Soares, A. A.; Ho, J. C.; Silva, K. C. C.; Ferlin, C. – ARTEMIS - Raciocínio e emoção na tomada de decisão de um agente em um cenário específico. Rio de Janeiro, FAETERJ – RevISTa nº 6 / 2015-1 ISSN 2178-5589

ARTEMIS - Raciocínio e emoção na tomada de decisão de um agente em um

cenário específico

Aline A. Soares, Júlio C. Ho

Kelly C. C. Silva, Claudia Ferlin

Abstract. This work aims to construct a cognitive multi-agents system with emotion, in a

clear-cut scene: the urban traffic. The generated system is capable to simulate diverse

situations of traffic, with cognitive agents representing drivers. The agents are

projected in accordance with the utility model and its emotions are based on the

psychological model of Ortony, Clore and Collins [2]. The communication between the

agents and the environment is designed in accordance to one blackboard, it behaves

like a radio. The drivers are capable to consider rational aspects, such as strategies for

the creation of routes and subjective aspects such as satisfaction and security. Finally,

the system is capable to save all the carried through simulations, step by step describing

of its course, being able to be used as tool of support to the study of intelligent agents.

Resumo. Esse trabalho visa construir um sistema multi-agentes cognitivo com emoção,

em um cenário bem definido: o tráfego urbano. O sistema gerado é capaz de simular

diversas situações de trânsito, com agentes cognitivos representando motoristas. Os

agentes são projetados de acordo com o modelo de utilidade e suas emoções são

fundamentadas pelo modelo psicológico de Ortony, Clore e Collins[2]. A comunicação

entre os agentes e o ambiente é realizada através de uma estrutura de dados, que tem

comportamento similar ao de um rádio. Os motoristas são capazes de considerar

aspectos racionais, como estratégias para a criação de rotas e aspectos subjetivos como

satisfação e segurança. Por fim, o sistema é capaz de salvar todas as simulações

realizadas, descrevendo passo a passo do seu andamento, podendo ser utilizado como

ferramenta de apoio ao estudo de agentes inteligentes.

1. INTRODUÇÃO

A mente humana é bastante complexa, sendo extremamente difícil de ser estudada e

mais difícil ainda de ser copiada. A Inteligência Artificial busca tornar os computadores

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aptos a desempenhar ações ou comportamentos humanos que exigem conhecimento e

raciocínio. Para que o computador seja capaz de tomar decisões ditas inteligentes, foram

realizados diversos estudos em psicologia, sociologia, biologia, tecnologias da

informática e outras áreas.

Entre os estudos da Inteligência Artificial encontram-se os Sistemas Multi-Agentes

(SMAs), que podem obter comportamento inteligente utilizando agentes inteligentes

(agentes cognitivos) ou agentes mais simples (agentes reativos) onde a inteligência

emerge das interações entre os próprios agentes que compõe o SMA. Os agentes podem

ser entendidos como entidades autônomas, pro-ativas e capazes de perceber o meio

onde vivem. Entretanto outras características podem ser adicionadas a essa entidade,

aumentando a sua complexidade e seu nível de cognição.

Nesse trabalho, definimos um agente híbrido que mantém suas percepções do mundo

externo, mas também possui objetivos e mecanismos elaborados para alcançá-los. O

estudo se estendeu a uma segunda versão desse agente, agora sob a influência de

emoções despertadas durante sua evolução.

As emoções - consideradas características humanas - quando recriadas

computacionalmente possibilitam que o sistema tenha comportamento mais natural. As

emoções serão parte de um módulo independente, que permitirá ao modelo do agente

recriar um comportamento ainda mais próximo do comportamento humano. A tomada

de decisão do agente é o resultado do que ele percebe em seu ambiente, da sua escolha

pelo caminho que melhor lhe satisfaz e influenciada diretamente por suas emoções, que

são ativadas através de situações vivenciadas pelo mesmo. A parte racional e a parte

emocional do agente atuam juntas na tomada de decisão.

