Аннотация:

Рассмотрена проблема автоматической разметки обучающих выборок в области компьютерного зрения с использованием методов машинного обучения.

Разметка данных является ключевым этапом в разработке и обучении моделей глубокого обучения, однако процесс создания размеченных данных зачастую требует значительных временных и трудовых затрат. В статье предложен механизм автоматической разметки, основанный на использовании сверточных нейронных сетей и методов активного обучения.

Предложенная методология включает анализ и оценку существующих подходов к автоматической разметке. Эффективность предложенных решений оценена на общедоступных наборах данных. Результаты показали, что предложенный метод в значительной мере сокращает время, необходимое для разметки данных, но в любом случае требует вмешательства оператора-разметчика.

Обзор литературы включает анализ современных методов разметки и существующих автоматических систем, что позволяет лучше понять контекст и преимущества предлагаемого подхода. В заключении обсуждены достижения, ограничения и возможные направления для будущих исследований в данной области.

Аннотация: Обсуждены примеры олимпиадных задач по математике, которые следует отнести к теории программирования и решать методами этой теории. Главный вывод, который мы при этом пытаемся обосновать, состоит в следующем: к сожалению, образование в области классической и прикладной математики не учитывает целесообразность преподавание теории программирования будущим математикам.

Аннотация:

Представлена методика создания синтетического набора данных с использованием системы MetaHuman для оптимизации скиннинга 3D-моделей. Основное внимание уделено улучшению качества привязки (скиннинга) геометрии к скелетам персонажей за счет разнообразия генерируемых высокореалистичных моделей. С помощью MetaHuman сформирован обширный датасет, включающий десятки виртуальных персонажей с различными антропометрическими характеристиками и точно заданными весовыми параметрами скиннинга. На основе этих данных обучен алгоритм, оптимизирующий распределение весов между костями и поверхностью модели.

Предложенный подход автоматизирует процесс настройки весов, что поз-воляет значительно сократить ручной труд риггеров и повысить точность дефор-маций при анимации. Эксперименты показали, что использование синтетических данных приводит к сокращению ошибок скиннинга и более плавным движениям модели по сравнению с традиционными методами. Результаты работы имеют непосредственное применение в индустрии видеоигр, анимации, виртуальной реальности и симуляций, где требуется быстрый и качественный риггинг множества персонажей. Предложенный метод может быть интегрирован в существующие графические движки и конвейеры разработки в виде плагина или инструмента, облегчая внедрение технологии в практические проекты.

Аннотация: При синтезе тестов для проверки функциональных и нефункциональных требований для компонентов различных управляющих систем особое значение имеет понятие различимости, поскольку должна быть возможность отличить правильно функционирующий компонент от неправильно функционирующего, и при активном тестировании для этого используются специальные различающие последовательности. Такие последовательности хорошо исследованы для детерминированных и полностью определенных автоматов, однако компоненты управляющих систем часто могут быть описаны только частично и имеют недетерминированное поведение. В настоящей работе мы рассматриваем модель входо-выходного полуавтомата, вводим понятие разделяющей последовательности для двух таких полуавтоматов, при однократной подаче которой можно однозначно распознать, какой из двух полуавтоматов представлен для эксперимента, и предлагаем алгоритм построения таких последовательностей для специального класса полуавтоматов.

Аннотация:

Использование моделей Vision Transformer (ViT) в реальной медицинской практике, например в больницах или диагностических центрах, часто затруднено, потому что на рабочих компьютерах врачей обычно нет мощных графических процессоров (GPU), а имеющиеся вычислительные ресурсы ограничены. В настоящей работе рассмотрен полный путь практической реализации модели на этапе применения (pipeline инференса), направленный на снижение вычислительных затрат без существенной потери качества.

Предложенный подход объединяет несколько методов оптимизации.
Во-первых, использована дистилляция знаний (knowledge distillation) – метод обучения, при котором компактная модель копирует поведение более крупной и точной модели-учителя. Во-вторых, применено экспоненциальное скользящее среднее (Exponential Moving Average, EMA) весов, позволяющее стабилизировать обучение и повысить обобщающую способность модели.
В-третьих, исследована посттренировочная квантизация до целочисленного формата INT8 (post-training quantization, PTQ), направленная на уменьшение размера модели и ускорение инференса. Дополнительно рассмотрен упрощенный вариант квантизации совместно с обучением (QAT-lite), при котором эффекты квантизации частично учитываются во время дообучения модели.

