Интеллектуальные агенты на основе когнитивной модели человекоподобного разума

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 18-11-00336

НазваниеИнтеллектуальные агенты на основе когнитивной модели человекоподобного разума

Руководитель Самсонович Алексей Владимир, кандидат наук (признаваемый в РФ PhD)

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ" , г Москва

Конкурс №28 - Конкурс 2018 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-201 - Искусственный интеллект и принятие решений

Ключевые слова моделирование разума, когнитивные архитектуры, автономные агенты, социально-эмоциональный интеллект, обучение и моделирование нейронных сетей, природные вычисления, правдоподобные агенты, эволюционное моделирование, адаптивные методы обработки данных

Код ГРНТИ28.23.00

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
В проекте будет разработана архитектурно-алгоритмическая основа новой платформы: технологической линии производства человекоподобных интеллектуальных средств – от виртуальных Акторов и ассистентов-Коботов до распределенных систем, носимых устройств и автономных роботов – для широкого спектра практических приложений. С этой целью необходимо: (а) адаптировать общую модель человекоподобного разума (результаты, полученные в рамках гранта РНФ №15-11-30014) к конкретным областям будущих приложений; (б) применить общую модель в исследовательских разработках Акторов и Коботов с целью отладки и тестирования возможностей подхода в конкретных областях, получив демонстрационные прототипы решений конкретных задач; (в) интегрировать результат в виде стандартизованной когнитивной модели и алгоритмов построения на ее основе интеллектуальных средств, представив его в едином формате, применимом к широкому спектру практических областей. Особое внимание будет уделяться связям проводимых исследований в области искусственного интеллекта (ИИ) с нейрофизиологическими и когнитивно-психологическими исследованиями, в том числе на базе фМРТ. Исследования будут проводиться в рамках нового научного направления «Биологически инспирированные когнитивные архитектуры» (БИКА). Привлечение внимания к этому подходу и его широкое распространение в научных кругах были инициированы на международном уровне руководителем настоящего проекта. С одной стороны, сегодня растет потребность в интеллектуальных агентах и устройствах, которые были бы приняты человеком в качестве партнеров и ассистентов, в то время как традиционные средства выходят на плато, не достигая социального уровня (об этом, например, свидетельствуют данные об ограниченном использовании агентов Сири и Кортана). В данной ситуации возникает необходимость создания платформ производства ПО нового поколения, которое вытеснит традиционное ПО. Ключевыми качествами нового ПО должны быть социально-эмоциональный ИИ человеческого уровня и способность обучаться подобно человеку. С другой же стороны, в новейших разработках ИИ прослеживается тенденция сближения и интеграции различных подходов на основе когнитивных архитектур, подобных структуре человеческого разума (то есть, БИКА). Наша предыдущая работа в рамках гранта РНФ №15-11-30014 позволила нам сформулировать общую модель человекоподобного разума, которая должна лечь в основу разработок средств ИИ в широком спектре практических областей. Для реализации данной возможности нам и необходимо проведение предлагаемых исследований. БИКА охватывают подходы к созданию интеллектуальных агентов, основанные на идеях, понятиях и теориях нейронауки и когнитивной психологии. Биологические интеллектуальные системы и особенно человек обладают множеством качеств, отсутствующих у искусственных интеллектуальных агентов. Основные из этих качеств – надежность, гибкость и адаптивность к окружающей среде. Сегодня, когда достижения нейронаук и информационных технологий выдвигают на первый план задачу воспроизведения в компьютере всех значимых аспектов человеческого разума, БИКА оказываются в центре внимания. Изначально междисциплинарная природа направления БИКА делает результаты, получаемые в нем, актуальными как для биологических (нейробиология, психология), так и компьютерных наук, прежде всего ИИ. Исследования в рамках данного проекта будут проводиться по следующим связанным между собой пяти направлениям. 1. Семантическая Карта: основа когнитивной модели человекоподобного разума. 2. Акторы и Коботы: прототипы воплощений интеллектуальных агентов как автономных партнеров или когнитивных ассистентов человека в конкретных парадигмах. 3. Когновизор: платформа на основе фМРТ для валидации как общей модели, так и ее конкретных воплощений. 4. Нейрокомитет: нейросетевой подход к статистическому анализу экспериментальных данных. 5. Когнитивная Эволюция: метод обучения и развития интеллектуальных агентов путем эволюционного моделирования, обеспечивающий масштабирование подхода. Основой для разработок является эмоциональная когнитивная архитектура eBICA (Самсонович, BICA, 2013), включающая семантическую карту, схемы, системы памяти, когнитивные циклы, кинетические уравнения, описывающие динамику эмоциональных факторов, и т.д. Подробное объяснение каждого из направлений 1-5 дается в Форме 4. Области приложений интеллектуальных агентов, созданных на основе новой платформы, могут включать: • NPC (игровые персонажи), сфера развлечений; • Ambient intelligence (система умного дома); • Креативный ассистент художника, композитора, поэта, хореографа, дизайнера; • Ассистент исследователя-аналитика; • Тьюторинговые системы; • Персональный гид, автонавигатор, ассистент в чрезвычайных ситуациях; • Психологическое профилирование, мониторинг и диагностика состояния психики человека.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Саакян Д.Б., Редько В.Г. Sysers: the important model of self-reproducing system Biologically Inspired Cognitive Architectures, Volume 24, Pages 115-121 (год публикации - 2018)
10.1016/j.bica.2018.04.010

