Статья завершает цикл публикаций о ДСМ-методе АПИ. В статье формулируются постулаты конструктивной эволюционной эпистемологии - методологического основания ДСМ-метода АПИ. В ней также содержится обзор основных результатов цикла статей об обнаружении эмпирических закономерностей средствами эвристики ДСМ-исследований, завершаемой порождением доверия к результатам интеллектуального анализа данных. Статья завершается обзором основных понятий (аппарата понятий) ДСМ-метода АПИ и его основных идей. В Приложении содержатся некоторые дополнения, касающиеся логики рассуждений и методологии ДСМ-метода.
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
Словосочетание «искусственный интеллект» во многих современных публикациях, проектах и административных решениях отождествляется с программными продуктами полезными для человека. Однако основатели ИИ желали развивать его как междисциплинарную науку, которая аналогично кибернетике была бы теоретическим основанием для создания «усилителей» умственных способностей [47]. В [48] для плодотворного развития ИИ предлагалось уточнить и определить идею интеллекта, сформулировать принципы эпистемологии для получения знаний (knowledge discovery) и разработать эвристику получения знаний из имеющихся данных посредством созданной эвристики в компьютерных системах, реализующих принципы точной эпистемологии [48].
Список литературы
1. Финн В.К. Об эвристиках ДСМ-исследований (дополнения к статьям) // Научно-техническая информация. Сер. 2. 2019, №10. С.1-34. EDN: APBXAS
2. Finn V.K. On the Heuristics of JSM Research (Additions to Articles) // Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2019,Vol.52, №5. p.250-282. EDN: BFZFFV
3. Финн В.К. Точная эпистемология и искусственный интеллект // Научно-техн
4. Finn V.K. Exact Epistemology and Artificial Inteligence // Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2020, Vol.54, №3. P.140-173. EDN: MJTLDD
5. Финн В.К. ДСМ-рассуждения и обнаружение знаний: амплиативные выводы, распознавание причинности и три вида полноты // Научно-техническая информация. Сер.2. 2022, №4. С.4-36. EDN: GKTAXU
6. Finn V.K. JSM Reasoning and Knowledge Discovery: Ampliative Reasoning, Causality Recognition and Three Kinds of Completeness // Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2022, Vol.56, №2. P.79-110. EDN: ZCUQAZ
7. Фукс Л. Частично упорядоченные алгебраические системы. - Москва: Издательство “Мир”, 1965.
8. Fuchs L. Partialy ordered algebraic systems.-Oxford New YorkParis: Pergamon Press, 1963.
9. Финн В.К. Дистрибутивные решетки индуктивных ДСМ-процедур // Научно-техническая информация. Сер.2. 2014, №11. С.1-30. EDN: SYOYSB
10. Finn V.K. Distributive Lattices of Inductive JSM-Procedures // Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2014, Vol.48, №6. P.265-295.
11. Финн В.К. О классе ДСМ-рассуждений, использующих изоморфизм правил индуктивного вывода // Искусственный интеллект и принятие решений. 2016, №3. С.95-108. EDN: WWUTJH
12. Finn V. K. On the Class of JSM Reasoning That Uses the Isomorphism of Inductive Inference Rules // Scientific and Technical Information Processing. 2017, Vol.44, No. 6, pp. 387-396. EDN: XXNVBJ
13. Финн В.К. О неаристотелевском строении понятий // Логические исследования. 2015, Т.21, №1. С.9-48. EDN: UHNDSN
14. Rosser J.B., Furquette A.R. Many-Valued Logics. -Amsterdam: North-Holland Publishing Company, 1958.
15. Бочвар Д.А. Об одном трехзначном исчислении и его применении к анализу парадоксов классического расширенного функционального исчисления // Математический сборник.1938, Т.4, Вып.2. С.287-308.
16. Fann K.T. Peirce’s theory abduction.-The Hague: Martinus Nijhoff Publishers, 1970.
17. Гершель Дж. Философия естествознания. - М.: Книжный дом “ЛИБРОКОМ”.-2011.
Herschel J.F.W. Preliminary Discourse on the Study of Natural Philosophy. - London, 1851.
18. Fayyad U.M., Piatetsky-Shapiro, G.., Smyth P., Uthurusamy R. Advances in Knowledge Discovery, and Data Mining. - Cambridge, MA: The AAAI Press, 1996.
