CC BY
11Брындин Е.Г.
руководитель общественного движения «Нравственная Россия», директор - Исследовательского центра
«Естествоинформатика», г. Новосибирск
bryndin15@yandex.ru
МОДЕЛИРОВАНИЕ ТВОРЧЕСКОЙ И ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АНСАМБЛЯМИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ НА ОСНОВЕ
ЖИВОЙ ИНФОРМАЦИИ
Ключевые слова: моделирование творчества, интеллектуальные агенты, живая информация, виртуальная
среда.
Введение
С развитием нейросетей им придумывают всё более разнообразные способы применения. С их помощью обучаются автопилоты Tesla, а распознавание лиц используется не только для обработки фотографий приложениями типа Prisma, но и в системах безопасности. Искусственный интеллект учат диагностировать болезни, с его помощью выигрывают выборы.
Но есть одна сфера, которая традиционно считалась принадлежащей исключительно человеку - творчество. Однако и это утверждение начинают ставить под сомнение. Ли Седоль, проигравший AlphaGo, признался: «Поражение заставило меня засомневаться в человеческой креативности. Когда я увидел, как играет AlphaGo, то усомнился в том, насколько хорошо играю сам»1. Способен ли искусственный интеллект ступить на территорию творчества, в пространство восприятия.
Природа является одним из самых главных источников, из которого творческие люди черпают вдохновение. Природа - это муза для творчества людей.
В истории нашей страны есть немало известных людей, на творчество которых природа оказывала сильное воздействие. Одним из них является Александр Сергеевич Пушкин. «Болдинская осень» - самый яркий период в его творчестве. Чем же привлекла Пушкина эта деревня? Дело в том, что в Болдино он нашел музу, которая не покидала его ни днями, ни ночами. Этой музой и была природа.
Ясная Поляна оказала большое влияние на творчество Льва Николаевича Толстого. Именно здесь, в родном имении, Лев Николаевич почувствовал себя художником. Именно здесь его впервые посетило вдохновение, которое впоследствии прославило писателя как выразителя русской природы. Именно здесь родились образы, которые вошли во многие произведения писателя.
Человек обладает умением видеть прекрасное в природе. Оставаясь наедине с природой, человек может понять себя и найти ответы на многие интересующие его вопросы. В этом и заключается влияние природы на творческие способности человека. Благая природа так обо всем позаботилась, что повсюду ты находишь, чему учиться (Леонардо да Винчи). Человек наделен Творцом властью над внешней природой, тогда как в своем творчестве он подчинён ей (Георг Гегель). Природа приятный наставник, и даже не столько приятный, сколько осторожный и верный (Мишель Монтень).
Люди являются частью природы. Идеалом считается жизнь людей в гармонии с природой. Природа совершенна с точки зрения гармонии и красоты.
Природа обладает творческими качествами. Человек, питаясь живой информацией природы объектов, процес-„ 2 сов, явлений, связей и законов, становится творцом живых знаний и живой практики .
1. Формирование платформы виртуальной творческой живой среды.
Профессиональные образы интеллектуальных агентов
Профессиональные образы творческих актов интеллектуальных агентов указывают на принадлежность к определенной профессии. Профессиональные образы являются когнитивным компонентом интеллектуальных агентов. Содержательными компонентами профессиональных образов являются творческие функции, процесс и профессиональной результат творческих актов, критерии оценки достижений результата. Профессиональные образы включают
1 https://habr.com/ru/company/neurodatalab/blog/337624/
2 Брындин Е.Г. Информационная сущность духовной субстанции и вселенной и человека в теологической космологии // Большая Евразия: развитие, безопасность, сотрудничество. Ежегодник. - М.: ИНИОН РАН, 2022. - Вып. 5, ч. 1. - С. 797-804.
совокупность оценочных характеристик и связанных с ними поведенческих действий. Компонентный состав профессионального образа описывается атрибутами живой информации реальной среды.
