Разработка теоретических основ имитационного моделирования рассуждений и синтеза целенаправленного поведения интеллектуальных программных и робототехнических систем на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур

Возможности современных роботов и программных комплексов, использующих известные методы синтеза и реализации автономного целенаправленного поведения и кооперации при выполнении сложных миссий уступают способностям биологических систем, легко и с достаточной степенью эффективности справляться с решением подобных задач. При этом, системы принятия решений и управления биологическими организмами формируются на основе нейрокогнитивных процессов, именно самоорганизация нейронов головного мозга делает эти сложные задачи выполнимыми. Существует ряд исследований искусственного интеллекта, в которых отмечались конструктивные и функциональные преимущества нейронных сетей головного мозга, такие как децентрализованность и эмерджентность решений, высочайшая устойчивость и надежность, возможности обобщения, массовый параллелизм и удивительная скорость синтеза решений в условиях ограниченной осведомленности о состоянии внешней среды. Удачные модели биологических процессов позволят разработать формализм, на основе которого могут быть построены программные реализации биоинспирированных методов и алгоритмов моделирования рассуждений, принятия решений и управления. Из вышеуказанного следует актуальность разработки систем моделирования рассуждений и принятия решений на базе такого формализма, который бы в наибольшей степени соответствовал математической модели нейрокогнитивных процессов головного мозга. По нашему мнению, на роль подобного формализма более всего подходит мультиагентная нейрокогнитивная архитектура, разработка которого позволит обеспечить создание безопасной и эффективной системы управления для автономных робототехнических и программных систем.