Постановка задачи и определение подходов к построению смысловых моделей знания для искусственного интеллекта

В статье исследуется проблематика создания смысловых моделей знаний, которые могут быть использованы для наделения систем искусственного интеллекта способностью в пониманию смысла текста на естественном или любом другом языке. В качестве возможных средств для построения смысловых моделей знаний рассматриваются механизм мультисистемной интеграции знаний, разработанный авторами ранее, формальные онтологии и техники понимания смысла, сформировавшиеся в рамках филологической герменевтики. Значимыми составляющими представленного в статье исследования являются рассмотрение используемых в настоящее время языковых моделей искусственного интеллекта, нового подхода к осмыслению знаний через их обобщение в виде открытых моделей, оценка генезиса и перспектив телеологической и аксиологической интерпретаций смысла для естественных и искусственных когнитивных систем. Методологической базой представленного в статье исследования являются авторские наработки в области системного анализа, известные методы анализа, принятые в рамках герменевтики, структурализма, классической гносеологии, теории формальных онтологий, лингвистического и языкового моделирования. Научная новизна данного исследования заключается в определении необходимого инструментария для создания смысловых моделей, обобщающих знания. Указанный инструментарий включает: мультисистемную интеграцию знаний, основанную на интеграции субъекта познания во множество систем с последующим обобщением паттернов, выявляемых в этих системах, и их трансляции для решения задач осмысления и творчества; формальные онтологии, реализующие описание знаний из какой-либо предметной области в виде концептуальных схем с учетом имеющихся правил и связей между элементами, позволяющее автоматическое извлечение знаний; широкое разнообразие герменевтических техник понимания смыслов. Констатированы объективные ограничения использования для искусственных когнитивных систем, не обладающих субъектностью, ценностной приоритизации в понимании смыслов. Некоторые ограничения в использовании для искусственных когнитивных систем также имеют герменевтические техники понимания смысла текста. Это связано с невозможностью полноценной рефлексии без чувств, эмоций и желаний, порождаемых потребностями, также инициирующими субъектность.

смысловая модель, знания, искусственный интеллект, когнитивная система, мультисистемная интеграция знаний, паттерны, формальные онтологии, ценностная приоритизация, потребности, субъектность