BT-enabled cognitive architecture: internal affect sensing-processing-acting cycle/subsystem

Abstract

Emotions provide a valuation system that assigns positive or negative affective states to different options, assisting in the assessment of risks and rewards. This emotional component allows cognitive architectures (CAs) to align the choices of an agent with its goals and well-being. Building upon this understanding, this dissertation extends a CA by integrating the internal affect subsystem. Thissubsystem is structured using Behavior Trees (BTs), taking advantage of the high degree of flexibility and the inherent ease with which BTs enable a modular expansion and adaptation of the CA. A custom BT engine is leveraged in order to ensure compatibility with other subsystems of the CA and optimize resource usage for an embedded environment. Given that the hierarchical structure of XML is highly suitable for representing BTs, the custom engine is expanded to accept BTs in XML format as input. Furthermore, in order to provide an efficient communication structure between the nodes within the engine, a communication mechanism is incorporated into the engine, the Blackboard. The internal affect subsystem adheres to the Sensing-Processing-Action (SPA) model of the brain and proposes a simplified model of emotions along with their corresponding memory manipulation processes. In order to enable the subsystem to make contextually appropriate decisions and generate intentions based on the current emotional state, a practical application was devised. This application is focused on guiding an agent from its present location to a desired destination. Within this context, the subsystem aligns the logical choices of the agent with its well-being, prioritizing routes that satisfy its needs. Additionally, the desired location is based on the current drive, which itself is determined by the current emotional state. The subsystem underwent several validation tests as part of the fully integrated CA. During these tests, a prototype and a controlled environment were developed and employed to validate each memory manipulation process and functionality of the subsystem, ensuring the successful achievement of the goal.

As emoções fornecem um sistema de avaliação que atribui estados afetivos positivos ou negativos a diferentes opções, que auxiliam na avaliação de riscos e recompensas. Esta componente emocional permite que arquiteturas cognitivas alinhem as escolhas de um agente com os seus objetivos e bem estar. Com base nisto, esta dissertação estende uma arquitetura cognitiva ao integrar o subsistema interno afetivo. Este subsistema é estruturado em árvores de comportamento, tirando partido do alto grau de flexibilidade e a facilidade inerente com que as árvores de comportamento facilitam a extensão modular e adaptação da arquitetura cognitiva. Um motor de árvores de comportamento personalizado foi utilizado para garantir a compatibilidade com outros subsistemas da arquitetura cognitiva e otimizar o uso de recursos para um ambiente embebido. Dado que a estrutura hierárquica do formato XML é adequada para representar árvores de comportamento, o motor personalizado é expandido de forma a aceitar árvores de comportamento no formato XML como entrada. Além disso, de modo a fornecer um meio de comunicação eficiente entre nós, é desenvolvida e adicionada ao motor uma Blackboard. O subsistema interno afetivo baseia-se no modelo do cérebro Sensing-Processing-Action (SPA) e propõe um modelo de emoções simplificado juntamente com os respetivos processos de manipulação de memória. Para permitir que o subsistema tome decisões contextualmente apropriadas e gere intenções com base no estado emocional atual, foi criada uma aplicação prática. Esta aplicação foca-se em guiar um agente da sua localização atual para um destino desejado, selecionado pela motivação atual, que por sua vez é determinada pelo estado emocional atual. Dentro deste contexto, o subsistema alinha as decisões lógicas do agente com o seu bem-estar, priorizando rotas que satisfaçam essa condição. O subsistema foi submetido a vários testes de validação como parte da arquitetura cognitiva totalmente integrada, de forma a garantir que o objetivo final fosse alcançado. Para os testes foi desenvolvido e utilizado um protótipo num ambiente controlado para validar cada processo de manipulação de memória e funcionalidade do subsistema.