А. Б. Барский

Математическая логика событий и логические нейронные сети

В единую теорию "математическая логика событий" объединяются основные понятия, свойства и соотношения из математической логики, структурного логического анализа и теории вероятностей. Так определяется логическая основа корректного описания систем принятия решений. Эти системы адекватно реализуются с помощью логических нейронных сетей.
На основе статьи Д. А. Поспелова, определяющей десять направлений развития искусственного интеллекта, анализируются место и значение логических нейронных сетей. Приводится статья Д. А. Поспелова с комментариями.

Barsky А. В.

Mathematical Logic of Events and Logical Neural Networks

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение

I. Математическая логика событий
1. Булева концепция алгебры высказываний о событиях
2. Логические функции высказываний
3. Исчерпывающее множество событий
4. Композиция исчерпывающих множеств событий. Дерево логических возможностей. Факторное пространство событий
5. Система принятия решений
6. "Схемотехническое" представление системы принятия решений
7. Достоверность высказываний о событиях
8. Системы принятия решений на основе достоверности высказываний о событиях
9. Минимизация длины логической цепочки в системе принятия решений
II. Логические нейронные сети в свете работы Д. А. Поспелова "Десять "горячих точек" в исследованиях по искусственному интеллекту"
1. Переход к аргументации
2. Проблема оправдания
3. Порождение объяснений
4. Поиск релевантных знаний
5. Понимание текстов
6. Синтез текстов
7. Когнитивная графика
8. Многоагентные системы
9. Сетевые модели
10. Метазнания
Заключение
Список литературы