[論文レビュー] A Computational Study on Emotions and Temperament in Multi-Agent Systems

Luís Paulo Reis, Daria Barteneva+1 more|ArXiv.org|Sep 27, 2008

Social Robot Interaction and HRI参考文献 26被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、神経生物学および気質理論にインspiredされた、感情と気質をマルチエージェントシステムでモデリングするモジュラーでスケーラブルな計算モデルを提案する。研究では、感情状態と気質タイプが個々の行動およびチームパフォーマンスに顕著な影響を及ぼすことが示され、本アプローチがロボットおよびAIシステムにおける感情知能行動をモデリングする上で有効であると検証された。

ABSTRACT

Recent advances in neurosciences and psychology have provided evidence that affective phenomena pervade intelligence at many levels, being inseparable from the cognitionaction loop. Perception, attention, memory, learning, decisionmaking, adaptation, communication and social interaction are some of the aspects influenced by them. This work draws its inspirations from neurobiology, psychophysics and sociology to approach the problem of building autonomous robots capable of interacting with each other and building strategies based on temperamental decision mechanism. Modelling emotions is a relatively recent focus in artificial intelligence and cognitive modelling. Such models can ideally inform our understanding of human behavior. We may see the development of computational models of emotion as a core research focus that will facilitate advances in the large array of computational systems that model, interpret or influence human behavior. We propose a model based on a scalable, flexible and modular approach to emotion which allows runtime evaluation between emotional quality and performance. The results achieved showed that the strategies based on temperamental decision mechanism strongly influence the system performance and there are evident dependency between emotional state of the agents and their temperamental type, as well as the dependency between the team performance and the temperamental configuration of the team members, and this enable us to conclude that the modular approach to emotional programming based on temperamental theory is the good choice to develop computational mind models for emotional behavioral Multi-Agent systems.

研究の動機と目的

• 自律エージェントにおける感情と気質をモデリングするための柔軟でモジュラーな計算フレームワークの開発。
• 感情状態と気質タイプがマルチエージェントシステムにおける個々のエージェントおよび集団的パフォーマンスに与える影響の調査。
• チーム編成、特に気質の多様性が全体的なシステムパフォーマンスに与える影響の評価。
• 生物学的インスピレーションに基づくモデルを用いて、AIおよびロボットシステムにおける感情知能行動の基盤を確立すること。

提案手法

• モデルは、古典的気質理論を基に、エージェントを異なる感情的傾向に分類する気質ベースのフレームワークを採用する。
• 環境的刺激と内部閾値に基づき、感情状態を動的に更新することで、リアルタイムでの感情評価を可能にする。
• 感情的モジュールをコアな認知および意思決定モジュールから分離するモジュラーなアーキテクチャを採用し、実行時における柔軟性を実現する。
• 感情の質と行動的結果を結びつけるパフォーマンス評価メカニズムをシステムに統合する。
• エージェントはシミュレーテッド環境で相互作用し、意思決定は認知的推論と感情状態の両方に影響を受ける。
• モデルはスケーラビリティとモularityを備えており、エージェント間で異なる気質プロファイルを設定可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なる気質タイプは、マルチエージェントシステムにおける個々のエージェントの意思決定にどのように影響を及けるか？
• RQ2 エージェントの感情状態がそのパフォーマンスと適応性に及ぼす影響の程度はどの程度か？
• RQ3 チームの気質的構成は、集団的パフォーマンスと戦略形成にどのように影響を及えるか？
• RQ4 モジュラーで気質ベースの感情モデルは、マルチエージェントシステムのレジilリティと適応性を向上させることができるか？
• RQ5 自律エージェントチームにおける感情の質とシステムレベルのパフォーマンスの関係は何か？

主な発見

• 気質ベースの意思決定メカニズムは、個々のエージェントのパフォーマンスに顕著な影響を及ぼし、異なる気質タイプが異なる行動的結果をもたらした。
• エージェントの感情状態と気質タイプとの間に明確な依存関係が認められ、気質が感情への反応性を規定していることが示された。
• チームパフォーマンスはメンバーの気質的構成に強く影響を受けており、最適なパフォーマンスはバランス的または補完的なプロファイルから生じた。
• 感情的プログラミングのモジュラーなアプローチにより、感情の質とそのパフォーマンスへの影響を効果的に実行時評価できた。
• 研究結果は、気質理論が感情知能を持つマルチエージェントシステムを設計する基盤として実用的であることを支持する。
• 本研究は、感情的現象が認知-行動ループから切り離せないことを確認しており、特に社会的かつ適応的相互作用において顕著である。