Aprendizado por reforço relacional para o controle de robôs sociáveis

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Silva, Renato Ramos da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de máquina; Aprendizado por reforço relacional; Machine learning; Relational reinforcement learning; Robótica social; Sociable robotics
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28052009-100159/

A inteligência artificial não busca somente entender mas construir entidades inteligentes. A inteligência pode ser dividida em vários fatores e um deles é conhecido como aprendizado. A área de aprendizado de máquina visa o desenvolvimento de técnicas para aprendizado automático de máquinas, que incluem computadores, robôs ou qualquer outro dispositivo. Entre essas técnicas encontra-se o Aprendizado por Reforço, foco principal deste trabalho. Mais especificamente, o aprendizado por reforço relacional (ARR) foi investigado, que representa na forma relacional o aprendizado obtido através da interação direta com o ambiente. O ARR é bem interessante no campo de robótica, pois, em geral, não se dispôe do modelo do ambiente e se requer econômia de recursos utilizados. A técnica ARR foi investigada dentro do contexto de aprendizado de uma cabeça robótica. Uma modificação no algoritmo ARR foi proposta, denominada por ETG, e incorporada em uma arquitetura de controle de uma cabeça robótica. A arquitetura foi avaliada no contexto de um problema real não trivial: o aprendizado da atenção compartilhada. Os resultados obtidos mostram que a arquitetura é capaz de exibir comportamentos apropriados durante uma interação social controlada, através da utilização do ETG. Uma análise comparativa com outros métodos foi realizada que mostram que o algoritmo proposto conseguiu obter um desempenho superior na maioria dos experimentos realizados