News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesNews of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesИзвестия Кабардино-Балкарского научного центра РАН1991-66392949-194029071110.35330/1991-6639-2025-27-1-152-170ZXPNUHSystem analysis, management and information processingСистемный анализ, управление и обработка информацииResearch ArticleBasic principles of neurocognitive modeling of consciousness of an agent of universal artificial intelligenceОсновные принципы нейрокогнитивного моделирования сознания агента универсального искусственного интеллектаhttps://orcid.org/0000-0001-9549-18236279-5857NagoevZalimkhan V.НагоевЗалимхан Вячеславович
Russian Federation

канд. техн. наук, генеральный директор, вед. науч. сотр. отдела «Мультиагентные системы», Институт информатики и проблем регионального управления

Candidate of Engineering Sciences, General Director, Leading Researcher, Department of Multi-Agent Systems Institute of Computer Science and Problems of Regional Management

zaliman@mail.ruКабардино-Балкарский научный центр РАНKabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciencesru1502202520252711521690705202507052025Copyright ©; 2025, Нагоев З.В.Copyright ©; 2025, Нагоев З.V.2025Нагоев З.В.Нагоев З.V.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://journals.rcsi.science/1991-6639/article/view/290711

The aim of the work is to create theoretical foundations for simulation modeling of agents of universal artificial intelligence based on the metaphor of designing multi-agent neurocognitive architectures. The task of the study is to develop basic principles of simulation modeling of consciousness of intelligent agents under the control of neurocognitive architectures. A formal definition of an agent of universal artificial intelligence is given. A hypothesis is proposed about the structural and functional organization of consciousness of universal artificial intelligence based on the metaphor of designing a multi-component multi-agent neurocognitive architecture. Some principles of simulation modeling of the consciousness of agents of universal artificial intelligence are developed based on the context-deterministic development of the control neurocognitive architecture in a communicative social real environment.

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.

universal artificial intelligencesimulation modeling of consciousnessneurocognitive architecturesmulti-agent systemsуниверсальный искусственный интеллектимитационное моделирование сознаниянейрокогнитивные архитектурымультиагентные системыRussell 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-2014-0001Goertzel 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-2014-0001Nagoev Z.V. Intellektika, ili Myshleniye v zhivykh i iskusstvennykh sistemakh [Intellectics, or Thinking in Living and Artificial Systems]. Nalchik: Izdatel'stvo KBNTS RAN, 2013. 232 p. (In Russian)Нагоев З. В. Интеллектика, или Мышление в живых и искусственных системах. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2013. 232 с.Nagoev Z.V. Multi-agent existential mappings and functions. News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of RAS. 2013. No. 4(54). Pp. 63–71. EDN: QZTFLX. (In Russian)Нагоев З. В. Мультиагентные экзистенциальные отображения и функции // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2013. № 4(54). С. 63–71. EDN: QZTFLXNagoev Z.V., Nagoeva O.V. Obosnovaniye simvolov i mul'tiagentnyye neyrokognitivnyye modeli semantiki yestestvennogo yazyka [Justification of symbols and multi-agent neurocognitive models of natural language semantics]. Nalchik: Izdatel'stvo KBNTS RAN, 2022. 150 p. (In Russian)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.2023.01.002Nagoev 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.2020.10.015Nagoev Z. V. Neurocognitive mappings and functions for neuromorphogenesis models in control systems of intelligent ontophylogenetic agents. News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of RAS. 2024. Vol. 26. No. 6. Pp. 188–196. DOI: 10.35330/1991-6639-2024-26-6-188-196. (In Russian)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: 10.35330/1991-6639-2024-26-6-188-196Nagoev Z.V., Nagoeva O.V., Makoeva D.G., Gurtueva I.A. Multi-agent neurocognitive algorithm for controlling the reference of speech events of communication of an agent of general artificial intelligence in a situation of synchronous multiple dialogues. News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of RAS. 2023. No. 6(116). Pp. 193–209. DOI: 10.35330/1991-6639-2023-6-116-193-209. (In Russian)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: 10.35330/1991-6639-2023-6-116-193-209Nagoev Z.V. Ontoneuromorphogenetic modeling. News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of RAS. 2013. No. 4(54). Pp. 56–63. EDN: QZTFLN. (In Russian)Нагоев З. В. Онтонейроморфогенетическое моделирование // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2013. № 4(54). С. 56–63. EDN: QZTFLN