Propostas atribuídas ano letico 2025/2026

DEI - FCTUC
Gerado a 2025-08-31 19:23:41 (Europe/Lisbon).
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Titulo Estágio

Selecção de Informação baseada em Atenção Selectiva Artificial

Área Tecnológica

Inteligência Artificial

Local do Estágio

DEI

Enquadramento

Atenção selectiva [17,18] é a capacidade exibida pelos humanos de selecionar partes relevantes de informação do ambiente. É necessária porque o ambiente é algo demasiado vasto para se atender no seu todo. É o que acontece em cenários urbanos, nos quais o crescimento de sistemas de informação ubíquos, como telemóveis, Personal Digital Assistants (PDAs) e Personal Navigation Assistants (PNAs) pode levar ao problema de sobrecarregar os humanos com uma abundância extrema de informação que esses dispositivos obtém sobre os agentes (maioritáriamente humanos) e outras aspectos que os circundam (sistemas de transportes, edifícios, meteorologia, etc). Embora os humanos já tenham um mecanismo de atenção selectiva natural, este não evita que sejam interrompidos nas suas tarefas para processar a informação proporcionada por esses dispositivos. Isto é crítico quando essas interrupções são perigosas, como acontece quando se conduz viaturas e se é interrompido continuamente por esses dispositivos, muitas das vezes com informação irrelevante para a tarefa que se está a executar.

 

Uma possível solução poderá passar por dotar esses dispositivos com um mecanismo de atenção selectiva artificial que seleciona e comunica ao utilizador humano somente informação relevante. No entanto, o problema é como fazer com que o dispositivo identifique a informação relevante. Vários estudos no campo da psicologia e da neurociência [1, 2] indicam que situações novas, surpreendentes, com incerteza, complexas e desafiadoras são objecto de atenção pelos humanos. Os modelos computacionais [3-7] que tentam modelar a atenção selectiva baseados nesses estudos lidam apenas com informação bruta sobre estímulos visuais e auditivos. No entanto, defende-se [8] que os humanos não respondem somente a estímulos externos baseados simplesmente em mecanismos de reconhecimento de padrões, mas sim reagem à interpretação subjectiva do estímulo, i.e., ao significado do acontecimento, ou, por outras palavras, à sua representação mental. Além disso, a natureza da informação em espaços urbanos é sem dúvida não só de natureza bruta, mas sim de nível superior.


Referências:

  1. D. Berlyne, Conflict, arousal and curiosity. New York: McGraw-Hill, 1960
  2. P. J. Silvia, Exploring the psychology of interest. New York: Oxford University Press, 2006
  3. L. Itti and P. Baldi, "Bayesian surprise attracts human attention," Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2005), vol. 19, pp. 1-8, 2006
  4. P. Oudeyer, F. Kaplan , and V. Hafner, "Intrinsic Motivation Systems for Autonomous Mental Development," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 11, pp. 265--286, 2007.
  5. M. Peters, "Towards artificial forms of intelligence, creativity, and surprise," in Proceedings of the Twentieth Annual Conference of the Cognitive Science Society Madison, Wisconsin, USA: Erlbaum, 1998, pp. 836-841.
  6. J. Schmidhuber, "Curious model-building control systems," in Proceedings of the International Conference on Neural Networks, Singapore, 1991, pp. 1458-1463.
  7. J. Schmidhuber, "Developmental robotics, optimal artificial curiosity, creativity, music, and the fine arts," Connection Science, vol. 18, pp. 173-187, 2006.
  8. M. Niepel, "Independent manipulation of stimulus change and unexpectedness dissociates indices of the orienting response," Psychophysiology, vol. 38, pp. 84-91, 2001.
  9. L. Macedo, "The Exploration of Unknown Environments by Affective Agents," Coimbra: University of Coimbra, 2006.
  10. L. Macedo and A. Cardoso, "Modelling forms of surprise in an artificial agent," in Proceedings of the 23rd Annual Conference of the Cognitive Science Society, J. Moore and K. Stenning, Eds. Edinburgh, Scotland, UK: Erlbaum, 2001, pp. 588-593.
  11. L. Macedo and A. Cardoso, "Assessing creativity: the importance of unexpected novelty" in Proceedings of the ECAI'02 Workshop on Creative Systems: Approaches to Creativity in AI and Cognitive Science, Lyon, France: University Claude Bernard - Lyon, 2002, pp. 31-37.
  12. L. Macedo and A. Cardoso, "A model for generating expectations: the bridge between memory and surprise," in Proceedings of the 3rd Workshop on Creative Systems: Approaches to Creativity in AI and Cognitive Science, International Joint Conference on Artificial Intelligence, C. Bento, A. Cardoso, and J. Gero, Eds. Acapulco, Mexico: IJCAI03, 2003, pp. 3-11.
  13. L. Macedo and A. Cardoso, "Exploration of unknown environments with motivational agents," in Proceedings of the Third International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, N. Jennings and M. Tambe, Eds. New York: IEEE Computer Society, 2004, pp. 328 - 335.
  14. L. Macedo and A. Cardoso, "The role of surprise, curiosity and hunger on the exploration of unknown environments," in Proceedings of the 12th Portuguese Conference on Artificial Intelligence Covilhã, Portugal, 2005
  15. L. Macedo, A. Cardoso, and R. Reisenzein, "A surprise-based agent," in Proceedings of the 18th European Meeting on Cybernetics and Systems Research, R. Trappl, Ed. Vienna, Austria: Austrian Society for Cybernetic Studies, 2006, pp. 583-588
  16. L. Macedo, R. Reisenzein, and A. Cardoso, "Modeling forms of surprise in artificial agents: empirical and theoretical study of surprise functions," in Proceedings of the 26th Annual Conference of the Cognitive Science Society, K. Forbus, D. Gentner, and T. Regier, Eds. Chicago, Illinois, USA: Lawrence Erlbaum Associates, Inc., 2004
  17. D. Kahneman, Attention and effort. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1973.
  18. R. D. Wright and L. M. Ward, Orienting of Attention. Oxford, UK: Oxford University Press, 2008.

Objetivo

O objectivo central desta dissertação é o de construir um mecanismo de atenção selectiva artificial para esses dispositivos pessoais para que estes selecionem e comuniquem aos utilizadores humanos somente a informação relevante para a tarefa que estão a executar. A abordagem baseia-se em estudos da psicologia e da neurociência sobre atenção selectiva, cujos principais aspectos foram já anteriormente considerados nos modelos computacionaos de curiosidade e surpresa propostos por Macedo [9]. De facto estes modelos já consideram variáveis como a inesperança, a imprevisibilidade, a novidade e a incerteza. Especificamente, pretende-se adoptar, adaptar e melhorar esses modelos desenvolvidos em [9-16] e, para além disso, incluir também uma métrica de utilidade para que somente a informação que seja simultaneamente curiosa e útil seja selecionada e transmitida ao utilizador humano.

Ao dotarmos esses dispositivos pessoais com um mecanismo de atenção selectiva válido, esperamos contribuir para a diminuição de interrupções perigosas tais como as que ocorrem quando se conduz, diminuindo assim e neste caso o risco de acidentes com veículos e consequentemente melhorando a segurança rodoviária. Além destes importantes resultados de natureza social, clínica e económica, esperamos resultados científicos ao contribuir para o desenvolvimento de modelos computacionais como os da surpresa, curiosidade e atenção selectiva, que poderão ser aplicados em vários domínios.


Referências:

