基于用户的人工智能(AI)模型的移动自主个人伴侣.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111602143A(43)申请公布日2020.08.28(21)申请号201880069832.5(74)专利代理机构北京市柳沈律师事务所(22)申请日2018.09.1411105代理人张晓明(30)优先权数据62/566,1702017.09.29US(51)Int.Cl.15/724,0112017.10.03USG06N3/00(2006.01)G06N20/00(2006.01)(85)PCT国际申请进入国家阶段日2020.04.26(86)PCT国际申请的申请数据PCT/US2018/0511052018.09.14(87)PCT国际申请的公布数据WO2019/067238EN2019.04.04(71)申请人索尼互动娱乐股份有限公司地址日本东京都(72)发明人E.贝兰M.泰勒表雅则权利要求书3页说明书26页附图22页(54)发明名称基于用户的人工智能(AI)模型的移动自主个人伴侣(57)摘要一种用于构建人工智能(AI)模型的方法。所述方法包括访问与用户的监测到的行为有关的数据。对所述数据进行分类，其中类别包括：标识与包括所述用户在内的一组用户有关的数据的客观数据类别，以及标识所述用户特有的数据的主观数据类别。访问客观数据，并且客观数据与包括所述用户在内的多个用户的监测到的行为有关。所述方法包括将所述用户的客观数据和主观数据以及所述多个用户的多个客观数据作为第一组输入提供给执行AI的深度学习引擎。所述方法包括确定在对第一组输入作出响应时预测用户行为的多种习得模式。所述方法包括构建所述用户的包括所述多种习得模式的本地AI模型。CN111602143ACN111602143A权利要求书1/3页1.一种方法，其包括：访问与用户的监测到的行为有关的数据；按类别对所述数据进行分类，其中多个类别包括：标识与包括所述用户在内的一组用户有关的客观数据的客观数据类别，以及标识所述用户特有的主观数据的主观数据类别；访问与包括所述用户在内的多个用户的监测到的行为有关的客观数据；将所述用户的客观数据、所述用户的主观数据和所述多个用户的多个客观数据作为第一组输入提供给深度学习引擎，所述深度学习引擎被配置为执行人工智能(AI)；确定在对所述第一组输入作出响应时预测用户行为的第一多种习得模式；以及构建所述用户的包括所述第一多种习得模式的本地AI模型。2.如权利要求1所述的方法，其还包括：将所述多个用户的所述客观数据作为第二组输入提供给所述深度学习引擎；确定在对所述第二组输入作出响应时预测一般用户的行为的第二多种习得模式；以及构建所述多个用户的包括所述第二多种习得模式的全局AI模型。3.如权利要求2所述的方法，其还包括：在构建所述全局AI模型时，限制所述多个用户的多个主观数据的使用。4.如权利要求1所述的方法，其还包括：将所述用户的所述数据的一部分分类为本地化的主观数据，其中所述多个类别包括本地化的主观数据类别；以及将所述用户的所述客观数据、所述用户的所述主观数据、所述用户的所述本地化的主观数据和所述多个用户的所述客观数据作为第三组输入提供给所述深度学习引擎；确定在对所述第三组输入作出响应时预测用户行为的第三多种习得模式；以及构建所述用户的包括所述第三多种习得模式的私有AI模型。5.如权利要求4所述的方法，其还包括：在构建所述用户的所述本地AI模型时，限制所述本地化的主观数据的使用。6.如权利要求6所述的方法，其还包括：阻止所述用户的所述本地化的主观数据的网络传递。7.如权利要求1所述的方法，其还包括：将所述用户的所述数据的一部分分类为安全数据，其中所述多个类别包括安全数据类别；以及在构建任何AI模型时限制所述用户的所述安全数据的使用。8.如权利要求7所述的方法，其还包括：从所述用户接收将所述用户的所述数据的一部分分类为安全数据的第一指令；从所述用户接收移除所述用户的所述安全数据的第二指令；以及删除所述安全数据的任何痕迹。9.如权利要求1所述的方法，其中所述数据包括游戏控制器输入、计算机输入、计算机操作、文本查询、文本响应、口头查询、口头响应、身体暗示、生物特征、用户动作、眼睛运动和口头交流中的至少一项。10.一种存储用于实现方法的计算机程序的非暂时性计算机可读介质，所述计算机可读介质包括：2CN111602143A权利要求书2/3页用于访问与用户的监测到的行为有关的数据的程序指令；用于按类别对所述数据进行分类的程序指令，其中多个类别包括：标识与包括所述用户在内的一组用户有关的客观数据的客观数据类别，以及标识所述用户特有的主观数据的主观数据类别；用于访问与包括所述用户在内的多个用户的监测到的行为有关的客观数据的程序指令；用于将所述用户的客观数据、所述用户的主观数据和所