Modelling cognitive offload and its different purposes

Neves, Pedro Jorge Andrade

http://hdl.handle.net/10451/56491

Use this identifier to reference this record.

Name:	Description:	Size:	Format:
TM_Pedro_Neves.pdf		1.44 MB	Adobe PDF	Download

Send Feedback

Authors

Neves, Pedro Jorge Andrade

Advisor(s)

Correia, Luís Miguel Parreira e

Albuquerque, Emanuel Pedro Viana Barbas de

Abstract(s)

Um agente é uma entidade que perceciona o seu ambiente através de sensores e atua sobre este por uso de efetores. Os organismos vivos podem então ser entendidos como agentes da vida real no sentido em que percecionam o seu ambiente através dos seus órgãos sensoriais e, após um processamento variável desta informação, um comportamento irá resultar e o organismo atuará sobre o seu ambiente. Os seres vivos evoluíram de modo a serem capazes de manter um comportamento funcional na presença de incerteza sobre o seu ambiente e sobre o impacto das suas ações. Desta pressão evolucionária, resultaram processos cognitivos complexos, como a memória, que permitiriam aos organismos distinguir entre estímulos pouco informativos ou, de outro modo, indistinguíveis. Isto seria possível através de integração de informação sensório-motora ao longo do tempo, formando representações internas. A utilização de representações internas é característica de cognição complexa e comportamentos ou estratégias que as empreguem são denominados de cognitivos. Agentes com a capacidade de manter representações internas também são chamados de “agentes cognitivos”. De qualquer modo, tanto o ambiente circundante como o próprio corpo de um agente apresentam uma estrutura e um contexto com potencial de serem usados para regular o comportamento do organismo de modo que este atue apropriadamente. Isto é de tal modo relevante que alguns problemas podem ser resolvidos de forma puramente reativa, ou seja, sem empregar representação interna. Um “agente reativo” é um agente que age apenas por reflexo, tendo sempre a mesma resposta para um mesmo estímulo sensorial. Este tipo de agentes não considera para a determinação do seu comportamento informação além da presentemente disponível externamente sem usarem memória. Uma estratégia que ocupa um papel interessante entre representação interna e externa é o offload cognitivo. O offload cognitivo é definido como agir de modo a alterar as necessidades de processamento de informação de um problema tendo em vista a diminuição das exigências cognitivas que este problema possa impor. Uma das várias formas que o offload cognitivo pode tomar é de alterar o ambiente de modo a codificar nele mais informação relevante, tornando o ambiente um cenário mais rico e melhor regulando o comportamento do próprio agente. Contudo, o que a investigação neste processo sugere é que, quando organismos complexos capazes de representação interna - entre os quais os humanos - empregam offload cognitivo, parecem não ser formadas representações internas. Por outro lado, organismos muito simples incapazes de representação interna conseguem adquirir comportamentos inesperadamente complexos, como se tivessem memória, através do emprego de offload cognitivo. Parece então que codificar informação externamente ou codificar informação internamente são duas estratégias alternativas e funcionalmente equivalentes. Porém, nem tudo fica explicado por esta perspetiva. Se codificar informação interna e externamente é funcionalmente equivalente fica sem resposta o porquê de agentes cognitivos complexos, como nós humanos, utilizarem offload cognitivo e ambos os tipos de representação. Investigação em humanos revela que tarefas mais difíceis incentivam o uso de offload cognitivo, enquanto tarefas mais fáceis tendem a ser resolvidas utilizando apenas capacidades cognitivas internas. Outra descoberta interessante é de que a metacognição preenche um papel importante na decisão de utilizar ou não utilizar offload cognitivo. Este papel é visível, por exemplo, em dados que sugerem que participantes humanos são enviesados para evitar esforço cognitivo. Também já foi demonstrado que, além da utilização do offload nem sempre ser acompanhada de benefícios, participantes descrevem que utilizam offload cognitivo com o objetivo de maximizar o seu desempenho e não de minimizar o esforço da tarefa, o que até parece contradizer a própria definição de offload cognitivo. Após experimentação com agentes artificiais chegou a ser sugerido que codificar a mesma informação tanto interna como externamente poderia resultar em benefícios para os agentes que o fizessem. Para o presente estudo, foram utilizados, em simulação, diferentes tipos de agentes artificiais com o propósito de entender qual a relação entre representação interna e representação externa e se haveria diferenças fundamentais entre estas. Os agentes artificiais utilizados divergiam não só na sua habilidade de codificar informação externamente através de offload cognitivo como também na sua habilidade de manter representações internas. Um destes tipos de agentes seria reativo com capacidade de fazer offload cognitivo, mas não teria capacidade de manter representações internas. Outro agente seria cognitivo e teria a sua capacidade de fazer offload cognitivo limitada, mas teria capacidade de manter representações internas. Por fim, um terceiro e último tipo de