Описано спільність моделі свідомості Хамероффа - Пенроуза та квантових когерентних процесів у віртуальному нейрокомп'ютері "Ембріон", що дозволяє глибше зрозуміти інтимну природу феномену свідомості.

Изложены базовые положения о переносе в мир суперкомпьютеров эмоциональных и интуитивных, бессознательных и сознательных механизмов (метамоделей и процессов) мышления человека, о структурах подсистем сознания, подсознания и надсознания человека. Определены архитектура и взаимоотношения отдельных функциональных модулей и процессоров головного мозга человека для их реализации в соответствующих эмоционально и морально-ориентированных суперкомпьютерах будущих поколений, способных воспроизводить продуктивное творческое мышление.

Запропоновано новий підхід до проблеми визначення людської мови на засадах розробленої автором кібернетичної теорії Розумних систем одного класу та теорії контакту таких систем.

Доведено дві теореми, які дозволяють у класичній задачі Штейнера множину заданих точок на площині за певних умов розбивати на підмножини, на яких вихідна задача розв'язується незалежно. Це дозволило будувати кращі еврістичні алгоритми для розв'язання задачі.

Рeaлізовано евристичний алгоритм багатомірної класифікації за ознаками, що базується на поєднанні результатів одномірної класифікації з урахуванням значимості ознак, а також подано його нейромережеву інтерпретацію. Проведено експерименти з порівняння різноманітних модифікацій даного алгоритму на прикладі розв'язання практичних задач.

Доведено нерозв'язність проблеми еквівалентності нормалізованих недетермінованих скінченних перетворювачів, які мають два стани: один вхідний, два вихідні символи, і за один такт роботи можуть прочитати тільки один вхідний символ.

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.405

Рубрики:

Моделі невизначеності

Шифр НБУВ: Ж22412/а Пошук видання у каталогах НБУВ 

Розкрито сутність взаємовідносин моделей свідомості та фізичної реальності Налімова та Циганкова на базі нейрокомп'ютера "Ембріон".

Розглянуто застосування методу евристичної самоорганізації, (методу групового врахування аргументів), для розв'язання задач дискретної оптимізації. Доведено збіжність за імовірністю цього процесу до точки глобального оптимуму. Наведено приклади обчислювальних експериментів.

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.40

Рубрики:

Моделі штучного інтелекту

Шифр НБУВ: Ж22412/а Пошук видання у каталогах НБУВ 

Рассмотрены основные положения нового раздела искусственного интеллекта - принятие эвристических решений во время вычислительного процесса, связанного с математическими вычислениями над данными, представленными (в формате) с плавающей точкой. Предложена новая арифметическая архитектура компьютерных систем следующих поколений с аппаратно-программной поддержкой системы слежения вычислительного процесса, в т.ч. относительной точности начальных, промежуточных и конечных данных.

Рассмотрены семантические аспекты мышления. Приведена классификация существующих типов моделей (мысленных, когнитивных, качественных и логико-математических) в зависимости от уровней семантики и формализации. Показано, что человеческий интеллект оперирует не с внешней реальностью, а с комплексом внешней информации, собственных знаний, намерений и предпочтений.

Разработаны принципы создания программного обеспечения компьютера, выполняющего функции искусственного интеллекта, способного к размножению (ИИР). Раскрыта главная целевая функция ИИР и приведена ее иерархическая структурная схема связей. Описан пример решения ИИР-ОН-1 его "личных" проблем по реализации размножения.

Введена парадигма воссоздания объектов различных видов обработки информации в интеллектуальных системах. Изучено взаимное структурирование объектов. Рассмотрено определение и формы воссоздания.

Обгрунтовано принцип симбіозу аналого-дискретних і цифрових засобів у багатозначних структурах штучного інтелекту та здійснено його формалізацію.

Отмечено, что задачи с неполной начальной информацией возникают в различных областях прикладной математики и информатики и требуют создания специальных методов их решения. Проблемы интерполяции и экстраполяции функций, распознавания образов, выбора предпочтительных альтернатив и многие другие - типичные и важные примеры классов таких задач. Неполнота начальной информации в общем случае влечет некорректность задачи, необходимость определения понятия решения как некоторого множества (области неопределенности), внутри которого содержится точное решение соответствующей задачи с полной начальной информацией. Предложен достаточно общий подход к описанию задач с неполной информацией, направленный на автоматизированный синтез информационных интерактивных систем принятия и поддержки решений.

Наведено результати комп'ютерних експериментів дослідження впливу методів дефаззіфікації на швидкість настройки нечітких моделей. Експерименти проведено для наступних методів дефаззіфікації: центра тяжіння, медіани та центра максимумів. Установлено, що найкращі показники швидкості та точності настройки забезпечує дефаззіфікація за методом центра тяжіння.

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.40

Рубрики:

Моделі штучного інтелекту

Шифр НБУВ: Ж15477 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Досліджено динамічні системи, що подані рекурентними базами правил Такагі-Сугено, які широко використовуються для багатьох застосувань. Розглянуто умови, за яких рекурентна база правил може реконструювати хаотичні бітові послідовності. Для досягнення цієї мети використано так зване "зворотне хаотичне відображення".

Уперше створено алгебру зі структурою, побудованої за аналогією з природною мовою. Зазначено, що ця алгебра виконує роль аксіоматичної бази для багатьох попередніх алгебричних моделей, побудованих конструктивно, завдяки цьому є можливість проводити формалізацію семантики мови на цілком об'єктивному, експериментальному рівні. Уперше на базі предиката рівності ідей одержано повний набір аксіом, відповідно до яких лінгвістичні експерименти є ефективними. Доведено необхідність та достатність аксіоматики предиката рівності ідей для однозначної формалізації структури семантики речення. Створено повну систему лінгвістичних експериментів, що дає змогу однозначно формалізувати семантику простих оповідних речень. Відзначено можливості знаходити закономірності семантики природної мови в результаті аналітичної обробки експериментальних даних. Удосконалено стандартну предикатну модель: за допомогою апарату універсальної алгебри розроблено модифіковану предикатну модель, яка дозволяє розв'язати задачу конгруентних моделей, що виникає через частковість предикату та внаслідок необхідності його довизначення. З використанням запропонованого поняття нормального образу моделі одержано практичну процедуру, за використання якої є можливим розв'язання питання про скорочення неістотних змінних моделі.