Intelligence Artificielle & Réalité Virtuelle 2 - Le retour - Moodle INSA ...
←
→
Transcription du contenu de la page
Si votre navigateur ne rend pas la page correctement, lisez s'il vous plaît le contenu de la page ci-dessous
Intelligence Artificielle &
Réalité Virtuelle 2
Le retour
Option Réalité Virtuelle, GM5
Julien Saunier – julien.saunier@insa-rouen.fr
Plan
●
IA & RV?
●
Entités réactives
●
Simulation & systèmes complexes
●
Scénarisation
●
Modélisation de comportements
–
Humains virtuels
–
Agents et émotions
Julien Saunier, 2017-2018 2
Scénarisation & agents autonomes
●
Agent autonome:
–
Un agent autonome est plus life-like
–
Ne nécessite pas de coder toutes les situations
●
Scénarisation
–
Mise en place d'une narration (trame)
–
Mise en place de situations d'étude
–
Apprentissage / études comportementales / arts
numériques
●
Reproductible et prévisible
–
Julien Saunier, 2017-2018 3
Résoudre la contradiction
●
Utiliser des langages de scénarisation
–
Haut niveau (accessibles aux non-informaticiens)
–
Proche d'un script
●
Deux possibilités de modélisation:
–
Sluhrg, Mascaret: l'agent est piloté
complètement, partiellement ou par moments par
le moteur de scénario
–
L'agent utilise sa connaissance du scénario pour
adapter son comportement
Julien Saunier, 2017-2018 4
Métaphore du théatre de rue
●
Les agents vaquent à leur occupation
●
Lorsqu'une situation doit être déclenchée:
–
Soit des agents prédéfinis apparaissent/jouent la
scène
–
Soit des rôles sont attribués à la volée aux
agents les plus en situation de jouer cette scène
–
Prise de contrôle temporaire par le scénario
–
Ne garantit pas la cohérence des comportements
Julien Saunier, 2017-2018 5
Et si l'agent est autonome?
●
Nécessite que tous les agents aient (ou
aient accès) à la connaissance du
scénario à jouer
●
Nécessite un protocole de coordination
pour l'attribution des rôles
●
Ne garantit pas l'exécution de la
situation
Julien Saunier, 2017-2018 6
Processus de développement d'un
EVAH (exemple: EAST)
Julien Saunier, 2017-2018 7
Concepts de base d’un scénario
●
Rôle
●
Acteur
●
Tâche (et sous-tâches) hiérarchisées
●
Plans
●
Moteur de gestion de la décision (externe /
interne)
●
Nécessite une grammaire
Julien Saunier, 2017-2018 8
Exemple de scénario Mascaret
Modèle du monde
Julien Saunier, 2017-2018 9
Exemple de scénario Sluhrg
Julien Saunier, 2017-2018 10Modéliser le comportement
humain
Intelligence Artificielle Forte:
–
Système aussi ou plus intelligent que
l'humain
●
Intelligence artificielle Faible:
–
Système montrant un comportement
intelligent (e.g. Reconnaissance de formes)
●
Modélisation de systèmes complexes
●
Personnages virtuels (ACA, jeux)
Julien Saunier, 2017-2018 11Test de Turing
●
Point de vue microscopique (non SC)
●
Fondé sur la conversation
Système
Observateur
en ???
interaction
Humain
Aujourd'hui: non réussi!
Julien Saunier, 2017-2018 12Psychiatrist - ELISA
Julien Saunier, 2017-2018 13judge: Hi, Alice!
ALICE: Hi there!
ALICE
http://alice.pandorabots.com/
judge: How do you do?
ALICE: I am fine, thank you.
judge: So, what's going on here?
ALICE: Not too bad.
judge: Not sure what you're talking about
ALICE: I think about computer programming a lot.
judge: Really? Why?
ALICE: Right on. My beliefs come from my botmaster.
judge: You mean you're not human?
ALICE: No but I pretend to be one on the Web.
judge: Nice job, dear...
ALICE: Thank you for your kindness.
judge: So, do you know about fish? Or moonwalk?
ALICE: Any of three classes (jawless, cartilaginous, and bony
fishes) of coldblooded vertabrate animals living in water and
having permanent gills for breathing, fins, and , usually, scales.
Tell me about your mother.
judge: Don't insult my mom!Julien Saunier, 2017-2018 14
ALICE: Ok I'll try not to do it too much.Agents conversationnels
●
A base d'analyseurs syntaxiques &
sémantiques
●
Stratégies:
Julien Saunier, 2017-2018 15Architecture pour agent
conversationnel animé
Julien Saunier, 2017-2018 16Exemple: AgentSlang
Julien Saunier, 2017-2018 17Au delà du comportement
dialogique
●
Perception
●
Raisonnement
●
Action
●
(Animation de l'action)
Julien Saunier, 2017-2018 18Cycle classique (Ferber, 1995)
Julien Saunier, 2017-2018 19Différentes approches
●
Comportementaliste:
–
Pas de processus ”rationnels”
●
Cognitiviste:
–
Dualisme Cartésien
–
Good old-fashioned AI
●
Cognition incarnée:
–
Fondé sur le développement de l'enfant
(Piaget)
●
Cognition située:
–
Affordances (Gibson), Enaction (Varela)
Julien Saunier, 2017-2018 20Approche comportementaliste
●
Manipule directement un ensemble de
comportements
●
Pas de processus cognitif symbolique
●
Lien direct entre input et output
–
Règles (e.g. Fourmis)
–
Logique floue
–
Réseaux de neurones
–
...
