Elementos Necessários para a Construção de
Agentes Conversacionais Emocionais
IX Salão de
Iniciação Científica
PUCRS
Rodrigo Souza WIlkens1,2, Márcia Cristina Moraes1 (orientador)
1Faculdade
de Informática – PUCRS –Porto Alegre – Brasil,
de Educação Tutorial – PET-Inf
2Programa
1. Introdução
Há diversos tipos de agentes de software, como por exemplo: reativo, colaborativo,
educacional, conversacional, emocional entre outros. Neste trabalho abordamos os significados
e os principais elementos que compõe um agente conversacional emocional no contexto de
inteligência artificial.
2. Definições de agentes
Existem diversas definições de agentes na área de inteligência artificial, tais como
[Gasser, 1992], [Wooldridge & Jennings, 1995], [Jennings, 1999], [Etzioni & Weld, 1995],
[Franklin & Grasser, 1996], [Ferber & Gasser, 1991], [Hayes, 1995] e [Foner, 1993], sendo
apresentas algumas nesta seção.
Um agente é uma entidade real ou virtual, imersa em um ambiente sobre o qual ela é
capaz de agir, que dispõe de uma capacidade de percepção e de representação parcial deste
ambiente, que pode se comunicar com outros agentes, e que possui um comportamento
autônomo (conseqüência de suas observações, de seu conhecimento e da suas intenções com os
outros agentes) [Ferber & Gasser, 1991].
Agentes inteligentes executam continuamente três funções: percepção das condições
dinâmicas do ambiente; ações que afetam as condições do ambiente; e raciocínio para
interpretar percepções, resolver problemas e determinar ações [Hayes, 1995].
Um agente deve ser capaz de colaborar com o seu usuário para auxiliá-lo na realização de
suas tarefas. Deste modo, o agente deve ser autônomo, lembrar as preferências dos seus
usuários, possuírem um modelo de discurso, conseguir atingir seu objetivo, mesmo que tarefas
menores não tenham sido atingidas, e colaborar com o usuário, conhecendo as experiências do
mesmo [Foner, 1993].
Dentre os agentes a aqueles que possuem a habilidade de conversar com o usuário em
linguagem natural com o usuário. Das definições de agentes conversacionais destacam-se
[Teixeira & Meneses, 2003], [Franklin & Graesser, 1996] e [Laven, 2001].
Teixeira e Meneses em [Teixeira & Meneses, 2003] classificam agente conversacional,
ou chatterbot, como um programa de computador que tenta simular um ser humano na
conversação com pessoas. O objetivo é responder às perguntas de tal forma que as pessoas
tenham a impressão de estar conversando com outra pessoa e não com um programa de
computador. Após o envio de perguntas em linguagem natural, o programa consulta uma base
de conhecimento e em seguida fornece uma resposta que tenta imitar o comportamento
humano.
Laven [Laven, 2001] apresenta uma classificação que considera os recursos
computacionais utilizados. Nesta classificação os chatterbots podem ser encontrados nas
seguintes categorias: clássicos, complexos, amigáveis e ensináveis. Os clássicos são os
primeiros chatterbots criados, com o objetivo de estudar a complexidade da comunicação em
linguagem natural entre homens e máquinas, como exemplo temos Eliza. Os complexos foram
criados a partir de linguagens de programação mais sofisticadas, seu funcionamento é baseado
em padrões de mapeamento de perguntas mais comuns de usuários nas respostas adequadas,
como exemplo temos Alice. Os amigáveis são capazes de reproduzir o comportamento de uma
pessoa, como exemplo há Julia. Os ensináveis são os que possuem capacidade de
aprendizagem, como exemplo há Megahall.
Assim como os agentes conversacionais, outro tipo de agente são os agentes emocionais.
Destacamos os trabalhos de [Sarmento, 2004] e [Elliot, 1992].
Um Agente Emocional é um agente capaz de operar em diferentes estados emocionais
que são alcançados através de um processo de avaliação. Essa avaliação leva em conta os
interesses do estado do agente, o modelo de ambiente e as chances de conquista de cada
objetivo individual pertencentes ao conjunto de metas do agente. O estado emocional pode ser
utilizado por outros processos dentro da arquitetura: como entrada de informação; como um
mecanismo de controle de processos; como um mecanismo de alocação dos recursos; e na
definição da informação global do processamento de estratégia [Sarmento, 2004].
