Модели психики в системах искусственного интеллекта: творчество и алгоритмы

     Готовые модели

     В комплект разработанного ПО входят две  полнофункциональные модели, демонстрирующие некоторые из основных функций системы «Melos». Первая из них — Homunculus, реализует прототип новородженного ребенка, развивающегося в среде, определяемой следующими контекстами:

     а) родительским окружением (семейная среда);

     б) сверстниками раннего детского возраста (детский сад и ранние товарищи по играм);

     в) школьными товарищами (включая прочие социальные контакты подросткового  возраста);

     г) коллегами на работе (рабочие контакты);

     д) взрослыми друзьями (контакты с людьми, не входящие в профессиональное окружение).

     При этом каждый контекст становится доступным либо в строго отведенное время, либо по достижении субъектом определенного уровня развития (выражающегося обладанием соответствующими ресурсами). В процессе моделируемой эволюции субъект реализует свои потребности, развивает собственные склонности и предпочтения — под влиянием меняющихся условий окружения, а также с учетом собственных первоначально заданных мотивационных установок. В результате у субъекта формируется собственный уникальный мотивационный портрет, управляющий профессиональным выбором на границе 20-25 лет, когда субъект выбирает один из двух введенных в модель вариантов самореализации (например: карьера ученого или карьера менеджера). Модель позволяет наблюдать удовлетворенность субъекта на любой стадии его развития, демонстрирует динамику изменения его мотивационной иерархии (возможен мониторинг по любому выбранному узлу). Также возможно изменение любых условий окружения или внутренних акцентуаций субъекта с целью произвольного модулирования и последующего анализа изменившихся поведенческих паттернов.

     Вторая  разработанная на системе «Melos»  модель — Business Firm; она исследует  влияние, которое оказывают на профессиональную продуктивность индивидуума его  личностные предпочтения и склонности, напрямую не связанные с профессиональной деятельностью. В основу модели положена структура небольшого предприятия, состоящая из 8 человек, между которыми распределены 4 различные профессиональные роли. Между собой эти роли образуют функционально связанную иерархию, в которой от производительности верхнего узла зависит производительность подчиненных ему нижних узлов. Общая производительность предприятия зависит от адекватности и согласованности производственной отдачи всех уровней иерархии. Однако каждая из ролей может быть представлена несколькими работниками (например — два менеджера, четыре клерка). И при этом каждый работник характеризован своими собственными индивидуальными чертами (называемых мотивационным портретом, т.е., грубо говоря — тем комплексом, который побуждает данного человека к какой-либо деятельности вообще). Влияние этих особенностей на его продуктивность наглядно демонстрируется динамическими графиками, создающимися в процессе моделирования работы вышеописанного предприятия. Отдача каждого из работников отражает его личное отношение к тому роду деятельности, который он вынужден выполнять в соответствии с его профессиональными обязанностями. Модели подобного рода могут быть полезны социологам, HR-менеджерам и начальникам подразделений, которые желают распределять функциональные обязанности в соответствии с индивидуальными качествами их подчиненных.

     Вывод

     Являясь технологическим ноу-хау, которое  не имеет аналогов как на рынке  прикладного ПО, так и среди  академических разработок, система  моделирования «Melos» находится в постоянной эволюции и совершенствовании. Ее возможности не ограничиваются указанным выше функциональным перечнем и спектром возможного применения. Зарекомендовав свой высокий потенциал в первых же экспериментах, инструмент моделирования может представлять интерес для коммерческих организаций и научно-исследовательских институтов в следующих формах:

     а) реализация алгоритмов и построение engine-модулей в категории embedded-software;

     б) создание программных комплексов категории  социально-психологического инструментария;

     в) продажа/передача технологии «Melos», исходных текстов и документации «in toto».

           Заключение

           Развитие информационной техники  позволило компенсировать человеку  психофизиологическую ограниченность  своего организма в ряде направлений.  «Внешняя нервная система», создаваемая и расширяемая человеком, уже дала ему возможность вырабатывать теории, открывать количественные закономерности, раздвигать пределы познания сложных систем. Искусственный интеллект и его совершенствование превращают границы сложности, доступные человеку, в систематически раздвигаемые. Это особенно важно в современную эпоху, когда общество не может успешно развиваться без рационального управления сложными и сверхсложными системами. Разработка проблем искусственного интеллекта является существенным вкладом в осознание человеком закономерностей внешнего и внутреннего мира, в их использование в интересах общества и тем самым в развитие свободы человека. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Библиографический список 

     1. Шалютин С. М. Искусственный интеллект [Текст] / С.М. Шалютин // М.: Мысль, 1985. - 67-98с.

     2. Эндрю А. Искусственный интеллект [Текст] / А. Эндрю // М.: Мир, 1985. -264с.

     3. Винер Н. Кибернетика [Текст] / Н. Винер// М.: Наука, 1983.- 81-110с.

     4. Клаус Г. Кибернетика и философия [Текст] / Г. Клаус// М.: Иностранная литература, 1963.- 532с.

     5. Уитби Б. Искусственный интеллект: реальна ли матрица [Текст] / Б. Уитби // М.: ФАИР-ПРЕСС, 2004. - 89-90, 101, 103с.

     6. Курейчик. В.М. Генетические алгоритмы [Текст] / В. М. Курейчик // М.: ТРТУ, 1998.- 117с. 

     Сайты

     http://psyfactor.org/lib/melos.htm

     http://www.refz.ru/referat_kibernetika_i_soznanie_problema_iskusstvennogo_intellekta_konkretizaciya.c.htm

     http://psychology.net.ru/dictionaries/psy.html?word=759