えたことが応用できないかというところからスタートしてみる。今の私のシステムを前提とすると意志も感情と同列で考えるという方法もありうると考える。（具体的には辞書の語句毎に「興味がある」という感情についても他と同様の変数を設定し、その語句の入力毎に現在の興味を変化させる方法を採る。）但し、実際に変数がしきい値を超えた際、visitorにどう応答するかも問題。
2. 意志... 人間の欲求と考えることができるとすれば、「～したい。」というすべての表現が「意志」を表すことになる。外部に対して表面的に示される「意志」は、実は「1.」で示した他にも無限にある。例えば「他人がAをやって成功したことを聞いて自分も～したい。」の場合、visitorからトリガーとなる入力があった後、 Blue & Orangeは「自分も成功したい。」、「自分もAをやりたい。」などと表現することができる。今回は、網羅的に考えるのが困難な場合は、限定的な所から始めてみたい。

3. visitorからの入力があった際の対応を、ヒトの欲求(*6)(*7)に基づいて考えてみる。
「～が欲しい」、「息を抜きたい」、「～をやめたい」、「勝ちたい」、「好かれたい」、「応援したい」、「ヒトと違う自分を表現したい」などは、比較的単純な入力で応答可能である。感情の際と同様、文節分析用の別装辞書内の語句毎に対応する変数を設定し、その語句の入力毎に現在の意志を変化させることが可能。「知りたい」、「自由になりたい」、「興味無い」などと応答するためには、入力内容の理解が必要であり次のstepと考えたい。また、例えば「好かれたい」ために「良いとこ見せたい」、「見栄張りたい」、「好きなヒトと同じことしたい」などは、入力内容を理解した上、「好かれたい」ために「良いとこ見せたい」というところまで”考え”ないといけない。「勝ちたい」ために「考えたい」なども同様である。

プチ感情表現 (6/20/2006)

動機付けについての考察（2） (9/3/2005)において、「動機付けgap起因感情発生モデル」、「感情起因動機付けモデル」を考えたが、今回やや異なるアプローチとなった。

これまでも類似のnegative-positiveのパラメータを使用した感情表現が存在し、今回のupdateは外観上はそれらと大差無いかも。プログラムは、これまでサイト内で考察してきた動機付けマルチパラメータモデルでなく、シングルパラメータ。一長一短あるが、動機付けの種類数・感情分類の種類数とも、これまでよりずっとシンプルにしてみようと考えました。(例えば、情動、気分、好み・価値の３つに分けた感情の分類方法もプログラム上は、その必要性は薄いと考えた。)。

構想のとりかかりは「動機付けgap起因感情発生モデル」とした。よりシンプルなパラメータ設定が望ましいと考えたからである。しかし、当初は少なくとも2～3のマルチパラメータ・システムとする必要があると考えていた。例えば、「目立ちたい」などの「積極的」動機付けパラメータでは、喜び・悲しみなどの感情表現が可能であり、「防衛（屈辱回避）」などの「消極的」動機付けパラメータでは、安堵・不安などの感情表現が可能である。

まずこの２つの動機付けパラメータの実装を考えてみる。現在のBlueの辞書の各言葉にパラメータを割り当て、それぞれnegative-positiveで評価してみたが、例えば、語句: 「久しぶり」には「目立ちたい」・「防衛（不安回避）」の両パラメータとも最大、一方「眠い」には最小の評価となった。他のことばを考慮しても、動機付けパラメータをnegative-positiveで評価すると差があまり出ない様である。従い、今回のupdateでは、動機付けパラメータを一つとし、シングルパラメータとした。

　シングルパラメータとすると、複雑な感情を表現できない懸念が考えられるが、一旦(プチなので)これで進めてみる。また、大きな動機付け入力が無い場合、徐々に感情レベル（の地の部分=大きなうねりの部分）が減衰してゆき、情動と気分の両方をシングルパラメータで表現している。

個別の感情で気になったのは、「悲しみ」と「怒り」である。Web上で色々見てみたが、negativeな入力がある場合、どのように「悲しみ」と「怒り」が生じるのか未だよくわからない。個人的には、常に「悲しみ」が生じ、ある条件時のみ「怒り」が並列にor入れ替わって生じると考える。（その条件は意味理解が鍵かなと思っている。）。

