Том 30, № 3 (2022)

Цель настоящего исследования — рассмотреть возможность нелинейного влияния алгоритмов социальных сетей на мнения пользователей и условия возникновения поляризации мнений в социуме посредством общения в социальной сети. Методы. В данной работе используется метод математического моделирования динамики мнений пользователей социальной сети. Рассматривается несколько стратегий отношения пользователей к поступающей информации: стратегия 1 — пользователь положительно относится к информации, близкой его позиции, независимо от направления отличия; стратегия 2 — пользователь положительно относится к той информации, которая выражает его позицию, но более определенно. Результаты. Показано, что за счет алгоритма ранжирования информации социальной сетью может происходить поляризация мнений в социуме — формируются два аттрактора. Бифуркация возникает при превышении 40% доли людей, положительно оценивающих позицию, соответствующую их взглядам, но более четкую — доля стратегии 2 в социуме. Если же все пользователи пользуются стратегией 1, то общество приходит к консенсусу — единому среднему мнению, формируется один аттрактор. Заключение. Алгоритмы социальной сети могут порождать поляризацию социума или усиливать ее больше, чем при устном общении, без социальной сети интернета. Взаимодействие пользователей в социальной сети существенно нелинейно и алгоритмы социальной сети усиливают нелинейность восприятия информации человеком, создавая односторонний поток поступающей информации.

Цель настоящей работы состоит в построении функции приспособленности, зависящей от множества сосуществующих конкурирующих наследственных элементов, на основе популяционной динамики в модели «хищник– жертва» с логистическим ростом жертв. Материалы и методы. В работе используется обобщенная модель Вольтерры. Роль хищника играет планктоноядная рыба. В качестве жертв рассматривается множество различных видов зоопланктона, которые отличаются друг от друга наследственными стратегиями ежедневных вертикальных миграций. Модель учитывает внутривидовую конкуренцию жертв. Особенность модели состоит в наличии пар наследственных стратегий, в которых носители первой могут вытеснять носителей второй и наоборот — носители второй вытеснять носителей первой, в зависимости от того, в каком множестве конкурирующих стратегий они сосуществуют. Для восстановления функции приспособленности применяется метод ранжирования, который сводится к классификации упорядоченных пар наследственных стратегий по двум классам «первая стратегия вытесняет вторую» и «вторая вытесняет первую». Результаты. В статье представлена новая методика построения функции приспособленности. Методика предполагает два этапа. Сначала восстанавливается функция приспособленности для некоторого конечного подмножества элементов на основе обработки данных долгосрочной динамики их численностей и сравнения их конкурентных преимуществ. На втором этапе выводится форма функции приспособленности для произвольного множества элементов. Здесь используются особенности межвидового взаимодействия, отраженные в модели. С помощью построенной функции приспособленности моделируется эволюционно устойчивый режим суточных вертикальных миграций зоопланктона путем численного решения минимаксной задачи. Заключение. Предложенная методика построения функции приспособленности, зависящей от множества конкурирующих стратегий, является достаточно общей и вполне может быть применена для широкого круга моделей популяционной динамики. Построенная в результате моделирования стратегия суточных вертикальных миграций зоопланктона хорошо согласуется с эмпирическими данными.

Цель работы. Статья посвящена теме измерения когнитивного потенциала человека на основе полученных экспериментальных данных с целью выявления его потенциальных возможностей, а также мониторинга их динамики, например, для диагностики восстановления после перенесенного заболевания. Данная цель разбивается в исследовании на две задачи, а именно, чтобы оценить когнитивный потенциал, необходимо разработать два алгоритма. 1. Оценки уровня когнитивной сложности задач. 2. Системы уровней когнитивного потенциала для индивида. Методы. Основу методов составляет комплекс экспериментальных, в том числе специально разработанных авторских методик, а также математических методов для обработки данных и расчета введенных специфических параметров для формализации когнитивного потенциала. Результаты. На основе указанных методов предложены способы (и конкретные формулы) расчета когнитивного потенциала индивида, используя экспериментальные данные и задачи различного уровня сложности. Заключение. В рамках данного исследования создана методология определения значения когнитивного потенциала на основе теории информационных образов/репрезентаций. Для объективизации когнитивных навыков (в том числе, так называемых softskills) разработан специальный web-инструментарий. Полученные метрики позволят исследовать влияние социальных, генетических и патогенетических факторов на динамику когнитивных способностей. Предложена новая теоретическая и технологическая платформа для цифрового картирования и оптимизации когнитивных функций.

Целью исследования является изучение нейродинамических основ творческой деятельности мозга. Современные системы искусственного интеллекта, использующие обучение глубоких нейронных сетей, требуют больших объемов входных данных, высоких вычислительных затрат и длительного времени обучения. Напротив, мозг может обучаться на небольших наборах данных в кратчайшие сроки и, что принципиально важно, кардинально отличается наличием творческих способностей. Методы. Исследование выполнено посредством вычислительных экспериментов с нейронными сетями, содержащими 5 и 7 осцилляторных слоёв (контуров), обученных представлять абстрактные концепты определенного класса животных. Схема нейронных сетей с четным циклическим торможением (ECI-сетей) содержит только билатеральные тормозные связи и состоит из двух субсетей: референтной некодирующей сети, являющейся аналогом нейронной сети режима мозга по умолчанию и основной информационной сети, получающей временные градиентные последовательности входных сигналов и контекстных входов. После обучения считывание популяционных фазовых кодов выполнялось простым линейным декодером. Результаты и обсуждение. Концептуальное обучение сети приводит к генерации ряда пространственных абстрактных изображений, отличающихся наиболее выраженными признаками релевантной линейки животных. В вычислительных экспериментах получен широкий набор изоморфных представлений концептов посредством: а) преобразований пространств изображений в широком диапазоне временных шкал обучающего входного потока сигналов; б) внутренней регуляции временных масштабов ментальных представлений концептов; в) подтверждения на модели зависимости психологической близости концептов от семантической дистанции; г) вызова из памяти (декодирования) распределенных групп нейронов концептов животных, которым сеть не была обучена. Заключение. В настоящей работе впервые показано, как используя небольшой набор входных событийных данных (последовательность четырех CCW- и двух CW-сигналов) и весьма ограниченные вычислительные ресурсы, сети с чётным циклическим торможением проявляют креативные начала познания на основе реляционных отношений, концептуального обучения и обобщения знаний.

Уже много лет доктор физико-математических наук, профессор, заведующий лабораторией автоволновых процессов ИПФ РАН Владимир Григорьевич Яхно является членом редакционной коллегии журнала «Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика». В нынешнем 2022 году Владимир Григорьевич отметил свое семидесятипятилетие. Бодрости, активности и энергии, оптимистического настроя и упорства в отстаивании научной тематики ему не занимать. Мы, его ученики и коллеги, сердечно поздравляем его с днем рождения и желаем здоровья, исполнения личных и творческих планов!