В МГППУ создали игру для оценки скорости принятия решений и способности прогнозировать ситуацию

В МГППУ создали игру для оценки скорости принятия решений и способности прогнозировать ситуацию

Уникальную компьютерную игру, позволяющую оценивать скорость принятия решений игроком и его способность прогнозировать ситуацию, создали ученые Московского государственного психолого-педагогического университета (МГППУ). По их словам, разработка также послужит специализированным тренажером этих навыков. Об этом РИА Новости сообщили в пресс-службе вуза.

Современные методы исследования когнитивных способностей подразумевают не только измерение навыков счета и логического мышления, считают ученые МГППУ: разработанная ими система способна также оценивать качество прогнозов и решений, принимаемых в быстро меняющихся условиях.

В виртуальном пространстве, созданном специалистами университета, игроку противостоит множество активных противников. Их поведение управляется искусственным интеллектом на основе сложного математического алгоритма. Цель игрока — «ликвидировать» всех противников в ограниченном игровом поле.

«Опираясь на теорию марковских случайных процессов и методы нелинейной оптимизации, мы разработали процедуры, позволяющие не просто фиксировать правильность действий испытуемого при решении задач, но и анализировать его поведение», — объяснил заведующий лабораторией количественной психологии центра информационных технологий для психологических исследований факультета информационных технологий МГППУ Павел Думин.

По его словам, искусственный интеллект адаптирует игровой процесс под конкретного испытуемого, наблюдая за его стратегией и генерируя ситуации такой сложности, которая даст наиболее подробное представление о реальном уровне развития его навыков.

Авторы отмечают, что игра фактически также является средством проверки и тренажером способностей, необходимых операторам сложных автоматизированных систем — таких, как роботы-саперы или беспилотники воздушного мониторинга.

«Сложность при разработке подобных психодиагностических средств представляет накопление больших эмпирических данных для корректной настройки адаптивных процедур. Пока недостающий объем данных по тестированию людей, принадлежащих репрезентативным группам, мы компенсируем с помощью математической оптимизации», — рассказал Павел Думин.

Дальнейшие задачи исследовательского коллектива — подготовка системы к внедрению в образовательную практику, а также разработка на основе созданного искусственного интеллекта программных элементов, повышающих жизнеспособность автоматизированных систем в нештатных ситуациях.

Самые свежие новости медицины на нашей странице в Вконтакте

Оставить комментарий

Вы можете использовать HTML тэги: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>