Konekcionistický model episodické paměti pro virtuální lidi

Abstract

Cílem práce je návrh a implementace prototypu epizodické paměti pro virtuálního člověka. Tato paměť je inspirována dostupnými znalostmi o lidském způsobu vnímání běhu času a fungování lidské paměti pro osobní zážitky (epizody). V práci shrneme relevantní poznatky z neurobiologie a kognitivní psychologie a na tomto teoretickém základu postavíme model paměti. Vycházeli jsme z rozhodovacího mechanizmu a modelu epizodické paměti Peškové. Rozhodovací mechanizmus je založen na BDI, teorii afordancí a AND-OR stromech. Epizodická paměť propojuje stromy časovými ukazateli. Stávající paměťový systém trpěl nedostatky stran časově specifikovaných otázek. Proto navrhovaný model pracuje s unikátním podsystémem pro vnímání času, který umožňuje realističtější ukládání a vyvolávání minulých událostí. Agent vybavený tímto modelem paměti je například schopen odpovědět na otázku, co dělal minulý týden po odpoledních, apod. Prototyp byl implementován na platformě Pogamut 2. Pogamut 2 je napojen na prostředí komplexního spojitého 3D světa hry Unreal Tournament 2004, což nám umožnilo ověřit chování modelu ve složitém prostředí. Následně jsme provedli sérii experimentů. Výsledky ukázaly, že navržený model opravdu rozšiřuje agentovy kognitivní schopnosti chápat časové koncepty, což následně umožňuje správně odpovědět přes vágní...

The goal of this work is to design and implement a prototype of the episodic memory for virtual humans. The memory is inspired by up to date research on function of human memory for personal events (episodes) and human time perception. We design a model of memory based on this theoretical knowledge. We took as the point of departure episodic memory system and decision making system of Peskova. The decision making system is based on the BDI, theory of affordances and AND-OR trees. The former episodic memory suffered deficiencies in the recall for time-cued questions. Thus proposed model is working with a unique subsystem for the time perception which allows for more realistic storage and recall of past events. The agent enhanced by this model can reply to questions like "What did you do last week afternoons?". The prototype is programmed in Java using the framework Pogamut 2. Pogamut 2 is connected to the complex continuous 3D world of Unreal Tournament 2004 which allows us to verify the design in the challenging environment. We have conducted several experiments. The results show that the model extends agents cognitive abilities with a capability to understand socially established temporal patterns. That allows him to answer to the questions with a vaguely specified time information. Moreover, the memory...