Um agente e que possua uma vida afetiva é um agente com emoções rudimentares e
ações induzidas por emoções. Adicionalmente os agentes são capazes de raciocinar sobre
acontecimentos emocionais que ocorreram em outras interações [Elliot, 1992].
3. Elementos de um Agente Conversacional Emocional
Nesta seção mostramos os elementos necessários para a construção de agentes
conversacionais emocionais, segundo os trabalhos mostrados na seção anterior.
Um agente emocional conversacional possui dois tipos de elementos, os externos e os
internos. Os elementos externos são os responsáveis pela comunicação do agente com o
ambiente e outros agentes. Os elementos internos devem realizar o processamento do agente
para que este apresente um comportamento credível. Estes elementos são representados na
figura I.
Para os elementos externos ao agente estes devem estar imersos no mesmo ambiente, este
ambiente possui, também, um ou mais agentes (o usuário é considerado como um agente).
Sobre o ambiente, o agente deve ser capaz de perceber eventos, assim como realizá-los. O
agente deve possuir, também, a capacidade de se comunicar com outros agentes imersos no
mesmo ambiente, assim podendo comunicar-se com o usuário.
Neste trabalho são utilizados onze elementos internos ao agente. O interpretador de
percepção recebe a percepção do ambiente e traduz esta para um tipo de dado interpretável
pelos demais elementos do agente. A representação do ambiente é responsável pelo
conhecimento do agente sobre o ambiente, esta é alterada pelo interpretador de percepções. Os
estados emocionais representam as emoções que o agente possui, estas devem estar de acordo
com algum modelo oriundo da psicologia. O raciocínio emocional é responsável por alterar os
estados emocionais para estes condizerem com os últimos eventos, assim como indicar pesos
sobre possíveis comportamentos dado o estado emocional. O interpretador de linguagem
natural é responsável por interpretar o texto inserido do usuário e modificar as informações
necessárias nos objetivos, estados emocionais, representação do ambiente e memória. A
memória é responsável por armazenar as interações anteriores do agente. Os objetivos são
responsáveis por armazenar as intenções que o agente tem. O domínio representa os
conhecimentos específicos do agente. A máquina de inferência avalia os dados descritos
anteriormente e indica o próximo estado do agente. O gerador de comportamento recebe da
máquina de inferência o próximo estado do agente e indica o comportamento mais adequado
para o agente. A última etapa deste processo é determinar as ações, que consiste de converter
os comportamentos do agente em ações interpretáveis pelo ambiente.
Figura I: Elementos de um agente conversacional emocional.
4. Conclusões
Há diversos tipos de agentes e com complexidades diferentes para a implementação. O
agente conversacional emocional certamente apresenta um alto nível de complexidade para o
desenvolvimento, pois este é a união de dois conceitos de agentes, os agentes conversacionais e
os agentes emocionais.
Através deste trabalho mostramos os módulos necessários para o desenvolvimento de
agentes emocionais conversacionais, segundo a literatura atual. Os módulos necessários para o
desenvolvimento de agentes emocionais conversacionais são dois, externo e interno. O módulo
externo é composto de quatro sub-módulos e o módulo interno é composto por onze submódulos.
Referências
Gasser, L. (1992). Boundaries, identity and aggregation: plurality issues in multiagent systems.
Decentralized AI .
Wooldridge, M. J., & Jennings, N. R. (1995). Intelligent agents: theory and practice. The
Knowledge Engineering Review , pp. pp.115-152. [Jennings, 1999],
Etzioni, O., & Weld, D. S. (1995). Intelligent Agents on the Internet: Fact, Fiction. IEEE
Expert , pp. 44-49. [Franklin & Grasser, 1996],
Ferber, J., & Gasser, L. (1991). Intelligence artificielle distribueited. International Workshop
on Expert Systems & their Applications . [Hayes, 1995] e
Foner, L. N. (1993). What's an Agent Anyway? A Sociological Case Study. MIT Media
Laboratory. [Teixeira & Meneses, 2003]
Franklin, S., & Graesser, A. (1996). Is it an Agent, or just a Program?: A Taxonomy for
Autonomous Agents. International Workshop on Agent Theories, Architectures and
Languages .
Laven, S. (2001). Top Town. Fonte: http://www.toptown.com/hp/sjlaven/
Sarmento, L. M. (2004). An Emotion-Based Agent Architecture. Departamento de Ciência de
Computadores Faculdade de Ciências da Universidade do Porto.
Elliot, C. (1992) “The Affective Reasoner: A Process Model of Emotions in a Multi-agent
System”. Ph.D. Thesis.