UFF IC PPGC Modelagem de um Sistema Multiagente

UFF / IC / PPGC Modelagem de um Sistema Multiagente para Geração Automática de Estórias em Jogos de Computadores Sildenir Alves Ribeiro Priscila Pereira de Camargo

Propósito • Modelar um sistema multi-agente para geração automática de estórias utilizando: – Estrutura da Engenharia de Estórias e Narratologia – Metodologia GAIA – Ferramentas de modelagem: AUML e MAS-ML

Por que usar agentes? • Storytelling requer dinamismo e interatividade • Os agentes oferem – Dinamismo – Flexibilidade – Autonomia – Capacidade de Interação com outros agentes / módulos do SMA • Aumentar a interação com o jogador

Interactive Storytelling • Definição: – Termo em inglês comumente usado em textos sobre jogos digitais que pode ser traduzido para geração de estórias, e serve principalmente para aumentar a imersão dos jogadores no mundo virtual. • Problema: – Gerar estórias semanticamente e lexicamente estruturadas para a representação de um papel por um ator em um ambiente onde se estabelece o enredo.

Narrativa: Esquema de Freytag • No ponto de vista da narrativa, a geração de estória deve obedecer a um conjunto de três restrições: • Início, Meio e Fim.

Arquitetura de um Sistema Gerador de Estória Automático • Arquitetura Geral de um Sistema Gerador de Estória Automático.

Núcleo Gerador de Estórias • Modelo Geral de Um Gerador de Estórias Narrador Diretor Dramatizador

Arquitetura Proposta • Arquitetura do SMA Gerador de Estórias Narrador Diretor Cenário Ator Gerador Léxico/Semântico Dramatizador Enredo Base de Conhecimentos Interface Usuário Script

Modelo Conceitual

Modelo de Objetivos

Modelo Objetivos

Modelo Objetivos (cont. . . )

Modelo Interação entre Papeis

Modelagem do SMA • Diagrama Classe do SMA

Modelagem do SMA • Diagrama de Seqüência dos Agentes

Modelagem do SMA • Diagrama de estados do Agente Apresentador

Modelagem do SMA • Diagrama de estados do Agente Ator

Modelagem do SMA • Diagrama de estados do Agente Diretor

Modelagem do SMA • Diagrama de estados do Agente Dramatizador

Modelagem do SMA • Diagrama de estados do Agente Narrador

Base de Conhecimentos • A Base de Conhecimentos é uma estrutura que permite armazenar as características iniciais desejáveis que servirão como fonte de alimentação para que os agentes do sistema possam produzir a estória a partir da informações previamente inseridas na base. • O ideal é que a base de conhecimentos possua: – Mecanismo de inferência – Regras de produção. – Midle. Wares

Trabalhos Futuros • Melhorar a Comunicação entre os agentes; • Melhorar o Gerador Léxico/Semântico para que possa gerar o script bem estruturado e funcional; • Inserir Agentes Controladores, Gerentes • Implementar um agente Killer para eliminar os agentes que não produzindo conhecimento ou respostas relevantes. • Construir uma base de conhecimentos com inferência. • Inserir agentes na base de conhecimento para melhorar a troca a comunicação entre os agentes externos à base. • Integrar o sistema ou desenvolver uma aplicação gráfica com atores, eventos e ambientes bem definidos para melhorar as respostas.

Considerações Finais • A geração automáticas de estórias é um processo complexo, pois implica várias questões que envolve desde arranjos lingüísticos e literários até a construção de algoritmos computacionais complexos. • A grande dificuldade está em encontrar meio de desenvolver eventos que represente as ações e maneira de pensar do homem. • A inteligência artificial através do emprego de agentes inteligentes e outras técnicas não apresentadas neste trabalho vêm surgindo como uma frente de pesquisa bastante promissora, mas que ainda tem muito a evoluir para que este tipo de tarefa possa gerar resultados realmente relevantes.

Referências • • • [01] CARMO, M. B. ; CLAUDIO, A. P. ; CUNHA, J. D. ; COELHO, H. ; SILVESTRE, M. Plataforma de Suporte à Geração de Cenas Animadas com Agentes Inteligentes; DCTI; Universidade de Lisboa; 2005. [02] CORREIA, J. S. S. ; GIRARDI, M. R; Análise e Projeto de um Sistema Multiagente para a Geração Automática de Histórias; DCC, UFMA – São Luiz – MA; 2007. [03] GUERRA, F. W. ; FURTADO, A. L. ; Engenharia de Estórias: Um estudo sobre a geração e narração automática de estórias; Dissertação de Mestrado; Programa de Pós-graduação em Informática; Departamento de Informática da PUC–RJ; Rio de Janeiro-RJ, 2008. [04] HORLING, B. ; LESSER, V. ; A Survey of Multi-Agent Organizational Paradigms. Multi. Agent Systems Lab, Departament of Computer Science, University of Massachusetts, Amherst, USA; 2001. [05] JENNINGS, N. R. ; WOOLDRIDGE M. A. ; Intelligent Agents: Theory and Practice. The Knowledge Engineering Review; 1995. [06] LIRA, M. ; Gerador de Personagens para o RPG Tagmar 2; UFPE – Recife - PE; 2008. <http: //code. google. com/p/taggen/downloads/list> [07] MATEAS, M. ; SENGERS, P. ; Narrative Intelligence; Carnegie Mellon, University, Pittsburgh, PA; Cornell University, Ithaca, NY. 1999. [08] PASSOS, E. B. , CLUA, E. W. G. , APOLINARO, V. AZEVEDO, V. MONTENEGRO, A. POZZER, C. ; Neuronal Editor Agent for Scene Cutting in Game Cinematography, proceedings in SBGAMES, 2007. [09] RUSSEL, S. , NORVIG, P. ; Inteligência Artificial, Ed. Campus–Elsevier, 2ª. Ed. Rio de Janeiro – RJ, 2004. [10] THEUNE, Mariet; FASS, Sander. NIJHOLT, Anton. HEYLEN, Dirk. The Virtual Storyteller: Story Creation by Intelligent Agents. Netherlands, p. 1 -12, 2003. [11] WOOLDRIDGE, M. J. ; An Introduction to Multi-Agent Systems, John Wiley & Sons; 2002.

Obrigado! Priscila Pereira de Camargo Sildenir Alves Ribeiro 2009 {pripereigo@gmail. com} {sildenir. ribeiro@gmail. com}