презентацию, pps - Пермский государственный

Математические модели роботов
с неабсолютной памятью
05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и
комплексы программ
Диссертация на соискание ученой степени кандидата физикоматематических наук
Аспирант ПГНИУ: Черников Кирилл Викторович
Научный руководитель:
д.т.н., доцент
Пенский Олег Геннадьевич
Актуальность работы
Определение. Робот - интеллектуальная машина способная
самостоятельно принимать решения.
• Разработки ведутся в странах: США, Японии, Канаде, Швеции.
• Ortony A., Clore G.L., Collins A, Minsky M., Picard R. W., Симонов П.В.,
Леонтьев В.О., Фоминых И.Б. и др.
• Существующие модели и подходы:
–
–
–
–
–
Информационная теория эмоций П.В. Симонова.
Модель KARO.
Модель EMA.
Модель Affective Computing.
Модель Фоминых-Леонтьева.
• В настоящее время рассматриваются роботы, обладающие только
абсолютной памятью и принимающие решения на основе
мгновенных эмоций.
2 из 43
Концептуальная постановка
задачи диссертации
• Построение математических моделей
робота, способного забывать прошлые
эмоции.
• Построение математических моделей
роботов, принимающих решения не на
основе мгновенных эмоций, а согласно
полученному ранее эмоциональному
опыту.
3 из 43
Объект и предмет исследования
• Объект исследования:
робототехнические программные
системы.
• Предмет исследования: поведение
роботов с неабсолютной памятью с
учетом полученного ими прошлого
опыта.
4 из 43
Цель и задачи
1.
2.
3.
4.
Цель:
Построение математических моделей поведения роботов с
неабсолютной памятью в аспекте проявления роботом
псевдоэмоциональных характеристик, аналогичных эмоциям
человека.
Задачи:
Определить основные характеристики роботов аналогичные
психологическим характеристикам человека.
Создать математические модели и алгоритмы, описывающие
процесс функционирования робота с неабсолютной памятью с
учетом псевдовоспитания робота.
Разработать комплекс программ, реализующих математические
модели и алгоритмы, поставленные в задачах 1-2.
Привести пример применения теории роботов с неабсолютной
памятью при решении задач описания их поведения с учетом
псевдоэмоциональных характеристик.
5 из 43
Содержание работы
• Введение.
• Глава 1. Основные понятия: «робот» и «эмоция». Формальные
модели эмоций и различные теории эмоций. Возможные подходы к
моделированию эмоций.
• Глава 2. Псевдоэмоциональные характеристики робота.
• Глава 3. Математическая модель цели псевдовоспитательного
процесса и ее приложения.
• Глава 4. Модели и алгоритмы поведения роботов с неабсолютной
памятью.
• Глава 5. Верификация модели псевдовоспитания. Программная
реализация моделей и алгоритмов поведения роботов с
неабсолютной памятью.
• Заключение.
6 из 43
Сюжет
Определение 1. Пусть t – время. Функция S(t)
называется сюжетом, если она обладает
следующими свойствами:
1.Область определения S(t): t  t 0 , T0 , 0  t 0  T0  
2. S (t 0 )  0, 0  S (t )  , для любого t  t0 , T0 .
3.S(t) – непрерывная на t , T .
4.S(t) – монотонно возрастающая функция.
0
0
7 из 43
Псевдоэмоция робота
Определение 2. Функция f(t), удовлетворяющая соотношению
f(t)=a(s(t),t)S(t), где a(s(t),t) – произвольная функция,
называется функцией внутренних переживаний робота
(область определения f(t), a(s(t),t) и s(t) совпадают).
Определение 3. Функция внутренних переживаний робота
M(t) называется псевдоэмоцией робота, если она
удовлетворяет условиям:
1.Область определения M(t): t  t 0 , T0 , 0  t 0  T0  
2.M(t) – дифференцируемая на (t0 , T0 ) , непрерывная и
однозначная на t , T .
3. M (t0 )  0 и M (T0 )  0.
4.В области определения существует единственная точка z,
такая, что:
dM ( z )
0
0
z  t 0 , z  T0 ,
dt
 0.
8 из 43
Псевдовоспитание робота
• Определение 4. Элементарное псевдовоспитание робота –
t
t
t0
t0
r (t )   a( S ( ), ) S ( )d   M ( )d , t  [t0 , T0 ]. (1)
• Определение 5. Псевдовоспитание робота –
Ri 1 (t )  ri 1 (t )  i 1 t Ri ti . (2)
t - текущее время, t    t i
τ - время действия текущей псевдоэмоции от начала ее проявления
t i - время функционирования (псевдовоспитания) робота, до
появления текущей псевдоэмоции
• Определение 6. Коэффициент  i t  называется коэффициентом
памяти прошлых событий или коэффициентом памяти.
0  i 1 t   1.
• Определение 7. Тактом называется время действия одной
псевдоэмоции.
9 из 43
Забывчивый робот и равноценные
псевдоэмоции
• Определение 8. Забывчивым роботом называется робот,
для псевдовоспитательного процесса которого
характерно:
0    1,   const : 0  i 1 (ti   )  1  
При этом, если в момент окончания любой
псевдоэмоции, коэффициент памяти прошлых событий
 i 1 ti      , то робота будем называть равномерно
забывчивым роботом.
• Определение 9. Псевдоэмоции M 1 (t ),..., M n (t ) ,
определенные на t 01 , T01 ,..., t 0n , T0n  и влекущие одинаковое
элементарное псевдовоспитание q (то есть r1 (T01 )  ...  rn (T0n )  q
), будем называть равноценными псевдоэмоциями.
10 из 43
Пресыщение псевдовоспитания
робота
• Теорема. Псевдовоспитание равномерно забывчивого
робота, псевдовоспитываемого на равноценных
псевдоэмоциях имеет пресыщение.
1 i
. (3)
• Псевдовоспитание в конце i-го такта: Ri  q
1
q
.
• Пресыщения псевдовоспитания: U 
1
(4)
11 из 43
Фиктивные такты и серии тактов
• Определение 10. Фиктивным тактом называется временной
промежуток, в течение которого псевдовоспитание эмоционального
робота уменьшается в  раз.
• Определение 11. Серией тактов (серией фиктивных тактов)
называется последовательность идущих подряд тактов (фиктивных
тактов).
• Такт или фиктивный такт называются воспитательными тактами.
• Последовательность серий воспитательных тактов:
n1 , m1 , n2 , m2 ,..., nN , mN ;
ni  P, ni  1; mi  P, mi  1( i  1, N ), P  const  ;
R0  0.
12 из 43
Модель псевдовоспитания
робота


