Geum.ru

Корзинкин Владимир Анатольевич Москва 2009 литература

Вид материалаЛитература

Содержание


Интеллектуальные системы.
Данные – отдельные факты и свойства, характеристики объектов и процессов в предметной области (ПрО). Знания
Подсистема (профессионального) общения
Машина логического вывода
Подсистема приобретения знаний
Подсистема объяснений
Описание ЭС, базирующихся на правилах.
Описание ЭС, базирующихся на логике.
МАС = ИИ + компьютерные сети + распределенная БД, распределенные вычисления и теория распределенности + теория отрытости.
Агент – развитие понятия объект. Объект
ТЕМА 3. Коренное улучшение сервиса и понятие разумного агента.
Возможная точность отражения особенностей обучаемости
Возможная точность начального отражения характеристик общения
Встроенность в гетерогенный коллектив пользователей
Структурная схема МАС-РА в режиме профессиональной деятельности в Internet.
Мнение ученого об этом варианте.
ТЕМА 6. Естественная нейронная сеть человека (ЕНС) и искусственная нейронная сеть (ИНС).
Схема типичного нейрона в сети
Структурно-функциональная организация мозга человека.
Пр. А служит для формирования сигналов управления исполнительными органами. Связь между Аx
...
Полное содержание
Подобный материал:
  1   2   3   4   5   6   7   8

Министерство связи и массовых коммуникаций Российской Федерации


Московский технический университет связи и информатики


Конспект лекций по дисциплине

«Детерминационный анализ и интеллектуальные системы (ДА и ИС)»


Кафедра теории электрической связи


Разработчик:

кандидат технических наук,

доцент кафедры ТЭС МТУСИ

Корзинкин Владимир Анатольевич


Москва 2009


ЛИТЕРАТУРА.

  1. А.С. Аджемов, В.И. Еремичев, В.А. Корзинкин «Вместе с искусственным интеллектом», А.С. Аджемов ,В.П. Жидаков, В.А. Корзинкин «Что ждут от специалистов по искусственному интеллекту», материалы конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы», МФИ-2009.
  2. Internet (ключи: интеллектуальные агенты, общение на естественном языке и т.п.). Литература по многоагентным ИС.
  3. В.В. Девятков «Системы искусственного интеллекта», изд. МГТУ, 2001г. (или новее).
  4. Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский «Базы знаний интеллектуальных систем», Спб Питер 2001г.
  5. К.К. Данилов «Моделирование сознания разумного существа», Москва, Международная Гермес-Академия, Деп. в ВИНИТИ, 1995г.
  6. К.К. Данилов «Язык и отображение мира в сознании», ИИ от Prof – язык и отображение мира в сознании. ссылка скрыта (моделирование интеллекта и искусственное разумное существо).
  7. Книги научной серии: «Нейрокомпьютеры и их применение», ред. А.И. Галушкин.
  8. А.А. Харламов «Нейрокомпьютеры в обработке речевой и текстовой информации», монография, кн.12.

Ю.И. Зозуля «Интеллектуальные нейросистемы», изд. Радиотехника, М.: 2003г.
  1. С.В. Чесноков «Детерминационный анализ социально-экономических данных», М.: наука 1982г.
  2. В.А. Корзинкин «Принципы восприятия и опознавания структуры динамических изображений», журнал «Информационные технологии» №0, 1995г.
  3. С.В. Чесноков «Физика Логоса, краткий очерк», 1991г.



Интеллектуальные системы.

В данном разделе будут рассматриваться многоагентные интеллектуальные системы (МАС). В центре внимания будут МАС с разумными агентами (МАС-РА).

С точки зрения других МАС МАС-РА – система с повышенным сервисом. С общей точки зрения они должны стать важнейшей фазой на пути к информационным системам будущего.

Информационные системы будущего – ИР (искусственно-разумные).


ТЕМА 1. Напоминания о базе знаний (БЗ) и экспертных системах (ЭС).


§1. Начальная история искусственного интеллекта (ИИ).

