电子设备及控制该电子设备的方法技术

公开了一种电子设备及控制该电子设备的方法。根据本公开的一种使用人工智能神经网络模型控制电子设备的方法，所述方法包括:识别位于离电子设备预定距离内的用户的数量，基于用户的数量为多个的识别，获得关于多个用户的信息，通过将关于所述多个用户的信息输入到确定多个用户之间的关系的用户

【技术实现步骤摘要】
电子设备及控制该电子设备的方法
[0001]本申请是申请日为2018年12月26日、申请号为201880085453.5、专利技术名称为“电子设备及控制该电子设备的方法”的中国专利技术专利申请的分案申请。


[0002]本公开涉及能够基于用户之间的关系提供服务的电子设备及控制该电子设备的方法。更具体地，电子设备可以提供适合于单个用户的动作的服务，或者理解多个用户之间的关系，并且提供适合多个用户的服务。
[0003]此外，本公开涉及使用机器学习算法模拟人脑功能(诸如识别或确定)的人工智能(AI)系统及其应用。

技术介绍

[0004]与传统的基于规则的智能系统不同，人工智能(AI)系统是具有人类水平智能的计算机系统，并且在这个系统中，机器自身训练、确定并变得智能。随着使用人工智能系统，识别率得到提高，并且用户的偏好可以被更准确地理解，并且因此，传统的基于规则的智能系统逐渐被基于深度学习的人工智能系统所取代。
[0005]人工智能技术由机器学习(如深度学习)和使用机器学习的基础技术组成。机器学习是自分类/自训练输入数据的特征的算法技术，以及基础技术是使用机器学习算法(诸如深度学习)的技术，并且由语言理解、视觉理解、推理/预测、知识表示、操作控制等的
组成。
[0006]应用人工智能技术的各个领域如下。语言理解是识别人类的语言/字母并应用/处理它的技术，并且包括自然语言处理、机器翻译、转换系统、问答、语音识别/合成等。视觉理解是识别人类的视野中的对象并处理它的技术，并且包括对象识别、对象跟踪、图像搜索、人类识别、场景理解、空间理解、图像改进等。推断/预测是识别信息并对其进行逻辑推断和预测的技术，并且包括基于知识/可能性的推断、优化预测、基于偏好的计划、推荐等。知识表示是执行将人类的实验信息自动处理成知识数据的技术，并且包括知识构建(数据生成/分类)、知识管理(数据应用)等。操作控制是控制车辆的自动驾驶或机器人的运动的技术，并且包括运动控制(导航、碰撞或行进)、操纵控制(行为控制)等。
[0007]同时，最近已经开发了向用户提供各种服务的电子设备。然而，这种电子设备仅在特定状况下仅仅提供服务，或者仅提供用户命令的服务，并且在用户命令之前，电子设备不确定和提供用户期望的服务。

