Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта

Варламов О.О Миварный подход к созданию интеллектуальных систем и искусственного интеллекта. Результаты 25 лет развития и ближайшие перспективы

Введение

Миварный подход относится к научному направлению "искусственный интеллект" и развивается уже около 25 лет. Вместе с тем, миварный подход объединяет и другие научные области компьютерных наук, информатики и дискретной математики, включая: базы данных, экспертные системы, системы логического вывода на основе развития продукций, теорию графов, матрицы, параллельное выполнение программ на кластерах, проектирование новых архитектур компьютеров, массовое суммирование чисел, техническую защиту информации и информационную безопасность, гносеологию (частично и в плане создания новой наиболее мощной модели данных на основе "тройки" "вещь-свойство-отношение"), сервисно-ориентированные архитектуры, компьютерные сети, информационные инфраструктуры, теоретическую робототехнику, многоагентные системы и некоторые другие. Напомним, что по классике в компьютерных науках (информатике) выделяют 5 основных видов действий:

1) сбор (получение, ввод, создание);

2) накопление (хранение);

3) передача;

4) обработка и

5) представление информации.

С точки зрения искусственного интеллекта (ИИ), первый и пятый пункты отражают взаимодействие с внешней средой. Существует модель [72, 229], которая обобщает и показывает единство процессов накопления и передачи информации. Совсем кратко, суть такого подхода в том, что выделяют три основных сущности: отправитель информации, время передачи информации и получатель информации. Тогда, в зависимости от того, кто кому и за какое время передает информацию, единообразно описываются и хранение информации (передача самому себе за длительное время), и передача информации (отправитель и получатель разные, а время передачи мало), и другие возможные комбинации. Таким образом, получаем, что самыми важными для внутреннего развития ИИ являются два основных действия: обработка и накопление информации.

Миварный подход объединяет две основные технологии накопления данных и обработки информации:

1) миварное информационное пространство: накопление данных на основе эволюционной самоорганизующейся миварной модели данных с изменяющейся структурой в теории баз данных, и

2) миварные сети: обработка информации на основе развития продукционного подхода к логическому выводу с учетом включения возможности автоматического конструирования алгоритмов для "решателей задач" и традиционной вычислительной обработки, а также с использованием идей отношений, правил и процедур, которые теперь принято относить к сервисно-ориентированным архитектурам и многоагентным системам.

Суть миварного подхода в объединении баз данных и систем логико-вычислительной обработки в единые эволюционно развивающиеся системы, позволяющие собрать воедино все различные научные разработки на основе сервисно-ориентированных архитектур и технологий интеллектуальных агентов – многоагентных систем. Про такое возможное объединение писали очень многие ученые [1-23, 46-126, 134-137, 226, 245, 264, 273, 450-525] и теперь, с появлением миварного подхода, это становится реальностью. Ранее в наших работах было показано [46-126, 303, 354-355, 503-504], что такое миварное объединение позволит создать глобальные самоорганизующиеся программно-аппаратные комплексы с эволюционной структурой для познающе-диагностических систем, экспертных систем и систем оперативной диагностики.

Главное свойство нашего миварного подхода в том, что он не отвергает ничего из уже созданного, а создает основу, фундамент, для объединения всех существующих и перспективных наработок в этой (и многих других) активно развивающейся научной области. Более того, миварный подход объединяет технологии баз данных, баз знаний, логического вывода и различных вычислительных процедур. Наш новый формализм миварного многомерного эволюционного пространства унифицированного представления данных и правил позволяет описать все существующие традиционные модели данных и методы логической и вычислительной обработки информации. Такое единое описание и создает предпосылки для объединения всех достижений и перехода к новому качеству в области ИИ.