2. Саакян Д.Б., Редько В.Г. Model of interaction between learning and evolution. Computer simulation and analytical results Biologically Inspired Cognitive Architectures, Volume 26, Pages 96-102 (год публикации - 2018)
10.1016/j.bica.2018.09.002

3. Редько В.Г. Modeling of Cognitive Evolution: Toward the Theory of Evolutionary Origin of Human Thinking ИЗДАТЕЛЬСКАЯ ГРУППА URSS (Editorial URSS), Москва (год публикации - 2018)

4. Антонова Л.В., Ключников М.М., Локтионов А.А., Самсонович А.В. Model of communication and coordination in a capture-the-flag paradigm. Procedia Computer Science, v. 145, p 72-76 (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.11.012

5. Богатырёва А.А., Совков А.Д., Тихомирова С.А., Виноградова А.Р., Самсонович А.В. Virtual pet powered by a socially-emotional BICA. Procedia Computer Science, v. 145, p 564-571 (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.11.101

6. Крылов Д.И., Самсонович А.В. Designing an emotionally-intelligent assistant of a virtual dance creator Biologically Inspired Cognitive Architectures, v. 848, p 197-202 (год публикации - 2018)
10.1007/978-3-319-99316-4_26

7. Ларю О., Вест Р., Розенблюм П.С., Дэнси К.Л., Самсонович А.В., Петтерс Д., Ювина И. Emotion in the common model of cognition Procedia Computer Science, v. 145, p 740-746 (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.11.045

8. Орлов В.А., Ушаков В.Л., Карташов С.И., Малахов Д.Г., Коростелева А.Н., Скитева Л.И., Самсонович А.В. Functional neural networks in behavioral motivations Springer, Studies in Computational Intelligence book series, v. 799, p 274-283 (год публикации - 2018)
10.1007/978-3-030-01328-8_33

9. Самсонович А.В. Schema formalism for the common model of cognition Biologically Inspired Cognitive Architectures, v. 26, p 1-19 (год публикации - 2018)
10.1016/j.bica.2018.10.008

10. Самсонович А.В. Intellectual Agents based on a cognitive architecture supporting humanlike social emotionality and creativity Springer, Studies in Computational Intelligence book series, v. 799, p 39-50 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-030-01328-8_3

11. Самсонович А.В., Кузнецова К. Semantic-map-based analysis of insight problem solving Biologically Inspired Cognitive Architectures, v. 25, p 37-42 (год публикации - 2018)
10.1016/j.bica.2018.07.017

12. Широкий В., Батусов Р, Чубаров А.А., Доленко С., Самсонович А.В. Patterns of cognitive activity in a human vs collaborative robot interactive game Procedia Computer Science, v. 145, p 495-499 (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.11.112

13. Султанов А.Р., Румянцев Н.Д., Блинов Е.А. Virtual moderator using analysis of user trajectories on a semantic map based on convolutional neural networks Procedia Computer Science, v. 145, p 545-550 (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.11.119

14. Возненко Т.И., Самсонович А.В., Гриднев А.А., Петрова А.И. The principle of implementing an assistant composer Springer, Studies in Computational Intelligence book series, v. 799, p 300-304 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-030-01328-8_36

15. Ефиторов А., Орлов В.А., Ушаков В.Л., Широкий В., Доленко С. Comparison of nonlinear methods of motion correction in fMRI data Procedia Computer Science, v. 145, p 188-192 (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.11.038

16. Князева И., Ефиторов А., Ю. Бойцова, Данко С., Широкий В., Макаренко Н. Single Trial EEG Classification of Tasks with Dominance of Mental and Sensory Attention with Deep Learning Approach Springer, Studies in Computational Intelligence book series, v. 799, p 190-195 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-030-01328-8_21

17. Дорохов В.Б., Малахов Д.Г., Орлов В.А., Ушаков В.Л. Experimental model of study of consciousness at the awakening: fMRI, EEG and behavioral methods Biologically Inspired Cognitive Architectures, v. 848, p 82-87 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-319-99316-4_11

18. Карташов С.И., Пономаренко Н., Ушаков В.Л. The concept of functional tractography method for cognitive brain studies Biologically Inspired Cognitive Architectures, v. 848, p 162-164 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-319-99316-4_21

19. Коростелева А., Мишулина О., Ушаков В.Л. Information approach in the problems of data processing and analysis of cognitive experiments Biologically Inspired Cognitive Architectures, v. 848, p 180-186 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-319-99316-4_24

20. Ушаков В.Л., Шараев М.Г., Малашенкова И.К., Крынский С.А., Карташов С.И., Орлов В.А., Малахов Д.Г., Хаилов Н.А., Огурцов Д.П., Захарова Н.В., Дидьковский Н.А., Масленникова А.В., Архипов А.Ю., Стрелец В.Б., Arsalidou Marie, Величковский Б.М., Костюк Г.П. Basic cognitive architectures and neuroimmune serum biomarkers in schizophrenia Procedia Computer Science, v. 145, p 596-603 (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.11.097

21. Скитева Л.И., Ушаков В.Л., Верхлютов В.М. Analysis of Resting State according to the data of magnetoencephalography Procedia Computer Science, v. 145, p 520-525 (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.11.116

22. Ушаков В.Л., Орлов В.А., Карташов С.И., Малахов Д.Г. Ultrafast fMRI sequences for studying the cognitive brain architectures neural network, fMRI, ultra-fast fMRI, v. 145, p 581-589 (год публикации - 2018)
10.1016/j.procs.2018.11.099

23. Ушаков В.Л., Малахов Д.Г., Орлов В.А., Карташов С.И., Холодный Ю.И. Research of neurocognitive mechanisms of revealing of the information concealing by the person Biologically Inspired Cognitive Architectures, v. 848, p 310-315 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-319-99316-4_41

24. Фетисова А.А., Вартанов А.В. Semantic space and homonymous words Springer, Studies in Computational Intelligence book series, v. 799, p 250-256 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-030-01328-8_30

25. Эйдлин А.А., Чубаров А.А., Самсонович А.В. Virtual Listener: Emotionally-intelligent assistant based on a cognitive architecture. Advances in Intelligent Systems and Computing, том 948, стр. 73-82. (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-25719-4_10

26. Редько В.Г. Моделирование когнитивной эволюции: на пути к теории эволюционного происхождения мышления. ЛЕНАНД/URSS, Москва, 264 с. (год публикации - 2020)

27. Самсонович А.В., Тихомирова Д.В., Чубаров А.А. Виртуальные акторы на основе социально-эмоциональной когнитивной архитектуры. Семнадцатая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. КИИ-2019, Том 1, стр 231-239 (год публикации - 2019)