nk  mk
nl  ml 1 
N 1 n N 1  nl  ml
N 1



q
l  N k 1
1   k 1
,
R

  n N 1 


 l  N k 1
N 1
1 

n N   nk  mk
k 2
k 1

k 1


(5)
N
N 1
N


N 1 n N 1  nl  ml
N 1
 nk  mk
 nl  ml 1 
q m N 
n

1
l  N k 1
1   k 1
.
RN

 N 


 l  N k 1

 nk  mk 1   
k 2
k 1
k 1


N 1
N

N



• Рекуррентные соотношения:
R
N 1
n N   nk  mk
k 1
RN
 nk  mk
k 1

1   n N 1
q
  n N RN 1
,
1
 nk  mk
k 1
mN
R
N 1
n N   nk  mk
( 6)
.
k 1
13 из 43
Пресыщение псевдовоспитания
робота
• Число серий: N  .
lim R
N 
nN 
N 1
 nk  mk
q
1  A  B  C   const. (7)

1
A  lim  nN 1 ,
N 
k 1
 q
1  A  B  C   const. (8)
lim R N

N 
1


n

m
k k
mN
B  lim
N 
N 1

N 1
n N 1
nl  ml
l  N  k 1
,
k 2
k 1
0    1, q  const  , 0  A  1, B  0, C  0,

N
С  lim
N 
N 1

 nl  ml 1
l  N  k 1
.
k 1
14 из 43
Суммарная и эталонная
псевдоэмоция робота
• Определение 12. Суммарной псевдоэмоцией называется
функция вида:
d i 1 (t )
Vi 1 (t )  M i 1 (t )  Ri (ti )
dt
. (9)
• Определение 13. Если псевдоэмоцияM 1 (t ) , соответствующая
первому такту, при котором она появилась у робота в
результате первого воздействия на него сюжетом, сохраняется
в памяти робота постоянно и при следующих воздействиях
данного сюжета, то данная псевдоэмоция называется
эталонной псевдоэмоцией.
• Определение 14. Уровнем псевдовоспитания робота
называется количество смен эталонных псевдоэмоций робота
к текущему моменту времени псевдовоспитательного
процесса.
15 из 43
Алгоритм псевдовоспитания робота
(алгоритм Д.Н. Узнадзе)
1.
2.
Задается эталонная псведоэмоция первого уровня ( k=1 ): M [1] (t ).
Численные значения суммарной эмоции и псевдовоспитания робота с неабсолютной
[k ]
памятью определяются согласно формулам:
[k ]
[k ]
[ k ] d i 1 (t )
Vi 1 (t )  M
(t )  Ri
dt
,
(10)
Ri[ k ]  q [ k ]  Ri[k1] .
3.
4.
5.
q[ k ]
[k ]
[k ]
U
.
Вычисляется предельное воспитание
для уровня k согласно соотношению: U 
1
Если Ri[ k ]  U [ k ]   , то номер такта i увеличивается на единицу и осуществляется
переход к пункту 6.
[k ]
[k ]
В противном случаи (если Ri  U   ), увеличиваем порядковый номер уровня k на
единицу и производим замену:
[k ]
[ k 1]
M
6.
7.
•
 Vi
Если суммарное время воспитательного процесса робота меньше допустимого, то
переходим к пункту 2.
Конец.
Определение 15. Величина
псевдовоспитанию.

называется восприимчивостью робота к
16 из 43
Восприимчивость робота к
псевдовоспитанию
• Если
• Если
• Если
1 
q [1]    1


1 
q [1]    1


1 
q[1]    1
 
, тогда: R  q .
, тогда: lim R  .
, тогда: lim R  .
[k ]
[1]
[k ]
k 
[k ]
k 
17 из 43
Эквивалентный псевдовоспитательный
процесс (ЭПП)
• Определение 16. Эквивалентным псевдовоспитательным
процессом называется непрерывный псевдовоспитательный
процесс, соответствующий псевдовоспитанию равномерно
забывчивого робота с равноценными эмоциями и имеющий
наименьшее отклонение во всех узловых точках измерения
псевдовоспитания от значений реального непрерывного
псевдовоспитательного процесса.
• Способы построения ЭПП:
– Случай совпадения тактов реального и эквивалентного
псевдовоспитательных процессов
– Случай несовпадения тактов реального и эквивалентного
псевдовоспитательных процессов
– Значение псевдовоспитания в узловых точках:
Ri , i  0, n
18 из 43
Эквивалентный псевдовоспитательный
процесс (ЭПП) при совпадении тактов
•  и q - определяют ЭПП
• Оптимизационная задача:
n

2


J
(

,
q
)

R

q


R
 inf ,

i
i 1

i 1
• Решение:


   0,
  1  0.


  0,

n


Ri (12)
q  i 1 .

n

(11)
Условие:
n
n
R R
i 1
i
i 1
i 1
n
n
R R
i
i 1
 0. (13)
i 1
19 из 43
Эквивалентный псевдовоспитательный
процесс (ЭПП) при совпадении тактов
• Результат:
n
n
n

(n  1) Ri Ri 1  Ri Ri 1

i 2
i 2
i 2
 
,
2
n
n



2


(n  1) ( Ri 1 )   Ri 1 

i 2
 i 2


n
n
n

(n  1) Ri Ri 1  Ri Ri 1

n
i 2
i 2
i 2

Ri 
2

n
n


i 2

(n  1) ( Ri 1 ) 2   Ri 1 

i 2
 i 2

q


n 1


 



• Погрешность:
i
 


n
R
i 1
i 2
.
 M (1   )  q(1  1 ) q(1   2 )  M 2 (1   ) 
, (15)
X  max  1
,
(
1


)(
1


)
(
1


)(
1


)
1
2


M1  max ri ,1  max i , i  1, ,
i

(14)
M 2  min ri , 2  min i , i  1, .
i
i
20 из 43
Эквивалентный псевдовоспитательный
процесс (ЭПП) при несовпадении тактов
•  , q, ji , i  1, n - определяют ЭПП. ji - номер такта
эквивалентного псевдовоспитательного процесса, соответствующий
такту с номером i реального псевдовоспитательного процесса.
• Оптимизационная задача:
2
j
n

