Titelaufnahme

Titel
Methods of affective artificial intelligence and an application for traffic simulation with emotional drivers / von Alexander Feder
Verfasser / Verfasserin Feder, Alexander
Begutachter / BegutachterinTompits, Hans
Erschienen2008
UmfangX, 88 Bl. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Mag.-Arb., 2008
Anmerkung
Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (DE)Emotion / Affekt / KI / Künstliche Intelligenz / Verkehrssimulation / Autofahren
Schlagwörter (EN)Emotion / Affect / Affective Computing / AI / Artificial Intelligence / Traffic Simulation / Driving
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-27382 Persistent Identifier (URN)
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Methods of affective artificial intelligence and an application for traffic simulation with emotional drivers [5.75 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Emotionen spielen eine zentrale Rolle in unserem Leben, dennoch wurden sie bis noch vor kurzem im Bereich der KI ignoriert. Dies änderte sich durch die Entstehung des neuen Forschungsgebietes Affective Computing. Dieses behandelt hauptsächlich die Erkennung und die Synthese von Emotionen.

Diese Arbeit liefert einen Überblick über manche der Methoden des Affective Computings, einschliesslich diverser Theorien zur menschlichen Emotion sowie relevante Emotionsmodelle zur Anwendung in Agentensystemen. Weiters wird -- aufbauend auf einem speziellen hormonellen Emotionsmodell -- eine Anwendung zur Verkehrssimulation mit emotionalen Agenten vorgestellt, die im Zuge dieser Arbeit entwickelt wurde. Mit diesem Modell haben die Agenten die Möglichkeit sich glücklich, traurig, zornig oder ängstlich zu "fühlen" -- Zustände, die ihr Fahrverhalten beeinflussen. Experimente mit dieser Simulation bestätigen Erkenntnisse aus der Verkehrspsychologie; so konnte mit verschiedenen Persönlichkeitstypen reproduziert werden, dass Emotionen einen negativen Einfluss auf das Fahrverhalten und somit auf die Staubildung haben.

Zusammenfassung (Englisch)

Emotions play a vital role in our lives, yet they have been largely ignored by AI until the recent emergence of the field of Affective Computing that mainly deals with the recognition and synthesis of emotions. This thesis gives an overview about some methods of Affective Computing, including emotion theories and relevant models concerning agent behavior. Furthermore, based on a specific hormonal emotion model, an application for traffic simulation using emotional agents was developed. In the employed model, the agents have the ability to "feel" happy, sad, angry, or fearful---states affecting their driving behavior.

Experiments with the implementation support findings in traffic research, where the evaluation of the simulation of various personality types led to the conclusion that emotions have a negative effect on driving behavior and the formation of traffic jams.

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