Возможности моделирования предрасположенности к наркозависимости методами искусственного интеллекта

Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология. 2015. № 1. С. 61–71.

Ясницкий Л. Н., Грацилев В. И., Куляшова Ю. С., Черепанов Ф. М.

Разработана компьютерная программа, предназначенная для определения степени предрасположенности человека к наркозависимости. В основе программы лежит нейронная сеть, обученная на результатах социологических опросов. Погрешность нейросетевой модели составила меньше 1%. С помощью нейросетевой модели произведена оценка значимости факторов, способных оказывать влияние на предрасположенность к наркозависимости. Наиболее значимыми факторами оказались: уровень образования, наличие друзей-наркоманов, тип темперамента, количество детей в семье, финансовое положение. Нейросетевая модель позволяет оценивать влияние изменения параметров, характеризующих человека, на его предрасположенность к наркозависимости, а также подбирать оптимальные сочетания этих параметров для каждого конкретного человека и, таким образом, получать индивидуальные рекомендации по снижению наркозависимости. Ключевые слова: Наркомания; наркозависимость; рекомендации; искусственный интеллект; нейронная сеть; закономерности; математическое моделирование; прогноз.

Ключевые слова: нейронная сеть, прогноз, экономико-математическое моделирование, mathematical modeling, artificial neural networks, drug addiction, prediction, artificial intelligence