Математические модели динамики интереса эмоциональных роботов к медиа-проектам

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе рассмотрены математические модели, описывающие эмоциональное воспитание цифровых двойников – психологических аналогов человека. Предлагается математическая модель интереса эмоционального робота к медиа-проектам. Приведенные результаты верификации математической модели натурными экспериментами подтверждают адекватность построенной модели интереса цифрового двойника интересу человека. Представлен алгоритм построения графика выхода в эфир медиа-проектов, обеспечивающий постоянный интерес к ним эмоциональных роботов.

Об авторах

Наталья Владимировна Ощепкова

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: nvo@psu.ru

старший преподаватель кафедры высшей математики механико-математического факультета

Россия, Пермь

Олег Геннадьевич Пенский

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Email: ogpensky@mail.ru

доктор технических наук, профессор кафедры информационных технологий механико-математического факультета

Россия, Пермь

Список литературы

  1. Фиговский О. Л., Гумеров В. А. Инновационные системы: человек и искусственный интеллект. М.: Российский ун-т дружбы народов. 2020. 520 с.
  2. Лефевр В., Смолян Г. Алгебра конфликта. М.: Либроком. 2012. 72 с.
  3. Лефевр В. Рефлексия.М.: Когито-Центр. 2003. 496 с.
  4. Бахитова Р. Х, Исламов И. Я. Региональные телеканалы: роль и место в медиаэкономике (на примере Башкирского спутникового телевидения) // Вестник УГАЭС. Наука и образование. Серия: Экономика. 2014. №2(8). С.70 – 74.
  5. Исламов И. Я. Развитие региональной медиаэкономики на примере Башкирского спутникового телевидения//Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. 2011. №2. С.346 – 353.
  6. Неделько А. Ю. Возможности и ограничения использования методов нейромаркетинга// Управленческие науки. 2018. Т. 8. № 4. С. 77-83.
  7. Карпов В. Э. Эмоции и темперамент роботов. Поведенческие аспекты//Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2014. № 5. С. 126.
  8. Зинина А. А., Котов А. А., Зайдельман Л. Я., Аринкин Н. А. Моделирование эмоций разной глубины на роботе. В сборнике: Когнитивная наука в Москве: новые исследования. Материалы конференции. Под редакцией Е.В. Печенковой, М.В. Фаликман, А.Я. Койфман. М. 2021. С. 521-525.
  9. Конышев Д. В., Воротников С. А., Выборнов Н. А. Управление мимическим аппаратом сервисных роботов при синтезе эмоций // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2014. № 3 (27). С. 216-229.
  10. Дубаренко В. В., Кучмин А. Ю., Корнюшин А. М. Чувственный мир роботов // Journal of Advanced Re- search in Technical Science. 2021. № 23-1. С. 47-67.
  11. Шарапов Ю. А. Математические модели эмоциональных роботов, способных забывать информацию. Автореф. дис канд. физ.-мат. наук (05.13.18) УрФУ. Екатеринбург. 2019. 16с.
  12. Sharapov Y. 2017. Solution to the Problem on Identification of Parameters of Uni-form Multi-Level Process of Information Accumulation by Robot. Journal of Computational and Engineering Mathematics. Vol. 4.
  13. Черников К. В. Математические модели роботов с неабсолютной памятью. Автореф. дис. … канд. физ.-мат. наук (05.13.18) ПНИПУ. Пермь. 2013. 16с.
  14. Черников К. В., Пенский О. Г. Математические модели психологических установок роботов// Искусственный интеллект и принятие решений. 2013. №2.
  15. Узнадзе Д. Н. Общая психология: учеб. для вузов. СПб.: Питер.2004. 413 с
  16. Шарапов Ю. А. Модификация алгоритма Узнадзе в аспекте кратковременной и долговременной памяти робота // Вестник Пермского университета. Серия: Математика. Механика. Информатика. 2013. №1(13). С.51 – 53.
  17. Pensky O. 2018. Mathematical Model of Efficient Formation of Public Consciousness by Mass Media // Scientific Israel – Technological Advantages. Vol 20. № 1.
  18. ЭЛСИС. URL: http://www.elsys.ru/ (дата обращения 15.01.2021).
  19. Ощепкова Н. В. Вычисление наибольшего влияния предыдущего воспитания робота на его текущее воспитание. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ N~2019661033. 2019.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».