Carolina Beatriz de Mesquita. Treinamento de Comportamento de Personagens Dramáticos para Atores Digitais Autônomos

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1 Carolina Beatriz de Mesquita Treinamento de Comportamento de Personagens Dramáticos para Atores Digitais Autônomos Joinville 2013

2 Carolina Beatriz de Mesquita Treinamento de Comportamento de Personagens Dramáticos para Atores Digitais Autônomos Relatório Final de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) apresentado ao Curso de Graduação em Ciência da Computação, da Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC), como requisito parcial da disciplina de Trabalho de Conclusão de Curso. Orientador: Prof o Rogério Eduardo da Silva Mestre Joinville 2013

3 Carolina Beatriz de Mesquita Treinamento de Comportamento de Personagens Dramáticos para Atores Digitais Autônomos Relatório Final de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) apresentado ao Curso de Ciência da Computação da UDESC, como requisito parcial para a obtenção do grau de BACHAREL em Ciência da Computação. Aprovado em BANCA EXAMINADORA Prof o Rogério Eduardo da Silva Mestre Prof o Adriano Fiorese Doutor Prof o Kariston Pereira Doutor

4 Resumo O comportamento de Ator Digital Autônomo (ADA), o modo como ele interage dentro de um contexto dramático, constrói seu personagem e o prepara para os mais diversos roteiros. Para denir esse comportamento, a utilização de métodos fora da área de computação se faz necessária, como o estudo do campo psicológico, das técnicas de atuação utilizadas nos teatros e também o entendimento dos elementos dos roteiros. Com essa pesquisa, propõe-se um modelo para a denição do comportamento do ADA, de modo que sua atuação se torne credível, por aproximar-se da ação esperada pelo animador. O modelo visa denir como as regras de comportamento devem ser criada. São também denidos valores para intenções iniciais e desejos por tipo de personagem para auxiliar na criação dessas regras, garantindo que o sistema delibere a intenção plausível para aquele contexto. Além da atuação credível, espera-se que o comportamento do ADA seja denido de maneira fácil e que possibilite a inserção de novos comportamentos, aumentando a variedade de possíveis personagens e atuações na animação. Palavras-chave: Afetiva Atores Digitais Autônomos, Comportamento, Computação

5 Abstract The behavior of Autonomous Digital Actor, how it interacts within a dramatic context, builds his character and prepare for dierent scripts. To dene this behavior using methods outside the computing area is necessary, as the study of the psychological eld, the acting techniques used in theaters and also understand the elements of the scripts. With this research we propose a model for dening how to create the rules of behavior. It's also set values for initial intentions and desires by type of character to assist in the creation of these rules, ensuring that the system deliberate the plausible intention for that context. Besides the believable performance, it is expected that the behavior of the ADA is dened easily, and permits the insertion of new behaviors, increasing the variety of possible characters and performances in animation. Keywords: Autonomous Digital Actors, Behavior, Aective Computing

6 Sumário Lista de Figuras 6 Lista de Quadros 7 1 Introdução 8 2 Fundamentação Teórica - Computação Computação Afetiva Humanos Virtuais Atores Digitais Autônomos (ADA) Projeto D.R.A.M.A Agentes Agentes Reativos Agentes Cognitivos BDI EBDI Fundamentação Teórica - Estudos Cognitivos Técnicas Teatrais Constantin Stanislavski Lee Strasberg Stella Adler Estudo de contos de fada Vladimir Propp

7 3.3 Campos da Psicologia Teoria de Campo de Kurt Lewin Modelo Cognitivo Denido para o Projeto Proposta Atributos de um ADA Exemplo da utilização dos atributos em uma história Modelo do comportamento do ADA Representação EBDI Emoções Crenças Desejos Intenções Aplicação do modelo Desenvolvimento Ferramentas utilizadas Python XML Módulo lter Implementação do modelo proposto Estrutura do conjunto de regras Meta-regra Experimentação Testes Validação

8 7 Conclusões 62 A Apêndice 64 A.1 Arquitetura do projeto D.R.A.M.A A.2 Lista de funções dos personagens Referências Bibliográcas 72

9 Lista de Figuras 1.1 Estrutura de crenças, intenções e desejos no Projeto D.R.A.M.A Metáfora Computacional Representação de pessoa e meio da Teoria de Campo de Kurt Lewin Camadas do ADA Módulo Filter Representação da memória episódica utilizando grafo conceitual Exemplo de atributos retirados de um quadro da história da Turma da Mônica Exemplo para o modelo proposto utilizando uma história da Turma da Mônica Demonstração da utilização dos operadores nas regras de comportamento Meta-regra para criação de regras de comportamento para o ADA História utilizada para testar as regras implementadas História utilizada para validação A.1 Arquitetura do Projeto D.R.A.M.A

10 Lista de Quadros 4.1 Emoções Primitivas Conceituais Desejos Intenções Características de ADA e personagem Exemplo de características de um ADA Exemplo de comportamento de um personagem Emoções para os agentes na história Crenças para os agentes na história Crenças para os agentes na história Intenções para a Mônica na história Intenções para o Cascão na história Intenções para o Cascão e a Mônica na história

11 8 1 Introdução Personalidades virtuais, assim como outros retratos de seres humanos (pinturas e esculturas), não precisam ser uma representação realística. Estas personalidades ou humanos virtuais são uma representação de um humano, real ou não, conforme a criatividade de seus criadores, não necessitando seguir as leis da psicologia (IURGEL; MARCOS, 2007). A criação e utilização de humanos virtuais interativos vem crescendo nos últimos anos, sendo usados em jogos, assistentes de compras e até mesmo como educadores virtuais (IURGEL; MARCOS, 2007). Um personagem, seja em um desenho animado ou em um romance sério, é essencialmente uma representação convincente de um indivíduo que não tem existência real. (WAVISH; CONNAH, 1997). Nós, seres humanos, somos movidos por performances convincentes, pelas expressões de emoções e comportamentos dos atores, reais ou animados (PERLIN; SEIDMAN, 2008). Deseja-se que os humanos virtuais sejam capazes de representar um papel convincentemente, automatizando as habilidades de atuação, transformando-os assim em atores virtuais (WAVISH; CONNAH, 1997). Os atores virtuais, chamados de Autonomous Digital Actors (ADA), treinariam as habilidades de atuação cênica em geral, como movimento, linguagem corporal e expressão de emoções com o auxílio de seus animadores em sistemas de autoria. Um ator treinado seria capaz de atuar diversas cenas em uma história de forma realística e sem o animador (ou no máximo com pouca interferência) (PERLIN; SEIDMAN, 2008). Este trabalho está inserido no projeto D.R.A.M.A. (Developing Rational Agents to Mimic Actors), que tem como objetivo a pesquisa de uma metáfora computacional para atores reais am de aplicá-la no desenvolvimento de atores virtuais que possam atuar de forma autônoma (SILVA, 2012). Na gura presente no apêndice A.1 é possível visualizar a estrutura simplicada do projeto. Os atores virtuais mencionados também são conhecidos como agentes. Segundo Russell e Norvig (2002) qualquer coisa que perceba o ambiente em que está através de sensores e aja no mesmo através de atuadores é um agente. Seus sensores e atuadores podem mudar de acordo com sua sionomia e seu propósito. Para que possam

12 1 Introdução 9 atuar de forma autônoma, estes agentes devem ser inteligentes. Um agente inteligente ou autônomo é aquele que adquire e guarda conhecimento através de suas próprias experiências e não apenas o que lhe é ensinado (RUSSELL; NORVIG, 2002). De acordo com Weiss (1999), é possível dividir os agentes em classes, sendo uma delas a BDI (Belief-Desire-Intention). Estes agentes agiriam de acordo com sua percepção do ambiente que seria determinada por um conjunto de informações contendo suas crenças, desejos e intenções. Baseado no modelo DBI, foi proposto um modelo EBDI (Emotion-Belief-Desire- Intention) por (JIANG et al., 2007) que adiciona ao modelo BDI emoções primárias e secundárias, deixando os agentes mais credíveis devido às emoções afetarem o comportamento físico do ator virtual. O Projeto D.R.A.M.A. é baseado neste último modelo. A contribuição deste trabalho para o projeto está na construção de conjuntos de regras que possibilitem ao ator virtual e seu personagem responderem a determinadas situações de formas expressivas, denindo assim um comportamento para o agente de acordo com suas características. Na gura 1.1 estão representadas as bases de regras a serem desenvolvidas. Serão criadas regras para as crenças, intenções e desejos dos atores virtuais. Figura 1.1: Estrutura de crenças, intenções e desejos no Projeto D.R.A.M.A. Fonte: Projeto D.R.A.M.A. Este trabalho é uma continuação do Trabalho de Conclusão de Curso de Thume e Silva (2012) que teve como objetivo descrever o processo de implementação de sugestões

13 1 Introdução 10 de ações individuais plausíveis em atores virtuais. O trabalho citado servirá como base e será utilizada a ferramenta desenvolvida no mesmo para testar o modelo proposto para a construção de regras de comportamento do ADA. Para denir o comportamento de atores virtuais serão estudados campos da psicologia e das artes cênicas, e com base nas informações obtidas, será escolhido um dos campos para ser implementado no modelo à ser desenvolvido. Na área da psicologia, serão estudadas a Teoria de Campo de Kurt Lewin que segundo Chiavenato (2009) trata de padrões organizados de comportamentos e percepções do indivíduo em relação a si e ao seu ambiente. E Vladimir Propp que desenvolveu um trabalho a respeito de contos de fada, em que separou os contos de fadas em papéis para os personagens (alguns exemplos seriam Vilão, Herói/Heroína, Mago ou Ser Mágico,Amado ou Família, e Provedor) e descreveu funções (exemplo: um Vilão poderia ter as funções de Perversidade e Perseguição) para os personagens que constituem nos elementos fundamentais de um conto (PAIVA et al., 2001). Quanto às artes cênicas, serão vistos Stanislavski, Lee Strasberg e Stella Adler. Constantin Stanislavski foi um ator que dedicou sua vida a pesquisas que auxiliassem atores em suas performances, fazendo-os buscar dentro de si as ferramentas e mecanismos necessários para que zessem o seu melhor (FERRACINI, 2001). Stella Adler sugere que o ator primeiro deve enfatizar suas ações e por segundo suas falas em seus treinamentos (MEYER-DINKGRÄFE, 2005). Adler baseava seus ensinamentos na interpretação dela sobre Stanislavski, ela ensinava a seus alunos que o ator deve usar sua imaginação, em que pode se colocar no lugar do personagem, fazendo assim com que sua atuação seja mais convincente (RUSSELL, 2007). Lee Strasberg discordava dos ensinamentos de Stanislavski em que o ator era o responsável (principal) por sua performance. Em O Método, apesar de o ator ser a atração central, sua performance era de responsabilidade do diretor, que tinha a função de modelar o papel do ator, fazendo-o credível (LOVELL; KRÄMER, 1999). Para validação e testes, o modelo proposto e implementado será aplicado em histórias em quadrinhos da Turma da Mônica com inicialmente dois personagens, número que pode aumentar de acordo com os resultados dos testes e com o tempo disponível para o mesmo. Para efeito de simplicação do modelo, as ações de cada personagem será individual e não dependerá das ações executadas pelo outro personagem da cena.