Условное начало ИИ 1954 год. Ученые Ньюэлл, Шоу, Саймон, де Гроот создали:
  1. Язык обработки списков IPL 1.
  2. Программа доказательства теорем исчислений высказываний – «Логик-Теоретик».
  3. Программа для игры в шахматы (1957).

В 60-х годах они разработали универсальный решатель задач (GPS).

Джон Маккарти создал язык LISP.

В 1965 Робинсон разработал программу доказательства теорем исчисления предикатов.

Все эти работы привели к созданию PROLOG., внутри него есть логический вывод по исчисление предикатов 1го порядка.

В 60-х выяснилось, что на эвристиках (список правил) программа в шахматы хорошо играть не может, другого не умеет, нужен доступ к знаниям.


§2. Данные и знания.

В 70-е годы были созданы первые экспертные системы. Условно их можно назвать одноагентными. Система построена на знаниях. Знания основаны на данных.

Данные – отдельные факты и свойства, характеристики объектов и процессов в предметной области (ПрО).

Знания: - результат мыслительной деятельности человека по поводу данных;

- закономерности ПрО;

- данные о данных;

- структура хорошо структурированных данных.

Языки представления знаний сводятся к классам:
  1. продукционные модели;
  2. семантические сети;
  3. фреймы;
  4. формально-логические модели.


§3. Структура ЭС.

ЭС можно рассматривать как приложение к БЗ.





БЗ – содержит правила, описывающие отношения, явлений, методы, знания для решения задач из области применения ЭС. В ней есть фактические знания и знания необходимые для получения других знаний.

Подсистема (профессионального) общения – для ведения диалога с пользователем, для запросов у него необходимых фактов для процесса обсуждения, дающих возможность пользователю контролировать и корректировать ход рассуждений.

Машина логического вывода – механизм рассуждений, оперирующий с данными из БД (база данных) и знаниями из БЗ с целью получения новых данных.

Для этого используется программно-реализуемый механизм поиска решения в сети фреймов или в семантической сети.

Подсистема приобретения знаний – для корректировки и пополнения БЗ (в простейшем случае – интеллектуальное редактирование БЗ, в более сложном – средство для извлечения знаний из БД, графических знаний, знаний из неструктурированного текста).

Подсистема объяснений – для возможности контролировать ход рассуждений (без этой системы пользователь не доверяет системе).


§4. Разновидности представлений знаний.

Это множество соглашений по семантике и синтаксису для описания объектов.

Есть 2 метода:
  1. Помещение фактов и чисел (фрагменты знаний) в правила Turbo Prolog. Это представление подходит для ЭС, базирующихся на правилах.
  2. Организация фактов и чисел в утверждения, образующих БЗ на утверждениях. Это подходит для ЭС, базирующихся на логике.


Описание ЭС, базирующихся на правилах.

Во время консультации с пользователем входные данные сопоставляются с данными в БЗ, в результате получается утвердительный или отрицательный ответ. Утвердительный ответ – действие одного из продукционных правил. Продукционные правила определяются входными данными. Таким образом ЭС содержит множество правил, вызываемых входными данными в момент сопоставления.

В механизме вывода содержится интерпретатор, который работает в три шага:
  1. сопоставляет образец правила с элементами данных в БЗ;
  2. если можно вызвать более одного правила, то используется механизм разрешения конфликта для выбора 1го правила;
  3. применяет правило , чтобы ответить на вопрос.

Большие ЭС содержат более 5000 продукционных правил.


Описание ЭС, базирующихся на логике.

БЗ состоит из утверждений в виде предложений логики предикатов. Предложения могут группироваться, образуя БД Turbo Prolog. Тут же множество правил, вызываемых входными данными.

Тоже есть интерпретатор, который выбирает модули для работы. Работает в три шага:
  1. сопоставляет элементы данных в БД с предложениями в БЗ, управляющих поиском и сопоставлением;
  2. если вызывается более одного правила, то используется возможность Turbo Prolog для разрешения конфликта;
  3. результаты автоматически получаются и направляются на устройство вывода.