2. O Domínio da Aplicação

Diversos estudos sobre simulações de tráfego são realizados hoje em dia, levando em

considerações parâmetros físicos, ambientais, leis e teoremas matemáticos que falham

quando postos em prática, pois desconsideram o fator humano no que diz respeito às

reações psicológicas desencadeadas por uma pessoa diante de uma situação. Muitos

autores consideram como aleatório tal elemento, visto que é difícil prever as reações

emocionais de uma pessoa ou de um grupo delas. Contudo, são tais reações que tornam

uma simulação mais próxima ou não da realidade que se pretende retratar.

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O presente trabalho se propõe a criar um sistema multiagentes de controle de rotas

composto por agentes híbridos com/sem emoções, os quais são referenciados daqui em

diante, como “Motoristas”. O SMA é composto por diversos motoristas, um mapa e

seus trechos. As rotas são os caminhos possíveis entre o ponto de partida e ponto de

chegada da rota do agente. Todo caminho possui características próprias, podendo ser

mais ou menos interessantes aos desejos do agente. Por se tratar de um agente com um

nível de cognição mais elevado, as suas rotas são definidas a partir do seu conhecimento

do ambiente.

A escolha pelas rotas é estratégica, baseada nas características do caminho e desejo do

agente, sendo capaz de buscar rotas sobre um caminho previamente conhecido ou não.

O acréscimo da emoção permite alterar diretamente o comportamento do agente,

utilizando rotas que estejam mais ou menos de acordo com os seus sentimentos e

objetivo. Neste caso, as emoções vão descrever um comportamento mais realista,

aproximando o agente (motorista) a um humano. Desta forma, podemos considerar o

estado emocional do motorista em relação às mais diversas situações: medo diante de

situações perigosas e satisfação diante de situações agradáveis.

O estudo é feito de modo a considerar o cenário sobre duas óticas. Primeiro, o SMA

com os agentes híbridos sem emoções. Considerando o objetivo do agente de alcançar

seu destino, ele escolhe o caminho dentre aquele que mais lhe convierem, dependendo

de como é medida a sua satisfação: pelo tempo ou pela distância, por exemplo. Pela

segunda ótica, os autores consideram a influência das emoções desencadeadas pela

percepção do agente sobre o ambiente, e como elas alteram sua tomada de decisão.

Posteriormente, testes poderão ser gerados e salvos a partir de parâmetros previamente

definidos ou criados pelo usuário. Os resultados serão úteis para análise

comportamental dos agentes criados.

3. O MODELO DO AGENTE

O sistema trabalha com um único modelo de agente: o motorista, que pode ser replicado

em configurações diferentes sendo observados em conjunto com outros motoristas.

O modelo do agente motorista é criado a partir do conceito sobre agentes baseados em

utilidade [1], ou seja, dentre as várias soluções que alcançam seu objetivo, o agente é

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capaz de escolher a que melhor lhe satisfaz, dependendo da função de satisfação

escolhida.

Para que o agente seja capaz de tomar decisões mais elaboradas, ele deve ser capaz de

compreender o seu meio. Sendo assim o motorista deve estar ciente dos caminhos, bem

como sobre as possíveis ocorrências sobre eles. O motorista dispõe então de uma

representação do mapa, guardada internamente em sua memória. Essas informações

podem ser alteradas dinamicamente. Se utilizando da memória, o motorista se torna

capaz de entender as modificações do meio e se readaptar mais rapidamente.

Cada caminho possui características distintas, como por exemplo, ser um caminho mais

rápido (tempo) ou mais curto (distância). Para a escolha entre os caminhos, o motorista

deve possuir um objetivo, que serve como guia em relação às escolhas dos caminhos.

