Um mecanismo de simulação mental para a fundamentação de sentenças simbólicas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Paula, Suelen Mapa de, 1982-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Sistemas inteligentes
Sinais e símbolos
Emergências
Inteligência artificial
Comunicação
Intelligent systems
Signs e symbols
Emergence
Artificial intelligence
Communication
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641673
Resumo: Orientador: Ricardo Ribeiro Gudwin
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spelling Um mecanismo de simulação mental para a fundamentação de sentenças simbólicasA Mental simulation mechanism for the grounding of symbolic sentencesSistemas inteligentesSinais e símbolosEmergênciasInteligência artificialComunicaçãoIntelligent systemsSigns e symbolsEmergenceArtificial intelligenceCommunicationOrientador: Ricardo Ribeiro GudwinTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Como forma de contribuir com o desenvolvimento da área de linguagem gramatical artificial, o presente trabalho apresenta uma implementação computacional para o mecanismo de simulação mental capaz de atribuir significado a símbolos utilizados em sentenças compostas por diferentes classes de palavras (não somente palavras isoladas). O pressuposto que norteou nossa pesquisa foi: para criar estruturas simbólicas gramaticais deve existir um tipo de representação intermediária que, durante o processo de categorização, tenha como alvo a realidade em termos de categorias ontológicas. O mecanismo de simulação mental associa dinamicamente sinais de sensores e atuadores, bem como eventos ocorridos no ambiente a símbolos de diferentes categorias ontológicas. Dessa forma, diversas classes de palavras, tais como substantivos, adjetivos, verbos e advérbios, podem ter seu significado atribuído dinamicamente, propiciando aos sistemas inteligentes a capacidade de aprender o significado de novas palavras, gerar e interpretar sentenças, por meio da interação com outros sistemas e com seu ambiente. Para validar seu funcionamento, diferentes tipos de jogos de linguagem (jogos de adivinhação, de ação e composicionais) foram implementados. Os resultados apurados mostraram que uma população de agentes foi capaz alcançar sucesso comunicativo e de alinhamento, mesmo lidando com diferentes cenários simulados. Neste caso, os agentes conseguiram interpretar nomes e sentenças empregados para descrever objetos e eventos, como também tinham preferência pelos mesmos. Os resultados também demonstraram que os agentes conseguiram alcançar sucesso lexical e sintático. Isto é, eles também chegaram a um consenso sobre as funções gramaticais dos símbolos utilizados para formar as sentenças, bem como as regras sintáticas utilizadas para combiná-los. Sendo assim, pode-se concluir que o mecanismo de simulação mental permitiu que os agentes representassem a realidade usando categorias ontológicas e as empregaram para criar e interpretar símbolos isolados e composicionais entre eles, sem depender de recursos adicionais para definir seus significados a prioriAbstract: To contribute to the development of artificial grammatical language, this thesis discusses the computational implementation of mental simulation mechanism. This mechanism is able to assign means for symbols used in sentences composed of different classes of words (not just isolated words).Our main assumption is: to create symbolic grammar structures, during the categorization process, must have an intermediate representation aiming the reality as ontological categories. The mental simulation mechanism dynamically associates signals from sensors and actuators, as well as events occurring in the environment to symbols from different ontological categories. In this sense, different classes of words, such as nouns, adjectives, verbs and adverbs, might have their meanings assigned dynamically. As consequence, the dynamic meanings provide for the intelligent system the capacity to learn the meaning of new words, generate and interpret sentences, through the interaction among other systems and the environment. To validate the simulation different language games (guessing, action and compositional games) were implemented. Our findings show that a population of agents was able to achieve communicative and alignment success, even dealing with different simulated scenarios. The agents were able to interpret names and sentences used to describe objects and events, as well as having a preference for them. The results also demonstrated that the agents were able to achieve lexical and syntactic success. That is, they also reached a consensus on the grammatical functions of the symbols used to form the sentences, as well as the syntactic rules used to combine them. Thus, it can be concluded that the mental simulation mechanism allowed agents to represent reality using ontological categories and used them to create and interpret isolated and compositional symbols between them, without depending on additional resources to define their meanings a prioriDoutoradoEngenharia de ComputaçãoDoutora em Engenharia ElétricaCAPES001[s.n.]Gudwin, Ricardo Ribeiro, 1967-Colombini, Esther LunaCosta, Paula Dornhofer ParoLoula, Angelo ConradoMatos, Ely Edison da SilvaUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPaula, Suelen Mapa de, 1982-20192019-12-16T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf1 recurso online (229 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641673PAULA, Suelen Mapa de. Um mecanismo de simulação mental para a fundamentação de sentenças simbólicas. 2019. 1 recurso online (229 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641673. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1165422Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-06-28T09:36:01Zoai::1165422Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2021-06-28T09:36:01Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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