СЕМАНТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
https://doi.org/10.25205/2541-7517-2018-16-4-5-25
Аннотация
Обсуждается проблема решения человеком задач с помощью компьютеров. Анализируются достоинства и недостатки декларативного программирования, в том числе функционального и логического программирования, выступающих как инструментарий искусственного интеллекта. Описывается альтернативный, теоретико-модельный подход к решению задач, носящий название семантического моделирования. Анализируются достоинства предлагаемой концепции, в том числе возможность сочетания аксиоматического и теоретико-модельного подхода к решению задач в рамках единого подхода, а также возможность интеграции на базе семантического моделирования методов непрерывной и дискретной математики. Описывается возможность построения на основе семантического моделирования нового, «объяснительного» искусственного интеллекта, свободного от недостатков, присущих традиционному искусственному интеллекту.
Об авторах
С. С. Гончаров
Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН; Новосибирский государственный университет
Россия
Россия
Д. И. Свириденко
Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН; Новосибирский государственный университет
Россия
Россия
Список литературы
1. Братко И. Программирование на языке ПРОЛОГ для искусственного интеллекта. М.: Мир, 1990.
2. Витяев Е. Е., Мартынович В. В. Прозрачное глубокое обучение на основе вероятностных формальных понятий в задаче обработки естественного языка // Изв. ИГУ. Серия: Математика. 2017. Т. 22. C. 31-49.
3. Витяев Е. Е., Мартынович В. В. Формализация «естественной» классификации и систематики через неподвижные точки предсказаний // Сибирские электронные математические известия (Siberian Electronic Mathematical Reports). Новосибирск, 2015. Т. 12. С. 1006-1031.
4. Витяев Е. Е., Неупокоев Н. В. Формальная модель восприятия и образа как неподвижной точки предвосхищений // Подходы к моделированию мышления: Сб. / Под ред. В. Г. Редько. М.: УРСС Эдиториал, 2014. С. 155-172.
5. Гончаров С. С. Условные термы в семантическом программировании // Сиб. мат. журн. 2017. Т. 58, № 5. С. 1026-1034.
6. Гончаров С. С., Свириденко Д. И. Математические основы семантического программирования // Докл. АН СССР. 1986. Т. 289, № 6. С. 1324-1328.
7. Гончаров С. С., Свириденко Д. И. Рекурсивные термы в семантическом программировании // Сиб. мат. журн. Ноябрь-декабрь, 2018. Т. 59, № 6. С. 1279-1290.
8. Зюзысов В. М. Математическое введение в декларативное программирование: Учеб. пособие. Томск: Изд-во ТГУ, 2003. 83 с.
9. Логическое программирование: Сб. ст. / Под ред. В. Н. Агафонова. М.: Мир, 1988. 368 с.
10. Малпасс Д. Р. Реляционный язык ПРОЛОГ и его применение. М.: Наука, 1990.
11. Малых А. А., Манцивода А. В. Документное моделирование // Изв. ИГУ. Серия: Математика, 2017.
12. Пратт Т., Зелковиц М. Языки программирования: разработка и реализация. 4-е изд. СПб.: Питер, 2003.
13. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. 2-е изд. / Пер. с англ. М.: Изд. дом «Вильямс», 2007. 1408 с.
14. Свириденко Д. И., Сибиряков В. Г. ТРИЗ-теория решения инновационных задач. Ч. 1: Как решать инновационные задачи: разработка концепции инновации // Сибирская финансовая школа. Инновации. 2017а. № 3/122. C. 26-35.
15. Свириденко Д. И., Сибиряков В. Г. ТРИЗ-теория решения инновационных задач. Ч. 2: Что такое инновационная задача // Сибирская финансовая школа. Менеджмент и инновации. 2017б. № 4/123. С. 21-37.
16. Стерлинг Л., Шапиро Э. Искусство программирования на языке ПРОЛОГ. М.: Наука, 1990.
17. Тейз А., Грибомон П., Луи Ж. и др. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию: Пер. с фр. М.: Мир, 1990. 432 с.
18. Филд А., Харрисон П. Функциональное программирование: Пер. с англ. М.: Мир, 1993.
19. Хендерсон П. Функциональное программирование. Применение и реализация: Пер. с англ. М.: Мир, 1983. 349 с.
20. Хювенен Э., Сепянен И. Мир ЛИСПа: В 2 т. М.: Мир, 1990.
21. Ambos-Spies K., Badaev S., Goncharov S. Inductive inference and computable numberings // Theoretical Computer Science. 2011. Vol. 412, No. 18. P. 1652-1668.
22. Arora S., Barak B. Computational Complexity: a Modern Approach. Cambridge Univ. Press, 2009.
23. Ershov Yu. L. Definability and Computability. Siberian School of Algebra and Logic. New York: Plenum, 1996.
24. Ershov Yu. L. Dynamic logic over admissible sets // Soviet. Math. Dokl. 1983b. Vol. 28. P. 739-742.
25. Ershov Yu. L. The principle of Σ-enumeration // Soviet. Math. Dokl. 1983a. Vol. 27. P. 670-672.
26. Ershov Yu. L., Goncharov S. S., Nerode A., Remmel J. Introduction to the Handbook of Recursive Mathematics, Handbook of Recursive Mathematics, Vol. 1-2, Amsterdam ets.: Elsevier, 1998. Vol. 138, Pt 1, vii-xlvi, 40 p.
27. Ershov Yu. L., Goncharov S. S., Sviridenko D. I. Semantic foundations of programming // Lecture Notes in Computer Science. 1987. Vol. 278. P. 116-122.
28. Ershov Yu. L., Goncharov S. S., Sviridenko D. I. Semantic programming // Information processing, Proc. IFIP 10-th World Comput. Congres. Dublin, 1986. Vol. 10. P. 1113-1120.
29. Flasinski M. Introduction to Artificial Intelligence. Switzerland: Springer International Publ., 2016. 321 p.
30. Goncharov S. S. Computability and Computable Models // Mathema- tical Problems from Applied Logic II International Mathematical Series / Eds. D. M. Gabbay, M. Zakharyaschev, S. S. Goncharov. Springer, 2007. Vol. 5. P. 99-216.
31. Goncharov S. S., Sviridenko D. I. Theoretical aspects of Σ-programming // Lecture Notes in Computer Science. 1986. Vol. 215. P. 169-179.
32. Goncharov S. S., Sviridenko D. I. Σ-programming, Transl., II. Ser. // Am. Math. Soc. 1989. Vol. 142. P. 101-121.
33. Kubat M. An Introduction to Machine Learning. 2 Ed.; Springer Int. Publ. AG, 2017. 348 p.
34. Martynovich V. V., Vityaev E. E. Recovering Noisy Contexts with Probabilistic Formal Concepts // Proceedings of the 2nd International Workshop on Soft Computing Applications and Knowledge Discovery (SCAKD 2016). Moscow, Russia, July 18, 2016. CEUR Workshop Proceedings. Vol. 1687. P. 24-35.
35. Ospichev S., Ponomarev D. On the Complexity of Formulas in Semantic Programming // Сибирские электронные математические известия. 2018. № 15. Р. 987-995.
36. Papadimitriou C. H. Computational complexity. Addison-Wesley, 1994.
37. Vityaev E. E., Martinovich V. V. Probabilistic Formal Concepts with Negation / Eds. A. Voronkov, I. Virbitskaite. PCI 2014, LNCS 8974, 2015. P. 385-399.
Рецензия
Для цитирования:
Гончаров С.С., Свириденко Д.И. СЕМАНТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. Сибирский философский журнал. 2018;16(4):5-25. https://doi.org/10.25205/2541-7517-2018-16-4-5-25
For citation:
Goncharov S.S., Sviridenko D.I. SEMANTIC MODELING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Siberian Journal of Philosophy. 2018;16(4):5-25. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/2541-7517-2018-16-4-5-25
Просмотров:
411
Послать статью по эл. почте 