Antes da sua tomada de decisão, o agente é capaz de criar e testar os caminhos

possíveis, internamente, calculando a sua satisfação. O caminho mais apropriado vai ser

deferido a partir das suas simulações internas. Conhecendo a utilidade de cada caminho,

aumenta a sua precisão no que diz respeito às suas decisões. Sua capacidade de planejar

lhe permite calcular o quão arriscado é um caminho desconhecido. Esse tipo de

conhecimento - a utilidade do caminho – pode ir além, permitindo calcular a satisfação

de cada caminho e a sua seqüência (rota), visando atingir seu objetivo.

O cálculo da utilidade é feito toda vez que o motorista encontra-se em um novo trecho,

tem acesso a novas informações sobre os trechos através do radio ou ainda quando o seu

estado emocional sofre qualquer modificação. Este cálculo pode ser realizado com um

ou mais parâmetros de entrada. Cada entrada pode ser processada de forma

independente. Os elementos independentes são: distância e velocidade máxima.

• Cálculo da distância – Cada trecho do caminho possui um comprimento

(item invariável após o inicio da simulação). A utilidade é conseguida a

partir da soma de todos os comprimentos de um dado caminho.

• Cálculo da velocidade máxima – A velocidade máxima de cada trecho é

definida pelos seus três modificadores (tipo, evento natural e evento

ocasional). A utilidade é conseguida pela média das velocidades, entre todos

os trechos do caminho.

Para definir a utilidade dos modificadores é necessário adicionar o objetivo do cálculo,

nesse caso o objetivo do motorista. Se todos os modificadores sobre um caminho forem

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conhecidos, o cálculo apenas soma todos os parâmetros relativos ao objetivo. No caso

do motorista desconhecer um ou mais estados dos trechos, o cálculo considera todos os

parâmetros conhecidos e considera o risco dos desconhecidos. O risco dos caminhos

desconhecidos influencia na comparação entre os caminhos.

Com a utilidade do caminho, o Motorista pode criar ou alterar a sua rota, pode inclusive

aumentar ou diminuir a sua velocidade. Por fim, a utilidade é eficiente no sentido

racional, mas acaba desconsiderando o estado emocional do motorista focando-se

apenas no seu objetivo final. Para considerar os estados emocionais do Motorista é

acrescentado um módulo complementar, o módulo de emoções.

Módulo de Emoções :

O módulo de emoções é baseado no subgrupo eventos do modelo OCC [2] e tem suas

emoções mapeadas como emoções positivas (satisfação, alívio) e emoções negativas

(medo e desapontamento). Cada emoção tem um valor mínimo para que se torne válida,

além de possuir uma regra. Essa regra de emoção é formada por modificadores de

caminho (tipo de caminho, eventos ocasionais e naturais) e o resultado desta é a emoção

que será ativada no motorista de acordo com seu objetivo. As emoções são responsáveis

por alterar as decisões do motorista, que influenciado por elas, pode vir ou não a

escolher uma rota diferente da definida inicialmente. Por outro lado, estas emoções são

fortemente influenciadas pelos eventos ocasionais e/ou naturais que são inseridos pelo

usuário no decorrer da simulação. Estas regras são dinâmicas e se modificam sempre

quando o usuário insere um evento ou ainda quando o motorista avança por trechos de

sua rota, pois cada trecho poder ser de um tipo diferente, modificando assim a condição

específica dessa variável.

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Figura 1. Modelo proposto, incluindo o Módulo de Emoção

O modelo proposto para o motorista adiciona o estado emocional do Motorista

(satisfeito, aliviado, amedrontado e desapontado) e o módulo de emoção que juntos

podem redefinir a utilidade do caminho.

4. Simulação

O ARTEMIS é o sistema proposto no trabalho e tem como cenário o problema de

trânsito urbano, em escopo reduzido. A simulação permite ao usuário entender como

motoristas do mundo real se comportam em algumas situações boas ou ruins no trânsito

e como tais situações podem vir a influenciar suas tomadas de decisão e seu estado

emocional.