Эксперименты проведены на датасете ISIC, содержащем дерматоскопические изображения кожных новообразований. Оценка качества моделей включает стандартные метрики классификации: точность (accuracy), макроусредненную F1-меру и площадь под ROC-кривой (ROC-AUC). Проанализированы характеристики производительности на центральном процессоре (CPU), включая задержку инференса, пропускную способность, потребление памяти и итоговый размер модели.

Полученные результаты показали, что посттренировочная INT8-квантизация позволяет сохранить качество, близкое к модели в формате FP32, при существенном снижении требований к памяти и вычислительным ресурсам. В то же время использование QAT-lite не демонстрирует устойчивых и воспроизводимых улучшений по сравнению с PTQ.

Аннотация:

Процедура установки вершинных весов – очень трудоёмкая и сложная задача для любого художника трёхмерных моделей. Поэтому применение процедурных методов для облегчения этой процедуры является очень важным.

В статье проведён анализ различных методик скиннинга и выявлены их преимущества и недостатки. Описаны наиболее частые варианты дефектов скиннинга, возникающие при использовании стандартных подходов. Проведён анализ инструментария для скиннинга в среде трёхмерного моделирования Maya. Предложены методы решения некоторых из имеющихся проблем, но не подразумевающие процедурного решения. Также на основе нейронных сетей в качестве дополнительного инструмента для программы Maya предложена идея собственного решения. Этот инструмент позволит преодолеть большинство недостатков других методов и ускорить процесс скиннинга модели.

Аннотация:

Предложен подход к поддержке многокритериальных решений на основе когнитивно-ориентированной мультиагентной информационно-аналитической системы. Разработаны методы когнитивного моделирования, включающие формально-онтологическое представление знаний о планировании работ и коалиционно-холоническую агентную архитектуру, а также обеспечивающие адаптивность и прозрачность вычислений. Предложен гибридный эволюционно-многокритериальный алгоритм, в рамках которого агенты генерируют альтернативные планы с помощью параллельного генетического алгоритма на локальном уровне, оптимизирующего сочетание нескольких критериев. На глобальном уровне реализован многоэтапный отбор альтернатив с фильтрацией перегрузок ресурсов и подобных решений, а также финальное агрегирование с использованием многокритериальных методов принятия решений PROMETHEE и ELECTRE.

Проведено экспериментальное исследование, сравнивающее эффективность планирования вручную и с помощью разработанной системы, а также анализ влияния динамической адаптации параметров генетического алгоритма. Полученные результаты показали, что применение системы позволяет сократить время формирования плана в 20–30 раз при сопоставимом или лучшем качестве. При этом полностью устраняются перегрузки исполнителей и обеспечивается раннее прекращение эволюционных расчетов без потери качества решений. Разработанная система и предложенные алгоритмы ориентированы на использование при планировании проектной деятельности на производственных предприятиях.

Аннотация: Рассмотрена распределенная сеть, топология которой описана неориентированным графом. Сеть может сама изменять свою топологию, используя специальные «команды», подаваемые ее узлами. В работе предложена предельно локальная атомарная трансформация acb изменения конца c ребра ac, «движущегося» вдоль ребра cb от вершины c к вершине b. В результате этой операции ребро ac удаляется, а ребро ab добавляется. Такая трансформация выполняется по «команде» от общей вершины c двух смежных ребер ac и cb. Показано, что из любого дерева можно получить любое другое дерево с тем же множеством вершин, использовав только атомарные трансформации. Если степени вершин дерева ограничены числом d (d3), то трансформация не нарушает этого ограничения. В качестве примера цели такой трансформации рассмотрены задачи максимизации и минимизации индекса Винера дерева с ограниченной степенью вершин без изменения множества его вершин. Индекс Винера – это сумма попарных расстояний между вершинами графа. Максимальный индекс Винера имеет линейное дерево (дерево с двумя листовыми вершинами). Для корневого дерева с минимальным индексом Винера определены его вид и способ вычисления числа вершин в ветвях соседей корня. Предложены два распределенных алгоритма: трансформации дерева в линейное дерево и трансформации линейного дерева в дерево с минимальным индексом Винера. Доказано, что оба алгоритма имеют сложность не выше 2n–2, где n – число вершин дерева. Также рассмотрена трансформация произвольных неориентированных графов, в которых могут быть циклы, кратные ребра и петли, без ограничения на степени вершин. Показано, что любой связный граф с n вершинами может быть преобразован в любой другой связный граф с k вершинами и тем же числом ребер за время не более 2(n+k)–2.

