Проект РФФИ
10-01-00129а
Публикации по проекту представлены ниже
Краткий итоговый отчет
При выполнении проекта были
получены следующие результаты.
Построена и исследована
компьютерная модель автономных адаптивных агентов, обладающих естественными для
живых организмов потребностями (питание, размножение, безопасность). В наиболее
развитом варианте модели предполагалось, что между потребностями имеется
иерархия, при этом каждый такт времени одна из потребностей является ведущей.
Удовлетворение ведущей потребности является положительным подкреплением при
обучении агента. Обучение осуществляется методом обучения с подкреплением.
Показано, что в результате обучения формируются циклы поведения и цепочки
действий, приводящие к удовлетворению потребностей агента.
Построена и исследована
оригинальная модель взаимодействия между обучением и эволюцией. С помощью
модели количественно проанализированы механизмы эффектов, характеризующих
рассматриваемое взаимодействие. Изучен механизм генетической ассимиляции
приобретаемых навыков в течение ряда поколений дарвиновской эволюции. При
генетической ассимиляции индивидуально приобретаемые
путем обучения навыки "переизобретаются"
эволюцией и записываются непосредственно в геном модельных особей. Показано,
что генетическая ассимиляция может приводить к радикальному ускорению
эволюционных процессов. Изучен эффект экранирования, который приводит к тому,
что сильное обучение тормозит эволюционный поиск оптимального генома особей.
Проанализировано влияние нагрузки на обучение на исследованные процессы.
Показано, что наличие нагрузки на обучение приводит к усилению генетической
ассимиляции и к дополнительному значительному ускорению эволюции.
Промоделированы процессы
формирования правил поведения и цепочек действий для самообучающегося агента,
ведущего поиск пищи в двумерной клеточной среде. Продемонстрировано
формирование агентом обобщающих эвристик. Показано, что агент может
самостоятельно проводить усреднение, в результате которого у него формируются
внутренние понятия, обобщающие сенсорную информацию.
Построена и исследована
компьютерная модель автономных агентов-охранников, имеющих потребность питания
и потребность охраны территории.
Развита биологически обоснованная
модель поискового поведения. В рамках модели проанализирован метод поиска
минимумов функций нескольких переменных.
Развита концепция моделирования
когнитивной эволюции, т.е. эволюции когнитивных способностей биологических
организмов. Проанализированы современные исследования интеллектуальных и
когнитивных свойств модельных организмов. Предложены контуры программы будущих
исследований когнитивной эволюции и разработаны начальные модели этих
исследований.
Публикации 2012 года
Коваль А.Г. Редько В.Г. Поведение модельных организмов,
обладающих естественными потребностями и мотивациями // Математическая биология
и биоинформатика (электронный журнал). 2012. Т. 7. №
1. С. 266-273. URL: http://www.matbio.org/2012/Koval2012(7_266).pdf
Редько В.Г. Модель взаимодействия между обучением и
эволюционной оптимизацией // Математическая биология и биоинформатика
(электронный журнал), 2012. Т.7.
№ 2. С. 676-691. URL: http://www.matbio.org/2012/Redko_7_676.pdf
Red’ko
V.G. Principles
of functioning of autonomous agent-physicist // Biologically Inspired
Cognitive Architectures 2012. Proceedings of the Third Annual
Meeting of the BICA Society (A. Chella, R.Pirrone, R. Sorbello, K.R. Johannsdottir, Eds). (ISSN
2194-5357, ISBN 978-3-34273-8). Springer:
Редько В.Г. О моделировании когнитивной эволюции // Тринадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2012: Труды конференции. Т. 1. Белгород. С. 293-300.
Редько В.Г. Модели автономных когнитивных агентов – бионический задел развития искусственного интеллекта // Тринадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2012: Труды конференции. Т. 4. Белгород. С. 172-179.
Редько В.Г., Сохова З.Б. Модель
автономного агента-охранника //
Математическая биология и биоинформатика:
IV Международная конференция, г. Пущино, 14-19
октября
В.Г.Редько. Моделирование когнитивной эволюции – направление исследований на стыке математики и биологии // Математика и реальность: конфронтация строгости и сложности. Статьи, воспоминания об А.Т. Терёхине / ред.-сост. Е.В. Будилова. М.: Солитон, 2012. С.473 – 489.
Редько В.Г. Заделы исследований когнитивной эволюции // Пятая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов: В 2 т. Калининград, 2012. Т. 2. С. 598-599.
Редько В.Г. Гибридные интеллектуальные системы и моделирование когнитивной эволюции // Гибридные и синергетические интеллектуальные системы: теория и практика. Материалы 1-го международного симпозиума. Калининград: Изд-во БФУ им. И. Канта, 2012. Часть 1. С. 198-206.
Редько В.Г. От исследований адаптивного поведения к моделированию когнитивной эволюции // Материалы XVI Международной конференции по нейрокибернетике. Т.2. Ростов-на-Дону: Издательство ЮФУ. С. 184-187.
Сохова З.Б., Редько В.Г. Исследование поведения агентов-инвесторов и агентов-производителей в многоагентной модели конкурентной экономики // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Сборник трудов VI Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых учёных. М.: МГТУ МИРЭА, 2012. Часть I. С. 145-149.
