Эмоциональные агенты в имитации функционирования сложных организационно-технических систем (Часть II)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Проведен анализ возможности использования эмоциональных агентов в моделях сложных организационно-технических систем двух групп; разработаны предложения по использованию эмоциональных агентов. Первая группа моделей – это детерминированные и стохастические модели (полная формализация процессов), вторая – модели с меньшей формализацией (Форсайт-метод, ситуационный анализ и др.). Имитация эмоциональных состояний актуальна для систем с неполной и неточной информацией, когда выбранные решения часто являются результатом эмоций и могут быть иррациональными. Материалы и методы. Рассматриваются методы, полностью формализующие эмоциональные процессы с привлечением современного математического аппарата; анализируется возможность имитации эмоций лишь с частичной формализацией. Результаты. Предлагается использовать имитацию возникновения эмоциональных состояний человека с помощью включения в модель определенных типов агентов. Выводы. Предложенное использование типов агентов позволяет учесть эмоции вследствие событий, произошедших задолго до рассматриваемого интервала моделирования в системах, находящихся вне контура моделируемой системы.

Об авторах

Михаил Юрьевич Бабич

Научно-производственное предприятие «Рубин»

Автор, ответственный за переписку.
Email: babichmj@mail.ru

доктор технических наук, доцент, главный специалист научно- технического центра

(Россия, Пенза, ул. Байдукова, 2)

Вячеслав Ефимович Кузнецов

Научно-производственное предприятие «Рубин»

Email: 69vek@mail.ru

кандидат технических наук, начальник научно-технического центра

(Россия, Пенза, ул. Байдукова, 2)

Михаил Александрович Чигирев

Научно-производственное предприятие «Рубин»

Email: michael-chigirev@yandex.ru

заместитель начальника отделения научно-технического центра

(Россия, Пенза, ул. Байдукова, 2)

Андрей Михайлович Бабич

Научно-производственное предприятие «Рубин»

Email: fieryeye@yandex.ru

кандидат технических наук, программист научно-технического центра

(Россия, Пенза, ул. Байдукова, 2)

Список литературы

  1. Симонов П. В. Потребностно-информационная теория эмоций // Вопросы психологии. 1982. № 6. С. 44–50.
  2. Карпов В. Э. Эмоции роботов. URL: https://publications.hse.ru/mirror/pubs/share/ folder/rvkmtzmfe1/direct/51170801 (дата обращения: 02.05.2024).
  3. Городецкий А. Е., Курбанов В. Г., Тарасова И. Л. Влияния эмоций на принятие решения интеллектуальным роботом // Искусственный интеллект и принятие решений. 2023. № 3. С. 36–44.
  4. Фоминых И. Б. Эмоции как аппарат оценок поведения интеллектуальных систем. URL: https://studylib.ru/doc/163360/fominyh-i.b.-e-mocii-kak-apparat-ocenokpovedeniya? ysclid=lsnil8852w362774736 (дата обращения: 02.05.2024).
  5. Bratman M. E. Intentions, Plans, and Practical Reason. Harvard University Press, 1987. 224 p.
  6. Riahi H. L., Kebair F., Said L. B. Agent Decision-Making under Uncertainty: Towards a New E-BDI Agent Architecture Based on Immediate and Expected Emotions // International Journal of Computer Theory and Engineering. 2014. Vol. 6, № 3. P. 254–259.
  7. Russell J. A. A Circumplex Model of Affect // Journal of Personality and Social Psychology. 1980. Vol 39, № 6. P. 1161–1178.
  8. Ковальчик З., Зубенко М. Вычислительные подходы к моделированию искусственных эмоций – Обзор предлагаемых решений. URL: https://www.frontiersin. org/articles/10.3389/frobt.2016.00021/full (дата обращения: 02.04.2024).
  9. Ekman P., Wallace F. V. Constants across cultures in the face and emotion // Journal of personality and social psychology. 1971. Vol. 17, № 2. P. 124–129.
  10. Изард К. Э. Психология эмоций. СПб. : Питер, 2000. 464 с.
  11. Ortony A., Clore G. L., Collins A. The Cognitive Structure of Emotions. New York : Cambridge, 1988. 207 p.
  12. Заболеева-Зотова А. В., Петровский А. Б., Ульев А. Д. Распознавание и оценка взаимодействия людей по эмоциональным реакциям // Искусственный интеллект и принятие решений. 2023. № 4. С. 71–81.
  13. Сластников С. А., Жукова Л. Ф., Семичаснов И. В. Приложение поиска, анализа и прогнозирования данных в социальных сетях // Информационные технологии и вычислительные системы. 2024. № 1. С. 97–108.
  14. Осипов А. В., Сапожников А. Е., Плешакова Е. С., Гатауллин С. Т. Методы машинного обучения для распознавания эмоционального состояния абонента телекоммуникационных систем // Информационные технологии и вычислительные системы. 2024. № 1. С. 23–35.
  15. Karyotisb Ch., Doctorb F., Iqbalb R., Jamesb A., Changa V. A fuzzy computational model of emotion for cloud based sentiment analysis. URL: https://pure.coventry. ac.uk/ws/portalfiles/portal/13277719/1_s2.0_S0020025517304164_main.pdf (дата об- ращения: 02.05.2024).
  16. Hieida Ch., Horii T., Nagai T. Deep Emotion: A Computational Model of Emotion Using Deep Neural Networks. URL: https://arxiv.org/pdf/1808.08447.pdf (дата обращения: 02.05.2024).
  17. Бабич М. Ю., Бабич А. М. Влияние аксиом принадлежности агентов нескольким организационно-техническим системам на рациональное поведение агентов // Искусственные общества. 2021. T. 16, № 1. URL: https://artsoc.jes.su/ S207751800013885-2-1 (дата обращения: 30.03.2024).
  18. Бабич М. Ю. Искусственный интеллект и создание сложных организационно- технических систем. Часть II // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2022. № 1. С. 32–41.
  19. Дубровский Д. И. Проблема сознания: опыт обзора основных вопросов и теоретических трудностей. Проблема сознания в философии и науке. М. : Канон+, 2009. С. 5–52.
  20. Карпов В. Э., Карпова И. П., Кулинич А. А. Социальные сообщества роботов. М. : Ленанд, 2019. 352 с.
  21. Бабич М. Ю., Кузнецов В. Е., Бабич А. М. Имитация особенностей автоматизированных систем управления для силовых структур в процессе моделирования их функционирования // I-methods. 2022. Т. 14, № 4. URL: http://intech-spb.com/wpcontent/ uploads/archive/2022/4/1-babich4-2022.pdf (дата обращения: 11.04.2023).
  22. Бабич М. Ю., Кузнецов В. Е., Чигирев М. А., Ползунов Н. В. Онтология технологии включения метода сценирования в функционирование специализированных конкурирующих систем // XXI+ век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2023. Т. 12, № 4 (64). С. 12–18.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».