Эффективность этих систем объясняется структурой Turbo Prolog.


ТЕМА 2. Многоагентные интеллектуальные системы (МАС).


§1. Общее представление

ВОПРОС: зачем нужны МАС-РА, а не совокупность одноагентных интеллектуальных систем?

ОТВЕТ: так как большой выигрыш дают взаимодействия агентов, а не сумма результатов.

ПРИМЕР. Пусть внешняя среда – команда B. Ей противостоит 11 взаимодействующих и невзаимодействующих игроков Ai.

Результат: когда A1 играет с B – 0:10; когда A2 играет с B – проигрыш; A11­ играет с B – проигрыш. Следовательно, суммарный результат 0:110 .

Пусть игроки взаимодействуют в команде, тогда результат 0:5.

Таким образом, 11 экспертных систем дают малый результат против одной МАС.

МАС – новая парадигма.

МАС = ИИ + компьютерные сети + распределенная БД, распределенные вычисления и теория распределенности + теория отрытости.

В МАС данные факты указывают направление вычислений.

Агент – развитие понятия объект.

Объект – абстракция от множества реальных предметов, имеющих те же свойства, правила поведения.

Агент – сущность, которая находится в некоторой среде, интерпретирует и исполняет команды, воздействующие на среду. Это достаточно общая технология, относящаяся к различным областям, нет четкого определения мира агентов, есть большое число атрибутов, с ним связанных, и большое разнообразие примеров агентов.

Каждый автор и сообщество определяют своего агента с конкретным набором свойств. В результате существуют следующие типы агентов:
  • автономные;
  • персональные ассистенты;
  • социальные;
  • интеллектуальные;
  • и т.д.

А по представлению внешнего мира и поведению:
  • локальные;
  • сетевые;
  • мобильные;
  • и т.д.

Свойства агента описываются исходной системой. А правила поведения описываются порождающей системой. Состояние агента определяется перечнем его свойств с текущими значениями. Определяющими являются ИА (интеллектуальные агенты), соответственно получаем систему МАС-ИА. В настоящее время заняты обеспечением взаимодействия многих агентов.

Интеллект – можно оценить, как способность агента использовать старые знания в новых, заранее неизвестных ситуациях и проблемных областях, где агент приемлем, как активный решатель задач.


§2. Развернутое определение ИА.

Свойства:
  1. Автономность: функционирование без вмешательств со стороны владельца, контроль внутреннего состояния и своих действий.
  2. Социальное поведение: возможность взаимодействия и коммуникации с другими агентами.
  3. Реактивность: адекватное восприятие внешней среды и собственной реакции на ее изменение.
  4. Активность: способность генерировать цели и рационально действовать для их достижения.
  5. Обладание базовыми знаниями: знания о себе и окружающей среде с другими агентами, которые не меняются в период существования агента.
  6. Убеждения: переменная часть знаний, которые могут меняться во времени, хотя агент может о них не знать и продолжать их использовать.
  7. Цели: совокупность состояний, на достижение которых направлено текущее поведение агента.
  8. Желание: состояние и/или ситуация, достижение которой для агента важно.
  9. Обязательства: задача, решение которой он берет на себя по просьбе и/или поручению другого агента.
  10. Намерение: то, что агент должен делать в силу обязательств и/или желаний.


Иногда сюда добавляются:
  1. Благожелательность.
  2. Рациональность.
  3. Правдивость.
  4. Мобильность.


§3. Особенности ИА, МАС-ИА, сложных систем с МАС-ИА.