• Решение:

1 i
 J ( , q)    Ri  q
1

i 1 

   0,
  1  0,



  0,

n
Ri (17)


q  i 1 .

n

  inf ,

(16)
21 из 43
Эквивалентный псевдовоспитательный
процесс (ЭПП) при несовпадении тактов
• Результат:
 n  1   ji 
1   ji  
 Ri  q
  0,
 
1   
 i 1  1   

j 1
j
1   ji
 n  ji i (1   )  1   i 
 Ri  q
2
 q
1
1   

 i 1 
• Погрешность:
 M (1   )  q(1  1 ) q(1   2 )  M 2 (1   ) 
, (19)
X  max  1
,
(1  1 )(1   )
(1   2 )(1   )


M1  max ri ,1  max i , i  1, ,
i
i

  0.

(18)
M 2  min ri , 2  min i , i  1, .
i
i
22 из 43
Цель псевдовоспитательного процесса
робота
• Определение 17. Целью псевдовоспитательного процесса
называется вектор A  a1 ,..., am  , характеризующий желаемое
конечное состояние робота, достигаемое в результате K
действий (шагов), причем: m 2
a
i 1
i
 0.
• Определение 18. Шагом с номером k к цели называется
вектор Rk  rk ,1 ,..., rk ,m  , определяющий состояние робота,
полученное в результате одного шага с порядковым номером
k при стремлении к цели.
• Определение 19. Вектором-состояния Wk робота называется
вектор, соответствующий достижению цели в результате всех
выполненных шагов до шага с номером k включительно и
k
удовлетворяющий соотношению:
Wk   Ri .
i 1
23 из 43
Достижение и отклонение от цели
псевдовоспитательного процесса робота
 A,WK  .
• Величина достижения цели:   A
• Отклонение от цели: cos    A,W  , (21)
k
k
A Wk
2
(20)
cos(  k ) 
 A, Rk  .
A Rk
(22)
24 из 43
Алгоритм принятия решения
роботом
1. Вычисляются псевдовоспитания R1 (t ),..., R n (t )
относительно каждого из различных воздействующих
на робота сюжетов, где n - общее количество различных
сюжетов.
2. Строятся общий вектор псевдовоспитания и векторы
псевдовоспитания для каждого конкретного сюжета, по
следующим формулам: V  ( R1 (t ),..., R n (t )),
Bi  (0,..., R (t ),...,0).
i
( 23)
3. Решение принимается в пользу того сюжета, который
обеспечивает минимальный угол min (V , Bi ) или
максимальную длину max Bi .
25 из 43
Псевдоэмоциональный ступор
• Определение 20. Псевдоэмоциональный ступор – это
состояние неопределенности робота при принятии решения.
• Условие псевдоэмоционального ступора:
m
m
1 p
1  1
 ... 
, (24)
1  1
1 p
 i , i  1, p
- коэффициенты памяти относительного
определенных сюжетов, p - число различных сюжетов,
- количество воздействий определенным сюжетом.
mi , i  1, p
• Антиступорные коэффициенты памяти:
p
1
–
Для двух сюжетов:   1 ,   1 .
2
1
2
–
Для трех сюжетов:
3
1
1
1
1  ,  2  ,  3  .
2
3
5
26 из 43
Постановка задачи
• Разработать комплекс программ:
– моделирующих псевдоэмоциональное
поведение роботов, реагирующих на
громкость звуковых раздражителей,
воздействующих на роботов,
– реализующие предложенные модели.
27 из 43
Громкость звукового сигнала как
сюжет
• Звуковой сигнал действует в течении промежутка
времени: t  t0 , T0 , 0  t0  T0  .
T t
• Измерение через равный промежуток: t , m  0 0 .
t
• Значение громкости:  0  0, i  0, i  1, m.
• Введем:    , i  0, m.
• Функция изменения суммарной громкости:
i
i
Г (t ) 
m
mt
t
j 0
j
t0  m
, t  t0 , T0  t0  mt . (25)
mt
28 из 43
Порождаемые псевдоэмоции
робота





 

Pв ерх  Pнижн


 Pв ерх  Г (T0 ) sin
Г (t ) , где Г (T0 ) 
,


2

 Г (T0 )

( 26)
M (t )  
 