4.1 O Mapa

O sistema possui três mapas, que simbolizam o ambiente para os Motoristas. O objetivo

dos Motoristas é seguir de um ponto de partida a um ponto de chegada, utilizando um

caminho de um determinado mapa, que é escolhido no momento da configuração da

simulação. Todo mapa funciona como um grafo direcionado, sendo a sua direção

definida por ordem alfabética. Para seguir de um ponto ao outro, o Motorista é capaz de

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criar uma rota, que segue de acordo com os seus conhecimentos e objetivos. Cada

trecho de sua rota tem características próprias, sendo previamente conhecidas pelo

Motorista ou não. Como o simulador Artemis é um SMA que tenta retratar o mundo

real, seus mapas podem ser classificados como ambientes abertos [1], sendo

classificados como parcialmente observável, estocástico, seqüencial e dinâmico.

Os trechos são formados por linhas e pontos de ligações, que representam as ruas, suas

bifurcações ou trifurcações. Cada caminho é formado por pequenos trechos, com

comprimento e velocidade máxima permitida. Além disso, são mapeados três

modificadores para o estado do caminho: Tipo de Trecho, Eventos Naturais e Eventos

Ocasionais. Os três modificadores podem funcionar juntos ou em separado, mas

influenciam igualmente as tomadas de decisão do Motorista. Os três afetando de forma

distinta as seguintes características: segurança, rapidez e a qualidade.

Figura 2. Classificação de um trecho do caminho.

O tipo de Trecho define principalmente a interface gráfica do trecho, podendo este ser:

praiano, residencial, industrial ou comercial. Diferente dos Eventos Naturais e dos

Eventos Ocasionais, o Tipo de Trecho é um modificador obrigatório.

Os Eventos Naturais definem os fenômenos climáticos que ocorrem sobre o trecho,

simulando eventos naturais como chuva, sol, neve e neblina. Os eventos alteram a

interface gráfica da simulação, alterando também as três características citadas

anteriormente do caminho. Tais eventos também influenciam o Motorista, aumentando

ou diminuindo as chances do mesmo vir a sofrer um acidente.

Os eventos naturais são alterações mais duradouras do que os Eventos Ocasionais, como

veremos na próxima seção. Os Eventos Ocasionais simulam situações que podem

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influenciar rapidamente o estado emocional do Motorista, com eventos como: acidente,

trânsito, violência e festa na rua. Essas ocasiões podem mapear emoções positivas ou

negativas no Motorista4.2 O Rádio

O Rádio disponibiliza notícias a todos os motoristas, funciona como uma comunicação

via blackboard. Essas notícias são criadas a partir dos eventos ativados pelo usuário. Os

eventos que podem ser adicionados pelo usuário são os eventos naturais e ocasionais.

Com essas informações o motorista pode mudar sua rota. O rádio é a principal forma de

aquisição de informações sobre o estado do ambiente e funciona de forma independente

à visibilidade imediata que o motorista tem do trecho o qual se encontra.

4.3 O Motorista

O Motorista é o componente principal da simulação, sendo representado graficamente

por um carro. Esse agente sempre busca a melhor rota para um determinado destino de

forma a atender o seu objetivo. É possível distribuir até quatro motoristas pelo mapa e

definir pontos de saída e chegadas distintos. Sobre os Motoristas é possível definir o seu

objetivo e suas características de forma independente.

AQUISIÇÃO DE INFORMAÇÕES DO MEIO

Todos os Motoristas podem conhecer um ou mais caminhos antes do inicio da

simulação. Durante a simulação existem duas formas para que o Motorista obtenha

informações do meio: pela visibilidade atual que o mesmo possui do trecho em que está

ou ainda pela comunicação que é estabelecida através do Rádio. Essas duas formas de

obter informações funcionam como entradas para os agentes.

