Invited lecture at WESAAC\'2010 (in portuguese)

1. Emoções e personalidadeemagentescomputacionaisUso, problemas e…outrosprobleminhas… André M. C. Campos DIMAp-UFRN WESAAC 2010

2. “A Computaçãochegou a um nívelqueconsegue resolver todosproblemas……excetoosseus.” MillôrFernandes

3. Emoção e computadores Fazsentido? Serve praalgumacoisa? Modelos de emoção O que é emoção? Quemodelospossousar? Queproblemasvouencontrar? Validação de modelos hein?!?! :-P Roteiro

4. Emoção e computadores Umarelaçãoamigável

5. Razão vs. emoção Velhascrenças “A emoçãoatrapalha a razão” “Nãodeixe a emoçãosobrepor a razão” “Agirpelarazãooupelaemoção?” … Queidéia é essa?

6. Razão vs. emoção Razão Ratione(lat.) – Cálculo, conta, julgo Faculdade de julgar Emoção Emovere(lat.) – Colocar-se emmovimento Faculdade de agir THINK 50’s 2010’s 2000’s 90’s

7. Computaçãoafetiva Computaçãoafetiva Reconhecimento de padrõesemocionais Expressão de emoçõespelocomputador “Computação que está relacionada a, que surge de ou deliberadamente influencia as emoções humanas” [PICARD, 1997].

8. Simulação de emoções Expressão de emoçõespelocomputador Representação de emoções Síntese de emoções Modelos de simulaçãoqueenvolveemoções

9. Personagensvirtuais Personagensvirtuaisinterativos Personagensemjogos (NPCs) Tutoresvirtuais Simularemoções? Praquê???? (1) Ilusão de vida Engajamento emocional Empatia Contágio emocional

10. Buscaporumarepresentaçãomaisdetalhadaemmodelos de simulação Somos, poracaso, “agentespuramenteracionais”? Influenciamososoutrosapenasatravés de argumentosracionais? Exemplos Análise de mercado Simulação de multidões Simularemoções? Praquê???? (2)

11. Buscaporeficiêncianaresolução de problemas ResultadosemNeurociênciamostramquetomamosdecisõesporquetemosemoções [Damásio 1995] Caso de Elliot Exemplos Mecanismos de aprendizadode máquina, cujafunção de retorno é baseadaematributosemocionais Algoritmos de planejamentocujabusca de futurosestadosenvolveelementosemocionais Simularemoções? Praquê???? (3)

12. Modelos de emoção Criandomonstros

13. Emovere– colocar-se emmovimento Etimologicamente, representa um “impulsoquemove o organismopara a ação”. “Reactions to an appropriately evocative stimulus involving cognitive appraisal (or perception), expressive behavior, subjective experience (or feelings), physiological arousal, and goal-directed behavior” [Plutchik, 1984] Porém… o quegeraesseimpulso de movimento? Algunsconsensos entre osteóricos Naturezaepisódica (eventosexternosouinternos) Disparadasporeventosrelevantes (para o sujeito) O que é emoção?

14. Elementosrelacionados Emoção Intensidade: +++ Duração: + Exemplos: medo orgulho Humor Persona-lidade Prefe-rências Relaçõesinterpes-soais Intensidade: +/++ Duração: ++ Exemplos: irritado deprimido contente Intensidade: +/++ Duração: +/++ Exemplos: frio atensioso distante Intensidade: 0/++ Duração: ++/+++ Exemplos: gostar de detestar amar Intensidade: 0/+ Duração: +++ Exemplos: ansioso invejoso hostil adaptado de [Scherer 2000]

15. Dimensão dos modelos Unidimensionais (ex. [Duffy 1941]: grau de excitação) Multidimensionais (vários) Modelosdiscretos Circuitosneurológicos (ex. Cannon [1972]) Conceito de emoçõesbásicas (ex. [Plutchik 1962]) Modelosorientados a significados Modeloslexicos (ex. OCC [1988]) … Etc, etc, etc, etc Modelosteóricosexistentes

16. “Não é o quenosacontecequenosfazfelizoutriste… …massimcomoencaramos o quenosacontece”Carlos Alexandre Modelomaisutilizadoemcomputação: Ortony, Clore e Collins – OCC Modelos de appraisal CAUSA Situação Interpretação Emoção

17. Modelo OCC

18. Exemplo Modelo OCC Consequencia de eventos Ações dos agentes Aspectos dos Objetos Reação a Próprioagente Outrosagentes Orgulho Vergonha

19. Modelosteóricossão Abstratos e genéricos Pontuais Precisam ser combinados com váriasoutrasteorias) Vira um verdadeiromonstro (Frankenstein) Modelosteóricos de emoção Explicamcomoemoçõessãogeradas, masnãocomo as açõessãodisparadas a partirdelas Modelosteóricos de personalidade São classificadores de comportamentos Nãosãogeradores de comportamento Problemas de “implementação”

20. VTeam Jogo sério Exemplo de uso (1)

21. VirtualHuman (tutor virtual) ALMA: A layered model of affect Exemplo de uso (2)

22. Validação de modelos O monstro dos criadores de monstros

23. Até o início do séc. passado, a Psicologianão era consideradapelasdisciplinasditashardcomouma “Ciência” pornãoter o rigor metodológicodessas Resultadosbaseados no empiricismo, no sensocomum Um experimentosobre o comportamentohumanonão é necessariamentereproduzível, dado um conjuntoinicial de parâmetros (situação) Como validar um modelo se estenãopode ser reproduzível? A inserção de um processometodológico (análisesestatísticas) permitiuque a Psicologiaentrasse no hall das Ciência (porém.. soft… ) Psicologia: ciênciasoft

24. A Inteligência Artificial, com seusmodelosracionais de resolução de problemas, de tomada de decisão e de buscaporsoluçõesótimas, pode ser maisfacilmenteconsideradacomociência Resultadossãoquantativamentecomparados com soluçõesótimasesperadas Resultadossãoreproduzíveispara um mesmoconjunto de dados de entrada Pode-se avaliar um algoritmo/modelo/abordagememfunçãométricasbemestabelecidas NãohámargemparaSUBJETIVIDADE IA clássica: ciênciahard

25. Como avaliarnossascriações? Até o momento, nãoháumametodologia Os métodos de validaçãoda IA clássicanãosãonecessariamenteaplicáveis A subjetividade do queconsideramoscomo “monstro” faz com quenãoexistaumasoluçãoótima Porém, é necessáriodistinguir A avaliação dos objetivos a queosagentes se propuseram (eficicácia) dos… Validação dos modelosimplementados Construção de monstros: soft or hard?

26. Projeto de arquitetura de agentecapaz de representar o impacto de influênciassociaissobreosindivíduos Uso de modelos de influênciassociais, emoções e personalidade Processos de influência social (H. Kelman) Compliance: quando um indivíduoqueralcançarumareaçãofavorável do outro (interesses – regras/normas) Identification: quando um indivíduoquerestabeleceroumanteruma boa relação com o outro (relações - papéis) Internalization: quando se precisamanterumacorrepondência entre suasações e crenças com seusistema de valores (identidades- valores) Use case – Personalidadeemagentes

27. Do ponto de vista individual Permitecriarumaestabilidadenoscomportamentos Dar umaaparentecoerênciaaoscomportamentos Do ponto de vista social Permitecriarumasociedademaiscomplexa/diversificada O quefazerparaque, dada umamesmasituação (condiçõesexternas e crênçasinternas), diferentesagentestomemdecisõesdiferente Exemplo: Um agente se encontra num túnelescuro. De repente, umaluzaparece no fim do túnel OTIMISTA: “Oba!!! Umasaída” PESSIMISTA: “AAHH!!! UM TREM EM MINHA DIREÇÃO!!!” Porqueusarpersonalidade?

28. Maioria das arquiteturasutilizam a personalidadecomouma forma de definirmaiorpreferênciasporalgumasações (outipos de ações) Soluçõesorientadas a contexto Modelosnãosãocompletamentereutilizáveis Para cada novo contexto, precisa-se fazer um ajustefino das personalidades com suaspreferências E se a preferêncianão for sobre as ações, massobrecomoescolher as ações? Preferênciasobrecomoraciocinarsobreumasituação Soluçãomaisgenérica e reutilizávelparaqualquercontexto Como modelarpersonalidade?

29. Arquitetura do agente Percepção Ação Personalidade Tomada de decisão Deliberação Crênças Emoções plano Componente social Compliance Identification Internalization Valores Regras Papéis

30. Deixa de ser um “componente” de umaarquiteturacognitiva e passa a ser o “regente” dessaestrutura Nessaabordagem, a personalidadenãopode ser baseadanumateoria de traços de personalidade Preferênciassãoexpressasatravés de valorescontínuos É necessário um sistema de tipos Tipo A segue o processo/estratégiacognitiva X, Tipo B segue o processo/estratégiacognitiva Y, etc Utilizamos o modelo MBTI A própriateoriadáembasamentossobrecomoostiposfuncionamcognitivamente Personalidade do agente

31. Modelosimplificado: 4 dimensões (dicotomias) Expressam A direçãopreferida de energia e atenção A forma preferida de captarinformações A forma preferida de tomardecisões O estilopreferidoemrelaçãoaoambienteexterno Através das dicotomias Extroversão – Introversão (foco de atenção) Sensação – Intuição (importânciadapercepção) Pensamento – Sentimento (estilo de julgamento) Julgamento – Percepção (estruturada / espontânea) Padrões de preferências no MBTI

32. Sensação – Intuição O agenteSensaçãolevaemcontaapenas dados concretosquepercebe O agenteIntuiçãolevaemcontapossibilidades Raciocíniobaseado no que é concreto e possível Desenvolvimentodaárvoreemfunção do que é concreto Modelando as dimensões (1) Atualestado domundopercebido peloagente ação b ação a Estados futuros concreto possível

33. Pensamento – Sentimento O agentePensamentobuscanaárvore o quelhelevamaisrápidoaoseuobjetivo O agenteSentimentobuscanaárvoretambémlevandoemcontavaloressubjetivos dos demais Raciocíniobaseadoemmodelagemmútua Modelando as dimensões (2) Atualestado domundopercebido peloagente ação b ação a  Estados futuros  concreto possível

34. AvaliarValidar Verificar Avaliar (osobjetivos) não é validar! Verificar (implementação do modelo) não é validar! Validar Humanos do tipo XYZ se comportariamcomo o agente do tipo XYZ se comportou? É possívelvalidar um comportamento… num (e apenas um) cenário, situaçãooucontexto ? semlevaremcontatodo um históricopessoal (do agente)? emrelação a umateoriasemlevaremcontatodas as demaisquecompõe a estruturacognitiva do agente? Métricas? Coerência contextual? Como validaressemodelo?

35. Validar é preciso... mas é NP-Muito-Hard…… ou NP-Soft Para muitasaplicações, não é necessáriovalidarosmodelospsicológicos Se osobjetivosdaaplicação for alcançado, ótimo! Emaplicaçõesquenãopossuemobjetivosexplícitos (queremapenasestudar o comportamento do agente), a validação é fundamental Para finalizar…