  1. Как правило, каждый агент работает с определенной метафорой (имя), определяющей функции и особенности его, как исполнителя. Идея любой метафоры – это прототип, отражающий схему взаимодействия между исполнителями/
  2. ИА способны проявлять инициативу во взаимодействии с окружающим миром и другими агентами, получать от них информацию, реагировать на нее своими действиями/
  3. У них должно быть развито внутреннее представление внешней среды, возможность рассуждать, способность запоминать и анализировать ситуацию, предвидеть возможные реакции на свои действия, делать выводы для дальнейших действий, в результате прогнозировать будущее свое и внешнего мира, строить виртуальные миры, в которых формировать планы действий.
  4. Черты сложных систем с участием ИА:
    1. функционирование системы с МАС-ИА нужно анализировать, так как результаты могут быть и отрицательными;
    2. для систем характерно промежуточное расстояние между упорядоченным и хаосом;
    3. при проектировании МАС-ИА необходимо учитывать подходы, сложившихся в природе, при решении комбинаторных задач:
      1. паразитизм;
      2. симбиоз;
      3. репродукция;
      4. генетика;
      5. естественный отбор;
    4. ИА могут работать как взаимодействующие (результат может быть больше, чем сумма работ выполненных отдельными агентами) и невзаимодействующие (делают то, что просят) особи.
  5. Результатом взаимодействия является создание логически связанных структур со следующими свойствами:
    1. простые правила могут генерировать логически связанные новые явления. Важно при проектировании МАС-ИА для слабо прогнозируемых систем более применим подход снизу вверх (так возникает большинство популяций). Устойчивая структура может стать компонентом более сложной.
    2. Агент и эти структуры могут формировать двунаправленную связь. Явление возникновения – это устойчивые связи с меняющимися компонентами.

Множество агентов обычно гетерогенно.


§4. Направления программной реализации.

Есть особый инструментарий, которого не будем касаться.

Разработка МАС идет по двум направлениям:
  1. на основе распределенного ИИ;
  2. на основе сценариев.

Первые строятся на базе ЭС, основанных на правилах и рассуждениях, на основе прецедентов. В них каждый агент – нераспределенная система, основанная на знаниях с добавлением компонентов для безопасности, качества обслуживания, взаимодействия с другими агентами и пользователями.

Вторые ориентированы на использование в больших компьютерных сетях с разнообразным сервисом. Агенты должны быть мобильными, и они разрабатываются с помощью языков сценариев (TCL, JAVA, Language), которые ориентированы на удаленное использование приложений инициируемых электронной почтой.


§4. МАС-ИА, разработанная для поиска Web-страниц.





Агент пользователя ассоциирует при формулировке запросов представленные результаты поиска в виде URL или Web-страниц. Когда пользователь выбирает интересующую его предметную область, то агент пользователя запрашивает соответствующую онтологию и информирует других агентов, какая онтология будет использоваться. Агент сети подключается к заданной URL или Web-странице и осуществляет ее считывание и анализ. Так как нужная страница может быть недоступна или неинтересна по содержанию, то агент сети должен уметь обрабатывать исключительные ситуации, а так же анализировать текст.

МАС-технологии появились 10 лет назад. Сейчас интерес находится в практике программного обеспечения.


ТЕМА 3. Коренное улучшение сервиса и понятие разумного агента.

§1. Улучшение сервиса.

В большинстве существующих программ сервис является «дружественным», в том числе и в МАС, он заключается в предъявлении пользователю МЕНЮ, а в лучших с точки зрения «дружественности» сервисах может быть также голосовой ввод и вывод на ограниченном естественном языке или использование средств мультимедиа. Но все это далеко не дотягивает до общения хорошо знакомых людей, когда общение является дружественным.

Современный сервис в программах, в МАС можно уподобить обслуживанию покупателя коллективом магазина, Где покупателю никто не знаком. Здесь каждый выполняет свою функцию.

Как происходит контакт между друзьями? Они личности, они когда-то познакомились, знают состав семей, друзей, основные события жизни друг друга, при контактах узнают друг друга в лицо, радуются, сочувствуют, узнают новости, проблемы, помогают, советуют.

Теперь перенесем это на сущность магазина. Пусть покупатель и работник магазина приятели. Отметим два новых момента: во-первых, само облуживание, профессиональный контакт, становится несравнимо лучше, например, становится возможным решение нестандартных, творческих задач (достать то, чего нет на прилавках, на складе); во-вторых, дружественное общение имеет и самостоятельную, непрофессиональную ценность (можно зайти со своей проблемой, не касающейся покупок).


§2. Понятие разумного агента (РА).