• Visibilidade – Refere-se à capacidade de percepção do motorista sobre sua

posição atual e a situação atual da estrada. A visibilidade é limitada ao trecho no

qual o motorista se encontra. Essa visibilidade garante um comportamento mais

instantâneo, como diminuir a velocidade do carro diante de um acidente.

• Rádio – Informa as condições de diversas partes da estrada ao motorista.

Influenciando diretamente sobre o conhecimento geral das rotas disponíveis. O

radio encontra-se disponível para todos os motoristas.

Como visto anteriormente, o cálculo de utilidade considera o objetivo do Motorista

além de outras variáveis, de forma a traçar a melhor rota para tal objetivo. Logo, em um

primeiro momento, o Motorista estará sempre com seu estado emocional mapeado por

uma emoção positiva por ter a rota mais útil e adequada a seu objetivo. No entanto, à

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medida que o usuário insere novos eventos ou o motorista passa por um caminho que

não se adequar ao seu objetivo, seu estado emocional torna-se mapeado por uma

emoção negativa ou menos positiva. Com uma emoção negativa, o motorista tende a

querer reverter este quadro, buscando uma estabilidade emocional, ou seja, um

motorista que está desapontado tenderá a buscar a satisfação, assim como um motorista

com medo tenderá buscar o alívio. Sendo assim, a utilidade é recalculada com base no

objetivo atual (alcançar estabilidade emocional). Com posse da informação da rota que

vá satisfazer o seu objetivo atual, o Motorista altera seu percurso. É importante ressaltar

que o objetivo final do Motorista (realizar percurso com segurança, rapidez ou

qualidade) não será alterado em nenhum momento. Além disso, caso nenhum evento

ocorra durante o percurso escolhido, a tomada de decisão do Motorista não será

influenciada por seu emocional, sendo assim, agirá baseado em sua razão, seguindo pelo

caminho que foi definido como sendo o mais útil.

Para que uma determinada emoção seja ativada é necessário que a regra referente ao

momento atual do agente seja validada. Essa validação é feita com base na fórmula

definida pelo modelo OCC[2] que pode ser facilmente traduzida para o seguinte

pseudocódigo:

Tabela 1. Pseudocódigo para cálculo do potencial de emoções

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Com base no pseudocódigo apresentado na tabela 1 acima, percebemos que o potencial

de geração de emoção é fator determinante para o cálculo da intensidade de uma

emoção, além de ser considerado o limiar mínimo de ativação de cada emoção.

Para que a análise do tema proposto seja facilitada (inserção de emoção no contexto de

agentes inteligentes), optou-se por mapear um quadro pequeno de emoções (4 emoções)

e considerar que apenas emoções negativas influenciam a tomada de decisão (mudança

de rota, ação de aumentar ou diminuir a velocidade, entre outras) de um Motorista.

Atuadores e Ações

Existem diversas ações predefinidas para os Motoristas. As ações permitem ao

Motorista responder e alterar diretamente o meio no qual está disposto. Seguem alguns

exemplos dessas ações a seguir:

• Aumentar Velocidade

• Diminuir Velocidade

• Parar

• Chegar

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• Sofrer acidente

• Seguir por determinada rota

O estado interno do Motorista é influenciado pelo resultado das suas ações. Esses

resultados podem ser positivos ou negativos.

Situações positivas:

• Seguir por um bom caminho – Quando o agente toma uma decisão, essa pode

influenciar nas emoções do motorista, como deixá-lo mais satisfeito. Um

caminho positivo melhora seu estado emocional. Um estado mais equilibrado

reduz as chances de erros, como por exemplo, sofrer um acidente.

• Motorista chega ao destino – O ponto de chegada é um dos requisitos desejados

pelo motorista, atingi-lo de acordo com o tempo e com os outros desejos

significa a sua maior realização.

Situações negativas:

• Seguir por um caminho ruim – Esse tipo de erro não produz um efeito direto ao

meio. Essa informação modifica o estado emocional do agente, tendo efeitos

negativos de acordo com o distanciamento da sua capacidade de chegar aos seus

objetivos.