Pв ерх  Pнижн



Г (t ) , где Г (T0 ) 
,
 Г (T0 )  Pнижн sin 

2

 Г (T0 )

• Pверх и Pнижн - заранее заданные величины,
определяющие верхний и нижний пороги
положительных псевдоэмоций у робота.
29 из 43
Ситуации взаимодействия
• Один робот - один воздействующий на
робота субъект.
• Один робот - несколько воздействующих
на робота субъектов.
• Несколько роботов - один
воздействующий на робота субъект. Без
учета возможного взаимодействия
роботов внутри группы.
30 из 43
Допущение моделей и входные
параметры
• Допущение моделей:
– Рассматриваются только равномерно забывчивые
роботы.
– Рассматривается только первый уровень алгоритма
псевдовоспитания робота.
– Оперирование только с громкостью звукового
сигнала.
• Входные параметры:
– Коэффициент памяти.
– Такт псевдоэмоции.
– Верхний и нижний пороги положительной
псевдоэмоции.
31 из 43
Разработанные программы
Рис. 1
Рис. 2
Рис. 3
32 из 43
Характеристики программ
• Язык программирования C++.
• IBM PC-совместимые персональные
компьютеры.
• Операционные системы: Windows XP SP2 и
выше.
• .NET Framework 2.0.
33 из 43
Верификация модели
псевдовоспитания
Ri   R0 . (27)
i
№ экс.
1
2
3
4
5
6
7
8
R2 эк   R1эк   
R2 эк
R1эк
. (28)
R3 рас  R2 эк . (29)
R1 эк.
R2 эк.
R3 эк.
Коэф. ϴ
R3 расч.
Отн. Погр.
22,7
14,8
8,9
0,7
9,6
8,4%
14,8
13,9
12,9
0,9
13,1
1,1%
15,1
11,2
10,5
0,7
8,3
20%
16,2
14,8
11,2
0,9
13,5
20,7%
21,1
12,2
11,2
0,6
7,1
37%
15,7
13,4
11,4
0,9
11,4
0%
22,7
17,1
13,9
0,8
12,8
7,3%
19,3
16,5
12,3
0,9
14,1
14,6%
Средняя относительная погрешность
13,8%
Среднеквадратичное отклонение
12,2%
34 из 43
Методика постановки голоса
• Задание верхнего и нижнего порога
положительной псевдоэмоции (Pверх и Pнижн ).
• Обучение. Оказание воздействия на робота
звуковыми сюжетами до момента выработки
только N положительных последовательно
идущих друг за другом псевдоэмоций.
• Отдых (перерыв во взаимодействии с роботом).
• Тестирование постановки голоса (выработка
первой положительной псевдоэмоции).
35 из 43
Эксперименты по методике
постановки голоса
№ экс.
1
2
3
4
5
6
7
8
P верх. P ниж. Кол. непр. полож. тактов Коэф. ϴ № ТППЭ1 № ТППЭ2
80
10
20
0,7
5
2
80
10
20
0,9
4
1
80
10
20
0,7
5
3
80
10
20
0,9
2
1
80
10
20
0,6
3
1
80
10
20
0,9
4
3
80
10
20
0,8
4
3
80
10
20
0,9
3
2
№ ТППЭ1 – номер такта первой положительной псевдоэмоции при
обучении.
№ ТППЭ2 – номер такта первой положительной псевдоэмоции при
тестировании.
36 из 43
Научная новизна
• Введены математические модели психологических
характеристик роботов с неабсолютной памятью.
• Предложены математические модели и алгоритмы
поведения роботов с неабсолютной памятью, с
учетом реакции робота на раздражители (сюжеты)
на основе имеющегося у робота опыта
(псевдоспитания).
• Разработан комплекс программ, моделирующих
психологическое поведение роботов с
неабсолютной памятью в ответ на звуковые
раздражители.
37 из 42
Основные результаты и выводы
• Верификация модели псевдовоспитания робота с
неабсолютной памятью натурными экспериментами
показала адекватность предлагаемой модели.
• Опытная эксплуатация комплекса программ
показала возможность настройки и выработки
поведения робота с неабсолютной памятью для
постановки силы голоса человека, обусловленную
выбором нужных значений коэффициентов памяти,
тактов и порогов положительных псевдоэмоции
робота.
38 из 43
Свидетельства о регистрации
программ для ЭВМ
39 из 43
Публикации по теме
диссертации
Монографии
1. Черников К.В. Основы математической теории эмоциональных роботов:
монография/ О.Г. Пенский, К.В. Черников –Пермь: Перм. гос. ун-т. –2010. –
256 с. Текст парал. рус., англ. – URL: http://arxiv.org/abs/1011.1841.
Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России
2. Черников К.В. Гипотеза о психологических установках в аспекте
математического моделирования процесса воспитания эмоциональных
роботов/О.Г. Пенский, К.В. Черников// Фундаментальные исследования. №3
– Пенза: ИД «Академия Естествознания», 2012 – с.129 - 132.
3. Черников К.В. Математическая модель принятия решения роботом и ее