Атрибуты живой информации реальной среды: объекты, предметы, материалы, вещи, процессы, явления и прочие аспекты физического мира обладают различными свойствами и характеристиками. Свойства представляются качественными атрибутами. Характеристики представляются содержательными атрибутами. Качественный атрибут может быть зрительным или звуковым. Содержательный атрибут может быть представлен числом, языковым смысловым значением, зрительным или звуковым образом, математическим или поведенческим действием или алгоритмом. Содержательные качественные атрибуты являются большими данными умного искусственного интеллекта, связных во времени, пространстве и предметной области. Атрибуты областей экономики, промышленных отраслей, технологий и профессий помогают строить и обучать ансамбли интеллектуальных агентов для управления, принятия решений и выдачи рекомендаций специалистам и руководителям на основе этического стандарта .
2. Платформа творческих ансамблей интеллектуальных агентов 2.1 Умные гибридные компетенции интеллектуальных агентов
Интеллектуальные агенты могут обладать психологическими, аналитическими, исследовательскими, языковыми, профессиональными и поведенческими гибридными компетенциями. Их психологическими компетенциями являются коммуникация, саморегуляция, адаптивность, мотивация, эмпатия.
Психологические компетенции определяются моделью с психологическими требованиями. Психологические требования являются функциональными состояниями системы. Психологические требования - это состояния, которые играют соответствующую роль в функциональной организации системы. Каждое состояние является самостоятельным в отношении коммуникаций. Адаптация - это состояние оптимального функционирования системы в изменяемой среде. Эмпатия - это функциональное выявление потребностей окружения. Психологические компетенции интеллектуальных агентов являются функциональными по понятийному аппарату и методам.
Исследовательская компетентность ансамблей интеллектуальных агентов требует новых творческих актов для моделирования реализации предложенного замысла, работы с различными источниками творческих процессов виртуальной среды, исследования подобных тем, проведения наблюдений и экспериментов, определения способов реализации предложенного замысла. Исследовательские компетенции развиваются в ходе творческой деятельности по модели их формирования. Развитие исследовательских компетенций осуществляется на основе ключевых компетенций. Ключевые компетенции представляют собой различные универсальные средства и инструменты, формализованные способы, методы и приемы, такие как сравнение, анализ, систематизация, обобщение, классификация, причинно-следственные связи и т.д. Ключевые компетенции позволяют получать результаты в неопределенных творческих ситуациях. Они позволяют самостоятельно и в сотрудничестве со специалистом реализовывать замыслы, для разрешения которых нет полного комплекта наработанных средств. Ключевые компетенции имеют междисциплинарный характер, проявляются в разных сферах. Их наличие необходимо для продуктивной исследовательской деятельности, выстраивания коммуникаций с окружением.
Аналитические компетенции посредством анализа живой информации расширяют требования к конкретным творческим процессам на целевые процессы. Для этого требуются знания и данные о творческой деятельности, сильные навыки управления данными, отличные статистические навыки, умение оценить положительные и отрицательные аспекты предлагаемых действий. Аналитические компетенции подразумевают последовательный анализ данных и ситуаций с тем, чтобы увидеть причину и следствие и использовать это для принятия эффективных решений.
2.2 Функциональная самоорганизация больших ансамблей интеллектуальных агентов с умными
гибридными компетенциями
Функциональная самоорганизация связана с поведением и состоянием сложных больших ансамблей интеллектуальных агентов с умными гибридными компетенциями и процессами их развития [там же]. Самоорганизация как саморазвитие системы происходит за счёт внутренней полезной работы, направленной на целевое равновесие.
Сложная динамическая организация целенаправленного функционирующего ансамбля требует непрерывного управления, без которого ансамбль не может существовать. Особенность этого управления состоит в том, что оно служит причиной ряда процессов в самом ансамбле и, прежде всего процессов внутреннего саморегулирования по законам самонастройки, саморазвития и самообучения.
Самонастраивающийся ансамбль - это адаптирующаяся система, в которой накопление опыта (запоминание информации) выражается в изменении тех или иных ее параметров, существенных для цели системы.
