Knowledge Representation in Empathic Robots-Rappresentazione della conoscenza in robot empatici

Abstract

In questo articolo si illustra l'architettura cognitiva di un robot umanoide basato sul paradigma della Latent Semantic Analysis (LSA). L'approccio LSA consente la creazione e l'utilizzo di un spazio concettuale multi-dimensionale e data driven. Questo paradigma è un passo verso la simulazione di un comportamento emotivo di un robot che interagisce con gli umani. L'architettura è organizzata in tre aree principali: Subconcettuale, emotivo e comportamentale. La prima area elabora i dati percettivi provenienti dai sensori. La seconda area è lo "spazio concettuale di stati emotivi" che costituisce la rappresentazione sub-simbolica di emozioni. L'ultima area attiva un comportamento semantico latente legato allo stato emozionale umanoide. Il robot genera il suo comportamento complessivo tenendo conto della sua "personalità". Per validare il sistema, abbiamo implementato il sistema su un robot umanoide NAO della Aldebaran.