МОДЕЛИ РЕЛЯЦИОННЫХ СЕТЕЙ МОЗГОПОДОБНЫХ СТРУКТУР И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ

Короткий зміст

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У  вступі  обґрунтовано  актуальність  теми  дисертаційної  роботи,

сформульовано  мету  та  завдання  дослідження,  розкрито  наукову  та  практичну

цінність  отриманих  результатів,  наведено  відомості  про  публікації,  апробацію

роботи та особистий внесок здобувача. 

У  першому  розділі  проведено  аналіз  задач,  що  вирішуються  в  системах

штучного інтелекту. Досліджено напрямки галузі штучного інтелекту та задачі, які

вони розв’язують. 

Виконано  огляд  історичних  аспектів,  актуальних  розробок  та  перспектив

школи  В.М.  Глушкова  щодо  мозкоподібних  структур,  які  відтворюють  принципи

роботи мозку та функціонально з ним схожі, але не є точною його копією.

Виконано аналіз апарата алгебри скінченних предикатів, що використовується

у  моделюванні  інтелектуальних  процесів,  у  тому  числі  –  для  формального  опису

мозкоподібних структур.

Зроблено висновок, що недостатньо формалізовано та слабко структуровано

природномовну інформацію. Необхідно розробити з використанням апарата алгебри

скінченних предикатів нові моделі та розвинути метод розшарування скінченного

предиката  шляхом  його  застосування  до  потенційних  словоформ  повних

неприсвійних прикметників, представлених у звуковому вигляді. Це дає можливість

формалізовану інформацію представити у вигляді реляційних логічних мереж. 

Сформульовано та обґрунтовано мету й задачі наукових досліджень.

У другому розділі розроблено формальну модель словозміни коротких форм

прикметників російської мови, основним практичним застосуванням якої є обробка

природномовного апарата. Реляційна логічна мережа формальної моделі словозміни

коротких форм прикметників дозволяє підвищити та здійснити ефективну обробку

 5

текстів у природномовних системах завдяки введенню нових предметних змінних і,

таким чином, допомагає отримати більш високу точність їх обробки, високий рівень

якості моделювання природної мови людини та вдосконалити комп’ютерні on-line

перекладачі тощо. 

Усі  вирішальні елементи побудованої  реляційної логічної мережі працюють

паралельно  (одночасно),  а  її  продуктивність  зростає  прямо  пропорційно  числу

вирішальних елементів в ній.