программная реализация // Современные проблемы науки и образования. –
2012. – №5; URL: http://www.science-education.ru/105-7324 (дата обращения
02.11.2012).
4. Черников К.В. Математические модели ступора и принятия решения
роботом // Фундаментальные исследования. №1 – Пенза: ИД «Академия
Естествознания», 2013 – с.754 - 757.
40 из 43
Публикации по теме
диссертации
Свидетельства о регистрации программных разработок
5. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. № 2010612670. Программа
SoundBot – программа, моделирующая мимическую эмоциональную реакцию робота. Автор:
Черников Кирилл Викторович. Правообладатель: Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования «Пермский государственный университет». Дата
регистрации: 19 апреля 2010 г.
6. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. № 2011615159. Программа
ManySoundBot – программа, моделирующая процесс эмоционального воспитания роботов. Автор:
Черников Кирилл Викторович. Правообладатель: Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования «Пермский государственный университет». Дата
регистрации: 30 июня 2011 г.
7. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. № 2011615160. Программа
SoundSelectBot – программа, моделирующая альтернативный выбор эмоционального робота. Автор:
Черников Кирилл Викторович. Правообладатель: Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования «Пермский государственный университет». Дата
регистрации: 30 июня 2011 г.
8. Свидетельство о регистрации электронного ресурса. № 15375. Программа моделирования
эмоциональных контактов в группе роботов «Robots». Авторы: Черников К.В., Пенский О.Г.
Организация-разработчик: ГОУ ВПО «Пермский государственный университет». Дата регистрации:
24 февраля 2010 г.
41 из 43
Публикации по теме
диссертации
Публикации в прочих изданиях
9.
Черников К.В. Математические модели контактов эмоциональных роботов/К.В. Черников, О.Г. Пенский// Университетские исследования:
электронный научный журнал – 2010. – c.1-5. – URL: http://www.uresearch.psu.ru/.
10. Черников К.В.. Обобщение модели эмоционального воспитания/ К.В. Черников, О.Г. Пенский// Вестник Пермского университета.
Математика. Механика. Информатика. №2(2) – Пермь: Изд-во Перм.ун-та, 2010 – с.55 - 57.
11. Черников К.В. Правила эмоционального поведения роботов. Обобщение на случай произвольного числа взаимодействующих с роботом
людей/ К.В. Черников// Университетские исследования: электронный научный журнал – 2010. – c.1-4. –URL: http://www.uresearch.psu.ru/.
12. Черников К.В. Программная реализация математической модели поведения простейшего эмоционального робота/ К.В. Черников// Вестник
Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. №3(3) – Пермь: Изд-во Перм.ун-та, 2010 – с.69-75.
13. Черников К.В. Звук как сюжет для моделирования эмоций роботов/ К.В. Черников// Исследовано в России: электронный журнал –2010, 83,
с.968-974, URL: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2010/083.pdf
14. Черников К.В. Моделирование процесса эмоционального воспитания роботов/ К.В. Черников// ПРОграммист: электронный журнал. №15 –
2011, – с.29-39.
15. Черников К.В. Программная реализация процесса эмоционального воспитания роботов с различными характеристиками в виде
программной системы ManySoundBots /К.В. Черников // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. №2(6) –
Пермь: Изд-во Перм.ун-та, 2011 – с.67-76.
16. Черников К.В. Программная реализация математической модели поведения простейшего эмоционального робота // Современные
проблемы математики и ее прикладные аспекты: тезисы докл. Всерос. конф. (Пермь, 12 марта 2010 г.) - Пермь, 2012. - С. 131.
17. Черников К.В. Задача моделирования альтернативного выбора, осуществляемого эмоциональным роботом, реагирующим на звуковые
раздражители. III Общероссийская студенческая электронная научная конференция «Студенческий научный форум 2011». URL:
http://www.rae.ru/forum2011/104/295
18. Черников К.В. Обобщение модели псевдовоспитания робота. Актуальные проблемы механики, математики, информатики - 2012: тезисы
