<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">trudyniisi</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Труды НИИСИ</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>SRISA Proceedings</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2225-7349</issn><issn pub-type="epub">3033-6422</issn><publisher><publisher-name>НИЦ «КУРЧАТОВСКИЙ ИНСТИТУТ» - НИИСИ</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.25682/NIISI.2026.1.0002</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">trudyniisi-133</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Формирование и использование знаний в коллективе агентов</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Generation and Use of Knowledge in a Collective of Agents</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Редько</surname><given-names>В. Г.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Red’ko</surname><given-names>V. G.</given-names></name></name-alternatives><email xlink:type="simple">vgredko@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff xml:lang="ru" id="aff-1"><institution>НИЦ «Курчатовский институт» – НИИСИ, Москва</institution><country>Russian Federation</country></aff><pub-date pub-type="collection"><year>2026</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>16</day><month>05</month><year>2026</year></pub-date><volume>16</volume><issue>1</issue><issue-title>SRISA PROCEEDINGS</issue-title><fpage>13</fpage><lpage>18</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Редько В.Г., 2026</copyright-statement><copyright-year>2026</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Редько В.Г.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Red’ko V.G.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.t-niisi.ru/jour/article/view/133">https://www.t-niisi.ru/jour/article/view/133</self-uri><abstract><p>В настоящей работе построена и проанализирована компьютерная модель формирования и использования информации в коллективе агентов. Модель основана на изложенных в книге Л. Либенберга «Происхождение науки» наблюдениях упорной охоты на антилоп на жаре в пустыне Калахари (Южная Африка). В модели рассматривается поведение группы агентов-охотников, преследующих агента-антилопу. Охота ведётся без оружия до изнеможения антилопы или охотников. Охотники обмениваются знаниями и информацией о своём нахождении и нахождении антилопы. За счёт такого обмена информацией охота коллектива охотников становится более успешной. Опытные охотники могут формировать и использовать простые гипотезы о нахождении антилопы и о своих целенаправленных действиях. Использование таких гипотез приводит к увеличению успешности охоты. Формирование и использование этих гипотез может рассматриваться как зарождение предшественников процессов научного познания. В модели продемонстрирована эффективность обмена информацией и формирования гипотез в коллективе агентов-охотников.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>A computer model of generation and use of information in a collective of agents is constructed and analyzed in the current article. The model is based on observations of persistence hunting on antelope in the hot Kalahari Desert (South Africa), as described in L. Liebenberg's book “The Origin of Science”. The model examines the behavior of a group of agents-hunters pursuing an antelope agent. The hunt is conducted unarmed until either the antelope or the hunters are exhausted. The hunters exchange information about their own location and that of the antelope. This information exchange increases the hunting success of the hunting collective. Experienced hunters can form and use simple hypotheses about the location of antelope and their goal-directed actions. The use of such hypotheses leads to increased hunting success. The formation and use of these hypotheses can be viewed as the origin of certain precursors to scientific cognitive processes. The model demonstrates the effectiveness of information exchange and hypothesis formation in a team of hunting agents.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>предшественники научного познания</kwd><kwd>агенты-охотники</kwd><kwd>агенты-антилопы</kwd><kwd>обмен информацией между агентами</kwd><kwd>формирование и проверка простых гипотез</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>precursors of scientific cognition</kwd><kwd>hunting agents</kwd><kwd>antelope agents</kwd><kwd>information exchange between agents</kwd><kwd>formation and testing of simple hypotheses</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">И. Кант. Пролегомены ко всякой будущей метафизике, могущей появиться как наука. Соч. в 6-ти томах. Т. 4, часть 1. М., Мысль, 1965. С. 67–210.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">И. Кант. Пролегомены ко всякой будущей метафизике, могущей появиться как наука. Соч. в 6-ти томах. Т. 4, часть 1. М., Мысль, 1965. С. 67–210.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">В.Г. Редько. Моделирование когнитивной эволюции: На пути к теории эволюционного происхождения мышления. Изд. 2, испр. и доп. М., ЛЕНАНД/URSS. 2019.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">В.Г. Редько. Моделирование когнитивной эволюции: На пути к теории эволюционного происхождения мышления. Изд. 2, испр. и доп. М., ЛЕНАНД/URSS. 2019.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">В.Ф. Турчин. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции. Изд. 2-е. М., ЭТС, 2000.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">В.Ф. Турчин. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции. Изд. 2-е. М., ЭТС, 2000.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">L. Liebenberg. The Origin of Science: The Evolutionary Roots of Scientific Reasoning and its Implications for Citizen Science. Cape Town, South Africa, CyberTracker, 2013.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">L. Liebenberg. The Origin of Science: The Evolutionary Roots of Scientific Reasoning and its Implications for Citizen Science. Cape Town, South Africa, CyberTracker, 2013.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
