Modelagem de um Sistema Multiagente para Geração Automática de Estórias em

Jogos de Computadores

Sildenir Alves RibeiroPriscila Pereira de Camargo

UFF / IC / PPGC

• Modelar um sistema multi-agente para geração automática de estórias utilizando:

– Estrutura da Engenharia de Estórias e Narratologia

– Metodologia GAIA

– Ferramentas de modelagem: AUML e MAS-ML

Propósito

Por que usar agentes?

• Storytelling requer dinamismo e interatividade

• Os agentes oferem– Dinamismo

– Flexibilidade

– Autonomia

– Capacidade de Interação com outros agentes / módulos do SMA

• Aumentar a interação com o jogador

Interactive Storytelling

• Definição: – Termo em inglês comumente usado em textos

sobre jogos digitais que pode ser traduzido para geração de estórias, e serve principalmente para aumentar a imersão dos jogadores no mundo virtual.

• Problema: – Gerar estórias semanticamente e lexicamente

estruturadas para a representação de um papel por um ator em um ambiente onde se estabelece o enredo.

Narrativa: Esquema de Freytag

• No ponto de vista da narrativa, a geração de estória deve obedecer a um conjunto de três restrições:

• Início, Meio e Fim.

Arquitetura de um Sistema Gerador de Estória Automático

• Arquitetura Geral de um Sistema Gerador de Estória Automático.

Núcleo Gerador de Estórias

• Modelo Geral de Um Gerador de Estórias

Gerador de Estórias

Narrador Diretor Dramatizador

Arquitetura Proposta

• Arquitetura do SMA

Usuário

Narrador Diretor Dramatizador

Interface

Cenário Enredo

Ator

Gerador de Estórias ScriptGerador Léxico/Semântico

Base deConhecimentos

Modelo Conceitual

Personagens

Descrever Características

DesejáveisCaracterísticas dos

AtoresRegras de Atuação

Scripts

Enrredo da Estória

Estória

Falas do Autor

Elenco

Cenário

Evento necessário

Baseia em

Norteia e fundamenta a

produção

Determina falas e personagem Gera os

Contem

as

Atribuídas aos

Formam o

Atua em

Faz parte da

Modelo de Objetivos

Modelo Objetivos

Modelo Objetivos (cont...)

Modelo Interação entre Papeis

Modelagem do SMA

• Diagrama Classe do SMAclass Modelo Agentes

Agente DiretorAgente Narrador Agente Dramatizador

Agente Ator

Base de Conhecimentos

«signal»

Usuário

«interface»

Interface de Entrada

«interface»

Gerador de Estória

«interface»

Gerador Léxico / Semântico

«interface»

Interface de Saída (Estória)

«interface»

Cenário

Enredo

1..*

Recebe Informação

«Extends»

1..*

1..*

Transformardados

«Extends»

1..Recebe Informação

«Return»1..*

1..*

Recebe informação«Extends»

1..*

1..*

Consulta1..*

Consulta

«Return»

1..*

Consulta

«Return»

1..*

1..*

Acessa informação

«Return»

1..*

1..*

Gera estória

«Return»

1..*

Descreve Cenário

«Extends»

1..*

Cria Personagem / Enredo«Aceita / Recusa»

1..*

1..*

Determina Eventos

«Include»1..*

Apresenta Estória

«Return»

1..

MontaCenário

«Extends»

1..*

InformaCaracterísticasDesejadas

«Include»

Modelagem do SMA

• Diagrama de Seqüência dos Agentes

• Diagrama de estados do Agente Apresentador

Modelagem do SMA

• Diagrama de estados do Agente Ator

Modelagem do SMA

• Diagrama de estados do Agente Diretor

Modelagem do SMA

• Diagrama de estados do Agente Dramatizador

Modelagem do SMA

• Diagrama de estados do Agente Narrador

Modelagem do SMA

Base de Conhecimentos

• A Base de Conhecimentos é uma estrutura que permite armazenar as características iniciais desejáveis que servirão como fonte de alimentação para que os agentes do sistema possam produzir a estória a partir da informações previamente inseridas na base.