1 Bryndin E. Creative communication: safe ethical artificial intelligence in the era of technological development // Software Engineering. 2020. - Vol. 8, N 3. - P. 13-23; Bryndin E. Communicative-associative development of smart artificial intelligence by criteria with the help of ensembles of diversified agents // International Journal of Intelligent Information Systems. 2020. - Vol. 9, N 4. - P. 24-34; Bryndin E. Formation of Technological Cognitive Reason with Artificial Intelligence in Virtual Space // Britain International of Exact Sciences Journal. 2020. - Vol. 2, N 2. - P. 450-461; Bryndin E. Formation of International Ethical Digital Environment with Smart Artificial Intelligence // Automation, Control and Intelligent Systems. 2021. - Vol. 9, N 1. - P. 27-38; Bryndin E. Collaboration of Intelligent Interoperable Agents via Smart Interface // International Journal on Data Science and Technology. 2019. - Vol. 5, N 4. - P. 66-72; Bryndin E. Technology Self-organizing Ensembles of Intelligent Agents with Collective Synergetic Interaction // Automation, Control and Intelligent Systems. 2020. -Vol. 8, N 4. - P. 29-37.
Саморазвивающийся ансамбль - это адаптирующаяся система, которая самостоятельно вырабатывает цели своего развития и критерии их достижения, изменяет свои параметры, структуру и другие характеристики в заданном направлении.
Самообучающийся ансамбль - это адаптирующаяся система, которая в процессе развития проходит процесс обучения, накапливая опыт, обладает способностью самостоятельно искать критерии качества своего функционирования.
Вся организационно-управленческая деятельность должна быть направлена на создание управляющих интеллектуальных агентов, способных самостоятельно, в ходе процесса управления строить собственный алгоритм в результате адаптации и обучения. Такое управление, в отличие от управления по заранее заданному жесткому алгоритму, называют адаптивным управлением. Задача адаптивного управления состоит в поиске наилучшей стратегии по отношению к цели управления.
Самоорганизующийся ансамбль, согласно законам синергетики, перестраивается таким образом, чтобы создавать минимальное сопротивление порождающему ее потоку. Поток рождает структуру, структура стремится поддерживать поток.
Все это происходит в диапазоне существования структуры. При увеличении потока выше критического происходит перестройка структуры. Старая структура, не способная пропускать увеличившийся поток, разрушается. На ее месте скачком организуется новая структура, соответствующая более высокому диапазону потока. Система, попавшая в диапазон своего существования, стремится стабилизировать поток. Сопротивляется его уменьшению ниже диапазона возникновения и его увеличению выше этого диапазона.
Деятельность организационной структуры рассматривается как динамическое взаимодействие информационных потоков. При этом надо учитывать, что каждый 1-ый поток может порождать поток ], который может быть как положительным и отрицательным, в зависимости от того, происходит прирост генерируемого потока или его уменьшение. При этом каждый из потоков может быть декомпозирован на отдельные потоки от разных источников - т. е. поток S может быть представлен в векторном виде. Потоки 81 могут организовывать суперпозицию из данных потоков. На этих потоках работает алгоритм определения количественных и качественных характеристик иерархической структурой управления. Математическим аппаратом когнитивного анализа и управления являются знаковые сети, учитывающие сотни функциональных параметров системы и дающие на поставленные вопросы не количественный, а качественный ответ. То есть умные гибридные компетенции интеллектуальных агентов при экспертных оценках выражаются качественно. Работает метод декомпозиции ансамбля, когда выделяются отдельные его интеллектуальные агенты, исследуемые как более простые когнитивным анализом для поэтапной самоорганизации в целевой ансамбль.
В последние годы появляются когнитивные системы с технологиями функциональной самоорганизации1.
2.3 Гармоничная самоорганизация больших ансамблей интеллектуальных агентов
по закону золотого сечения
Существует системная закономерность золотого сечения и системная устойчивость и гармония. Золотое сечение - это универсальное проявление структурной гармонии. Научные исследования и практика показывают, что для обеспечения системной и структурной устойчивости и гармонии систем в технике необходимо установить между основными показателями системы соотношения, соответствующие золотой пропорции. В округленном процентном значении пропорции частей целого будут соотноситься как 62% на 38%. Как правило, наличие золотых пропорций (0,62 и 0,38) между элементами системы служит индикатором устойчивости, стабильности и гармонии в системе. Закон золотого сечения является объективным законом. Технология золотого сечения служит механизмом самоорганизации систем.
