Modele formale de emoții

Modelele formale de emoții în cercetarea inteligenței artificiale urmăresc să definească emoțiile într-o formă utilizabilă pentru construirea roboților . Principalele abordări în prezent sunt KARO [1] [2] [3] , EMA [4] , CogAff [5] , Affective Computing [6] și modelul Fominykh-Leontiev [7] [8] [9] .

OCC

KARO [1] [2] [3] („Knowledge, Actions, Results and Opportunities”) se bazează pe modelul OSS (Ortony, Clore, Collins) [10] , descriind latura calitativă și cantitativă a 22 de tipuri de emoții. Calitativ, GSS descrie condițiile de apariție a fiecărei emoții, indică cantitativ modul în care intensitatea emoției este determinată de condițiile de apariție a acesteia și ce variabile determină intensitatea. De exemplu, emoția de recunoștință este definită calitativ ca rezultat al „acțiunilor meritorie ale cuiva și evenimentelor dezirabile asociate plăcute”. Intensitatea recunoștinței este determinată de 1) o judecată cu privire la meritul unei acțiuni, 2) neașteptarea acestui eveniment, 3) dezirabilitatea acestui eveniment.

Mai jos este o descriere a structurii cognitive a celor 22 de emoții din OSS.

Cele mai simple emoții

În OSS, cele mai simple emoții sunt bucuria, care se reduce la plăcere, și durerea, care se reduce la neplăcere.

Cele mai simple emoții
Bucurie Plăcere
Vai Nemulțumire

Norocul unui alt grup

Pe lângă semnul plăcerii – neplăcere, pe care W. Wundt l-a numit semnul emoției, OSS folosește semnul unui eveniment dezirabil – nedorit. În acești termeni, grupul de emoții care se numește „norocul altuia” va arăta astfel.

Succesul-Eșecul celuilalt?
bucurie pentru ceilalți Plăcerea unui eveniment dorit de altul
se bucură Plăcerea de la un eveniment care nu este de dorit pentru altul
Indignare Nemulțumire la un eveniment dorit de altul
Pacat Nemulțumire la un eveniment care nu este de dorit pentru altul

Grupul „Presumarea – confirmare”

Un alt semn este un eveniment presupus, confirmat. Cu ajutorul acestui semn se mai obțin încă 6 emoții în OSS.

Presupune – confirmare
Speranţă plăcere de la un eveniment presupus plăcut.
Satisfacţie plăcerea unui eveniment plăcut confirmat.
Relief plăcere de la un eveniment neplăcut neconfirmat.
Frică nemulțumire la un eveniment anticipat neplăcut.
Frica confirmată nemulțumire de la un eveniment neplăcut confirmat.
Dezamăgire nemulțumire de la un eveniment plăcut neconfirmat.

Grupul de evaluare a acțiunilor

Evaluarea acțiunii
Mândrie o evaluare pozitivă a acțiunilor lor
Încântare evaluare pozitivă a acțiunilor altcuiva
Rușine evaluare negativă a acțiunilor lor
Reproș evaluare negativă a acțiunilor altcuiva

Grupul „Evaluarea obiectului”

Evaluarea obiectelor
Dragoste atractie placuta fata de obiect.
Ură respingerea neplăcută a obiectului.

Emoții complexe

În plus, în OSS sunt luate în considerare 4 emoții complexe.

Emoții complicate
Recunoștință bucurie + admirație
Furie reproș + durere
Răsplată bucurie + mândrie
Pocăinţă rușine + durere.

KARO

KARO este o formalizare a modelului OSS bazată pe logica formală.

EMA

EMA [4] se întoarce și la modelul OSS. Mai multe variabile sunt folosite pentru a descrie emoțiile: utilitatea, dezirabilitatea (D), probabilitatea unui eveniment (p), etc. Folosind aceste variabile, mai multe emoții sunt definite după cum urmează.

EMA
Bucurie D > 0, p = 1
Speranţă D > 0, p < 1
Frică D < 0, p < 1
suferință (durere) D < 0, p = 1

Cogaff

CogAff [5] descrie arhitectura generală a controlului acțiunii. [unsprezece]

Afective Computing

Calculul afectiv [6] declară posibilitatea recunoașterii emoțiilor umane de către un robot prin expresia facială și comportamentul caracteristic. De asemenea, declară posibilitatea exprimării exterioare a emoțiilor de către un robot. Tranziția de la o stare emoțională la alta este descrisă folosind un lanț Markov .