• Motorista sofre acidente – Existe uma taxa parametrizável que induz o motorista

ao acidente, essa taxa é diretamente proporcional à velocidade do carro e

influenciada por suas emoções. De tempos em tempos essa probabilidade é

calculada e se satisfeita, o motorista sofre o acidente deixando de percorrer a sua

rota.

• Não encontrar o destino – Nesse caso o motorista termina a sua jornada sem

encontrar o ponto de destino, seja por tomadas de decisões erradas ou pela

impossibilidade de alcançá-lo em um prazo determinado. Essa situação deve ser

estudada mais profundamente por ser uma situação muitas vezes indesejada na

simulação.

5. TESTES E RESULTADOS OBTIDOS

Para validar o funcionamento do simulador Artemis e analisar o comportamento dos

agentes foram elaborados dois casos de testes. Tais casos permitem visualizar o SMA

sob duas óticas distintas. A primeira considera apenas o modelo de Utilidade. Já a

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segunda considera o modelo expandido, proposto no presente trabalho que unifica

utilidade e emoção.

Caso de Teste 1 – Utilidade

Este caso de teste foi executado de forma a analisar como se comportaria um motorista

que não se deixa influenciar por suas emoções. Desta forma, o motorista deve apenas

considerar seu objetivo e não modificar a rota mais útil que foi por ele calculada,

ignorando todos os eventos que ocorram.

O cenário escolhido para este caso de teste é composto pelo primeiro mapa e por um

motorista, desconsiderando seu estado emocional. Abaixo estão listados os parâmetros

iniciais utilizados neste caso de teste.

• Objetivo: Menor Distância

• Ponto de Partida: A

• Ponto de Chegada: L

• Evento Ocasional (Violência) no trecho B – E, quando o motorista estiver

passando nesse trecho.

• Evento Natural (Chuva) nos trechos E – H e H – K, quando o motorista estiver

sobre o trecho E – H.

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Figura 3. Caso de Teste 1 – Mapa utilizado.

Tabela 2. Caso de Teste 1 - Parâmetros do Mapa utilizado

Cálculo de utilidade com objetivo

De acordo com tais configurações e objetivo (menor distância), o motorista chegou à

conclusão de que existem os seguintes caminhos e custos.

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Tabela 3. Caso de Teste 1 – Caminhos possíveis

Como o objetivo do motorista é percorrer o caminho de melhor distância, foi então

escolhida a rota A – B – E – H – K – L. Notar que o trecho F – K é inicialmente

desconhecido pelo motorista, sendo assim ele somente tomaria conhecimento de tal

trecho chegando ao cruzamento F.

Utilizando o tempo (t) como pontos de marcação de eventos, o motorista chegou ao seu

objetivo com os seguintes resultados:

Tabela 4. Caso de Teste 1 – Resultado Obtido

Sendo assim este caso de teste termina com sucesso demonstrando que eventos

disparados no ambiente não afetam a rota de um motorista que não leve em conta seu

estado emocional.

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Caso de Teste 2 – Utilidade e Emoção

Este caso de teste foi executado com a finalidade de comparar como dois motoristas que

tenham o mesmo objetivo, mas onde apenas um leva em consideração seu estado

emocional

Configuração inicial : O cenário escolhido para este caso de teste e composto pelo

segundo mapa e dois motoristas, um considerando o seu estado emocional, o outro não.

Abaixo estão listados os parâmetros iniciais utilizados neste caso de teste. Ambos os

motoristas possuirão os parâmetros iniciais idênticos, exceto pela consideração do

estado emocional.

• Objetivo: Menor Velocidade

• Ponto de Partida: B

• Ponto de Chegada: L

• Motorista 1 – Emoção: sim

• Motorista 2 – Emoção: não

• Evento Ocasional (Violência) no trecho D – G, quando o motorista estiver no

mesmo.