agente seria também cognitivo e teria capacidade de fazer offload cognitivo tal como a capacidade de manter representações internas. Cada um destes agentes foi encarregue de resolver uma tarefa num labirinto em duplo-T que envolvia memória prospetiva: No início da tarefa o agente seria exposto a um de quatro estímulos e de acordo com este estímulo teria de navegar até uma localização específica no labirinto, e depois teria de regressar novamente ao local onde a tarefa começou. Esta tarefa requer não só que o agente codifique a informação relativa a qual estímulo lhe foi apresentado inicialmente, mas também a informação relativa a qual o caminho que foi percorrido, de modo a ter como regressar. A codificação desta informação poderia ser feita internamente ou externamente. Cada agente era composto por um robot virtual equipado com uma rede neuronal. As redes neuronais foram treinadas para esta tarefa utilizando um algoritmo evolucionário. Os agentes equipados com redes neuronais evoluídas foram depois submetidos a diferentes condições experimentais em que teriam de resolver o labirinto com o seu acesso às suas representações externas dificultado. O produto das evoluções levadas a cabo neste estudo ficou aquém das expectativas, mostrando que os agentes equipados com redes neuronais evoluídas manifestaram um baixo sucesso para a resolução do labirinto. Métodos idênticos já foram anteriormente utilizados para treinar redes neuronais para tarefas semelhantes e soluções de bom desempenho foram encontradas. Seria, assim, esperado que o desempenho dos nossos agentes fosse mais elevado que o verificado. Mesmo lidando com agentes subótimos, foi possível observar que os nossos agentes reativos evoluíram um comportamento “especialista”. Estes desenvolveram uma resposta de grande desempenho quando confrontados com um estímulo específico. No entanto, esta resposta era sempre desencadeada, independentemente do estímulo inicial apresentado no início da tarefa, e nestes casos o desempenho não seria tão bom. Mesmo assim este comportamento permitiu-lhes ter o melhor desempenho observado durante este trabalho, mas, no entanto, estes agentes estavam longe de resolver toda a tarefa. Esta estratégia permitiu aos agentes reativos necessitar de codificar pouca informação externamente e deste modo ter um comportamento robusto. Isto permitiu aos nossos agentes reativos não perder desempenho quando expostos às nossas condições experimentais. Os nossos agentes cognitivos com capacidade limitada de fazer offload mostraram ser os piores a resolver o labirinto, mas o seu comportamento mostrou que estes codificam, do seu modo limitado, alguma informação externamente. No entanto, quando expostos a condições experimentais, o comportamento destes agentes demonstrou-se frágil e mostraram um desempenho reduzido. Os nossos agentes cognitivos com total capacidade de fazer offload cognitivo e de manter representações internas pareceram mostrar um comportamento generalista em que tentavam encontrar todos os objetivos no labirinto. O facto destes agentes serem consideravelmente melhores que os outros agentes cognitivos apenas por terem evoluído com a capacidade total de fazer offload cognitivo e mesmo assim manterem um comportamento robusto quando expostos às nossas condições experimentais, sugere que estes agentes utilizam os dois tipos de representação: interna e externa. Os nossos resultados são consistentes com a ideia de que representação interna e representação externa interagem de modo sinergístico, que resulta em acrescida funcionalidade que não poderia ser obtida empregando somente um destes tipos de representação.

Living organisms evolved to cope with uncertainty about their environment and the impact of their actions. From this selective pressure resulted complex cognitive processes, such as memory, that would allow living beings to tell apart otherwise undistinguishable stimuli. This would be possible through the integration of sensorimotor information over time, forming internal representations. Nonetheless, both the environment and the agent’s body provide an exploitable structure and context to act appropriately, and some tasks can be solved through solely reactive means. Furthermore, through cognitive offload, an agent may externally encode the necessary information to regulate its behaviour, making the environment an even more informative scenario. However, research suggests that when agents with cognitive capabilities, such as humans, employ cognitive offload, internal representations seem to not be formed. It would then appear that cognitive strategies that rely on internal processing and fully embodied reactive strategies represent two alternative solutions. Yet, some results remain unexplained, and it has been suggested that encoding the very same information both internally and externally might yield benefit. In this work, by evolving in simulation different types of agents differing in their capacity both to maintain internal representations and deploy cognitive offload, we have set out to understand the relationship these two strategies pose toward one another. Our results do seem to support the idea that internal and external representation interact synergically, leading to increased functionality that could not be achieved with only one type of representation.