14 11 2 Fundamentação Teórica - Computação Este capítulo descreve as áreas em que este projeto está inserido na computação. Inicialmente é dado um embasamento sobre computação afetiva e sua subárea, que seriam os humanos virtuais e os atores virtuais autônomos. Também aqui é apresentado o Projeto D.R.A.M.A. E, por último, dene-se agentes cognitivos, que são a base do projeto proposto neste trabalho. 2.1 Computação Afetiva Segundo Picard (1995), computação afetiva é computação que se relaciona com, surge de, ou deliberadamente inuencia emoções. Atualmente, os computadores fazem parte da vida do ser humano, estão presentes em seu cotidiano, servem para auxiliar no trabalho, facilitar os deveres e também para entretenimento. O objetivo da área é, além de melhorar o desempenho ao auxiliar seres humanos (percebendo emoções, demonstrando-as ou as duas opções), aprimorar os sistemas capazes de tomar decisões (PICARD, 1995). Dentro da grande área de inteligência articial, surgiu uma subárea hoje conhecida como computação afetiva. A computação afetiva é uma área que integra as relações entre emoções e cognição, fazendo com que os sistemas computacionais assemelhem-se mais à mente humana (BERCHT, 2006). Diferente do que se pensava antigamente, as emoções estão ligadas à habilidade do ser humano de tomar decisões. Pessoas que possuam danos no lobo frontal do cérebro (responsável, entre outros, pela personalidade do indivíduo) têm mais diculdade de tomar decisões do que pessoas que não possuem tais danos. Na cognição humana, pensar e sentir são mutualmente utilizados (PICARD, 1995). A computação afetiva agrega pesquisas de aplicação da emoção a sistemas computacionais, e estas aplicações podem ser separadas em duas categorias. A primeira abrange os sistemas que levam em consideração a emoção do usuário que está utilizando o sistema. Um exemplo de sistema seria um ambiente de aprendizagem, em que o sistema toma decisões baseando-se nas emoções do aprendiz por meio de interações, sensores seriam usados

15 2.1 Computação Afetiva 12 para monitorar o aprendiz. A segunda categoria abrange os sistemas que levam em consideração a emoção do próprio sistema através de simulações de estados emocionais, sendo possível criar sistemas mais semelhantes aos seres humanos (BERCHT, 2006). Picard (1995) dene ainda uma terceira categoria para a computação afetiva: sistemas capazes de perceber emoção (do usuário/aprendiz) e, principalmente, expressar emoções, promovendo assim uma verdadeira interface amigável, em que o usuário realmente se comunica com a máquina. Assim, o sistema simula ser capaz de agir movido pelas emoções. As emoções não apenas inuenciam a criatividade e inteligência do ser humano, mas também estão ligadas à sua forma de pensar, seu raciocínio lógico. Sendo assim, os computadores também devem lidar com emoções (dentro das categorias acima citadas) para que possam interagir com o homem de uma maneira mais próxima (PICARD, 1995) Humanos Virtuais Segundo Badler (1997) humanos virtuais são modelos muito similares aos seres humanos, que tem como objetivo, por exemplo, servir como substitutos em simulações ou para que a interface humano-computador seja mais amigável, de modo que a utilização do computador se torne menos perceptível. Quando se comunicam, os seres humanos utilizam mais do que somente a fala, a comunicação também ocorre através de gestos e expressões. Para que um humano virtual seja autêntico em seu papel, ou seja, aja de forma similar ao ser humano, ele deve além de ter uma estrutura física semelhante, também ser munido de funções semelhantes (as limitações físicas do ser humano) e variação de personalidade (BADLER, 1997). Este trabalho não trata exatamente de humanos virtuais, mas sim de atores virtuais. Pois conforme explicado anteriormente, os humanos virtuais precisam ser semelhantes em aparência, personalidade e funções físicas ao ser humano, e este trabalho não se limita aos mesmos. De acordo com Iurgel e Marcos (2007) um personagem virtual não se limita às leis da psicologia, pode ser criado de acordo com a criatividade de seu criador. Mas o papel que o ator virtual está desempenhando (seu personagem) deve ser convincente. O movimento, gestos (linguagem corporal) e emoções são importantes para uma atuação convincente (PERLIN; SEIDMAN, 2008). Suas reações e tomadas de decisão devem parecer naturais, compatíveis com o contexto/ambiente em que estão inseridos (BADLER,

16 2.1 Computação Afetiva ). Essas ações são transmitidas para o espectador através da capacidade do ator, seu talento e suas habilidades. Estas habilidades podem ser aperfeiçoadas com treinamentos (PERLIN; SEIDMAN, 2008). Thume e Silva (2012) reúne as denições de atores digitais, separando-as em cinco classes: Digital Extras : são personagens que atuam como coadjuvantes para simular multidões, como por exemplo os exércitos de The Lord of the Rings que envolveram milhares de personagens articiais; Non-player Characters (NPCs): atuam em jogos e não são controlados pelo jogador; Autonomous Digital Actors (ADA): são analogias a um ator real que, de forma autônoma, atuam de acordo com um script; Embodied Conversational Agents (ECAs): devem possuir as mesmas propriedades que humanos na conversa face a face; Virtual Humans (VHs): compreendem a classe mais complexa dos personagens virtuais, que visa comportamentos, movimentos e aparência que sejam os mais idênticos possíveis a humanos reais. Essa classicação existe, porque os atores digitais podem desempenhar diferentes funções no sistema. Utilizar um humano virtual para servir como NPC em um jogo ou para aparecer como apenas mais um soldado em um exército, é custoso computacionalmente e não viável Atores Digitais Autônomos (ADA) Iurgel e Marcos (2007) denem atores virtuais como uma analogia a um ator de verdade, que de forma autônoma, e através de sua interpretação independente da situação, pode desempenhar o seu papel de acordo com um determinado roteiro, como parte de uma história. Perlin e Seidman (2008) previram que as indústrias de animação 3D e de jogos em breve estarão mudando para uma nova maneira de criar e animar personagens 3D, e que em vez de ser obrigado a animar um personagem separadamente para cada sequência de

17 2.1 Computação Afetiva 14 movimento, os animadores serão capazes de interagir com as ferramentas de sistemas de autoria que vão permitir que eles treinem um ator digital autônomo (ADA) como empregar vários estilos de movimento, linguagem corporal, técnicas para transmitir emoções especícas, melhores escolhas de atuação, e outras habilidades gerais de desempenho. Diferente dos humanos virtuais, um ADA tem a habilidade de interpretar um roteiro e compreender vários possíveis comandos não especicados pelo autor. São sempre apresentadas opções ao animador, que por sua vez pode escolher a ação do ADA respeitando suas intenções e interpretações do roteiro (IURGEL et al., 2010). As habilidades (movimentos, linguagem corporal, demonstração de emoções) mencionadas na seção anterior são possíveis de serem representadas em atores digitais autônomos. Isso porque um ADA (Ator Digital Autônomo) é um agente que possibilita efetivamente treinar e reter conhecimento (SILVA, 2012). Dessa forma, o ator pode decidir qual a melhor ação a tomar com pouca ou nenhuma intervenção humana. São necessários alguns requisitos para que o agente seja capaz de agir como um ADA (SILVA, 2012): interpretar o roteiro, inferindo suas falas e ações, e em um segundo momento utilizar o roteiro para adquirir conhecimento sobre o que irá atuar, sobre seu personagem, capacitando-o a atuar expressivamente. O ADA é treinado em um sistema de autoria que fornece mais conhecimento ao mesmo. Desta forma ele pode ser dirigido por seu animador, de forme a lhe fornecer auxílio (PERLIN; SEIDMAN, 2008). Depois disso, o animador não precisa denir as ações que o ADA irá tomar, mas sim lhe fornecer um roteiro para que o mesmo o interprete e atue conforme seu treinamento (SILVA, 2012) Projeto D.R.A.M.A. Os personagens virtuais são utilizados na indústria cinematográca, mas ainda precisam que seres humanos tomem as decisões de atuação. Por isso, é possível identicar que um avanço da animação computacional poderia estar nesses próprios personagens saberem como atuar. O D.R.A.M.A. (Developing Rational Agents to Mimic Actors ) é um projeto que tem como objetivo a pesquisa desses personagens, que são inspirados nas atuações dos atores reais (metáfora computacional), e aplicá-la no desenvolvimento de atores virtuais. Assim, esses personagens podem atuar de maneira autônoma na autoria

18 2.1 Computação Afetiva 15 de lmes de animação. O projeto é separado em três partes: Script: Representa o roteiro da história que será encenada. Este roteiro contém todas as informações referente ao cenário, os objetivos, as câmeras, luzes entre outros; Atuação dos ADAs: Os ADAs previamente treinados interpretam o roteiro e atuam de acordo com seus conhecimentos, combinando sua atuação com cada indivíduo no elenco; Animação: O resultado obtido é transformado em animação. O animador pode eventualmente interferir no processo, de forma que a animação que mais próxima do esperado. A arquitetura do projeto é apresentada no apêndice A.1. Ela relaciona módulos de interpretação do roteiro, os módulos internos do personagem e insere o animador como um diretor de atuações desses personagens. O objetivo deste trabalho é o módulo de ações individuais, representado pelo retângulo de Deliberação na imagem. As entradas do módulo estão representadas por setas e se referem a saídas geradas por outros módulos do projeto, e as ações preliminares como saída são as ações sugeridas ao ator em questão naquele cenário, roteiro e condições emocionais especícas. Esse trabalho agrupará os outros módulos a m de simular decisões de atuação, que estão sendo desenvolvidos como parte de outros trabalhos de conclusão de curso vinculados ao projeto D.R.A.M.A. O módulo de ações individuais representa a tomada de decisão. De acordo com as informações interpretadas do roteiro, sugere as ações plausíveis para serem executadas pelo personagem. O objetivo é propor uma arquitetura de agentes que seja capaz de representar computacionalmente o modelo cognitivo humano, para que esses personagens saibam como atuar de forma análoga à atores reais. As ações preliminares (preliminary actions) sugeridas pelo módulo para a atuação de um ator virtual são os resultados esperados dessa arquitetura.

19 2.2 Agentes Agentes Um agente é qualquer coisa que pode ser vista como percebendo o ambiente através de sensores e atuando sobre este ambiente através de atuadores. (RUSSELL; NORVIG, 2002). Um exemplo de agentes são os seres humanos. O ambiente é reconhecido através dos cinco sentidos (visão, tato, paladar, olfato e audição), um dos sensores seria os olhos. Depois de percebido o ambiente, o ser humano interage com ele através de atuadores, como as mãos ou fala (RUSSELL; NORVIG, 2002). Em sua maioria, os sistemas computacionais exercem sua funções de acordo com o que foi programado por seu desenvolvedor. Quando ocorre uma situação em que o mesmo não está preparado para responder, ele deixa de funcionar ou não consegue proceder com a solicitação. Em algumas situações, é necessário um sistema que possa decidir qual ação executar, e sistemas capazes desta operação são chamados de agentes (WEISS, 1999). Um agente pode ser inteligente, autônomo ou ambos. Em Hayes-Roth (1995), é apresentada a seguinte denição: Agentes inteligentes executam continuamente três funções: percebem as condições dinâmicas do ambiente, agem alterando as condições do ambiente e raciocinam de modo a interpretar percepções, resolver problemas, fazer inferências e determinar ações. Cada novo agente não necessariamente possui muito conhecimento armazenado, e neste caso ele precisa de treinamento externo ou utiliza valores aleatórios gerados para que tenha uma base de conhecimento inicial para seus processos. A tomada de decisão baseada no seu próprio conhecimento (de acordo com sua experiência) faz destes agentes autônomos. Quando ocorre uma alteração no ambiente ou mudança de ambiente, o agente autônomo deve ser capaz de se adaptar à ele (RUSSELL; NORVIG, 2002). Os agentes inteligentes são classicados em reativos e cognitivos, os quais são explicados nas p oximas seções.

