Семантическое моделирование и искусственный интеллект

Гончаров Сергей Савостьянович
1. Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, пр. Акад. Коптюга, 4, Новосибирск, 630090, Россия
2. Новосибирский государственный университет, ул. Пирогова, 1, Новосибирск, 630090, Россия
gonchar@math.nsc.ru
Свириденко Дмитрий Иванович
1. Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, пр. Акад. Коптюга, 4, Новосибирск, 630090, Россия
2. Новосибирский государственный университет, ул. Пирогова, 1, Новосибирск, 630090, Россия
dsviridenko47@gmail.com
Материал поступил в редколлегию 23.08.2018
<div>
     Обсуждается проблема решения человеком задач с помощью компьютеров. Анализируются достоинства и недостатки декларативного программирования, в  том числе функционального и логического программирования, выступающих как инструментарий искусственного интеллекта. Описывается альтернативный, теоретико-модельный подход к решению задач, носящий название семантического моделирования. Анализируются достоинства предлагаемой концепции, в том числе возможность сочетания аксиоматического и теоретико-модельного подхода к решению задач в рамках единого подхода, а также возможность интеграции на базе семантического моделирования методов непрерывной и дискретной математики. Описывается возможность построения на основе семантического моделирования нового, «объяснительного» искусственного интеллекта, свободного от недостатков, присущих традиционному искусственному интеллекту. <br>
</div>
<div>
<i>Ключевые слова:</i> искусственный интеллект, машинное обучение, семантическое моделирование, декларативное программирование, вычислимость, теоретико-модельный подход. <br>
</div>
<div>
    
</div>
<br>
Выходные данные: Гончаров С. С., Свириденко Д. И. Семантическое моделирование и искусственный интеллект. Сибирский философский журнал. 2018, Том 16, № 4. C. 5–25. DOI: 10.25205/2541-7517-2018-16-4-5-25