г. Новосибирск, 15-17 октября 2012 г.

Клименко А.О.  

К вопросу о моделировании памяти в системах искусственного интеллекта

В докладе предлагается подход к моделированию когнитивных процессов и, в частности, работы памяти в системах искусственного интеллекта. Подход можно рассматривать как модель знаний, воплощающую определённые представления о естественном интеллекте. Проводится сравнение этой модели знаний с другими моделями, предлагается алгоритм воссоздания образа по изображению и сопоставляется с некоторыми свойствами систем аналогичного назначения, как, например, ассоциативные сети Хопфилда с обратными связями. Рассмотрим процесс решения задачи. Он представляет собой движение от одной формулировки задачи к другой. Каждый вариант работы над условиями задачи влечёт за собой последствия, которые оказываются условиями для следующего шага. Пусть на каждой стадии процесса решения условия задачи могут рассматриваться не единственным образом. На их основе может быть построено множество моделей. Каждая альтернативная модель представляет собой набор элементов. Элемент является абстрактным объектом и допускает различные толкования. Множество допустимых альтернативных моделей ограничивают рамки в виде ограничений интерпретации, ограничений монотонности и ограничений сходства. Ограничения монотонности указывают границы следующих возможных условий в зависимости от настоящих. Решение задачи состоит в том, чтобы произвести отбор моделей и элементов, удовлетворяющий всем ограничениям. Для того, чтобы перейти от этой модели к модели логического мышления в формальной логике, нужно лишь задать ограничения сходства в виде условий на заключительной стадии. Правила монотонности в данном случае совпадают с семантическими и синтаксическими правилами. Ограничения интерпретации – это словарь и набор аксиом. Применим модель для проектирования процесса мышления в целом. Назовём универсальным множеством модели множество всех возможных условий. Ограничения сходства для каждой стадии процесса могут полностью отсутствовать, либо задаваться подмножеством универсального множества модели. Элементы условий, независимо от того, каким образом они участвуют в условиях, могут входить в множества, называемые образами. Ограничение монотонности состоит в требовании логической взаимосвязи элементов на разных стадиях, а также в требовании ритмичности появления образов при любых входных условиях. Нам кажется, что эта модель хорошо подходит для описания восприятия тех явлений, которые обрабатываются преимущественно интуитивным, образным мышлением, не представляя собой логической задачи – это основанные на случайности игры, произведения искусства, зашумлённые воздействия техногенного характера и т.д. Мозг при этом решает задачу выявления ритмического рисунка, и решение этой задачи оказывает многосторонне влияние на него самого. На базе предложенной модели знаний мы можем построить схему мыслительного процесса, совмещающего интуитивный и логический подход. Эта модель знаний была использована для создания ещё одной математической модели памяти. Мы сформулировали эту модель в форме алгоритма, который позволил решить ряд простейших прикладных задач, и попытались провести параллели с ассоциативными сетями Хопфилда, несмотря на принципиальные отличия.

Тезисы доклада:abstracts_138485_ru.pdf
Файл с полным текстом: ДокладKlimenkoAO.pdf


К списку докладов

Комментарии

Имя:
Код подтверждения:

2.
Клименко А.О.14.10.2012 22:36
Уважаемые коллеги ! Мне было бы очень интересно узнать здесь Ваше мнение о своей статье: КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И МОНИТОРИНГ ПСИХИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРИ ВОСПРИЯТИИ МУЛЬТИМЕДИЙНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ Список и ссылки где прочитать на моей странице: http://vk.com/id101269772 Спасибо.
1.
Клименко А.О.14.10.2012 21:27
Комментарии