Social Emotions in Multiagent Systems

Abstract

A lo largo de los últimos años, los sistemas multi-agente (SMA) han demostrado ser un paradigma potente y versátil, con un gran potencial a la hora de resolver problemas complejos en entornos dinámicos y distribuidos. Este potencial no se debe principalmente a sus características individuales (como son su autonomía, su capacidad de percepción, reacción y de razonamiento), sino que también a la capacidad de comunicación y cooperación a la hora de conseguir un objetivo. De hecho, su capacidad social es la que más llama la atención, es este comportamiento social el que dota de potencial a los sistemas multi-agente. Estas características han hecho de los SMA, la herramienta de inteligencia artificial (IA) más utilizada para el diseño de entornos virtuales inteligentes (IVE), los cuales son herramientas de simulación compleja basadas en agentes. Sin embargo, los IVE incorporan restricciones físicas (como gravedad, fuerzas, rozamientos, etc.), así como una representación 3D de lo que se quiere simular. Así mismo, estas herramientas no son sólo utilizadas para la realización de simulaciones. Con la aparición de nuevas aplicaciones como \emph{Internet of Things (IoT)}, \emph{Ambient Intelligence (AmI)}, robot asistentes, entre otras, las cuales están en contacto directo con el ser humano. Este contacto plantea nuevos retos a la hora de interactuar con estas aplicaciones. Una nueva forma de interacción que ha despertado un especial interés, es el que se relaciona con la detección y/o simulación de estados emocionales. Esto ha permitido que estas aplicaciones no sólo puedan detectar nuestros estados emocionales, sino que puedan simular y expresar sus propias emociones mejorando así la experiencia del usuario con dichas aplicaciones. Con el fin de mejorar la experiencia humano-máquina, esta tesis plantea como objetivo principal la creación de modelos emocionales sociales, los cuales podrán ser utilizados en aplicaciones MAS permitiendo a los agentes interpretar y/o emular diferentes estados emocionales y, además, emular fenómenos de contagio emocional. Estos modelos permitirán realizar simulaciones complejas basadas en emociones y aplicaciones más realistas en dominios como IoT, AIm, SH.

Over the past few years, multi-agent systems (SMA) have proven to be a powerful and versatile paradigm, with great potential for solving complex problems in dynamic and distributed environments. This potential is not primarily due to their individual characteristics (such as their autonomy, their capacity for perception, reaction and reasoning), but also the ability to communicate and cooperate in achieving a goal. In fact, its social capacity is the one that draws the most attention, it is this social behavior that gives potential to multi-agent systems. These characteristics have made the SMA, the artificial intelligence (AI) tool most used for the design of intelligent virtual environments (IVE), which are complex agent-based simulation tools. However, IVE incorporates physical constraints (such as gravity, forces, friction, etc.), as well as a 3D representation of what you want to simulate. Also, these tools are not only used for simulations. With the emergence of new applications such as \emph {Internet of Things (IoT)}, \emph {Ambient Intelligence (AmI)}, robot assistants, among others, which are in direct contact with humans. This contact poses new challenges when it comes to interacting with these applications. A new form of interaction that has aroused a special interest is that which is related to the detection and / or simulation of emotional states. This has allowed these applications not only to detect our emotional states, but also to simulate and express their own emotions, thus improving the user experience with those applications. In order to improve the human-machine experience, this thesis aims to create social emotional models, which can be used in MAS applications, allowing agents to interpret and / or emulate different emotional states, and emulate phenomena of emotional contagion. These models will allow complex simulations based on emotions and more realistic applications in domains like IoT, AIm, SH.

Al llarg dels últims anys, els sistemes multi-agent (SMA) han demostrat ser un paradigma potent i versàtil, amb un gran potencial a l'hora de resoldre problemes complexos en entorns dinàmics i distribuïts. Aquest potencial no es deu principalment a les seues característiques individuals (com són la seua autonomia, la seua capacitat de percepció, reacció i de raonament), sinó que també a la capacitat de comunicació i cooperació a l'hora d'aconseguir un objectiu. De fet, la seua capacitat social és la que més crida l'atenció, és aquest comportament social el que dota de potencial als sistemes multi-agent. Aquestes característiques han fet dels SMA, l'eina d'intel·ligència artificial (IA) més utilitzada per al disseny d'entorns virtuals intel·ligents (IVE), els quals són eines de simulació complexa basades en agents. No obstant això, els IVE incorporen restriccions físiques (com gravetat, forces, fregaments, etc.), així com una representació 3D del que es vol simular. Així mateix, aquestes eines no són només utilitzades per a la realització de simulacions. Amb l'aparició de noves aplicacions com \emph{Internet of Things (IOT)}, \emph{Ambient Intelligence (AmI)}, robot assistents, entre altres, les quals estan en contacte directe amb l'ésser humà. Aquest contacte planteja nous reptes a l'hora d'interactuar amb aquestes aplicacions. Una nova forma d'interacció que ha despertat un especial interès, és el que es relaciona amb la detecció i/o simulació d'estats emocionals. Això ha permès que aquestes aplicacions no només puguen detectar els nostres estats emocionals, sinó que puguen simular i expressar les seues pròpies emocions millorant així l'experiència de l'usuari amb aquestes aplicacions. Per tal de millorar l'experiència humà-màquina, aquesta tesi planteja com a objectiu principal la creació de models emocionals socials, els quals podran ser utilitzats en aplicacions MAS permetent als agents interpretar i/o emular diferents estats emocionals i, a més, emular fenòmens de contagi emocional. Aquests models permetran realitzar simulacions complexes basades en emocions i aplicacions més realistes en dominis com IoT, AIM, SH.