25 Июл

СТАНДАРТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ КОГНИТИВНЫХ СИСТЕМ




Номер части:
Оглавление
Содержание
Журнал
Выходные данные


Науки и перечень статей вошедших в журнал:

Введение

Тенденция создания сложных информационных технических систем, особенно с элементами искусственного интеллекта, со все более широким использованием когнитивных технологий обусловлена тем, что к настоящему времени разработан ряд формализованных моделей мыслительных процессов, отражающих современные гипотезы о их протекании в мозге человека, т.е. когнитивных моделей. Когнитивные системы, использующие такие модели, приобретают возможности оперирования приобретаемыми знаниями при решении сложных задач. Можно сказать, что в таких системах симулируется работа мозга человека в рамках понимания ее на сегодняшний день. Наиболее перспективны разработки в области когнитивных нейрологических систем с самоорганизацией и ассоциативной памятью на основе комбинирования логической и нейронной когнитивных парадигм, что фактически означает переход к аппаратной реализации обучаемых интеллектуальных систем нейрологического типа. Ожидается, что на этом пути могут быть созданы системы со сложностью поведения, приближающейся к человеческой. Так, первые образцы искусственной нервной системы роботов-гуманоидов уже созданы японскими корпорациями Sony и Honda. Фирмой Microsoft разрабатываются интегрированные программные продукты, выполняющие функции цифровых нервных систем предприятий.

Цель работы – определение стандартной процедуры моделирования процесса проектирования когнитивных систем.

Определение модели проектирования

Одним из стандартных приемов при проектировании когнитивной системы является отображение ее в виде самоорганизующейся развивающейся системы, т.е. системы, характеризующейся рядом отличительных признаков и особенностей. Особенности подобных систем обусловлены наличием в их составе активных элементов, т.е. элементов, способных самостоятельно принимать решения. Особенности носят, как правило, двойственный характер: они являются новыми свойствами, полезными для системы, ее приспосабливаемости к изменяющимся условиям, но в то же время вызывают неопределенность. К основным особенностям можно отнести: нестационарность (изменчивость, нестабильность) отдельных параметров, стохастичность, а часто и непредсказуемость поведения; способность адаптироваться к изменяющимся условия и помехам; принципиальная неравновестность, что создает проблему устойчивости; способность проявлять негэнтропийные тенденции, что обусловлено наличием активных элементов; способность вырабатывать варианты поведения и изменять свою структуру, выходить на новый уровень эквифинальности, сохраняя при этом целостность и основные свойства; способность и стремление к целеобразованию (основа негэнтропийных процессов). Основная особенность такого  рода систем – принципиальная ограниченность формализованного описания, т.е. необходимость сочетания формальных методов и методов качественного анализа. При формировании таких моделей меняется первичное представление о моделях, характерное для математического моделирования и прикладной математики. Стандартная процедура моделирования процесса проектирования самоорганизующихся систем может состоять в следующем: вначале необходимо разработать знаковую систему, фиксирующую (отображающую) известные на данный момент элементы (компоненты) и связи между ними; затем, путем преобразования полученного отображения с помощью установленных правил (структуризация или декомпозиция, композиция, поиск мер близости на пространстве состояний и т.п.) необходимо получить новые, неизвестные ранее компоненты, взаимосвязи и зависимости между ними. Накапливая информацию, фиксируя новые компоненты и их взаимодействия (связи) можно получить отображения последовательных состояний, создавая все более адекватную модель системы. Подобное моделирование представляет собой как бы «механизм» развития системы. Его практическая реализация связана с необходимостью разработки соответствующего языка моделирования, в основу которого может быть положен один из стандартных методов моделирования сложных систем: теоретико-множественные представления, базирующиеся на понятиях множества, элементы множества, отношения на множествах; математическая логика, базовыми понятиями которой являются высказывание, предикат, логические функции (операции), кванторы, логический базис, законы алгебры логики, математическая лингвистика, оперирующая такими понятиями как тезаурус (структура языка), грамматика, семантика, прагматика; имитационное динамическое моделирование, использующее специфический аппарат, позволяющий отразить причинно-следственные связи между элементами системы и динамику изменений каждого элемента; информационный подход, оперирующий такими понятиями как информация, логическая информация, информационная сложность и др.

 

Вывод

Отображение когнитивных систем в виде самоорганизующихся систем позволит исследовать процессы обработки информации и знаний с большой неопределенностью на начальном этапе проектирования (постановки задачи).

Список литературы

  1. Анцыферов С.С. Оценка уровня качества интеллектуальных систем. — Искусственный интеллект. 2013. № 3. С. 316.
  2. Анцыферов С.С. Повышение интеллектуального потенциала адаптивных информационно-распознающих систем. — Искусственный интеллект. 2010. № 4. С. 330.
  3. Анцыферов С.С., Евтихиев Н.Н. Адаптивные информационно-распознающие системы. — Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2004. № 9 (44). С. 183-190.
  4. Анцыферов С.С., Евтихиев Н.Н. Адаптивные системы распознавания образов пространственно-временных полей. — Искусственный интеллект. 2004. № 3. С. 405.
  5. Анцыферов С.С., Русанов К.Е. Быстродействие интеллектуальных систем. — Искусственный интеллект. 2013. № 4. С. 259.
  6. Анцыферов С.С., Сигов А.С., Анцыферов Е.С., Голубь Б.И. Системные принципы управления качеством проектирования адаптивных информационно-распознающих систем. — Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2005. № 10. С. 167.
  7. Евтихиев Н.Н., Анцыферов С.С., Голубь Б.И. Адаптация информационно-распознающих биомедицинских систем. — Биомедицинская радиоэлектроника. 2001. № 1. С. 5.
  8. Сигов А.С., Анцыферов Е.С., Голубь С.С., Анцыферов С.С. Системные принципы управления качеством проектирования адаптивных информационно-распознающих систем. — Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2005. № 10 (54). С. 167-174.
  9. Antsyferov S.S. Forming the spectrum of thermal images of objects and recognizing their patterns. — Journal of Optical Technology. 1999. Т. 66. № 12. С. 1047-1049.
  10. Antsyferov S.S. Metrology of virtual systems. — Measurement Techniques. 2003. Т. 46. № 5. С. 439-446.
  11. Antsyferov S.S., Evtikhiev N.N. Adaptive data processing of isotropic space-time fields. — Journal of Optical Technology. 2006. Т. 73. № 10. С. 702-706.
    СТАНДАРТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ КОГНИТИВНЫХ СИСТЕМ
    В статье рассматривается стандартная процедура моделирования процесса проектирования самоорганизующихся систем, являющаяся одним из приемов при проектировании когнитивной системы.
    Written by: Анцыферов Сергей Сергеевич, Фазилова Ксения Наильевна
    Published by: БАСАРАНОВИЧ ЕКАТЕРИНА
    Date Published: 02/21/2017
    Edition: ЕВРАЗИЙСКИЙ СОЮЗ УЧЕНЫХ_25.07.15_07(16)
    Available in: Ebook