Программный комплекс для оценки удовлетворенности пользователей ответами искусственного интеллекта в тестах биологического, психического и социального уровней

DOI: 10.21293/1818-0442-2025-28-2-111-115

Скачать текст статьи в формате PDF

Скачать JATS xml

Аннотация: Представлен вариант программного обеспечения, позволяющего оценивать степень удовлетворенности пользователей ответами искусственного интеллекта в тестах биологического, психического и социального уровней. Степень удовлетворенности пользователей оценивается по соответствию их восприятия ответа искусственного интеллекта одному из пяти вариантов оценочных суждений. Получены первые результаты тестирования, показывающие перспективы использования данного программного комплекса.

Ключевые слова: верификация нейросетей, взаимодействие человека и искусственного интеллекта, психологическое тестирование, уровень удовлетворенности

Библиография статьи:
Артемов И. Л. Программный комплекс для оценки удовлетворенности пользователей ответами искусственного интеллекта в тестах биологического, психического и социального уровней / И. Л. Артемов [и др.] // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2025. – Т. 28, № 2. – С. 111–115. DOI: 10.21293/1818-0442-2025-28-2-111-115

Авторы и правообладатели:

  • Артемов И. Л. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)
  • Давыдов А. А. , Сибирский государственный медицинский университет (Томск, Россия)
  • Лобода Ю. О. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)
  • Тамошкин М. А. , Томский политехнический университет (Томск, Россия)
  • Шипуля А. Д. , Сибирский государственный медицинский университет (Томск, Россия)
  • Шипуля М. А. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)

  • 1. Brown T.B. Language Models are Few-Shot Learners [Электронный ресурс] / T.B. Brown, B. Mann, N. Ryder. – Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2005.14165, свободный (дата обращения: 01.06.2025).
  • 2. Vaswani A. Attention is All You Need / A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar // Advances in Neural Information Processing Systems. – 2017. – Vol. 30.
  • 3. Goertzel B. Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects // Journal of Artificial General Intelligence. – 2014. – Vol. 5, № 1. – P. 1–48.
  • 4. Segal J.I. A multi-scale cognitive interaction model of instrument operations at the Linac Coherent Light Source / J.I. Segal, M. Smith, K. Johnson [и др.] // Rev. Sci. Instrum. – 2025. – Vol. 96. – P. 013005.
  • 5. Mitchell M. The Debate Over Understanding in AI’s Large Language Models [Электронный ресурс] / M. Mitchell, D.C. Krakauer. – Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2210.13966v3, свободный (дата обращения: 01.06.2025).
  • 6. Карелов С.В. Ловушка Гудхарта для AGI: проблема сравнительного анализа искусственного интеллекта и интеллекта человека // Ученые записки Института психологии Российской академии наук. – 2023. – Т. 3, № 3. – С. 5–22.
  • 7. Legg S. A Collection of Definitions of Intelligence / S. Legg, M. Hutter // Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. – 2007. – Vol. 157. – P. 17–24.
  • 8. Turing A.M. Computing Machinery and Intelligence // Mind. – 1950. – Vol. 59, No. 236. – P. 433–460.
  • 9. Marcus G. The Next Decade in AI: Four Steps Towards Robust Artificial Intelligence [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2002.06177, свободный (дата обращения: 01.06.2025).
  • 10. Bostrom N. Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. – Oxford: Oxford University Press, 2014.
  • 11. Chollet F. On the Measure of Intelligence [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://arxiv.org/abs/1911.01547, свободный (дата обращения 01.06.2025).
  • 12. Kahneman D. Thinking, Fast and Slow. – New York: Farrar, Straus and Giroux, 2011.
  • 13. Troelsen A. Pro C# 9 with .NET 5: Foundational Principles and Practices in Programming / A. Troelsen, P. Japikse. – New York : Apress, 2021.
  • 14. Richter J. CLR via C# / J. Richter. – Redmond: Microsoft Press, 2010.
  • 15. .NET Documentation. Introduction to .NET [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/core/introduction, свободный (дата обращения: 01.06.2025).
  • 16. Microsoft Docs. Windows Forms Overview [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/desktop/winforms/overview/, свободный (дата обращения: 01.06.2025).
  • 17. Gigachat – русскоязычная нейросеть от Сбера [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://giga.chat, свободный (дата обращения: 01.06.2025).
  • 18. ChatGPT| OpenAI [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://openai.com/chatgpt/overview/, свободный (дата обращения: 01.06.2025).
  • 19. AI-ассистент для решения любых задач [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://alice.yandex.ru/, свободный (дата обращения: 01.06.2025).
  • 20. Личностный опросник Айзенка, EPI [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://psytests.org/eysenck/epiAS-run.html, свободный (дата обращения: 01.06.2025).
  • 21. Шкала оптимизма и активности, AOS [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://psytests.org/typo/aos.html, свободный (дата обращения: 01.06.2025).
  • 22. Опросник Шмишека (классический) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://psytests.org/accent/shmi88a-run.html, свободный (дата обращения: 01.06.2025).
  • 23. Шкала личностного динамизма [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://psytests.org/emvol/sld.html, свободный (дата обращения: 01.06.2025).
  • 24. Торонтская алекситимическая шкала, TAS-26 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://psytests.org/diag/tas26-run.html, свободный (дата обращения: 01.06.2025).
Адрес редакции

  634050, г. Томск, пр. Ленина, 40, МК, каб. 310/2

  (3822) 701-582, внутр.: 1456

  journal@tusur.ru