GotAI.NET - Форум - Искусственный интеллект

Это солидное изобретение - выставляю полностью.

Искусственный интеллект на основе эволюционных (миварных) баз данных и правил для развития самоделающихся компьютеров и роботов
Краткое описание представляемого проекта
Описание товара, технологии, продукта, услуги (далее - продукт)

Создание искусственного интеллекта (ИИ) является одной из самых важных целей науки. Предлагаемый продукт "эволюционные (миварные) базы данных и правил" позволит решить проблему ИИ и создать через 10 30 лет интеллектуальные самообучающиеся, самоделающиеся компьютеры. Такие компьютеры будут не только "думать" (как робот-Терминатор), но они еще и сами будут себя собирать, модифицировать и развивать, изменяя конфигурацию, заменяя или дополняя себя новыми блоками и устройствами. О таком люди пока даже и не мечтают. Предлагаемый продукт более 20 лет разрабатывался учеными России (ВПК). Это не фантастика, а математически доказанные факты и перспективы, опубликованные более чем в 220 научных трудах. Несмотря на некоторый скептицизм "отдельных" научных работников, идею продукта поддержали более 10 российских и украинских академиков (Каляев А.В., Бурцев В.С., Журавлев Ю.И. и др.) и член-корров, а также более 30 профессоров. Информатика - это материализация идеальных мыслей. Только с помощью программ для компьютеров мы можем дать нашим мыслям самостоятельную жизнь вне наших мозгов - создать интеллектуальные системы, а затем следить за их развитием. Говоря о конкурентной способности современных государств невозможно не заметить, что противостояние в бизнесе и война перемещаются в область ИТ: кто быстрее распознает цель, планирует операции и адаптивно, оперативно управляет своими силами, тот и побеждает в современной борьбе за выживание. У кого более "интеллектуальные" системы, у того и конкурентные преимущества. Степень интеллектуализации зависит от способности к самообучению и самоорганизации. Известны ИТ технологии: Грид (grid), "вычисления по требованию" (ibm), "адаптивные предприятия" (НР), сервисно-ориентированные архитектуры (СОА) и др. Подчеркнем, что независимо от этих "западных" разработок нами уже в 2002 году были предложены более совершенные ИТ-технологии: самоорганизующиеся программно-аппаратные комплексы (СПАК), системы адаптивного синтеза (САС) информационно-вычислительных конфигураций (ИВК) и эволюционные базы данных и правил на основе миварного (Многомерного Информационного ВАРьирующегося) пространства данных и правил. Для создания ИИ надо выделить два взаимозависимых уровня: 1) уровень аппаратных средств; 2) уровень программного обеспечения. На уровне аппаратных средств необходимо создание эволюционных технических средств, способных к универсальному взаимодействию. На уровне программных средств проводятся исследования по созданию эволюционного программного обеспечения, способного к универсальному взаимодействию для решения различных задач. На первом уровне САС ИВК является развитием Грид-технологий, а на втором, миварное пространство - СОА. Ограничением известных ИТ-технологий является модель "сущность-связь" (er-модель), которая не способна к самообучению. Миварное пространство представления данных и правил. Познающая система изучает и моделирует предметную область. Введем три равнозначных и равнозависимых понятия: вещь, (объект, сущность); свойство, (атрибут, характеристика); отношение, (связь, взаимодействие). Этих трех понятий достаточно для представления любой информации. Понятия: элемент, объект, система, функция, структура, организация и т.п., являются производными от них и могут быть выражены через них. Любое правило (процедура, связь и т.п.) - это частный случай отношения. Любая вещь - это название вещи, совокупность ее свойств и совокупность отношений, в которых она себя проявляет. Доказано: вещь может рассматриваться как свойство или как отношение; свойство - как вещь либо как отношение; отношение - как вещь или как свойство. Вещь не существует вне свойств и вне отношений. Не существует свойств вне вещей и отношений, а отношений - вне вещей и свойств. Модель "сущность-связь" оперирует "сущностями" - вещами отдельно, а только потом выделяет свойства для каждой вещи и определяет ее отношения. Получается, что вещь играет ведущую роль. Но, все эти три понятия равноправны, взаимосвязаны и взаимопереходят друг в друга. er-модель является частным случаем миварной модели. Понятия: вещь, свойство и отношение - это всего лишь абстракции удобные для описания реального мира. Эти абстракции аналогичны, например, трем осям Декартова пространства, так как это только три разных взгляда на одно объективно существующее "нечто". Степень детализации описания вещи может быть различной: от описания всех свойств и отношений до представления лишь ее сущности. Возможен учет времени, географии, системного уровня и объектно-ориентированных характеристик. В любой момент времени можно добавить, изменить или уничтожить любые данные и правила. Это позволяет работать с динамическими (изменяющимися, эволюционными) структурами хранения данных. Объединение миварного пространства с Декартовым пространством и временем t создает единое семимерное геометрико-временно-информационное пространство, в котором и живут все люди. С точки зрения сетевых моделей, миварное представление - это некоторая сеть, находящаяся в координатном трехмерном пространстве, что только расширяет возможности сетевых моделей. С точки зрения реляционных моделей, миварное представление - это трехмерная (или n-мерная) реляционная таблица, в которой собраны все обычные реляционные таблицы. Дополнительно к этому миварные таблицы позволяют эффективно хранить правила и отношения типа: "многие к многим" (m:n). Кроме того, миварный подход обладает другими достоинствами, описанными в научной литературе. Возможности совместного использования достижений ИИ и биотехнологий открывают фантастические перспективы, которые, впрочем - как и ядерные исследования, могут, к сожалению, и завершить историю современного человечества. ВСЕ В НАШИХ РУКАХ.
Описание рынка продукта