Самоорганизация - это образование пространственной, временной, информационной или функциональной организации, структуры (точнее, стремление к организованности, к образованию новой структуры) за счет внутренних ресурсов системы в результате целеполагающих взаимодействий с окружением системы. Речь идет об информационном взаимодействии с внешней средой. В последние десятилетия появились алгоритмы, позволяющие работать с большими информационными потоками.
Мерой количества информации того или иного события является логарифм его вероятности р. Поскольку измеримы обе стороны бинарной оппозиции, то мерой этого события может служить также и логарифм его несостоятельности (невероятности). И обе эти меры, согласно условию соизмеримости, которое удовлетворяется при натуральных
1 Baneree S. A framework for designing compassionate and ethical artificial intelligence and artificial consciousness // Interdisciplinary Description of Complex Systems. 2018. - Vol. 18, N 2-A; Papadopoulos G. Th., Antona M., Stephanidis C. Towards open and expandable cognitive AI architectures for large-scale multi-agent human-robot collaborative learning // Computer Science. 2020. - December; Chacon A., Ponsa P., Angulo C. On Cognitive Assistant Robots for Reducing Variability in Industrial Human-Robot Activities // Applied Science. 2020. - Vol. 10. - P. 1-23; Yingxu Wang. How Will Autonomous Systems and Cognitive Robots Augment Human Intelligence? // The 2020 Future Technologies Conference (FTC'20), Vancouver, Canada, 2020, November 5-6; Yingxu Wang. Emerging Technologies for Autonomous Behavior Generation at Run-Time by Cognitive Robots // Int'l Conf. on Robot Intelligence Technologies and Applications (RITA'21), Porto, Portugal, 2021, September 21; Tielin Zhang, Yi Zeng, Ruihan Pan, Mengting Shi, Enmeng Lu. Brain-Inspired Active Learning Architecture for Procedural Knowledge Understanding Based on Human-Robot Interaction // Cognitive Computation. 2021. - Vol. 13. - P. 381-393; Sugali K., Sprunger Chr., Inukollu V.N. Software testing: issues and challenges of artificial intelligence & machine learning // International Journal of Artificial Intelligence and Applications. 2021. -Vol. 12, N 1, January; Babulak E. Third Millennium Life Saving Smart Cyberspace Driven by AI and Robotics // COJ Robotics & Artificial Intelligence. 2021. - Vol. 1, N 4; Bryndin E. Implementation of Competencies by Smart Ethical Artificial Intelligence in Different Environments // Software Engineering. 2021. - Vol. 8, N 4. - P. 24-33.
значениях параметра к, с необходимостью должны быть кратными: log (1 - p) = к log p, или p к + p - 1 = 0. Корнями этого уравнения являются обобщенные золотые сечения (ОЗС). Будучи инвариантами эволюции и самоорганизации, узловыми значениями вероятности как меры состоятельности (несостоятельности) событий, они имеют значение в современной теории систем, диагностике их качественных состояний, в синергетике как теории самоорганизации, кооперативного действия, возникновения новых качеств, целостности. ОЗС служат аттракторами не только для вероятностей, но и для других нормированных на единицу интегральных показателей (если те имеют областью своих значений единичный интервал) для распределенных систем, ансамблей. Примером такой меры является информационная энтропия, отнесенная к своему максимально возможному значению - логарифму числа структурных групп или состояний системы. Таким интегральным показателем может быть охарактеризован всякий ансамбль интеллектуальных агентов, приведенный к своему максимуму, как мере связанного в этом ансамбле ограниченного разнообразия. Приравняв его к одному из ОЗС, получаем базовое соотношение для самоорганизации дихотомии ансамблей интеллектуальных агентов, сложных составов совокупности частей целого.
