Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта

Оглавление

Олег Варламов. Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта

Введение

1. Мивары и искусственный интеллект

1.1. Основы миварного подхода

1.2. Для каких систем создан миварный подход

1.3. Анализ принципиально новых возможностей информатизации

1.4. Познающе-диагностические автоматизированные информационные системы и сложные предметные области

1.5. Обзор технологий ИИ и сравнение с миварным подходом

2. Основные преимущества миварного подхода

2.1. Обзор достижений в области искусственного интеллекта

2.2. Миварный подход и понимание естественных языков

2.3. Представление знаний в ИИ. Семантические сети как альтернатива исчислению предикатов

2.4. Преимущества миварного подхода перед семантическими сетями и продукциями

2.5. Научно-популярное описание миварного подхода

3. Миварный подход к управлению инновационными ресурсами в химической и нефтехимической промышленности россии

3.1. Анализ динамики основных фондов в научных организациях химического комплекса

3.2. Автоматизированные системы для динамического анализа инновационного потенциала химического научно-промышленного комплекса России

3.2.1. Обоснование необходимости анализа состояния инновационной деятельности химического научно-промышленного комплекса

3.2.2. Системный анализ химического научно-промышленного комплекса

3.2.3. Автоматизированная система для анализа и оценки инновационного потенциала отраслевой химической науки

3.2.4. Автоматизированная система для анализа инновационных ресурсов химической и нефтехимической промышленности

3.2.5. Значение внедрения автоматизированных систем для управления инновационными ресурсами

3.3. Разработка подсистемы анализа и управления материальными ресурсами отраслевого НИИ химического и нефтехимического комплекса на базе CALS-технологий

3.4. Компьютерный менеджмент качества отраслевого НИИ на основе корпоративных стандартов

3.5. Компьютерный мониторинг динамики основных фондов отраслевых НИИ химического комплекса

3.6. Описание интерфейса программы для системного анализа инновационных ресурсов химической и нефтехимической промышленности России

3.7. Системный анализ утилизации отходов предприятий фосфорной промышленности на основе CALS- технологий

4. Миварное пространство унифицированного представления данных и правил

4.1. Обзор и анализ существующих моделей данных

4.2. Понятие миварного пространства унифицированного представления данных и правил и принципы организации и структурирования в нем данных

4.3. Основные возможности миварного подхода

4.4. Структуры представления данных для моделирования предметной области

4.5. Формализованное описание модели данных в миварном информационном пространстве

5. Логико-вычислительная обработка данных в теории миваров

5.1. Миварный подход к хранению и обработке информации

5.2. Представление в теории миваров правил через продукции. Возможности и ограничения продукционного подхода

5.3. Анализ подходов к логической обработке данных и выводу. Подход в теории миваров

5.4. Описание и анализ метода прямой волны и метода обратной волны логического вывода

5.5. Представление продукций и сетей продукций в виде двудольных графов и сетей Петри

5.6. Переход от продукций к миварным логическим сетям. Описание миварного метода логико-вычислительной обработки информации

5.7. Вычислительная сложность миварного метода

5.8. Развитие миварных сетей и продукций для реализации правил выбора "если… то… иначе…"

5.8.1. Ограничения для применения и линейной вычислительной сложности матричного метода поиска маршрута логического вывода на миварной сети правил

5.8.2. Введение правил типа "ВЫБОР"

5.8.3. Описание правил выбора из двух альтернатив

5.9. Развитие миварных логических сетей на основе многомерных бинарных матриц для реализации одновременной эволюционной обработки более десяти тысяч правил в реальном времени

5.9.1. Ограничения размерности матрицы миварного линейного матричного метода определения маршрута логического вывода на адаптивной сети правил

5.9.2 Применение трехмерных бинарных матриц для развития возможностей двудольных миварных логических сетей

5.9.3 Применение многомерных бинарных матриц для развития возможностей многодольных миварных логических сетей

6. Практические результаты применения миваров

6.1. Создание многомерной эволюционной прикладной автоматизированной информационной системы поддержки принятия решений для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России

6.1.1. Актуальность создания экспертной системы для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России

6.1.2. Анализ особенностей и специфики управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности

6.1.3. Анализ проблем создания прикладных автоматизированных информационных систем поддержки принятия решений для управления инновационными ресурсами

6.1.4. Определение проблем и задач создания МЭПАИС УИР ХНП

6.1.5. Этапы создания МЭПАИС УИР ХНП

6.2. Программный комплекс "УДАВ" на основе миварных сетей

6.2.1. Общее описание программного комплекса "УДАВ"

6.2.2. Описание работы алгоритма вывода искомых параметров из известных в ПК "УДАВ"

6.3 Распараллеливание вычислений по методу автоматического конструирования алгоритмов на основе миварной сети правил

6.3.1. Общие сведения о программном комплексе MivarLogicParallel

6.3.2. Возможности для распараллеливания вычислений при нахождении маршрута логического вывода линейным матричным методом

6.3.3. Описание реализованного алгоритма распараллеливания вычислений

6.3.4. Особенности программной реализации ПК MivarLogicParallel

6.3.5. Описание программной реализации в ПК MivarLogicParallel распараллеливания вычислений при нахождении маршрута логического вывода по линейному матричному методу

6.4. Адаптация ПК "УДАВ" к конкретной предметной области – ПК "УДАВ. Геометрия"

6.4.1. Общее описание ПК "УДАВ. Геометрия"

