Preview

Радиопромышленность

Расширенный поиск

МИВАРНЫЙ ПОДХОД КАК ОСНОВА КАЧЕСТВЕННОГО ПЕРЕХОДА НА НОВЫЙ УРОВЕНЬ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

https://doi.org/10.21778/2413-9599-2017-4-13-25

Полный текст:

Аннотация

Главной  новизной  миварного  подхода  является  то,  что  все  три  миварные  технологии  объединяются  на  основе гносеологических  многомерных  эволюционных  баз  данных  и  правил  «вещь–свойство–отношение»,  в  которых реализован линейной сложности автоматический конструктор алгоритмов и/или логический вывод на двудольных ориентированных миварных сетях «объект–правило». Мивары на практике доказали, что теперь логический вывод  выполняется  на  обычном  ноутбуке  со  скоростью  более  5  млн  продукционных  правил  в  секунду.  Задача логического вывода на продукциях должна быть исключена из класса NP-полных задач, т. к. найден и запатентован  миварный  способ  логического  вывода  с  линейной  вычислительной  сложностью,  который  не  использует ни  полный  перебор  вариантов,  ни  эвристики.  В  информатике  мивары  решают  задачи  накопления  и  обработки информации. На основе миварного подхода по итогам 2017 года уже созданы программные продукты для экспертных систем – «  Wi!Mi Разуматор», для понимания смысла текстов – Tel!Mi, для систем принятия решений для автономных  роботов  –   Robo!Razum.  Технология  Wi!Mi  используется  в  Tel!Mi  для  понимания  смысла.  Продукт Tel!Mi позволяет по текстам инструкций автоматически обучать «Wi!Mi Разуматор» и Robo!Razum. В совокупности эти продукты можно использовать в области Интернета вещей (IoT) и других киберфизических систем, так как миварные продукты «Wi!Mi Разуматор», Tel!Mi и Robo!Razum могут работать на одном обычном (достаточно дешевом)  вычислительном  модуле  «процессор–память».  Таким  образом,  миварный  подход  к  накоплению  данных  и  обработке  информации  объединяет  основные  направления  искусственного  интеллекта  на  логическом уровне исследований: экспертные системы, понимание языка, распознавание образов, АСУ и интеллектуальные автономные роботы. Следовательно, именно миварный подход является основой качественного перехода на новый уровень в области искусственного интеллекта.

Об авторе

О. О. Варламов
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана; Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет; НИИ «МИВАР»
Россия

Варламов  Олег  Олегович - доктор технических наук,   профессор,  МГТУ им.  Н. Э. Баумана,  МАДГТУ; директор,   НИИ   «МИВАР».

127521,   Москва,  ул.   Октябрьская,  д. 72, тел.:  8 (926) 276-76-45



Список литературы

1. Варламов О. О. Эволюционные базы данных и знаний для адаптивного синтеза интеллектуальных систем. Миварное информационное пространство. М.: Радио и связь, 2002. 288 c.

2. Варламов О. О. О необходимости перехода от теории искусственного интеллекта к разработке теории активного отражения // Известия ЮФУ. Технические науки. 2007. Т. 77. № 2. С. 89–95.

3. Варламов О. О. Создание теории активного отражения как обобщения теории ИИ и возможность ее реализации в миварном инфопространстве // Искусственный интеллект. 2007. № 3. С. 17–24.

4. Varlamov O. O., Adamova L. E., Eliseev D. V., Mayboroda Yu. I., Antonov P. D., Sergushin G. S., Chibirova M. O. Mivar technologies in mathematical modeling of natural language, images and human speech understanding. International Journal of Advanced Studies, 2013, vol. 3, no. 3, pp. 17–23.

5. Комплексное моделирование процессов понимания компьютерами смысла текстов, речи и образов на основе миварных технологий / О. О. Варламов, Л. Е. Адамова, Д. В. Елисеев, Ю. И. Майборода, П. Д. Антонов, Г. С. Сергушин, М. О. Чибирова // Искусственный интеллект. 2013. № 4 (62). С. 15–27.

6. Варламов О. О. Системы обработки информации и взаимодействие групп мобильных роботов на основе миварного информационного пространства // Искусственный интеллект. 2004. № 4. С. 695–700.

7. Shadrin S. S., Varlamov O. O., Ivanov A. M. Experimental Autonomous Road Vehicle with Logical Artificial Intelligence. Journal of Advanced Transportation, 2017, vol. article ID2492765, p. 10, DOI 10.1155/2017/2492765. Available at: https://doi.org/10.1155/2017/2492765.

8. Чибирова М. О. Cравнительный анализ миварного подхода и подходов, основывающихся на онтологиях и когнитивных картах // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 55–66, DOI 10.21778/2413-9599-2015-3-55-66.

9. Чибирова М. О. Cтруктурное развитие миварного подхода: классы и отношения // Радиопромышленность. 2015. № 3. C. 44–54, DOI 10.21778/2413-9599-2015-3-44-54.

10. Чибирова М. О. Необходимость добавления ограничений и прецедентов для развития миварного информационного пространства // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 67–78, DOI 10.21778/2413-9599-2015-3-67-78.

11. Хадиев А. М. Разработка и практическая реализация миварной машины логического вывода // Радиопромышленность. 2015. № 3. C. 79–89, DOI 10.21778/2413-9599-2015-3-79-89.

12. Сергушин Г. С. Компьютерно-реализованная система для автоматизированного построения маршрута логического вывода в миварной базе знаний // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 90–99, DOI 10.21778/2413-9599-2015-3-90-99.

13. Сергушин Г. С. Разработка миварных АСУ ТП для различных применений в автомобильно-дорожной сфере // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 100–111, DOI 10.21778/2413-9599-2015-3-100-111.

