| Summary: | Robôs sociáveis devem ser capazes de interagir, se comunicar, compreender e se relacionar com os seres humanos de uma forma natural. Existem diversas motivações práticas e científicas para o desenvolvimento de robôs sociáveis como plataforma de pesquisas, educação e entretenimento. Entretanto, embora diversos robôs sociáveis já tenham sido desenvolvidos com sucesso, ainda existe muito trabalho para aprimorar a sua eficácia. A utilização de uma arquitetura robótica pode reduzir fortemente o esforço requerido para o desenvolvimento de um robô sociável. Tal arquitetura robótica deve possuir estruturas e mecanismos para permitir a interação social, o controle do comportamento e o aprendizagem a partir do ambiente. Tal arquitetura deve ainda possuir estruturas e mecanismos para permitir a percepção e a atenção, a fim de permitir que um robô sociável perceba a riqueza do comportamento humano e do meio ambiente, e para aprender a partir de interações sociais. Os processos de aprendizado evidenciados na Análise do Comportamento podem levar ao desenvolvimento de métodos e estruturas promissoras para a construção de robôs sociáveis capazes de aprender por meio da interação com o meio ambiente e de exibir comportamento social apropriado. O proposito deste trabalho é o desenvolvimento de uma arquitetura robótica inspirada na Análise do Comportamento. A arquitetura desenvolvida é capaz de simular o aprendizado do comportamento operante e os métodos e estruturas propostos permitem o controlo e a exibição de comportamentos sociais apropriados e o aprendizado a partir da interação com o meio ambiente. A arquitetura proposta foi avaliada no contexto de um problema real não trivial: o aprendizado da atenção compartilhada. Os resultados obtidos mostram que a arquitetura é capaz de exibir comportamentos apropriados durante uma interação social real e controlada. Ainda, os resultados mostram também que a arquitetura pode aprender a partir de uma interação social. Este trabalho é a base para o desenvolvimento de uma ferramenta para a construção dos robôs sociáveis. Os resultados obtidos abrem muitas oportunidades de trabalhos futuros
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Sociable robots should be able to interact, to communicate, to understand and to relate with human beings in a natural way. There are several scientific and practical motivations for developing sociable robots as platform of researches, education and entertainment. However, although several sociable robots have already been developed with success, much work remains to increase their effectiveness. The use of a robotic architecture may strongly reduce the time and effort required to construct a sociable robot. Such robotic architecture must have structures and mechanisms to allow social interaction, behavior control and learning from environment. Such architecture must also have structures and mechanisms to allow perception and attention, to enable a sociable robot to perceive the richness of the human behavior and of the environment, and to learn from social interactions. Learning processes evidenced on Behavior Analysis can led to the development of promising methods and structures for the construction social robots that are able to learn through interaction from the environment and to exhibit appropriate social behavior. The purpose of this work is the development of a robotic architecture inspired from Behavior Analysis. The developed architecture is able to simulate operant behavior learning and the proposed methods and structures allow the control and exhibition of appropriate social behavior and learning from interaction in the environment. The proposed architecture was evaluated in the context of a non trivial real problem: the learning of the shared attention. The obtained results show that the architecture is able to exhibit appropriate behaviors during a real and controlled social interaction. Additionally, the results show also that the architecture can learn from a social interaction. This work is the basis for developing a tool for the construction of social robots. The obtained results open oportunities of many future works
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