Bibliographic Metadata

Title
Experience-based decision-making in a cognitive architecture : from perception through expectations to anticipatory decisions / by Dipl.-Ing. Alexander Wendt
Additional Titles
Erfahrungsbasierte Entscheidungsfindung in einem autonomen Agenten
AuthorWendt, Alexander
CensorDietrich, Dietmar
PublishedWien, 2016
DescriptionXIV, 195 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Institutional NoteTechnische Universität Wien, Dissertation, 2016
Annotation
Zusammenfassung in deutscher Sprache
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
LanguageEnglish
Bibl. ReferenceOeBB
Document typeDissertation (PhD)
Keywords (DE)Künstliche Intelligenz
Keywords (EN)Artificial Intelligence
Keywords (GND)Autonomer Agent / Entscheidungsfindung / Erfahrung
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-6128 Persistent Identifier (URN)
Restriction-Information
 The work is publicly available
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Experience-based decision-making in a cognitive architecture [4.44 mb]
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Classification
Abstract (German)

Unsere Handlungen basieren vor allem auf gewonnenen Erfahrungen. Die Fähigkeit Situationen wieder zu erkennen und vorausschauend daraus Entscheidungen zu treffen, ist ein wesentlicher Bestandteil unserer Intelligenz. Softwareagenten, die in komplexen Umgebungen mit vielen Freiheitsgraden operieren, brauchen menschenähnliche Funktionalität, um mit den Anforderungen der Umgebungen zurechtzukommen. Die kognitive Architektur SiMA (Simulation of the Mental Apparatus & Applications) stellt menschenähnliche Fähigkeiten zur Verfügung. Verglichen zu anderen kognitiven Architekturen, liegt die Stärke von SiMA im ganzheitlichen Ansatz, der auf der Theorie der Psychoanalyse basiert. Daher werden viele Bereiche der menschlichen Funktionalität gedeckt, die durch andere kognitive Architekturen nicht behandelt werden. Allerdings existiert in der aktuellen Implementierung keine Möglichkeit Erfahrungen zu bearbeiten, denn die Architektur unterstützt derzeit nur die Reaktion auf unmittelbare Sensorinputs. Diese Arbeit implementiert erstmals das Konzept der konkreten Erfahrungen und der zeitlichen Dimension in SiMA, um Sequenzen von Ereignissen zu verarbeiten. Statt rein reaktiv auf Sensorinputs zu antworten, wurde eine Entscheidungsfindung ermöglicht, um langfristigere Entscheidungen treffen zu können. Dies erlaubt den Agenten etwas zu erwarten und vorausschauend zu handeln. Somit können Ziele erreicht werden, die sich nicht in der unmittelbaren räumlichen oder zeitlichen Nähe des Agenten befinden. Die Umsetzung dieser Erweiterung erfolgt in einem Simulator und wird durch definierte Anwendungsfälle evaluiert. Erste Anwendungen sind als Individuen in Wirtschaftssimulationen im Projekt CogMAS (Cognitive Multi-Agent System Supporting Marketing Strategies of Environmental-Friendly Energy Products) und als Steuerungsmodul in der Gebäudeautomation im Projekt KORE (Cognitive Control Strategy Optimization for Increasing Energy Efficiency in Buildings). Möglichen weiteren Anwendungen in der Zukunft in z. B. autonomen Robotern sind nur die Grenzen der Vorstellungskraft und Ethik gesetzt. Die Einführung und Nutzung von Erfahrungen als Entscheidungsgrundlage macht die ersten Applikationen möglich, aber bringt auch SiMA ein Schritt näher an einen wesentlichen Bestandteil der Intelligenz.

Abstract (English)

Human interaction with the environment is mainly based on gained experiences. The ability to recognize and make decisions based on memorized situations is a vital feature of human intelligence. Software agents that operate in complex environments with a high degree of freedom need human-like functionality, in order to operate in such environments. The cognitive architecture Simulation of the Mental Apparatus & Applications (SiMA) provides such human-like capabilities. Compared to other cognitive architectures, the edge of SiMA can be found in the holistic approach, which is based on the theory of psychoanalysis. It covers several areas of the human mind, which is not covered by other architectures. In the current implementation, no possibility to process experiences, because the current architecture only supports the immediate processing of sensor values. The goal of this work is to provide functionality for decision-making to be able to use the temporal dimension too by using own experiences. It allows the system to have expectations and to act proactively. In that way, system goals can be reached, which are located in some spatial and temporal distance. The system is implemented in a simulator and it is validated through defined use cases. First applications are as individuals in economic simulations in the project CogMAS (Cognitive Multi-Agent System Supporting Marketing Strategies of Environmental-Friendly Energy Products) as well as a building automation controller in the project KORE (Cognitive Control Strategy Optimization for Increasing Energy Efficiency in Buildings). Possible future applications like in autonomous robots are only limited through our visions and ethical rules. Through the introduction and utilization of experiences in decision-making, the first applications are available and it also takes SiMA a step closer to human-like intelligence.