Ссылка для подключения к заседанию в системе Zoom: https://clck.ru/33f8Bc

19:00-19:20 Информационный блок.

19:20-20:20 Доклад. 

Генерация новых знаний на основе когнитивной модели мозга человека

Иванус Александр Иванович,

д.э.н, к.т.н., профессор кафедры «Системный анализ в экономике» Финансового университета при Правительстве РФ

Если сравнить два языка – математический и вербальный, то мы видим, что математический язык гарантирует максимальную интуитивную истинность выводимых умозаключений, которые в принципе не должны иметь альтернатив и противоречий за счёт соответствующего выбора системы аксиом, доказательства теорем и проч.

В противоположность математическому наш естественный вербальный язык содержит альтернативы практически любому умозаключению. Онтология знаний на вербальном языке – это своего рода информационный «бульон», состоящий из альтернативных и противоречивых, но истинных данных о предметной области. Из двух альтернативных утверждений: стакан наполовину пуст и наполовину полон – оба истинные. Из этого вербального «бульона» мозг формирует устойчивые структуры в виде семантических ядер истинности знаний. Данные семантические ядра и являются смысловыми «единицами» мышления. Именно подобные структуры мозг использует в своём осуществлении «нематематического» процесса генерации новых знаний, реализуя принцип «истинность из неопределённости» (или даже «истинность из неистинности»), как и «порядок их хаоса». Данный подход исследован и предложен в качестве рабочей гипотезы о возможности генерации новых знаний вне мозга человека.

В процессах мышления чрезвычайно важную роль играет такая «архаичная» и не совсем понятная категория, как истинность знания, о которой мы упомянули ещё в начале. Истинность всегда рассматривалась прежде всего как категория, относящаяся к философии. Интуитивно мы, как правило, рассматриваем истинность как нечто противоположное неопределённости, как её антипод.

Далее рассматриваются вопросы:

1. Истинность – неотъемлемая координата знаний. Истинность по Аристотелю, А. Тарскому, когерентная и конвенциональная. Как математика заменила собой понимание. Постулаты истинности. Математика – это генератор истинности. Обоснованность идеи Бога с позиций истинности.
2. Системные аспекты процесса познания. Информационно-истинностные модели новых знаний. Связь с искусственным интеллектом. Общесистемные принципы, участвующие в процессе познания.
3. Генерация новых знаний мозгом человека. Функциональная асимметрия полушарий мозга человека – необходимое условия генерации новых знаний. Формализация процесса генерации мозгом новых знаний. Новое знание в форме иерархии семантических ядер. Семантические примитивы (по А.Вежбицкой) как метазнание.
4. Искусственная генерация новых знаний. Формирование семантических ядер истинности на примере терминов производная, искусственный интеллект, любовь, время. Искусственная генерация новой концепции прибавочной стоимости. Искусственная генерация новых знаний в виде сверхдолгосрочного прогноза.
5. Семантический тезаурус как хранилище смыслов. Предпосылки и актуальность создания семантического тезауруса. Краткое описание семантического тезауруса.
6. О константе Фибоначчи, золотой пропорции и их приложениях в экономике.
7. О когнитивных аспектах изучения проблемы времени.

Публикации по теме доклада

1. Иванус А.И. О генерации новых знаний в экономических системах: труды / Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2009): Труды Третьей международной конференции (5-7 октября 2009 г., Москва, Россия). М.: ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН, 2009. Том II. С. 212–221. (Скачать)
2. Иванус А.И. О технологии оценки семантического ядра терминов в концепции общества, основанного на знаниях. От истоков к современности / Сб. материалов юбилейной конференции, т.2. // под ред. Богоявленской Д.Б. –М.: МГУ им. М.В. Ломоносова. – 2015. С. 247–253.
3. Иванус А.И. О ключевой роли истинности в технологии генерации новых знаний полушариями головного мозга / Хроноэкономика. – 2017, № 2(4). С. 13-24.
4. Иванус А.И. К вопросу о возможности создания компьютерной системы искусственной генерации экономических знаний / Проблемы конфигурации глобальной экономики 21 века: идея социально-экономического прогресса и возможные интерпретации. Сборник научных статей. V Международной научно-практической конференции. Том второй. Изд. НИИ экономики ЮФО. – Краснодар. – 2018. С. 232-239. (Скачать)
5. Иванус А.И. Искусственная генерация новых знаний: Моделирование процессов мышления для получения новых знаний вне мозга человека. Качественный скачок в развитии искусственного интеллекта. М.: ЛЕНАНД. 2022. – 200 с. (Наука об искусственном. № 45). (Купить в ru)