Інтелектуальні інформаційні технології оброблення сигналів з локально зосередженими ознаками (до 100-річчя з дня народження академіка В.М. Глушкова)
У галузі штучного інтелекту сформувалися три підходи до наукових досліджень — алгоритмічний, нейрокомп’ютерний та еволюційний. Довгий час ці напрями протиставлялись один одному, що сприяло формуванню крайніх ставлень до можливостей штучного інтелекту — від надмірного оптимізму до необґрунтованого пе...
Збережено в:
| Дата: | 2023 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2023
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/99 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Репозитарії
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-99 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-02-25T11:19:58Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
штучний інтелект інтелектуальна інформаційна технологія сигнал складної форми видобування діагностичної інформації |
| spellingShingle |
штучний інтелект інтелектуальна інформаційна технологія сигнал складної форми видобування діагностичної інформації Fainzilberg, Leonid Інтелектуальні інформаційні технології оброблення сигналів з локально зосередженими ознаками (до 100-річчя з дня народження академіка В.М. Глушкова) |
| topic_facet |
штучний інтелект інтелектуальна інформаційна технологія сигнал складної форми видобування діагностичної інформації artificial intelligence intelligence information technology complex-shaped signal extraction of diagnostic information искусственный интеллект интеллектуальная информационная технология сигнал сложной формы добыча диагностической информации |
| format |
Article |
| author |
Fainzilberg, Leonid |
| author_facet |
Fainzilberg, Leonid |
| author_sort |
Fainzilberg, Leonid |
| title |
Інтелектуальні інформаційні технології оброблення сигналів з локально зосередженими ознаками (до 100-річчя з дня народження академіка В.М. Глушкова) |
| title_short |
Інтелектуальні інформаційні технології оброблення сигналів з локально зосередженими ознаками (до 100-річчя з дня народження академіка В.М. Глушкова) |
| title_full |
Інтелектуальні інформаційні технології оброблення сигналів з локально зосередженими ознаками (до 100-річчя з дня народження академіка В.М. Глушкова) |
| title_fullStr |
Інтелектуальні інформаційні технології оброблення сигналів з локально зосередженими ознаками (до 100-річчя з дня народження академіка В.М. Глушкова) |
| title_full_unstemmed |
Інтелектуальні інформаційні технології оброблення сигналів з локально зосередженими ознаками (до 100-річчя з дня народження академіка В.М. Глушкова) |
| title_sort |
інтелектуальні інформаційні технології оброблення сигналів з локально зосередженими ознаками (до 100-річчя з дня народження академіка в.м. глушкова) |
| title_alt |
Intelligent information technologies for signal processing with locally concentrated features (to the 100th anniversary of academician V.M. Glushkov birthday) Интеллектуальные информационные технологии обработки сигналов по локально сосредоточенным признакам (к 100-летию со дня рождения академика В.М. Глушкова) |
| description |
У галузі штучного інтелекту сформувалися три підходи до наукових досліджень — алгоритмічний, нейрокомп’ютерний та еволюційний. Довгий час ці напрями протиставлялись один одному, що сприяло формуванню крайніх ставлень до можливостей штучного інтелекту — від надмірного оптимізму до необґрунтованого песимізму. Суттєвий науковий внесок у розвиток ідей штучного інтелекту внесли такі українські вчені, як В.М. Глушков, М.М. Амосов та О.Г. Івахненко. Останніми роками досягнення в галузі штучного інтелекту сформували новий клас інформаційних технологій — інтелектуальні ІТ, які грають істотну роль у розв’язуванні актуальних задач у різних сферах застосування. Водночас розробники прикладних систем іноді необгрунтовано відносять свої розробки до інтелектуальних ІТ, що може призвести до дискредитації цього важливого наукового напряму. В статті на основі ієрархії таких понять, як «Технологія», «Інформаційна технологія», «Інформаційна технологія оброблення сигналів», сформульовано строге означення «Інтелектуальна ІТ». Вважається, що для формування інформаційного продукту така технологія використовує комп’ютерні процедури, що мають властивості природного інтелекту: адаптація, узагальнення, здатність до навчання, інваріантність до дії перешкод, прогнозування, розуміння, гнучкість, взаємозамінність та комунікабельність. Дано означення ефективності комп’ютерних процедур, зокрема, інтелектуальних. Сформульована проблема видобування діагностичної інформації з сигналів складної форми в умовах внутрішніх та зовнішніх збурень. Розроблена узагальнена схема інтелектуальної ІТ аналізу та інтерпретації таких сигналів. Подана структура інструментальної системи для інтерактивного синтезу ІТ. На прикладі оброблення електрокардіограм продемонстрована ефективність розроблених комп’ютерних процедур, що мають означені властивості природного інтелекту. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2023 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/99 |
| work_keys_str_mv |
AT fainzilbergleonid íntelektualʹníínformacíjnítehnologííobroblennâsignalívzlokalʹnozoseredženimioznakamido100ríččâzdnânarodžennâakademíkavmgluškova AT fainzilbergleonid intelligentinformationtechnologiesforsignalprocessingwithlocallyconcentratedfeaturestothe100thanniversaryofacademicianvmglushkovbirthday AT fainzilbergleonid intellektualʹnyeinformacionnyetehnologiiobrabotkisignalovpolokalʹnososredotočennympriznakamk100letiûsodnâroždeniâakademikavmgluškova |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:38Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:38Z |
| _version_ |
1847373352128217088 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-992025-02-25T11:19:58Z Інтелектуальні інформаційні технології оброблення сигналів з локально зосередженими ознаками (до 100-річчя з дня народження академіка В.М. Глушкова) Intelligent information technologies for signal processing with locally concentrated features (to the 100th anniversary of academician V.M. Glushkov birthday) Интеллектуальные информационные технологии обработки сигналов по локально сосредоточенным признакам (к 100-летию со дня рождения академика В.М. Глушкова) Fainzilberg, Leonid штучний інтелект інтелектуальна інформаційна технологія сигнал складної форми видобування діагностичної інформації artificial intelligence intelligence information technology complex-shaped signal extraction of diagnostic information искусственный интеллект интеллектуальная информационная технология сигнал сложной формы добыча диагностической информации У галузі штучного інтелекту сформувалися три підходи до наукових досліджень — алгоритмічний, нейрокомп’ютерний та еволюційний. Довгий час ці напрями протиставлялись один одному, що сприяло формуванню крайніх ставлень до можливостей штучного інтелекту — від надмірного оптимізму до необґрунтованого песимізму. Суттєвий науковий внесок у розвиток ідей штучного інтелекту внесли такі українські вчені, як В.М. Глушков, М.М. Амосов та О.Г. Івахненко. Останніми роками досягнення в галузі штучного інтелекту сформували новий клас інформаційних технологій — інтелектуальні ІТ, які грають істотну роль у розв’язуванні актуальних задач у різних сферах застосування. Водночас розробники прикладних систем іноді необгрунтовано відносять свої розробки до інтелектуальних ІТ, що може призвести до дискредитації цього важливого наукового напряму. В статті на основі ієрархії таких понять, як «Технологія», «Інформаційна технологія», «Інформаційна технологія оброблення сигналів», сформульовано строге означення «Інтелектуальна ІТ». Вважається, що для формування інформаційного продукту така технологія використовує комп’ютерні процедури, що мають властивості природного інтелекту: адаптація, узагальнення, здатність до навчання, інваріантність до дії перешкод, прогнозування, розуміння, гнучкість, взаємозамінність та комунікабельність. Дано означення ефективності комп’ютерних процедур, зокрема, інтелектуальних. Сформульована проблема видобування діагностичної інформації з сигналів складної форми в умовах внутрішніх та зовнішніх збурень. Розроблена узагальнена схема інтелектуальної ІТ аналізу та інтерпретації таких сигналів. Подана структура інструментальної системи для інтерактивного синтезу ІТ. На прикладі оброблення електрокардіограм продемонстрована ефективність розроблених комп’ютерних процедур, що мають означені властивості природного інтелекту. In the field of artificial intelligence, three approaches to scientific research have been formed — algorithmic, neurocomputer and evolutionary. For a long time, the named trends opposed each other, which contributed to the formation of extreme attitudes towards the possibilities of artificial intelligence as excessive optimism and unfounded pessimism. Substantial scientific contribution to the development of ideas of artificial intelligence was made by Ukrainian scientists V.M. Glushkov, M.M. Amosov and O.H. Ivakhnenko. In recent years, achievements in the field of artificial intelligence have formed a new class of information technologies — intelligent IT, which play a significant role in solving current problems in various fields of application. At the same time, sometimes the developers of applied systems unreasonably attribute their developments to intelligent IT, which can lead to the discrediting of this important scientific direction. The article is based on the hierarchy of concepts «Technology», «Information technology», «Information technology of signal processing». a strict definition of «Intelligent IT» was formulated. It is believed that for the formation of an information product, such technology uses computer procedures that have the properties of natural intelligence: adaptation, generalization, learning ability, invariance to the action of obstacles, prediction, understanding, flexibility, interchangeability and sociability. The definition of the effectiveness of computer procedures, in particular, intellectual procedures, is given. The problem of extracting diagnostic information from complex-shaped signals under conditions of internal and external disturbances is formulated. A generalized scheme of intelligent IT analysis and interpretation of such signals has been developed. The structure of the instrumental system for interactive synthesis of IT is given. Using the example of electrocardiogram processing, the effectiveness of the developed computer procedures, which have some properties of natural intelligence, is demonstrated. В области искусственного интеллекта сформировались три подхода к научным исследованиям — алгоритмический, нейрокомпьютерный и эволюционный. Долгое время эти направления противопоставлялись друг другу, что способствовало формированию крайнего отношения к возможностям искусственного интеллекта — от чрезмерного оптимизма до необоснованного пессимизма. Существенный научный вклад в развитие идей искусственного интеллекта внесли такие ученые, как В.М. Глушков, М.М. Амосов и Е.Г. Ивахненко. В последние годы достижения в области искусственного интеллекта сформировали новый класс информационных технологий — интеллектуальные ИТ, играющие существенную роль в решении актуальных задач в разных областях применения. В то же время, разработчики прикладных систем иногда необоснованно относят свои разработки к интеллектуальным ИТ, что может привести к дискредитации этого важного научного направления. В статье на основе иерархии таких понятий, как "Технология", "Информационная технология", "Информационная технология обработки сигналов", сформулировано строгое определение "Интеллектуальная ИТ". Считается, что для формирования информационного продукта такая технология использует компьютерные процедуры, обладающие свойствами природного интеллекта: адаптация, обобщение, обучаемость, инвариантность к действию помех, прогнозирование, понимание, гибкость, взаимозаменяемость и коммуникабельность. Дано определение эффективности компьютерных процедур, в частности, интеллектуальных. Сформулирована проблема получения диагностической информации из сигналов сложной формы в условиях внутренних и внешних возмущений. Разработана обобщенная схема интеллектуального ИТ анализа и интерпретации таких сигналов. Представлена структура инструментальной системы для интерактивного синтеза ИТ. На примере обработки электрокардиограмм продемонстрирована эффективность разработанных компьютерных процедур, обладающих указанными свойствами природного интеллекта. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2023-06-26 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/99 10.34229/1028-0979-2023-3-7 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 68 № 3 (2023): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 61-73 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 68 № 3 (2023): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 61-73 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 68 No. 3 (2023): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 61-73 2786-6505 2786-6491 uk https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/99/192 Copyright (c) 2023 Leonid Fainzilberg https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |