<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Archiving and Interchange DTD with OASIS Tables with MathML3 v1.4 20241031//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/archiving/1.4/JATS-archive-oasis-article1-4-mathml3.dtd">
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" dtd-version="1.4" article-type="research-article" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Успехи кибернетики</journal-title></journal-title-group><issn publication-format="electronic">2712-9942</issn></journal-meta><article-meta><article-categories><subj-group><subject>Other</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="ru">Модель формирования простых познавательных процессов</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Simple Cognitive Process Formation Model</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Редько</surname><given-names>В. Г.</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Redko</surname><given-names>V. G.</given-names></name></name-alternatives><xref ref-type="aff" rid="aff1"/><xref ref-type="aff" rid="aff2"/><email>vgredko@gmail.com</email><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-3748-2379</contrib-id></contrib><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Scientific Research Institute for System Analysis of the National Research Centre “Kurchatov Institute”</institution></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff2"><aff><institution xml:lang="ru">Федеральное государственное автономное учреждение «Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Национального исследовательского центра «Курчатовский институт»</institution></aff></aff-alternatives></contrib-group><pub-date pub-type="epub" iso-8601-date="2026-03-31"><day>31</day><month>03</month><year>2026</year></pub-date><volume>7</volume><issue>1</issue><fpage>104</fpage><lpage>113</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2026-02-19"><day>19</day><month>02</month><year>2026</year></date><date date-type="accepted" iso-8601-date="2026-03-19"><day>19</day><month>03</month><year>2026</year></date></history><self-uri xlink:href="https://ru.jcyb.ru/nisii_tech/article/view/487" xlink:title="https://ru.jcyb.ru/nisii_tech/article/view/487">https://ru.jcyb.ru/nisii_tech/article/view/487</self-uri><self-uri content-type="pdf" xlink:href="publication-128764b7-d793-4c06-8854-590930580c7e.pdf" xlink:title="PDF"/><abstract xml:lang="ru"><p>в настоящей работе построена модель формирования простых познавательных процессов. Рассматривается «упорная охота» (persistence hunting), а именно погоня охотника за антилопой на жаре. Охота может быть успешной либо неуспешной. Охота успешна в следующих случаях: 1) когда антилопа выбьется из сил раньше охотника или 2) когда охотник догонит антилопу. Охота неуспешна, когда охотник теряет из виду антилопу или выбьется из сил раньше антилопы. Как охотник, так и антилопа имеют свой ресурс. Причем охотник видит следы антилопы и мысленно представляет себя в роли антилопы, оценивает величину перемещения и изменения ресурса антилопы, т.е. строит и использует гипотезы о ее движении. Модель была исследована путем компьютерного моделирования. Проанализированы обучение охотника, изменение ресурсов охотника и антилопы, динамика успешных и неуспешных случаев охоты. Полученные результаты подчеркивают важность построения и использования охотниками гипотез о поведении животных, т.е. демонстрируют, что формирование знаний охотников близко к процессам научного познания.</p></abstract><abstract xml:lang="en" abstract-type="summary"><p>we constructed and analyzed a model of the formation of simple cognitive processes. The model examined a persistence hunting scenario in which a hunter pursued an antelope in very hot conditions. The hunt was successful when the antelope became exhausted before the hunter or when the hunter caught up with the antelope. The hunt was unsuccessful when the hunter lost track of the antelope or became exhausted first.Both the hunter and the antelope had their own energy resources. The hunter followed the antelope’s tracks and mentally simulated the antelope’s behavior to estimate its movement and energy expenditure. In doing so, the hunter formulated and used hypotheses about the antelope’s movement.We studied the model using a computer simulation. We analyzed hunter learning, changes in the energy resources of both agents, and the dynamics of successful and unsuccessful hunts. The results show that constructing and using hypotheses about animal behavior plays a key role in hunting and suggest that human cognition in this context resembles scientific reasoning.</p></abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>компьютерное моделирование</kwd><kwd>автономные агенты</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>computer modeling</kwd><kwd>autonomous agents</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="ru">работа выполнена в рамках государственного задания НИЦ «Курчатовский институт» — НИИСИ по теме № FNEF-2024-0001 «Создание и реализация доверенных систем искусственного интеллекта, основанных на новых математических и алгоритмических методах, моделях быстрых вычислений, реализуемых на отечественных вычислительных системах» (1023032100070-3-1.2.1).</funding-statement><funding-statement xml:lang="en">this is a part of the FNEF-2024-0001 Deployment of Trusted AI Systems based on New Mathematical and Algorithmic Approaches and Fast Computing Models Compatible with Domestic Computer Hardware government contract (1023032100070-3-1.2.1).</funding-statement></funding-group></article-meta></front><back><ref-list><ref id="ref1"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">Турчин В. Ф. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции. Изд. 2-е. М.: ЭТС; 2000. 368 с. Режим доступа: http://www.refal.ru/turchin/phenomenon/.</mixed-citation></ref><ref id="ref2"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">Liebenberg L. The Origin of Science: The Evolutionary Roots of Scientific Reasoning and Its Implications for Citizen Science. Cape Town, South Africa: CyberTracker; 2013. 266 p. Режим доступа: https://www.cybertracker.org/downloads/tracking/Liebenberg-2013-The-Origin-of-Science.pdf.</mixed-citation></ref><ref id="ref3"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">Крушинский Л. В. Биологические основы рассудочной деятельности. М.: Издательство МГУ; 1986. 270 с.</mixed-citation></ref><ref id="ref4"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">Зорина З. А., Полетаева И. И. Зоопсихология. Элементарное мышление животных. М.: АспектПресс; 2012. 320 с.</mixed-citation></ref><ref id="ref5"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">Weir A. A. S., Chappell J., Kacelnik A. Shaping of Hooks in New Caledonian Crows. Science. 2002;297(5583):981. DOI: 10.1126/science.1073433.</mixed-citation></ref><ref id="ref6"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">Фирсов Л. А. Поведение антропоидов в природных условиях. Изд. 2-е. М.: КРАСАНД; 2010. 168 с.</mixed-citation></ref><ref id="ref7"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">Поппер К. Р. Объективное знание. Эволюционный подход. М.: Эдиториал УРСС; 2002. 384 с.</mixed-citation></ref><ref id="ref8"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">Поспелов Д. А. Теория гироматов. Проблемы бионики. М.: Наука; 1973:397–402.</mixed-citation></ref><ref id="ref9"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. От амебы до робота: Модели поведения. Изд. 2-е. М.: Эдиториал УРСС; 2004. 296 с.</mixed-citation></ref><ref id="ref10"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">Латышев А. К., Панов А. И. Методы внутренней мотивации в задачах обучения с подкреплением на основе модели. Искусственный интеллект и принятие решений. 2023;3:84–97. DOI: 10.14357/20718594230309.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