19. Биркгоф Г. Теория решеток. - М.: “НАУКА”, 1984.
20. Birkhoff G. Lattice Theory.-PROVDENCE, RHODE ISLAND, 1967.
21. Гретцер Г. Общая теория решеток. - Москва: “Мир”, 1982.
Gr?tzep G. General Lattice Theory. - Berlin: Academie-Verlag, 1978. Gr?tzer G. Lattice Theory. - San Francisco: W.H. FREEMAN AND COMPANY, 1971.
22. Абрикосов А.А. Академик Л.Д. Ландау. М.: “Наука”, 1965.
23. Bridgman P.W. The nature of some of our physical concepts // The British Journal for the Philosophy of Science.-1951.-Vol.1, №4.-Р.257-272.
24. Smullyan R.M. First-Order Logic. - New York: Springer-Verlag, Inc., 1968.
25. Аншаков О.М., Скворцов Д.П., Финн В.К. О дедуктивной имитации некоторых вариантов ДСМ-метода автоматического порождения гипотез. // В кн.: ДСМ-метод автоматического порождения гипотез. Логические и эпистемологические основания / под общей редакцией О.М. Аншакова. - Москва: Книжный дом “ЛИБРОКОМ”.2009, Глава 5. - С.240-286.
26. Rescher N. The Coherence Theory of Theory of Truth. - Oxford: The Clarendon Press, 1973.
27. Милль Д.С. Система логики силлогистической и индуктивной: Изложение принципов доказательства в связи с методами научного исследования / пер. с англ.; предисл. и приложением В.К. Финна. - изд. 5-е, испр. и доп. - Москва: ЛЕНАНД, 2011.
Mill J.S. A System of Logic Ratiocinative and Inductive: Being a Connected View of the Principles of Evidence and the Methods of Scientific Investigation. - London: Parker, Son and Bowin, 1843.
28. Финн В.К. Стандартные и нестандартные логики аргументации. В кн.: Финн В.К. Искусственный интеллект. Методология, применения, философия. Часть IV. Глава 3. - М.: ЛЕНАНД, 2023. С. 337-363.
29. Есенин-Вольпин А.С. Об антитрадиционной (ультраинтуиционистской) программе оснований математики и естественно-научном мышлении. - В кн.: Есенин-Вольпин А.С. Логика, философия, поэзия, защита прав человека. - М.: Российский государственный гуманитарный университет. - 1999. С. 53-111.
30. Шестерникова О.П., Финн В.К., Лесько К.А., Винокурова Л.В. Интеллектуальная система прогнозирования целесообразности применения компьютерной томографии // Искусственный интеллект и принятие решений - 2022. - №2. - С. 3-16. EDN: QSUQRY
Shesternikova O.P., Finn V.K., Lesko K.A., Vinokurova L.V. Intelligent System for Predication the Feasibility of Using Computed Tomography // Semantic and Technical Processing. - 2023. - Vol. 50. - №5, P. 1-11.
31. Шестерникова О.П., Финн В.К., Лесько К.А., Винокурова Л.В. О применении ДСМ-метода автоматизированной поддержки исследований для предсказания развития сахарного диабета у больных хроническим панкреатитом // Научно-техническая информация. Сер. 2. 2023, №4. EDN: YHLEUG
Shesternikova O.P., Finn V.K., Lesko K.A., Vinokurova L.V. Application of JSM Metod of Automated Research Support to Predict Diabetes Development in Patients // Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2023, Vol. 57, №2.
32. Тарский А. Семантическая концепция истины и основания семантики. - В кн.: Аналитическая философия: становление и развитие. Москва: Дом интеллектуальной книги, “Прогресс-традиция”. - 1998, С. 90-129.
Tarski A. The Semantic Conception of Truth and Foundation of Semantics // Philosophy and Phenomenological Research. 1944, V. 4, № 3. p. 341-375.
33. Челпанов Г.И. Учебник логики. - Москва: Издательская группа “ПРОГРЕСС”, 1994.
34. Вейнгартен П. Фундаментальные проблемы истины. - М.: РОССПЭН, 2005.
Weingartner P. Basic questions on truth. - Dordrecht/Boston/ London: Kluwer Academic Publishers, 2000.
