RDI: искусственный интеллект

+7 (343) 361-22-01

Интернет-магазин готовых сайтов

Вероятно, Вам будут интересны услуги:

Искусственный интеллект - это не только благодатная почва для научной фантастики. Наше исследование этой темы включает целый пакет парадигм, теорий и прикладных технологий, которые мы создаем с целью качественного скачка в производительности и функциональности автоматизированных систем.

В настоящее время мы параллельно разрабатываем перечисленные ниже направления:

1. Философский аспект: познавательные процессы в искусственных системах

Искусственная система как познающая система. Применение теории создания теорий (Калашников, Шардыко) к автоматизированным системам. Детерминированное и собственное целеполагание. Обучение, принцип недостаточности собственного опыта и принцип когнитивного консенсуса. Использование лжи искусственной системой. Две роли искусственного интеллекта (ИИ - виртуальное "продолжение" личности человека, которое надо обучать, и устройство с ИИ, выполняющее обслуживающие функции). Обучение виртуального "продолжения" человека с младенчества. Физическая распределенность ИИ: не обязательно иметь когнитивный процессор в одном месте; возможна реализация функционально разных частей КП, объединенных онлайн-связью.

2. Концепция когнитивного процессора

Мы считаем, что для решения задач построения и реального функционирования систем с искусственным интеллектом необходимо разработать и производить новый класс устройств, обладающих возможностью гибкой самонастройки, выполнения на аппаратном уровне практически неограниченного числа параллельных процессов (очень большого - не менее !125млрд, а следует знать, что факториал просто числа 125 имеет степень более 200), и не делающего принципиального различия между памятью, вычислительными операциями, и операциями с алгоритмами (включая их самостоятельную постоянную или временную модификацию). Когнитивный - "познающий" - процессор должен работать по не четко детерминированным алгоритмам для достижения той или иной цели, должен иметь возможность их изменять в зависимости от целеполагания, обладать необходимой для этого вычислительной мощностью, резервами мощности и памяти. Это устройство должно быть обучаемым, причем основой обучения должен являться обобщенный опыт множества таких устройств. Как заявление, в сумме все это выглядит фантастически, но нами создана концепция архитектуры такого устройства, позволяющего реализовать заявленную идею с использованием распространенных технологий производства вычислительной техники.

3. Формально-логические основы искусственного интеллекта

4. Архитектура когнитивного процессора

5. Аппаратное обеспечение

6. Программное обеспечение

7. Обучение искусственной системы

Собственный опыт одной искусственной системы недостаточен для выработки эффективных правил действия. Мы полагаем, что обучаемая искусственная система должна находиться в онлайн-контакте с общим обучающим центром, который будет предлагать всем системам обработать в фоновом режиме (не нарушая конфиденциальности владельца конкретной искусственной системы) ситуации и выработать наилучшее решение. Такое наилучшее решение, вкупе с альтернативными решениями, может быть использовано когнитивным процессором прямо или по аналогии.