Аннотация: В настоящей статье представлено видение автора на проблему создания интеллектуальных транспортных систем в условиях использования высокоавтоматизированных транспортных средств, свободно перемещающихся по улично-дорожным сетям городов. Рассмотрены вопросы организации из таких транспортных средств многоагентной системы для решения задач более высокого уровня, нежели доступных для решения каждым отдельным агентом (в случае настоящей работы — транспортным средством). Также рассмотрены различные типы взаимодействия транспортных средств друг с другом и агентами иной природы, а кроме того приведено несколько примеров новых задач, в которых организация такого взаимодействия будет иметь решающее значение.   Научная новизна представленной работы основана на применении отдельных методов и технологий теории многоагентных систем из области искусственного интеллекта к созданию интеллектуальных транспортных систем и организации безостановочного движения высокоавтоматизированных транспортных средств. Показано, что при помощи теории многоагентных систем можно решать более сложные задачи, чем доступно каждому отдельному агенту по отдельности и даже простой сумме невзаимодействующих агентов. Из этого следует возможности получения эмерджентных эффектов так называемого роевого интеллекта множества взаимодействующих агентов. Статья будет интересна всем, кто занят в транспортной отрасли и с интересом смотрит в будущее.

Abstract: This article presents an original perspective upon the problem of creating intelligent transport systems in the conditions of using highly automated vehicles that freely move on the urban street-road networks. The author explores the issues of organizing a multi-agent system from such vehicles for solving the higher level tasks rather than by an individual agent (in this case – by a vehicle). Attention is also given to different types of interaction between the vehicles or vehicles and other agents. The examples of new tasks, in which the arrangement of such interaction would play a crucial role, are described. The scientific novelty is based on the application of particular methods and technologies of the multi-agent systems theory from the field of artificial intelligence to the creation of intelligent transport systems and organizing free-flow movement of highly automated vehicles. It is demonstrated the multi-agent systems are able to solve more complex tasks than separate agents or a group of non-interacting agents. This allows obtaining the emergent effects of the so-called swarm intelligence of the multiple interacting agents. This article may be valuable to everyone interested in the future of the transport sector.

Аннотация: В статье дано описание авторского предложения по когнитивной архитектуре для разработки искусственного интеллектуального агента общего уровня («сильного» искусственного интеллекта). Предложены новые принципы для разработки такой архитектуры — гибридный подход в искусственном интеллекте и психофизиологические основания. Приведена схема архитектуры предлагаемого решения и дано описания возможных областей применения. Сильный искусственный интеллект представляет собой техническое решение, обладающие возможностью решать произвольные когнитивные задачи доступные человеку (интеллект человеческого уровня) и даже превосходящие возможности человеческого интеллекта (искусственный сверхинтеллект). Области применения сильного искусственного интеллекта безграничны — от решения текущих задач, стоящих перед человеческом до совершенно новых задач, которые пока ещё недоступны для человеческой цивилизации или ещё ждут своего первооткрывателя. Работа будет интересна учёным, инженерам и исследователям, работающим в области искусственного интеллекта в целом, а также любым заинтересованным читателям, стремящимся быть в курсе современных технологий. Новизна работы заключается в авторском подходе к построению когнитивной архитектуры, который впитал в себя результаты многолетних исследований в области искусственного интеллекта и результаты анализа когнитивных архитектур других исследователей. Актуальность работы основана на том непреложном факте, что в настоящее время исследования в области слабого искусственного интеллекта начинают тормозить из-за невозможности решить общие задачи, и большинство национальных стратегий развитых государств мира развития технологий в области искусственного интеллекта декларируют необходимость разработки новых технологий искусственного интеллекта, в том числе искусственного интеллекта общего уровня.

