A decision unit for autonomous agents based on the theory of psychoanalysis : probing models of psychoanalytical metapsychology in the computational framework ARSi09

Abstract

Eine der größten Herausforderungen für moderne Computersysteme stellen Anwendungen dar, die in der realen Welt stattfinden. Aktuelle Methoden der Künstlichen Intelligenz zeigen immer noch bedeutende Mängel beim Einsatz in solchen Szenarien. Einem bionischen Ansatz folgend, werden Modelle der menschlichen Wahrnehmung und Entscheidungsfindung untersucht um aus den Erkenntnissen technische Systeme zu verbessern.<br />Ein technisch umsetzbares, einheitliches Modell gibt es derzeit jedoch nicht. Die vorliegende Arbeit beschreibt das technische Framework ARSi09/Lang zur maschinellen Entscheidungsfindung für einen autonomen Agenten, als eine technisch realisierbare Spezifikation der Theorie der psychoanalytischen Metapsychologie. Dabei wird diese Theorie in der Arbeit nicht adaptiert oder weiterentwickelt, sondern von technischer Seite auf ihre Verwendbarkeit, Implementierbarkeit und Realisierbarkeit im Rahmen einer Entscheidungseinheit für autonome Agenten untersucht und verifiziert. Die funktionalen Komponenten der menschlichen Entscheidungsfindung werden in einer Top-Down-Analyse herausgearbeitet und spezifiziert. Das Zusammenspiel der einzelnen Funktionen wird dabei durch die Verwendung von Schnittstellendefinitionen beschrieben und in der Entscheidungsfindungseinheit eines autonomen Agenten implementiert.<br />Dabei werden das entwickelte ARSi09-Framework und die darin umgesetzte psychoanalytische Theorie in einem autonomen Agenten auf die Probe gestellt. Das Ergebnis ist ein modulares Framework mit einem integrierten Bewertungssystem, das sowohl externe als auch interne Bewertungskriterien berücksichtigt. Zur Realisierung werden Methoden der klassischen Künstlichen Intelligenz verwendet, die jedoch von dem übergeordneten, psychoanalytisch inspirierten Framework gesteuert werden und die auferlegten Einschränkungen einhalten müssen. Die Anwendung des Agenten in einer simulierten Umgebung zeigt die Stärken des Systems besonders in der Dateninterpretation und Bewertung unter Verwendung interner und externer Leistungsindikatoren.<br />

One of the most challenging tasks for modern computer systems is to recognize situations and perform actions in the real world -- a task that is handled easily by humans. Modern concepts for Artificial Intelligence still have serious problems when operating in such scenarios. In bionic approaches, models of human perception and cognitive processes are investigated in order to improve the performance of computational agents. A technically feasible and unitary model of these processes does not exist, however. This thesis introduces the computational framework ARSi09/Lang for the decision-making unit of an autonomous agent, which transfers the theory of psychoanalytical metapsychology into a technically feasible specification.<br />Metapsychological concepts are not adapted but described technically with respect to a possible implementation. By applying a top-down design approach, the functional components of human decision processes according to metapsychology are identified and specified. Mirroring the functional structure of the cognitive processes according to the metapsychological models, interrelationships between the functional modules are defined in the form of interfaces and implemented within the decision unit of an autonomous agent. The application of the developed ARSi09-framework in an autonomous agent probes its performance and results in a modular decision-making framework with an integrated, comprehensive rewarding system that considers external and internal performance measures. In a virtual simulation of an embodied, situated agent that uses the introduced model in combination with methods of Artificial Intelligence, the performance of the framework is investigated, revealing considerable potential regarding the interpretation and evaluation of data owing to said performance measures.