Когнитивные инструменты абстрактного мышления автономных интеллектуальных мобильных систем

Решаются актуальные проблемы искусственного интеллекта, связанные с разработкой инструментальных средств абстрактного мышления автономных интеллектуальных мобильных систем, позволяющих планировать целенаправленное поведение в труднодоступных и агрессивных для человека средах. Предложены когнитивные инструменты, обеспечивающие интеллектуальным системам возможность организации целенаправленной многоэтапной деятельности, связанной с решением сложных задач, когда план поведения автоматически строится в одних условиях проблемной среды, а заданная цель поведения достигается в других условиях функционирования, находящихся за пределами разрешающей способности технического зрения. Важной особенностью предложенных типовых элементов представления и обработки знаний является то, что они позволяют интеллектуальным системам организовать вывод решения сложных задач, опираясь только на данные, хранящиеся в модели представления знаний и поступающие из текущих условий функционирования. В общем случае разработанная модель знаний интеллектуальных систем различного назначения состоит из декларативных и процедурных типовых элементов их представления. Для формального описания типовых элементов представления декларативных знаний используются традиционные семантические сети и различные наборы ограничений, отражающих дополнительные условия предстоящего функционирования автономных мобильных интеллектуальных систем. Что же касается формального описания типовых элементов представления процедурных знаний безотносительно к конкретной предметной области, то для этого используются нечеткие семантические сети. Это позволяет автономным интеллектуальным мобильным системам адаптироваться к конкретным условиям функционирования в недоопределенных проблемных средах и выполнять на этой основе сформулированные для них сложные задания. Практическая значимость полученных результатов заключается в эффективности их использования для разработки интеллектуальных решателей задач, обеспечивающих автономным интеллектуальным мобильным системам различного назначения возможность выполнения сложных заданий в априори недоопределенных проблемных средах путем адаптации сформированного в общем виде плана целенаправленной деятельности к конкретным текущим условиям функционирования.

The actual problems of artificial intelligence related to the development of tools for abstract thinking of autonomous intelligent mobile systems are being solved, which allow planning purposeful behavior in hard-to-reach and aggressive environments for humans. Cognitive tools are proposed that provide intelligent systems with the ability to organize purposeful multi-stage activities related to solving complex problems, when a behavior plan is automatically built in some conditions of a problematic environment, and a given behavior goal is achieved in other operating conditions that are beyond the resolution of technical vision. An important feature of the proposed typical elements of knowledge representation and processing is that they allow intelligent systems to organize the output of solving complex problems, relying only on the data stored in the knowledge representation model and coming from the current operating conditions. In the general case, the developed knowledge model of intelligent systems for various purposes consists of declarative and procedural typical elements of their representation. For a formal description of typical elements of declarative knowledge representation, traditional semantic networks and various sets of restrictions are used, reflecting additional conditions for the future functioning of autonomous mobile intelligent systems. As for the formal description of the typical elements of the representation of procedural knowledge, regardless of a specific subject area, fuzzy semantic networks are used for this. This allows autonomous intelligent mobile systems to adapt to specific operating conditions in underdetermined problematic environments and perform complex tasks formulated by them on this basis. The practical significance of the results obtained lies in the effectiveness of their use for the development of intelligent problem solvers that provide autonomous intelligent mobile systems for various purposes with the ability to perform complex tasks in a priori underdetermined problematic environments by adapting the purposeful activity plan formed in general form to specific current operating conditions.