emoções e sistemas multiagentes (sma) aldo marcelo paim agentes de software
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Emoções e Sistemas Multiagentes (SMA)
Aldo Marcelo PaimAgentes de Software
Sumário
• Introdução• Conceito de emoções• Emoções e SMA• Aplicação• Estudos recentes (aamas 2014)
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].
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.
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).
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.
Emoções e SMA
• Heath et al. apresentam um survey sobre a modelagem baseada em agentes [Heath et al, 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.
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.
Aplicação
• Utilização de emoções em agentes:• Personagens interativos emocionalmente;• Simular o fenômeno emocional em robôs;• Comportamento dos agentes;
Aplicação
• Personagens interativos emocionalmente:• Projeto OZ : Criado por Bates em 1994, com objetivo de
construir os agentes autônomos que habitam um micro mundo virtual.
Aplicação
• Simular o fenômeno emocional em robôs:• Aprendizagem de robôs impulsionada por emoções[Gadanho,
2001] e máquinas sociáveis [Breazeal 2000].
Aplicação
• Comportamento dos agentes:• Aprendizagem [Moura, 2007]; • Tomada de decisão [Soares, 2012];• Limitar ações [Steunebrink, 2009];• Modelo de confiança entre os agentes [Bitencourt,
2014].
Estudos recentes – aamas 2014
• (a) Modelagem do riso em personagens virtuais a partir de expressões [Chiu et al, 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].
(a) (b) (c)
Referências• Bas R. Steunebrink, Mehdi Dastani, 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. Disponível em: http://jasss.soc.surrey.ac.uk/12/4/9.html. Acesso em: 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 and Multi-Agent Systems. 2005.
• Moura D. , Oliveira E. Fighting Fire with Agents - An Agent Coordination Model for Simulated Firefighting. 2007.
• Ortony A., Clore G., Collins A. The Cognitive Structure of Emotions. Cambridge University Press. 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.