Как известно, базы данных являются основой практически всех крупных автоматизированных систем обработки информации (АСОИ). Предлагаемый продукт через 10-30 лет полностью вытеснит существующие сейчас реляционные, объектно-ориентированные и прочие базы данных. Кроме того, прогнозируется значительное расширение рынка АСОИ. Необходимо напомнить, что интеллектуальные АСОИ уже являются и в ближайшие 50 лет будут являться основой систем вооружения и крупного бизнеса. Рынок сбыта продукта представляется возможным оценить исходя из количества эксплуатируемых сложных автоматизированных систем, в которых используются базы данных. В настоящее время это рынок оценивается в 20-30 миллиардов долларов. По мнению экспертов, этот рынок будет и дальше расти на 10-20 % в год (за счет развивающихся стран и переоборудования устаревших автоматизированных систем). Если привести образное сравнение, то существующие базы данных - это гужевой транспорт (лошади), а предлагаемый продукт - это автомобили, самолеты и другие современные транспортные средства.
Описание организации выполнения проекта и вывода продукта на рынок

Выполнение этого проекта имеет важное хозяйственное значение и практическую ценность для целого ряда областей (медицины, экономики, юриспруденции, метеорологии, информационной безопасности и др.). Прежде всего, будет разработан бизнес-план проекта. В проц
Главные препятствия реализации проекта

Отсутствие бизнес-плана. В нашей команде пока нет соответствующих специалистов и опыта работы. Трудности патентования в России способов и устройств на основе математических методов и алгоритмов. Отсутствие международных патентов. Не достаточная известность полученных принципиально новых возможностей предлагаемого продукта. Необходимо увеличить рекламу и участие в международных выставках и экспозициях. Нет известности за пределами "русско-говорящего" мира, т.е. необходимо организовать перевод научных и практических материалов на другие языки мира и провести в других странах и Интернете рекламу. Нет сформировавшегося спроса на более сложные, чем обычные реляционные базы данных, перспективные и обладающие новыми возможностями автоматизированные системы. Пока такие требования предъявляются только в крупных компаниях и государственных органах. Не достаточные практические испытания нового продукта. На данном этапе завершена основная теоретическая научно-исследовательская ("бумажная") разработка проекта. Представляется целесообразным дополнительно провести НИОКР - практические исследования по реализации миварного информационного пространства и систем адаптивного синтеза информационно-вычислительных конфигураций, а также разработанных быстродействующих методов обработки информации. По оценкам экспертов на это может потребоваться от 2 до 5 лет. Кроме того, необходимо разработать бизнес-план (ТЭО) реализации проекта и представить его для оценки инвестору или независимому эксперту. Сопротивление конкурентов и "отдельных" научных работников, которые "не понимают" существа предлагаемого продукта, но уже опасаются за "свое место под солнцем" (это наиболее мягкое выражение). Слабая организационная структура: нет прямого дохода от продукта и нет возможности содержать работников на данном направлении исследований. Недостаточное количество собственных финансовых и материальных ресурсов для расширения и практического выполнения работ. Нет полномасштабной реализации (пока не создали "Терминатора"), которая могла бы доказать практические возможности продукта. Перечень препятствий может быть продолжен, но пока достаточно и этого. Главное препятствие в том, что пока есть только "красивая" "сумасшедшая" идея, которая лишь частично проверена на практике.

Форум: Проблемы искусственного интеллекта