Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 2022, выпуск 6, страницы 61–75
DOI: https://doi.org/10.35330/1991-6639-2022-6-110-61-75 (Mi izkab514) 		 
Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Информационные технологии и телекоммуникации

Онтоэписоциофилогенетическое развитие систем общего искусственного интеллекта на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур

М. И. Анчёковa, К. Ч. Бжихатловa, З. В. Нагоевa, О. В. Нагоеваb, И. А. Пшеноковаa

a Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук, 360010, Россия, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2
b Институт информатики и проблем регионального управления – филиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук, 360000, Россия, г. Нальчик, ул. И. Арманд, 37-а
PDF полного текста (719 kB) Список цитирования (2)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.35330/1991-6639-2022-6-110-61-75
Аннотация: Цель исследования состоит в изучении возможностей многопоколенной оптимизации систем управления на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур для создания агентов общего искусственного интеллекта, способных к самостоятельному решению универсального спектра задач в условиях реальной среды. Разработаны основные принципы достижения адаптационной устойчивости агентов общего искусственного интеллекта на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур к условиям функционирования на основе онтофилогенетического обучения в процессе синтеза решений проблем над динамическими деревьями принятия решений. Разработаны основные принципы построения алгоритмов многопоколенной оптимизации структурно-функциональной организации агентов общего искусственного интеллекта на базе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур, учитывающие генетические, онтологические и социальные факторы.
Ключевые слова: общий искусственный интеллект, мультиагентные системы, генетические алгоритмы, когнитивные архитектуры, онтофилогенетическое обучение, искусственные нейроны.
Поступила в редакцию: 01.12.2022
Исправленный вариант: 07.12.2022
Принята в печать: 14.12.2022
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004.89
MSC: 68T42
Образец цитирования: М. И. Анчёков, К. Ч. Бжихатлов, З. В. Нагоев, О. В. Нагоева, И. А. Пшенокова, “Онтоэписоциофилогенетическое развитие систем общего искусственного интеллекта на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур”, Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 2022, № 6, 61–75
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{AncBzhNag22}
\by М.~И.~Анчёков, К.~Ч.~Бжихатлов, З.~В.~Нагоев, О.~В.~Нагоева, И.~А.~Пшенокова
\paper Онтоэписоциофилогенетическое развитие систем общего искусственного интеллекта на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур
\jour Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН
\yr 2022
\issue 6
\pages 61--75
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/izkab514}
\crossref{https://doi.org/10.35330/1991-6639-2022-6-110-61-75}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=50127955}
\edn{https://elibrary.ru/PRPNCF}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/izkab514
  • https://www.mathnet.ru/rus/izkab/y2022/i6/p61
    • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024