Modèle cognitif de mémoire dans un environnement virtuel

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Information about Modèle cognitif de mémoire dans un environnement virtuel
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Published on November 23, 2009

Author: effrem

Source: slideshare.net

Description

La présentation présente les résultats des recherches dans le cadre du mémoire de maîtrise de Jimmy Perron. Les recherches visent à définir et développer un modèle cognitif de mémoire dans un système multi-agents de géosimulation. L'objectif est de faire mémoriser l'environnement aux entités virtuels d'une façon réaliste.

Modélisation d’un modèle cognitif de mémoire dans un système multi-agent temps réel Par : Jimmy Perron Directeur : Bernard Moulin Département d’informatique et de Génie Logiciel Université Laval Juin 2003

Plan Introduction Contexte Objectif Théorie de la mémoire Modèle de mémoire Intégration du modèle dans MAGS Résultats et Conclusion

Introduction

Contexte

Objectif

Théorie de la mémoire

Modèle de mémoire

Intégration du modèle dans MAGS

Résultats et Conclusion

Introduction – Contexte (MAGS) Simulation de phénomènes impossibles à reproduire (panne d’un avion)

Simulation de phénomènes impossibles à reproduire (panne d’un avion)

Introduction – Contexte (MAGS) Simulation pour l’aide à la décision Simulation de phénomènes de foule dans un environnement géographique

Simulation pour l’aide à la décision

Simulation de phénomènes de foule dans un environnement géographique

Introduction – Contexte (MAGS) Géo-Simulation multi-agent dans un contexte temps réel

Géo-Simulation multi-agent dans un contexte temps réel

Introduction - Contexte Pour faire de la Géo-Simulation multi-agent : Simulateur -> MAGS Modèle d’agent cognitif

Pour faire de la Géo-Simulation multi-agent :

Simulateur -> MAGS

Modèle d’agent cognitif

Modèle d’agent cognitif Composantes d’un modèle d’agent cognitif [Thalmann, 2000] Perception Mémoire Émotions Comportements Actions

Composantes d’un modèle d’agent cognitif [Thalmann, 2000]

Perception

Mémoire

Émotions

Comportements

Actions

Modèle d’agent cognitif Composantes d’un modèle d’agent cognitif [Thalmann, 2000] Perception Mémoire Émotions Comportements Actions

Composantes d’un modèle d’agent cognitif [Thalmann, 2000]

Perception

Mémoire

Émotions

Comportements

Actions

Introduction - Objectif Notre objectif est de définir et d’ implanter un modèle complet de perception et de mémoire dans le contexte d’une simulation multi-agent en temps réel.

Notre objectif est de définir et d’ implanter un modèle complet de perception et de mémoire dans le contexte d’une simulation multi-agent en temps réel.

Plan Introduction Contexte Objectif Théorie de la mémoire Modèle de mémoire Intégration du modèle dans MAGS Résultats et Conclusion

Introduction

Contexte

Objectif

Théorie de la mémoire

Modèle de mémoire

Intégration du modèle dans MAGS

Résultats et Conclusion

Théorie de la mémoire Pourquoi ? Définir les principales structures de la mémoire Définir les mécanismes agissant sur la mémoire Définir les principaux phénomènes de la mémoire

Pourquoi ?

Définir les principales structures de la mémoire

Définir les mécanismes agissant sur la mémoire

Définir les principaux phénomènes de la mémoire

Structures de la mémoire Mémoire perceptuelle [Sperling, 1960 ; Sakitt, 1976 ; Neisser, 1967 ; Haber, 1983] Stocke temporairement tous les objets perçus Mémoire à court terme et Mémoire de travail [Baddeley, 1986] Stocke temporairement l’information servant à effectuer la tâche courante Mémoire à long terme Stocke l’information de façon permanente

Mémoire perceptuelle [Sperling, 1960 ; Sakitt, 1976 ; Neisser, 1967 ; Haber, 1983]

Stocke temporairement tous les objets perçus

Mémoire à court terme et Mémoire de travail [Baddeley, 1986]

Stocke temporairement l’information servant à effectuer la tâche courante

Mémoire à long terme

Stocke l’information de façon permanente

Structure de la mémoire Capacité limitée (mémoire de travail) Capacité illimitée (mémoire perceptuelle et mémoire à long terme) Organisation par regroupements

Capacité limitée (mémoire de travail)

