Prostorové mapy pro agenty imitující lidské chování

Abstract

Cílem práce je vytvořit model prostorové mapy, který bude virtuálnímu agentovi pohybujícímu se ve virtuálním světě umožňovat imitovat některé rysy lidského chování. K těm patří především nepřesnost zapamatovaných informací, jejich postupné učení a posléze zapomínání. V práci předkládáme model prostorové mapy vycházející z poznatků psychologie o place cells. Mapa je složena z uzlů, které jsou na začátku rozmístěny do světa rovnoměrně. Agent se ve světě pohybuje a vnímá předměty v něm umístěné. Prostorová paměť dle četnosti vjemů mění počet uzlů a upravuje jejich rozložení. Model umí určit oblasti s větším počtem předmětů a vytváří koncepty míst. Práce podrobně popisuje algoritmy modelu prostorové mapy včetně jejich složitosti. Součástí práce je implementace modelu v jazyku Python, na které jsme testovali vlastnosti modelu. V diskusi navrhujeme řadu možných rozšíření.

The goal of this thesis is to create model of spatial map for human-like agent living in virtual world. The model will increase agent's ability to mimic some aspects of human behaviour. These includes inaccuracy of spatial memories, gradual learning and forgetting. In thesis we introduce model based on results of research of places cells. Spatial map consists of nodes that are at rst distributed uniformly in the world. Virtual agent wanders through world and perceive surrounding objects. Spatial map gradually changes distribution of nodes in world according to agent's perceptions. Model is able to recognize areas with higher count of objects and create concepts of places. Algorithms of model are described including their time complexity. Model was implemented in Python and tested. At the end of thesis we present several possible extensions and future work.