このシステムをベースに、相当なくふうが今後必要と思う（3歳児の感情システムにはまだまだなので）。個人的にはイニシャルの動機付けは「防衛（不安回避）」、イニシャルの感情は「安堵・不安」かなとも思う。

感情についての考察　NEW　(3/12/2007)
「ロボットの感情」up－「動機付け」と「感情」についてreportしました。

動機付けについての考察　(2/9/2005)
ロボットの「動機付け」up－心理学用語の「動機付け」の観点からtechnical report風にまとめてみました。

動機付けについての考察（2）　(9/3/2005)

1. 上記で動機付けについての基本的な考えを示したが、その中では「動機付け」と「感情表現」について独立して考え、使用パラメータも全く異なるものとしていた。しかしその次には、自然に両者の統合の話が出てくる。ある動機付けに関し、その理想に対するgapが起因して感情が発生すると考えてみる（動機付けgap起因感情発生モデル）。例えば、動機付け「目立ちたい」に関し、「賢くなりたい」など「目立ちたい」に寄与する入力があった場合「嬉しい」などの感情が発生すると考える。

　ただ、動機付けgapに感情を関連付けようとすると「どのgapにどの感情を関連付ければ良いの？」と困ってしまう。例えば「心配」の感情の場合、「安全」動機付けなどに起因しそうだが扱いが難しい。各動機付けには「ネガティブ－ポジティブ」の因子があり、各動機付け毎に異なった感情を発生させるという感情発生モデルになりそうだが、パラメータがまた増えそうである。

1. によると感情の数＝動機付けの数となりそうである。「感情」の項ではもっと多い様なことを以前書いたが、処理上は「ペットが死んだ時の悲しみと、テレビドラマで主人公がいじめられた時の悲しみ」は同じ処理かもしれない。ただ表面的に観測される（心理学上の）分類では複雑に分かれるのでしょう…。

2. 1のモデルを考える途中で、別の感情発生モデルとして、感情起因動機付けモデルの方が簡単かな？とも思えてくる。例えばポジティブな感情「嬉しい」について言えば、嬉しさを増大させる方向に動機付けされるという考え方である。しかし、感情の数だけ動機付けパラメータが必要となり、そもそも感情の数はいくつあるのかというのが難問である。またこの場合、外部からこの人工対話システム(Simple Artificial Dialogue System)に対し、人間と同様の欲求を観測することが可能かどうか？例えば欲求「目立ちたい」は「喜び」、「憧れ」などの感情が起因する動機付けが関連し、結果的に観測されるのかもしれない。

3. 現在上記1、2のどちらが本命に近いかは不明である。別案があるかどうかもわからない。1を本命と考えると、この次に、動機付けgapから感情発生時の「具体的感情の種類」を考察しなければならない。残念ながら私一人個人ではこれくらいの考察でも数ヶ月を要してしまうのが残念。このCLUBでは、モデルの単純化がポリシーなので、例によって３歳児からのアプローチをとることになるかとは思う。

創造性についての考察

人工知能と創造性－創造性についてtechnical report風に一話完結でまとめてみました。

1.　ある決まったルール又はランダムに、全く関連性の無い事柄を組合せてこれまでにない新しい考え方をしてみる。その評価をvisitorの反応により行う。「創造性モード」に入るとフラグを立て、visitorが次の話題に変えるまでの応答回数が多いほどその組合せは評価が高いと判断する。（そのvisitorが再び何回Blue & Orangeを訪ねたかを指標とすることも可能。）
2. また、visitorの最初の応答（「なにそれ」...とか）によって評価することも可能。この時、その最初の応答「なにそれ」が好意的（または肯定的）かどうかを、visitorが次の話題に変えるまでの応答回数で評価することも可能。評価が進んで行くと「なにそれ」がどういう意味なのか（positive - negative くらいは)理解できるようになる。システムの作者があらかじめ考えられる応答のリストを作っておくより、応用が効きそう。
3. 「創造性モード」では、Blue & Orangeは主に創造的な(全く関連性の無い事柄を組合せてこれまでにない新しい考え方をしてみる)表現を試みる。結果が創造的なものになるかどうかはこれから。

