«ГИБРИДНЫЕ И РАНДОМИЗИРОВАННЫЕ МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧЕ ПРИОБРЕТЕНИЯ ПРОЦЕДУРНЫХ ЗНАНИЙ В КОАЛИЦИИ КОГНИТИВНЫХ АГЕНТОВ»

Основные результаты проекта состоят в следующем: фундаментальной научной проблемой в рамках темы, на решение которой направлен проект, является повышение автономности, адаптивности и степени интегрированности в коммуникационные процессы человеко-машинного взаимодействия программных и робототехнических агентов, управляемых когнитивными обучающимися системами. В работе получила развитие формальная теория семиотических и каузальных сетей, которая используется для описания строения компонент знаковой картины мира, исследования и модификации существующих методов выявления причинно-следственных связей для интеграции их в процесс образования и функционирования каузальной матрицы. Разработаны методы формирования правил поведения и генерации понятий на основе сенсомоторной информации с помощью дополненной модели каузальных сетей.