Имея в виду эти два момента новизны, введем следующие понятия.

Агент, снабженный чертами личности, обеспечивающий пользователю преимущества межличностного общения – разумный (РА).

Желательно объединять преимущества ИА и РА и поэтому определим РА, как такую разновидность ИА, которая обладает следующими свойствами:

а) (15) Историчность: обладает именем и прошлым определенной существовавшей личности (прототипа), зафиксированными системой опросников, по возможности мультимедиа средствами и/или генными материалами.

б) (16) Обладает возрастными изменениями.

в) (17) Возможная точность начального отражения сознания: реализация с учетом зафиксированной системы ответов на опросники по поводу психологических категорий сознания, подсознания прототипа.

г) (18) Возможная точность отражения особенностей обучаемости: развитие с учетом зафиксированной системы ответов на опросники по поводу особенностей развития и обучаемости прототипа.

д) (19) Возможная точность начального отражения характеристик общения: реализация с учетом зафиксированной системы ответов на опросники по поводу особенностей прототипа при общении по разным каналам (звук, видео и т.д.).

е) (20) Встроенность в гетерогенный коллектив пользователей.

Сознание включает в себя следующие аспекты (вслед за автором литературы [5], [6]):
  • отражение в памяти окружающего мира и его взаимосвязей. К этому аспекту относятся: ощущение, восприятие, память, воображение и мышление.
  • различение субъекта и объекта, отчетливое разделение того, что относится к «Я» и «не Я».
  • целеполагающая деятельность, формирование целей деятельности. К этому аспекту относятся: мотивационная деятельность и принятие волевых решений.
  • отношения к окружающему миру, они связаны с чувствами и эмоциями агента.

Обучение включает в себя разновидности:
  • без учителя;
  • с учителем;
  • перекачка программ.

Общение полноценное включает в себя:
  • непрофессиональное (второй момент новизны);
  • профессиональное (с ним связан первый момент новизны), в худшем случае на ограниченном ЕЯ, в лучшем – просто на ЕЯ.


§3. Свойства ИА, которые обязательны для РА.

Свойства номера 1..2, 4..6, 9..11 обязательны. Свойство 11 должно определяться в частности ответами на опросники. Свойства 3, 7, 8 в основном входят в свойства а..е. Свойства 12, 13 обязательны только в профессиональных общениях и деятельности. Свойство 14 может быть обязательно только для некоторых РА.


§4.Особенности РА, МАС-РА, сложных систем с МАС-РА.

ПРИМЕЧАНИЕ: номера, которые соответствуют для ИА.

1. При профессиональном общении метафора данного РА, как правило, будет не такой, как при профессиональном общении.

4.3. При проектировании МАС-РА необходимо учитывать подходы к решению комбинаторных задач не только в природе, но и в человеческом обществе (коррупция, трудовые коллективы).

4.4. РА в случае не взаимодействия особей делают не только то, о чем их просят, но и то чего они хотят. В случае взаимодействия при непрофессиональном общении результат влияния коллектива РА на пользователя может быть больше, чем сумма влияния отдельных РА.

6. Дополнительно отметим, что ввиду возможностей непрофессионального общения основную долю в МАС-ИА со временем составит МАС-РА, а в остальных пунктах особенности РА и МАС-РА те же, что и для остальных МАС-ИА.


Структурная схема МАС-РА в режиме профессиональной деятельности в Internet.





1 – пользователь №1.

2 – пользователь №n.

3 – постановка целей.

4 – органы восприятия РА-1.

5 – органы восприятия РА-m.

6 – БД и БЗ РА-1.

7 – БД и БЗ РА-m.

8,9 – тесты прототипа.

10 – блок разума РА-1.

11 – блок разума РА-m.

12,13 – блок поведения соответственно РА-1 и РА-m.


§5.Общий алгоритм диалога с РА.

Даже непрофессиональное общение в общем случае содержит конфиденциальные сведения. Поэтому это нужно учитывать в сетевых технологиях, тогда схема диалога с РА выглядит следующим образом:





ТЕМА 4. Моделирование отдельных черт и комбинаций черт РА.

