Nondeductive logic and the problem of computer representation of knowledge

Abstract

The article considers further development of the concept of computer representology for held philosophical and methodological analysis of nondeductive models of computer representations of knowledge, which are a special class of logical models of computer representations of knowledge. This paper investigates these types of nondeductive models of computer representations of knowledge as inductive models, pseudo-physical logics, production models and models formalizing modifiable reasoning. The authors marked advantages and disadvantages of logical models.

Keywords

artificial intelligence (AI) / computer representology / concept of computer representations of knowledge / logical concept of computer representations of knowledge / nondeductive model of computer representations of knowledge / inductive model / pseudo-physical logic / models formalizing modifiable reasoning / production models

References

[1] Гаек П., Гавранек Т. Автоматическое образование гипотез. М., Наука. 1984. 277 с.

[2] Искусственный интеллект. Справочное издание в 3-х кн. М., Радио и связь. 1990.

[3] Логический подход к искусственному интеллекту. М., Мир.1990. 428 с.

[4] Обработка знаний / Под ред. С.Осуги. М., Мир. 1989. 293 с.

[5] Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в управлении. М., Энергоатомиздат. 1981. 231 с.

[6] Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений: опыт анализа мыслительных актов. М., Радио и связь. 1989. 184 с.

[7] Представление и использование знаний / Под ред. Х.Уэно, М.Исудзука. М., Мир. 1989. 220 с.

[8] Финн В.К. О машинно-ориентированной формализации правдоподобных рассуждений Ф.Бэкона и Д.С.Милля // Семиотика и информатика. М., 1983. Вып.20. С. 35-101.

[9] Финн В.К. Об обобщении ДСМ-метода автоматического порождения гипотез // Семиотика и информатика. М., 1989. Вып.29. С. 93-123.

[10] Bobrow D. (Editor). Special issue on non-monotonic logic // AI. 1980. V.13. 216p.

[11] Lipski W. On data bases with incomplete information. Cambridge. (Mass.). MIT Press. 1979. 206p.

[12] Post E. Formal reduction of general combinatorial // Amer. J. Math. 1943. V. 65. № 2. Р. 197-215.

[13] Эволюция концепций компьютерной репрезентации знания и эпистемологического содержания искусственного интеллекта. Ивлев. В.Ю., Ивлева М.Л., Иноземцев В.А. Известия Московского государственного технического университета МАМИ. 2012. Т. 3. № 2. С. 294-298.

[14] Методологическая роль категорий необходимости, случайности и возможности в научном познании. Ивлев В.Ю., Ивлева М.Л. М-во образования и науки Российской Федерации, Гос. образовательное учреждение высш. проф. образования "Московский гос. технический ун-т "МАМИ". Москва, 2011.

[15] The methodological role of categories of chance, necessity and possibility of scientific knowledge. Ivlev V., Bargamyants M., Selyutin A. Известия Московского государственного технического университета МАМИ. 2008. № 1. С. 250-254.

[16] Научный этап развития психологической концепции одаренности: тенденции, направления, подходы. Ивлева М.Л., М.: Издательство МГТУ «МАМИ», 2012. 195 с.

[17] Становление новой философско-методологической парадигмы современной науки в условиях информационного общества. Ивлев В.Ю., Ивлева М.Л., Иноземцев В.А., М.: ООО «ИТО СЕМРИК». 2012. - 133 с.

RIGHTS & PERMISSIONS

Inozemtsev V.A.