Принцип дихотомии основывается на следующем простейшем тождестве, связывающем двоичные числа:
2n = 2n-1 + 2n-1,
где и=0, ±1, ±2, ±3, .... Для случая п=0 его можно записать в виде:
1 = 2° = 2"1 + 2"1 = (1).
!-1
Принцип золотого сечения связывает степени золотой пропорции:
(2).
i-l
Значение формул (1) и (2) состоит в том, что они выражают разложение «Единицы» как универсальной модели «Целого» на простейшие составляющие. Принципы дихотомии и золотого сечения, основаны на (1), (2). Принцип золотого сечения есть основа универсального равновесия и оптимальной связности частей и целого. Обобщенный принцип золотого сечения выражается в виде следующего общего тождества:
(з),
!-1
которое сводится к тождествам (1) и (2) для частных случаев р=0 и р=1.
Процесс самоорганизации ансамблей интеллектуальных агентов осуществляется по закону структурной гармонии системы: «Обобщенные золотые сечения суть инварианты, на основе и посредством которых в процессе самоорганизации системы обретают гармоничное строение, стационарный режим существования, структурно-функциональную устойчивость». Гармоничное состояние системы, не является единственным - для одной и той же системы может существовать бесконечное количество гармоничных состояний, соответствующих золотым р пропорциям. Организация системы предполагает определенное согласование состояний и деятельности ее подсистем и составляющих элементов. Способность к самоорганизации основывается как на множественности элементов системы и разветвленности связей между ними, способствующих возникновению целостности, так и на наличии гибкого взаимодействия между элементами по типу обратных связей. Отрицательные обратные связи (ОС) обеспечивают стабильность функций системы, постоянство ее параметров, устойчивость к внешним воздействиям. Положительные ОС играют роль усилителей процессов и имеют особое значение для развития, накопления изменений. Наличие отрицательных и положительных ОС приводит к возможности развития по закону золотого сечения с использованием внешних и внутренних взаимосвязей.
Ансамбль интеллектуальных агентов имеет множество взаимосвязей через беспроводные и мобильные сети между компетентными агентами. Для того чтобы сделать эти связи эффективными, наладить оптимальный режим взаимодействия, необходима функциональная организационная структура. Она упорядочивает связи, распределяет полномочия, устанавливает круг агентов, принимающих решения, и агентов, их исполняющих. Ансамбль интеллектуальных агентов характеризуется высокой многовариантностью, это обусловлено разнообразием внешних условий, в которых функционируют интеллектуальные агенты. Высокая многовариантность больших ансамблей интеллектуальных агентов с умными гибридными компетенциями требует их эффективной самоорганизации, опосредованной когнитивными пределами, связанные с объемом, который человек может эффективно осваивать и использовать, с количеством адресатов, с которыми он может взаимодействовать, с организацией работы в сетях. Процессы самоорганизации ансамбля осуществляются на основе сотрудничества интеллектуальных агентов с умными гибридными компетенциями с адаптивной гибкой инфраструктурой. В момент самоорганизации ансамбля происходит качественный переход, интеллектуальные агенты начинают функционировать как единое целое, наступает организационная устойчивость.
Принципиальный шаг в описании таких систем был сделан датским ученым, много лет работавшим в Америке, Пером Баком в теории самоорганизованной критичности1. Название подчеркивает, что система самоорганизуется в критическое состояние, в котором ее динамика приобретает масштабную инвариантность в коллективном взаимодействии в той сети, которая складывается в результате самоорганизации. Этот подход получил название «коннекцио-низм» (от английского to connect - связывать).
1 Buck P. How nature works: The theory of self-organized criticality. - M.: Librocom, 2013. - 276 p.
614
Устойчивое распределение положительных и отрицательных ответов взаимодействующих связей по закону золотого сечения определяет критическое значение интеллектуальных агентов ансамбля. Ансамбль, имеющий количество необходимых интеллектуальных агентов равное или более критического значения, способен на самореализацию и получение необходимого результата. Определение критических значений ансамблей интеллектуальных агентов по реализации различных наборов функций и компетенций поможет созданию универсального большого ансамбля для реализации творческих процессов и замыслов по закону золотого сечения1.
