Personalidade artificial: de que estamos à espera (Tese)

Uma tese recente dá-nos um primeiro passo em direcção à personalidade artificial.

Revela a utilização actual, no domínio da computação emocional, de um modelo de personalidade de cinco dimensões(Modelo dos Cinco Factores): abertura à experiência, conscienciosidade, extroversão, agradabilidade e neuroticismo.

Cinco dimensões de uma personalidade, que podem ser transpostas para a informática como variáveis, mas que estão longe de reflectir as variações dos nossos comportamentos... em função de uma situação, por exemplo.

A auto-regulação

Para compreender melhor esta complexidade, a investigadora C. Faur introduz na sua investigação o conceito de "auto-regulação", ou seja, oalinhamento das expectativas ou dos desejos com a realidade.

A ideia é resumida: cada um de nós é guiado por um eu ideal e um eu imposto, tendemos constantemente a regular-nos em conformidade. Podem distinguir-se duas estratégias de regulação: a promoção, que dá prioridade à realização, à plenitude e ao prisma de leitura "ganho/não ganho"; a prevenção, que se centra nas necessidades de segurança e numa análise "perda/não perda".

Quando a acção está de acordo com o nosso próprio esforço de regulação, sentimos uma sensação de justiça e tendemos a empenhar-nos mais. Assim, certas personalidades seriam mais adequadas a determinadas situações ou utilizadores.

Transposta para a inteligência artificial, esta abordagem procura estudar a credibilidade e a valorização da experiência utilizador-máquina e analisar a compatibilidade entre diferentes traços de personalidade.
Como resume o autor:

"Se outilizador percebe uma personalidade não é, portanto, o cerne da questão, a verdadeira questão é: os utilizadores percebem a personalidade tal como os investigadores tentaraḿ implementá-la?"

A experiência

O autor começou por desenvolver as suas próprias ferramentas: um modelo em computação afectiva para conceber uma personalidade artificial baseada na auto-regulação; um questionário, baseado numa amostra de provérbios, para medir a adesão às duas estratégias mencionadas: promoção ou prevenção (por exemplo, "Nada arriscado, nada ganho", "Na dúvida, abstenha-se" ou "Mais vale prevenir do que remediar", etc.).

A experiência utiliza uma versão informática do jogo de tabuleiro Can't Stop, que se baseia na seguinte lógica: parar o jogo para garantir os ganhos actuais ou jogar de novo para aumentar a aposta (e o risco de perda).

1. O jogo - versão 1
   
   Ao analisar os jogos entre os participantes, o investigador extraiu estratégias de jogo e reutilizou-as para orientar o comportamento de quatro agentes artificiais: um predisposto para o risco, um para a segurança, um sem estratégia (despersonalizado) e um com estratégia aleatória.
   
   Os participantes mais propensos à prevenção consideraram o agente correspondente (e o aleatório) mais "simpático". Para além disso, tinham tendência para perceber uma personalidade, mesmo no caso do agente sem personalidade.
   
2. O jogo - versão 2
   
   Vários participantes referiram dificuldades em avaliar o adversário, sentindo-se (logicamente) mais como se estivessem a jogar contra uma máquina do que contra um indivíduo. Para remediar esta situação, o investigador introduziu três agentes virtuais, com rostos e comportamentos (por exemplo, olhar para o ecrã quando os dados são lançados). Um deles assume riscos, o outro é mais cauteloso e o último muda de estratégia.
   
   Os resultados da experiência foram mais díspares: os participantes tiveram mais dificuldade em distinguir as duas estratégias, mas 60% foram capazes de detectar uma mudança de parceiro.
   

As perguntas

Algumas questões muito interessantes concluem o trabalho.

Em primeiro lugar, a ideia de uma personalidade adaptada.

Embora pareça legítimo que os agentes artificiais, dentro de um quadro e função específicos, apresentem traços de personalidade "esperados" (por exemplo, um anfitrião agradável, um agente de seguros cauteloso), isto torna-se mais complicado para um companheiro artificial, que se espera, em última análise, que desempenhe vários papéis sociais (e vários comportamentos ao mesmo tempo).

Em segundo lugar, o objectivo de optimizar a apreciação do utilizador.

Numa interacção homem-máquina, será isto sempre relevante? Se a conclusão bem sucedida de uma tarefa é um critério de avaliação de uma interacção (simples), quais seriam as variáveis relevantes para a avaliação de um sistema destinado a tornar-se um companheiro artificial?

Ilustração: Arquitectura da aplicação Can't Stop em interacção com o MARC
com a plataforma MARC (Figura 20, p. 108)

Referências

C. Faur. Abordagem computacional do foco regulador para agentes interactivos: um passo em direcção a uma personalidade artificial. Université Paris-Saclay, 2016 https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01401276

(Último acesso: Dezembro de 2016)