докл. Всерос. конф. (Пермь, 30 октября - 1 ноября 2012 г.) - Пермь, 2012. - С. 124.
19. Черников К.В. Псевдовоспитательный процесс робота с фиктивными тактами. Международный журнал прикладных и фундаментальных
исследований. №10 – Пенза: ИД "Академия естествознания", 2012 – с.145-146
42 из 43
Публикации ВАК, вышедшие после
представления диссертации к защите
20. Pensky O., Sharapov Y., Chernikov K. Mathematical
Models of Emotional Robots with a Non-Absolute
Memory// Intelligent Control and Automation –
USA – 2013, №4. – P.115-121. (Index: Web of
Knowledge );
21. Пенский О.Г., Черников К.В. Математические
модели психологических установок роботов//
Искусственный интеллект и принятие решений –
РАН, Москва. - 2013, №2. – С.25-31.
43 из 43
Ответы на замечания
Замечания оппонента, д.ф.-м.н.
Кротова Л.Н.
Замечание: понятие зависимых случайных событий, приведенное на стр.
23 диссертационной работы, математически не корректно.
Ответ: согласны. Однако раздел посвящен обзору возможных подходов
для решении задачи моделирования эмоций и необходимо было
передать лишь суть возможного использования математического
аппарата теории вероятностей и математической статистики.
Замечание: из определения «функции внутренних переживаний робота»
M(t), данного на стр. 30, в общем случае, не следует существования
только максимума M(z) (стр. 31).
Ответ: псевдоэмоция робота M(t) – это частный случай функции
внутренних переживаний робота f(t), для которой строго выполняется:
в области определения существует единственная точка z, такая, что:
z  t 0 , z  T0 ,
dM ( z )
 0.
dt
Замечания оппонента, д.ф.-м.н.
Кротова Л.Н.
Замечание: результаты исследования адекватности модели, обсуждаемые на стр.
80, желательно бы сопроводить проверкой гипотезы о пороговых значениях
среднеквадратичного отклонения и средней относительной погрешности при
определенном уровне значимости.
Ответ: согласны. Но, чтобы проверить гипотезу о среднем необходимо знать
закон распределения, а такой информации нет. Следовательно, необходимо
было бы проверить гипотезу о виде распределения. Однако трудно оценить
насколько представленная в экспериментах выборка отражает информацию о
генеральной совокупности по всем людям. Следовательно, проверка
гипотезы о виде распределения, в общем случае, может дать не
соответствующий действительности результат.
Замечание: недостаточно четко описаны эксперименты по постановке силы
голоса, не описан сценарий действий испытуемого и человека проводящего
эксперименты.
Ответ: методика проведения экспериментов по постановке силы голоса описана
достаточно коротко, так как большая часть действий испытуемого во время
экспериментов связана с взаимодействием с разработанным комплексом
программ, принципы работы с которым описаны подробно.
Замечания оппонента, д.ф.-м.н.
Малых А.Е.
Замечание: в пункте 5.2.1. – Громкость звука и человек (с. 82–83) приведена
большая таблица, описывающая характеристики и источники звука различной
громкости (0–200 дБ), она носит справочный характер, а потому могла бы
находиться в приложении.
Ответ: при построении функции псевдоэмоции хотелось показать, что ее вид
вытекает непосредственно из особенностей восприятия звука человеком,
поэтому для стройности изложения материала таблица помещена в основном
тексте, хотя могла бы находиться и в приложении.
Замечание: в пунктах раздела 5 довольно обстоятельно описан визуальный
интерфейс программ компьютерного моделирования, входящих в
разработанный комплекс программ (с. 84–120), однако при знакомстве с
материалом выяснилось, что совсем мало внимания уделено описанию
экспериментов по постановке голоса (с. 121–122), а таблица 5.3. (с. 122)
подробно не описана и вызывает вопросы.
Ответ: методика проведения экспериментов по постановке силы голоса описана
достаточно коротко, так как большая часть действий испытуемого во время
экспериментов связана с взаимодействием с разработанным комплексом
программ, принципы работы с которым описаны подробно.