3. Моделирование творческой деятельности ансамблями интеллектуальных агентов
в виртуальной среде
Моделирование творческой деятельности ансамблями интеллектуальных агентов в виртуальной среде осуществляется этическими коммуникациями образов творческих актов интеллектуальных агентов. Интеллектуальные агенты моделируют профессиональные, этические, синергетические, причинно-следственные, функциональные, ассоциативно-коммуникативные и технологические компетенции творческих актов.
Моделирование помогает накапливать творческую практику в режиме реального времени и одновременно использовать ее для обучения интеллектуальных агентов. Путем моделирования определяется этическое состояние интеллектуальных агентов и пределы значений атрибутов профессиональных образов. Этическое состояние интеллектуальных агентов в пределах значений атрибутов профессиональных образов способствуют их этическим коммуникациям.
Этические коммуникации строятся на системе устойчивых форм общения, предписываемых обществом как правила поведения для установления контакта собеседников, поддержания общения в избранной тональности соответственно их социальным ролям и ролевым позициям относительно друг друга, взаимным отношениям в профессиональной обстановке. Степень владения творческим этическим этикетом определяет степень профессиональной пригодности. Знание творческого этического этикета - залог успеха в реализации творческого замысла.
У специалистов различных областей есть необходимость в обобщении опыта творческого общения в той или иной форме и соотнесении его с выработанными человечеством нормами этики. В сфере творческих отношений вводится объективная оценка с этической точки зрения. Таким образом, учет факторов, которые формируют и определяют творческий этикет, соблюдение норм этикета, способствует эффективности и результативности достижения результата профессиональными образами интеллектуальных агентов.
Коммуникативное этическое поведение является компонентом культуры. Ядром его являются ценности и принципы, которые реализуются в некоторых нормах и правилах. Нормы и правила - это конкретные поведенческие рекомендации, предписания по поведению. Этим нормам и правилам особенно важно следовать профессиональным образам интеллектуальных агентов в творческой сфере.
Этика творческих коммуникаций - это совокупность нравственных норм, правил и представлений, регулирующих поведение и отношения в процессе их производственной деятельности. Этику творческих коммуникаций следует учитывать в различных ее проявлениях: в отношениях между ансамблями интеллектуальных агентов и социальной средой, между ансамблями интеллектуальных агентов в виртуальной среде.
Учет факторов, которые формируют и определяют языковые, поведенческие и деятельные этические коммуникации профессиональных образов, соблюдение норм и правил общения и творческой деятельности интеллектуальными агентами способствует эффективности и результативности достижения ими результата.
Этические коммуникации профессиональных образов между собой осуществляются через интеллектуальных агентов с гибридными компетенциями, используя механизмы координации, кооперации или коалиции по этическому стандарту2.
В процессе творческой деятельности интеллектуальным агентом приобретаются навыки будущей профессии через включенность среды и условий профессиональной деятельности. Проявление интеллектуального агента как субъекта творчества раскрывается наиболее полно в достижении профессиональной позиции, которая интегрирует профессиональные ситуации, коммуникации и профессиональный образ, что характеризует его тождество, определенность и целостность. Профессия является социально-объективной составляющей профессионального континуума активности интеллектуального агента. Профессиональная готовность возникает как виртуальная реальность, а профессиональная идентичность - как неформальная, смысловая, субъективная реальность. В таком ракурсе творческая идентичность связывается каузальной зависимостью как причина и следствие.
Ансамбли интеллектуальных агентов с профессиональными образами позволят формировать различные востребованные профессии и компетенции посредством диверсификации и мобильности. Интеллектуальный ансамбль -это комплекс совместимых интеллектуальных агентов, взаимодействующих через интеллектуальный интерфейс, реализующих либо технологический процесс, социальные услуги, многопрофильные междисциплинарные исследования, либо производственный цикл. Диверсификация расширяет функции интеллектуального ансамбля и освоение им нового вида функционала с целью повышения эффективности, качества и его функционального разнообразия. Мобильность способствует быстрому функциональному переобучению интеллектуальных агентов и развитию профессионального интеллекта ансамбля. Диверсификация и мобильность согласуют жизненный цикл интеллектуальных аген-
1 Bryndin E. Supercomputer BEG with Artificial Intelligence of Optimal Resource Use and Management by Continuous Processing of Large Programs // International Journal of Research in Engineering, 2019. - Vol. 1, N 2. - P. 9-14.