Julien Saunier, 2017-2018 21Approche comportementaliste
Julien Saunier, 2017-2018 22Approche comportementaliste
Agent Network Architecture de Maes 1990
Julien Saunier, 2017-2018 23HPTS Julien Saunier, 2017-2018 24
Automates à états finis
Julien Saunier, 2017-2018 25IA classique
●
Buts concurrents activés par jetons
Julien Saunier, 2017-2018 26IA type jeux
●
Buts concurrents activés par jetons
Julien Saunier, 2017-2018 27Behavior trees (UE4)
●
A base de graphes de
comportements
●
Utilise des Blueprints
●
Egalement à base de Navmesh pour
les déplacements
Julien Saunier, 2017-2018 28Modéliser le comportement
humain
●
Nécessite de modéliser les processus
cognitifs:
–
La cognition est l'ensemble des processus
mentaux mis en oeuvre chez les humains,
les animaux et les systèmes artificiels pour
vivre, agir et s’adapter à leur
environnement
●
Ou de faire croire qu'on les modélise
–
Théorie de l'esprit
Julien Saunier, 2017-2018 29Modéliser le comportement
humain
●
Processus fondamentaux :
–
Perception
–
Mémorisation
–
Raisonnement
–
Planification
–
Anticipation
–
Apprentissage
–
Langage
–
Coordination sensori-motrice
–
Emotions
–
... Julien Saunier, 2017-2018 30Perception
●
Omniscience
●
Deux approches d’une vue locale:
–
Top-down
●
L'agent récupère les informations dans le
monde
–
Bottom-up
●
Le monde fournit tout ou partie de l'information
●
Problème: raw data ↔ decision data
Julien Saunier, 2017-2018 31Environnements virtuels informés
●
Objectif: ajouter une description
sémantique de l'environnement
–
Ontologies
●
Pour usage
humain ou
agent
Julien Saunier, 2017-2018 32Approche cognitiviste
●
Dualisme: esprit et corps sont de
substance différente
●
GOFAI: traiter les percepts pour en faire
des symboles manipulables
●
Exemple: Cyc
–
Ontologie globale & base de connaissance
générale
●
Problèmes:
–
Recherches dans l'espace de connaissance
–
Puissance
Julien Saunier, 2017-2018 33
●
Remis en cause (e.g. Frame problem)Rationalités humaines
●
Rationalité normative
–
Orientée but, fondée sur les connaissances
–
Imposée par le modèle (formel), souvent forte
(optimisation, cohérence, omniscience)
–
Facile à coder
●
Rationalité limitée
–
Satisfaction, parcimonie, prise en compte des limites
cognitives
–
Limites : mémoire de travail, calcul (/ machine)
Julien Saunier, 2017-2018 34Rationalités humaines
●
Rationalité sociale
–
Conformité, Normes, pression sociale
–
L’économique (ou le politique) n’est pas loin
(manipulation)
●
Rationalité interne
–
Se construit à partir de notre expérience, nos
croyances, nos émotions, notre personnalité,...
–
Pas toujours verbalisable ou verbalisée
–
Hypothèse : on essaie de garder une cohérence
interne même dans l’incohérence
→ Dissonance cognitive
Julien Saunier, 2017-2018 35Agents cognitifs - caractéristiques
●
Représentation explicite de l'environnement et
des autres agents
●
Peut tenir compte de son passé et dispose d'un
but explicite – mode "social" d'organisation
(planification, engagement)
●
Petit nombre d'agents pouvant être hétérogènes
●
Les relations entre agents s'établissent en
fonction des collaborations nécessaires à la
résolution du problème
Julien Saunier, 2017-2018 36Le modèle BDI
●
Modèle de représentation des connaissances
●
Agents rationnels
–
Croyances (sur les autres, sur l'environnement)
–
Buts
–
Plans (intentions)
●
Principe croyances
perception
env sélection
action agt buts
●
Modèle logique
plans
→ logique modale Julien Saunier, 2017-2018 37BCOOL Julien Saunier, 2017-2018 38
Approche cognitiviste
●
Mauvais pour des problèmes
dynamiques:
–
Comment choisir les faits pertinents?
●
Mais l'approche comportementaliste
sub-symbolique a aussi ses défauts
–
Comment avoir des comportements
complexes (stratégiques)?
Julien Saunier, 2017-2018 39Architecture hybride
Exemple: TouringMachine
Julien Saunier, 2017-2018 40Cognition incarnée
●
L'apprentissage du monde se fait par le
corps
●
Mise en place de boucles sensori-
motrices
●
Stratégies dynamiques liées au respect
des règles apprises
●
Même la pensée est fortement
incarnée/située Eleanor Rosch; Evan Thompson; Francisco J.
