Diagnostyka antropoidalnego systemu decyzyjnego

• Autorzy: Kowalczuk Z. , Czubenko M.

Warianty tytułu

EN

Diagnostics of anthropogenical decision-making system

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W niniejszej pracy rozważa się zagadnienie błędów możliwych do wystąpienia podczas przetwarzania informacji w systemie podejmowania decyzji opartym na antropogenicznym modelu psychologii. Wyszczególnione zostały miejsca występowania błędów i ich typy, a następnie przeanalizowano możliwości zapobiegania błędom poprzez wprowadzenie sprzężenia zwrotnego do podległych modułów. Wykazano także, że dzięki możliwości auto-nauki system dąży do eliminacji wszelkich pomyłek.

EN

The paper gives an account of research results concerning a project of creating a fully-autonomous robotic decision-making system able to interact with its environment, and based on a mathematical model of human cognitive-behavioural psychology with some elements of personality psychology included. The basic idea of this paper is focused on the concept of possible errors in an intelligent robot control system. The system is a composed result of constructing an Intelligent Decision-making System (IDS) based on several recently developed ideas concerning an interactive cognitive-behavioural organism (Artificial Intelligence and Soft Computing, 2010), a fundamental model of human psychology and an IDS system (MMAR, 2010; Applied Mathematics and Computer Science, 2011) for controlling autonomous robots. Principal notions of IDS (Data-processing system based on cognitive psychology, along with the locations of possible errors), conceptions of discovery (object) and (long-time) memory are introduced. Then the heart of IDS, a personality (emotional) system which consists of systems of emotions and needs (based on the Maslow's theory/pyramid and a fuzzy model of needs), is presented. Furthermore, the paper shows what kind of errors can appear and what are their locations in IDS. Methods of avoiding these errors are also indicated.

Słowa kluczowe

PL

inteligentny system decyzyjny; robot autonomiczny; sztuczna inteligencja; kategoryzacja

EN

decision-making systems; autonomous robots; artificial intelligence; categorization

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 57, nr 9
• Strony: 1011--1015
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys.

Twórcy

autor

Kowalczuk Z.

autor

Czubenko M.

• Katedra Systemów Decyzyjnych, Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Politechnika Gdańska, Narutowicza 11, 80-233 Gdańsk,

Bibliografia

• [1] Arons B.: A Review of the Cocktail Party Effect. MIT Media Lab., Cambridge 1992.
• [2] Biddle S., Fox K., Boutcher S.: Physical activity and psychological well-being. Psychology Press, 2000.
• [3] Blechman E. A.: Emotions and the family: For better or for worse. Lawrence, Erlbaum 1990.
• [4] Bui T., Heylen D., Poel M., Nijholt A.: ParleE: An adaptive plan based event appraisal model of emotions. KI 2002: Advances in Artificial Intelligence, pp. 1-9.
• [5] Chuengsatiansup K., Sajjapongse K. i inni: Plasma-rx: Auto-nomous rescue robots. Robotics and Biomimetics, ROBIO 2008: IEEE Intern. Conference on, pp. 1986-1990.
• [6] El-Nasr M. S., Yen J., Ioerger T. R.: Flame - fuzzy logic adap-tive model of emotions. Autonomous Agents and Multi-agent systems, 3 (2000): 219-257.
• [7] Kowalczuk Z., Czubenko M.: Interactive cognitive-behavioural decision making system. Artificial Intelligence and Soft Computing, Vol. 6114 (II) of Lecture Notes in Artificial Intelligence, pp. 516-523. Springer-Verlag, Berlin - New York 2010.
• [8] Kowalczuk Z., Czubenko M.: Model of human psychology for controlling autonomous robots. MMAR 2010: Intern. Conf., pp. 31-36.
• [9] Kowalczuk Z., Czubenko, M.: Intelligent decision-making system for autonomous robots. International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 21 (4) 2011.
• [10] Le Guen H., Sorin M.: A model of cooperative agent based on imitation and Maslow’s Pyramid of needs, Neural Networks, 2009. IJCNN 2009: International Joint Conference on, IEEE, pp. 1229-1236.
• [11] Lindsay R. H., Norman D. A.: Procesy Przetwarzania Informacji u Człowieka. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1984.
• [12] Maruszewski T.: Psychologia Poznania. Gdańskie Wydawnictwo Psychologiczne, Gdańsk 2001.
• [13] Maslow A. H.: Toward a Psychology of Being. 2 edn, Van Nostrand Reinhold, New York 1968.
• [14] Minsky M.: A framework for representing knowledge. The Psychology of Computer Vision, 1975.
• [15] Poggi I. i inni: Greta a believable embodied conversational agent. Multimodal intelligent information presentation, pp. 3-25, 2005.
• [16] Sun Y., Zhang B.: System model of underground uwb based on mb-ofdm, International Journal of Communications, Network and System Sciences 4 (1) 2011.