  1. D. Berlyne, Conflict, arousal and curiosity. New York: McGraw-Hill, 1960
  2. P. J. Silvia, Exploring the psychology of interest. New York: Oxford University Press, 2006
  3. L. Itti and P. Baldi, "Bayesian surprise attracts human attention," Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2005), vol. 19, pp. 1-8, 2006
  4. P. Oudeyer, F. Kaplan , and V. Hafner, "Intrinsic Motivation Systems for Autonomous Mental Development," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 11, pp. 265--286, 2007.
  5. M. Peters, "Towards artificial forms of intelligence, creativity, and surprise," in Proceedings of the Twentieth Annual Conference of the Cognitive Science Society Madison, Wisconsin, USA: Erlbaum, 1998, pp. 836-841.
  6. J. Schmidhuber, "Curious model-building control systems," in Proceedings of the International Conference on Neural Networks, Singapore, 1991, pp. 1458-1463.
  7. J. Schmidhuber, "Developmental robotics, optimal artificial curiosity, creativity, music, and the fine arts," Connection Science, vol. 18, pp. 173-187, 2006.
  8. M. Niepel, "Independent manipulation of stimulus change and unexpectedness dissociates indices of the orienting response," Psychophysiology, vol. 38, pp. 84-91, 2001.
  9. L. Macedo, "The Exploration of Unknown Environments by Affective Agents," Coimbra: University of Coimbra, 2006.
  10. L. Macedo and A. Cardoso, "Modelling forms of surprise in an artificial agent," in Proceedings of the 23rd Annual Conference of the Cognitive Science Society, J. Moore and K. Stenning, Eds. Edinburgh, Scotland, UK: Erlbaum, 2001, pp. 588-593.
  11. L. Macedo and A. Cardoso, "Assessing creativity: the importance of unexpected novelty" in Proceedings of the ECAI'02 Workshop on Creative Systems: Approaches to Creativity in AI and Cognitive Science, Lyon, France: University Claude Bernard - Lyon, 2002, pp. 31-37.
  12. L. Macedo and A. Cardoso, "A model for generating expectations: the bridge between memory and surprise," in Proceedings of the 3rd Workshop on Creative Systems: Approaches to Creativity in AI and Cognitive Science, International Joint Conference on Artificial Intelligence, C. Bento, A. Cardoso, and J. Gero, Eds. Acapulco, Mexico: IJCAI03, 2003, pp. 3-11.
  13. L. Macedo and A. Cardoso, "Exploration of unknown environments with motivational agents," in Proceedings of the Third International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, N. Jennings and M. Tambe, Eds. New York: IEEE Computer Society, 2004, pp. 328 - 335.
  14. L. Macedo and A. Cardoso, "The role of surprise, curiosity and hunger on the exploration of unknown environments," in Proceedings of the 12th Portuguese Conference on Artificial Intelligence Covilhã, Portugal, 2005
  15. L. Macedo, A. Cardoso, and R. Reisenzein, "A surprise-based agent," in Proceedings of the 18th European Meeting on Cybernetics and Systems Research, R. Trappl, Ed. Vienna, Austria: Austrian Society for Cybernetic Studies, 2006, pp. 583-588
  16. L. Macedo, R. Reisenzein, and A. Cardoso, "Modeling forms of surprise in artificial agents: empirical and theoretical study of surprise functions," in Proceedings of the 26th Annual Conference of the Cognitive Science Society, K. Forbus, D. Gentner, and T. Regier, Eds. Chicago, Illinois, USA: Lawrence Erlbaum Associates, Inc., 2004
  17. D. Kahneman, Attention and effort. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1973.
  18. R. D. Wright and L. M. Ward, Orienting of Attention. Oxford, UK: Oxford University Press, 2008.

Plano de Trabalhos - Semestre 1

  • Fase 1 – Revisão da bibliografia e Estado da Arte. (Setembro a Novembro)
  • Fase 2 – Desenvolvimento de um protótipo simples para demonstração de conceito. (Setembro a Novembro)
  • Fase 3 – Elaboração da proposta de dissertação. (Dezembro e Janeiro)

Plano de Trabalhos - Semestre 2

  • Fase 4 – Desenvolvimento de soluções de acordo com o plano de investigação da proposta. (Janeiro a Maio)
  • Fase 5 – Testes e experimentação. (Março a Junho)
  • Fase 6 – Escrita da Dissertação. (Maio a Julho)
  • Fase 7 – Escrita de um artigo científico. (Julho)

Condições

O trabalho será desenvolvido num laboratório do CMS, com recurso a meios computacionais adequados. Existe a possibilidade de o estágio ser remunerado mediante a atribuição de uma bolsa de investigação ao estágiário.

Observações

Competências de Programação

Motivação para projectos práticos de Ciência Cognitiva e Inteligência Artificial

Orientador

Prof. Luis Macedo
macedo@dei.uc.pt 📩