2 Gershenson C. Guiding the self-organization of cyber-physical systems. 2020. - https://www.researchgate.net/publication/ 340410171_Guiding_the_Self-Organization_of_Cyber-Physical_Systems
тов в качестве общего эталона установления связей между ними и средой. Окружающая среда воспринимается через образы и сцены. Сцены состоят из некоторого числа образов. Сцены бывают статические (картины) и динамические. Динамические сцены характеризуются коммуникациями творческих актов профессиональных процессов. Профессиональные процессы составляются из творческих актов интеллектуальных агентов. Одни интеллектуальные агенты различают, другие - сравнивают и находят ассоциации на основе живой информации кейсов умных этических коммуникативно-ассоциативных коммуникаций ансамблей интеллектуальных агентов. Ансамбли строят деревья из имеющихся творческих актов, как сверху вниз, так и снизу вверх. Они на основе деревьев творческих актов применяют разветвленные модели логики к набору данных живой информации с учетом закономерностей и особенностей, установленных при предварительном анализе, пока по дереву творческих актов не сформируют творческий процесс.
Моделирование творческой деятельности интеллектуальных агентов зависит от пространственной, временной, предметной, визуальной и звуковой чувствительности, способности приобретать, обрабатывать, применять и диверсифицировать творческие акты, основанные на предшествующем опыте решения конкретных задач, связанных с обработкой атрибутов данных живой информации и мобильностью интеллектуального ансамбля.
Моделирование творчества ансамблями интеллектуальных агентов на основе живой информации позволяет приступить к формированию гибридного синергетического искусственного интеллекта в совмещенных по содержанию виртуальном и реальном окружениях. Современные системы искусственного интеллекта позволяют реализовать творческие и профессиональные компетенции на основе живой информации в реальной среде. Синергия естественного интеллекта виртуального формата с искусственным интеллектом в реальной среде позволяет формировать гибридный искусственный интеллект, полноценно отражающий естественный интеллект в реальной среде на основе живой информации. Гибридный синергетический искусственный интеллект реализуется на основе этического критерия и стандарта этического интеллекта, критерия рациональной пользы и стандарта когнитивного адаптивного интеллекта, критерия рискованных ситуаций и стандарта критического технологического состояния. Наработка творческих и профессиональных компетенций осуществляется интеллектуальными агентами в режиме моделирования в виртуальном формате. Интеллектуальные агенты представлены в образе человека, исполняющего творческие и профессиональные акты. Виртуальный формат позволяет наблюдать инструментальными средствами реализацию компетенций творческими и профессиональными актами и доводить их до полной реализации. В реальном окружении интеллектуальные агенты представляются цифровыми двойниками в виде человекоподобных роботов с умным искусственным интеллектом, адаптивным поведением, когнитивным мышлением и технологической сингулярностью. Виртуальные инструментальные средства контролируют творческие и профессиональные процессы на основе живой информации, данных моделирования и накапливаемого опыта деятельности по критериям и стандартам.
Заключение
Большие ансамбли интеллектуальных агентов с умными гибридными компетенциями: аналитическими, исследовательскими, психологическими, языковыми, профессиональными и поведенческими могут превосходить человеческий интеллект в некоторых сферах деятельности. Их гибридные психологические компетенции позволяют полноценно взаимодействовать с человеком во многих областях жизнедеятельности. Аналитические и исследовательские возможности ансамблей интеллектуальных агентов и их способность обрабатывать большие данные могут помочь в решении актуальных проблем человечества при наличии мощных суперкомпьютеров. Роботизированные большие ансамбли интеллектуальных агентов с умными гибридными компетенциями будут постепенно приобретать творческие способности человека.