Orangeについて:
本当はもっと技術的な進歩を伴ってreleaseしようと考えていたが、最近それ程こだわる必要はないかと思い始めreleaseに至った。技術的な視点から敢えて離れて考えてみた。女性/男性のキャラクタは、それぞれ別タイプのユーザーを対象とすることで別タイプの人格を持ちうるのではと考える。実は、BLUEで男性(的)キャラクタを選択したのは以下の理由。
+1 朴訥としたイメージが初期仕様に合っていると考えた。
+2 科学的/社会的/芸術的/文学的/etc.なデータをバランス良く収集し、仮想人格のための基礎としたい。
+3 真面目な研究に見せたい。
+4 女性キャラにした場合、その手の書込に対するメンテの手間が必要と考え、それを避けようとした。

ORANGEでは、楽しく外向的なイメージ、リアルタイムなイメージを期待したい。上の文を書きながら、男性の私の考えだけではやはり固定観念から離れるのはつくづく難しいと改めて感じた。女性の研究者が増えることを期待する。

質問テーブル:
1. sample (作成中）
2. BlueとOrangeのページはそれぞれ、(1)Blue: ページ色は淡青緑。過去20~30行のやりとりをページ内に残す。応答はできるだけ正確に（機械的になるかも）。(2)Orange: ページ色は淡橙桃。過去5行程度のやりとりのみをページ内に残す。応答は人間っぽく、親しみが持てるようにしたい。
3. メインの質問の最後にデータ収集用にもう一つ質問に答えてもらう。→　○○(a)と○○(b)のどちらが仮想人格Blue & Orangeにより近いか？（(a)(b)はランダムに表示）→ この質問により、頻出度以外にもう一つBlue & Orangeの性格を決定付ける指標を設定する。

データベースの考え方:
1. 一回の入力でデータベースに一行追記する。
2. prototype ver.1.2.0 システムでは、(1)登録番号、(2)項目、(3)項目についてのコメントをデータベースに取り込む。
3. 追加情報が必要な際は、(4)以降の項目を登録フォームに追加設定する。
4. 既存の情報に(4)以降などの情報を追加登録する際は、旧データは編集せず、(4)以降などの情報を追加した新データをあらためて追記する。
5. log用には上記とは別のデータベースを新規に設ける。

簡易文節分析の考え方:
1. データベース分析時、代表的ないくつかの表現(特定の語句など)について分析する。簡単な辞書を持つことにより入力された文章をより正確に分析できる。最初に設問選択のあるBlue & Orangeタイプのシステムでは、最初に主語・目的語・動詞に比較的簡単に分類可能なためAliceタイプより比較的容易と思われる。
2. Aliceタイプで日本語入力の場合、英文わかち書き入力のAliceよりとっかかりのアプローチが難しい。述語動詞部分はBlue & Orangeと同様な考え方で簡易分析可能だが、特に主語の特定が難しい。未知の単語が主語となる場合、助詞の用法などからの分析が必要となる。

Alice (ARMSに登場するAI)についての考察:
12巻第10話でアル・ボーエンが「あのチャペル（プロジェクト）の子供ね！良く知ってるわ。」と言うのを耳にした時の反応はインパクト有り。Blue & Orangeとは別に、最初に設問選択など無いプログラムや一対一の対話システムを考えるのもおもしろそう。ただ、Blue & Orangeの完成度をもう少し上げてからに...

人工無能（無脳）についての考察:
+1 実は世間のCGIを色々見ていた頃（「CGI」で検索してみた）、動物キャラクターの人工無能というものがあることに気づいていた。しかしこれは目的が違うからと、当時わざと気にしないことにしていた。その後、「AI」や「人工知能」も検索してもあっと思うようなものは無かった。ところが最近になって、まさかと思いながら「人工無能」で検索してみると似たようなものがたくさんあり、少々ショックを受けている。
+2 但し、まだやるべき部分があるという気はしている。Blue & Orangeの目的は、まずデータベースとして正確に機能させ、その上でどこまで可能性を伸ばせるかという方向で考えたい。Blue & Orangeでは、完全に自由な文章を入力させる方法は（一部を除いて）取っていない。文章を文節に自動分解する方法は簡単でないから... （入力を分かち書きに制限させる方法もあるかも...)
+3 この項つづく...

