с 01.01.1974 по 01.01.2022 Москва, Россия
с 01.01.2018 по настоящее время Российский государственный аграрный университет, Московская сельскохозяйственная академия имени К.А. Тимирязева (Кафедра Мелиорации и рекультивации земель, Старший преподаватель)
с 01.01.2008 по 01.01.2018 ООО "Русаудит" (ИАС, Специалист)
с 01.01.2022 по настоящее время Москва, г. Москва и Московская область, Россия
ВАК 5.8.5 Теория и методика спорта
УДК 57 Биологические науки
УДК 00 Наука в целом (информационные технологии - 004)
УДК 159.9 Психология
УДК 347.514.3 В спорте
ГРНТИ 34.00 БИОЛОГИЯ
ГРНТИ 15.00 ПСИХОЛОГИЯ
ОКСО 02.00.00 Компьютерные и информационные науки
ОКСО 49.04.03 Спорт
ББК 75 Физическая культура и спорт
ББК 88 Психология
ТБК 2332 Психология
ТБК 2352 Спорт
Формирование информационной структуры искусственного интеллекта тесно связано с методами формального описания когнитивных функций головного мозга человека (алгебраическая биология, алгоритмическое описание и построение математических моделей). В реальной жизни обычно не бывает полной информации о состоянии внешней среды, поэтому считают, что способность мозга к вероятностному прогнозированию есть одна из форм интеллектуальной деятельности. Возможно, «обучающаяся матрица» мозга путем прогнозирования выбирает «правильные» алгоритмы решения задачи, создавая «внутреннюю модель внешнего мира», соответствующая реальной ситуации, а процессы вероятностного прогнозирования реализуются диапазоном готовности всех систем организма к ожидаемым событиям. Вероятностное прогнозирование основано на правилах переработки информации головным мозгом человека.
вероятностное прогнозирование, искусственный интеллект, когнитивные процессы, концептуальная модель
Формирование информационной структуры искусственного интеллекта тесно связано с методами формального описания когнитивных функций головного мозга человека (алгебраическая биология, алгоритмическое описание и построение математических моделей). В реальной жизни обычно не бывает полной информации о состоянии внешней среды, поэтому считают, что способность мозга к вероятностному прогнозированию есть одна из форм интеллектуальной деятельности. Возможно, «обучающаяся матрица» мозга путем прогнозирования выбирает «правильные» алгоритмы решения задачи, создавая «внутреннюю модель внешнего мира», соответствующая реальной ситуации, а процессы вероятностного прогнозирования реализуются диапазоном готовности всех систем организма к ожидаемым событиям. Вероятностное прогнозирование основано на правилах переработки информации головным мозгом человека. Эти правила, легли в основу инновационной методики психологического тестирования при использовании компьютерной программы «Прогнозис 3.1» , разработанной на Биологическом факультете МГУ, способной оценить уровень интеллектуальных возможностей человека и повысить эффективность регуляции поведения. В общем понимании модель «алгебры символов» является чрезвычайно ценным методом создания некоторых видов абстрактных представлений когнитивных функций. Если символы дают абстрактное представление выражений, формулирующих задачи, то эта модель «алгебры символов» может быть столь же абстрактна. Это своего рода язык, т.е. система выражений, образованных из данной системы символов. Возникает проблема отыскания эффективной грамматики, т.е. кода программ, для сокращения процесса поиска. На основе полученных данных нами была создана концептуальная модель целенаправленного поведения человека и проведено алгоритмическое описание когнитивных процессов головного мозга. Согласно нашей концептуальной модели, матричная форма записи позволяет наглядно представить взаимодействие множества вероятностных событий внешней среды, сигналов и реакций организма, а также объективно оценить эффективность вероятностного прогнозирования на разных этапах решения задачи. Для экспертного анализа результатов компьютерного тестирования целесообразно использование глубинных нейронных сетей с обратным распространением ошибки, а для создания полной матрицы анализа использовать генеративную нейронную сеть как фактор расширения области применимости модели. Данный подход позволит вовлекать большее число параметров о состоянии испытуемого и его когнитивных свойствах, а в качестве референтных данных могут выступать отдельные экспертные оценки снимаемых показаний, распространяемые на большее число проведенных тестов, что позволит повышать точность и качество анализа уже после проведения тестирования без экспертной переоценки результатов. Особенно эффективен такой подход для выявления особенностей прохождения тестирования таких как вероятности применения определенных стратегий, сложности понимания задачи тестирования или выявления состояний, снижающих эффективность прогностической деятельности при хронической усталости, переутомлении, стрессах. Предлагаемый подход особенно актуален в деятельности человека, связанной с повышенным риском, в спортивных соревнованиях, а также при ранней диагностике различных когнитивный нарушений, таких как болезнь Паркинсона, Альцгеймера, деменция и т.д. Использование стратегий прогнозирования представляет особый научно-практический интерес для определения алгоритмов поведения, что может быть использовано при построении искусственного интеллекта, который позволит сделать существенный прорыв во всех областях науки и техники.
Таким образом, знание законов, по которым работает мозг человека, позволяет контролировать работу мозга и предсказывать поведение человека в любой проблемной ситуации.
1. Рябчикова Н. А. Особенности пространственно-временной синхронизации биопотенциалов головного мозга в прогностической деятельности человека // Бионика – 2022. Сборник статей Второй Международной научно-практической конференции 23-24 декабря 2022 года, г. Москва. – 2023. – С. 89-98.
