ДОКЛАДЫ АКАДЕМИИ НАУК
ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

В работе рассматривается концепция обучающего агента как системы искусственного интеллекта, ориентированной на поддержку процесса обучения профессиональным навыкам в совокупности с техническими средствами типа тренажерных комплексов. Концептуализация понятия «обучающий агент» позволяет сформировать класс интеллектуальных систем, ориентированных на специфику профессионального обучения и позволяющих моделировать деятельность опытного наставника. Наиболее подходящей моделью поведения такого типа интеллектуальных агентов является модель, известная как модель рассуждений на основе здравого смысла (commonsense reasoning). Предлагается реализация такого агента, основанного на исчислении событий как расширении языка логики предикатов первого порядка. В качестве приложения рассматривается архитектура интеллектуального тренажерного комплекса (на примере тренажерного комплекса оперативного персонала сортировочной горки для железнодорожной станции), включающая обучающего агента.

1. Russel S., Norvig P. Artificial intellegence: a modern approach. – 3^rd ed. – Upper Saddle River, NJ: Printice Hall, 2009. – 1153 p.
2. Чечкин А.В. Математическая информатика. – М.: Наука, 1991. – 416 с.
3. Хабаров В.И. Интегрированные системы планирования и анализа экспериментов: дис. … техн. наук. – Новосибирск, 1992. – 315 с.
4. Mueller E.T. Commonsense reasoning: an event calculus approach. – 2^nd ed. – Waltham, MA, Morgan Kaufmann, 2015. – 517 p.
5. McCarthy J., Hayes P. Some philosophical problems from the standpoint of artificial intelligence // Machine Intelligence. – 1969. – Vol. 4. – P. 463–502.
6. Lin F. Situation calculus // Handbook of Knowledge Representation / ed. by F. van Harmelen, V. Lifschitz and B. Porter. – Amsterdam; Boston: Elsevier, 2008. – P. 649–669.
7. Thielscher M. Introduction to the fluent calculus // Linkoping Electronic Articles in Computer and Information Science. – 1998. – Vol. 3, N 14.
8. Shanahan M. A circumscriptive calculus of events // Artificial Intelligence. – 1995. – N 77. – P. 249–284.
9. Kowalski R., Sadri F. Reactive computing as model generation // New Generation Computing. – 2015. – Vol. 33 (1). – P. 33–67.
10. Патент на полезную модель 154990 Российская Федерация. Тренажерный комплекс оперативного персонала сортировочной горки / В.И. Хабаров и др. – № 014143893/11; заявл. 30.10.2014; опубл. 20.09.2015, Бюл. № 26.
11. Speshilov K., Khabarov V. Creating a model of an operator of a simulator complex using commonsense reasoning // Procedia Engineering. – 2017. – Vol. 178. – P. 394–400.