Varela (1991). The embodied mind: Cognitive
science and human experience
Kant, Merleau-Ponty, Heidegger...
Julien Saunier, 2017-2018 41Cognition incarnée : exemple
●
La marche
–
Ne nécessite pas de symboles
–
Est adaptative via les retours (déséquilibre
→ exploration visuelle de la dissonance)
–
S'appuie plutôt sur les règles du corps et de
l'environnement
●
Robots (Rodney Brooks):
–
Tout contrôle → impossible
–
Tendance actuelle: travail sur les matériaux
et le contrôle décentralisé
Julien Saunier, 2017-2018 42Cognition située
●
Faire entrer la perception dans la
stratégie cognitive
–
Brooks: ”World is its own best model”
●
Expérience de Ballard
–
Utilisation de la perception pour ne pas
mémoriser
●
Cognition étendue
–
Utilisation d'artefacts
Julien Saunier, 2017-2018 43Perception hybride
●
Perception active:
–
Utilisation de focus pour récupérer une
information
Julien Saunier, 2017-2018 44Théorie des affordances
●
Gibson: « toutes les possibilités
d'actions sur un objet » sont
encapsulées dans cet objet et perçues
via l'environnement
●
Utilisé en ergonomie
●
Façon de concevoir un environnement
virtuel
–
Notion d’artefact
Julien Saunier, 2017-2018 45Méthodologie IODA
http://www.lifl.fr/SMAC/projects/ioda
●
Conception centrée interaction
●
Plateforme JEDI (SMAC, LIFL)
●
Création d'un tableau (sources/cibles)
d'interactions, avec un poids pour la
désambiguation.
Julien Saunier, 2017-2018 46IODA / exemple
Julien Saunier, 2017-2018 47Enaction
●
Considérer le couple utilisateur / EV
comme un système dynamique
–
Utilisateur et environnement co-évoluent
(adaptations permanentes)
–
L'utilisateur apprend en faisant
–
L'environnement apprend à réagir
Julien Saunier, 2017-2018 48Emotions
●
Souvent une approche cognitiviste d'évaluation des
émotions
●
Pas de modèle faisant consensus sur la représentation
des émotions
–
Catégorisation (e.g. OCC)
–
Dimensionnelle (e.g. PAD)
●
Liés à d'autres paramètres:
–
Physiologie
–
Personnalité
●
Big FIVE ou OCEAN (Ouvert, Consciencieux, Extraverti, Agréable,
Neutrotique)
–
[Stress]
Julien Saunier, 2017-2018 49Capter / interpréter l'émotion
Julien Saunier, 2017-2018 50Modèle OCC
(Ortony, Clore, Collins)
Julien Saunier, 2017-2018 51Modèle PAD
●
Structure tri-dimensionnelle
–
Pleasure → émotion positive ou négative
–
Arousal → intensité
–
Dominance → Colère / Peur
●
Les émotions sont implicites!
Julien Saunier, 2017-2018 52Exemple d'intégration: DETT
●
Disposition, Emotion, Trigger, Tendency
●
Architecture réactive
Julien Saunier, 2017-2018 53Agent
Emotion
Itself Sense Msg Update 1
(PeP) (PeP) (PeP) (E,(E,
I, Bp,
I, Bc,
Bc,Ph,
Ph,PeE)
PeE)
Belief candidates
Emotions (E)
Belief
Revision
(E, I, B, Bc)
Physiology
Update
(Bph, B, E, I)
Emotion
Update 2
Exemple
d'intégration
(E,I,B; PeE)
Beliefs (B)
: Modèle
Physiology (Ph)
Options
(B, I, Ph, PeD)
Personality (Pe)
percept(PeP)
PEP → BDI
Emote(PeE)
Décision(PeD)
Desires (D)
Legend
Filter
Data
(E, B, D, I, Ph)
Module
Intentions (I)
plan
Julien Saunier, 2017-2018
execution
54
Data production
and activationExemple d'intégration :PmfServ
Silverman et al., u-penn
Julien Saunier, 2017-2018 55Dépasser l'approche cognitiviste?
●
Simplifier par une approche incarnée et
située
●
Les comportements collectifs ne sont pas
une aggrégation de comportements
individuels
–
Prendre en compte les mécanismes inter-
individuels:
●
Empathie
●
Contagion émotionnelle
Julien Saunier, 2017-2018 56MASDEC Julien Saunier, 2017-2018 57
L'émotion comme métaphore
●
Système de relaxation de contraintes
(cf. GT ASA)
●
Programmation orientée émotion
→ Utiliser un modèle PAD pour la
décision
Julien Saunier, 2017-2018 58Conclusion
●
Il existe de nombreux modèles
●
Qui marchent plutôt moins que plus
●
Adapter au besoin la complexité de
l’architecture
Julien Saunier, 2017-2018 59Vous pouvez aussi lire
