Концептуальная схема интеллектуальной системы управления движением судна с учетом человеческого фактора

Темой исследования является имеющая большое значение в современных условиях судоходства разработка технологий автоматизированных и автоматических систем управления движением судна. При этом особое внимание уделяется интеллектуальным системам управления на основе методов искусственного интеллекта, таких как искусственные нейронные сети, нечеткая логика, машинное обучение, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы. В результате создаются и находят широкое применение на практике интегрированные информационные навигационные комплексы, обеспечивающие принятие решений судоводителем прежде всего там, где требуется прием, обработка, хранение и передача навигационной информации. Однако в таких разработках не уделяется должного внимания человеческому фактору, а именно зачастую не учитывается, что система управления подвижным объектом является частью человеко-машинной системы, в состав которой входят: регулятор (машина) и человек-оператор (судоводитель). Включение судоводителя в звено управления судном приводит к необходимости одновременно учитывать человеческий фактор и характеристики управляемости судна, т. е. человеческий и машинный факторы одновременно. В связи с развитием искусственного интеллекта понятие «симбиоза человека и машины» становится все более актуальным в исследованиях человеко-машинных систем, однако проблема состоит в том, что пока не существует единой точки зрения по данному вопросу ввиду отсутствия обоснованных методик учета человеческого фактора в процессе управления движением подвижных объектов. В статье отражены результаты проведенных теоретических исследований по формализации некоторых аспектов мыслительной деятельности человека и реализация их в концептуальной схеме интеллектуальной системы управления судном. Полученные результаты могут представлять интерес для специалистов по автоматизации управления движением судна, искусственному интеллекту, созданию интеллектуальных систем управления и безопасности мореплавания.

1. Сведения об аварийности с судами на море и внутренних водных путях в I квартале 2022 года [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://rostransnadzor.gov.ru/documents/1322 (дата обращения 05.01.2023).

2. Wen W. The sense of agency in driving automation / W. Wen, Y. Kuroki, H. Asama // Frontiers in Psychology. — 2019. — Vol. 10. — Pp. 2691. DOI: 10.3389/fpsyg.2019.02691.

3. Wen W. The sense of agency in perception, behaviour and human–machine interactions / W. Wen, H. Imamizu // Nature Reviews Psychology. — 2022. — Vol. 1. — Is. 4. — Pp. 211–222. DOI: 10.1038/s44159-022-00030-6.

4. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине / Н. Винер / Пер. с англ.; под ред. Г. Н. Поварова. — 2-е изд. — М.: Наука, 1983. — 343 с.

5. Филлипс Ч. Системы управления с обратной связью / Ч. Филлипс, Р. Харбор. — М.: Лаборатория базовых знаний, 2001. — 616 с.

6. Сазонов А. Е. Человеческий фактор и безопасность управления подвижными объектами / А. Е. Сазонов // Cб. мат. XVI Общего собрания академии навигации и управления движением. — 2003. — С. 6–8.

7. Haggard P. Sense of agency / P. Haggard, V. Chambon // Current biology. — 2012. — Vol. 22. — Is. 10. — Pp. R390–R392. DOI: 10.1016/j.cub.2012.02.040.

8. Inga J. Human-machine symbiosis: A multivariate perspective for physically coupled humanmachine systems / J. Inga, M. Ruess, J. H. Robens, T. Nelius, S. Rothfuß, S. Kille, P. Dahlinger, A. Lindenmann, R. Thomaschke, G. Neumann, S. Matthiesen, S. Hohmann, A. Kiesel // International Journal of Human-Computer Studies. — 2023. — Vol. 170. — Pp. 102926. DOI: 10.1016/j.ijhcs.2022.102926.

9. Фадюшин С. Г. Вероятностная оценка смыслов. Логико-философский анализ проблемы смысла в кибернетике: моногр. / С. Г. Фадюшин. — Владивосток: Изд-во Дальневост. федерал. ун-та, 2022. — 196 с.

10. Fadyushin S. G. Nalimov’s Bayesian Syllogism to Overcome the Barrier of Meaning in AI Systems / S. G. Fadyushin, E. A. Vereshchagina, Y. V. Pafnuteva // 2020 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). — IEEE, 2020. DOI: 10.1109/FarEastCon50210.2020.9271411.

11. Фадюшин С. Г. Математическое описание количественной оценки принятия решений судоводителем / С. Г. Фадюшин // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2020. — Т. 12. — № 2. — С. 239–251. DOI: 10.21821/2309-5180-2020-12-2-239-251.

12. Каретников В. В. Автоматизация судовождения: учебник для студентов судоводительской специальности / В. В. Каретников, В. Д. Ракитин, А. А. Сикарев. — СПб.: СПГУВК, 2007. — 265 с.

13. Mitchell M. Artificial Intelligence Hits the Barrier of Meaning / M. Mitchell // Information. — 2019. — Vol. 10. — Is. 2. — Pp. 51. DOI: 10.3390/info10020051.

14. Смирнов А. В. Модели поддержки принятия решений в социокиберфизических системах/ А. В. Смирнов, Т. В. Левашова // Информационно-управляющие системы. — 2019. — № 3 (100). — С. 55–70. DOI: 10.31799/1684-8853-2019-3-55-70.

15. Смирнов А. В. Поддержка принятия решений на основе человеко-машинного коллективного интеллекта: современное состояние и концептуальная модель / А. В. Смирнов, Т. В. Левашова, А. В. Пономарев // Информационно-управляющие системы. — 2020. — № 2 (105). — С. 60–70. DOI: 10.31799/1684-8853-2020-2-60-70.