4. Наближення третє. Комплексна «біхевіористична» модель характеру. Пам‘ять (банк матриць відгуку) і імпульсивність.

Для розробки моделі «Л₃» будемо виходити з наступних припущень:

1) Кількість як вхідних, так і вихідних сигналів необмежена. Для більшої визначеності лишимо прийняту в попередніх моделях схему: кожному впливу відповідає відгук, вихідні сигнали формуються як реакція моделі на всі вхідні впливи.

2) Кожна окрема модель характеру (Л3n) містить всі три матриці темпераменту з моделі "Л2" (О2, П2, Е2) і одну з матриць темпераменту (Хол, Фл).

3) Те, якою саме моделлю темпераменту користується кожен характер, має визначатися ваговимим коефіцієнтами (банками матриць), що мають початкові чисельні значення (до початку моделювання) - "природну" схильність характеру до певної моделі поведінки. Характер поводить себе за тою моделлю, банк якої більший.

4) Відгуки та впливи мають впливати на той чи інший банк матриці. В найпростішому випадку, необхідний алгоритм, що описуватиме, як певні значення сигналів (як вхідних, так і вихідних) мають збільшувати той чи інший банк. Це і є модель "отримання досвіду" (навчання) в першому наближенні.

5) Імпульсивність має визначатися "вродженою" для кожного характеру константою і алгоритмом, що визначає залежну від цієї моделі ймовірність спонтанного відгуку.

Схематичну будову моделі "Л3" зображено на Рис.3.1. Пояснення до кольорів на малюнку: зеленими та зелено-чорними рамками позначені параметри, що формують індивідуальність моделі - набір початкових "природжених якостей" (зелена рамка - параметри змінюються під час моделювання, зелено-чорна - параметри незмінні; чорна рамка - вшиті "підсвідомі" алгоритми, що є однаковими для всіх моделей "Л3".

Рис 3.1. Загальна схематична будова моделі "Л3"

Рис.3.2. Алгоритм темпераменту.

Рис.3.3. Алгоритм вибору характеру

Рис.3.4. Алгоритм імпульсивності.

Зауваження до отриманої моделі:

1) Модель "Л3" значно складніша за попередні. Технічно "Л3" реалізується як програма з кількома процедурами ("ПрЛ3"), що, залежно від початкових констант і масиву вхідних даних (масив впливів), взаємодіють між собою і формують 2 масива вихідних даних (масив відгуків та масив вих. даних).

2) Для моделювання і візуалізації систем, де взаємодіють "Л3" необхідно середовище, відмінне від MS Excel (можливо, MathLab), де в кожний елемент системи можна "зашити" "ПрЛ3" з індивідуальним набором початкових констант і покроково відслідкувати зміни значень сигналів.

Таким чином, реалізація системи "Л3" є непростою задачею, що потребує участі кваліфікованого програміста з набором знань та навичок, якими, на жаль, не володіють автори цієї статті.

4. Подальший розвиток моделі ("лn"). Перспективи та сумніви.

Для розробки моделі "ЛN", більш близької до поведінки людини, необхідно зробити ряд кроків, а саме:

1) Збільшення діапазону сигналів від 6 до 10 (бажано від 1 до 10 для уникнення незручного переходу через "0")

2) Застосування двовимірного сигналу впливу і вих. сигналу (наприклад, "5,2"), де одна цифра - інтенсивність сигналу, а інша - характеристика тої моделі, з якою відбувається взаємодія (приклади можливих характеристик: "родич", "партнер", "знайомий", "сильний незнайомий", "слабкий незнайомий").

3) Введення специфічного сигналу - загального суспільного фону.

4) Допрацювання типів характеру, збільшення їх кількості.

5) Введення ряду специфічних людських чинників поведінки ( настрою, самопочуття, стану депресії та ейфорії та ін.)

6) Кореляція розроблюваної моделі з основними психологічними та (чи) філософськими поглядами на людину (можливе створення зовсім різних моделей людини: юнгівської, кантіанської, ніцеанської, фрейдистської та ін.)

Подальший розвиток даного підходу може бути використаний для вирішення наступних задач:

1) Моделювання конфліктних ситуацій, як для невеличних систем (1-20 людей), так і для цілих суспільних груп (<100 людей). Потребує створення спеціалізованих психологічних тестів (для визначення констант моделі) і середовща для моделювання і обробки пезультатів.

2) Поглиблене моделювання внутрішньої психіки людини, взаємозв"язку всіх її складових для перевірки тих чи інших психологічних теорій.

3) Використання подібних (чи модифікованих певним чином) алгоритмічних моделей для систем з штучним інтелектом задля створення систем, адаптивних до умов їх роботи, що володіють певним "характером", що допомагає пристосуватися найкращим чином до нестаціонарних умов роботи.

Врешті-решт, як і в будь-якого автора, по-перше, достатньо критичного як до власних інтелектуальних вправ, так і відносно потреб оточуючого світу до такого роду ідей і, по-друге, майже незнайомого з даною областю людського знання, виникає закономірний сумнів: а чи потрібно це комусь взагалі, чи даний підхід дійсно створює підгрунтя і шлях до нового знання? Чи все-таки то безплідні фантазії, плід химерного мислення та вільного часу, перпертум мобіле від психології? Автор не в силах відповісти. Вирішувати читачу.