Figura 4. Caso de Teste 2 – Mapa utilizado.

Tabela 5. Caso de Teste 2 – Parâmetros do Mapa utilizado

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Cálculos de utilidade com objetivo

Ambos os motorista possuem o objetivo de alcançar o cruzamento L com o menor

tempo possível, isto significa uma menor razão distancia / velocidade máxima do

trecho.

Tabela 6. Caso de Teste 2 – Caminhos possíveis

Independente de considerar ou não a emoção, ambos os motoristas obtém o mesmo

resultado como rota mais rápida B – E – H – L. Notar que os trechos E – G e K – L são

desconhecidos por ambos os motoristas.

Os resultados obtidos a partir foram divididos em duas partes, o motorista 1, sem

emoção e o motorista 2 com emoção.

Motorista 1:

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O motorista 1 conseguiu chegar ao seu ponto de destino com sucesso. Um fator

importante foi a sua readaptação diante a um novo trecho, que inicialmente lhe era

desconhecido, sendo então, necessário rever os caminhos possíveis a partir do seu

cruzamento atual ao cruzamento final.

Tabela 7. Caso de Teste 2 – Motorista 1 – Resultado Obtido

Motorista 2: De forma similar ao motorista 1, o motorista 2 foi capaz de alcançar o

destino, porém o seu estado emocional variou diante aos eventos disparados pelo

usuário, obrigando ao motorista a buscar um equilíbrio emocional, que com isso optou

por uma nova rota para alcançar tal equilíbrio.

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Tabela 8. Caso de Teste 2 – Motorista 2 – Resultado Obtido

6. Conclusão

O objetivo do estudo realizado foi comparar o comportamento de agentes distintos

frente a uma mesma situação, diferenciando apenas a inclusão de emoção em seu

modelo. O objetivo do estudo realizado foi compreender como as emoções podem

influenciar a tomada de decisões de agentes frente a uma dada situação.

Através da implementação de agentes híbridos situados em um ambiente de simulação

específico, os agentes ARTEMIS são configurados sem ou com emoção. Nos agentes

com emoção, foi adicionado um módulo de emoção, de forma a conseguir avaliar como

o estado emocional de um motorista pode ser alterado pela ocorrência de eventos

ocasionais e naturais à medida que avança por trechos de uma rota.

Dentro do escopo proposto, foi possível aproximar o agente de software a um ser

humano, tornando-o mais realista e verificando assim como as emoções afetam sua

tomada de decisão em um ambiente tão trivial da nossa realidade, como o tráfego

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urbano. É importante ressaltar que o escopo é mínimo comparado às mais diversas

situações que podem ocorrer diariamente no trânsito. No entanto, nosso trabalho se

destinou a dar início aos estudos das emoções “ditas humanas” e mapeadas segundo o

modelo OCC [2] e aplicá-las dentro do universo de agentes, procurando por softwares

que pudessem retratar com mais fidelidade as reações humanas, considerando não

somente inteligência como as emoções.

Nossas avaliações a respeito de trabalhos futuros mostram que o trabalho está longe de

um fim. A personalidade de cada agente pode acionar comportamentos diferentes

perante a mesma situação (evento) - adiando ou adiantando reações - e variações de

domínios de aplicação ou mesmo domínios generalizados podem ainda trazer mais

informações para o nosso estudo. Fica claro que emoções em seres humanos sempre

alteram, muito ou pouco, sua tomada de decisão.

7. Referência Bibliográfica

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[6] MIRANDA J.M., ALDEA A., 2004, “Emotions in human and artificial

intelligence”. In Computers in Human Behavior, vol.21. pp 323-341.

[7] MORGADO L. F. G, 2006, Integração de Emoção e Raciocínio em Agentes

Inteligentes, Departamento de Informática Faculdade de Ciências da Universidade de

Lisboa, Portugal.