Аннотация:

В поисках путей развития медицинского искусственного интеллекта показано, что предварительно обученный Vision Transformer с линейным классификатором может достигать высокой и конкурентоспособной производительности в классификации эндоскопических изображений. Представлен систематический послойный анализ, который выявляет источник наиболее важных признаков, оспаривая общепринятую эвристику использования только последнего слоя. Установлен отчетливый феномен «пика перед концом», когда поздне-промежуточный слой предлагает более обобщаемое представление для последующей медицинской задачи. На стандартных наборах данных Kvasir и HyperKvasir предложенный подход с малым количеством параметров не только получить достаточно высокую точность, но и значительно сокращает вычислительные затраты. Полученные работы могут быть рекомендованы в качестве практического руководства по эффективному использованию признаков общих базовых моделей в клинических условиях.

Аннотация: В статье рассмотрен процесс создания и развития библиотеки и музея как части учебно-научной материальной базы Кабинета географии при кафедре географии и этнографии Императорского Казанского университета. Из ежегодных отчетов о деятельности кафедры видно, что комплектование библиотеки новыми, современными на тот момент изданиями, а Этнографического музея – коллекциями, происходило систематически. Эти процессы были связаны между собой и направлены на создание качественной комплексной материальной базы для развития учебного и научного процесса. В статье особо подчеркнуто, что ведущая роль в процессах формирования библиотеки и музея принадлежала заведующим кафедрой географии и этнографии П. И. Кротову, который создал Кабинет географии, и Б. Ф. Адлеру, который усовершенствовал и развил не только сам Кабинет географии, но и этнографическую науку в Поволжье и России в целом. Например, обладая широкими академическими связями, как с российскими, так и с зарубежными учеными, Б. Ф. Адлер многие издания и предметы для Кабинета географии получал в дар. Это позволило за год увеличить в несколько раз как библиотеку, так и музей при Кабинете географии. Научно организованный кабинет, обладающий комплексными коллекциями и профессиональной литературой, стал качественной источниковой базой для развития этнографической науки в Казанском университете.

Аннотация:

Представлен опыт верификации реализаций сервера криптографического протокола TLS версии 1.3. TLS – широко распространенный криптографический протокол, предназначенный для создания защищенных каналов передачи данных и обеспечивающий необходимую для этого функциональность: конфиденциальность передаваемых данных, целостность данных, аутентификацию сторон. Новая версия протокола TLS 1.3 была представлена в августе 2018 года и имеет ряд существенных отличий по сравнению с предыдущей версией 1.2. Ряд разработчиков протокола TLS уже включил поддержку последней версии в свои реализации. Данные обстоятельства делают актуальным проведение исследований в области верификации и безопасности реализаций новой версии протокола TLS. В работе использован новый тестовый набор для верификации реализаций протокола TLS 1.3 на соответствие спецификациям интернета, разработанный на основе спецификации RFC 8446 с использованием технологии UniTESK и методов мутационного тестирования. Текущая работа является частью проекта верификации протокола TLS 1.3 и охватывает часть дополнительной функциональности и необязательных расширений протокола.

Для тестирования реализаций на соответствие формальным спецификациям применена технология UniTESK, предоставляющая средства автоматизации тестирования на основе использования конечных автоматов. Состояния тестируемой системы задают состояния автомата, а тестовые воздействия – переходы этого автомата. При выполнении перехода заданное воздействие передается на тестируемую реализацию, после чего регистрируются реакции реализации и автоматически выносится вердикт о соответствии наблюдаемого поведения спецификации. Мутационные методы тестирования используются для обнаружения нестандартного поведения тестируемой системы с помощью передачи некорректных данных. В поток обмена протокола, создаваемый в соответствии со спецификацией, вносятся некоторые изменения: либо изменяются значения полей сообщений, сформированных на основе разработанной модели протокола, либо изменяется порядок сообщений в потоке обмена. Модель протокола позволяет вносить изменения в поток данных на любом этапе сетевого обмена, что позволяет тестовому сценарию проходить через все значимые состояния протокола и в каждом таком состоянии проводить тестирование реализации в соответствии с заданной программой. На данный момент было обнаружено несколько отклонений реализаций от спецификации.

Представленный подход доказал свою эффективность в нескольких наших проектах при тестировании сетевых протоколов, обеспечив обнаружение различных отклонений от спецификации и других ошибок.

