Вестник МГОУ. Серия: Физика-математика / 2020 №1

Название статьи МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ НА АДЕКВАТНОСТЬ ВОСПРИЯТИЯ ДЕЙСТВИТЕЛЬНОСТИ НЕРВНОЙ СИСТЕМОЙ ЧЕЛОВЕКА
Авторы Кириченко А.К., Калашников Е.В.
Серия Физика-математика
Страницы 37 - 49
Аннотация Цель статьи выявить влияние воздействия виртуальной действительности (искажённой или ложной информации) на нервную систему человека. Процедура и методы исследования. Используется математическая модель искусственной нейронной системы (ИНС), построенной по образу и подобию нервной системы человека. Для проведения корректного компьютерного эксперимента были выбраны: (1) воздействие игровой системы на ИНС, обеспечивающей большое количество виртуальной информации и (2) ИНС настраивалась только на визуальное восприятие. На вход ИНС с предварительным обучением подаётся искажённая (виртуальная) информация, и ИНС переучивается с учётом искажённой информации. После нескольких сеансов в условиях виртуальной реальности ИНС изучается реакция ИНС на исходную действительную реальность. Для управления ИНС разработана программа на Python. Результаты проведённого исследования. Показано, что проведённый модельный эксперимент по воздействию виртуальной реальности на ИНС, предварительно обученной на традиционных объектах окружающей действительности, приводит к затруднённому их узнаванию или, вообще, неузнаванию. Теоретическая/практическая значимость заключается в том, что впервые была построена подходящая компьютерная модель, позволяющая изучить влияние виртуальной действительности на нервную систему человека; впервые показано количественно и качественно, как воздействует виртуальная реальность на ИНС и, соответственно, на нервную систему человека.
Ключевые слова виртуальная реальность, искусственная нейронная сеть, обучение, распознавание
Индекс УДК 004.89+159.9.072
DOI 10.18384/2310-7251-2020-1-37-49
Список цитируемой литературы 1. Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века: сборник статей по материалам Третьей всероссийской научно-практической конференции (г. Пермь, 14-18 мая 2018 г.). Пермь: ПГНИУ, 2018. 294 с.
2. Artificial Intelligence in Society. OECD (2019). Paris: OECD Publishing, 2019. 148 p.
3. Hussein B. R. Social, Economic and Ethical Consequences of AI(Preprint). Brunei: University Brunei Darussalam, 2018. 10 p.
4. Хайкин С. Нейронные сети. М.: Вильямс, 2006. 1104 с.
5. Круг П. Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры. М.: Изд-во МЭИ, 2002.177 с.
6. Information Technology Essentials for Behavioral Health Clinicians / edited by N. A. Dewan, J. S. Luo, N. M. Lorenzi. London: Springer-Verlag, 2011. 213 p.
7. Дружилов С. А. Негативные воздействия современной информационной среды на человека: психологические аспекты// Психологические исследования: электронный научный журнал. 2018. T. 11. № 59. URL: http://psystudy.ru/index.php/num/2018v11n59/1572-druzhilov59.html (дата обращения: 14.12.2019)
8. Diehl P. U., Cook M. Unsupervised learning of digit recognition spike-timing-dependent plasticity// Frontiers in Computational Neuroscience. 2015. Vol. 9. Article 99 [Электронный ресурс]. URL: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fncom.2015.00099/full (дата обращения: 14.12.2019).
9. Sharma D., Kumar N. A Review on Machine Learning Algorithms, Tasks and Applications // International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET). 2017. Vol. 6. Iss. 10. P. 2278-1323 [Электронный ресурс]. URL: http://ijarcet.org/wp-content/uploads/IJARCET-VOL-6-ISSUE-10-1548-1552.pdf (дата обращения: 14.12.2019).
Полный текст статьи pdf
Кол-во скачиваний 23

Лицензия Creative Commons

Лицензия Creative Commons

CyberLeninka

DOAJ
Яндекс цитирования Яндекс.Метрика Рейтинг@Mail.ru

© 2007 - 2021 Московский государственный областной университет
Официальный сайт журналов «Вестник МГОУ»

При цитировании ссылка на «Вестник МГОУ» обязательна. Материалы журналов распространяются в соответствии с лицензией CC BY.