Сегодня сфера интеллектуальных технологий стремительно развивается, поэтому ученые Пермского Политеха научили искусственный интеллект решать сложные задачи выбора на множестве альтернатив с помощью интуиции, избегая при этом таких человеческих недостатков, как сложность обоснования, документирование, когнитивная недоступность для окружающих. Исследование опубликовано в журнале «Прикладная математика и вопросы управления / Applied mathematics and control sciences».

Сопоставление параметров объекта по функциям приведения процедуры комплексного оценивания

Сопоставление параметров объекта по функциям приведения процедуры комплексного оценивания

 

По словам ученых, интуиция подразделяется на два типа: Inside (изнутри) и Intueri (пристальный). Первый тип связан с врожденной природной способностью людей делать выбор на основе приобретенного жизненного опыта. Второй тип связан с поверхностными знаниями в конкретной предметной области, которые касаются описания класса альтернатив. Оба варианта способствуют повышению уровня интеллектуализации процедур целевого выбора.
Применение интуиции в ее наиболее развитой форме будет способствовать развитию базы знаний, хранящей результативные выводы формальных систем. Они реализуют возможности решения сложных задач выбора по параметрам ментальных переменных, создавая условия для реализации проективного управления гуманитарными ценностями. При этом устраняется некорректность решений на множествах «безразличия», тем самым ограничивая случайный выбор.
— В зависимости от мощности обрабатываемых данных и числа операций в единицу времени происходит расчет упорядоченной оценки в битах. При этом формируются два варианта решения: сначала формируется вывод для человека, а затем для человеко-машинной системы при решении той же задачи. Результат, полученный человеком, является начальным, а системой — конечным, — поделилась старший преподаватель кафедры «Строительный инжиниринг и материаловедение» Дарья Кривогина.

— В сложных задачах ранжирования и выбора для обоснования принимаемых управленческих решений используют ментальные характеристики субъектов управления, что обеспечивает прозрачность, документируемость и ответственность за возможные попытки манипулирования, — сообщает доктор технических наук, профессор кафедры «Строительный инжиниринг и материаловедение» Валерий Харитонов.

Сегодня метод находится на стадии апробации и автоматизации расчетов. Рассматриваются возможности его применения к нейронной сети.

 

Информация и фото предоставлены пресс-службой ПНИПУ