§1. Моделирование ИА.

Этот раздел составляется с помощью студентов. Тут должны быть на том или ином уровне (принципы, структуры, программы, алгоритмы) показаны моделирования тех 10-11 свойств, которые входят в определение ИА. Причем приоритетна работа ИА в Internet.

§2. Моделирование общения.

Здесь нужны личностные характеристики общения хотя бы на ограниченном ЕЯ или на ЕЯ на профессиональные и непрофессиональные темы, что касается профессиональных тем, то об этом расскажут студенты.

Программа непрофессионального общения на таком уровне, что эксперты не могут различить человек ли беседует с пользователем или компьютер, существует, но там не конкретные личности. Существует программа «Alica», «Психиатр», «Параноик». Они совершенствуются. Это диалоговые системы. Их много в Internet, причем общение возможно на ЕЯ. Позже будут примеры Chat bots «Kiberry», «ALICE» (фирмы). Они без личностных свойств. Есть примеры отражения в программах личностных свойств прототипа. Программа «Мышь», она произносит вводимый с клавиатуры текст одним из записанных голосов. Есть мобильный телефон, который произносит текст говорящего на одном из нескольких десятков голосов, примеры которых аппарат зафиксировал.

Далее смотри «Моделирование сознания».


§3. Моделирование обучения РА.

Есть много программ с обучением «с учителем», с обучением «без учителя».

Есть программы обучения взрослых виртуальных личностей

Специфический вид обучения виртуальной личности – перекачка обучающих программ.

Есть впечатляющие программы обучения «с учителем» языку и сознанию, которое очень близко к обучению ребенка «ХЭЛ» (Израиль). В этой программе используется модель обучения человека «учитель-мама», в течение большого времени она обучает «компьютер-ребенка», она психолингвист.

Обычно под обучением «с учителем» понимается более узкая задача, рассмотрим при изучении нейронных технологий.

«Компьютер-ребенок» «ХЭЛ» ведет себя обычно, любит играть в мяч и др., общается с «мамой» на ЕЯ.

Черты:
  • есть обучение;
  • общение на ЕЯ непрофессиональное;
  • обладание возрастом.

Это черты отличающие РА от простых ИА.

Позже будут рассмотрены бионические принципы ИИ, пересекающиеся с этим разделом.


§4. Моделирование сознания.

(Этот раздел взят из статьи К.К. Данилова 1995 года «Моделирование сознания разумного существа»).

Что такое сознание в понятии конструктивных с точки зрения реализации на компьютере:
  • отражение в памяти окружающего мира, построение модели окружающего мира и его взаимосвязей;
  • разделение того, что относится к «Я» и «не Я»;
  • формирование целей деятельности;
  • отношение существа к окружающему миру.

Начинаем с возникновения желаний. Алгоритм возникновения желаний таков: принимается информация об окружающем мире → формируется набор наиболее вероятных прогнозов развития событий, включая возможные действия модели → выбирается прогноз удовлетворяющий модель в наибольшей степени и являющийся наиболее вероятным. Этот прогноз и является «желанием модели» (желанием того, чтобы по такому пути развивались события в мире) → выполняются собственные действия моделью по выбранному прогнозу (осуществляется попытка привести окружающий мир к состоянию, соответствующему текущему желанию модели) → возврат в начало (прием информации извне).

Подробнее:
  1. Формируется отображение окружающего мира, изменяющееся с приемом каждой порции информации.
  2. В отображении мира, после каждого приема информации:

а) делается попытка связать отношениями понятия вводимой информации;

б) найти отношения между утверждениям в водимом и контексте;

в) производится обобщение найденных отношений.

а-в – накопление знаний системой.
  1. В отображении мира поддерживается разделение поступающей информации на части – привязываемые к словам, идентифицирующие объекты, входящие в эти части.

