Computational implementation of an explainable state machine-based agent - Viana, Henrique E.; Tacla, Cesar A.; Simão, Jean M. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2023: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2023.234005, 2023)
Existem casos em que um sistema deve atuar de forma autônoma. Um exemplo é realizar uma exploração em um cenário de acidente ou catástrofe natural para resgatar as vítimas. Uma das áreas que trata de sistemas autônomos é nomeada de Multiagente. Por diversas razões, pode ser necessário que o sistema gere explicações sobre suas ações. Por exemplo, por que um certo agente resgatou a pessoa A em vez da B? Quando um sistema tem impacto sobre vidas humanas, gerar explicações pode ser um requisito. Com base nisso, esse trabalho tem como objetivo realizar a implementação computacional de um agente explicável. A implementação é baseada em um modelo estrutural e um modelo de explicabilidade, existentes na literatura. Existem também simplificações para facilitar a implementação computacional, que é baseada em máquina de estados. A implementação foi construída na linguagem Python, e encapsulada em uma biblioteca genérica que pode ser configurada para qualquer cenário. Essa implementação foi testada para um cenário. Nesse cenário o agente precisa resgatar vítimas de um acidente. O objetivo dos testes é analisar as explicações geradas. A implementação demonstrou ser capaz de capturar os elementos essenciais para explicar as decisões do agente e gerar explicações a partir delas.