1 Aluna: Fernanda Monteiro Eliott. Orientador: prof. Carlos H. C. Ribeiro. ITA, junho de 2008....
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Aluna: Fernanda Monteiro Eliott.
Orientador: prof. Carlos H. C. Ribeiro.
ITA, junho de 2008.
Modelos artificiais de aprendizado autônomo
baseados em processos homeostáticos
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Desenvolver Emoções Artificiais?
-A emoção e os sentimentos constituem a base do que descreve-se como alma ou
espírito.
- A ausência total de emoções compromete a racionalidade, os processos de tomada
de decisão.
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Caso Phineas Gage (séc.XIX)
Os sentimentos são tão cognitivos quanto qualquer outra
percepção.
-Tinha 25 anos, coordenava os trabalhos de uma empresa construtora
de estradas de ferro:
Lesões nos córtices pré-frontais.
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Estava danificada sua aptidão para tomar decisões e se
planejar.
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Marcador Somático, Damásio.
Decisões rápidas sem que gastemos:
• tempo;
• grande capacidade de processamento.
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Modelos homeostáticos:Gadanho (1999): a partir do marcador
somático, definiu:
sentimento - o processo de monitoramento do corpo e que nos oferece a cognição dos
nossos estados viscerais e músculos-esqueléticos;
emoção - a combinação do processo mental avaliativo com suas respostas para este, na
maior parte em direção ao próprio corpo, mas também ao cérebro ele mesmo.
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Mecanismo de atenção:
3 comportamentos:
o agente deve aprender a coordená-los.
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Mecanismo de atenção:
Este sistema é apropriado porque atribui relevância para as
diferentes experiências do agente no contexto de suas motivações
internas.
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Em (Gadanho 1999):
As emoções possibilitaram melhor desempenho com menos esforço computacional do que a
melhor combinação de mecanismos de interrupção que
usava intervalos de tempo.
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Problema:
O modelo homeostático em Gadanho (1999) é mais uma
aplicação de AR, ou apresenta inovação?
A Proposta de Solução...
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Proposta de solução
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Proposta de solução: o simulador.
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Verificação da Solução:
• Sobre o modelo homeostático:
Comparar os resultados obtidos aos apresentados em (Gadanho 1999);
• Em relação ao que concerne ao AR e aos outros modelos homeostáticos da literatura:
Estudo profundo da mesma.
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Resultados Esperados:
Obter um modelo equivalente ao desenvolvido por (Gadanho 1999) e a
resposta à pergunta:
o modelo homeostático em Gadanho (1999) é mais uma aplicação de AR,
ou apresenta inovação?
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Referências:• Damásio, A. R. (1994): Descartes’ Error: emotion, reason and
the human brain. New York: Penguin.
• Gadanho, S. C. and Hallam, J. (1998): Exploring the Role of Emotions in Autonomous Robot Learning. In AAAI Fall Symposium | Emotional and Intelligent: The tangled knot of cognition, Technical Report FS-98-03, pages 84- 89. AAAI Press.
• Gadanho, S. (1999): Reinforcement Learning in Autonomous Robots: An Empirical Investigation of the Role of Emotions. PhD thesis, University of Edinburgh.
• Sutton, R. S. and Barto, A. G. (1998): Reinforcement Learning.
The MIT Press.• Sutton, R. S. and Barto, A. G. (1996): Generalization in
Reinforcement Learning: Successful Examples Using Sparse Coarse Coding. In Touretzky, D. S., Mozer, M. C., & Hasselmo, M. E. (eds.) Advances in Neural Information Processing Systems 8: 1038-1044.
• Sutton, R. S. and Barto, A. G. (1990): Time-derivative Models of Pavlovian Reinforcement. In Learning and Computational Neuroscience: Foundations for Adaptive Networks. MIT Press.