Generation d'emotions artificielles negatives a partir de modeles temporels des intentions d'agents situes
Notice bibliographique
Résumé
Le rôle primordial que jouent les émotions dans le fonctionnement de l'esprit humain n'est plus à démontrer. En effet, des recherches en psychologie, neurologie et éthologie ont identifié les fonctions essentielles que remplissent les émotions au sein des processus cognitifs des êtres vivants qui en sont dotés.Le projet de recherche présenté ici a pour but d'utiliser les connaissances acquises à propos des émotions pour améliorer l'adaptabilité des agents situés, c'est-à-dire leur capacité à réagir correctement à des situations problématiques non prévues par leur concepteur. La principale source d'inspiration du processus émotionnel développé est la psychologie des émotions, et plus particulièrement les théories de la concordance. Selon ces théories, les émotions sont générées par la détection d'événements qui sont en concordance ou en discordance avec les préoccupations de l'individu.Le processus émotionnel développé dans cette thèse s'inspire de ces théories afin de doter des agents situés de la fonction de signal des émotions, c'est-à-dire mettre en valeur les situations inhabituelles nécessitant une réponse adaptative.Le processus émotionnel développé ne dépend ni de configurations de l'environnement prédéfinies, ni de la mission confiée aux agents. De plus, sa dépendance vis-à-vis des connaissances introduites par le concepteur a été réduite à des informations qui ne dépendent pas d'une interprétation de la façon dont les agents expérimentent la réalité. Ces caractéristiques permettent de considérer le processus émotionnel développé comme la base d'un mécanisme plus générique d'analyse de l'environnement et de l'état interne de l'agent. Un tel mécanisme est nécessaire pour déclencher des changements de stratégie ou des phases d'apprentissage et d'adaptation de façon pertinente et autonome. Concrètement, le processus émotionnel génère deux émotions négatives, la peur et la colère, en fonction des disparités détectées entre les intentions et les actions de l'agent. En accord avec la psychologie et l'éthologie, le choix de quelle émotion est déclenchée dépend de la capacité d'action de l'agent sur la situation. Ainsi, la peur d'un agent augmente s'il considère que ses actions n'ont pas d'effet sur la situation lors de l'apparition d'une disparité. Sa colère augmente dans le cas contraire. Les causes de ces disparités sont ensuite mises en valeur afin que d'autres processus cognitifs puissent adapter le comportement de l'agent à la situation problématique rencontrée.Le modèle d'émotions artificielles basé sur ce processus émotionnel a été appliqué à une tâche de collecte collective. Des expériences en simulation ont permis de montrer que la mise en valeur des causes des disparités détectées améliore les capacités d'adaptation d'un groupe d'agents réalisant cette tâche. Cette amélioration est encore plus nette lorsque les agents se coordonnent à partir de leurs positions dans une hiérarchie.Le processus émotionnel développé constitue donc une première étape nécessaire à la réalisation d'un mécanisme générique d'analyse qui donnerait une autonomie optimale aux agents situés évoluant seuls ou en groupe.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».