20 2.2 Agentes Agentes Reativos Essa classe abrange os agentes que por si não possuem muita inteligência, mas que em grupo se tornam uma entidade inteligente. Normalmente são grupos numerosos (uma grande população de agentes) em que cada indivíduo é limitado, porque não possui memória, não planeja ações e também não se comunica com outros agentes. O que esses agentes fazem é perceber como o ambiente deles muda e observam como isso afeta os outros outros agentes. Agentes reativos são usados em sistemas como: cartograa, simulação de veículos autônomos, simulação de partículas, e robótica (BITTENCOURT, 1998) Agentes Cognitivos Para dizer que um sistema se comporta de maneira similar ao ser humano, ou seja, que pense e tome decisões conforme seu conhecimento, é necessário entender como funciona a mente humana. Existem duas formas de compreender isso: através de introspecção (capturando os pensamentos do ser humano ao ocorrerem) e experimentos psicológicos. Somente após a compreensão da mente humana é possível determinar uma solução para que isto seja transposto a um sistema computacional. Essa solução deve resultar em um sistema que tenha entradas e saídas correspondentes ao comportamento humano (RUS- SELL; NORVIG, 2002). A mente humana e os computadores possuem estruturas simbólicas que são representações do conhecimento. Ambos tem capacidade de processar essas representações, esse processo ao longo do tempo produz novas estruturas simbólicas. Os processos podem ser de criação, modicação, cópia ou destruição de símbolos que são usados para compor as estruturas simbólicas. Estes processos atuando sobre as estruturas simbólicas resultam na inteligência (COSTA; SIMÕES, 2008): Inteligência = Processos + Estruturas Simbólicas O ser humano e os agentes vivem e interagem em determinado mundo, neste mundo mente e agente tem mecanismos de percepção e de atuação, além de mecanismos cognitivos. Eles recebem do mundo um conjunto de percepções que são ltradas e organizadas internamente como estruturas simbólicas. Em função dos seus objetivos, xados interna ou externamente, mente humana e agentes processam essas representações e determinam

21 2.2 Agentes 18 que ação devem realizar tendo em vista à realização desses objetivos (COSTA; SIMÕES, 2008). A gura 2.1 ilustra o processo acima explicado, em que as entradas e saídas de um sistema serão similares aos da mente humana, a diferença está em como esses dados ou estruturas simbólicas são processados, esse processo é chamado de metáfora computacional. Figura 2.1: Metáfora Computacional Fonte: Do autor O sistema pode ser desenvolvido de forma a responder da maneira mais próxima ao que um homem faz. Já outro sistema pode ser desenvolvido de tal forma que procure além da similaridade ao pensamento humano, também otimizar seus resultados. Os agentes cognitivos mesclam os modelos computacionais da área de inteligência articial com técnicas da psicologia, tornando-se mais precisos e assim aproximando-se do comportamento humano (RUSSELL; NORVIG, 2002). Estes agentes também se baseiam nas organizações sociais dos seres humanos. Nesta classe, cada indivíduo demonstra inteligência não apenas em grupo. Estes grupos normalmente não são numerosos como o dos agentes reativos e seus membros possuem memória e são capazes de planejar ações futuras. Além de perceber seu ambiente e os outros agentes, eles também podem se comunicar entre si (BITTENCOURT, 1998). Uma característica da psicologia cognitiva é que o cérebro humano é capaz de armazenar e processar informações. A percepção do ambiente também pertence à cognição. Em A Natureza da Explanação, Kenneth Craik apud Russell e Norvig (2002) declarou que desejos, metas e o uso da razão, assim como o estímulo e a resposta estão ligados ao comportamento humano. Craik especicou três passos chaves de um agente baseado em conhecimento (RUSSELL; NORVIG, 2002): O estímulo deve ser traduzido em uma representação interna;

22 2.2 Agentes 19 A representação é manipulada pelo processo cognitivo para derivar em novas representações internas; Estas são, por sua vez, reconvertidas novamente em ação. Dessa forma, o agente cria uma base de conhecimento com a percepção do seu ambiente e também das suas possíveis ações, podendo escolher qual a melhor ação a tomar em determinada situação. Isso também prepara o agente para as futuras situações e qual o melhor caminho para chegar no resultado esperado. Essa base está sempre em crescimento, e assim o agente se torna mais competente, tomando ações mais seguras e reagindo de maneira mais completa (RUSSELL; NORVIG, 2002). Existem duas arquiteturas para agentes cognitivos, a BDI (Belief-Desire-Intention) e a EBDI (Emotion-Belief-Desire-Intention) que é uma melhoria a primeira. Como já mencionado, foi utilizada a arquitetura EBDI no projeto, mas para explicá-la, a BDI é apresentada primeiramente BDI A arquitetura BDI se baseia no processo de decidir qual ação tomar a cada momento para alcançar seus objetivos. Esse processo é denido em dois passos: denir quais são as metas (os objetivos) e como alcançá-las. As metas escolhidas são chamadas de intenções (intentions), elas determinam as ações do agente. As intenções persistem, ou seja, uma pessoa que deseja alcançar um objetivo, como se tornar um acadêmico, vai evitar atividades que a afastem disso como festar todas as noites e vai car mais próxima de atividades que a levem a concretizar seu objetivo (WEISS, 1999). As intenções estão estritamente/fortemente relacionadas com as crenças (beliefs). A pessoa que deseja se tornar um acadêmico, precisa acreditar que vai se tornar um. Se ela não acredita que isso seja possível, não há razão para que tenha essa intenção (WEISS, 1999). A arquitetura contém representações de crenças, desejos e intenções. As crenças são informações que o agente possui sobre o seu ambiente; desejos são as coisas que o agente gostaria de ver alcançadas; e intenções são as coisas que o agente está compromissado a fazer. A arquitetura aborda como as crenças, desejos e intenções do agente são representadas, atualizadas e processadas para determinar as ações do mesmo (WEISS, 1999).

23 2.2 Agentes EBDI Emoções desempenham um papel fundamental no comportamento humano, especialmente em sociedade. Elas podem afetar os objetivos do agente, descartando, repriorizando e introduzindo novos objetivos, e desta forma afetando as ações do agente. As emoções também ajudam na tomada de decisões. Segundo Damasio (1994), pessoas com deciências emocionais apresentam mais diculdade de tomar decisões. armam que decisões deliberativas ou cognitivas são inuenciadas por emoções e depois racionalizadas em decisões pensadas (thoughtful decisions) (JIANG; VIDAL, 2006). Segundo Jiang e Vidal (2006) a denição dos os componentes principais da arquitetura são: Emoções (Emotions): existem dois tipos de emoções, primárias e secundárias. As emoções primárias são sentidas como primeira resposta a uma situação e as secundárias vêm depois das ações primárias e podem ser causadas pelas emoções primárias ou por uma corrente mais complexa de pensamentos; Crenças (Beliefs): a crença é um estado mental de representação que assume a forma de uma atitude proposicional. É a convicção da verdade de uma proposição. Ela é adquirida na percepção do ambiente e também através da contemplação e da comunicação; Desejos (Desires): são os objetivos do agente, o que o agente deseja alcançar; Intenções (Intentions): denem como os desejos do agente são alcançados e persistem até que o agente tenha sucesso em obter seus objetivos, caso ele seja impossível ou então não haja mais razão para tentar alcançá-lo. As intenções em combinação com sua crenças afetam as ações, caso o agente atinja seu objetivo mas acredito que isso não o satisfaz, ele se sente infeliz. Essa emoção resultante inuencia crenças futuras.

24 21 3 Fundamentação Teórica - Estudos Cognitivos Neste capítulo são estudados alguns métodos utilizados para a preparação de atores reais para melhorar suas técnicas de atuação e a morfologia dos contos de fadas. Também é apresentada uma área da psicologia responsável por estudar o comportamento humano diante do seu meio e das pessoas que fazem parte dele. A partir destas pesquisas é denido o modelo proposto neste trabalho. 3.1 Técnicas Teatrais Desde a apresentação dos Princípios da Animação, sugerida por Disney, os animadores têm procurado criar personagens mais convincentes. Durante essa busca, a animação foi integrada a computadores e diversos modelos de animação surgiram com o objetivo de aumentar a credibilidade da atuação do ator digital (SILVA et al., 2010). Apesar de que junto com a evolução da tecnologia utilizada para produzir as animações, houve também a evolução da qualidade dos grácos e imagens, os personagens continuavam dependentes de um animador para dar instruções exatas de como deveriam se comportar. Surgiu então uma nova área de estudos, a computação afetiva, baseando-se no comportamento humano, criando personagens mais credíveis (SILVA et al., 2010). Para ser possível transferir comportamento humano ao ator digital, primeiro é necessário entender esse comportamento. Os personagens são interpretados por atores digitais autônomos, e estes precisam ser treinados. Como se trata de um conhecimento que é usado para a atuação em animações, é preciso entender a arte da atuação cênica e como os atores se preparam para um papel em um roteiro, também é necessário entender como funciona a relação entre diretor e ator (SILVA et al., 2010). A seguir, é necessário criar um ator digital preparado para aprender como atuar e usar ou criar um sistema de autoria que os treine. Nas artes dramáticas, como teatro, televisão e cinema, a atuação é entendida como a interpretação de um papel dentro de uma história. Os atores de teatro tendem a exagerar suas atuações, e o fazem ao vivo para uma platéia. Já os atores de cinema e televisão

25 3.1 Técnicas Teatrais 22 têm suas cenas gravadas e editadas antes de serem utilizadas em um lme ou seriado e, só então, são assistidas pelos expectadores. Suas atuações normalmente não são exageradas como as do teatro, e procuram ser similares ao modo como o personagem agiria caso fosse uma pessoa na vida real (SILVA et al., 2010) Constantin Stanislavski Constantin Stanislavski foi um ator e diretor russo. Suas lições ainda são ensinadas para estudantes na arte da atuação pelo mundo inteiro. Ele desenvolveu um método para a aprendizagem da atuação que é denida através das seguintes armações (SILVA et al., 2010): Imaginação e emoções: as emoções fazem do personagem mais credível, e essas são extraídas da imaginação; Concentração e relaxamento: o ator deve se concentrar exclusivamente em sua atuação e também deve saber relaxar seu corpo para se movimentar como se espera do personagem; Objetivos, obstáculos e ações: a atuação deve explicar os objetivos, obstáculos e ações tomadas pelo personagem, cuidando para não detalhar demais, mas sim, se concentrando nos elementos principais que devem ser desempenhados; Memória das emoções: o ator deve lembrar suas próprias experiências e emoções, para serem usadas na hora de interpretar um papel; Sentido da verdade: atuar de forma que a platéia acredite no que está assistindo, mesmo que não seja a verdade do mundo real, a atuação não pode ser exagerada; Adaptação: adaptar o personagem quando há alteração de outros atores ou do ambiente em que o ator está; Linha contínua: é uma linha de ação que relaciona todos os momentos durante a peça inteira, ou seja, o ator não pode cometer falhas que afetem o tempo e a qualidade da peça.

