Aprendizado ativo em raciocínio baseado em casos para o emprego do engano em jogos de cartas
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Data
2020-08-07Primeiro membro da banca
Assunção, Joaquim Vinicius Carvalho
Segundo membro da banca
Freitas, Edison Pignaton de
Metadata
Mostrar registro completoResumo
Engano é um comportamento que está onipresente nas interações sociais cotidianas. O engano e, principalmente, seu emprego e detecção automáticos, são objeto de pesquisas em diversas áreas, tais como, defesa cibernética, jogos computacionais, operações militares e fake news, entre outras. Apesar destes trabalhos, a implementação de agentes inteligentes capazes de enganar em sistemas computacionais permanece uma tarefa desafiadora. Em particular, não é trivial capturar e rotular a intenção de um estrategista humano ao tomar uma determinada decisão de engano, principalmente se considerarmos apenas técnicas de aprendizado passivas em Inteligência Artificial. Nesse sentido, este trabalho propõe uma nova abordagem que combina aprendizado ativo e raciocínio baseado em casos (Case-based Reasoning - CBR), na qual um agente quando confrontado com situações que exigem tomada de decisão relacionada ao engano, solicita que um especialista humano faça uma revisão da solução sugerida pelo sistema CBR. Neste processo de aprendizado ativo, caso for necessário, o especialista apresenta uma solução mais adequada para o problema atual. Com isso, o objetivo é capturar sistematicamente experiências de solução de problemas que envolvam engano para posteriormente empregar o conhecimento adquirido visando a tomada de decisões melhores quando confrontado com situações oportunas para o emprego do engano. Resultados experimentais no domínio de um jogo de cartas denominado Truco demonstraram que a utilização da técnica de aprendizado ativo, comparado a técnicas de aprendizado por imitação, habilita um agente jogador de Truco, mesmo utilizando bases de casos com um número reduzido de casos, a jogar em níveis superiores a agentes que utilizam base de casos com tamanhos muito maiores.
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