Аннотация:

Современные условия ставят перед образованием новые задачи, в частности, перед математическим образованием, которое должно предоставлять каждому студенту возможность достижения необходимого уровня математической подготовки. В этой связи содержание математического образования должно играть решающую роль при переходе от компетенций, конкурирующих с тем, что компьютеры могут сделать, к компетенциям, дополняющим возможности компьютеров, что значительно улучшит востребованность выпускников в условиях цифровой экономики.

Аннотация:

Рассмотрена задача ускорения построения точной редакторской разметки рукописных архивных текстов в рамках инкрементного цикла обучения на основе слабой расшифровки. В отличие от ранее опубликованных результатов, основное внимание уделено интеграции автоматической посткоррекции слабой расшифровки с помощью больших языковых моделей (Large Language Models, LLM). Предложен и реализован протокол применения LLM на уровне строк в режиме обучения на нескольких примерах с тщательно сконструированными промптами и контролем формата вывода (сохранение дореформенной орфографии, защита имен и числительных, запрет на изменение структуры строк). Эксперименты проведены на корпусе дневников А. В. Сухово-Кобылина. В качестве базовой модели распознавания использована строчная версия модели Vertical Attention Network. Результаты показали, что LLM-коррекция на примере сервиса ChatGPT-4o заметно улучшает читабельность слабой разметки и существенно снижает процент ошибок в словах (в нашем опыте – порядка −12 процентных пунктов), при этом не внося ухудшения в проценте ошибок в буквах. Другой исследуемый сервис – DeepSeek-R1 – показал менее стабильное поведение. Рассмотрены практические настройки промптов, ограничения (контекстные лимиты, риск «галлюцинаций») и даны рекомендации по безопасной интеграции LLM-коррекции в итерационный пайплайн разметки с целью сокращения трудозатрат эксперта-асессора и ускорения оцифровки исторических архивов.

Аннотация:

Актуальность вопросов анализа значимости научных публикаций обусловлена тем, что с появлением интернет-технологий стал возможен сбор данных о сети цитирования публикаций. Между тем, существующий сегодня подход к анализу значимости научных публикаций базируется на библиометрических показателях, учитывающих только количество цитирований. Однако все более широкое применение начинает получать сетевой анализ, применяемый преимущественно в исследованиях социальных сетей. Автором разработана методика, позволяющая осуществить эффективный анализ значимости научных публикаций, которая основана на методах сетевого анализа, альтернативных библиометрическим методам. В качестве критериев оценки значимости научных публикаций, основанных на сетевом анализе, установлены релевантные меры центральности узлов сети цитирования: центральность по степени связности; близости к другим узлам; посредничеству; авторитетности; концентрации. Приведен результат эксперимента, позволивший продемонстрировать адекватность разработанной методики анализа научных публикаций на основе сетевых метрик. В качестве первичных источников данных о публикациях использованы наукометрические базы данных, позволяющие отслеживать цитируемость публикаций и выявлять соответствующие сети цитирования. Применение предложенной методики способствует выявлению важных публикаций в развитии соответствующих научных направлений.

Аннотация:

Проведено исследование двух графов научного сотрудничества, построенных на основе соавторства и цитирования по данным Общероссийского математического портала Math-Net.Ru. Граф научного сотрудничества на основе цитирования представляет собой ориентированный граф без петель и кратных ребер, вершинами которого являются авторы публикаций, а дуги связывают их, когда имеется хотя бы одна публикация первого автора, цитирующая публикацию второго автора. Граф соавторства – это неориентированный граф, в котором вершинами являются авторы, а ребра фиксируют соавторство двух авторов хотя бы в одной статье. Проводится традиционное исследование основных характеристик обоих графов: диаметр и среднее расстояние, компоненты связности и кластеризация. В обоих графах мы наблюдаем схожую структуру связности – наличие гигантской компоненты и большое количество маленьких компонент. Отмечается сходство и различие научного сотрудничества через соавторство и цитирование.

Аннотация: Сетевые формы взаимодействия набирают обороты в системе социального общества, сегодня их рассматривают в ряду инноваций, приписывая значительное число возможностей и достоинств. В современном информационном обществе, где информация распространяется с огромной скоростью, без сетевого взаимодействия невозможно представить инновационные процессы. Любая организации всегда испытывает дефициты – ресурсные, кадровые, материально-технические. Не являются исключением и библиотеки, поэтому автор статьи полагает, что создание различных форм сетевого взаимодействия позволит существенно повысить деятельность и престиж каждой библиотеки, входящей в сеть.