35. Поппер К.Р. Объективное знание. Эволюционный подход. - М.: УРСС, 2002.
Popper K.R. Objective Knowledge. An Evolutionary Approach. - Oxford: Oxford Clarendon Press, 1979.
36. Ляпин Е.С. Полугруппы. - Москва: Государственное издательство физико-математической литературы, 1960.
37. Финн В.К. Об эмпирических закономерностях в ДСМ-методе автоматизированной поддержке исследований // Научно-техническая информация. Сер. 2. 2023, №12. С. 14-33. EDN: MGHLTO
Finn V.K. On Empirical Regularities in the JSM Method of Automated Research Support. - Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2023,Vol. 57, №6. - p. 362-381. EDN: CSTABJ
38. Марков А.А., Нагорный Н.М. Теория алгорифмов. - Москва: ФАЗИС, 1996.
39. Reichenbach H. Elements of Symbolic Logic. - New York: The Macmillan Co., 1947.
40. Reichenbach H. Nomological Statements and Admissible Operations. - Amsterdam: North-Holland Publishing Co., 1954.
41. Ariel O., Avron A. Reasoning with Logical Bilattics // Journal of Logic Language and Information. 1996, Vol. 5, №1. P. 25-63. EDN: XQOMXE
42. Финн В.К. Интеллект, информационное общество, гуманитарное знание и образование. - М.: ЛЕНАНД, 2023.
43. Шрейдер Ю.А. Равенство, сходство, порядок. Издательство “Наука”, Главная редакция физико-математической литературы, 1971.
44. Финн В.К. Искусственный интеллект. Методология, применения, философия. Изд. 2-е, испр. и доп. - М.: ЛЕНАНД, 2023.
45. Финн В.К. Об эмпирических закономерностях ранга r в ДСМ-методе автоматизированной поддержки исследований // Научно-техническая информация. Сер. 2. 2024, №1. EDN: BRCGLY
46. Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах. Изд. Стереотип. - М.: Книжный дом “ЛИБРОКОМ”, 2020.
47. Пирс Чарльз Сендерс Рассуждения и логика вещей. - М.: Российский государственный гуманитарный университет, 2005. - С. 168. Peirce Charles Sanders Reasoning and the Logic of Things. - Harvard University Press, Cambridge, Massachusetts, London, England, 1992.
48. Финн В.К. Об эмпирических закономерностях ранга r в ДСМ-методе автоматизированной поддержки исследований // Научно-техническая информация. Сер. 2. 2024, №1. С. 11-33. EDN: BRCGLY
49. Abductive Inference: Computation, Philosophy, Technology. Eds. J.R. Josephson, S.G. Josephson. - Cambridge: University Press, 1994.
50. Kapitan T. Peirce and the Structure of Abductive inference // В кн.: Studies in the Logic of Charles Sanders Peirce / Eds. N. Houser, Don D. Roberts, and James Van Evra. - Indiana University Press, 1997.
51. Peirce C.S. Collected Papers of Charles Sanders Peirce. Vol. 5. - Cambridge: Harvard University Press. 1934. - p. 189.
52. Aliseda A. Abductive Reasoning. - Dordrect. - Synthese Library. - Vol. 30. - 2006.
53. Эшби У. Росс Введение в кибернетику. - М.: Издательство иностранной литературы. - 1959.
Ashby W. Ross An Introduction to Cybernetics. - London. - Chapman & Hall Ltd. - 1956.
54. Маккарти Дж., Хейес Р. Дж. Некоторые философские проблемы в задаче построения искусственного интеллекта // В кн.: Кибернетические проблемы бионики. - Москва. - Издательство “МИР”. 1972. С. 40-86.
McCarty J., Hayes P.J. Som Philosophical Problems from the Standpoint of Artificial Intelligence. - Machine Intelligence. 1969, №4. Pp. 463-502.
55. Миллер Д., Галантер Ю., Прибрам К. Планы и структура поведения. М.: - Издательство “ПРОГРЕСС”. - 1965.
Miller G.A., Galanter E., Pribram K.H. Plans and the Structure of behavior. - New York. - A HOLT DRYDEN BOOK. - Henry Holt and Company. - 1969.