6.4.2. Возможность расширения используемого в ПК "УДАВ. Геометрия" набора объектов и правил

6.4.3. Описание порядка работы с ПК "УДАВ. Геометрия" при решении в нем задач

6.5. Создание обучающей программы по физике с использованием миварного похода

6.5.1. Миварный подход к созданию обучающих систем

6.5.2. Постановка задачи на разработку

6.5.3. Алгоритм и программа вычисления физических величин в области физики падающего тела на основе миварных сетей

6.6. Метод обработки экспериментальных данных о параметрах физических процессов в информационно-измерительных системах на основе миварных логических сетей

6.6.1. Применение информационных технологий в измерении физических величин. Особенности задач, решаемых информационно – измерительными системами

6.6.2. Обоснование возможности применения миварной теории в информационно-измерительных системах. Метод логико-вычислительной обработки информации и экспериментальных данных для информационно-измерительных систем

6.7. Использование миваров для защиты персональных данных

6.7.1. Проблема защиты персональных данных

6.7.2. Этапы построения систем защиты персональных данных

6.7.3. Использование экспертных систем и специфика предметной области

6.7.4. Анализ особенностей и специфики создания СЗПДн на основе инновационных продуктов для образования России

7. Ближайшие перспективы применения миваров

7.1. Создание автоматизированных систем обработки информации на основе миварного подхода

7.1.1. Научные подходы, разрабатываемые для создания интеллектуальных автоматизированных систем обработки информации и системы искусственного интеллекта

7.1.2. Грид-структуры и САС ИВК

7.1.3. Концепции создания интеллектуального программного обеспечения

7.1.4. Архитектура, ориентированная на сервисы

7.1.5. Семантическая интероперабельность взаимодействия систем

7.1.6. СОА и миварное пространство

7.1.7. Создание с применением миварного подхода программного обеспечения для роботов

7.2. Знаковое моделирование мышления человека и проблема создания искусственного интеллекта

7.2.1. Обзор технологий, используемых при создании рассуждающих, управляющих, экспертных и других систем, использующих искусственный интеллект

7.2.1.1. Программирование в ограничениях

7.2.1.2. Мультиагентные системы

7.2.1.2.1. Применение МАС для систем решения

7.2.1.2.2 Применение МАС для моделирования сложных систем

7.2.2. Применение МАС для систем принятия консолидированных решений

7.2.3. Моделирование мышления человека на основе миваров

7.2.3.1. Основные аспекты, лежащие в основе предлагаемой модели мышления

7.2.3.2. Гипотеза обработки информации человеком

7.2.3.3. Модель мышления человека

7.2.4. Гипотеза моделирования озарения в области искусственного интеллекта на основе миварной сети правил и процедур

7.2.4.1. Понятие инсайта. Основные идеи, лежащие в основе его моделирования

7.2.4.2. Логическое мышление во сне

7.2.4.3. Роль эмоций в логике

7.3. Классификация уровней проведения научных исследований в области искусственного интеллекта

7.3.1. Актуальность введения классификации уровней проведения научных исследований

7.3.2. Рефлексный "до-интеллектуальный" уровень исследований

7.3.3. Логический "интеллектуальный" уровень исследований

7.3.4. Социальный "после-интеллектуальный" уровень исследований в области искусственного интеллекта

7.3.5. Системы, в которых реализован интеллектуальный уровень исследований

7.4. Миварный подход к количественной оценке смысла информации с точки зрения логики

7.4.1. Алгоритм количественной оценки смысла информации

7.4.2. Парадокс: возможность появления отрицательных значений количества смысла информации

7.4.3. Принцип максимальности оценки информации

7.4.4. Построение логической сети вывода от заданных объектов к искомым с применением показателя важности

7.5. Активная миварная интернет-энциклопедия

Заключение

Список литературы

Перечень сокращений

Адрес для связи с автором

Отрывок из книги

Проведем обзор литературных источников [1-525] и краткое сравнение и сопоставление достижений и возможностей миварных технологий и основных подходов в области создания ИИ. Но перед этим совсем кратко изложим основы миварного подхода и опишем, для каких систем он создавался. Надеемся, что после такого описания станет понятно, что существующие "традиционные" интеллектуальные системы решают гораздо более простые задачи, традиционные подходы к их решению не удовлетворяют реальным требованиям, а миварный подход является развитием и обобщением практически всех существующих технологий и обладает качественно новыми достоинствами и важными преимуществами.

Проблема моделирования интеллектуальной деятельности человека для создания ИИ является актуальной и важной. Миварный подход позволяет предложить новые модели и методы обработки информации и управления. Будем понимать под системами искусственного интеллекта активные самообучающиеся логически рассуждающие системы. В прошлом веке были разработаны технологии создания экспертных систем по отдельным узконаправленным предметным областям. Это было обусловлено сложностями формализованного описания требуемых предметных областей и тем, что системы логического вывода не могли обрабатывать более 20 объектов/правил. 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 и сервисно-ориентированных архитектурах.

.....

Кратко проанализируем эти пять направлений, но опустим для краткости оценку их реальных возможностей и этичности.

Сбор информации. Компьютерные системы и сети позволяют собирать (получать) человеку практически всю документированную и переведенную в электронный вид информацию. Не будем говорить о закрытой и конфиденциальной информации, а рассмотрим теоретические возможности человека по сбору любой доступной информации. Фактически, информатизация позволяет человеку собирать любую информацию, т.е. возможности человека по сбору информации становятся безграничными.

.....