Аннотация:

Разработан прототип приложения, обучающего в игровой форме базовому синтаксису языка Java. Рассмотрены вопросы связи между реализацией игрового процесса и обучающими упражнениями, в которых должен исполняться программный код. Приведены геймплей и архитектура клиентской и серверной частей.

Аннотация:

Рассмотрена проблема использования конечно-автоматных методов для построения конечных тестов с гарантированной полнотой для входо-выходных полуавтоматов. Предложен способ построения конечного автомата, соответствующего полуавтомату-спецификации, и показано, что конечные тесты, построенные по такому автомату, подаваемые на вход-выходной полуавтомат при выполнении специальных таймаутов, являются полными относительно различных моделей неисправности.

Аннотация: Предложены методы семантического анализа документов в системе управления цифровыми научными коллекциями, в том числе электронными научными журналами. Рассмотрены методы обработки документов, содержащих математические формулы, а также способы конвертации этих документов из формата OpenXML в формат TeX. Разработан алгоритм поиска по формулам в коллекциях математических документов, хранящихся в формате OpenXML. Алгоритм реализован в виде онлайн-сервиса на платформе science.tatarstan.

Аннотация:

Сталь в наши дни является одним из важнейших производственных материалов, который используется повсеместно, от медицины до промышленных отраслей. Своевременное обнаружение и распознавание дефектов на стальных листах после проката – одна из ключевых проблем этого производства с учетом его сложности и необходимости затрат большого количества времени на проведение вручную проверок каждого листа и каждой заготовки. Одними из целей настоящей работы были автоматизация и упрощение данного процесса. Для решения соответствующих задач была использована, в первую очередь, модель сверточной нейронной сети под названием UNet, которая уже зарекомендовала себя как отличный инструмент решения таких задач — при высокой результативности она требует меньшего количества учебных данных. В основе этой модели лежат последовательная, производимая в несколько шагов свертка изображения до приемлемого размера (иными словами, сжатие или кодирование), а затем развертка, восстановление изображения к исходному размеру и соотношению сторон, после чего на выходе будет получена маска изображения с классами элементов, которые необходимо было найти. В дополнение к этой нейронной сети в качестве кодирующего (сворачивающего) слоя была использована другая модель — ResNet34, предварительно обученная на датасете (наборе данных) ImageNet1000. В этой модели также был модифицирован выходной слой — вместо 34 слоев с классами на выходе возвращалось лишь 4, что сократило время обработки и позволило использовать наиболее удачные определения в результатах. Используя данный подход и проведя все необходимые проверки, при подведении итогов, мы получили результат в 94,8% точности определения дефектов на стальных листах.

Аннотация:

Сложность задачи извлечения аргументативных структур связана с такими проблемами, как выделение аргументативных сегментов, прогнозирование дальних связей между неконтактными сегментами, обучение на данных, размеченных с низкой степенью согласованности между аннотаторами. В настоящей работе рассмотрен подход к извлечению аргументативных отношений из достаточно больших текстов, относящихся к области научной коммуникации. Проведен сравнительный анализ методов тонкой настройки с использованием предобученной языковой модели типа Longformer, позволяющей учитывать длинные контексты, и двух методов, позволяющих учитывать расхождения аннотаторов в разметке аргументов за счет использования так называемых мягких меток, полученных путем равномерного сглаживания меток и усреднения экспертных оценок. Эксперименты проводились на четырех наборах данных, содержащих положительные и отрицательные примеры пар утверждений (посылка, заключение) и различающихся способами сегментации и средним размером текста. Наилучшие результаты получены на модели с усреднением экспертных оценок. В то же время отмечено, что модель, использующая сглаженные метки, также повышает точность классификаторов, но ухудшает полноту.

Аннотация: Рассмотрены эмоциональные человеко-машинные интерфейсы, а именно, антропоморфные социальные агенты. Описана кросс-дисциплинарная задача создания антропоморфного агента, который «чувствует» и «реагирует» на эмоциональные стимулы. Предложена нейробиологически инспирированная реализация, основанная на механике химических и физических процессов, происходящих в человеческом мозге. Проектирование и разработка эмоциональной модели осуществлены симуляцией нейромодуляторов: дофамина, серотонина, нор-адреналина. Отображение эмоций достигается за счёт комбинации данных нейромодуляторов в различных пропорциях. Для этого используется гипотеза Хьюго Лёфхейма («куб эмоций»), которая в свою очередь базируется на теории аффек-тов Сильвиана Томпкинса. Описаны преодоление феномена “uncanny valley” и подходы к пониманию взаимосвязей мимики и мотивации индивидуума. Построена реалистичная вычислительная модель, которая позволяет адекватно визуализировать мимику виртуального агента синхронизировано с производимой им речью. На основе трехмерной модели человеческой головы создан антропоморфный эмоциональный агент, способный на мимические реакции в связи с эмоцио-нальным контекстом.

