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美国陆军实验室开发预测人类行为的计算模型
2018-10-24


[据军用嵌入式网站20181024日报道]  美国陆军研究实验室(ARL)的研究人员首次开发出一种分析模型,以显示群体是如何影响个体行为的。



这一突破是在ARL网络科学项目(旨在确定集体群体行为是从个体的动态行为中产生出来的)的框架下,正在进行的一项研究的成果,该研究旨在为个体如何适应群体行为建模。



过去,陆军研究室的资深科学家Bruce West博士和ARL博士后研究员Malgorzata Turalska协同工作,专注于构建和解释复杂动态网络的大规模计算机模型的输出,从这些模型中可以确定集体属性,包括群集、集体智慧和决策。



West博士说:“多年来,我和Turalska博士开发并探索了一种决策网络模型。但最近我们想到要把问题从‘个人如何改变群体行为’转变为‘群体如何改变个人行为’,把问题颠倒过来,使我们得以追寻社会科学的圣杯,为军队寻找一种预测个体对说服、宣传和公然欺骗的敏-感性的方法。为此目的而开发的模型已经发展到需要大规模计算的地步,这种计算与涉及人类的心理实验结果一样复杂和难以解释。因此,本研究提出了一种绕过这些耗时计算的方法,并在单个参数中表示所寻求的敏感性?!?/span>



在过去的十年中,ARL研究者使用的微积分已经应用于复杂的物理问题,如湍流,非牛顿流体的行为,以及粘弹性材料中扰动的松弛;然而,没有人使用分数算子来描述和解释社会/心理动力学现象。把社会群体成员之间的相互作用影响分解成一个单独的参数来决定集体对个人的影响程度,这种想法以前从未从数学上实现过。



West博士断言,这项研究为一个新的研究领域打开了大门:网络科学和分数微积分的衔接,其中复杂网络动力学的大规模数值计算可以通过导数的非整数指数来表示。West表示,它还可能提出一种新的人工智能方法,将记忆融入到神经网络的动态结构中。(工业和信息化部电子第一研究所  宋文文)



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