論文の概要: SensAI+Expanse Emotional Valence Prediction Studies with Cognition and
Memory Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09746v3
- Date: Tue, 10 Mar 2020 15:11:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-14 18:14:09.165059
- Title: SensAI+Expanse Emotional Valence Prediction Studies with Cognition and
Memory Integration
- Title（参考訳）: SensAI+Expanse Emotional Valence Prediction Study with Cognition and Memory Integration
- Authors: Nuno A. C. Henriques, Helder Coelho, Leonel Garcia-Marques
- Abstract要約: この研究は、認知科学研究を支援することができる人工知能エージェントに貢献する。
開発された人工知能システム(SensAI+Expanse)には、機械学習アルゴリズム、共感アルゴリズム、メモリが含まれる。
本研究は, 年齢と性別の相違が有意であることを示すものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The humans are affective and cognitive beings relying on memories for their
individual and social identities. Also, human dyadic bonds require some common
beliefs such as empathetic behaviour for better interaction. In this sense,
research studies involving human-agent interaction should resource on affect,
cognition, and memory integration. The developed artificial agent system
(SensAI+Expanse) includes machine learning algorithms, heuristics, and memory
as cognition aids towards emotional valence prediction on the interacting
human. Further, an adaptive empathy score is always present in order to engage
the human in a recognisable interaction outcome. [...] The agent is resilient
on collecting data, adapts its cognitive processes to each human individual in
a learning best effort for proper contextualised prediction. The current study
make use of an achieved adaptive process. Also, the use of individual
prediction models with specific options of the learning algorithm and
evaluation metric from a previous research study. The accomplished solution
includes a highly performant prediction ability, an efficient energy use, and
feature importance explanation for predicted probabilities. Results of the
present study show evidence of significant emotional valence behaviour
differences between some age ranges and gender combinations. Therefore, this
work contributes with an artificial intelligent agent able to assist on
cognitive science studies. This ability is about affective disturbances by
means of predicting human emotional valence contextualised in space and time.
Moreover, contributes with learning processes and heuristics fit to the task
including economy of cognition and memory to cope with the environment.
Finally, these contributions include an achieved age and gender neutrality on
predicting emotional valence states in context and with very good performance
for each individual.
- Abstract（参考訳）: 人間は感情的で認知的な存在であり、個人や社会的アイデンティティの記憶に依存している。
また、人間のダイアド結合は、より良い相互作用のために共感行動のような共通の信念を必要とする。
この意味で、人間とエージェントの相互作用に関する研究は、影響、認知、記憶の統合に資源を供給すべきである。
開発された人工エージェントシステム(SensAI+Expanse)は、機械学習アルゴリズム、ヒューリスティックス、記憶を認知として、相互作用する人間の感情価予測に役立てる。
また、人間を識別可能な相互作用結果に結びつけるために、常に適応共感スコアが存在する。
[...]エージェントはデータの収集に寛容であり、適切な文脈化予測のための学習最善策として、その認知過程を個人に適応させる。
この研究は、達成された適応プロセスを活用する。
また,従来の研究では,学習アルゴリズムと評価指標の特定の選択肢を用いた個人予測モデルを用いた。
達成された解は、高い性能の予測能力、効率的なエネルギー使用、予測確率に対する特徴重要説明を含む。
本研究の結果,年齢と性の組み合わせによって有意な感情的有意性行動の差異が認められた。
したがって、この研究は認知科学研究を支援することができる人工知能エージェントに寄与する。
この能力は、空間と時間で文脈化された人間の感情的原子価を予測することによって、情緒的障害に関するものである。
さらに、学習過程やヒューリスティックスは、認知の経済性や環境に対処するための記憶などのタスクに適合する。
最後に、これらの貢献には、コンテキストにおける感情的ヴァレンス状態の予測において、達成された年齢と性別の中立性が含まれます。
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