Capacité illimitée (mémoire perceptuelle et mémoire à long terme)

Organisation par regroupements

Mécanismes de la mémoire Répétition Plus un élément est répété, plus il sera mémorisé Niveau de conscience [Craik & Lockart, 1972] Rétention et oubli La trace de l’information en mémoire décroît avec le temps L’oubli est la conséquence de l’ajout de nouvelles informations en mémoire (interférence)

Répétition

Plus un élément est répété, plus il sera mémorisé

Niveau de conscience [Craik & Lockart, 1972]

Rétention et oubli

La trace de l’information en mémoire décroît avec le temps

L’oubli est la conséquence de l’ajout de nouvelles informations en mémoire (interférence)

Modèles de mémoire Un modèle de mémoire est la modélisation concrète des théories Atkinson & Shiffrin, SAM, MINERVA2, SOAR, ACT-R, SALT, EPIC, 3CAPS Les agents cognitifs existants utilisent ces modèles de mémoire Trop généraux Pas assez de détails pour l’implantation « la répétition a des effets positifs sur la rétention de la mémoire si ce qui est répété est d’intérêt » [Anderson]  

Un modèle de mémoire est la modélisation concrète des théories

Atkinson & Shiffrin, SAM, MINERVA2, SOAR, ACT-R, SALT, EPIC, 3CAPS

Les agents cognitifs existants utilisent ces modèles de mémoire

Trop généraux

Pas assez de détails pour l’implantation

« la répétition a des effets positifs sur la rétention de la mémoire si ce qui est répété est d’intérêt » [Anderson]  

Finalement Les modèles cognitifs de mémoire existants sont incomplets car ils sont incapables de fournir une solution de mémorisation concrète dans un contexte multi-agent. À notre connaissance, il n’existe aucun modèle de mémoire assez complet et détaillé s’intègrant adéquatement dans un système multi-agent temps réel.

Les modèles cognitifs de mémoire existants sont incomplets car ils sont incapables de fournir une solution de mémorisation concrète dans un contexte multi-agent.

À notre connaissance, il n’existe aucun modèle de mémoire assez complet et détaillé s’intègrant adéquatement dans un système multi-agent temps réel.

Plan Introduction Contexte Objectif Théorie de la mémoire Modèle de mémoire Intégration du modèle dans MAGS Résultats et Conclusion

Introduction

Contexte

Objectif

Théorie de la mémoire

Modèle de mémoire

Intégration du modèle dans MAGS

Résultats et Conclusion

Fonctionnalités La fonctionnalité générale : mémoriser des éléments perçus à partir d’un environnement Perception La discrimination d’éléments La mémorisation d’éléments La récupération des éléments mémorisés L’oubli progressif de certains éléments

La fonctionnalité générale : mémoriser des éléments perçus à partir d’un environnement

Perception

La discrimination d’éléments

La mémorisation d’éléments

La récupération des éléments mémorisés

L’oubli progressif de certains éléments

Contraintes Tous les mécanismes devront s’exécuter en temps réel (i.e 33ms ou moins) Chaque agent devra posséder ses propres structures et ses propres mécanismes (pas de données, de structures ou de connaissances partagées). Le modèle doit se limiter aux contraintes d’un ordinateur personnel (mémoire limitée, temps d’exécution faible, etc).

Tous les mécanismes devront s’exécuter en temps réel (i.e 33ms ou moins)

Chaque agent devra posséder ses propres structures et ses propres mécanismes (pas de données, de structures ou de connaissances partagées).

Le modèle doit se limiter aux contraintes d’un ordinateur personnel (mémoire limitée, temps d’exécution faible, etc).

Perception Environnement virtuel 3D riche et complexe Agents (piétons, voitures, autres), bâtiments, objets, espaces géographiques, terrains, routes, etc. Perception dynamique en 3D basée sur des lignes de vue

Environnement virtuel 3D riche et complexe

Agents (piétons, voitures, autres), bâtiments, objets, espaces géographiques, terrains, routes, etc.

