Sistema de memória episódica para agentes inteligentes utilizando CST e representação de conhecimento Idea
Bruno Guedes da Silva
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP Si38s
[Episodic memory system for intelligent agents utilizing CST and Idea knowledge representation]
Campinas, SP : [s.n.], 2024.
1 recurso online (114 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientador: Ricardo Ribeiro Gudwi
Dissertação (mestrado) – Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Resumo: A memória episódica é uma função cognitiva que permite que os seres humanos se lembrem de experiências passadas para resolver tarefas atuais. Devido à sua função em muitos processos cognitivos que apoiam o comportamento humano complexo, há um interesse cada vez maior no desenvolvimento de...
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Resumo: A memória episódica é uma função cognitiva que permite que os seres humanos se lembrem de experiências passadas para resolver tarefas atuais. Devido à sua função em muitos processos cognitivos que apoiam o comportamento humano complexo, há um interesse cada vez maior no desenvolvimento de modelos computacionais de memória episódica. Em particular, foram feitas diferentes propostas considerando seu uso em arquiteturas cognitivas, com foco em diferentes aspectos da memória episódica. Nesta dissertação é proposta um modelo de arquitetura cognitiva com um sistema integrado de memória episódica para agentes inteligentes. Com base nas mudanças percebidas no ambiente e nos processos cognitivos internos do agente, o sistema realiza a segmentação temporal da experiência do agente em dois níveis: eventos e episódios. Eventos capturam a mudança temporal de propriedades dos objetos observados, enquanto episódios agregam múltiplos eventos sob um contexto interno estável do agente. Episódios são incorporados em uma memória episódica de longo prazo, na qual os elementos de eventos passados podem ser reutilizados para representar novos eventos. Por fim, um módulo de recuperação permite que os episódios sejam buscados na memória. Uma implementação piloto é desenvolvida para validação do modelo em ambientes simulados. Os resultados dos experimentos demonstram a operação correta dos módulos desenvolvidos para codificação, armazenamento e recuperação dos episódios observados
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Abstract: Episodic memory is a cognitive function that allows humans to remember past experiences in order to solve current tasks. Due to its role in many cognitive processes that support complex human behavior, there is growing interest in the development of computational models of episodic memory....
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Abstract: Episodic memory is a cognitive function that allows humans to remember past experiences in order to solve current tasks. Due to its role in many cognitive processes that support complex human behavior, there is growing interest in the development of computational models of episodic memory. In particular, different proposals have been made considering its use in cognitive architectures, focusing on different aspects of episodic memory. This dissertation proposes a cognitive architecture model with an integrated episodic memory system for intelligent agents. Based on perceived changes in the environment and the agent's internal cognitive processes, the system performs temporal segmentation of the agent's experience into two levels: events and episodes. Events capture the temporal change in properties of observed objects, while episodes aggregate multiple events under a stable internal context of the agent. Episodes are incorporated into a long-term episodic memory, in which the elements of past events can be reused to represent new events. Finally, a retrieval module allows searching for episodes in memory. A pilot implementation is developed to validate the model in simulated environments. The results of the experiments demonstrate the correct operation of the modules developed for encoding, storing and retrieving the observed episodes
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Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
Aberto
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Bruno Guedes da Silva
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