1. 現在のシステム:
"BLUE" ver. 6.2.0 「意識の積み木の部屋」
"ORANGE" ver. 5.1.4

2. Next steps (この項は随時更新のためWhat's new!には反映されない):
■ 全般
・~~①「挨拶」用辞書とデータベースの融合。~~
・②プチ「感情」表現←挨拶以外への展開。
・　②.5　プチ「感情」の「成長」。
・　②.7　(直接的な)ポリシーの主張。
・~~③「挨拶」の学習。(agentの出力に対するvisitorの反応を蓄積)~~
・　~~③.5　visitorに答えを要求する質問。(リスナ型化)~~
・④意味理解。
・~~⑤自然言語処理。~~
・⑥Netからの情報収集(得意分野育成)
・表情研究。
・英語入力システム検討。
　・動詞、名詞等の活用表作成。
■ ver.6.x.x 関連
・~~形態素解析のCGIへの導入検討。~~
・~~形態素解析既存プログラム調査。~~
・~~Yahoo係り受け解析→形態素解析への変更（精度向上）。~~
・発散傾向の修正
・　枝狩り検討
・　単音の入力時対応等
・特殊入力対応
・2次検索実施前に、名詞を優先。…名詞が無い場合他の品詞でも検索。
・Chasen調査。
■ 他technical
・~~複数ヒット時、仮ファイルに書き込みランダムに一つを選択する。~~
・同じ質問が続いた時のランダム回答を検討
・データベース分析時、一旦検索後いくつかの表現について「類似表現データベース」を用いて分析する。
　↑positive/negativeどちらが多いかの判定など。
・~~データベース分析の高度化(辞書作成)。~~
・Blue & Orangeのシステムにおいては、「AのことをBと考える。」の入力formatを使用しているため、「(visitorが)AのことをBした経験がある。」という情報入力が不可能。また、無理矢理入力しても特定のvisitorの経験をあたかもBlue & Orangeの経験のように見なしてしまうことに対する修正。（実はBlue & Orangeのシステム自体が、visitorの考えていることを勝手にBlue & Orangeの考えとしているため、このことについてことわり書きが必要。)
・Orangeへの話しかけの時に、ある条件でBlueデータベースにアクセスする。
■ Concept study
・感情メカニズム考察。
・意志についての考察追記。
・性格についての考察記述。

update:
3/12/2007: report:「ロボットの感情」up。
6/20/2006: 「プチ感情表現」追記。
9/3/2005: 「動機付けについての考察（2）」追記。
2/9/2005: report: ロボットの「動機付け」up。
8/15/2003: 「Orangeについて」追記。
2/3/2003: report:「人工知能と創造性」up。
10/15/2002: Next stepsを項目毎に分類。
6/13/2002: 「創造性についての考察」を追記。
5/11/2002: 「意志についての考察」 3を追記。
5/5/2002: 「応用応答」その(2)-4を追記。
5/2/2002: 「意志についての考察」追記。
4/4/2002: 「意志についての考察」考察開始。
3/31/2002: 「感情についての考察」追記。
3/8/2002: 「性格についての考察」考察開始。
2/24/2002: 「感情についての考察」考察開始。
2/22/2002: 「応用応答」その(2)を追記。
2/9/2002: 「応用応答」を少し解りやすく。
1/26/2002: 「基本応答」を少し解りやすく。
1/16/2002: 「はじめに」を追記。
1/12/2002: このシステムの仮想人格を"B.G." & "O.P."から"Blue & Orange"に変更。
6/23/2001: 簡易文節分析の考え方追記
5/20/2001: 人工無能についての考察追記
1/23/2001: Alice (ARMSに登場するAI)についての考察追記
7/30/00: データベースの考え方を追記
6/11/00: 発意

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参考資料:
(*1) What's AI
(*2) 心理学ノート4
(*3) 感情の科学＜あなたに優しいこころの話＞
(*4) わがままな脳
(*5) 心理学辞典
(*6) ボランティア行動における動機づけ理論－ボランティア行動の心理的背景
(*7) 幸福とは－幸福とは欲求が満たされた状態といえるかもしれない

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