14. Постановка диагноза по симптомам на основе миварного подхода / Е. А. Жданович, П. А. Антонов, А. М. Хадиев, Г. С. Сергушин, М. О. Чибирова // Радиопромышленность. 2015. № 3. C. 122–130, DOI:10.21778/2413-9599-2015-3-1 22-130.

15. Практический пример использования миварного подхода для создания экспертной системы в предметной области «Геометрия» / П. Д. Антонов, М. О. Чибирова, Е. А. Жданович, Г. С. Сергушин, Д. В. Елисеев // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 131–143, DOI 10.21778/2413-9599-2015-3-131-143.

16. Об одном подходе к созданию интеллектуальной вопросно-ответной системы «Миварный виртуальный консультант» / Л. Е. Адамова, А. И. Белоусова, Д. А. Протопопова, Д. В. Елисеев, А. О. Петерсон // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 160–171, DOI 10.21778/2413-9599-2015-3-160-171.

17. Вычисление произвольных алгоритмов функционирования сервисных роботов на основе миварного подхода / Е. А. Жданович, П. К. Чернышев, К. А. Юфимычев, Д. В. Елисеев, Д. А. Чувиков // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 226–242, DOI 10.21778/2413-9599-2015-3-226-242.

18. Применение миварной экспертной сиcтемы для планирования движения мобильного сервисного робота / Е. А. Жданович, А. А. Панферов, К. А. Юфимычев, А. М. Хадиев, Д. В. Елисеев // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 243–254, DOI 10.21778/2413-9599-2015-3-243-254.

19. Черненький В. М., Терехов В. И., Гапанюк Ю. Е. Структура гибридной интеллектуальной информационной системы на основе метаграфов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. № 9. С. 3–13.

20. Толочко С. И., Черненький В. М. Анализ информационных систем и определение понятия «информационная система поддержки оперативных решений» // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. 2011. № 5. С. 69–80.

21. Гапанюк Ю. Е., Ревунков Г. И., Федоренко Ю. С. Предикатное описание метаграфовой модели данных // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. Т. 14. № 12. С. 122–131.

22. Терехов В. И. Применение гибридных систем вычислительного интеллекта для выбора рационального варианта управленческого решения // Военная мысль. 2009. № 11. С. 29–34.

23. Черненький В. М., Гапанюк Ю. Е., Мавзютов А. А. Разработка комплексных биомедицинских информационных систем на основе адаптивных объектов // Инженерный журнал: наука и инновации. 2012. № 3 (3). С. 10.

24. Кулешов Д. С., Черненький В. М. Метод оперативного управления образовательными и реабилитационными ресурсами в условиях инклюзивного высшего профессионального образования // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. 2014. № 3 (96). С. 105–115.

25. Самохвалов Э. Н., Гапанюк Ю. Е. Объединение автоматизированных учебных пособий на основе семантической сети понятий // Инженерный журнал: наука и инновации. 2013. № 11. С. 32.

26. Самохвалов Э. Н., Ревунков Г. И., Гапанюк Ю. Е. Генерация исходного кода программного обеспечения на основе многоуровневого набора правил // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. 2014. № 5 (98). С. 77–87.

27. Терехов В. И. О реализации нейросетевого алгоритма распознавания лиц на графических процессорах // Наука и образование. Научное издание МГТУ им. Н. Э. Баумана. 2013. № 12. С. 367.

28. Терехов В. И., Жуков Р. В. Современное состояние и перспективы применения импульсных нейронных сетей // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. Т. 14. № 12. С. 143–145.

29. Терехов В. И. Применение когнитивной компьютерной графики для визуализации актуальной информации лицам, принимающим решение // Инженерный журнал: наука и инновации. 2012. № 3 (3). С. 25.

30. Терехов В. И., Черненький И. М. Разработка варианта принятия решения с помощью метода анаморфирования // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. Т. 14. № 12. С. 132–139.

31. Тоноян С. А., Сараев Д. В. Темпоральные модели базы данных и их свойства // Инженерный журнал: наука и инновации. 2014. № 12 (36). С. 15.

32. Тоноян С. А., Балдин А. В., Елисеев Д. В. Методика модернизации стандартных модулей типовой конфигурации на базе технологической платформы «1С Предприятие 8» с минимальными доработками // Машиностроение и компьютерные технологии. 2012. № 8. С. 17.

33. Балдин А. В., Тоноян С. А., Елисеев Д. В. Анализ избыточности хранения темпоральных данных средствами реляционных СУБД // Инженерный журнал: наука и инновации. 2014. № 4 (28). С. 1.

34. Балдин А. В., Тоноян С. А., Елисеев Д. В. Язык запросов к миварному представлению реляционных баз данных, содержащих архив информации из предыдущих кадровых систем // Инженерный журнал: наука и инновации. 2013. № 11 (23). С. 20.

35. Балдин А. В., Тоноян С. А., Елисеев Д. В. Многомерное описание сложных темпоральных данных // Информационноизмерительные и управляющие системы. 2016. Т. 14. № 12. С. 105–110.


Для цитирования:


Варламов О.О. МИВАРНЫЙ ПОДХОД КАК ОСНОВА КАЧЕСТВЕННОГО ПЕРЕХОДА НА НОВЫЙ УРОВЕНЬ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. Радиопромышленность. 2017;27(4):13-25. https://doi.org/10.21778/2413-9599-2017-4-13-25

For citation:


Varlamov O.O. THE MIVAR APPROACH AS A BASIS FOR A QUALITATIVE TRANSITION TO A NEW LEVEL IN THE FIELD OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Radio industry (Russia). 2017;27(4):13-25. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2413-9599-2017-4-13-25

Просмотров: 264


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2413-9599 (Print)
ISSN 2541-870X (Online)