Нейроподобные растущие сети - базовая структура для разработки сильного искусственного интеллекта - Ященко, В.А. (Штучний інтелект, 2018)
В работе рассматривается ряд проблемных вопросов разработки искусственного интеллекта. Системы формирования естественного и искусственного интеллекта. Создание сильного искусственного интеллекта с искусственным разумом, таких программных средств, которые дадут компьютеру разум, чтобы он мог думать, чувствовать, воспринимать окружающий мир и испытывать эмоции. Как основа создания сильного искусствен-ного интеллекта рассмотрены многосвязные многомерные рецепторно-эффекторные нейроподобные растущие сети (ммрэн-РС). Ммрэн-РС являются эффективным средством построения электронного мозга для интеллекту-альных систем и роботов, так как они в структуре сети формируют модели внешнего мира, в которых основны-ми компонентами служат не числа и вычислительные операции, а имена, понятия, события и логические связи между ними. Структура электронного мозга, созданная на базе ммрэн-РС позволяет роботу воспринимать лю-бую информацию внешнего мира, не требуя перепрограммирования и переобучения, вести диалог, отвечать на заданные вопросы и, за счет формирования условных рефлексов, обладать способностью обучаться, логически мыслить и размышлять в течение всего периода активной «жизни» робота. The paper discusses a number of problematic issues in the development of artificial intelligence. Systems of formation of natural and artificial intelligence. Creating a strong artificial intelligence with artificial reason, such soft-ware tools that will give the computer the mind so that it can think, feel, perceive the world around us and experience emotions. As a basis for creating a strong artificial intelligence, multiply connected multidimensional receptor-effector neural-like growing networks (mmren-GN) are considered. Mmren-GN are an effective means of building an electronic brain for intelligent systems and robots, as they form models of the external world in the network structure, in which the main components are not numbers and computational operations, but names, concepts, events and logical connections between them. The electronic brain structure created on the basis of mmren-GN allows the robot to perceive any infor-mation from the outside world, without requiring reprogramming and retraining, to engage in dialogue, answer asked questions and, through the formation of conditioned reflexes, have the ability to learn, think logically and reflect on the entire active period "Life" of the robot.