Perception dynamique en 3D basée sur des lignes de vue

Perception

Perception - Démo

Mémoire Perceptuelle Perception Environnement O1 O2 O3 … Mémoire Perceptuelle Objets Perçus

Filtre filtrés rejeté Perception Environnement O1 O2 O3 … Mémoire Perceptuelle Filtre O2 O1 O3

Filtre Comment déterminer les objets filtrés Tous les objets dans la mémoire perceptuelle sont analysés [Kahneman & Treisman, 1984] Les stimuli attendus (en lien avec l’objectif de l’agent) sont parmi les objets identifiés [Mack & Rock, 1998] Les objets saillants (propriétés physiques) sont aussi identifiés [Gibson, 1979] Les objets avec une charge affective importante pour l’agent sont aussi considérés. (emotional Stroop effect) [Mack & Rock, 1998]

Comment déterminer les objets filtrés

Tous les objets dans la mémoire perceptuelle sont analysés [Kahneman & Treisman, 1984]

Les stimuli attendus (en lien avec l’objectif de l’agent) sont parmi les objets identifiés [Mack & Rock, 1998]

Les objets saillants (propriétés physiques) sont aussi identifiés [Gibson, 1979]

Les objets avec une charge affective importante pour l’agent sont aussi considérés. (emotional Stroop effect) [Mack & Rock, 1998]

Filtre (suite) Le filtre ignore tous les objets ne satisfaisant pas à ces conditions La validité de tout cela repose sur l’attention de l’agent ; le niveau de traitement des informations doit être « conscient » [Craik & Lockart, 1972]

Le filtre ignore tous les objets ne satisfaisant pas à ces conditions

La validité de tout cela repose sur l’attention de l’agent ; le niveau de traitement des informations doit être « conscient » [Craik & Lockart, 1972]

Mémoire de travail Stockage des éléments servant à effectuer la tâche courante Faim Plaisir Repos Argent Restaurant1 Cinéma1 Pomme1 Besoins Chunk1 Chunk2 Chunk3 Chunk4 Restaurant1 Parc2 5 6 4 3 2 6 3 2 6 Coefficient d’importance Moyenne des éléments

Stockage des éléments servant à effectuer la tâche courante

Répétition et Rétention Comment le coefficient d’importance est-il géré ? Nous avons besoin d’un modèle jumelant le mécanisme de répétition (qui concerne l’acquisition) et le mécanisme de rétention (qui concerne l’oubli) The functional decay model [Altmann & Schunn, 2003] Niveau d’activation : A = ln(n / √T)

Comment le coefficient d’importance est-il géré ?

Nous avons besoin d’un modèle jumelant le mécanisme de répétition (qui concerne l’acquisition) et le mécanisme de rétention (qui concerne l’oubli)

The functional decay model [Altmann & Schunn, 2003]

Niveau d’activation : A = ln(n / √T)

Répétition et Rétention Évolution de la fonction d’activation

Évolution de la fonction d’activation

Répétition et Rétention Modification du coefficient de dégradation   Individualisation des caractéristiques de la mémorisation

Modification du coefficient de dégradation

Individualisation des caractéristiques de la mémorisation

Transfert vers la mémoire à long terme La mémoire de travail a aussi le mandat de gérer le transfert de l’information vers la mémoire à long terme Lorsque le coefficient d’importance d’un élément dépasse un certain seuil, l’élément est transféré dans la mémoire à long terme L’élément a été répété plusieurs fois dans un intervalle de temps relativement restreint

La mémoire de travail a aussi le mandat de gérer le transfert de l’information vers la mémoire à long terme

Lorsque le coefficient d’importance d’un élément dépasse un certain seuil, l’élément est transféré dans la mémoire à long terme

L’élément a été répété plusieurs fois dans un intervalle de temps relativement restreint

L’élément mémorisé Structure d’un élément Faim Plaisir Élément1 Élément5 Élément2 Chunk1 Chunk2 5 6 4 3 3 Force de la trace de l’élément Pointeur vers l’agent mémorisé Restaurant1 Satisfaction 80 Bob Identificateur de la relation Valeur de la relation n T C Paramètres de la fonction d’activation

Structure d’un élément

Mémoire à long terme Très semblable à la mémoire de travail à l’exception de deux choses : Capacité théoriquement illimitée Aucune perte d’éléments Faim Plaisir Repos Argent Élément1 Élément4 Élément2 Chunk1 Chunk2 Chunk3 Chunk4 Élément12 Élément8 4 6 4 6 2 7 6 2 7 Élément3 3 Élément5 1 Seuil du niveau de conscience

Très semblable à la mémoire de travail à l’exception de deux choses :