Аннотация:

Представлен опыт верификации реализаций клиента криптографического протокола TLS версии 1.3. TLS сегодня является одним из наиболее востребованных криптографических протоколов, предназначенных для создания защищенных каналов передачи данных. Протокол обеспечивает необходимую для своих задач функциональность: конфиденциальность передаваемых данных, целостность данных, аутентификацию сторон. В новой версии протокола TLS 1.3 была существенно переработана архитектура, устранен ряд недостатков предыдущих версий, выявленных как при разработке реализаций, так и в процессе их эксплуатации.

В работе использован новый тестовый набор для верификации реализаций клиента протокола TLS 1.3 на соответствие спецификациям интернет, разработанный на основе спецификации RFC 8446 с использованием технологии UniTESK и методов мутационного тестирования. Для тестирования реализаций на соответствие формальным спецификациям применена технология UniTESK, предоставляющая средства автоматизации тестирования на основе использования конечных автоматов. Состояния тестируемой системы задают состояния автомата, а тестовые воздействия – переходы этого автомата. При выполнении перехода заданное воздействие передается на тестируемую реализацию, после чего регистрируются реакции реализации и автоматически выносится вердикт о соответствии наблюдаемого поведения спецификации. Мутационные методы тестирования используются для обнаружения нестандартного поведения тестируемой системы (завершение из-за фатальной ошибки, «подвисание», ошибки доступа к памяти) с помощью передачи некорректных данных, такие ситуации часто остаются за рамками требований спецификаций. В сообщения, сформированные на основе разработанной модели протокола, вносятся какие-либо изменения. Модель протокола дает возможность вносить изменения в поток данных на любом этапе сетевого обмена, что позволяет тестовому сценарию проходить через все значимые состояния протокола и в каждом таком состоянии проводить тестирование реализации в соответствие с заданной программой. Представленный подход доказал свою эффективность в нескольких наших проектах при тестировании сетевых протоколов, обеспечив обнаружение различных отклонений от спецификации и других ошибок. Текущая работа является частью проекта верификации протокола TLS 1.3 и охватывает реализации клиентской части протокола.

Аннотация:

Механистическая интерпретируемость позволяет выявлять функциональные подграфы в больших языковых моделях (LLM), известные как трансформерные цепи (Transformer Circuits, TC), которые реализуют конкретные алгоритмы. Однако отсутствует формальный способ, позволяющий за один проход количественно оценить, когда активная цепь ведет себя согласованно и, следовательно, ее состояние может быть признано корректным. Опираясь на ранее предложенную автором пучково‑теоретическую формализацию причинной эмерджентности (Krasnovsky, 2025), мы специализируем ее для трансформерных цепей и вводим безразмерную однопроходную оценку согласованности эффективной информации (Effective Information Consistency Score, EICS). EICS сочетает нормализованную несогласованность пучка, вычисляемую из локальных якобианов и активаций, с гауссовским прокси EI для причинной эмерджентности на уровне цепи, полученным из того же состояния прямого прохода. Такая конструкция является прозрачной (white‑box), однопроходной и делает единицы измерения явными, так что оценка безразмерна. Представлены практические рекомендации по интерпретации оценки, учету вычислительных затрат (с быстрыми и точными режимами) и анализ простейшего примера для проверки на адекватность.

Аннотация:

Быстрое развитие сложных виртуальных миров, в особенности 3D-игр и компьютерных игр, создает новые проблемы при разработке виртуальных агентов, управляемых системами искусственного интеллекта (ИИ). Две важные подзадачи в этой тематической области, которые необходимо решить, это: (а) достоверность и (б) эффективность поведения агентов, то есть сходство персонажей с людьми и высокая способность к достижению их «собственных» целей. В этой статье мы изучаем современные подходы к разработке реалистичного ИИ в виртуальных мирах. Мы изучаем концепции правдоподобия и эффективности и анализируем несколько успешных попыток решить эти проблемы. Мы полагаем, что правдоподобное и эффективное поведение может быть достигнуто посредством изучения моделей поведения из наблюдений с последующим автоматическим выбором выигрышных действующих стратегий.