Аннотация: Книга состоит из занимательных историй о разгадывании парадоксов социальной жизни с помощью методов прикладной статистики и и искусственного интеллекта. Она рассчитана на любознательных читателей, интересующихся как устроен окружающих мир и стремящихся самостоятельно открывать его тайны. Книга может служить вводным курсов в статистический и интеллектуальных анализ данных, а также подспорьем для демографов, политологов, социологов, экономистов. Для понимания содержания книги от читателя достаточно знаний школьного курса математики.

Аннотация: В книге делается попытка решения фундаментальной проблемы вычислительного интеллекта по разработке общей теории эволюционных вычислений, инспирированных природными системами, математических моделей и эффективных форм распределенных алгоритмов эволюционных вычислений; изучаются когнитивные возможности композиции эволюционных операторов; предлагаются алгоритмы микро-, макро- и метаэволюционных вычислений, иллюстрированные решениями экстремальных задач на графах.Монография адресована магистрам и аспирантам, изучающим теорию и практику создания интеллектуальных информационных систем и технологий, а также специалистам по системному анализу, теоретической информатике, автоматизации проектирования и управления, компьютерному моделированию и вычислительной математике.В оформлении обложки использована авторская работа ведущего научного сотрудника ИППИ РАН д.ф.-м.н. П. П. Николаева.

Аннотация: В настоящей книге систематически рассматривается главный продукт искусственного интеллекта --- интеллектуальные системы. Интеллектуальные системы, представленные в книге, реализуют оригинальный метод анализа данных и машинного обучения --- ДСМ-метод автоматического порождения гипотез. Рассмотрены применения метода в интеллектуальных системах для наук о жизни и социальном поведении. Основной идеей ДСМ-метода является синтез трех познавательных процедур --- индукции, аналогии и абдукции, реализуемый посредством ДСМ-рассуждений в интеллектуальных системах. Средствами ДСМ-метода предложено частичное решение проблем индукции для систем искусственного интеллекта, которое использует идеи об индуктивных методах рассуждения Д.С. Милля. В книге также обсуждаются логические проблемы формализации когнитивных рассуждений и представлены версии логик аргументации, применяемые для анализа данных и машинного обучения. Книга является оригинальным введением в проблематику искусственного интеллекта, его методологию и эпистемологию. Она адресована специалистам в области искусственного интеллекта, логики, методологии и философии науки, а также всем, кто интересуется применением методов искусственного интеллекта в информационных технологиях и когнитивных исследованиях.

Аннотация: Монография содержит изложение основных методов искусственного интеллекта: методов представления знаний, методов моделирования рассуждений, методов моделирования поведения, методов обучения и приобретения знаний интеллектуальными системами. Весь материал излагается с единых позиций. В качестве основных средств используются системы правил в их общем виде и семантические сети; особенное внимание уделено неоднородным семантическим сетям, а также методам планирования и моделирования целенаправленного поведения. Системы правил использованы и для описания этих методов. Описаны методы автоматизации приобретения знаний, для чего применен аппарат неоднородных семантических сетей. Для специалистов, аспирантов и студентов старших курсов университетов, изучающих информатику и информационные технологии.

Аннотация: В настоящей книге с единых позиций изложены принципы построения моделей поведения, определяемых как чисто физиологическими потребностями, так и окружающей организм средой. Есть ли общее в поведении животных и человека? Каковы основные процедуры, которые организуют то, что мы называем целесообразным поведением и разумным поведением? Можно ли создать схему, которая подобно дереву эволюции отражала бы постепенное усложнение форм поведения? Как наука о поведении живых организмов, включая человека, может быть полезна при создании искусственных систем, наделенных элементами разума? Ответы на эти вопросы составляют основное содержание данной книги, хотя и далеко его не исчерпывают. Книга рекомендуется как специалистам - биологам, психологам, философам, кибернетикам и другим, так и широкому кругу читателей, интересующихся наукой о поведении и теорией искусственного интеллекта.

Аннотация: Рассмотрены три проекта. В проекте "Механические роботы" обсуждаются управляющие системы на основе техногенетического кода. В проекте "Искусственный интеллект на основе N-нейронных модулей" вводится понятие интеллектономии и рассматриваются ее законы. В проекте "Управляемая реакция термоядерного синтеза" речь идет о проблеме управляемой реакции термоядерного синтеза, для решения которой предлагается кибернетическая модель структурной единицы материи.

Аннотация: В монографии представлены работы ведущих российских исследователей, размышляющих о следующих проблемах: как строить модели адаптивного поведения живых организмов, и как такие модели могут быть использованы в системах искусственного интеллекта.

Аннотация: Данная монография обобщает материалы зарубежных и российских ученых и результаты исследований авторов в указанных областях. Представлен триединый подход к построению искусственных интеллектуальных иерархических систем, основанный на современных исследованиях в таких областях науки об искусственном, как гомеостатика, синергетика и эволюционное моделирование. Описаны способы построения иерархических искусственных интеллектуальных систем для решения оптимизационных задач принятия решений на графах. Рассмотрены алгоритмы анализа и синтеза оптимизационных задач принятия решений на графах. Для специалистов, ведущих разработки перспективных интеллектуальных информационных технологий в науке, технике, экономике, а также для аспирантов и студентов всех специальностей, изучающих теорию систем и методы системного анализа, информатику, методы оптимизации, исследования операций и принятия решений.

Аннотация: В книге представлены теоретические основания формализации правдоподобных рассуждений, используемых в ДСМ-методе автоматического порождения гипотез. Этот метод развивает средствами современной логики идеи Д. С. Милля об индукции и идеи Ч. С. Пирса об абдукции, кроме того, ДСМ-метод использует принцип фальсификации К. Р. Поппера как средство отбрасывания нерелевантных гипотез. Главным результатом, представленным в книге, является формализация эвристики типа «индукция + аналогия + абдукция», которая образует синтез этих познавательных процедур. Его формализацией являются правдоподобные рассуждения типа ДСМ. ДСМ-рассуждения, включающие контекстно-зависимую индукцию с контролируемыми выводами, являются весомым аргументом против антииндуктивизма К. Р. Поппера. Кроме того, ДСМ- рассуждения являются существенной частью ДСМ-метода автоматического порождения гипотез — оригинальной технологии и методологии интеллектуального анализа данных.