26 3.1 Técnicas Teatrais Lee Strasberg Co-fundador de uma das escolas de atuação mais prestigiadas da América, a Actor's Studio e também ex-aluno de Stanislavski, Lee Strasberg desenvolveu um modelo de ensino de atuação chamado de O Método, que segundo seu criador é uma continuação do método de Stanislavski. O Método se baseia nos seguintes fundamentos (SILVA et al., 2010): Relaxamento e concentração: o ator deve estar relaxado e focado para que sua atuação seja convincente; Memória dos sentidos: o ator deve lembrar como se sentiu ao realizar uma ação, como tomar café, levando em consideração todos os cinco sentidos; Memória das emoções: no mesmo sentido da memória dos sentidos, o ator deve se lembrar de como se sentiu (suas emoções) ao realizar determinada ação; Caracterização: para a construção do personagem deve ser usada a memória dos sentidos e das emoções, e o ator deve construí-lo tanto física quanto psicologicamente; Características do personagem: deve-se compreender o personagem. Como ele se sente, como reage e interpreta qualquer situação. Isso faz do personagem muito mais credível Stella Adler Utilizando os métodos de Stanislavski e Strasberg, Stella Adler adaptou seu próprio método de atuação. Nele, Adler arma que a atuação deve ter uma justicativa, caso contrário deve ser evitada. O roteiro precisa ser exaustivamente estudado pelo ator para que se compreenda seu personagem (SILVA et al., 2010). Adler enfatizava que a ação deve vir antes das palavras. O ator deve aprender primeiro como agir (se expressar sicamente) de forma convincente em sua atuação para depois aprender a se expressar com a fala (MEYER-DINKGRÄFE, 2005). Para ela, o ator não deve se basear apenas em suas experiências, pois estas podem não ter ligação com as do personagem que está interpretando. O ator deve imaginar a

27 3.2 Estudo de contos de fada 24 vida e o ambiente em que o seu personagem está vivendo, e com isso usar sua imaginação para envolver seu corpo e mente. Através de exercícios o ator aprende a verbalizar sua imaginação, detalhando minuciosamente o que está acontecendo em determinada cena, e assim é capaz de atuar criando uma verdade baseada nas circunstâncias da sua imaginação (MEYER-DINKGRÄFE, 2005). A atuação é uma representação das observações do mundo real (SILVA et al., 2010). 3.2 Estudo de contos de fada Nesta seção é apresentado o livro de Vladimir Propp, A Morfologia do Conto Maravilhoso. Nele, Propp apresenta sua pesquisa sobre os contos de fada, baseando-se, em sua maioria, em contos russos. Morfologia signica o estudo das formas e o livro traz as denições sobre as ações dos personagens necessárias para o modelo proposto neste trabalho Vladimir Propp Um conto deve ser primeiramente classicado, essa etapa é uma das mais importantes no estudo de um conto, mas é também difícil. Vários modelos de classicação foram criados, mas são incompletos (PROPP, 2010). O livro se limita à análise de contos de magia, em que aparece algum tipo de objeto mágico, uma pessoa com poderes ou um animal com habilidades superiores ao de um simples animal, como falar. Neles os personagens tem nomes e atributos que mudam de história pra história, mas suas ações dentro do conto não mudam. Essas ações são chamadas de funções. O que realmente importa é o que fazem os personagens (PROPP, 2010). É possível estudar os contos conforme as funções dos personagens, já que estas são frequentemente iguais, mas atribuídas a personagens diferentes (por causa de seus atributos). A variabilidade de funções é pequena, enquanto a de personagens é muito grande. Isso faz com que haja uma grande diversidade de contos, porém estes sejam uniformes (PROPP, 2010). As funções são as partes fundamentais do conto e, portanto, é preciso deni-las. Para

28 3.2 Estudo de contos de fada 25 isto, é necessário ignorar o personagem que realiza a ação e considerar o signicado da sua função no desenrolar da ação. Não pode ser considerada apenas a ação, porque dentro do contexto dramático ela pode pertencer a diferentes situações (PROPP, 2010). A lista de todas as funções denidas no livro de Propp estão no apêndice A.2. Diversas funções se agrupam em conjuntos denominados esferas. Essas esferas correspondem, de modo amplo, aos personagens que realizam essas funções. Nos contos de fadas são encontradas sete esferas de ação para representar os personagens das histórias. Cada esfera abaixo descrita compreende as funções citadas. (PROPP, 2010): 1. Antagonista (ou malfeitor): dano; o combate e outras formas de luta contra o herói; a perseguição; 2. Doador (ou provedor): a preparação da transmissão do objeto mágico; fornecimento do objeto mágico ao herói; 3. Auxiliar: deslocamento do herói no espaço; reparação do dano ou da carência; o salvamento durante a perseguição; a resolução das tarefas difíceis; a transguração do herói; 4. Princesa (ou personagem procurado) e seu pai: a proposição de tarefas difíceis; a imposição de um estigma; o desmascaramento; o reconhecimento; o castigo do segundo malfeitor; o casamento; 5. Mandante: envio do herói; 6. Herói: a partida para realizar a procura; a reação perante as exigências do doador; o casamento; 7. Falso Herói: a partida para realizar a procura; a reação perante as exigências do doador (negativa); as pretensões enganosas. Existem três possibilidades de distribuição das esferas de ação para os personagens (PROPP, 2010): 1. O personagem corresponde a uma esfera de ação; 2. O personagem corresponde a mais de uma esfera de ação;

29 3.3 Campos da Psicologia Uma esfera de ação corresponde a mais de um personagem, por exemplo, o antagonista morre e seu lho continua seu trabalho, suas ações serão as mesmas do seu pai. 3.3 Campos da Psicologia Nesta seção é apresentada a Teoria de Campo de Kurt Lewin e será a única base psicológica deste trabalho. Essa teoria tem forte inuência neste trabalho, por que serve para denir o comportamentos dos ADAs Teoria de Campo de Kurt Lewin Kurt Lewin foi professor nas Universidades de Cornell e de Iowa. Em 1944 ele se tornou diretor do Centro de Pesquisas para Dinâmica de Grupo do Massachusetts Institute of Technology (MIT). Foi fundador da Psicologia Social (CHIAVENATO, 2003). Lewin considera campo o espaço de vida da pessoa, em que todo comportamento (incluindo ação, pensamento, desejo, busca, valorização, realização etc.) é concebido como uma mudança de algum estado de um campo numa determinada unidade de tempo (LEWIN, 1965). A teoria de campo se baseia em dois fundamentos principais (CHIAVENATO, 2003): O comportamento humano é derivado da totalidade de fatos coexistentes; Esses fatos coexistentes têm o caráter de um campo dinâmico, no qual cada parte do campo depende de uma inter-relação com as demais outras partes. O campo dinâmico é o espaço de vida que contém a pessoa e o seu ambiente psicológico (CHIAVENATO, 2003). O comportamento humano depende do campo dinâmico presente, que inclui passado, presente e futuro psicológico. Esta representação espacial não se refere ao espaço físico, mas sim a um espaço psicológico (D'ACRI et al., 2007). Foi proposta por Lewin uma equação para explicar o comportamento humano (CHI- AVENATO, 2003): C = f(p, M) (3.1)

30 3.3 Campos da Psicologia 27 Onde C é o comportamento, f a função, P a pessoa e M o meio, então o comportamento é o resultado da interação da pessoa com o ambiente que a rodeia. Toda necessidade cria no ser humano uma tensão e uma predisposição a uma ação. Uma tensão excessiva pode afetar a percepção do ambiente, essa tensão pode ser aumentada ainda mais quando existe uma barreira impedindo o ser humano a tomar a ação necessária para conseguir o que deseja, o que também pode resultar em um comportamento desorientado (CHIAVENATO, 2003). Para melhor compreender, pode-se imaginar uma pessoa como um círculo. Esse círculo está inserido em outro círculo maior, que é o seu espaço de vida, neste espaço podem ocorrer situações que o inuenciam. Ambos os círculos possuem limitações e podem não alcançar seus objetivos desejados (D'ACRI et al., 2007). Existem forças atuando sobre a pessoa, como setas apontando em uma direção, que terão um ponto de aplicação, uma direção e uma intensidade. Quando a pessoa possui um objetivo, estas setas se direcionam para esse ponto (o objetivo desejado), isso é chamado de valência positiva. O contrário ocorre com coisas não desejadas, a valência negativa, onde estão também o que impede a pessoa de alcançar seu objetivo (D'ACRI et al., 2007). De acordo com a citação Garcia-Roza em D'acri et al. (2007), os principais atributos da Teoria do Campo são: A utilização de um método de construções e não de classicações; Um interesse pelos aspectos dinâmicos dos acontecimentos; Uma perspectiva psicológica e não física; Uma análise que começa com a situação como um todo; Uma distinção entre problemas sistemáticos e históricos; Uma representação matemática do campo. Existem duas propriedades para a relação entre a pessoa e o meio em que ela está (RIBEIRO, 1985): um limite contínuo que separa a pessoa do resto do mundo, e a inclusão da pessoa num universo mais amplo. A soma de pessoa e de meio (P + M) resulta em um Espaço Vital. O comportamento ocorre no Espaço Vital, e trabalha a m de revelar a pessoa. É o universo psicológico que

31 3.3 Campos da Psicologia 28 Figura 3.1: Representação de pessoa e meio da Teoria de Campo de Kurt Lewin Fonte: Do autor contém todos os fatos possíveis capazes de determinar o comportamento de uma pessoa. O comportamento é uma função do espaço vital. O Espaço Vital pode ser visto como um mapa, para que possamos ter conhecimento real da região apresentada por este mapa, não é suciente conhecer algumas ruas, mas todas elas. A mente humana pode ser interpretada da mesma forma: não basta saber alguns problemas, mas o conjunto de todos eles é que permite a compreensão da pessoa (RIBEIRO, 1985). Uma pessoa só se torna compreensível em termos do contexto psicológico quando vista na sua totalidade, ou seja, é necessário compreender todo o contexto em que a pessoa se encontra. Começa-se a análise do indivíduo de acordo com o seu ambiente (meio), o campo que existe no momento em que ocorre uma situação, e não apenas a realidade interior do indivíduo. A pessoa é vista dentro de um espaço maior do que ela (RIBEIRO, 1985). A Teoria do Campo explica como o ambiente pode mudar os objetivos de uma pessoa. Seu ambiente inclui outras pessoas e as relações entre eles, como essas relações podem inuenciar as ações tomadas por cada pessoa e também como eles expressam suas emoções (LEWIN, 1939). O ser humano é inuenciado por fatos sociais e das relações sociais. Uma criança desde seus primeiros anos, está começando a se comportar de acordo com o seu estatuto social. A sociedade em que ele vive vai inuenciar suas crenças, seus costumes, sua religião e seus valores políticos. Essa inuência se faz presente em todas as ações feitas por um indivíduo, mesmo quando essa inuência não é percebida (LEWIN, 1939). O comportamento humano pode ser uma ação direta, em outras palavras, desejos ou objetivos. Estes objetivos são conectados com a sociedade em que ele vive, como a presença de outras pessoas ou a falta delas e também se há concorrência ou não em

32 3.3 Campos da Psicologia 29 determinada situação. A denição dos objetivos depende da ideologia da pessoa. A ideologia varia de acordo com a cultura em que a pessoa está inserida (LEWIN, 1939). Expressão emocional também faz parte do comportamento humano. Reações emocionais podem variar de acordo com o ambiente e as outras pessoas presentes. A maneira que o indivíduo se expressa depende de seu grupo social e da cena cultural (LEWIN, 1939). Uma variedade de fatos devem ser considerados, incluindo os valores do indivíduo (como a religião e a moral), suas ideologias, seu estilo de viver e de pensar e sua cultura. Os problemas sociais estão presentes, as hierarquias, a divisão organizacional, as estruturas do grupo. Também problemas psicológicos, como a inteligência da pessoa, seus desejos e medos, sua personalidade. Os problemas siológicos, como a saúde ou a doença, a cor do cabelo, a complexidade de seu ser. E por último os fatos físicos, tais como onde a pessoa está localizada (LEWIN, 1939).

