Основные принципы нейрокогнитивного моделирования сознания агента универсального искусственного интеллекта
З. В. Нагоев
Загрузить полный текст
Аннотация: Целью работы является создание теоретических оснований имитационного моделирования агентов универсального искусственного интеллекта на основе метафоры проектирования мультиагентных нейрокогнитивных архитектур. Задача исследования состоит в разработке основных принципов имитационного моделирования сознания интеллектуальных агентов под управлением нейрокогнитивных архитектур. Дано формальное определение агента универсального искусственного интеллекта. Предложена гипотеза о структурно-функциональной организации сознания универсального искусственного интеллекта на основе метафоры проектирования многокомпонентной мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры. Разработаны некоторые принципы имитационного моделирования сознания агентов универсального искусственного интеллекта на основе контекстно-детерминированного развития управляющей нейрокогнитивной архитектуры в коммуникативной социальной реальной среде.
Ключевые слова: универсальный искусственный интеллект, имитационное моделирование сознания, нейрокогнитивные архитектуры, мультиагентные системы
Для цитирования. Нагоев З. В. Основные принципы нейрокогнитивного моделирования сознания агента универсального искусственного интеллекта // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2025. Т. 27. № 1. С. 152–170. DOI: 10.35330/1991-6639-2025-27-1-152-170
Список литературы
- Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA). 2nd ed. Moscow: Williams, 2007. 1424 p.
- Goertzel B. Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects // Journal of Artificial General Intelligence. 5(1). 1–46. 2014. DOI: 10.2478/jagi-2014-0001
- Нагоев З. В. Интеллектика, или Мышление в живых и искусственных системах. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2013. 232 с.
- Нагоев З. В. Мультиагентные экзистенциальные отображения и функции // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2013. № 4(54). С. 63–71. EDN: QZTFLX
- Нагоев З. В., Нагоева О. В. Обоснование символов и мультиагентные нейрокогнитивные модели семантики естественного языка. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2022. 150 с.
- Nagoev Z., Nagoeva O., Anchokov M. et al. The symbol grounding problem in the system of general artificial intelligence based on multi-agent neurocognitive architecture. Cognitive Systems Research. 2023. Vol. 79. Pp. 71–84. DOI: 10.1016/j.cogsys.2023.01.002
- Nagoev Z., Pshenokova I., Nagoeva O., Sundukov Z. Learning algorithm for an intelligent decision making system based on multi-agent neurocognitive architectures. Cognitive Systems Research. 2021. Vol. 66. Pp. 82–88. DOI: 10.1016/j.cogsys.2020.10.015
- Нагоев З. В. Нейрокогнитивные отображения и функции для моделей нейроморфогенеза в системах управления интеллектуальных онтофилогенетических агентов // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2024. Т. 26. № 6. С. 188–196. DOI: 10.35330/1991-6639-2024-26-6-188-196
- Нагоев З. В., Нагоева О. В., Макоева Д. Г., Гуртуева И. А. Мультиагентный нейрокогнитивный алгоритм управления референцией речевых событий коммуникации агента общего искусственного интеллекта в ситуации синхронных множественных диалогов // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 6(116). С. 193–209. DOI: 10.35330/1991-6639-2023-6-116-193-209
- Нагоев З. В. Онтонейроморфогенетическое моделирование // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2013. № 4(54). С. 56–63. EDN: QZTFLN
Информация об авторах
Нагоев Залимхан Вячеславович,канд. техн. наук, генеральный директор Кабардино-Балкарского научного центра РАН; вед. науч. сотр. отдела «Мультиагентные системы», Институт информатики и проблем регионального управления – филиал Кабардино-Балкарского научного центра РАН;
360000, Россия, Нальчик, ул. И. Арманд, 37-а;
zaliman@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9549-1823, SPIN-код: 6279-5857