Синтез управления когнитивно-конструктивными процессами в человеко-технико-природных системах

В статье рассматриваются проблемы синтеза эмоционально-ориентированного управления когнитивно-конструктивными процессами в человеко-техническо-природных системах с учетом влияния разнородных иллюзий и заблуждений. Представлена общая постановка задачи, предложены логические модели, отражающие поставленную задачу. Для решения задач выявлен фундаментальный базис синтеза различных факторов, к которым относятся эмоции, иллюзии и заблуждения. Это делается для преодоления возникающих противоречий, решения проблем с учетом положительных и отрицательных сторон перечисленных факторов, а также формирования адекватной среды и средств познавательной и конструктивной деятельности с учетом специфики сложных систем, включающих человека, технику и природные объекты. Создаются основы для новой систематизации факторов и адекватных средств познавательно-конструктивной деятельности, которые учитывают влияние эмоций, иллюзий и заблуждений. Рассматриваются индивидуальные и коллективные характеристики интеллектуальных и информационных ресурсов, особенности объективной и субъективной сторон синтеза управления. Создаются новые абстрактные и конкретные модели, совершенствующие познавательную и конструктивную деятельность, формирование и использование знаний для решаемых задач.

1. Кузнецов О.Л., Большаков Б.Е. Устойчивое развитие: Научные основы проектирования в системе природа – общество – человек. Санкт-Петербург-Москва-Дубна: Гуманистика; 2002. 616 с.

2. Кузнецов О.Л., Кузнецов П.Г., Большаков Б.Е. Синтез междисциплинарных знаний и устойчивое развитие в системе Пространство-Время. М.: Издательство Русского Космического Общества; 2018. 276 с.

3. Фрадков А.Л. Киберфизические системы: идеи и перспективы. Труды XIII Всероссийского совещания по проблемам управления ВСПУ-2019. Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. 2019:39.

4. Lee E.A., The Past, Present and Future of Cyber-Physical Systems: A Focus on Models. Sensors.2015;15:4837–4869, 2015. DOI:10.3390/s150304837R (accessed on 20.05.2022).

5. Петрин К.В., Теряев Е.Д., Филимонов А.Б., Филимонов Н.Б. Мультиагентные технологии в эргатических системах управления. Известия ЮФУ. Технические науки. 2010;104(3):7–13.

6. Филимонов Н.Б. Предмет современной мехатроники и ее место в системе наук. Многоядерные процессоры, параллельное программирование, ПЛИС, системы обработки сигналов. 2017;1(7):151–159.

7. Коренев Г.В. Цель и приспособляемость движения. М.: Наука; 1974. 528 c.

8. Смолянинов В.В. От инвариантов геометрии к инвариантам управления. Интеллектуальные процессы и их моделирование. М.: Наука; 1987:66–111.

9. Смолянинов В.В. Либернетика – наука о свободах системной организации. Мост. 2000;1:28–30.

10. Hoque M.E. Three Domains of Learning: Cognitive, Affective and Psychomotor. The Journal of EFL Education and Research. 2016;2(3):45–51.

11. Robinson M.D., Watkins E.R., Harmon-Jones E. Handbook of Cognition and Emotion. New York London: The Guilford Press; 2013. 594 p.

12. Falikman M., Asmolov A. Cognitive Psychology of Activity: Attention as a Constructive Process. Revue internationale du CRIRES.2017;4(1):54–62.

13. Carroll E. Izard. Emotion Theory and Research: Highlights, Unanswered Questions, and Emerging Issues. Annu. Rev. Psychol. 2009;60:1–25. DOI: 10.1146/annurev.psych.60.110707.163539 (accessed on 20.05.2022).

14. Cornelius R.R. Theoretical approaches to emotion. Available by: –http://www.cs.columbia.edu/~julia/papers/cornelius00.pdf (accessed on 20.11.2021).

15. Shiller A. The Role of Theories of Embodied Cognition in Research and Modeling of Emotions. Russian Journal of Philosophical Sciences. 2019;62:124–138. DOI: 10.30727/0235-1188-2019-62-5-124-138 (accessed on 20.05.2022).

16. Ochsner K., Gross J.J. The Cognitive Control of Emotion. Trends in cognitive sciences. 2005;9(5):241–248.

17. Beyan C., Karumuri S., Volpe G., Camurri A., Niewiadomski R. Modeling Multiple Temporal Scales of Full-body Movements for Emotion Classification. IEEE Transactions on Affective Computing. 2021:1–12. DOI: 10.1109/TAFFC.2021.3095425. Available by: https://ieeexplore.ieee.org/document/9477164 (accessed on 20.05.2022).

18. Смирнов А.В., Левашова Т.В., Пономарев А.В. Онтологическая модель поддержки принятия решений на основе человеко-машинного коллективного интеллекта. Искусственный интеллект и принятие решений. 2020;3:48–60. DOI:10.14357/20718594200305 (accessed on 20.05.2022).

19. Москвин A.A., Шишкин A.Г. Применение методов глубокого обучения для распознавания эмоционального состояния человека на видеоизображению. Искусственный интеллект и принятие решений. 2019;2:3–14. DOI: 10.14357/20718594190201 (accessed on 20.05.2022).