Рыков Юрий Германович

Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН

В настоящее время методология искусственного интеллекта приобретает все больше и больше применений. Особенно много внимания привлекают нейронные сети (НС). Одна из главных причин этого заключается в том, что технология НС в некотором смысле носит универсальный характер. С другой стороны, некоторые другие компьютерные технологии, имеющие природу искусственного интеллекта, также обладают свойствами универсальности. В контексте настоящей статьи это технологии нечетких когнитивных карт (НКК) и специальных систем дифференциальных уравнений в частных производных, так называемых «систем законов сохранения» (СЗС). Все только что упомянутые подходы используются для разработки моделей сложных систем (СС), т.е. совокупности большого количества элементов со связями между ними различного типа. Специфика теории СЗС, которая способна моделировать совместные балансы различных величин на уровне физических процессов, заключается в наличии нелинейных эффектов, таких, как образование особенностей в решениях. Технология НКК допускает расширение первоначальной концепции Б. Коско с более широким диапазоном интерпретации. В статье представлена иллюстрация того, как эти технологии могут быть объединены в некую единую методологию создания среды моделирования СС на основе подхода НС.

сложные системы, информатика, среды моделирования, нечеткие когнитивные карты, взвешенный орграф, разбиение графа по циклам, законы сохранения, вариационное представление, нейронные сети для законов сохранения