Миварное понимание смысла через концепты

О.О. Варламов

Миварные технологии создания логического искусственного интеллекта: логическая обработка с линейной вычислительной сложностью более 3 миллионов продукций и возможность понимания смысла через моделирование большого контекста

Введение

Проблема создания интеллектуальных систем и логического искусственного интеллекта (ИИ) является актуальной и важной. Этой тематике посвящено большое количество научных работ [Поспелов, 1989], [Люгер, 2005], [Джарратано и др., 2007], [Варламов, 2002], [Когаловский, 2005], [Кузнецов, 2009], [Санду и др., 2010]. Миварный подход позволяет предложить новые модели и методы обработки информации и управления [Варламов и др., 2010], [Варламов, 2002], [Варламов, 2011], [Мивар, 2011], [Санду и др., 2010]. Под системами искусственного интеллекта будем понимать активные самообучающиеся логически рассуждающие системы. Ранее были разработаны технологии создания экспертных систем по узконаправленным предметным областям. Это обусловлено сложностями формализованного описания предметных областей и тем, что из-за факториальной вычислительной сложности системы логического вывода не могли обрабатывать много объектов/правил [Кузнецов, 2009], [Поспелов, 1989], [Люгер, 2005]. Для реализации экспертных систем, основанных на знаниях, используются продукции, логика предикатов и др. [Джарратано и др., 2007]. В то же время, получили развитие "интеллектуальные пакеты прикладных программ" (ИППП), которые позволяли решать в автоматизированном режиме задачи в разных областях, где требовались вычисления и конструирование алгоритмов решения задач. Технологии ИППП развиваются в миварах, сервисно-ориентированных архитектурах.

Российский фундаментальный инновационный миварный подход [Варламов, 2002], [Варламов, 2003], [Варламов, 2011], [Мивар, 2011], [Санду и др., 2010] позволяет использовать эволюционные базы данных и правил для формирования единого глобального пространства накопления и обработки информации. Миварный подход позволит создать мультипредметные экспертные системы и перейти к реальной обработке больших контекстов, представляющих собой информационные модели сложных предметных областей. Уже сейчас мивары обрабатывают более 3,5 миллионов продукций. На основе миварных сетей можно создавать сложные и сверхбольшие информационные модели. Это позволит работать с адекватными контекстами и, в ближайшей перспективе позволит компьютерам "понимать смысл информации". Следовательно, тема данной работы актуальна и перспективна.

1. Миварный подход

В миварном подходе объединяются базы данных, вычисления, сервисы и логика. Мивары изначально были рассчитаны на многомерное и эволюционное представление информации для создания различных интеллектуальных систем, включая глобальные системы обучения, обработки информации и тренажеры [Варламов, 2002], [Варламов, 2003], [Варламов, 2011], [Мивар, 2011], [Санду и др., 2010]. Информатика занимается 5 основными процессами: сбор, передача, накопление, обработка и представление информации. В настоящее время мивары из этих 5 процессов реализует два: накопление и обработку информации, а миварный подход включает две основные технологии.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.