Modelul Fominykh-Leontiev

În modelul Fominykh-Leontiev [7] [8] [9] , emoția este definită ca o funcție numerică (având sensul forței emoției) a unui set de parametri care descriu situația. Fiecare tip de emoție are propriul său set de parametri. Pentru fiecare agent (om, animal, robot) și pentru fiecare emoție este posibilă propria sa funcție F, care determină puterea emoției în funcție de valoarea argumentelor. E = F(…)

Astfel de idei generale sunt aproape de OSS. Diferența constă în alegerea parametrilor și a setului de parametri corespunzători fiecărei emoții. Parametrul principal pentru emoțiile utilitare este cantitatea de resurse primite (pierdute) R sau nivelul realizărilor. Dacă situația este descrisă numai de acest parametru, atunci când

Pentru bucurie și întristare, E = F(R).

Aceasta înseamnă că situația sa încheiat deja și valoarea lui R este cunoscută exact. Emoțiile care apar după încheierea situației se numesc constatare. Dacă situația nu s-a încheiat încă, atunci în modelul de situație al agentului se poate forma o estimare sau o prognoză a valorii R, care se notează cu PR. Parametrul PR formează emoțiile anterioare

Pentru speranță și frică, E = F(p, PR).

În special, dacă considerăm parametrul R în funcție de timp (cont bancar, de exemplu) R(t), atunci prognoza poate fi făcută folosind derivata dR(t)/dt.

În [7] , o descompunere a mai multor zeci de emoții este construită sub forma unei combinații convexe de opt emoții de bază. De exemplu,

vinovăție = a*durere + b*satisfacție,

unde a și b sunt coeficienți numerici pozitivi a + b = 1.

În [12] [13] , pe baza analizei expresiilor faciale ale emoțiilor, s-au obținut valorile a = 0,7, b = 0,3.

Note

  1. ↑ 1 2 Steunebrink, BR, Dastani, MM & Meyer, JJ. Ch. (2008). Un model formal al emoțiilor: integrarea aspectelor calitative și cantitative. În G. Mali, CD Spyropoulos, N. Fakotakis & N. Avouris (eds.), Proc. A 18-a Conferință Europeană privind Inteligența Artificială (ECAI'08) (pp. 256-260). Grecia/Amsterdam: Patras/IOS Press . Consultat la 27 aprilie 2009. Arhivat din original pe 24 decembrie 2013.
  2. ↑ 1 2 J.-J. Ch. Meyer, „Raționamentul despre agenții emoționali”, în Proceedings of ECAI'04, pp. 129-133. iOS Press, (2004).
  3. ↑ 1 2 J.-J. Ch. Meyer, W. vd Hoek și B. v. Linder, „O abordare logică a dinamicii angajamentelor”, Artificial Intelligence, 113, 1-40, (1999).
  4. ↑ 1 2 J. Gratch și S. Marsella, „A domain-independent framework for modeling emotions”, J. of Cognitive Systems Research, 5(4), 269-306, (2004) . Consultat la 27 aprilie 2009. Arhivat din original pe 26 februarie 2009.
  5. ↑ 1 2 A. Sloman, „Dincolo de modelele superficiale de emoție”, Cognitive Processing, 2(1), 177-198, (2001) . Consultat la 27 aprilie 2009. Arhivat din original pe 16 martie 2009.
  6. ↑ 1 2 R. W. Picard, Affective Computing, MIT Technical Report, 1995 . Consultat la 27 aprilie 2009. Arhivat din original pe 13 mai 2011.
  7. ↑ 1 2 3 Leontiev V. O. Clasificarea emoțiilor. Odesa, 2002 Arhivat 26 februarie 2009.
  8. ↑ 1 2 Fominykh I. B. Emoțiile ca un aparat de evaluare a comportamentului sistemelor inteligente. A zecea Conferință Națională de Inteligență Artificială cu Participare Internațională KII-2006. Lucrările conferinței. . Consultat la 27 aprilie 2009. Arhivat din original pe 12 decembrie 2007.
  9. ↑ 1 2 Leontiev V. O. Formule ale emoțiilor. A unsprezecea Conferință Națională de Inteligență Artificială cu Participare Internațională KII-2008. Lucrările conferinței. T. 1 . Consultat la 27 aprilie 2009. Arhivat din original pe 28 septembrie 2010.
  10. ↑ Ortony, A.; Clore, G.L.; și Collins, A. 1988. The Cognitive Structure of Emotions. Cambridge, Marea Britanie: Cambridge University Press.
  11. ↑ PROIECTUL BIRMINGHAM DE COGNIȚIE ȘI AFECT . Consultat la 27 aprilie 2009. Arhivat din original pe 16 martie 2009.
  12. ↑ Yu. G. Krivonos, Yu. V. Krak, O. V. Barmak, G. M. Efimov Modelarea și analiza manifestărilor faciale ale emoțiilor. Rapoarte ale Academiei Naționale de Științe din Ucraina, 2008, 12
  13. ↑ Yu. V. Krak, O. V. Barmak, G. M. Efimov Tehnologia informației pentru recunoașterea expresiilor faciale emoționale pe fața unei persoane. Buletinul Universității din Kiev, seria Cibernetică, 2008, numărul 8