28. Тихомирова Д.В., Шемшединов Х.Л., Чубаров А.А., Самсонович А.В. Закономерности динамики аффективных состояний в социальной видеоигре. Когнитивная наука в Москве: новые исследования. Материалы конференции 19 июня 2019 г., стр. 507-512 (год публикации - 2019)

29. Чубаров А.А., Тихомирова Д.В., Ширшова А.В., Веселов Н.О., Самсонович А.В Virtual Listener: A Turing-like test for behavioral believability Procedia Computer Science (год публикации - 2019)

30. Чернышов А.А., Баландина А.И., Климов В.В. Overview of natural language processing approaches in modern search engines. Advances in Intelligent Systems and Computing, Том 948, стр. 54-59 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-25719-4_8

31. Чубаров А.А. Experimental platform based on a virtual environment for advanced study of the social behavior of actors. Advances in Intelligent Systems and Computing, Том 948, стр. 60-72 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-25719-4_9

32. Фетисова А.А., Вартанов А.В. Significance of emotional context while performing semantic tasks. Advances in Intelligent Systems and Computing, Том 948, стр. 94-98 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-25719-4_12

33. Карташов С.И., Ушаков В.Л., Орлов В.А. Dynamic parameters of the diffusion in human brain white matter during cognitive tasks Advances in Intelligent Systems and Computing, Том 948, стр. 173–178 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-25719-4_22

34. Коростелёва А.Н., Ушаков В.Л., Орлов В.А., Строганова Т.А. ,Величковский Б.М. Neurophysiological correlators of semantic features Advances in Intelligent Systems and Computing, Том 948, стр. 240–245 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-030-25719-4_31

35. Костенко Д.О., Маштак И.А., Фомин Д.Д., Маштак Д.В., Ражева А.В., Ким Н.В., Самсонович А.В. Creative virtual composer assistant based on the eBICA framework. Procedia Computer Science (год публикации - 2019)

36. Кожухов С.А., Иванов Р.С., Бугрова С.В., Верхлютов В.М., Ушаков В.Л. Functional asymmetry of local connections in V1 and its impact on orientation tuning Procedia Computer Science (год публикации - 2019)

37. Козлов С.О., Пойда А.А., Орлов В.А., Малахов Д.Г., Ушаков В.Л., Шараев М.Г. Selection of functionally homogeneous brain regions based on correlation-clustering analysis Procedia Computer Science (год публикации - 2019)

38. Крышко М.Д., Вартанов А.В., Вартанова И.И., Климов В.В. Subjective perception space of musical passages Advances in Intelligent Systems and Computing, Том 948, стр. 266-276 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-030-25719-4_34

39. Максимова А., Климов В.В., Антонов Н. Development of graph-theoretical model and operations on graph representations of ontologies as applied to information retrieval tasks. Advances in Intelligent Systems and Computing, Том 948, стр. 340-345 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-25719-4_43

40. Орлов В.А., Холодный Ю.И., Карташов С.И., Малахов Д.Г., Ковальчук М.В., Ушаков В.Л. Application of registration of human vegetative reactions in the process of functional magnetic resonance imaging. Advances in Intelligent Systems and Computing, Том 948, стр. 393–399 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-25719-4_51

41. Орлов В.А., Ушаков В.Л., Козлов С.О., Енягина И.М., Пойда А.А. A review of method and approaches for resting state fMRI analyses Advances in Intelligent Systems and Computing, Том 948, стр. 400–404 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-25719-4_52

42. Самсонович А.В. Socially emotional brain-inspired cognitive architecture framework for artificial intelligence. Cognitive Systems Research, том 60, стр. 57-76 (год публикации - 2020)
10.1016/j.cogsys.2019.12.002

43. Скитева Л.И., Ушаков В.Л., Оссадчи А. Comparison of cross-frequency methods such as cross-term deprived covariance (CTDC) and bispectrum Procedia Computer Science (год публикации - 2019)

