Парадигма створення кібернетичних систем зі штучним інтелектом для України
Розглянуто етапи створення кібернетичних систем зі штучним інтелектом, функціональні вимоги до них, принципи організації їх архітектури та підходи до реалізації складових, зокрема використання евристик; еволюційного підходу; приростів знань; онтологій для опису і виділення знань із текстів; системно...
Gespeichert in:
| Datum: | 2023 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/98 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-98 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-02-25T11:19:58Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
штучний та природний інтелект кібернетична система міра змін динамічна інформація евристики прирости знань еволюційні підходи системний аналіз онтології кільцева організація нейронів ієрархічне управління здатність до навчання та адаптації |
| spellingShingle |
штучний та природний інтелект кібернетична система міра змін динамічна інформація евристики прирости знань еволюційні підходи системний аналіз онтології кільцева організація нейронів ієрархічне управління здатність до навчання та адаптації Boyun, Vitaliy Парадигма створення кібернетичних систем зі штучним інтелектом для України |
| topic_facet |
искусственный и природный интеллект кибернетическая система мера изменений динамическая информация эвристики приросты знаний эволюционные подходы системный анализ онтологии кольцевая организация нейронов иерархическое управление способность к обучению и адаптации artificial and natural intelligence cybernetic system measure of changes dynamical information heuristics increases in knowledge evolutionary approaches system analysis ontologies ring organization of neurons hierarchical management ability to learn and adapt штучний та природний інтелект кібернетична система міра змін динамічна інформація евристики прирости знань еволюційні підходи системний аналіз онтології кільцева організація нейронів ієрархічне управління здатність до навчання та адаптації |
| format |
Article |
| author |
Boyun, Vitaliy |
| author_facet |
Boyun, Vitaliy |
| author_sort |
Boyun, Vitaliy |
| title |
Парадигма створення кібернетичних систем зі штучним інтелектом для України |
| title_short |
Парадигма створення кібернетичних систем зі штучним інтелектом для України |
| title_full |
Парадигма створення кібернетичних систем зі штучним інтелектом для України |
| title_fullStr |
Парадигма створення кібернетичних систем зі штучним інтелектом для України |
| title_full_unstemmed |
Парадигма створення кібернетичних систем зі штучним інтелектом для України |
| title_sort |
парадигма створення кібернетичних систем зі штучним інтелектом для україни |
| title_alt |
Paradigm of creating cybernetic systems with artificial intelligence for Ukraine Парадигма создания кибернетических систем с искусственным интеллектом для Украины |
| description |
Розглянуто етапи створення кібернетичних систем зі штучним інтелектом, функціональні вимоги до них, принципи організації їх архітектури та підходи до реалізації складових, зокрема використання евристик; еволюційного підходу; приростів знань; онтологій для опису і виділення знань із текстів; системного аналізу для структуризації проблеми; методів планування експериментів; принципів кільцевої та лінійчатої організацій рецептивних полів нейронів сітківки та мозку; типових режимів функціонування зорового аналізатора людини; принципів ієрархічного управління в інтелектуальних каналах сприйняття й оброблення інформації в мозку та їх взаємодії; здатності до навчання на досвіді та адаптації. Зазначено, що основними принципами для широкого розпаралелювання, спрощення, прискорення та впровадження розробки можуть бути: модульність всіх складових (апаратних і програмних); уніфікований інтерфейс; спеціалізація та орієнтація модулів на виконання конкретних функцій; можливість інтеграції модулів у довільні проблемно-орієнтовані архітектури; ієрархічне управління в багаторівневих системах зі штучним інтелектом; здатність до навчання; адаптація до умов функціонування на всіх рівнях ієрархії. Враховуючи високі вимоги кібернетичних систем реального часу до запізнювання інформації в контурі зворотного зв’язку, необхідно інформаційно узгодити процеси аналого-цифрового перетворення, організації обчислень та цифро-аналогового перетворення і підпорядкувати їх єдиному системному критерію якості, який ставить відповідні вимоги до їх реалізації. Важливим фактором для підвищення продуктивності й ефективності цих процесів є перехід від вимірювальної моделі аналого-цифрового перетворення до слідкувальної з використанням приростів сигналів, кратних степеню 2. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2023 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/98 |
| work_keys_str_mv |
AT boyunvitaliy paradigmastvorennâkíbernetičnihsistemzíštučnimíntelektomdlâukraíni AT boyunvitaliy paradigmofcreatingcyberneticsystemswithartificialintelligenceforukraine AT boyunvitaliy paradigmasozdaniâkibernetičeskihsistemsiskusstvennymintellektomdlâukrainy |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:38Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:38Z |
| _version_ |
1847373352016019456 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-982025-02-25T11:19:58Z Парадигма створення кібернетичних систем зі штучним інтелектом для України Paradigm of creating cybernetic systems with artificial intelligence for Ukraine Парадигма создания кибернетических систем с искусственным интеллектом для Украины Boyun, Vitaliy искусственный и природный интеллект кибернетическая система мера изменений динамическая информация эвристики приросты знаний эволюционные подходы системный анализ онтологии кольцевая организация нейронов иерархическое управление способность к обучению и адаптации artificial and natural intelligence cybernetic system measure of changes dynamical information heuristics increases in knowledge evolutionary approaches system analysis ontologies ring organization of neurons hierarchical management ability to learn and adapt штучний та природний інтелект кібернетична система міра змін динамічна інформація евристики прирости знань еволюційні підходи системний аналіз онтології кільцева організація нейронів ієрархічне управління здатність до навчання