Обсуждение препринта публикации

Существуют значительные проблемы современных больших языковых моделей. Три наиболее важные: галлюцинирование, нестабильность личности (англ. agent persona inconsistency) - частный случай проблемы катастрофического забывания (англ. catastrophical forgetting) и отличия в работе когнитивных функций таких моделей от человеческих. Был выработан качественно новый подход к устранению этих проблем путём приближенного копирования высокоуровневой вычислительной архитектуры мозга с особым упором на ориентированность во времени, наличие устойчивой многоуровневой памяти и биологическую правдоподобность. В докладе приведена суть подхода, аргументация, поддерживающая эту точку зрения, подробное описание построенной композитной архитектуры нейронной сети и результаты её тестирования.

В докладе рассмотрены различные примеры математических моделей сетевых эффектов - теоретико-игровых моделей на сетях, и их частный случай - класс игр с линейным наилучшим ответом. Примеры включают игру координации (динамика наилучших ответов которой соответствует модели динамики Фридкина-Джонсена), олигополию Курно (в т.ч. с эффектами перетока НИОКР) для случаев взаимодополняемых (англ. complements) и взаимозаменяемых (англ. substitutes) товаров, некоторые случаи рефлексивных игр и др. Рассмотрены формальные постановки игр и известных для них задач управления (или сетевых интервенций). Рассмотрен случай задачи центра, способного влиять как на индивидуальные характеристики игроков, так и на структуру взаимодействия участников, в попытке ответить на вопрос о том, какой из методов (индивидуального или структурного) вмешательства эффективнее.

Работа посвящена разработке методов для анализа структуры сетей на основе кооперативной теории игр и приложениям в различных системах. При данном подходе системы описываются графами, вершины которых являются игроками. Одним их ключевых понятий при анализе графов является мера центральности. В работе предлагается оценивать значение центральности на основе решения кооперативной игры в форме Майерсона, когда характеристическая функция определяется через число простых путей в подграфе, подход обобщается с помощью полинома Джексона, вводится понятие интегральной центральности. Также предлагается подход к вычислению значений центральности вершин взвешенных графов, основанный на представлении графа как электрической цепи и использовании законов Кирхгофа.

Для повышения эффективности организации научных исследований с помощью методов машинного обучения были обработаны аннотации научных статей, аффилированных с тринадцатью российскими вузами, в результате чего удалось построить в 2-х и 3-х мерном пространствах «карты компетенций», определить близость как отдельных ученых, так и организаций в целом, подобрать квалифицированных оппонентов для аспирантов и соискателей ученых степеней, расширить состав рецензентов научных изданий и др. В качестве примера приводится карта компетенций Пермского национального исследовательского политехнического университета.

Эволюционные игры являются развивающимся подразделом теории игр. Данный подраздел теории игр применяется при изучении адаптации больших, но конечных популяций к изменениям окружающей среды. При этом предполагается, что каждый из агентов не оказывает значительного влияния на систему. Теория эволюционных игр находит широкое применение во многих областях науки. В частности, в биологии, медицине и моделировании беспроводных сетей. В данной работе исследуется эволюционная игра с двумя уровнями взаимодействия агентов популяции. На первом уровне изменение состояния популяции зависит от изменения состояния окружающей среды, увеличения или уменьшения доступных для агентов ресурсов. На втором уровне изменение состояния популяции зависит от мнений агентов о состоянии окружающей среды. Эти уровни образуют иерархическую структуру, где изменение одного параметра системы, отвечающего за состояние среды, популяции или мнений агентов, влечет за собой изменение остальных элементов системы. В рамках исследования был проведен анализ модифицированной эволюционной игры с учетом влияния состояния окружающей среды и мнений агентов, разработаны вычислительные процедуры на языке MATLAB и проведены две серии численных экспериментов

В докладе обсуждаются факторы, которые могут объяснить разницу между пользователями социальной сети Вконтакте как в наблюдаемых показателях структурного социального капитала (структурная позиция в сети связей внутри города Вологда), так и в показателях воспринимаемого социального капитала (степень «ресурсности» своих социальных связей). Структурная позиция оценивалась в работе с помощью сетевого анализа (SNA) и исчислялась как индивидуальные метрики сетевой центральности. Данные наблюдаемые показатели дополнялись информацией из онлайн-опроса репрезентативной выборки пользователей об особенностях использования социальных сетей и восприятии своего социального капитала. В дальнейшем с помощью метода моделирования структурными уравнениями осуществлялось моделирование показателей социального капитала пользователей.

Запланирован доклад про влияние различных демографических и структурных характеристик пользователей ВКонтакте на процессы формирования мнений.

Исследована динамика мнений пользователей сети ВКонтакте о вакцинации от COVID-19. Была создана матрица доверия на основе графа информационных взаимодействий и произведен прогноз мнений на следующий период. Результаты показали ухудшение отношения пользователей к вакцинации, несмотря на отсутствие изменений в новостном фоне. В работе использованы методы анализа графов, анализа текстов и статистического моделирования.

В работе проводится анализ активности исследователей Института проблем управления в социальной сети ResearchGate.

Доклад посвящен недавно принятой в журнал Advances in Systems Science and Applications (ASSA) работе: https://ijassa.ipu.ru/index.php/ijassa/article/view/1292.

Обсуждение перспективы исследований по прикладным направлениям, посвященным картированию социальных сетей и обработке текстовых массивов (векторизация текстов, их классификация, нейросетевое моделирование).

Доклад посвящен управлению сетевым взаимодействием экономических агентов. Термин «сетевые интервенции» или «сетевое вмешательство» (англ. network interventions) описывает процесс использования данных cетей социального взаимодействия для изменения результатов деятельности участников сети. Существуют различные стратегии сетевых интервенций, и интерес представляет оценка применимости и эффективности этих методов. На примере игр с линейным наилучшим ответом рассмотрены различные стратегии сетевых интервенций. Особое внимание уделено управлению структурой взаимодействия: предложен подход к управлению сетевыми характеристиками стратегического взаимодействия агентов на сети. Для сравнения эффективности различных подходов к управлению рассмотрена задача противоборства двух центров, преследующих противоположные цели.

Доклад посвящен проблеме моделирования долгосрочной динамики социальных групп. Предложено рассматривать социальную группу как адаптивный информационный контур, характеристики которого на длинной шкале времени заданы отчасти генетическими предустановками участников группы, а отчасти множеством социальных институций - неформальных норм и традиций, и формальных законов и правил. На короткой временной шкале информационные характеристики социальной группы в значительной мере определяются структурой социальных связей, которая, в свою очередь, зависит от динамики мнений в группе. Предложены параметры для моделирования генетической составляющей группового социального поведения, а также ряд инструментов для эмпирического анализа рамок, определяющих правила изменения социальных связей в краткосрочной динамике группы.

 

Доклад посвящен проблеме моделирования долгосрочной динамики социальных групп. Предложено рассматривать социальную группу как адаптивный информационный контур, характеристики которого на длинной шкале времени заданы отчасти генетическими предустановками участников группы, а отчасти множеством социальных институций - неформальных норм и традиций, и формальных законов и правил. На короткой временной шкале информационные характеристики социальной группы в значительной мере определяются структурой социальных связей, которая, в свою очередь, зависит от динамики мнений в группе.

Предложены параметры для моделирования генетической составляющей группового социального поведения, а также ряд инструментов для эмпирического анализа рамок, определяющих правила изменения социальных связей в краткосрочной динамике группы.

С 1950-х годов активно исследуется вопрос того каким образом в реальных задачах возникают сетевые структуры В ходе изучения этой области было обнаружено, что сети, полученные из источников разной природы, обладают многими общими свойствами. Было предложено множество хороших вероятностных моделей, однако вероятностный подход не позволяет объяснить причину возникновения конкретных связей. В своей работе я рассмотрел теоретико-игровую модель, использующую взвешенную центральность посредничества (betweenness centrality). Модель позволяет не только получить более сильное ограничение на свойство малого мира (мы назовем это свойство "сверхмалый мир", также более известное как "правило 6 рукопожатий"), но и предположить стратегические причины, по которым образуются конкретные связи, а также причины, по которым правило 6 рукопожатий реализуется в социальных сетях.

Доклад по мотивам моей недавно вышедшей статьи https://www.nature.com/articles/s41598-022-09468-3

Предлагается теоретико-игровая модель, в которой политик и избиратели выбирают, какой соцсетью пользоваться. Соцсети могут заставить политика посылать достоверный сигнал. В равновесии избиратели с большей вероятностью делают наилучший выбор, если одна из соцсетей для них предпочтетельнее другой. Модель описывает факт-чекинг в западных демократиях и применима к регулированию онлайн-платформ. В частности, она показывает, что разделение платформ может привести к снижению уровня факт-чекинга.

В данном докладе будет рассказано об опыте использования систем и технологий поддержки моделирования и принятия решений, которые мы активно применяем в нашем отделе математического моделирования экономических систем ФИЦ ИУ РАН: работы по построению моделей общего равновесия, имитационные модели, параллельные вычисления, описания множества достижимости и Парето-оптимальных состояний, анализа спроса на товары на основе торговой статистики. Коллектив отдела ФИЦ ИУ РАН имеет уникальный многолетний опыт разработки прикладных динамических моделей равновесия. Для эффективной реализации этих моделей была создана система интеллектуальной поддержки математического моделирования экономики ЭКОМОД, включающая возможности проверки корректности модели и соблюдения балансов. Система способна автоматизировать аналитическое исследование моделей, основанных на оптимальном управлении. В настоящий момент мы работаем над расширением функций системы и переводом ее с Maple на бесплатные системы Xcas и SymPy. Также, возникла задача моделирования сложной структуры взаимодействия экономических агентов в экономике, межотраслевых связей и случайных процессов транзакций. Также, планируется рассказать о других разработках отдела.

В докладе будут рассмотрены возможности расширения энтропийного подхода на иерархические модели кластеризации данных. В первой части доклада будет рассмотрена возможность иерархической кластеризации пользовательских данных в ВК на основе энтропии Реньи. Во второй части, будет приведены результаты расширения энтропийного подхода иерархические тематические модели. В рамках данного доклада будут приведены результаты экспериментов по следующим моделям: 1. hierarchical latent Dirichlet allocation model (hLDA), 2. hierarchical Pachinko allocation model (hPAM). 3. hierarchical additive regularization of topic models (hARTM), и по 4 датасетам, два из которых имеют плоскую разметку, и 2 датасета имеют двухуровневую тематическую разметку. На основе экспериментов будет показано, как можно производить настройку иерархических тематических моделей при помощи поиска минимума энтропии Реньи. Кроме того, в докладе будет показан эффект препроцессинга (процедура удаления стоп слов) в терминах энтропии Реньи. Все python коды и датасеты доступны на сайте Github: https://github.com/hse-scila/hierarchical-models