44. Тихомирова Д.В., Чубаров А.А., Самсонович А.В. Empirical and modeling study of emotional state dynamics in social videogame paradigms Cognitive Systems Research, том 60, стр. 44-56 (год публикации - 2020)
10.1016/j.cogsys.2019.12.001

45. Ушаков В.Л., Орлов В.А., Карташов С.И., Шигеев С.В., Самсонович А.В. Neuro-correlates of the eBICA model Advances in Intelligent Systems and Computing, Том 948, стр. 532–537 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-25719-4_69

46. Жигулина П., Ушаков В.Л., Карташов С. И., Малахов Д.Г., Орлов В.А., Новиков К., Короткова А., Анохин К., Нуркова В. The architecture of neural networks for enhanced autobiographical memory access: a functional MRI study Procedia Computer Science (год публикации - 2019)

47. Веселов Н.О., Чубаров А.А., Рощин М.Н., Мардер Л.М., Сегал С.М., Самсонович А.В. Emotional BICA for non-player characters: New empirical data Procedia Computer Science (год публикации - 2019)

48. Редько В.Г. Simple model of origin of feeling of causality. Advances in Intelligent Systems and Computing, V.1310 pp. 410–416 (год публикации - 2021)
10.1007/978-3-030-65596-9_49

49. Чуньлян Фэн, Чжиюань Чжу, Зайсю Цуй, Вадим Ушаков, Жан-Клод Дреэр, Венбо Луо, Руолей Гу, Ся У, Франк Крюгер Prediction of trust propensity from intrinsic brain morphology and functional connectome Human Brain Mapping, том 42, стр. 175–191. (год публикации - 2021)
10.1002/hbm.25215

50. Ефиторов А., Широкий В.Р., Орлов В.А., Ушаков В.Л. , Доленко С.А. The Solution to the Problem of Classifying High-Dimension fMRI Data Based on the Spark Platform. Selected Papers from the XXII International Conference on Neuroinformatics, Moscow, Russia. Neuroinformatics, SCI 925, pp. 58-64 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-60577-3_6

51. Саакян Д.Б., Редько В.Г. The model of a simple self-reproducing system. Cognitive Systems Research, V 65 , pp. 17-22 (год публикации - 2021)
10.1016/j.cogsys.2020.09.003

52. Самсонович А.В., Чубаров А.А. Virtual Convention Center: A socially emotional online/VR conference platform. Advances in Intelligent Systems and Computing, V.1310 pp. 435–445 (год публикации - 2021)
10.1007/978-3-030-65596-9_52.

53. Самсонович А.В., Тихомирова Д.В., Чубаров А.А., Эйдлин А.А. Toward a general believable model of human-analogous intelligent socially emotional behavior. Lecture Notes in Artificial Intelligence, V. 12177 pp.301-305 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-52152-3_31

54. Широкий В.Р. , Тихомирова Д.В., Владимиров Р. Д., Доленко С. А., Самсонович А.В The Loop of Nonverbal Communication Between Human and Virtual Actor: Mapping Between Spaces. Advances in Intelligent Systems and Computing, V.1310, pp.484-489 (год публикации - 2021)
10.1007/978-3-030-65596-9_58

55. Тихомирова Д.В., Завражнова М.В., Родькина Е.А., Мусаева И., Самсонович А.В Psychological portrait of a virtual agent in the teleport game paradigm Springer, Studies in Computational Intelligence book series, V.12177 pp. 327-336. (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-52152-3_35.

56. Тихомирова Д.В., Самсонович А. В. Роль эмпатии в распознавании человеком агентов искусственного интеллекта в социально-эмоциональной видеоигре Восемнадцатая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2020: Труды конференции. Москва: МФТИ, pp. 213-220. (год публикации - 2020)

57. Самсонович А.В., Чубаров А.А., Эйдлин А.А., Шедько А.Ю. Виртуальный конференц-центр: интеллектуальная платформа с использованием когнитивной архитектуры ebica для проведения конференций и дистанционного обучения с использованием технологий VE/VR Восемнадцатая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2020: Труды конференции, стр. 203-212 (год публикации - 2020)

Публикации