Технологии когнитивных вычислений: модели и алгоритмы

Основное содержимое статьи

С. В. Ульянов
А. А. Шевченко
А. В. Шевченко

Аннотация

В статье представлены теоретические основы когнитивных вычислений, а также методы и алгоритмы когнитивных вычислений в когнитивной информатике, мягких вычислениях и вычислитель-ном интеллекте. В работе рассматриваются две парадигмы когнитивных вычислений, известные как системы автономных агентов и механизмы когнитивного поиска. Системы когнитивных вычислений включают как теорию обучения, так и теорию когнитивного процесса, стремясь полноценно реализовать естественный (природный) интеллект. Поскольку интуиция и опыт, которые использует человек при решении задач или проблем, подразумевают размышление о процессе в приближенных и не-точных терминах, почти все современные компьютерные модели построены с использованием только аналитической части уравнения, формируя когнитивную модель этой проблемы или процесса. Когнитивные вычисления в качестве общей методологии и технологии обработки знаний могут применяться для разработки когнитивных компьютеров и автономных систем следующего поколения. Описан спектр приложений когнитивных вычислений, таких как автономные агентные системы и интеллектуальные поисковые машины. В качестве примера применения когнитивных вычислений приведен обучающийся интеллектуальный агент принятия решений. Следовательно, системы когнитивных вычислений предоставляют человеку поддержку в коммуникациях с машинным интеллектом в рамках одной когнитивной модели, разработанной с учетом принципов человеческого фактора, что позволяет естественно и просто взаимодействовать с пользователями.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Ульянов , С.В., Шевченко, А.А. и Шевченко , А.В. 2022. Технологии когнитивных вычислений: модели и алгоритмы. Системный анализ в науке и образовании. 2 (июл. 2022), 118–132.
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Wang Y. On Abstract Intelligence: Toward a Unifying Theory of Natural, Artificial, Machinable, and Computational Intelligence // Int. J. Softw. Sci. Comput. Intell. 2009. Vol. 1. Pp. 1–17.

Wang Y. On Concept Algebra // International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence. 2008. Vol. 2. Pp.1–19. DOI:10.4018/jcini.2008040101.

Wang Y. On Visual Semantic Algebra (VSA): A Denotational Mathematical Structure for Modeling and Manipulating Visual Objects and Patterns // Int. J. Softw. Sci. Comput. Intell. 2009. Vol 1. Pp. 1–16. DOI: 10.4018/jssci.2009062501.

Wang Y. The Real-Time Process Algebra (RTPA) // Annals of Software Engineering. 2002. Vol. 14. Pp.235–274. DOI:10.1023/A:1020561826073.

Franklin S., Madl T., D’Mello S., Snaider J. LIDA: A systems-level architecture for cognition, emotion, and learning // IEEE Transactions on Autonomous Mental Development. 2014. Vol. 6. Issue 1. Pp. 19– 41. DOI: 10.1109/TAMD.2013.2277589.

Baars B.J.A Cognitive Theory of Consciousness. New York : Cambridge University Press, 1988.

Franklin S., Madl T., Strain S., Faghihi U., Dong D. et al. LIDA cognitive model tutorial // Biologically Inspired Cognitive Architectures. 2016. Vol. 16. Pp. 105–130. DOI:10.1016/j.bica.2016.04.003.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

<< < 7 8 9 10 11 12