Proceedings of the International scientific and practical conference ―Oxford 2026: Science and Education Today‖ (May 29-31, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. - Oxford, United Kingdom, 2026. - 392 p.

182 поведінкових даних користувача, здійснює виявлення емоційних маркерів, семантичної неоднозначності та формування первинних афективних embeddings [2, с. 35–40]. Другий рівень – Personalized Aesthetic Intelligence Layer – відповідає за побудову та адаптацію індивідуального AACP-профілю на основі накопичених естетичних взаємодій та емоційного фідбеку [12, с. 40–45]. Ключовим компонентом системи є механізм когнітивно-афективної інтерпретації наміру користувача, який дозволяє трансформувати абстрактні емоційні формулювання у структуровані параметри генеративної моделі [7, с. 20–24]. Інтерпретація наміру формалізується виразом: I p = f(S e , E m , AACP u ) де S e – семантичний запит користувача, E m – емоційні маркери, AACP u – персоналізований афективно-естетичний профіль, f – функція когнітивно- афективної інтерпретації. Третій рівень архітектури – Generative Cognitive Engine – реалізує генерацію композиційних та візуальних рішень із використанням латентних просторів, мультимодальних embeddings та генеративних моделей [6, с. 70–78]. На відміну від традиційних AI-систем, запропонований підхід не виконує безпосередню автоматизацію творчості, а формує цифровий механізм інтерпретації естетичного наміру людини. Особливістю архітектури є наявність механізму Reflective Feedback Loop, побудованого за принципом Human-in-the-loop та Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) [6, с. 90–96; 5, с. 80–85]. Система аналізує реакції користувача, коригування результатів, частоту вибору окремих композиційних рішень та емоційні оцінки, після чого виконує адаптацію AACP-профілю та модифікацію внутрішніх вагових представлень. Завдяки цьому система здатна поступово формувати персоналізовану модель естетичного сприйняття конкретного користувача. Наукова новизна роботи полягає у введенні поняття афективно-естетичного когнітивного профілю користувача, розробці архітектури когнітивно-афективної системи персоналізованої естетичної інтерпретації та формалізації процесу