VILNIUS, balandžio 27 — Sputnik. Unikalų kompiuterinį žaidimą, leidžiantį įvertinti žaidėjo sprendimų priėmimo greitį ir jo galimybes numatyti situaciją, sukūrė Maskvos valstybinio psichologijos ir pedagogikos universiteto mokslininkai. Anot jų, tobulinimas taip pat pasitarnaus kaip specializuotas šių įgūdžių treniruoklis, praneša RIA Novosti su nuoroda į universiteto spaudos tarnybą.
Šiuolaikiniai kognityvinių gebėjimų tyrimo metodai apima ne tik skaičiavimo ir loginio mąstymo įgūdžių matavimą, teigia Maskvos valstybinio pedagoginio universiteto mokslininkai. Jų sukurta sistema taip pat gali įvertinti prognozių ir sprendimų, priimtų greitai besikeičiančiomis sąlygomis, kokybę.
Universiteto specialistų sukurtoje virtualioje erdvėje žaidėjas susiduria su daugybe aktyvių priešininkų. Jų elgesį kontroliuoja dirbtinis intelektas, pagrįstas sudėtingu matematiniu algoritmu. Žaidėjo tikslas — "pašalinti" visus oponentus ribotose žaidimo vietose.
"Remdamiesi Markovo atsitiktinių procesų teorija ir netiesiniais optimizavimo metodais, mes sukūrėme procedūras, leidžiančias ne tik nustatyti subjekto veiksmų teisingumą sprendžiant problemas, bet ir analizuoti jo elgesį", — aiškino Maskvos valstybinio pedagoginio universiteto Informacinių technologijų fakulteto Psichologinių tyrimų centro Kiekybinės psichologijos laboratorijos vadovas Pavelas Duminas.
Anot jo, dirbtinis intelektas žaidimo procesą pritaiko konkrečiam subjektui, stebėdamas jo strategiją ir sukurdamas tokio sudėtingumo situacijas, kurios duos kuo išsamesnį vaizdą apie tikrąjį jo įgūdžių išsivystymo lygį.
Autoriai pažymi, kad žaidimas iš tikrųjų taip pat yra priemonė išbandyti ir lavinti gebėjimus, reikalingus sudėtingų automatizuotų sistemų, tokių kaip varikliai-robotai ar stebėjimo dronai, operatoriams.
"Sunkiausia kuriant tokias psichodiagnostikos priemones yra didelių empirinių duomenų kaupimas teisingam adaptacinių procedūrų pritaikymui. Iki šiol mes kompensuodavome trūkstamus duomenis apie žmonių, priklausančių reprezentacinėms grupėms, bandymą, naudodami matematinę optimizaciją", — sakė Pavelas Duminas.
Tolesni tyrėjų komandos uždaviniai yra paruošti sistemą diegti švietimo praktikoje, taip pat kurti sukurtą dirbtinį intelektą pagrindžiančius programinės įrangos elementus, kurie padidintų automatizuotų sistemų gyvybingumą kritinėse situacijose.