Методы и алгоритмы нейросимвольного обучения и планирования поведения когнитивных агентов

В диссертации предложены и теоретически обоснованы новые математические модели, методы и алгоритмы генерации поведения когнитивного агента в динамической среде. В работе впервые предложен единый подход к проблеме привязки символов за счет разработки методов нейросимвольной интеграции в обучении и планировании. Основные результаты исследования заключаются в следующем. Была разработана нейросимвольная архитектура управления поведением когнитивного агента, включающая в себя компоненты одновременного планирования и обучения, а также компонент концептуального планирования с использованием языковых моделей. Были разработаны модели и методы интеграции планирования и обучения с подкреплением, в том числе с использованием модели среды, для решения сложных визуальных и векторных задач управления поведением когнитивным агентом, в том числе в многоагентной постановке. Были созданы модели и методы объектно-центричного подхода к представлению сенсорной информации о статических сценах для использования в нейросимвольной архитектуре управления поведением когнитивного агента. Были разработаны модели и методы объектно-центричного обучения с подкреплением с использованием динамической модели среды для интеграции планирования и обучения в нейросимвольной архитектуре управления поведением когнитивного агента. Был усовершенствован ряд существующих моделей и методов обучения с подкреплением на основе модели мира, с моделями внутренней мотивации и с использованием эвристических планировщиков. Была разработана программная реализация системы управления робототехническими платформами с использованием языковых моделей для подзадачи планирования.