Capacité théoriquement illimitée

Aucune perte d’éléments

Modèle de mémoire Rétention Répétition et Rétention Mise à jour Perte Récupération Filtre Perception Environnement Mémoire Perceptuelle Mémoire de travail Mémoire à Long Terme Perte

filtré rejeté Perception E1 E2 E3 … Mémoire Perceptuelle Filtre E2 Mémoire de travail Accès Récupération Mise à jour Module Comportemental Rétention et Répétition Faim Plaisir Repos Argent Élément6 Élément4 Élément9 Élément12 Élément8 4 6 4 6 2 7 6 2 7 Élément3 3 Élément5 1 Plaisir Faim Élément1 Élément3 Élément4 5 6 4 3 3 Restaurant1 Relation 80 Bob Mémoire à long terme Environnement Rétention et Répétition n T C

Plan Introduction Contexte Objectif Théorie de la mémoire Modèle de mémoire Intégration du modèle dans MAGS Résultats et Conclusion

Introduction

Contexte

Objectif

Théorie de la mémoire

Modèle de mémoire

Intégration du modèle dans MAGS

Résultats et Conclusion

 

Plan Introduction Contexte Objectif Théorie de la mémoire Modèle de mémoire Intégration du modèle dans MAGS Résultats et Conclusion

Introduction

Contexte

Objectif

Théorie de la mémoire

Modèle de mémoire

Intégration du modèle dans MAGS

Résultats et Conclusion

Résultats des performances Complexité des algorithmes : Perception : O(n 2 ) où n est le rayon de perception Filtre : O(n*f) où n est le nombre d’éléments dans la mémoire perceptuelle et f le nombre de filtres Rétention : O(n) où n est le nombre d’éléments dans la mémoire de travail

Complexité des algorithmes :

Perception : O(n 2 ) où n est le rayon de perception

Filtre : O(n*f) où n est le nombre d’éléments dans la mémoire perceptuelle et f le nombre de filtres

Rétention : O(n) où n est le nombre d’éléments dans la mémoire de travail

Résultats des performances Complexité = O(n 2 ) + O(n*n) + O(n) = O(n 2 ) Donc, l’algorithme de perception dicte la performance globale du modèle de mémoire

Complexité = O(n 2 ) + O(n*n) + O(n) = O(n 2 )

Donc, l’algorithme de perception dicte la performance globale du modèle de mémoire

Résultats « Photo » de la mémoire d’un agent à un instant donné

« Photo » de la mémoire d’un agent à un instant donné

Résultats Les tests montrent que le modèle de mémoire d’un agent avec un rayon de perception de 40 mètres prend 1,4 ms (Pentium III 1000Mhz, 512 Mo de Ram)

Les tests montrent que le modèle de mémoire d’un agent avec un rayon de perception de 40 mètres prend 1,4 ms (Pentium III 1000Mhz, 512 Mo de Ram)

Conclusion Notre modèle de mémoire respecte les fonctionnalités demandées : Perception de l’environnement Discrimination d’éléments Mémorisation d’éléments Récupération des éléments mémorisés Oubli progressif (semblable aux mécanismes cognitifs de la mémoire humaine)

Notre modèle de mémoire respecte les fonctionnalités demandées :

Perception de l’environnement

Discrimination d’éléments

Mémorisation d’éléments

Récupération des éléments mémorisés

Oubli progressif (semblable aux mécanismes cognitifs de la mémoire humaine)

Conclusion Le modèle respecte les contraintes demandées : Tous les mécanismes s’exécutent en temps réel (i.e 33ms ou moins) Chaque agent possède ses propres structures et ses propres mécanismes (pas de données, de structures ou de connaissances partagées). Le modèle se limite aux contraintes d’un ordinateur personnel (mémoire limitée, temps d’exécution faible, etc).

Le modèle respecte les contraintes demandées :

Tous les mécanismes s’exécutent en temps réel (i.e 33ms ou moins)

Chaque agent possède ses propres structures et ses propres mécanismes (pas de données, de structures ou de connaissances partagées).

Le modèle se limite aux contraintes d’un ordinateur personnel (mémoire limitée, temps d’exécution faible, etc).

Simulation de 10 000 agents

Travaux futurs Cohérence des cartes de mémoire des agents Extension du modèle pour supporter des phénomènes supplémentaires (Serial Position, etc.) Apprentissage des agents

Cohérence des cartes de mémoire des agents

Extension du modèle pour supporter des phénomènes supplémentaires (Serial Position, etc.)

Apprentissage des agents

Merci

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