Использование когнитивных технологий для формирования моделей управления речевым диалогом

Цель исследования.  Целью исследования является использование когнитивных технологий для формирования моделей управления речевым диалогом. В настоящее время, для развития интернета вещей, расширения коммуникативных возможностей по их взаимодействию важным является совершенствование моделей управления речевым диалогом во многих областях. Необходимость диалога может возникать между киберфизическими системами, между человеком и киберфизическими системами, между пользователями, разработчиками, администраторами. Модель управления речевым диалогом охватывает множество вопросов, связанных с обработкой речевого сигнала, семантическим анализом, пониманием смысла речи, использованием когнитивных механизмов для взаимодействия и некоторые другие. Особое место среди них занимает проблема построения речевого диалога между пользователями, разработчиками и киберфизическими системами. Рассмотрению вопросов использования моделей управления речевым диалогом интеллектуальных систем, а также пользователей, разработчиков, администраторов,  – посвящена данная статья.

Материалы и методы исследования.  При решении задач в рамках концепции Industry 4.0 требуются новые подходы и методы. Концепция Industry 4.0 представляет множество технологий, включающих создание киберфизических систем, множество различных протоколов их взаимодействия. Одним из главных ее направлений является интернет вещей. Для решения задач формирования моделей используются когнитивные механизмы, связанные с формированием и применением конкретно-чувственных образов, концептов-представлений, концептов-фреймов. Для формирования способностей и речевых навыков для коммуникативной деятельности участников взаимодействия в рамках концепции Industry 4.0 использовались методы, связанные с технологиями овладения иностранным языком. Конечной целью их использования является достижение умения владеть спонтанной речью как в повседневной, так и в профессиональной ситуациях. Овладение иностранным языком предполагает использование когнитивных технологий, что позволяет развивать структуры ментальных операций.

Результаты.  Рассмотрены некоторые особенности формирования модели управления речевым диалогом для интеллектуальных систем и подготовки участников взаимодействия в рамках концепции  –  пользователей, разработчиков, администраторов промышленных систем. Показано применение когнитивных механизмов для организации и использования модели управления речевым диалогом. Использование концептов-представлений и концептов-сценариев в интеллектуальных системах позволяет развивать структуры модели мира. Применение когнитивных механизмов для обучения участников взаимодействия, в рамках концепции Industry 4.0, совершенствует их подготовку путем улучшения понимания изучаемого материала за счет выстраивания логических связей и ментальной модели материала. Использование концептов позволяет строить ментальные модели собственных размышлений. В завершении выполнения всех ментальных операций участники взаимодействия приобретают умение формировать модели управления речевым диалогом.

Заключение.  Использование когнитивных технологий позволяет, как для интеллектуальных систем, так и для участников взаимодействия применять обобщённые статические структуры понятий, ситуаций и динамические структуры для реальных и ментальных операций. Активное использование таких структур позволяет лучше понимать текущую ситуацию и успешно формировать, и использовать модели управления речевым диалогом при решении задач, возникающих в ходе развития концепции Индустрия 4.0.

1. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. 1408 с.

2. Новиков О.Ю. Компоненты понятия Industry 4. 0 [Электрон. ресурс] // ИТНОУ: информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2017. № 1 (1). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/komponenty-ponyatiya-industry-4-0 (Дата обращения: 19.06.2019).

3. «Индустрия 4.0»: создание цифрового предприятия [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.pwc.ru/ru/technology/assets/global_industry-2016_rus.pdf

4. Kagermann H., Lukas W., Wahlster W. Industrie 4.0: Mitdem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. Industriellen Revolution VDI nachrichten. 2011. No. 13.

5. Lee E.A. Cyber Physical Systems: Design Challenges // 11th IEEE Symposium on Object Oriented Real-Time Distributed Computing (ISORC’08) Orlando, Florida: 2008. P. 363–369.

6. Giusto D. Iera A., Morabito G. and L. Atzori The Internet of Things. New York: Springer-Verlag, 2010. P. 442.

7. Kagermann H. Wahlster W. and Helbig J. Recommendations for implementing the strategic initiative Industrie 4.0: Final report of the Industrie 4.0 Working Group, 2013.

8. Указ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». 11 октября 2019 года. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: http://static.kremlin.ru/media/events/files/ru/AH4x6HgKWANwVtMOfPDhcbRpvd1HCCsv.pdf

9. Попова З.Д., Стернин И.А. Основные черты семантикокогнитивного подхода к языку. Антология концептов. Т.1. Волгоград, 2005. С. 7–10.

10. Попова З.Д., Стернин И.А. Понятие «концепт» в лингвистических исследованиях. Воронеж, 1999. 146 c.

11. Стернин И.А. Когнитивная интерпретация в лингвокогнитивных исследованиях // Вопросы когнитивной лингвистики. 2004. № 1. С. 65–69.

12. Трембач В.М. Интеллектуальная система с использованием концептов-представлений для решения задач целенаправленного поведения // Открытое образование. 2018. 22(1). C. 28–37. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2018-1-28-37

13. Трембач В.М. Модульная архитектура интеллектуальной системы для решения задач интернета вещей // Открытое образование. 2019. № 23(4). C. 32–43. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2019-4-32-43

14. Кузнецов О.П. Когнитивная семантика и искусственный интеллект // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 4. С. 32–42

15. Алещенко А.С., Трембач В.М., Трембач Т.Г. Системы дистанционного обучения и их развитие с использованием когнитивных механизмов // Открытое образование. 2018. №22 (5). C. 52–64. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2018-5-52-64

16. Гаврилова Т.А., Кудрявцев Д.В., Муромцев Д.И. Инженерия знаний. Модели и методы: Учебник. СПб.: Издательство «Лань», 2016. 324 с. (Учебники для вузов. Специальная литература).

17. Тельнов Ю.Ф. Модель многоагентной системы реализации информационно-образовательного пространства // Четырнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2014 (г. Казань, 24–27 сентября 2014 г.): Труды конференции. Т.1. Казань: Изд-во РИЦ «Школа», 2014. С. 334–343.

18. Lakoff J. Women, Fire, and Dangerous Things: What Categories Reveal About the Mind. Chicago: University of Chicago Press, 1987.

19. Минский М. Структура для представления знаний // Психология машинного зрения. Пер. с англ. В. Л. Стефанюка. Под ред. П. Уинстона. М.: Мир, 1978.

20. Трембач В.М., Когнитивный подход к созданию интеллектуальных модулей организационно-технических систем. // Открытое образование. 2017. № 2. C. 78–87.

21. Карпов В.Э., Карпова И.П., Кулинич А.А. Социальные сообщества роботов: эмоции и темперамент роботов; общение роботов; модели контагиозного, подражательного и агрессивного поведения роботов; командное поведение роботов и образование коалиций; пространственная память анимата. М.: УРСС: ЛЕНАНД, 2019. 349 с. (Сер. «Науки об искусственном»; № 19)