Объекты находятся, как слова, которые отвечают на вопросы вида: «кто?», «что?», «кем?», «из чего?» и т.п. В частности соответствующая информация привязана к объектам «Я» и «собеседник». Объекты из вновь поступающей информации модель пытается идентифицировать с уже известными объектами.
  1. Существует механизм, который строит всевозможные выводы из утверждений введенных предложений и фактов текущего контекста. На основе построенного дерева следований из каждого вновь введенного предложения производятся изменения дерева прогноза развития системы в окружающем мире.
  2. Модифицированное дерево, дающее развития ситуаций, оценивается с позиций хорошо/плохо для объекта «Я». Этот вариант прогноза интерпретируется как желание пути, по которому следует развиваться событиям с точки зрения модели.
  3. Механизм (5) используется для оценки уже свершившихся событий и других объектов. Оценка произошедшего и оценки отношений «Я» к другому объекту можно интерпретировать как чувства или эмоции.
  4. По выбранному прогнозу производятся выполнения действий объектом «Я». Это попытка привести мир к желаемому состоянию.


ЗАМЕЧАНИЯ.
    1. Разъяснения к этой модели в этой и других статьях этого же автора.
    2. Автор считает, что он в модели сознания разумного существа учел все концепции поведения личности. Здесь мы с ним не согласимся (смотри внимательно свойства РА)
    3. Одно из свойств общих для ИА и сознания одного существа является его активность (смотри внимательно свойства ИА). Причинами активности одного существа по этой статье являются:

а) безусловные и условные рефлексы;

б) инстинкты;

в) прогнозирование ситуаций и выбор приемлемого прогноза, причем, чем развитее интеллект, тем доля последней причины выше.

В модели – начальная доля самостоятельности.

В процессах формирования прогнозов, анализа введенного пользователем и работе других механизмов модели у нее возникают вопросы. Самостоятельность проявляется:
  1. в поиске ответов на эти вопросы;
  2. в выводе строки общей с пользователем.
  1. В этой модели еще есть:
  1. ввод информации на ЕЯ, правда, ввод неполноценный;
  2. самообучение (пункт 2 описания модели).

Самое существенное, что, по утверждению автора, построена в 1995 году демонстрационная версия наиболее трудоемкой части: создание моделью картины внешнего мира.


§5. Моделирование историчности, возрастного развития, точности непрофессионального общения на ограниченном ЕЯ.

Из свойства историчности следует нижеследующее.

В литературе встречаются следующие принципы моделирование историчности.

Есть программы, создающие персональные тождества с той или иной знаменитостью – называются виртуальными людьми. Например, создается виртуальная знаменитость психиатр (Фрейд), отвечающий на конкретный профессиональный вопрос пользователя. Есть мультимедиа-интерактивные программы по группе Шевчука, она показывает его и его окружение в разные периоды его жизни, но эти виртуальные люди не отвечают требованию возрастного развития к РА.

Опубликованы принципы создания программ, моделирующих в системе все свойства, перечисленные в заголовке раздела:
  1. с помощью психологов создаются опросники, ответы на которые дают либо сами живущие/шие личности (прототипы), либо знавшие их другие люди (в том числе пользователи);
  2. эти ответы фиксируют биографические данные на каждый прототип и данные необходимы для создания его психологического портрета, но свойства 15-19 в частности фиксируют отношения их и между собой, и к членам коллектива пользователей;
  3. Ответы во возможности иллюстрируют мультимедиа-средствами.

Обеспечением возрастного развития служат с одной стороны ответы на опросники по поводу развития черт личности прототипа, с другой стороны – сеансы общения с пользователями, дающие временную привязку и дополнение временных отрезков событиями, о которых сообщает пользователь. Для организации общения используется выбор меню или набор с клавиатуры пользователем и фразы на ограниченном ЕЯ их собеседников, учитывающих личностные характеристики общения прототипов.

Используется общая система классификации событий пользователей и прототипов, что облегчает взаимную передачу опыта пользователей и виртуальных людей. Изменяющийся виртуальный человек рассматриваемой разновидности является продолжателем личности умершего прототипа в компьютере (ПЛК). Прототипы (ПЛК) не обязаны быть знаменитостями.