Публикации 2011 года
Red’ko V.G. Approaches to modeling of cognitive evolution // International Journal of Computing, 2011. V. 10. No. 1. PP. 33-41.
Непомнящих В.А., Редько В.Г. Метод формирования поискового поведения // Искусственный интеллект и принятие решений, 2011, № 1. С. 49-54.
Редько В.Г. Подход к моделированию когнитивной эволюции // Сборник трудов Международной научной конференции "Василий Васильевич Налимов - математик и философ", М.: МАКС Пресс, 2011 (372 с., ISBN 978-5-317-03835-9). С.114-122.
Редько В.Г., Цой Ю.Р. Оценка скорости и эффективности эволюционных алгоритмов // Бионические информационные системы и их практические применения. (под ред. Зинченко Л.А., Курейчика В.М., Редько В.Г.). М.: ФИЗМАТЛИТ, 2011 (288 с., ISBN: 978-5-9221-1302-1). С. 109-126.
Редько В.Г. Зачем и как моделировать когнитивную эволюцию // Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях. Труды конференции. Нижний Новгород: ИПФ РАН, 2011. С. 164-167.
Red’ko V.G., Koval’ A.G. Evolutionary approach to investigations of cognitive systems // Biologically Inspired Cognitive Architectures 2011 / Proceedings of Second Annual Meeting of the BICA Society. Amsterdam et al.: IOS Press, 2011. PP. 296-301.
Редько В.Г. Моделирование когнитивной эволюции - актуальное направление исследований // Естественный и искусственный интеллект: методологические и социальные проблемы. Под ред. Д.И. Дубровского и В.А. Лекторского. М.: Канон+, 2011. С.60 - 79.
Бесхлебнова Г.А., Редько В.Г. Модели автономных адаптивных агентов // Сб. трудов НИИСИ РАН «Математическое и компьютерное моделирование систем: теоретические и практические аспекты», 2011. Т. 1, N. 1. С. 66-72.
Публикации 2010 года
Редько В.Г., Редько О.В. Бионическая модель генетической ассимиляции приобретаемых навыков // Научная сессия НИЯУ МИФИ - 2010. ХII Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2010": Сборник научных трудов. В 2-х частях. Ч.1. М.: НИЯУ МИФИ, 2010. С. 191-198.
Редько В.Г. Актуальность моделирования когнитивной эволюции // "Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. Материалы избранных научных трудов по теме "Актуальные вопросы нейробиологии, нейроинформатики и когнитивных исследований". М.: НИЯУ МИФИ, 2010. С. 69-90.
Red’ko V.G., Prokhorov D.V. Learning
and evolution of autonomous adaptive agents // Advances in Machine Learning
I. Dedicated to the memory of Professor Ryszard S. Michalski. Koronacki, J., Ras, Z.W., Wierzchon, S.T. (et
al.) (Eds.), Series “Studies in Computational Intelligence”. Springer.
ISSN: 1860-949X Vol. 262, 2010. PP. 491-500.
Red’ko
V.G.
Models of cognitive evolution: Initial steps // The 6th International
Conference on Neural Network and Artificial Intelligence ICNNAI’2010 /
Proceedings. Ed. V.A. Golovko.
Редько В.Г. Моделирование когнитивной эволюции. Первые шаги // Четвертая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов: В 2 т. Томск: ТГУ, 2010. Т. 2. С. 504-505.
Бесхлебнова Г.А., Редько В.Г. Модель формирования обобщенных понятий автономными агентами // Четвертая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов: В 2 т. Томск: ТГУ, 2010. Т. 1. С. 174-175.
Редько В.Г. Направление исследований «адаптивное поведение». Состояние и перспективы // Интеллектуальные системы принятия решений и проблемы вычислительного интеллекта: Материалы научной конференции. Том 1. Херсон: ХНТУ, 2010. С. 388-392.
Бесхлебнова Г.А., Редько В.Г. Модели автономных адаптивных агентов, обладающих элементарными когнитивными свойствами // Интеллектуальные системы принятия решений и проблемы вычислительного интеллекта: Материалы научной конференции. Том 1. Херсон: ХНТУ, 2010. С. 258-260.
Редько В. Г., Бесхлебнова Г.А. Моделирование адаптивного поведения автономных агентов. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. № 3. 2010. С. 33-38.
Непомнящих В.А., Редько В.Г. Биологически обоснованный метод формирования поискового поведения // Двенадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2010. Труды конференции. Т.4. - М.: Физматлит, 2010. С. 122-127.
Редько В.Г. Моделирование
когнитивной эволюции – перспективное направление исследований на стыке биологии
и математики // Математическая биология и биоинформатика:
III Международная конференция, г. Пущино, 10-15
октября
Редько В.Г. Моделирование когнитивной эволюции – перспективное направление исследований на стыке биологии и математики // Математическая биология и биоинформатика (электронный журнал). 2010. Т. 5. № 2. С. 215-229. URL: http://www.matbio.org/downloads/Redko2010(5_215).pdf