та адаптації Розглянуто етапи створення кібернетичних систем зі штучним інтелектом, функціональні вимоги до них, принципи організації їх архітектури та підходи до реалізації складових, зокрема використання евристик; еволюційного підходу; приростів знань; онтологій для опису і виділення знань із текстів; системного аналізу для структуризації проблеми; методів планування експериментів; принципів кільцевої та лінійчатої організацій рецептивних полів нейронів сітківки та мозку; типових режимів функціонування зорового аналізатора людини; принципів ієрархічного управління в інтелектуальних каналах сприйняття й оброблення інформації в мозку та їх взаємодії; здатності до навчання на досвіді та адаптації. Зазначено, що основними принципами для широкого розпаралелювання, спрощення, прискорення та впровадження розробки можуть бути: модульність всіх складових (апаратних і програмних); уніфікований інтерфейс; спеціалізація та орієнтація модулів на виконання конкретних функцій; можливість інтеграції модулів у довільні проблемно-орієнтовані архітектури; ієрархічне управління в багаторівневих системах зі штучним інтелектом; здатність до навчання; адаптація до умов функціонування на всіх рівнях ієрархії. Враховуючи високі вимоги кібернетичних систем реального часу до запізнювання інформації в контурі зворотного зв’язку, необхідно інформаційно узгодити процеси аналого-цифрового перетворення, організації обчислень та цифро-аналогового перетворення і підпорядкувати їх єдиному системному критерію якості, який ставить відповідні вимоги до їх реалізації. Важливим фактором для підвищення продуктивності й ефективності цих процесів є перехід від вимірювальної моделі аналого-цифрового перетворення до слідкувальної з використанням приростів сигналів, кратних степеню 2. The stages of creation of cybernetic systems with artificial intelligence are considered, functional requirements for them, principles of organizing their architecture and approaches to the implementation of components, in particular, the use of: heuristics, evolutionary approach, knowledge gains, ontologies for description and selection of knowledge from texts, system analysis for problem structuring, methods of planning experiments, principles of circular and linear organization of receptive fields of retinal and brain neurons, typical modes of operation of the human visual analyzer, principles of hierarchical control in intellectual channels of information perception and processing in the brain and their interaction, ability to learn by experience and adaptation. It is noted that the main principles for wide parallelization, simplification, acceleration and implementation of development can be: modularity of all components (hardware and software); unified interface; specialization and orientation of modules to perform specific functions; the possibility of integrating modules into arbitrary problem-oriented architectures; hierarchical control in multi-level systems with artificial intelligence, the ability to learn and adapt to operating conditions at all levels of the hierarchy. Given the high requirements of real-time cybernetic systems to the information latency in the feedback loop, it is necessary to coordinate informationally the processes of analog-to-digital conversion, organization of calculations and digital-to-analog conversion and subordinate them to a single system quality criterion that sets appropriate requirements for their implementation. An important factor for increasing the productivity and efficiency of these processes is the transition from the measuring model of analog-digital conversion to the tracking model using signal increments that are multiples of the degree of the number of two. Рассмотрены этапы создания кибернетических систем с искусственным интеллектом, функциональные требования к ним, принципы организации их архитектуры и подходы к реализации составляющих, в частности, использование эвристик; эволюционного подхода; приростов знаний; онтологий для описания и выделения знаний из текстов; системный анализ для структуризации проблемы; методов планирования экспериментов; принципов кольцевой и линейчатой организаций рецептивных полей нейронов сетчатки и мозга; типовых режимов функционирования зрительного анализатора человека; принципов иерархического управления в интеллектуальных каналах восприятия и обработки информации в мозге и их взаимодействия; способности к обучению на опыте и адаптации Отмечено, что основными принципами для широкого распараллелирования, упрощения, ускорения и внедрения разработки могут быть: модульность всех составляющих (аппаратных и программных); унифицированный интерфейс; специализация и ориентация модулей на выполнение конкретных функций; возможность интеграции модулей в произвольные проблемно-ориентированные архитектуры; иерархическое управление в многоуровневых системах с искусственным интеллектом; обучаемость; адаптация к условиям функционирования на всех уровнях иерархии Учитывая высокие требования кибернетических систем реального времени к запаздыванию информации в контуре обратной связи, необходимо информационно согласовать процессы аналого-цифрового преобразования, организации вычислений и цифро-аналогового преобразования и подчинить их единому системному критерию качества, который выдвигает соответствующие требования к их реализации. . Важным фактором для повышения производительности и эффективности этих процессов является переход от измерительной модели аналого-цифрового преобразования к следящей с использованием приростов сигналов, кратных степени 2. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2023-06-20 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/98 10.34229/1028-0979-2023-3-6 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 68 № 3 (2023): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 47-60 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 68 № 3 (2023): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 47-60 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 68 No. 3 (2023): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 47-60 2786-6505 2786-6491 uk https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/98/191 Copyright (c) 2023 Vitaliy Boyun https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |