Подход к оцениванию уровня интеллектуальности информационной системы
Автор: Микони С.В.
Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing
Рубрика: Общие вопросы формализации проектирования: онтологические аспекты
Статья в выпуске: 1 (47) т.13, 2023 года.
Бесплатный доступ
На основе анализа определений естественного и искусственного интеллекта (ИИ) предложены базисные функции, отражающие познавательную деятельность мозга. Их трактовка в широком смысле с использованием правил русской грамматики позволила описать весь спектр понятий, применяемых в ИИ. Показана возможность выражения базисных функций через более простые и объединения их в более сложные. Обоснована полнота, непротиворечивость и неизбыточность базиса познавательных функций мозга. 14 базисных функций разделены на четыре группы, отражающие различные стороны работы со знанием. Это позволило рассматривать систему ИИ как специализированную систему обработки информации. За признак, выделяющий подсистему ИИ в информационной системе, принят имитационный подход к моделированию функций человеческого мозга. Уровень интеллектуальности информационной системы характеризуется показателями долей аппаратного и программного обеспечения, использованных для реализации моделей ИИ, в общем объёме аппаратного и программного обеспечения информационной системы. Приведён пример оценивания уровня интеллектуальности информационной системы беспилотного летательного аппарата.
Естественный интеллект, искусственный интеллект, ум, разум, уровень интеллектуальности, информационная технология, информационная система
Короткий адрес: https://sciup.org/170198108
IDR: 170198108 | DOI: 10.18287/2223-9537-2023-13-1-29-43
Список литературы Подход к оцениванию уровня интеллектуальности информационной системы
- Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Указ Президента РФ от 10.10.2019 N 490 "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации".
- Боргест Н.М. Стратегии интеллекта и его онтологии: попытка разобраться // Онтология проектирования. 2019. Т.9, №4(34). С.407-428. DOI: 10.18287/2223-9537-2019-9-4-407-428.
- Душкин Р.В. Искусственный интеллект. М.: ДМК Пресс, 2019. 380 с. https://www.litres.ru/roman-dushkin/iskusstvennyy-intellekt/.
- Самойлов Д.В. Беспилотные комплексы с технологиями искусственного интеллекта как приоритетное направление развития вооружения и военной техники в ведущих зарубежных странах // Авиационные системы, 2022, № 8, с.2-29.
- Самойлов Д.В. Беспилотные комплексы с технологиями искусственного интеллекта как приоритетное направление развития вооружения и военной техники в ведущих зарубежных странах (Продолжение) // Авиационные системы, 2022, № 9, с.35-56.
- Encyclopaedia Britannica. Архивная копия от 19 октября 2014 на WaybackMachine.
- Colman Andrew M. A Dictionary of Psychology (3rd ed.). Oxford [etc.] : Oxford University Press. 2008.
- Микони С.В. Понятность онтологической модели как характеристика её качества // Онтология проектирования. 2021. Т.11, №1(39). С.20-34.
- Большой толковый словарь русского языка / Гл. ред. С. А. Кузнецов. СПб.: Норинт, 1998.
- APA Dictionary of Psychology by Gary R. VandenBos (Ed.) Washington, DC: American Psychological Association, 2007. 1024 p. ISBN 978-1-59147-380-0.
- Успенский В.А. Теорема Гёделя о неполноте в элементарном изложении // Успехи математических наук. 1974. Т. XXIX. Вып. 1 (175). С.3-46.
- Anderson J.R. Cognitive Psychology and Its Implications. 2005. NY: Worth Publishers. 519 p.
- Коэффициент интеллектуальности // Большая Советская энциклопедия (в 30 т.) / А.М. Прохоров (гл. ред.). 3-е изд. М.: Сов. энциклопедия, 1973. T.XIII. С.306. 608 с.
- АйзенкГ. Новые IQ тесты. - М.: ЭКСМО, 2003. 192 с. ISBN 5-04-006713-5.
- Дружинин В.Н. Психология общих способностей. 3-е издание. СПб:. Питер. 2007. 368 с.
- Miller G.A. The Magical Number Seven, Plus or Minus Two// The Psychological Review, 1956. V.63, p.81-97.
- ПолонниковР.И. Избранные труды в двух томах. Том 1. СПб: "Анатолия". 2013. 495 с.
- Редозубов А.Д. Формализация смысла. Часть 3. Формирование контекстов // Онтология проектирования. -2021. Т.11, №4(42). С.437-449. D0I:10.18287/2223-9537-2021-11-4-437-449.
- КлимовЕ.А. Основы психологии: Учебник для вузов. М.: Культура и спорт, ЮНИТИ, 1997. 295 с.
- Линдсей П., Норман Д. Переработка информации у человека. Перевод с англ. по ред. Лурия А.Р. М.: Мир, 1974. 550 с.
- Михайлов А.И., Черный А.И., Гиляревский Р.С. Основы информатики. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Наука, 1968.
- Бир С. Кибернетика и менеджмент: Пер. с англ. / Под ред. А.Б. Челюсткина. Изд. 2-е. М.: Комкнига. 2006. 280 с.
- Чень Ч., Ли Р. Математическая логика и автоматическое доказательство теорем. М.: Наука. 1983. 360 с.
- Moor J. The Dartmouth College Artificial Intelligence Conference: The Next Fifty Years. DOI: 10.1609/aimag.v27i4.1911.
- Толковый словарь по искусственному интеллекту (Авторы-составители А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов). Москва, Радио и связь, 1992. http://www.raai.org/library/tolk/aivocpred.html.
- Gile D. Variability in the perception of fidelity in simultaneous interpretation. Hermes 1999. 22. P.51-79.
- Микони С.В., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов. М. : РАН. 2018. 314 с.
- Розенблатт Ф. Персептрон: вероятностная модель хранения и организации информации в мозге. Кор-нельская авиационная лаборатория, Психологическое обозрение, 1958. Т.65, №6, С.386-408. DOI:10.1037/h0042519.
- Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные системы. Обзор. https://textarchive.ru/c-1842736-p6.html.
- Тихонов А.Н. Новый словообразовательный словарь русского языка для всех, кто хочет быть грамотным. -М.: АСТ, 2014. 639 с.
- Скобелев П.О. Ситуационное управление и мультиагентные технологии: коллективный поиск согласованных решений в диалоге // Онтология проектирования. 2013. №2. С.26-48.
