«Общий знаменатель» в решении многофакторных задач интеллектуальными системами

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Важнейшим свойством, отличительной чертой любой интеллектуальной системы является ее способность принимать решения. При этом чем сложнее задачи, чем больше и разнообразнее исходные данные, тем важнее, чтобы принимаемое решение было всесторонне рассмотрено и оценено. Во многих случаях одновременно поступающие разнообразные исходные данные, если их рассматривать в отдельности и принимать на основе такого рассмотрения решения, приводят к совершенно различным результатам, часто противоречащим друг другу. Поэтому в процессе разработки и внедрения искусственного интеллекта (ИИ) особенно важно исследовать «механизм» принятия решения в условиях противоречивости поступающих исходных данных и необходимости установления некого обобщающего правила, согласно которому можно найти гармонизирующее решение с учетом различных влияющих факторов. Совершенно очевидно, что, устанавливая правила принятия решения, необходимо стремиться к тому, чтобы оно имело «положительный» результат с точки зрения решаемой задачи. Это, несомненно, требует анализа последствий принимаемого решения в установленном масштабе времени, что может быть обеспечено за счет соответствующих обратных связей, которые позволят вносить необходимые корректирующие действия. Искусственный интеллект в современных формах практической реализации имеет, как правило, цифровое воплощение. Следует учитывать, что при цифровом представлении данных неизбежна погрешность отображения исходных значений, когда рассматриваются и анализируются процессы, имеющие непрерывную сущность. Поскольку цифровая модель обладает определенными ограничениями и характерными свойствами при анализе и обработке исходных данных, то логично предположить, что по этой причине может существовать некий общий подход, некое общее правило, согласно которому принимается решение в условиях разнообразных исходных данных и необходимости учета соответствующих последствий после принятия решения. В данном исследовании проведен поиск такого механизма принятия решения, гармонизирующего его согласно поступающим внешним и имеющимся внутренним исходным данным.

Об авторах

Артем Сергеевич Аджемов

Московский технический университет связи и информатики

Email: asa@mtuci.ru
ORCID iD: 0000-0002-1616-323X

доктор тех. наук, профессор, президент-председатель попечительского совета, зав. кафедрой общей теории связи

Российская Федерация, Москва, 111024, ул. Авиамоторная, д. 8а

Алла Борисовна Денисова

Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Автор, ответственный за переписку.
Email: den-alla@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4934-5267

канд. филос. наук, доцент, доцент, кафедра философии, психологии и социологии

Российская Федерация, Москва, 111250, ул. Красноказарменная, д. 14, с. 1

Список литературы

  1. Тимофеев А.В. Сущность и проблемы искусственного интеллекта в контексте современных научных и философских представлений // Вестник МГОУ. Серия: Философские науки. 2020. № 2. С. 127—133. https://doi.org/10.18384/2310-7227-2020-2-127-133
  2. Иоселиани А.Д., Цхададзе Н.В. Искусственный интеллект: социально-философское осмысление // Медицина. Социология. Философия. Прикладные исследования. 2019. № 2. С. 196—202.
  3. Забежайло М.И., Борисов В.В. Об интерпретациях понятия «искусственный интеллект» // Речевые технологии. 2022. № 1. С. 5—18.
  4. Абрамова А.В. Этика в области искусственного интеллекта — от дискуссии к научному обоснованию и практическому применению: аналитический доклад. Москва : МГИМО-Университет, 2021.
  5. Райков А.Н. Субъектность объяснимого искусственного интеллекта // Философские науки. 2022. Т. 65. № 1. С. 72—90. https://doi.org/10.30727/0235-1188-2022-65-1-72-90
  6. Дубровский Д.И. Задача создания Общего искусственного интеллекта и проблема сознания // Философские науки. 2021. Т. 64. № 1. С. 13—44. https://doi.org/10.30727/0235-1188-2021-64-1-13-44
  7. Лепский В.Е. Искусственный интеллект в субъектных парадигмах управления // Философские науки. 2021. Т. 64. № 1. С. 88‒101. https://doi.org/10.30727/0235-1188-2021-64-1-13-44
  8. Heaven W.D. Why asking an AI to explain itself can make things worse // MIT Technology Review. Режим доступа: https://www.technologyreview.com/2020/01/29/304857/why-asking-an-ai-to-explain-itself-can-make-things-worse/ (дата обращения: 03.08.2023).
  9. Экман П. Психология эмоций. Питер, 2019.
  10. Изард Кэррол Э. Психология эмоций. Питер, 2006.
  11. Ермакова А.А., Тумасян Т.А. Влияние негативных эмоций на организм человека // Вестник науки. 2019. Т. 3. № 12. С. 9—11.

© Аджемов А.С., Денисова А.Б., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах