Guest
Моделирование процессов принятия решений в системах искусственного интеллекта: фрактальная логика и фрактальная семиотика. Выступление на всемирном конгрессе “ТЕОРИЯ СИСТЕМ, АЛГЕБРАИЧЕСКАЯ БИОЛОГИЯ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ПРИЛОЖЕНИЯ“. Презентация выступления: Тезисы выступления: Фрактальная логика – это концепция, которая использует представления о фракталах для описания процессов мышления, формализации фрактальных структур понятий, суждений и умозаключений для анализа и моделирования процессов принятия решений в системах искусственного интеллекта. Фрактальная семиотика - это развитие представлений семиотики, рассматривающая семиозисы (знаковые системы и процессы коммуникаций в них) как самоподобные, мультимасштабные и рекурсивные. Фрактальный семиозис – совокупность процессов коммуникации, в которых знаки, знаковые паттерны и нарративы повторяются и изменяются в разных масштабах и контекстах. Фрактальная логика и фрактальная семиотика ориентируются на поиск общих характеристик в семиозисах и логических системах, таких как: 1. Самоподобие - повторение на разных уровнях масштаба схожих элементов и паттернов семиозиса и логических структур; 2. Итеративность и рекурсивность – генерация знаковых и логических систем на основе ограниченного числа правил, операций или алгоритмов; 3. Сложность и эмерджентность - возможность объединения многих элементов в одну систему, демонстрирующую качественно новые характеристики и усложнение организации и структуры; 4. Автопоэтичность – способность семиотической или логической системы самоорганизовываться, самовоспроизводиться и сохранять свои характеристики; 5. Нелинейность и степенные закономерности описания фрактальных структур. Распределения различных характеристик семиозисов и логических систем носят не линейный, а как правило, степенной или экспоненциальный характер. Различные представления и модели, ассоциированные с фрактальной логикой и фрактальной семиотикой содержатся в концепциях L-систем Линденмайера, логике Спенсера-Брауна, конструктивистской логике. Подходы фрактальной логики могут быть реализованы инструментами объектно-ориентированного программирования через создание фрактальных структур данных - например, иерархии классов, рекурсивно построенной на принципах наследования, абстракции и инкапсуляции. Принципы фрактальной логики схожи с принципами работы сверточных нейронных сетей, которые используют повторяющийся набор операций (сверток), для обработки входных данных на основе итеративных алгоритмов. Принципы и подходы фрактальной логики и фрактальной семиотики могут быть применены для обучения нейронных сетей принятию решений без учителя – на основе распознавания устойчивых паттернов и кластеров, имеющих фрактальные характеристики (самоподобие, степенные распределения показателей и т.п.).
