30 лет системе "Эйдос" – одной из старейших отечественных универсальных систем искусственного интеллекта, широко применяемых и развивающихся и в настоящее время - Статья

30 лет системе «Эйдос» - одной из старейших отечественных универсальных систем искусственного интеллекта, широко применяемых и развивающихся и в настоящее время Луценко Евгений Вениаминович д.э.н., к.т.н., профессор Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия В статье кратко описывается текущая версия и некоторые перспективы развития Универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос» - одной из старейших реально работающих отечественных универсальных систем искусственного интеллекта, широко применяемых и развивающихся и в настоящее время Ключевые слова: СИСТЕМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ СИСТЕМНО-КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Универсальная когнитивная аналитическая система «Эйдос», по-видимому, является одной из первых реально работающих отечественных универсальных систем искусственного интеллекта, широко применяемых и развивающихся и в настоящее время. Математическая модель Универсальной когнитивной аналитической системы Эйдос, а также методика численных расчетов (алгоритмы и структуры данных) и функциональная структура системы разработаны автором в 1979 году, когда он работал старшим инженером на вычислительном центре Краснодарского медицинского института и занимался разработкой математических моделей и алгоритмов медицинских диагностических систем. IBM-совместимых персональных компьютеров система Эйдос была реализована в универсальной постановке (не зависящей от предметной области) в 1992 году и с тех она пор совершенствуется постоянно, вплоть до настоящего времени. 15 лет назад) на систему Эйдос и связанные с ней разработки получены 3 свидетельства РосПатента: №№ 940217, 940328 и 940334 [14, 15, 16], ставшие первыми в Краснодарском крае, а возможно и в России, патентами на системы искусственного интеллекта. О применениях системы «Эйдос» с 2002 года по настоящее время можно судить по работам [6-13], публикациям в Научном журнале КубГАУ: и материалам сайта автора: Система Эйдос является высокоэффективным инструментом научных исследований в самых различных предметных областях, в которых требуется обобщение (многопараметрическая типизация), системная (многопараметрическая) идентификация, прогнозирование и принятие решений, сравнение, классификация, и была успешно применена в экономике, технических науках, педагогике, социологии, психологии, психофизиологии, биологии, медицине, агрономии, сельскохозяйственных науках (растениеводстве и плодоводстве), рекламных и маркетинговых исследованиях, геофизике, климатологии, мелиорации и других науках. Она была применена также при выполнении ряда кандидатских и докторских диссертационных работ по экономическим, техническим и психологическим наукам: - 3 доктора экономических наук; - 2 доктора технических наук; - 4 кандидата психологических наук; - 1 кандидат технических наук. С 1999 по 2002 год система «Эйдос» применялась в учебном процессе в Кубанском государственном технологическом университете (КубГТУ) при преподавании дисциплин: Новые информационные технологии в учебном процессе, Комплексные технологии в науке и образовании. С 2002 года и по настоящее время система «Эйдос» применяется в Кубанском государственном аграрном университете (КубГАУ) и Адыгейском государственном университете (АГУ) при преподавании дисциплины «Интеллектуальные информационные системы», а в КубГАУ также и при преподавании дисциплин: Основы теории управления и «Компьютерные технологии в строительной науке и образовании» (магистерский курс). Разработанный автором системно-когнитивный анализ (СК-анализ) и его программный инструментарий - Универсальная когнитивная аналитическая система Эйдос, нашли свое отражение в Internet. Идентификация и прогнозирование состояния активного объекта управления, а также разработка управляющих воздействий для его перевода в заданные целевые состояния. 3. Синтез содержательной информационной модели предметной области Синтез модели в СК-анализе осуществляется с применением подсистем: Словари, Обучение, Оптимизация, Распознавание и Анализ. Информационный и семантический анализ классов и признаков. 2. Когнитивный анализ классов и признаков (когнитивные диаграммы и диаграммы Вольфа Мерлина). Импорт данных из DBF-файлов стандарта проф. А.Н.Лебедева 1.5.3. Ввод-корректировка обучающей выборки 2.2. Вывод 2d семантических сетей классов 5.1.3. Генерация (сброс) БД 7.1.1.