Murka — НИОКР КБНЦ РАН

Программный комплекс автоматизированного проектирования интеллектуальных систем принятия решений на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур

О проекте

Реальный мир, в котором приходится функционировать роботам, – это неопределенная, неструктурированная динамическая стохастическая, частично наблюдаемая, эпизодическая активная среда. В такой среде систематически возникают непредвиденные, сложные или невозможные для разрешения ситуации, в которых роботы не могут эффективно и безопасно выполнять свой целевой функционал. Существующие методы обработки неструктурированных данных и принятия решений автономных роботов недостаточно эффективны при изменяющихся внутренних и внешних параметрах среды, что приводит к сложностям при моделировании систем, способных к самообучению и самоорганизации.

Эта проблема может быть разрешена только при выполнении ряда существенных условий, к числу которых можно отнести, прежде всего, использование в качестве концептуальной основы имитационного моделирования т. н. интеллектуальных программных агентов, обладающих развитой когнитивной архитектурой, обеспечивающей процессы извлечения знаний из входных потоков данных с целью их автономной онтологизации с помощью перманентного обучения.

Интеллектуальный агент (ИА)

интеллектуальная система на основе мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры, которая состоит из программных агентов, поведение которых детерминировано внутренней целевой функцией, реализация которой осуществляется благодаря возможности агентов взаимодействовать друг с другом

Мультиагентный контракт

договорные обязательства, в соответствии с которыми происходит взаимодействие; представляют собой алгоритм, согласно которому агенты передают имеющуюся у них энергию в обмен на знания

Знания

продукция, условная часть которой определяет начальную и конечную ситуацию

Ядро

действие, которое переводит агента из начальной ситуации в конечную

Энергия

безразмерная величина, представляет собой меру активности агента в среде

Валентность

способность агента вступать в контрактные отношения с агентами определенного типа

Каждый агент в составе ИА обладает базой знаний, согласно которой функционирует и заключает мультиагентные контракты. Поведением агента можно управлять путем редактирования правил в базе знаний. Редактировать можно, добавляя или удаляя целое правило или же некоторые его части, как в условной, так и в ядерной составляющей.

Все знания, которые формируются различными агентами, могут быть объединены в составе ИА, так как интеллектуальная система допускает рекурсию агентов друг в друга. Для того, чтобы успешно функционировать ИА на основе мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры должен объединять в своем составе:

многомодальную систему распознавания образов,
систему понимания и синтеза высказываний,
модель ситуативного анализа,
систему синтеза активного поведения,
систему управления эффекторами,
систему обучения.

Каждая такая система представляет собой функциональный узел, который формируется путем самоорганизации агентов определенного типа, и обеспечивает отдельный этап интеллектуального рассуждения (когнитивный блок). За счет наличия сенсорной подсистемы (экстероцепторов и интероцепторов) ИА способен регистрировать внешние и внутренние параметры различных модальностей. ИА запускается в работу и, с помощью интерактивного предоставления недостающих знаний, организовывается исследовательское поведение ИА, направленное на автоматическое формирование или достройку необходимых рабочих онтологий.

Эта проблема может быть разрешена только при выполнении ряда существенных условий, к числу которых можно отнести, прежде всего, использование в качестве концептуальной основы имитационного моделирования т. н. интеллектуальных программных агентов, обладающих развитой когнитивной архитектурой, обеспечивающей процессы извлечения знаний из входных потоков данных с целью их автономной онтологизации с помощью перманентного обучения.