Umetna inteligenca, ki razvija miselne sposobnosti, je nastala v Rusiji

Umetna inteligenca, ki razvija miselne sposobnosti, je nastala v Rusiji
Umetna inteligenca, ki razvija miselne sposobnosti, je nastala v Rusiji
Anonim

Znanstveniki z Moskovske državne psihološko-pedagoške univerze (MGPPU) so ustvarili edinstveno računalniško igro, ki omogoča oceno hitrosti odločanja igralca in njegovo sposobnost napovedovanja situacije. Razvoj bo služil tudi kot specializiran trener za te veščine, so dejali. To je sporočila tiskovna služba univerze.

Sodobne metode preučevanja kognitivnih sposobnosti po mnenju znanstvenikov MSUPE ne pomenijo le merjenja sposobnosti računanja in logičnega razmišljanja: sistem, ki so ga razvili, je sposoben oceniti tudi kakovost napovedi in odločitev, sprejetih v hitro spreminjajočem se okolju.

V virtualnem prostoru, ki so ga ustvarili univerzitetni strokovnjaki, se igralec sooči s številnimi aktivnimi nasprotniki. Njihovo vedenje nadzira umetna inteligenca, ki temelji na kompleksnem matematičnem algoritmu. Igralčev cilj je "odstraniti" vse nasprotnike na omejenem igrišču.

"Na podlagi teorije markovskih naključnih procesov in metod nelinearne optimizacije smo razvili postopke, ki nam omogočajo ne le beleženje pravilnosti dejanj subjekta pri reševanju problemov, temveč tudi analizo njegovega vedenja," je pojasnil vodja laboratorija kvantitativne psihologije na Centru za informacijske tehnologije za psihološke raziskave Fakultete za informacijske tehnologije Moskovske državne univerze za psihologijo in izobraževanje Pavel Dumin.

Po njegovih besedah umetna inteligenca prilagaja igranje za določeno temo, pri čemer upošteva njegovo strategijo in ustvarja situacije tako zapletene, da bo dala najbolj podrobno predstavo o resnični stopnji razvoja njegovih sposobnosti.

Avtorji ugotavljajo, da je igra pravzaprav tudi orodje za testiranje in simulator sposobnosti, ki jih potrebujejo upravljavci kompleksnih avtomatiziranih sistemov, kot so saperski roboti ali brezpilotna letala.

"Težave pri razvoju takšnih psihodiagnostičnih orodij je kopičenje velikih empiričnih podatkov za pravilno prilagajanje prilagoditvenih postopkov. Doslej s matematično optimizacijo kompenziramo pomanjkanje podatkov o testiranju ljudi, ki pripadajo reprezentativnim skupinam," je povedal Pavel Dumin.

Nadaljnje naloge raziskovalne skupine so priprava sistema za implementacijo v izobraževalno prakso, pa tudi razvoj programskih elementov na podlagi ustvarjene umetne inteligence, ki povečujejo sposobnost preživetja avtomatiziranih sistemov v izrednih razmerah.

Priporočena: