Creative agency

Abstract

A presente tese de doutorado descreve uma pesquisa interdisciplinar nas áreas de criatividade computacional e agentes cognitivos. A motivação para a integração dessas áreas é o estudo da habilidade humana de utilizar suas experiências prévias e conhecimento geral para resolver problemas e lidar com situações a partir do momento em que as mesmas são apresentadas. Imbuídos dessa motivação, nosso propósito é ampliar a utilização do conhecimento de agentes, inspirado na forma como, nós, humanos entendemos e vivenciamos o mundo. Nossa abordagem para concretizar essa visão de pesquisa é adotar teorias e resultados das ciências cognitivas e neurociências como fundamentação para um modelo computacional de agentes capazes de atuar criativamente. Assim sendo, adotamos a teoria do concept blending (fusão conceitual – tradução do autor) (FAUCONNIER; TURNER, 1998), advinda da lingüística cognitiva e teoria da mente como a fundação de nosso modelo. O modelo de agentes criativos proposto integra uma implementação da fusão conceitual em uma estrutura BDI. Concretamente, utilizamos a implementação da linguagem AgentSpeak fornecida pelo framework Jason, para manipular o raciocínio teórico (crenças) e prático (desejos, planos e intenções) do agente. Logo, o objeto principal de estudo desta tese é a utilização da fusão conceitual em uma estrutura de agentes inteligentes visando contribuições em criatividade computacional e agentes. Considerando a área da criatividade computacional, especificamos um modelo da fusão conceitual que define explicitamente as regras necessárias para representar uma tipologia da fusão. Ademais, a integração de uma estrutura de agentes BDI ao modelo possibilita a construção automatizada das entradas e de informações de domínio para utilizar o processo de fusão. Focando na área de agentes, nossa contribuição é caracterizada pela aplicação do processo de raciocínio criativo para fornecer alternativas de uso do conhecimento prático e teórico. Dada a especificação da fusão aqui apresentada, é possível integrar diferentes estratégias de adaptação para lidar com a falha de intenções ou outras situações que requerem adaptação. Outra funcionalidade é a capacidade de utilizar diferentes representações de conhecimento, assumindo a disponibilidade de uma definição descritiva (na linguagem OWL) da representação. O modelo de fusão conceitual também é aplicado na modelagem do raciocínio de um sistema de recomendação educacional. Finalmente, nosso modelo de fusão representa um trabalho inicial em direção a um modelo cognitivo no qual fusão, agência e outras funções cognitivas (e.g. aprendizagem) interagem para simular diferentes funcionalidades do pensamento humano.

This PhD thesis describes an interdisciplinary research on computational creativity and cognitive agents. Our motivation to integrate these two areas is to study the human skill that uses previous experiences and knowledge to solve unpredicted problems and situations. Imbued by that motivation, our purpose is to improve the applicability of the agent’s knowledge, inspired in the way that we humans understand and experience the world. Our approach towards that research view is to adopt theories and results from cognitive and neural sciences as the grounding to a computational model of agents capable of acting creatively. Thus, we adopt the concept blending theory (FAUCONNIER; TURNER, 1998) – that originated from cognitive linguistics and theory of the mind – as the grounding of our model. Therefore, our proposal of creative agents integrates an implementation of concept blending into a BDI structure. In concrete terms, we use Jason’s implementation of AgentSpeak to manipulate the agent’s theoretical (beliefs) and practical (desires and intentions) reasoning. Hence, the main topic of study of this research is the utilization of concept blending in a structure of intelligent agents. Consequently, we observe our contributions under two perspectives. Regarding computational creativity, we specify a model for concept blending that explicitly defines rules to represent a blending typology. Furthermore, integrating a BDI structure to the model allows the automated construction of inputs and domain information to feed the blending process. Focusing on agents, our contribution is on the process of creative reasoning applied to supply alternative ways to use practical and theoretical knowledge. Given the blending specification defined here, it is possible to integrate different adaptation strategies to handle intention failure or other adaptation scenarios. Another feature is the possibility to work with different knowledge representations given its descriptive logics (using the OWL language) definition. The blending specification is also applied to model the reasoning of an educational recommender system. Finally, the defined model represents an initial work towards a cognition model where blending, agency and other cognitive operations (e.g. learning) interact together to simulate different features of the human thinking.