56. Ясперс К. Общая психопатология. - М.: ПРАКТИКА. - 1997.
Jaspers Karl Allgemeine psychopatologie. - Berlin, Heidelberg, New York. - 1973.
57. Аншаков О.М. Обобщенные кванторы, определяемые с помощью шаблонов. Часть 1. и Часть 2. // В кн.: ДСМ-метод автоматического порождения гипотез. Логические и эпистемологические основания. - М.: Книжный дом “ЛИБРОКОМ”, 2009. - С. 333-385.
58. Эволюционная эпистемология и логика социальных наук. Карл Поппер и его критики. - М.: Эдиториал УРСС. - 2000.
59. Бентем ван Й. Логика и рассуждение: много ли значат факты? // Вопросы философии. 2011, №12. С. 63-77.
Benthem Van J. Logic and reasoning: do the facts matter? // Studia Logica. 2008, Vol. 88. Pp. 67-84.
60. Пойа Д. Математика и правдоподобные рассуждения. - М.: Издательство “Наука”. - Главная редакция физико-математической литературы. 1975.
Polya G. Mathematics and plausible reasoning. - Princeton University Press, Princeton, New Jersey. - 1954.
61. Ajdukiewicz K. The World-Picture and the Conceptual Apparatus. В кн.: K. Ajdukiewicz The Scientific World-Perspective and other essays, 1931-1963, D. Reidel Publishing Company, Dordrecht, Holland-1978.-Pp. 67-89.
62. Lukasiewicz J. On Three-Valued Logic.-Polish Logic 1920-1939.-ed. S. Mc Call.-Oxford.-1967.
63. Финн В.К. Аппарат понятий ДСМ-метода автоматизированной поддержки исследований // XXI Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. КИИ-2023. - Смоленск. - Труды конференции. 2023, Т.1. с. 30-32. EDN: AAMQEF
64. Шестаков В.И. О взаимоотношении некоторых трехзначных логических исчислений // Успехи математических наук. 1964, Т. XIX, № 2 (116).
65. Slupecki J. The full three-valued propositional calculus // S. Mc Call (Ed.). - Polish Logic: 1920-1939. - Oxford: The Clarendon Press. 1967. - Pp. 335-337.
66. Post E. Introduction to a general theory of elementary propositions // American Journal of Mathematics. 121. Vol. 43. Pp. 163-189.
67. Якубович С.М. (Гусакова) Аксиоматическая теория сходства // Научно-техническая информация. Сер. 2. 1968, №10. С. 15-19.
68. Gilles D. Artificial intelligence and scientific method. - Oxford University Press. - 2008.
69. Кант И. Критика чистого разума. - Сочинения в шести томах. Т.3. - М.: “Мысль”. - 1964.
Kant J. Critique of Pure Reason. - Cambridge University Press. - 1998.
70. Кассирер Э. Познание и действительность. Понятие субстанции и понятие функции. - М.: ИТДГК “Гнозис”. - 2006.
Cassirer E. Substance and function and Einstein’s theory of relativity - NY: Dover Publication. - 1923.
71. Финн В.К. Эпистемологические идеи Иммануила Канта с точки зрения точной эпистемологии и искусственного интеллекта // Трансцедентальный поворот в современной философии - 7. Эпистемология, когнитивистика и искусственный интеллект. Сборник материалов международной научной конференции. - М.: 2022, С. 48-60. EDN: IJBKYO
72. Peirce Ch. S. Collected Papers of Charles Sanders Peirce. Vol. 5, Cambridge: Harvard University Press. - 1934. -Pp. 196, 412.
73. Peirce Ch. S. How to Make Our Ideas Clear // Popular Science Monthly. - 1878. - Vol. 12. - Pp. 286-302.
74. Peirce Ch. S. Lectures on Pragmatism. Vorlesungen ?ber Pragmatismus. - Hamburg. - Felix Meiner Verlag. - 1973.
75. Финн В.К. ДСМ-метод автоматизированной поддержки исследований и доверие к его результатам // Искусственные общества. 2024, T. 19, №1. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800030180-7-1. EDN: PLMOHH
76. Бочвар Д.А., Финн В.К. Некоторые дополнения к статьям о многозначных логиках // Исследования по теории множеств и неклассическим логикам. - М.: Наука. 1976. С. 265-323.
77. Бочвар Д.А., Финн В.К. О многозначных логиках, допускающих анализ антиномий // Исследования по математической лингвистике, математической логике и информационным языкам // Под ред. Д.А. Бочвара и Ю.А. Шрейдера. - М.: Наука. 1972. С. 238-295.
78. Lukasiewicz J. and A. Tarski Investigations into the sentential calculus // B Alfred Tarski Logic, Semantics, Methamathematics. - Oxford, At The Clarendon Press. 1956. Pp. 38-59.
79. Jas’kowski S. Recherches sur le Systeme de la intuitioniste //Actes du Congres International de Philosophie Scientifique. - Vol. VI. - Paris. - 1936. - Pp. 58-61.
80. Rescher N. Many-Valued Logic. - New Iork, St. Lous, San Francisco, London, Sydney, Toronto. - Mc Graw-Hill. - 1969. - Pp. 96-102.
81. Gabbay D., Shapirovsky I., Shehtman V. Products of modal logics and tensor products modal algebras // Journal of Applied Logic. 2014, Vol. 12. Pp. 570-583.
82. Anshakov O., Gergely T. Cognitive Reasoning. A Formal Approach. - Springer-Verlag.-Berlin, Heidelberg. 2010.
83. Гидденс Э. Последствия современности. - М.: Праксис. - 2011.
Giddens A. The Consequences of Modernity. - Stanford University Press. - Stanford. - California. - 1990.
84. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. - М.: “Логос”. - 2002.
85. Гаек П., Гавранек Т. Автоматическое образование гипотез. - Математические основания общей теории. - М.: “Наука”. - Главная редакция физико-математической литературы. - 1984.
H?jek P., Havr?nek T. Mechanizing Hypothesis Formation. Mathematical Foundations for a General Theory. - Springer-Verlag. - Berlin, Heidelberg-New York. - 1978.
86. Забежайло М.А. О характеристиках переборных задач, возникающих при автоматическом порождении гипотез // В кн.: ДСМ-метод автоматического порождения гипотез. Логические и эпистемологические основания. Под общ. ред. О.М. Аншакова. - М.: Книжный дом “ЛИБРОКОМ”. - 2009. - С. 233-239.
87. Sanjay J., Osherson D., Roger J.S., Sharma A. Systems That Learn. An Introduction to Learning Theory. Second edition. - The MIT Press. - Cambridge, Massachusetts. - London, England. - 1999.
88. Серл Д. Открывая сознание заново. - М.: Идея-Пресс. - 2002.
89. Алпайдин Э. Машинное обучение: новый искусственный интеллект. - М.: Издательская группа “Точка”. - 2017.
Выпуск
Другие статьи выпуска
The article discusses the problem of estimating the reliability of distributed data storage systems. The author concludes that classical models do not consider many of the capabilities of modern distributed systems, such as the ability of automatic data recovery on the rest of nodes. Such ability depends on several factors, including free and used space on nodes. This process means that such a system can recover nodes loss independently without the interaction with other agents, as system administrators, which might be required to configure new nodes for data recovery. After that, the author describes the main components of such a system, which reliability should be calculated. The parameters which are used in such an automatic data recovery are defined and added to the well-known methodology-based reliability estimating model for RAID. At the end, modelling of various data storage systems is carried out and the result of reliability estimation of these systems is compared with the systems that are based on the proposed automatic data recovery model.
В статье рассматриваются проблемы формирования организационно-информационных механизмов, опирающихся на технологии квантовых вычислений с формированием единого расчетного пространства сверхбольших размерностей, направленных на способность суперсистемы топливно-энергетического комплекса в экономике России избежать распространения срыва процесса поставок топливно-энергетических ресурсов и обеспечить свою функциональность в условиях критических ситуаций. Для решения задачи обеспечения энергетической безопасности предлагается структурированная последовательность из подзадач организационного и информационного характера детально учитывающих межотраслевые и кооперационные связи в топливно-энергетическом комплексе в экономике России в отношении производственно-логистической инфраструктуры с учетом возможных экономических, военных, террористических, природно-климатических и иных угроз. Инструментом для решения поставленной задачи предлагается системное технико-экономическое моделирование экономики, средствами которого реализуется приоритезация угроз обычных и критических ситуаций (в т. ч. ситуаций особого периода и попыток экономической блокады), оценка вероятных масштабов негативных последствий в случае реализации угроз, а также обоснование состава мер по снижению рисков и смягчению последствий реализации угроз. Структурированы критические ситуации, которые необходимо учитывать при разработке политики федеральных органов исполнительной власти и стратегий госкорпораций чтобы структурировать и прогнозировать развитие ситуации и планировать необходимые действия для обеспечения поставок топливно-энергетических ресурсов на федеральном уровне и на уровне отраслей и регионов.
Широко освещаемые мировыми СМИ разработки компании Илона Маска по внедрению устройства с интерфейсом мозг-компьютер заставляет задуматься о новом этапе развития человечества и приближает футуристические прогнозы о киборгизации. В статье представлен обзор примеров внедрения и использования чипов. На сегодняшний день развивается движение трансгуманистов и официально признан киборгом один человек. Также поднимается вопрос об отношении социума к новым технологиям, связанным с попытками внедрения технлогии (Brain-Computer Interface). Первоначальная цель BCI - предоставить людям возможность управлять компьютерным курсором или клавиатурой, используя только свою мысль. В работе рассматриваются возможные риски при широком использовании данной технологии. Пойдут ли люди на плановую операцию на мозге, только чтобы иметь возможность прокручивать социальные сети только «силой мысли»? И есть ли в этом необходимость, ведь у каждого человека уже есть довольно эффективные интерфейсы между мозгом и миром.
За последние десятилетия появился серьезный интерес к цифровым инструментам, способным демонстрировать интуитивно понятный интерфейс, который может быть полезен при принятии управленческих решений, а также способный совмещать в себе функционал ГИС-карт, цифровые двойники изучаемых объектов, отображать внутренние алгоритмы связанных элементов, механизмы искусственного интеллекта и нейронных сетей. Одним из таких направлений, с акцентом на прогнозную составляющую, являются имитационные модели разного уровня детализации и типологии. Повышенное внимание к таким разработкам можно объяснить тем, что данный вид моделирования несет в себе довольно широкий функционал для решения самых разнообразных задач: от экономики и политики до экологии и демографии, которые, в свою очередь, демонстрируют результаты прикладного характера. Эти методы имеют богатую историю, первые упоминания имитационного моделирования приходятся на середину прошлого века. В статье дан краткий экскурс истории появления имитационного моделирования как направления, проведен обзор функциональных возможностей, представлены преимущества и недостатки метода, проведена параллель с анализом отличительных черт от других инструментов подобного класса. Отдельно проведено исследование, посвященное динамике развития этого типа моделирования в России с 1998 по 2023гг. В качестве ключевых слов для составления аналитических данных были выбраны: цифровая. Основным источником статистикой базы стала российская электронная библиотека «eLibrary. Ru».
Особенности применения средств визуализации в байесовской эпистемологии рассматриваются в связи с вопросом о соотношении «научной» и «философской» визуализации. Анализируются некоторые из способов классификации средств визуализации, особое внимание уделяется подходу к классификации визуализаций, предвосхищенному В. А. Канке и развитому А. В. Макулиным. На примере практик использования средств визуализации, реализованных в работе И. Дувена и В. Мейса «Измерение когерентности» («Measuring Coherence») описывается структура и целевые установки формирования визуализаций в байесовских эпистемологических исследованиях. Исходя из осуществленного рассмотрения делаются выводы относительно того, как изучение практик использования визуальных средств в байесовской эпистемологии (и иных направлениях формальной философии) способствует пересмотру существующих взглядов на особенности «философских» визуализаций.
This publication constitutes a comprehensive account of the panel discussion entitled “Philosophical and Ethical Analysis of the Concepts of Death and Human Existence in the Context of Cybernetic Immortality” which transpired within the confines of the international scientific symposium “The Seventh Lemovsky Readings” held in Samara from March 28th to 30th, 2024. The aforementioned panel discussion, which congregated scores of erudite scholars representing preeminent research institutions across the Russian Federation, emerged as one of the cardinal events of the conference. Eminent Russian academics hailing from multifarious domains of knowledge engaged in a profound deliberation on the potentialities of cybernetic immortality, the conundrums associated with the transference of human consciousness and identity into the virtual realm, as well as the ethical and philosophical quandaries engendered by the transfiguration of the conceptualization of the notions of mortality and the natural life cycle. The roundtable delved into the technological feasibilities and perils of engendering digital doppelgangers, the preservation of individuality after corporeal demise, as well as the plausible ramifications of the technological modification of the human essence.
Автор представляет гипотезу о том, что отсутствие фокуса на сравнении искусственного с человеческим интеллектом позволит усилить работу, связанную как с разработкой систем ИИ и доверием к таким системам. Антропоцентризм, по мнению автора, накладывает на доверие к ИИ определенные ограничения, а следовательно ограничивает потенциал принятия и развития технологии. В связи с этимпроанализированы и критически оценены предпосылки сравнения функций искусственного интеллекта со способностями человека: от наследия философских концепций из теории коммуникаций и философии сознания до влияния филологических и психологических предпосылок. Автором предложены аргументы за разрыв фокуса на сравнении функций искусственного интеллекта с человеческими способностями: аргумент теоретической возможности не зависящего от биологического субстрата интеллекта, о неполноте человеческого интеллекта, о достаточности изобретения ИИ, сравнимого с другими биологическими существами для глобального влияния на жизнь человека, а также о смене платформы, обуславливающей антропоцентричность. Также приведены примеры концепций современных философов указывающих на то, что больший прогресс технической и философской мысли мог бы быть достигнут в условиях отказа от антропоцентрической модели.
При многоагентном моделировании ключевым моментом является реализация модели в виде компьютерной программы. Реализацию модели можно сделать удобнее, если использовать проблемно-ориентированный язык (domain-specific language, DSL). В ходе данной работы была разработана библиотека на языке программирования C#, представляющая собой проблемно-ориентированный язык, позволяющий формулировать задачу моделирования на высоком уровне в терминах, близких предметной области. Были предложены структуры данных и иерархия классов. В частности, была предложена реализация агента, состав атрибутов которого может изменяться в процессе моделирования. Библиотека также включает в себя методы для моделирования жизни сообщества: рождаемости и смертности, имеет средства для моделирования брачного поведения. В ходе тестирования было показано, что расход памяти в пике и вычислительная сложность в целом соответствует теоретическим оценкам, структура моделируемого сообщества соответствует демографическим данным. Была построена модель населения Российской Федерации по демографическим данным 2019 года и выполнен прогноз изменения численности населения к 2036 году. Получен результат, близкий к полученному для этих данных и интервала времени Росстатом, способом, отличным от многоагентного моделирования.
В статье представлены результаты обозрения и критического анализа трехтомной работы Владимира Арсентьевича Рубанова «Вижу смысл». Освещаются авторские воззрения, касающиеся актуальных вопросов философии науки и техники: организация междисциплинарных взаимодействий, разработка методов анализа и оценки научно-технической информации, поиск принципов гармоничного и безопасного внедрения технологических разработок в практику, совершенствование способов работы с данными и интеграция систем знаний на основе оригинальной компьютерной модели «смысла». Демонстрируется преемственность и связь с различными исследовательскими программами и концепциями, развивающимися в данных сферах. Анализируется генезис и содержание представлений об особенностях картин мира современных отраслей естественнонаучного и технического знания. Особое внимание уделяется разработкам языка человеко-машинного взаимодействия, позволяющего отображать и конструктивно соотносить «смыслы» в искусственных средах. Обсуждаются философские предпосылки подобного рода «алгебры смыслов» и их технические приложения в компьютерных проектах. Показано, что «семантический орнамент» может рассматриваться как проект метапредметной онтологии. Делаются выводы о сильных и слабых сторонах авторской аргументации, представленной в работе «Вижу смысл», а также о перспективах новых способов представления знаний в системах искусственного интеллекта.
Издательство
- Издательство
- ГАУГН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 119049, г Москва, р-н Якиманка, Мароновский пер, д 26
- Юр. адрес
- 119049, г Москва, р-н Якиманка, Мароновский пер, д 26
- ФИО
- Промыслов Николай Владимирович (ИСПОЛНЯЮЩИЙ ОБЯЗАННОСТИ РЕКТОРА)
- Контактный телефон
- +7 (___) _______