@article{SITITO, author = {Villiam Sarian и Alexander Rusakov и Anatoly Nazarenko и Dmitry Dubnov}, title = { Использование понятия «типовой процесс» в системах машинного обучения и искусственного интеллекта}, journal = {Современные информационные технологии и ИТ-образование}, volume = {15}, number = {3}, year = {2019}, keywords = {}, abstract = {Типовые процессы являются фундаментальным инвариантом многих естественных и искусственных систем. Целью типового процесса является поддержание гомеостаза в системе. Применение концепции типового процесса и семантической аномалии в системах машинного обучения и искусственного интеллекта, в первую очередь систем реального времени, например, сейсмомониторинга, позволит избежать больших вычислений и непредсказуемых результатов, характерных для систем с глубоким обучением. При всей интуитивной очевидности понятие типового процесса и семантической аномалии (по В.К. Сарьяну) трудноформализуемо. Предлагается использование математического аппарата теории возмущений и быстро-медленных динамических систем, медленные переменные интерпретируются как семантические. Рассматривается пример задачи машинного обучения с учителем – вхождение нового объекта в систему, воспроизводящую агрегированный типовой процесс. Система – это в данном случае информационно-управленческая сеть с тремя поколениями объектов (в роли учителя выступает центральный объект сети). Агрегированный типовой процесс – это иерархия взаимосвязанных типовых процессов, воспроизводящихся с частотами, находящимися примерно в рациональном отношении. Агрегирование типовых процессов может быть задано алгебраически, например, групповой операцией. В этом случае нужно рассматривать действие группы на семантическом пространстве. Возможный инструмент моделирования изменения типового процесса под воздействием внешней среды предлагается моделировать при помощи траекторий-уток с использованием склеивающей функции для устойчивого и неустойчивого инвариантных многообразий. Для решения задач управления типовыми процессами в автоматических системах предлагается математический аппарат трубок траекторий Куржанского и схема предиктор-корректор, в данной ситуации имеющая определённый физический смысл: корректирующее воздействие осуществляется центральным объектом локальной сети. В системах искусственного интеллекта потребуется моделирование иерархий типовых процессов, что является нетривиальной математической задачей.}, pages = {693--701}, doi = {10.25559/SITITO.15.201903.693-701}, url = {http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/555} }