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Emoções e Sistemas Multiagentes (SMA)

Emoções e Sistemas Multiagentes (SMA). Aldo Marcelo Paim Agentes de Software. Sumário. Introdução Conceito de emoções Emoções e SMA Aplicação Estudos recentes ( aamas 2014). Introdução.

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Emoções e Sistemas Multiagentes (SMA)

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Presentation Transcript


  1. Emoções e Sistemas Multiagentes(SMA) Aldo Marcelo Paim Agentes de Software

  2. Sumário • Introdução • Conceito de emoções • Emoções e SMA • Aplicação • Estudos recentes (aamas 2014)

  3. Introdução • A área de estudo de emoções em SMA tem se tornado fator crescente na Inteligência Artificial (IA). Motivando inúmeros pesquisadores a investigarem os fenômenos emocionais a fim de implementá-los computacionalmente . • Para a IA, características de emoções facilitam a modelagem de problemas reais e permitem que o agente lide melhor com cenários onde a IA clássica, lógica e formal tem dificuldade de atuar [Russel 2004].

  4. Conceito de Emoções • O conceito de emoção é de senso-comum, entretanto não existe um consenso quanto a definição de emoção [Morgado, 2005]. • As emoções desempenham papel importante no comportamento inteligente e participam ativamente na tomada de decisão, se tornando regra central de nossas vidas. • O estado emocional tem grande impacto na tomada de decisões, ações, memória, atenção, etc. Por exemplo: Raiva, medo, tristeza, entre outros.

  5. Conceito de Emoções • Vários pesquisadores propuseram modelos para a estruturação de emoções, sendo alguns deles: • [Damásio, 2000] a emoção é um rótulo que designa um conjunto de fenômenos ou comportamentos. Ele divide as emoções em primárias (medo, alegria, tristeza, raiva, etc) e secundárias (ciúme, culpa, orgulho. etc). • [Ortony, 1988] construiu o modelo OCC, sendo um modelo cognitivo que define 26 classes de emoções. As emoções são divididas em três categorias dependendo do estímulo: Eventos (acontecimentos), Agentes (o próprio ou outros), Objetos (podem ser apreciados ou não).

  6. Emoções e SMA • Diversos agentes, tipicamente com diferentes objetivos, interagem entre si de forma a trocar informações, tendo a capacidade de cooperar, coordenar e negociar entre si, com a finalidade de atingir corretamente este objetivo, de forma análoga como seres humanos interagem entre si no dia-a-dia. • Uma importante característica dos SMA está na sua capacidade de simular sociedades, dessa forma mecanismos emocionais podem ser atribuídos a agentes para obter um maior resultado na modelagem e simulação humana.

  7. Emoções e SMA • Heathet al. apresentam um survey sobre a modelagem baseada em agentes [Heathetal, 2009]. Neste trabalho, os autores analisam 279 artigos sobre modelagem baseada em agentes para discussão de melhorias na área. • Através deste trabalho é possível verificar que aproximadamente 70% dos artigos estão inseridos em áreas, em que humanos são o foco, como a economia, ciências sociais, entre outras, demonstrando o amplo uso de SMA para modelagem e simulação de humanos.

  8. Emoções e SMA • Diversos trabalhos começaram a adotar agentes inteligentes para solucionar os problemas da computação afetiva, sendo eles: • Reconhecimento de emoções; • Expressão de emoções; • Fazer os computadores terem emoções; • Inteligência emocional que seja útil ao ser humano.

  9. Aplicação • Utilização de emoções em agentes: • Personagens interativos emocionalmente; • Simular o fenômeno emocional em robôs; • Comportamento dos agentes;

  10. Aplicação • Personagens interativos emocionalmente: • Projeto OZ : Criado por Bates em 1994, com objetivo de construir os agentes autônomos que habitam um micro mundo virtual.

  11. Aplicação • Simular o fenômeno emocional em robôs: • Aprendizagem de robôs impulsionada por emoções[Gadanho, 2001] e máquinas sociáveis [Breazeal 2000].

  12. Aplicação • Comportamento dos agentes: • Aprendizagem [Moura, 2007]; • Tomada de decisão [Soares, 2012]; • Limitar ações [Steunebrink, 2009]; • Modelo de confiança entre os agentes [Bitencourt, 2014].

  13. Estudos recentes – aamas 2014 • (a) Modelagem do riso em personagens virtuais a partir de expressões [Chiuetal, 2014]; • (b) Estudos dos gestos para agentes, gerar gestos juntamente com o conteúdo e o momento da fala[Ding, 2014]; • (c) Modelos de emoções com agentes [Wonsung, 2014]. (c) (a) (b)

  14. Referências • Bas R. Steunebrink, MehdiDastani, and John-Jules Ch. Meyer. A Formal Model of Emotion-based Action Tendency for Intelligent Agents. 2009. • Bitencourt G. K. Um modelo de confiança baseado em emoções para Agentes. 2014. • Chiu C., Marsella S. Gesture Generation with Low-Dimensional Embeddings. 2014. • Ding, Y., Prepin K., Huang J., Pelachaud C., Artières T. Laughter Animation Synthesis. 2014 • Damásio A. R. O Mistério da Consciência: do corpo e das emoções ao conhecimento em si. São Paulo: Companhia das Letras, 2000. • Heath F. A Survey of Agent-Based Modeling Practices (January 1998 to July 2008), Journal of Artificial Societies and Social Simulation, Vol. 12, nº 4, 2009. Disponívelem: http://jasss.soc.surrey.ac.uk/12/4/9.html. Acessoem: 23 Agosto. 2014. • Morgado L., Gaspar G. Emotion Based Adaptive Reasoning for Resource Bounded Agents. Proceedings of the 4th International Joint Conference on Autonomous Agents andMulti-Agent Systems. 2005. • Moura D. , Oliveira E. FightingFirewithAgents - AnAgentCoordinationModel for SimulatedFirefighting. 2007. • Ortony A., Clore G., Collins A. The Cognitive Structure of Emotions. Cambridge UniversityPress. 1998. • Russell S., Norvig P. Inteligência Artificial. Editora Campus. Prentice Hall. 2004. • Soares A. A., Ho J. C. ARTEMIS - Raciocínio e emoção na tomada de decisão de um agente em um cenário específico. 2012. • Wonsung L., Sungrae P., Il-Chul M. Modeling Multiple Fields of Collective Emotions with Brownian Agent-Based Model. 2014.

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