• O ideal é que a base de conhecimentos possua:

– Mecanismo de inferência

– Regras de produção.

– MidleWares

Trabalhos Futuros

• Melhorar a Comunicação entre os agentes;

• Melhorar o Gerador Léxico/Semântico para que possa gerar o script bem estruturado e funcional;

• Inserir Agentes Controladores, Gerentes

• Implementar um agente Killer para eliminar os agentes que não produzindo conhecimento ou respostas relevantes.

• Construir uma base de conhecimentos com inferência.

• Inserir agentes na base de conhecimento para melhorar a troca a comunicação entre os agentes externos à base.

• Integrar o sistema ou desenvolver uma aplicação gráfica com atores, eventos e ambientes bem definidos para melhorar as respostas.

Considerações Finais

• A geração automáticas de estórias é um processo complexo, pois implica várias questões que envolve desde arranjos lingüísticos e literários até a construção de algoritmos computacionais complexos.

• A grande dificuldade está em encontrar meio de desenvolver eventos que represente as ações e maneira de pensar do homem.

• A inteligência artificial através do emprego de agentes inteligentes e outras técnicas não apresentadas neste trabalho vêm surgindo como uma frente de pesquisa bastante promissora, mas que ainda tem muito a evoluir para que este tipo de tarefa possa gerar resultados realmente relevantes.

Referências

• [01] CARMO, M. B.; CLAUDIO, A. P.; CUNHA, J. D.; COELHO, H.; SILVESTRE, M. - Plataforma de Suporte à Geração de Cenas Animadas com Agentes Inteligentes; DCTI; Universidade de Lisboa; Lisboa; 2005.

• [02] CORREIA, J.S.S.; GIRARDI, M.R; Análise e Projeto de um Sistema Multiagente para a Geração Automática de Histórias; DCC, UFMA – São Luiz – MA; 2007.

• [03] GUERRA, F. W.; FURTADO, A. L.; Engenharia de Estórias: Um estudo sobre a geração e narração automática de estórias; Dissertação de Mestrado; Programa de Pós-graduação em Informática; Departamento de Informática da PUC–RJ; Rio de Janeiro-RJ, 2008.

• [04] HORLING, B.; LESSER, V.; A Survey of Multi-Agent Organizational Paradigms. Multi-Agent Systems Lab, Departament of Computer Science, University of Massachusetts, Amherst, USA; 2001.

• [05] JENNINGS, N. R.; WOOLDRIDGE M. A.; Intelligent Agents: Theory and Practice. The Knowledge Engineering Review; 1995.

• [06] LIRA, M.; Gerador de Personagens para o RPG Tagmar 2; UFPE – Recife - PE; 2008.• <http://code.google.com/p/taggen/downloads/list>• [07] MATEAS, M.; SENGERS, P.; Narrative Intelligence; Carnegie Mellon,University, Pittsburgh,

PA; Cornell University, Ithaca, NY. 1999.• [08] PASSOS, E. B., CLUA, E. W. G., APOLINARO, V. AZEVEDO, V. MONTENEGRO, A. POZZER,

C.; Neuronal Editor Agent for Scene Cutting in Game Cinematography, proceedings in SBGAMES, 2007.

• [09] RUSSEL, S., NORVIG, P.; Inteligência Artificial, Ed. Campus–Elsevier, 2ª. Ed. Rio de Janeiro – RJ, 2004.

• [10] THEUNE, Mariet; FASS, Sander. NIJHOLT, Anton. HEYLEN, Dirk. The Virtual Storyteller: Story Creation by Intelligent Agents. Netherlands, p. 1-12, 2003.

• [11] WOOLDRIDGE, M. J.; An Introduction to Multi-Agent Systems, John Wiley & Sons; 2002.

Obrigado!

Priscila Pereira de Camargo

Sildenir Alves Ribeiro

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