33 30 4 Modelo Cognitivo Denido para o Projeto Com base nas pesquisas realizadas nos capítulos anteriores, será apresentado um modelo para denir o comportamento de um ADA, conforme os métodos escolhidos, que se inicia com a estrutura apresentada por Vladimir Propp. Este modelo será usado como entrada de um projeto realizado por Thume e Silva (2012). 4.1 Proposta Primeiramente se esperava que o treinamento submetido ao ADA utilizando o modelo criado já o preparasse para a atuação, mas o trabalho se tornaria muito complexo, porque apesar de o comportamento do ADA ser baseado em seu personagem, no momento da atuação devem ser consideradas falsas emoções, o modo de agir para representar e também de falar. Logo, as duas situações foram divididas em outras duas, para que seja feito um trabalho mais aprofundado em cada uma. Neste trabalho, a preocupação é garantir que o ADA compreenda seu meio e saiba como agir de acordo com seu contexto dramático. Foi denida a estrutura do ADA comportando quatro camadas, conforme é possível visualizar na gura 4.1: Figura 4.1: Camadas do ADA Fonte: Projeto D.R.A.M.A. A Camada de Controle Gerais (General Controls Layer ) trata as entradas do usuário

34 4.1 Proposta 31 (animador) no sistema, é a interação do mesmo com o sistema. Na Camada de Deliberações Superiores (Higher Deliberations Layer ) são denidas as técnicas teatrais para o treinamento de atuação do ADA e na Camada de Deliberações Inferiores (Lower Deliberations Layer) é denido o comportamento psicológico. E a última camada, Comandos de Animação (Animation Commands Layer ) comporta os comandos que são gerados para a construção da animação. Este trabalho propõem criar um modelo que dene o comportamento psicológico de um ADA, e para isso foram escolhidos a Morfologia dos Contos Maravilhosos de Vladimir Propp e a Teoria de Campo de Kurt Lewin para treinar ADAs com comportamento apto para posterior atuação. Um ADA apto para atuar é capaz de interpretar seu meio, o que está a sua volta e como isso o afeta e é capaz de agir de acordo com o que é esperado pelo animador. Relembrando os três passos especicados por Craik na seção (RUSSELL; NOR- VIG, 2002): O estímulo deve ser traduzido em uma representação interna; A representação é manipulada pelo processo cognitivo para derivar em novas representações internas; Estas são, por sua vez, convertidas novamente em ação. O primeiro passo foi estudado por Thume e Silva (2012). Foi implementada uma linguagem de descrição de conhecimento com base em grafos conceituais e lógica fuzzy. Também foi implementado um módulo chamado "Filter", que tem como entrada as emoções, crenças, desejos e intenções de outros módulos de processamento e decide por intenções plausíveis relativas ao atual contexto dramático. Métodos de atuação ensinam que os atores devem aprender a usar a sua memória dos sentidos e das emoções, mencionadas na seção 3.1.2, para atuar. Usando ambas as memórias (e outras técnicas de atuação), um ator deve construir seu caráter tanto psicologicamente quanto sicamente. Esta construção de personagem é chamado de caracterização (STANISLAVSKI, 1950). Nosso modelo preliminar visa o segundo item, usando a linguagem implementada para estabelecer um conjunto de regras de comportamento com base em modelos psicológicos

35 4.2 Atributos de um ADA 32 para criar uma caracterização de um ADA. Este conjunto de regras que permitem que um ADA tome decisões plausíveis em um contexto dramático. Um ADA pode apresentar reações diferentes para a mesma situação ou objeto, dependendo do seu conhecimento anterior. Por exemplo, um ADA A, ao encontrar-se olhando para um lago, pode querer tomar um banho, porque ele está se sentindo sujo ou querendo se refrescar, enquanto outro B, na mesma situação, pode sentir medo do lago por não saber nadar. O módulo lter usa como entrada o conjunto de regras de comportamento denido neste projeto (gura 4.2). As emoções são tratadas aqui trivialmente, porque existe um trabalho paralelo para a interpretação de emoção no sistema, mas também fazem parte da entrada do lter. As crenças, desejos e intenções são mais detalhadamente trabalhadas e são denidas de acordo com as técnicas estudadas no capítulo 3. Figura 4.2: Módulo Filter Fonte: Thume e Silva (2012) A base de conhecimento do ADA pode ser aumentada para garantir suas intenções para tornar-se mais credível e para ter uma grande variedade de ações para escolher, criando um personagem mais versátil. 4.2 Atributos de um ADA Cada ADA possui conjuntos de atributos para emoções, crenças, desejos e intenções. Esses atributos se alteram conforme a análise do mundo psicológico do personagem, e para isso é utilizado o conhecimento sobre a Teoria de Campo de Kurt Lewin para abstrair os dados do roteiro e inseri-los nos atributos. A estrutura dos personagens de Propp não está diretamente ligada ao atributos, mas estes fazem parte de cada personagem, ou seja, cada personagem possui um conjunto de emoções, crenças, desejos e intenções que foram retirados do roteiro através da interpretação do meio em que vive o personagem. Para estes atributos é usada a estrutura criada por Thume e Silva (2012):

36 4.2 Atributos de um ADA 33 Emoções Cada emoção pode se representada por um rótulo (identicador único da emoção), uma intensidade (medida do grau de sentimento da emoção, entre 0 e 1) e uma valência (valor entre -1 e 1 que indica o quanto o evento é agradável, a ação do agente é admirável e o quanto gosta do objeto) (THUME; SILVA, 2012). Por exemplo: rótulo: alegria intensidade: 0.5 Crenças valência: +1 As crenças estão subdivididas em três tipos: semântica, episódica e procedural, por estarem diretamente ligadas à memória. Também está representado um subtipo, que conecta a memória ao próprio ou outro agente, um objeto ou evento. O predicado é a representação simbólica da informação e possui um peso entre 0 e 1. A episódica recorda situações do passado do indivíduo e está ligada ao estado emocional presente na experiência da situação, estão relacionadas com a experiência pessoal de acontecimentos. Um exemplo de grafo é apresentado na gura 4.3 (THUME; SILVA, 2012). tipo: episódica subtipo: agente grafo: Representação da memória episódica peso : 1.0 A memória semântica organiza o conhecimento de símbolos verbais, regras, fórmulas, algoritmos, inferência, generalização, entre outros, representando objetos, conceitos, relações e proposições, ela dá sentido ao conhecimento da memória episódica (THUME; SILVA, 2012). tipo: semântica subtipo: objeto predicado: cor(céu, azul) peso : 1.0

37 4.2 Atributos de um ADA 34 Figura 4.3: Representação da memória episódica utilizando grafo conceitual Fonte: Thume e Silva (2012) A procedural, armazena o conhecimento de como fazer algo funcionar (THUME; SILVA, 2012). tipo: procedural subtipo: agente predicado: ação(comer, animação de comer) peso : 1.0 Desejos Na estrutura dos desejos estão representados o rótulo que indica qual é o desejo e uma intensidade (com valor entre 0 e 1) para que isto ocorra, por exemplo (THUME; SILVA, 2012): rótulo: aumentar o seu conhecimento intensidade : 0.4 Intenções As intenções também possuem um rótulo e uma intensidade (com valor entre 0 e 1). Além disso possuem objetos alvo da respectiva intenção (THUME; SILVA, 2012).

38 4.2 Atributos de um ADA 35 rótulo: sustento objeto: maçã intensidade : Exemplo da utilização dos atributos em uma história No exemplo de um quadro de uma tirinha da Turma da Mônica (gura 4.4) estão representados apenas uma situação para cada atributo (emoção, crença, desejo e intenção): Figura 4.4: Exemplo de atributos retirados de um quadro da história da Turma da Mônica Emoção (Mônica): rótulo: raiva; intensidade: 0.9; valência: Emoção (Cebolinha): rótulo: susto; intensidade: 0.8; valência: 0. Crenças (Mônica): tipo: episódica; subtipo: agente; grafo: Representação da memória episódica; peso: 1.0. tipo: semântica; subtipo: agente; predicado: estragar(sansão, Cebolinha); peso: 0.7. tipo: procedural; subtipo: agente; predicado: ação(gritar, animação gritar); peso: 0.9. Crenças (Cebolinha): tipo: episódica; subtipo: agente; grafo: Representação da memória episódica; peso: 1.0 tipo: semântica; subtipo: agente; predicado: bater(cebolinha, Mônica); peso: 0.6 tipo: procedural; subtipo: agente; predicado: ação(assustar-se, animação susto); peso: 1.0. Desejo (Mônica): rótulo: bater no Cebolinha; intensidade: 0.8. Desejo (Cebolinha): rótulo: fugir da Mônica; intensidade: 0.4. Intenção (Mônica): rótulo: satisfação; objeto: Cebolinha; intensidade: 0.6. Intenção (Cebolinha): rótulo: fuga; objeto: Mônica; intensidade: 0.9.

39 4.3 Modelo do comportamento do ADA Modelo do comportamento do ADA O modelo parte das denições de funções e personagens apresentadas na seção As funções podem ser adaptadas para histórias mais simples. A partir dos personagens primários são denidos novos personagens com base nestes, mas com comportamentos especícos. O motivo de usar essas denições de personagens é para conseguir separar em grupos vários tipos de personagens que podem aparecer nas histórias, dessa forma é possível denir uma classe para cada personagem. Cada classe como já mencionado terá seus atributos denindo o comportamento do ADA, alguns atributos são pertinentes apenas a uma história e por isso não pertencem a tal classe, sendo usados apenas naquele momento. Utilizando como base a Morfologia dos Contos Maravilhosos são denidos os personagens a partir das ações que realizam na história. Com essas denições, o ADA vai atuar de acordo com o seu roteiro. Suas ações, apesar de serem compatíveis com o que se espera do personagem, não garantem uma atuação credível. Para atingir este objetivo é considerada a Teoria de Campo de Kurt Lewin. De forma simplicada dos contos estudados por Propp, é possível utilizar suas denições de personagens na história da Turma da Mônica (gura 4.5) em que existem três personagens, a Mônica, o Cebolinha e o monstro de lama. O monstro de lama representa o antagonista que tentava causar dano ao roubar o coelho de pelúcia da Mônica, e depois entra em um combate com o herói. O Cebolinha representa o herói, que luta contra o monstro para recuperar o coelho. E a Mônica representa a gura do pai. Ela reconhece a atitude do herói e o recompensa por studoalvar e devolver seu bichinho de pelúcia, o Sansão. A teoria inuencia o comportamento do personagem diante das suas ações. Considerando novamente a história da Turma da Mônica, a Mônica ao ver o Cebolinha brincando com seu coelho poderia ter uma reação diferente de acordo com suas emoções em relação ao coelho e ao Cebolinha. Supondo que ela não se importasse tanto com o coelho, sua reação seria diferente. E quando o Cebolinha contasse sua aventura, quando fosse agradecê-lo, ao invés de car feliz por ele ter salvo algo de que gosta tanto, poderia demonstrar indiferença. Usando como exemplo apenas um personagem, o herói, podemos especializá-lo em

40 4.3 Modelo do comportamento do ADA 37 Figura 4.5: Exemplo para o modelo proposto utilizando uma história da Turma da Mônica duas subclasses: herói corajoso e herói covarde. Relembrando as funções do herói denidas por Propp: a partida para realizar a procura; a reação perante as exigências do doador; e o casamento. Os desejos do herói podem servir para suas especializações, como a vontade de cumprir sua missão, mas o modo como ele interpreta o seu meio pode levar a diferentes denições. Um herói corajoso, ao se deparar com um monstro, irá enfrentá-lo para cumprir sua missão, já um herói covarde tentará outros meios sem que seja necessário lutar. Assim, pode-se presumir que mesmo ambos possuindo os mesmos atributos, estes terão intensidades diferentes, o que faz com que seja possível categorizá-los em diferentes subclasses. O principal atributo que dene o personagem é o desejo, os outros atributos mudam conforme a história, por exemplo as emoções, elas se alteram de acordo com o contexto dramático. Para entender melhor segue um exemplo:

