HAIL: um modelo de revisão de percepções de agentes inteligentes baseado em alucinação e ilusão

Abstract

Percepções são a principal maneira de uma entidade receber informações do ambiente. Cada pessoa possui uma maneira diferente de perceber e interpretar o mundo. Entretanto, sabe-se que na percepção humana existem anomalias, que são percepções incorretas que enganam a mente. Dito isso, como podemos saber se nossas percepções são reais ou se são apenas fruto de nossa imaginação? E a questão derivada disso é: e computadores? Agentes inteligentes são entidades computacionais autônomas capazes de tomar decisões baseadas no ambiente no qual estão inseridos, e utilizam sensores para reconhecerem o mundo a sua volta. Mas esses sensores podem falhar. Neste trabalho, apresentamos um modelo genérico de revisão de percepções, capaz de tratar anomalias recebidas pelo agente e criar novos planos a partir delas para se adaptar ao ambiente. Esse modelo foi implementado e submetido a experimentos para testar seu funcionamento. As simulações realizadas demonstraram que o modelo é capaz de detectar e classificar as anomalias, e que em ambientes com grande quantidade de percepções inválidas o modelo consegue ter maior impacto criando novos planos através do planejamento automatizado e aumentando a quantidade de percepções válidas recebidas pelo raciocínio do agente.