技术实现思路

[0008]【技术问题】
[0009]已经做出了本公开以解决上述问题，并提供了一种电子设备及用于控制该电子设备的方法，该电子设备通过在用于用户所需的服务的命令之前确定状况来预期/主动提供服务。
[0010]此外，本公开涉及能够理解多个用户之间的关系并提供适合于多个用户的服务的电子设备。
[0011]【技术方案】
[0012]提供了一种使用人工智能神经网络模型控制电子设备的方法，所述方法包括:识别位于离电子设备预定距离内的用户的数量，基于用户的数量为多个的识别，获得关于多个用户的信息，通过将关于所述多个用户的信息输入到确定多个用户之间的关系的用户
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用户神经网络模型来确定至少一个服务，向所述多个用户提供所述至少一个服务。
[0013]提供了一种使用人工智能神经网络模型的电子设备，所述设备包括:输入单元；输出单元；和处理器，被配置为：识别位于离电子设备预定距离内的用户的数量，基于用户数量为多个的识别，获得关于多个用户的信息，通过将关于多个用户的信息输入到确定多个用户之间的关系的用户
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用户神经网络模型来确定至少一个服务，向所述多个用户提供所述至少一个服务。
[0014]提供了一种用于使用人工智能神经网络模型控制电子设备的方法来实现上述目的，该方法包括：通过检测至少一个用户来确定用户模式，获取检测到的至少一个用户的用户信息，基于所确定的用户模式和用户信息来确定要提供给检测到的至少一个用户的服务，以及提供与用户模式相对应的所确定的服务。
[0015]用户模式可以是第一用户模式和第二用户模式中的任何一个，并且第一用户模式可以是针对一个检测到的用户的用户模式，以及第二用户模式可以是针对多个检测到的用户的用户模式。
[0016]基于用户模式是第一用户模式，确定服务可以包括：通过将单个用户的信息、单个用户周围的对象的信息和单个用户周围的状况的信息中的至少一个作为输入数据输入到通过使用人工智能神经网络模型训练的模型来确定服务。
[0017]控制方法还可以包括，基于用户模式是第一用户模式，基于单个用户的信息、单个用户周围的对象的信息和单个用户周围的状况的信息中的至少一个来预测检测到的用户的下一个行为，并且确定服务包括：基于所预测的用户的下一个行为来确定服务。
[0018]基于用户模式是第二用户模式，确定服务还可以包括：确定多个用户之间的亲密程度，并且基于所确定的亲密程度来确定服务。
[0019]提供服务还可以包括：确定至少一个用户对服务的反应，并且基于至少一个用户的反应是积极的，向用户提供服务，并且基于至少一个用户的反应是消极的，通过将所检测的至少一个用户的信息、所确定的用户模式和所确定的服务的信息作为输入数据应用于数据识别模型，来确定要提供给检测到的至少一个用户的另一服务。
[0020]该控制方法还可以包括：用关于提供给用户的服务的信息作为学习数据来更新训练模型。
[0021]该控制方法还可以包括，基于电子设备是人形机器人，基于检测到的至少一个用户的注视(gaze)信息来确定机器人的注视。
[0022]提供了一种使用人工智能神经网络模型的电子设备来实现上述目的，该设备包括：输入单元、输出单元和处理器，该处理器被配置为：通过检测至少一个用户来确定用户模式，获取检测到的至少一个用户的用户信息，并基于所确定的用户模式和用户信息来确定要提供给检测到的至少一个用户的服务，其中，该处理器被配置为控制输出单元来提供
与用户模式相对应的所确定的服务。
[0023]用户模式可以是第一用户模式和第二用户模式中的任何一个，并且第一用户模式可以是针对一个检测到的用户的用户模式，以及第二用户模式可以是针对多个检测到的用户的用户模式。
[0024]基于用户模式是第一用户模式，处理器可以被配置为：通过将单个用户的信息、单个用户周围的对象的信息和单个用户周围的状况的信息中的至少一个作为输入数据输入到通过使用人工智能神经网络模型训练的模型来确定服务。
[0025]处理器可以被配置为：基于用户模式是第一用户模式，基于单个用户的信息、单个用户周围的对象的信息和单个用户周围的状况的信息中的至少一个来预测检测到的用户的下一个行为，并且基于所预测的用户的下一个行为来确定服务。
[0026]基于用户模式是第二用户模式，处理器可以被配置为：确定多个用户之间的亲密程度，并且基于所确定的亲密程度来确定服务。
[0027]处理器可以被配置为：确定至少一个用户对服务的反应，并且
[0028]基于至少一个用户的反应是积极的，向用户提供服务，并且基于至少一个用户的反应是消极的，通过将所检测的至少一个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种使用人工智能神经网络模型控制电子设备的方法，所述方法包括:识别位于离电子设备预定距离内的用户的数量，基于用户的数量为多个的识别，获得关于多个用户的信息，通过将关于所述多个用户的信息输入到确定多个用户之间的关系的用户
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用户神经网络模型来确定至少一个服务，向所述多个用户提供所述至少一个服务。2.根据权利要求1所述的方法，其中，获得关于多个用户的信息包括:获取关于过去数据和当前数据中的至少一个的用户信息，其中所述过去数据包括所述多个用户之间的对话次数和用户用积极词语说出其他用户的名字的次数中的至少一个，其中当前数据包括所述多个用户的面部表情和所述多个用户之间的凝视次数中的至少一个。3.根据权利要求2所述的方法，还包括基于过去数据和当前数据中的至少一个来识别所述多个用户之间的亲密度，基于所述多个用户之间的亲密度小于第一阈值的识别，提供幽默内容、视频和音乐中的至少一个。4.根据权利要求3所述的方法，还包括基于所述多个用户之间的对话次数、用户用积极词语说出其他用户的名字的次数以及所述多个用户之间的注视次数中的至少一个小于第二阈值，识别所述多个用户之间的亲密度小于第一阈值。5.根据权利要求1所述的方法，包括基于用户的数量为单个的识别，获得关于用户的信息，通过将关于用户的信息输入到确定与用户相关的当前上下文的用户
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上下文神经网络模型来确定至少一个服务，向所述用户提供所述至少一个服务。6.根据权利要求5的方法，其中关于用户的信息包括用户所在的地点、当前时间和用户历史中的至少一个。7.一种使用人工智能神经网络模型的电子设备，所述设备包括:输...

【专利技术属性】
技术研发人员：金叡薰，徐钻源，尹昭正，张峻翼，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：