41 4.3 Modelo do comportamento do ADA 38 Esta é a estrutura do personagem padrão: Herói. Herói: Desejos (cumprir sua missão (1.0); derrotar o vilão (1.0); receber sua recompensa (1.0)) Considere apenas a história contada pelo Cebolinha na gura 4.5 sobre sua aventura com o monstro de lama. O cebolinha, o herói, se mostra conante, percebe a situação e age, salvando o Sansão. Ele pode ser considerado um herói corajoso. Herói Corajoso: Desejos (cumprir sua missão (0.8); derrotar o vilão (0.9); receber sua recompensa (0.5)) Dessa forma, o herói foi logo à ação e recuperou o Sansão, lutando contra o monstro e o expulsando. Se o Cebolinha ao se deparar com o monstro sentisse medo, mas mesmo assim sua sentisse obrigação de salvar o Sansão, ao invés de lutar, ele poderia encontrar outra forma de derrotar o monstro, como enganá-lo ou solicitar ajuda. Herói Covarde: Desejos (cumprir sua missão (0.7); derrotar o vilão (0.3); receber sua recompensa (0.5)) Após a denição de qual classe de personagem o ADA pertence, é feita então a vericação dos demais elementos da história. Continuando com apenas os dois quadros da aventura do Cebolinha e do monstro de lama, teremos o reconhecimento do ambiente (ou meio) de ambos os personagens, presumindo que o monstro de lama já esteja denido como classe vilão e alguma especialização, que poderia ser um vilão tolo, por exemplo. No primeiro quadro, o Cebolinha reconhece o Sansão e o monstro, enquanto o monstro demonstra interesse pelo Sansão. Cebolinha: rótulo: surpresa; intensidade: 0.5; valência: 0 tipo: semântica; subtipo: objeto; predicado: objeto(coelho, azul); peso: 1.0 tipo: semântica; subtipo: agente; predicado: agente(monstro, lama); peso: 1.0 Monstro de lama: rótulo: alegria; intensidade: 0.8; valência: +0.5 tipo: semântica; subtipo: objeto; predicado: objeto(coelho, azul); peso: 1.0

42 4.3 Modelo do comportamento do ADA 39 No segundo quadro existe o confronto entre os agentes, o herói ataca o vilão. Seu meio inclui ele, o herói, o monstro e o objeto a ser resgatado, Sansão. O meio do vilão inclui os mesmos agentes/objetos, mas a maneira que o afeta é diferente. Cebolinha: rótulo: alegria; intensidade: 0.8; valência: +1.0 tipo: semântica; subtipo: agente; predicado: agente(vilão, perigoso); peso: 1.0 tipo: procedural; subtipo: agente; predicado: ação(chutar, animação chutar); peso: 0.7 Monstro de lama: rótulo: tristeza; intensidade: 0.4; valência: -0.5 tipo: semântica; subtipo: agente; predicado: agente(herói, _); peso: 0.6 tipo: procedural; subtipo: agente; predicado: ação(receber golpe, animação de desequilíbrio); peso: Representação EBDI Em Thume e Silva (2012) foram criadas as seguintes representação de emoções, crenças, desejos e intenções: Emoções A representação utiliza os valores do quadro 4.1 no campo label. rótulo: emotion(<label>) intensidade: <value> Crenças As crenças semânticas são representadas da seguinte forma: agent(<agent label>, <agent attribute>, <agent value>) object(<object label>, <object attribute>, <object value>) event(<agent object event label>, <event name>, <agent object event label>) Em agent label os valores podem indicar o próprio agente (agt_self ) ou algum outro (agt_nome_agente ). Em object label é informado o nome do objeto e event label

43 4.3 Modelo do comportamento do ADA 40 Quadro 4.1: Emoções Fonte: Thume e Silva (2012) o nome do evento. Agent attribute e object attribute representam o conjunto de atributos de cada um, agente e objeto. Para as crenças episódicas foi apresentado um conjunto de possíveis ações que o agente pode experimentar. No quadro 4.2 é apresentado um conjunto de possíveis primitivas conceituais. Quadro 4.2: Primitivas Conceituais Fonte: Thume e Silva (2012) Para exemplicar o uso das primitivas conceituais apresentadas, é utilizada a primitiva mbuild, que é uma construção mental de conança entre dois agentes: {belief(episodic, mbuild(agt_segundo_agente, trust, agt_self)), 20.0}. O valor 20 signica que existe uma intensidade de 20% de conança do agente para o segundo agente, o que representa desconança. Quanto a crença procedural, ela é representada como apresentado abaixo:

44 4.3 Modelo do comportamento do ADA 41 belief(procedural, proc(<agent label>, <action label>, <target label>, <animation label>)) Um exemplo de uma crença procedural é o agente olhar para outro agente com a animação animation_look: {belief(procedural, proc(agt_self, look, agent, animation_look)), 100.0}. Nesse caso o agente crê com uma intensidade de 100% de que sabe realizar essa ação Desejos Os desejos representam os objetivos a serem alcançados pelo agente, e foram representados através do seu rótulo e sua intensidade: rótulo: desire(<label>) intensidade: <value> Os valores possíveis para label estão demonstrados no quadro 4.3. E value assume valores de intensidade no intervalo [0,100]. Quadro 4.3: Desejos Fonte: Thume e Silva (2012) Um exemplo possível de desejo é {desire(avoid_criticism), 80.0}, que é o objetivo do agente de evitar críticas com uma intensidade de 80% Intenções As intenções representam as ações que o agente pretende realizar.

45 4.3 Modelo do comportamento do ADA 42 rótulo: intention(<label>) intensidade: <value> Os valores possíveis para label estão demonstrados no quadro 4.4. E value assume os valores de intensidade relacionados ao intervalo [0,100]. Quadro 4.4: Intenções Fonte: Thume e Silva (2012) O foco de um agente em busca de conhecimento pode ser representado por uma intenção {intention(thinking), 95.0} Aplicação do modelo Algumas características fazem parte do ADA, como ator, e algumas do personagem que ele está interpretando. Deve ser feita uma análise para que ao denir o comportamento do ADA, sejam analisados apenas os atributos necessários. Por exemplo o conhecimento que o ADA tem do mundo, sua memória semântica, pertence ao ator, ele deve conhecer os objetos que estão a sua volta independente da história do seu personagem, sendo assim, a cada novo roteiro, não é necessário ensiná-lo o que é determinado objeto, desde que o mesmo já tenha sido aprendido em algum momento anterior. No quadro 4.5 alguns exemplos estão representados. Para ilustrar o que foi apresentado anteriormente sobre a classicação dos personagens denir seu comportamento, é apresentada o quadro 4.6 de um ADA exemplo com suas características, o ADA foi denominado Cebolinha e possui como informação apenas os dados contidos na história contada pelo Cebolinha na gura 4.5 sobre o monstro de lama. Ao alterar a linha de personalidade, baseada na classicação de Propp, o comportamento do ADA já é atualizado, de acordo com o personagem escolhido. Ao longo do

46 4.3 Modelo do comportamento do ADA 43 Quadro 4.5: Características de ADA e personagem Fonte: Do autor Quadro 4.6: Exemplo de características de um ADA Fonte: Do autor tempo podem ser criados novas classes de personagem, aumentando assim a quantidade de comportamentos que um ADA pode apresentar em uma história. No caso do herói corajoso, sua estrutura (quadro 4.7) comporta os desejos do personagem. As emoções e crenças episódicas são retiradas do roteiro e as crenças semânticas e procedurais, como mencionado, pertencem ao ator, por isso não é possível declará-las no personagem. As intenções são baseadas nas funções de Vladimir Propp, apresentadas na seção Quadro 4.7: Exemplo de comportamento de um personagem Fonte: Do autor

47 44 5 Desenvolvimento Este capítulo apresenta o desenvolvimento do modelo proposto no capítulo anterior. Primeiramente são apresentadas as ferramentas utilizadas e posteriormente a implementação das regras discutidas na proposta. 5.1 Ferramentas utilizadas Para a implementação das regras de comportamento, é utilizado o módulo lter desenvolvido por Thume e Silva (2012). O módulo verica um contexto dramático e a partir dele determina uma intenção: se contexto dramático então intenção Ele utiliza um sistema de regras fuzzy, abordando o princípio de similaridade, em que a regra mais similar ao contexto corrente da animação é escolhida, dessa forma não precisam estar denidos todos os contextos possíveis para que o sistema sugira uma intenção (THUME; SILVA, 2012). Para a implementação do sistema foi utilizada a linguagem Python. O conjunto de regras utilizados para a deliberação do sistema está em um arquivo em linguagem XML Python Python 1 é uma linguagem de código aberto, ou seja, sua licença permite que seu uso e distribuição sejam gratuitos, inclusive comercialmente. A licença é administrada pela Python Software Foundation. A linguagem pode ser utilizada na maioria dos sistemas operacionais, tais como Windows, Linux/Unix e MAC. E também pode ser integrada a outras linguagens, melhorando ou aumentando o desempenho do sistema a ser implementado. 1

48 5.1 Ferramentas utilizadas 45 Sua sintaxe é simples e fácil de lembrar, pode ser embutido dentro de outras aplicações como uma interface scripting, possui orientação a objetos intuitiva, extensas bibliotecas padrões e módulos implementados por terceiros para praticamente todas as tarefas XML XML 2 é uma abreviação para extensible Markup Language e foi desenvolvido por um Grupo de Trabalho XML (originalmente conhecido como o SGML Editorial Review Board). É uma linguagem de marcação para documentos que contêm informações estruturadas. Uma informação estruturada possui um conteúdo, como texto ou imagem, e uma indicação da nalidade daquele conteúdo. Um texto indicado como nome é diferente de um texto indicado como endereço. Uma linguagem de marcação é um mecanismo para identicar estruturas em um documento. A especicação XML dene uma maneira padrão para adicionar marcação para documentos. Alguns objetivos do XML são criar documentos XML que sejam fáceis de ler para os humanos, suportar uma ampla variedade de aplicações, ser utilizavél através da Internet, entre outros. O XML é designado para transporte e armazenamento de dados Módulo lter O uxo completo de execução do sistema desenvolvido por (THUME; SILVA, 2012) está disponível no endereço O sistema possui uma classe chamada ADA, esta é a classe principal. Ela é instanciada com os parâmetros de personalidade, crenças, desejos, emoções, intenções e ações. Com exceção da personalidade, que possui seus valores pré-denidos em outra classe, os valores podem ou não serem considerados inicialmente. As 22 emoções utilizadas são representadas na classe EmotionalState, assim como as crenças, desejos e intenções também possuem sua respectiva classe, que durante a execução do sistema, permite a atribuição de um conjunto de valores (THUME; SILVA, 2012). A representação dessas informações é apresentada na Seção

49 5.2 Implementação do modelo proposto Implementação do modelo proposto Para o sistema foi criado uma nova classe, denominada Propp. Esta classe dene a estrutura dos personagens propp, conforme mencionado na seção 4.3.2, atribuindo alguns valores de desejos e inteções iniciais. Também é inserida uma crença para que o agente acredite qual seu tipo de personagem (herói, vilão, princesa, etc). No algortimo 5.1, é apresentada a classe com os valores denidos para três tipos de personagens: herói, bravo herói, e herói medroso. 1 class Propp(object): Algoritmo 5.1: Implementação da classe de personagens Propp 2 def init (self, name=none, actions=none): 3 self.desires = DesireState().desires 4 self.intentions = IntentionState().intentions 5 self.actions = actions 6 7 if(name=="hero"): 8 self.beliefs.update({'belief(semantic, agent(agt_self, type, hero))': 100.0}) 9 self.desires.update({'desire(moral_behavior)':100.0,'desire(better_world)':100.0, 10 'desire(muscle_movement)':90.0, 11 'desire(social_standing)':50.0,'desire(sustenance)':70.0, 12 'desire(self_reliance)':80.0}) 13 self.intentions.update({'intention(better_world)':100.0, 14 'intention(moral_behavior)':100.0, 15 'intention(social_standing)':100.0}) if(name=="brave hero"): 18 self.beliefs.update({'belief(semantic, agent(agt_self, type, brave_hero))': 100.0}) 19 self.desires.update({'desire(moral_behavior)':60.0,'desire(better_world)':100.0, 20 'desire(muscle_movement)':90.0, 21 'desire(social_standing)':90.0,'desire(sustenance)':70.0, 22 'desire(self_reliance)':90.0}) 23 self.intentions.update({'intention(better_world)':100.0, 24 'intention(moral_behavior)':100.0, 25 'intention(social_standing)':100.0}) if(name=="scary hero"): 28 self.beliefs.update({'belief(semantic, agent(agt_self, type, scary_hero))': 100.0}) 29 self.desires.update({'desire(moral_behavior)':60.0,'desire(better_world)':70.0, 30 'desire(muscle_movement)':30.0, 31 'desire(social_standing)':20.0, 32 'desire(sustenance)':70.0, 33 'desire(self_reliance)':10.0}) 34 self.intentions.update({'intention(better_world)':100.0, 35 'intention(moral_behavior)':100.0, 36 'intention(social_standing)':100.0})

