Грант РФФИ № 17-29-07051
Название: Сетевая модель знаковой картины мира и реализация в ней когнитивных функций
Руководитель проекта: Чудова Наталья Владимировна
Организация финансирования: Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук
Срок выполнения при поддержке РФФИ: 2018–2020
В настоящее время разработка новых методов искусственного интеллекта ведется на стыке компьютерных наук, психологии, нейрофизиологии и лингвистики. Такой междисциплинарный подход позволяет находить новые пути решения сложных задач искусственного интеллекта. Среди таких проблем в настоящем проекте рассматривается вопрос построения сетевых моделей таких когнитивных функций, как планирование поведения, целеполагание и приобретение знаний для некоторого виртуального когнитивного агента. Развиваемое в наших работах представление о знаке и знаковой картине мира не только опирается на серьёзную традицию изучения высших психических функций, существующую в отечественной психологии, но и находится в русле новейших тенденций в мировой когнитивной науке. В ходе работ по настоящему проекту будут построены концептуальные модели целеполагания, работы самосознания и приобретения знаний в знаковой картине мира; будет осуществлено построение сетевой модели приобретения знаний в знаковой картине с учетом доминирующей роли одной из компонент знака; будет осуществлена программная реализация разработанных алгоритмов и проведены модельные эксперименты.
В направлении уточнения и развития сетевой модели знаковой картины мира были введены понятия активности и процедур распространения активности по каузальным сетям. В связи с этим были уточнены понятия каузальной матрицы и кортежей матриц (тензоров). С введением понятия активности было формально определено понятие когнитивной функции и даны сетевые описания процессов планирования и целеполагания. Понятие активности на сети личностных смыслов позволило формально описать мотивационный аспект поведения и работы функций планирования. Все описанные понятия и процедуры были реализованы в виде программной библиотеки MAPLib, которая на данном этапе служит основным ядром построения систем, основанных на зна-
ковой картине мира, в том числе средств визуализации.
Проведен анализ специфики присвоения знаний носителями разных типов картины мира. Описаны различия содержательного и структурного плана, характерные для работы с новой информацией в ситуациях, когда для субъекта познания ведущей оказывается рациональная, житейская и мифологическая картины мира. Соответствующие этим типам картины мира структурные компоненты (понятие, сценарий и личностный смысл) образуют специфические конфигурации (иерархизированная целостная понятийная система, совокупность житейских пред-ставлений и смысловой конгломерат соответственно), которые отличаются друг от друга по таким параметрам, как предметосообразность/субъектосообразность, социальность/индивидуальность, чувствительность/нечувствительность к логическим противоречиям, открытость опыту/ригидность. Особенности организации информации, характерные для каждого из типов картины мира, определяют специфику процессов приобретения нового знания. Показана целесообразность применения полученных данных для развития человекоориентированных интеллектуальных систем.
Предложена типология отношений на сети смыслов между знаком «Я» и другими знаками картины мира; рассмотрены свойства этой сети. Описаны особенности содержания компонентов знака «Я». Представлены результаты эмпирического исследования содержания значения знака «Я», проведённого с помощью инструмента «машина РСА», позволяющего осуществлять глубокий лингвистический анализ текста в интересах социогуманитарных наук. Характеристики самосознания, проявляющиеся в опросниках, были соотнесены с характеристиками самосознания, представленными в самопрезентационном эссе. Сделан вывод о том, что наличие отрефлексированного опыта определённого типа накладывает отпечаток на неосознаваемое использование предикатов того или иного типа. Это позволяет считать возможным применение методов автоматического анализа текста к динамическому пополнению значения знака «Я» интеллектуального агента. В целом, предложенная модель самосознания показывает, каким образом сеть смыслов в знаковой картине мира интеллектуального агента может взаимодействовать с сетью имён знаков, что открывает путь к применению методов анализа текста в проектировании интеллектуальных агентов, наделённых «сознанием».
1. Чудова Н. В., Кузнецова Ю. М. Концептуальная модель самосознания для знаковой картины мира интеллектуального агента // Искусственный интеллект и принятие решений. — 2018. — № 4. — С. 86–94. (ссылка)
2. Чуганская А. А. Ментальность как культурно специфическая картина мира // Вестник экспериментального образования. — 2018. — № 3 (16). — С. 53–60. (ссылка)
3. Г. А. Киселёв, А. А. Андрейчук, А. И. Панов, К. С. Яковлев. Взаимодействие методов планирования в знаковой Картине Мира и планирования пути // XII мультиконференция по проблемам управления (МКПУ-2019) : Материалы мультиконференции (Дивноморское, Геленджик, 23-28 сентября 2019 г.) в 4 т. Т.1. — Ростов-на-Дону; Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2019. — С. 80–82. (ссылка)
4. А. И. Панов, Н. В. Чудова. Сетевая модель знаковой картины мира и реализация в ней когнитивных функций // XII мультиконференция по проблемам управления (МКПУ-2019): материалы научных сессий; Южный федеральный университет. — Ростов-на-Дону; Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2019. — С. 29–32. (ссылка)
5. Киселёв Г. А. Интеллектуальная система планирования поведения коалиции робототехнических агентов с STRL архитектурой // Информационные технологии и вычислительные системы. — 2020. — № 2. — С. 21–37. (ссылка)