Замечания оппонента, д.ф.-м.н.
Малых А.Е.
Замечание: в диссертации и автореферате речь идет о пяти главах работы, тогда
как в содержании (с. 2–4) они так не названы, а отмечены цифрами; почему
так много глав в диссертации (5); материал, помещенный в главах 3 и 4,
занимает менее 10 страниц и состоит из двух пунктов каждая, а некоторые из
пунктов – менее 1, 2 страниц текста (гл. 5); страницы 28, 123 содержат менее
двух строк.
Ответ: в рекомендациях ВАК ничего не говорится о количестве глав в
диссертации и их объеме. Диссертационная работа структурировалась по
узловым, логическим моментам без внимания к объему глав и пунктов.
Однако, замечания являются ценными и главы 3 и 4, действительно, можно
было бы объединить.
Замечание: нет заключения к самому объемному и важному разделу 5.
Ответ: пункт, посвященный практическому применению разработанного
комплекса программ по своей сути является заключением.
Замечание: в работе встречаются повторы (с. 11, 31, 43, 72, 102 и др.) и
систематические погрешности (с. 3, 8, 18, 23, 47, 77 и др.).
Ответ: согласны.
Замечания ведущей организации,
ЗАО «ИВС»
Замечание: в начале текста диссертации излишне подробно
описаны существующие типы эмоций, приведенное
описание типов эмоций несколько уводит в сторону
читателя диссертации от ознакомления с основным
содержанием диссертационного исследования.
Ответ: так как стояла задача выработки формального
математического определения псевдоэмоции,
следовательно, был проведен анализ существующих
определений понятия «эмоция» и существующих типов
эмоций (раздел 1.2) для выявления математических
свойств данного понятия (стр. 13). Проведенный анализ
необходим для логического введения понятия
псведоэмоции робота.
Замечания профессора
Поносова А.В.
Замечание: как таковых замечаний нет.
Ответ: поставлены новые задачи для
интернетных роботов, при решении
которых можно применить теорию роботов
с неабсолютной памятью.
Замечания к.ф.-м.н., PhD Shamil
Fayzullin
Замечание: в автореферате недостаточно четко описано существующее
состояние дел по решению рассматриваемой в диссертации задачи,
почти не приведены ссылки на авторов и работы по рассматриваемой
тематике.
Ответ: в автореферате в сжатом виде представлена суть существующей
задачи, но, действительно, нет ссылок на работы по рассматриваемой
тематике, однако анализ таких работ представлен в тексте
диссертации.
Замечание: в автореферате приведены значения средней относительной
погрешности и среднеквадратичного отклонения расчетных значений
от экспериментальных при проведении экспериментов по
верификации модели псевдовоспитания, но не приведены результаты
самих экспериментов.
Ответ: в автореферате приведены только ключевые числа, результаты
экспериментов и методика их проведения представлена в тексте
диссертационной работы.
Замечание д.ф.-м.н. Тарунина Е.Л.
Замечание: в автореферате приведено излишне
большое и не обоснованное количество цифр в
описании результата верификации моделей
натурными экспериментами.
Ответ: программа, при помощи которой были
проведены эксперименты по верификации
модели псевдовоспитания выдает результаты с 1
цифрой после запятой, следовательно, и
количество цифр после запятой в результате
оставили равным 1.
Замечания д.т.н. Макарычева П.П.
Замечание: в автореферате нет ссылок на
реализованную методику проведения экспериментов.
Ответ: методика авторская, приведена в тексте
диссертации, нет ссылок, так как до нас ее никто не
использовал.
Замечание: не указано для каких разработанных
моделей была выполнена процедура верификации.
Ответ: процедура верификации проведена для модели
псевдовоспитания с фиктивными тактами.
Замечания д.т.н. Ясницкого Л.Н.
Замечание: вызывает некоторое недоумение
отсутствие в автореферате графических
иллюстраций свойств и характеристик
предложенных моделей, которые могли бы
существенно усилить форму представления
материала.
Ответ: графические иллюстрации свойств и
характеристик предложенных моделей
присутствуют в тексте диссертации.