50 5.2 Implementação do modelo proposto 47 A classe ADA foi modicada para também instanciar o parâmetro dos personagens de Propp. Quando a instância de ADA é criada (conforme no algoritmo 5.2), o sistema atualiza a lista de desejos, intenções iniciais e o tipo de personagem (crença) conforme o personagem escolhido. A atualização é feita manualmente, e de acordo com os valores denidos pelo tipo de personagem, será vericado nas regras de comportamento explicadas a seguir e será escolhida a mais similar para determinar a intenção nal. Algoritmo 5.2: Instância do ADA com atualização de valores do personagem Propp 1 # Variavel recebe os valores do personagem Propp "villain" 2 propp_monica = Propp('villain') 3 # Cria o ADA mnica que atualiza seus valores com a variavel propp_monica 4 monica = ADA(propp_monica) 5 monica.name = "monica" Estrutura do conjunto de regras O conjunto de regras é denido em um documento XML, ele é interpretado pelo sistema que verica qual é a regra mais similar ao contexto da história e assim determina qual é a intenção de saída. Primeiramente é necessário declarar no começo do documento todas as regras que são usadas como entrada e como saída. Exemplos de entrada e saída são apresentadas respectivamente nos algoritmos 5.3 e 5.4. Algoritmo 5.3: Exemplo de declaração de entrada do documento rules.xml 1 <input label='null'/> 2 <input label='belief(episodic, mbuild(theme, type, conversation))'/> 3 <input label='belief(episodic, mbuild(place, type, open_space))'/> 4 <input label='belief(episodic, mbuild(time, type, present))'/> 5 <input label='emotion(happy_for)'/>\\ 6 <input label ='desire(thinking)'/> 7 <input label ='intention(safety)'/> A declaração de entrada é determinada pelo <input label=/> que recebe como valor um atributo EBDI.

51 5.2 Implementação do modelo proposto 48 1 <output label ='intention'> Algoritmo 5.4: Declaração de saída do documento rules.xml 2 <adjective label ='intention(avoid_criticism)'/> 3 <adjective label ='intention(thinking)'/> 4 <adjective label ='intention(sustenance)'/> 5 <adjective label ='intention(raise_children)'/> 6 <adjective label ='intention(moral_behavior)'/> 7 <adjective label ='intention(better_world)'/> 8 <adjective label ='intention(self_reliance)'/> 9 <adjective label ='intention(structure)'/> 10 <adjective label ='intention(muscle_movement)'/> 11 <adjective label ='intention(inuence)'/> 12 <adjective label ='intention(sex)'/> 13 <adjective label ='intention(collection)'/> 14 <adjective label ='intention(peer_companionship)'/> 15 <adjective label ='intention(social_standing)'/> 16 <adjective label ='intention(safety)'/> 17 <adjective label ='intention(get_even)'/> 18 </output> Os valores de saída são determinados pela lista em <output label ='intention'>, em que cada saída é estabelecida por <adjective label =/> que recebe como valor algum tipo de intenção. Caso o sistema não localize nenhuma regra que possua similaridade com o contexto da animação, ele utiliza a regra padrão apresentada no algoritmo 5.5. Neste caso, a regra é escolhida com o mínimo valor de pertinência, ou seja, com valor baixo e a intenção de saída escolhida para ela é thinking. 1 <rule label='default'> 2 <input> 3 <in label='null'> Algoritmo 5.5: Regra padrão do conjunto de regras 4 <adjective label='low'/> 5 </in> 6 </input> 7 <out label='intention'> 8 <adjective label='intention(thinking)'/> 9 </out> 10 </rule> As regras criadas foram baseadas nas denições de Vladimir Propp a respeito dos personagens, conforme apresentado na seção 3.2. Para demonstrar o que foi feito, será apresentadas as regras denidas para o herói. Segunda a lista de funções dos personagens

52 5.2 Implementação do modelo proposto 49 no apêndice A.2, as características do herói se denem em: A partida para realizar a procura: objetivo de realizar sua missão ou então se vê no meio de uma aventura; A reação perante as exigências do doador: se ele realiza ou não a tarefa e como o faz; O casamento: o casamento pode ser efetivamente o casamento com a princesa ou algum tipo de recompensa pela missão bem sucedida. Além dessas funções, existem outras que pertencem ao herói, mas talvez não de modo geral. Como um confronto com o vilão/antagonista, o herói pode ser salvo por outra pessoa/ser mágico, ele sofre perseguição, entre outras funções. Com base nesse conhecimento, foram criadas as regras em duas situações: briga e conversa. Nas regras estão presentes os desejos relacionados com o tipo do personagem, dessa forma, as regras com os desejos do personagem herói, por exemplo, são escolhidas por similaridade. Como existem outras entradas na regra, pode ser que uma regra que tenha sido criada para outro personagem seja escolhida por apresentar uma regra mais parecida com a história. Neste caso, é possível adicionar também as intenções iniciais do personagem na regra, para tentar evitar que isso ocorra. Na regra abaixo (no algoritmo 5.6), são denidas crenças episódicas, tipo do personagem e algumas emoções. Então, se o ADA acreditar ser um vilão medroso, que o tempo é o presente, que ele cona pouco em si e possuindo emoção de medo ou medo conrmado; então sua intenção será de segurança.

53 5.2 Implementação do modelo proposto 50 Algoritmo 5.6: Exemplo de regra para vilão medroso em uma situação de medo 1 <rule label='situacao1:scaryvillain:fear'> 2 <input> 3 <and> 4 <in label='belief(semantic, agent(agt_self, type, scary_villain))'> 5 <adjective label='high'/> 6 </in> 7 <and> 8 <in label='belief(episodic, mbuild(time, type, present))'> 9 <adjective label='high'/> 10 </in> 11 <and> 12 <in label='belief(episodic, mbuild(agt_self, trust, agt_self))'> 13 <adjective label='low'/> 14 </in> 15 <or> 16 <in label='emotion(fear)'/> 17 <in label='emotion(fear_conrmed)'/> 18 </or> 19 </and> 20 </and> 21 </and> 22 </input> 23 <out label='intention'> 24 <adjective label='intention(safety)'/> 25 </out> 26 </rule> A regra acima pode ser considerada genérica, por que não possui valores especícos para um determinado contexto em uma história. A regra apresentada no algoritmo 5.7 possui características mais espefícicas. Nela, os inputs são a respeito do tipo de personagem a qual pertence a regra, seguida de três crenças referentes ao contexto da história.

54 5.2 Implementação do modelo proposto 51 Algoritmo 5.7: Exemplo de regra para bravo herói 1 <rule label='situacao1:bravehero:conversation1'> 2 <input> 3 <and> 4 <in label='belief(semantic, agent(agt_self, type, brave_hero))'> 5 <adjective label='high'/> 6 </in> 7 <and> 8 <in label='belief(episodic, mbuild(agt_jimmy_ve, hate, event(agt_self, suspended, agt_jimmy_ve)))'> 9 <adjective label='high'/> 10 </in> 11 <and> 12 <in label='belief(episodic, mbuild(agt_jimmy_ve, emotion, emotion( fear_conrmed)))'> 13 <adjective label='high'/> 14 </in> 15 <in label='belief(episodic, mbuild(agt_self, emotion, emotion(joy)))'> 16 <adjective label='high'/> 17 </in> 18 </and> 19 </and> 20 </and> 21 </input> 22 <out label='intention'> 23 <adjective label='intention(get_even)'/> 24 </out> 25 </rule> A mesma regra pode ser criada alterando o tipo de personagem, o que resulta em uma intenção nal diferente. Dessa forma o animador pode apenas alterar o tipo de personagem que o ADA recebe no módulo lter e ter diferentes saídas para a mesma situação Meta-regra Para a criação das regras são usados os operadores AND, NOT ou OR. O sistema trabalha utilizando sempre duas condições por operador. Como na maioria dos casos as regras possuem mais de duas condições de entrada, é criada uma árvore binária com a condição e um novo operador, conforme é apresentado na gura 5.1. Conforme mencionado na seção acima, para que o sistema escolha a regra mais similar as características do personagem, as mesmas devem possuir o máximo de similariedade

55 5.2 Implementação do modelo proposto 52 Figura 5.1: Demonstração da utilização dos operadores nas regras de comportamento Fonte: Do autor com aquele personagem. Por isso as regras possuem como primeira entrada a crença do tipo de personagem. As intenções iniciais e desejos do personagem podem ser adicionados ou não, isso deve ser vericado pelo animador, se existe necessidade. Quanto maior o número de regras, podem haver regras muito parecidas e a utilização desses valores pode ajudar o sistema no momento de deliberação de uma intenção. Dessa forma, o sistema delibera a intenção nal característica do personagem, conforme o esperado, porém, isso também faz com que essa regra seja escolhida para um determinado ADA em todos os frames da animação, fazendo com que sua intenção nal seja sempre a mesma. Isso ocorre porque cada vez que o sistema analisa o novo frame, ele procura pela regra mais similar, e como as regras inicialmente criadas são genéricas, em cada frame ela é escolhida novamente. Para evitar que isso ocorra, é necessário que não apenas as características do personagem Propp sejam inseridos como entrada na regra, mas também alguns atributos especícos para a história, ou seja, valores EBDI referentes ao contexto, como crenças e emoções, que são manualmente inseridas na criação do ADA no módulo lter. Também podem ser criadas regras que possuam o tipo de personagem e algum(ns) outro(s) valor(es) EBDI que o animador acha pertinente para o conjunto de regras. A gura 5.2 demonstra como as regras devem ser criadas. Em nova regra é denido o nome para a regra, para uma melhor organização do conjunto. Dentro da regra é inserido o tipo de personagem Propp, ou seja, uma crença semântica para o agente em relação a ele que determine seu tipo: 'belief(semantic, agent(agt_self, type, tipo_personagem))'. Em seguida a criação pode tomar dois caminhos. O primeiro é mais especíco para o

56 5.2 Implementação do modelo proposto 53 contexto da história, inserindo desejos (desejos personagem Propp) e intenções (intenções personagem Propp) referentes ao personagem determinado e alguns ou todos os valores EBDI referentes ao contexto da história (EBDI referente ao script) em um frame especí- co. No algoritmo 5.7, a entrada referente ao tipo de personagem é seguida de três crenças especícas para um contexto dentro de um script. Não é necessário que sejam inseridos valores em todas as etapas de (desejos personagem Propp), (intenções personagem Propp) e (EBDI referente ao script), mas a utilização de uma maior conjunto de entradas garante maior similariedade com o contexto. Outro caminho é criar algumas regras sem conexão com a história (EBDI ), mas que o animador ache válido para aquele personagem. Por exemplo um vilão medroso, quando se sente ameaçado, tende sempre a procurar segurança, fugir, conforme foi apresentado no algoritmo 5.6. Figura 5.2: Meta-regra para criação de regras de comportamento para o ADA Fonte: Do autor Para vericar a validade da meta-regra, no próximo capítulo são realizados testes com regras criadas com base no conceito acima apresentado.

57 54 6 Experimentação Neste capítulo são demonstrados os testes realizados com o modelo implementado. São utilizadas duas histórias em quadrinhos. Uma para o teste e outra para a validação. 6.1 Testes Para a realização do teste foi escolhida a história utilizada por Thume e Silva (2012), para que uma possível comparação entre os resultados, embora o trabalho mencionado visasse o desempenho da ferramenta lter e não o resultado do comportamento do ADA de acordo com as regras denidas. A história possui oito frames e dois personagens, conforme é possível visualizar na gura 6.1. Nela, a Mônica tenta enganar o Cascão e molhá-lo com água utilizando uma câmera fotográca falsa. Para cada frame da história são denidos valores para as emoções e crenças que são atualizadas no próprio módulo lter. Dessa forma, os valores utilizados para a história acima são apresentandos nos quadros 6.1, 6.2 e 6.3. O quadro de emoções mostra qual emoção foi atualizada para a história e com qual peso, por exemplo, emoção(100.0). No quadro de crenças, os valores também são baseados na história e a atualização é manual. O quadro 6.2 mostra as crenças atualizadas para a agente Mônica, de acordo com a história. Nela, a Mônica acredita que a câmera fotográca é false e deseja molhar o agente Cascão com ela. As crenças mudam quando o Cascão sugere que eles tirem uma foto juntos. No quadro de crenças do agente Cascão, ele acredita que a câmera seja falsa e tem medo de se molhar, mas quando acredita que a Mônica deseja tirar uma foto dele e percebe que ela ca triste quando ele não quer, ele sugere que tirem uma fotos juntos. Para cada frame da história, o lter delibera uma intenção de acordo com a similaridade com as regras implementadas. Nos quadros 6.4 e 6.5 são indicados as intenções para

58 6.1 Testes 55 Figura 6.1: História utilizada para testar as regras implementadas Fonte: História da Mônica de Maurício de Souza Quadro 6.1: Emoções para os agentes na história 1 Fonte: Do autor cada frame dos ADA Mônica e Cascão respectivamente. São utilizados como personagens Propp o vilão para representar a Mônica e o herói medroso para representar o Cascão: Conforme é apresentado no quadro 6.4, são calculados valores para cada intenção em

59 6.1 Testes 56 Quadro 6.2: Crenças para os agentes na história 1 Fonte: Do autor cada frame da história. A intenção com valor maior é a intenção nal do agente. No caso da Mônica, suas intenções para cada frame são: Frame 1: Demonstrate Power Frame 2: Demonstrate Power Frame 3: Demonstrate Power Frame 4: Demonstrate Honor Frame 5: Demonstrate need of Social Contact Frame 6: Demonstrate need of Social Contact Frame 7: Demonstrate Power Frame 8: Demonstrate Power

60 6.1 Testes 57 Quadro 6.3: Crenças para os agentes na história 1 Fonte: Do autor Quadro 6.4: Intenções para a Mônica na história Fonte: Do autor

61 6.1 Testes 58 Inicialmente a Mônica desejava inuenciar o Cascão de que iria tirar uma foto dele para poder molhá-lo, ao perceber que ele gostaria de tirar uma foto com ela, sua intenção muda e há a necessidade de contato social. Então há a intenção de inuenciar para tirar uma foto real com o Cascão. No quadro 6.5 são apresentadas as intenções de cada frame para o Cascão. Quadro 6.5: Intenções para o Cascão na história Fonte: Do autor As intenções do Cascão nos primeiros frames são de segurança, ele tem medo que a Mônica tente enganar ele com uma câmera fotográca falsa. Quando ele acredita que a câmera é verdadeira, então sua intenção muda para contato social, pois deseja tirar uma foto com o outro agente. Frame 1: Demonstrate Fear Frame 2: Demonstrate Fear Frame 3: Demonstrate Fear Frame 4: Demonstrate Honor Frame 5: Demonstrate need of Social Contact Frame 6: Demonstrate need of Social Contact Frame 7: Demonstrate need of Social Contact Frame 8: Demonstrate need of Social Contact

62 6.2 Validação 59 A maioria das regras implementadas para essa história abordaram as crenças referentes a história, mas algumas também incluiram emoções. Não é necessário que todos os valores de crenças, emoções, intenções e desejos sejam empregados nas regras, mas a utilização de alguns deles faz com que a possibilidade da regra ser escolhida aumente. Conforme mencionado anteriormente, a regra é escolhida por similariedade, então se o sistema encontra uma regra similar ao contexto da história, mas que não foi a que o animador ou desenvolvedor implementou para aquela situação, esta primeira pode ser escolhida. Mas de modo geral, o sistema deliberou as intenções desejadas. 6.2 Validação Para a validação é utilizada a história de um frame, apresentada na gura 6.2. Figura 6.2: História utilizada para validação Fonte: História da Mônica de Maurício de Souza Conforme é apresentada no quadro 6.6, a Mônica tem intenção de vingança (demonstrate vengeance), enquanto o Cebolinha está com medo (demonstrate fear). A Mônica procura vingança, porque o Cebolinha estava provocando ela, e deixou ele preso no balanço por ele ter medo de altura. A regra para essa situação é apresentada no algoritmo 6.1.

63 6.2 Validação 60 Quadro 6.6: Intenções para o Cascão e a Mônica na história 2 Fonte: Do autor Algoritmo 6.1: Regra para Mônica na história para validação 1 <rule label='situacao1:bravehero:conversation1'> 2 <input> 3 <and> 4 <in label='belief(semantic, agent(agt_self, type, brave_hero))'> 5 <adjective label='high'/> 6 </in> 7 <and> 8 <in label='belief(episodic, mbuild(agt_jimmy_ve, hate, event(agt_self, suspended, agt_jimmy_ve)))'> 9 <adjective label='high'/> 10 </in> 11 <and> 12 <in label='belief(episodic, mbuild(agt_jimmy_ve, emotion, emotion( fear_conrmed)))'> 13 <adjective label='high'/> 14 </in> 15 <in label='belief(episodic, mbuild(agt_self, emotion, emotion(joy)))'> 16 <adjective label='high'/> 17 </in> 18 </and> 19 </and> 20 </and> 21 </input> 22 <out label='intention'> 23 <adjective label='intention(get_even)'/> 24 </out> 25 </rule>

64 6.2 Validação 61 O Cebolinha ca com medo de cair. Para esta situação foi criada a regra do algoritmo 6.2. Foram criadas essas duas novas regras para garantir a deliberação da intenção desejada para cada agente. Algoritmo 6.2: Regra para Cebolinha na história para validação 1 <rule label='situacao1:scaryvillain:conversation1'> 2 <input> 3 <and> 4 <in label='belief(semantic, agent(agt_self, type, scary_villain))'> 5 <adjective label='high'/> 6 </in> 7 <and> 8 <in label='belief(episodic, mbuild(agt_self, hate, event(agt_monica, suspended, agt_self)))'> 9 <adjective label='high'/> 10 </in> 11 <and> 12 <in label='belief(episodic, mbuild(agt_self, emotion, emotion(fear_conrmed)))'> 13 <adjective label='high'/> 14 </in> 15 <in label='belief(episodic, mbuild(agt_monica, emotion, emotion(joy)))'> 16 <adjective label='high'/> 17 </in> 18 </and> 19 </and> 20 </and> 21 </input> 22 <out label='intention'> 23 <adjective label='intention(safety)'/> 24 </out> 25 </rule> Também foram realizados testes com as regras existentes da história 1. Nestes testes, o resultado para o Cebolinha continua sendo de medo, mas para a Mônica o resultado é curiosidade (thinking). Neste último caso, por não localizar nenhuma regra similar ao contexto, a regra escolhida foi a padrão. Apesar do sistema ser capaz de sempre deliberar uma intenção para cada frame da história e para cada agente, nem sempre a intenção condiz com o script. Portanto, é necessário a criação de regras que possuam alguns traços de crenças, emoções, intenções ou desejos de cada frame. Também alterando o tipo do personagem, sem a criação de novas regras, o animador pode vericar se alguma das deliberações são condizentes com o que deseja que o agente realize.

65 62 7 Conclusões Os atores digitais autônomos são inspirados em atores reais e visam atuar em animações sem ou com pouco auxílio do animador. Dessa forma, os atores não precisam que o animador comande todas as suas ações, mas sim que o treine para que o mesmo saiba atuar de forma autônoma e independentemente do roteiro que lhe for proposto. Mas não basta prover ao ADA essa autonomia e conhecimento se sua atuação não for expressiva, ou seja, quando um espectador assistir a animação achar suas expressões e movimentos não reais. Para que a atuação seja credível, existem estudos dentro da computação afetiva para treinar atores digitais com comportamento semelhante ao ser humano. Para criar esse comportamento é necessário primeiramente estudar o que são ADAs, agente deliberativos e como é possível trabalhar com eles. Também é preciso conhecer técnicas que trabalhem com o comportamento do ADA, como foi exposto neste trabalho, existem diversas áreas que nos permitem isso, como o estudo dos métodos de técnicas teatrais e os métodos do campo da psicologia. Existem ainda outros campos, como o apresentado neste trabalho, que faz o estudo dos contos ou histórias que são utilizadas para a animação. Juntamente com os métodos que denem o comportamento, é apresentado o modelo EBDI, atribuindo características ao ADA e assim proporcionando diversos comportamentos, dependendo apenas de como e quantos atributos um ADA possui. A construção das meta-regras que são utilizadas para denir o comportamento do ADA, foi baseada na Morfologia dos Contos Maravilhosos de Vladimir Propp. Este estudo foi utilizado como base, porque se deseja que a criação das regras que a critério do animador da história, dessa forma, não é possível empregar conceitos de psicologia, já que neste caso, além da complexidade, o animador não teria total controle sobre sua animação, uma vez que a criação dessas regras seria realizada pelo sistema. Este trabalho apresenta um formalismo de como as regras devem ser criadas para que o sistema delibere intenções plausíveis dado determinado script. Através de testes foi

66 7 Conclusões 63 descoberto que não é possível que essas regras sejam sempre genéricas, ou seja, que não possuam valores referentes ao contexto da história, pois neste caso as intenções podem não condizer com o script. A meta-regra possui uma estrutura com um nome para diferenciar cada regra, seguida pelo tipo de personagem ao qual a regra pertence. As próxima entradas podem seguir um caminho especíco, contendo valores próprios dos personagens e do contexto, ou um caminho mais genérico, contendo valores EBDI que podem ser usados em outros contextos. O tipo do personagem foi baseado em Propp, porque dessa forma é possível criar uma variedade de personagens de acordo com as funções (ações e reações) deste personagem na história. Esse conjunto, diretamente relacionado com as regras, permite um número maior de deliberações para o sistema. Foi possível determinar como as regras deveriam ser construídas ao realizar testes com diferentes histórias e vericar se o resultado encontrado pelo sistema era ou não considerado válido. Neste caso, a validade comprovada foi assumida a partir da opinião do desenvolvedor do modelo em relação a sua compreensão do script. Os resultados, através de tabelas de valores para cada intenção em casa frame, são apresentados no capítulo 6 - Experimentação, utilizando as regras criadas de acordo com a meta-regra proposta na seção Meta-regra. Como a criação de regras através do documento XML pode se tornar confusa no uso das regras e difícil de visualizar com o aumento delas, se sugere para trabalhos futuros que seja implementada uma interface gráca. Com a utilização de uma interface gráca, seria possível que o animador criasse novos tipos de personagens, inserindo desejos e intenções através de campos e não linhas de comando e também criasse novas regras, apenas selecionando os valores que deseja para a regra.

67 64 A Apêndice A.1 Arquitetura do projeto D.R.A.M.A. Figura A.1: Arquitetura do Projeto D.R.A.M.A. Fonte: Projeto D.R.A.M.A.

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