Abstract: This article describes the author's proposal of cognitive architecture for the development of artificial intelligence agent of the general level (“strong" artificial intelligence”). The new principles for the development of such architecture are offered: hybrid approach in artificial intelligence and psychophysiological foundations. The scheme of architecture of the proposed solution, as well as the descriptions of possible areas of implementation are given. Strong artificial intelligence represents a technical solution that can solve arbitrary cognitive tasks accessible to humans (human level intelligence), and even beyond the capabilities of human intelligence (artificial superintelligence). The areas of application of strong artificial intelligence are limitless – from solving the current problems faced by humans to completely new tasks that are yet inaccessible to human civilization or expect for their groundbreaker. This study would be interested to the scholars, engineers and researchers dealing with artificial intelligence, as well as to the readers who want to keep in step with modern technologies. The novelty consists in the original approach towards building a cognitive architecture that has absorbed the results of previous research in the area of artificial intelligence. The relevance of this work is based on the indisputable fact that currently, the research in the area of weak artificial intelligence begin to slow down due to the inability to solve general problems, and the majority of national strategies of the advanced countries in the area of artificial intelligence declare the need for the development of new artificial intelligence technologies, including the artificial intelligence of general level.

Аннотация: В статье описывается алгоритм для генерации управляющих воздействий на различные инженерные системы интеллектуального здания по отдельности или в совокупности в рамках интеллектуального управления параметрами внутренней среды такого здания. Интеллектуальность алгоритма обусловлена возможностью его автономной работы и адаптивностью по отношению к параметрам внутренней среды, в отношении которых осуществляется мониторинг и управление. В статье приводятся краткое описание алгоритма, а также математическая модель выбора и применения управляющих воздействий. В качестве метода исследования принят теоретико-множественный подход к моделированию процессов управления, а также нотация BPMN для представления алгоритмов. Новизна рассматриваемого вопроса обусловлена применением функционального подхода для разработки интеллектуального алгоритма, а также применения методов распределённых вычислений и вычислений на оконечных устройствах в рамках гибридной парадигмы искусственного интеллекта. Актуальность представленной модели основана на необходимости перевода процессов управления жизненным циклом зданий и сооружений в парадигму Индустрии 4.0 для повышения степени их интеллектуальности. Статья будет интересна учёным и инженерам, работающим в области автоматизации технологических и производственных процессов. Работа носит теоретический характер.

Abstract: The article describes an algorithm for generating control actions on various engineering systems of an intelligent building, individually or in combination, within the framework of intelligent control of the parameters of the internal environment of such a building. The intelligence of the algorithm is due to the possibility of its autonomous operation and adaptability in relation to the parameters of the internal environment in relation to which the monitoring and control is carried out. The article provides a brief description of the algorithm, as well as a mathematical model for the selection and application of control actions. As a research method, a set-theoretic approach to modeling management processes was adopted, as well as BPMN notation for representing algorithms. The novelty of the issue under consideration is due to the use of a functional approach for the development of an intelligent algorithm, as well as the use of methods of distributed computing and computing on terminal devices within the framework of the hybrid paradigm of artificial intelligence. The relevance of the presented model is based on the need to translate the life cycle management processes of buildings and structures into the Industry 4.0 paradigm in order to increase their degree of intelligence. The article will be of interest to scientists and engineers working in the field of automation of technological and production processes. The present work is theoretical.

Аннотация: Авторы подробно рассматривают вопросы применения отдельных технологий теории многоагентных систем в области организации дорожного движения с использованием беспилотных автотранспортных средств для борьбы с так называемыми «атаками при помощи оптических иллюзий» (или иначе — генеративно-состязательными атаками) на системы компьютерного зрения, используемые в таких автомобилях. В статье приводятся примеры генеративно-состязательных атак на нейронные сети различных типов, а также описываются проблемы и риски, которые возникают при использовании компьютерного зрения. Также приводятся возможные варианты решения описанных проблем. В качестве методологии исследования используется теория многоагентных систем в применении к автомобильному транспорту, что предполагает использование так называемого V2X-взаимодействия, то есть постоянного обмена информацией между автомобилем и различными акторами, участвующими в дорожном движении — центральной системой управления, другими автомобилями, придорожной инфраструктурой и пешеходами. Особым вкладом авторов в исследование темы является применение теории многоагентных систем для организации дорожного движения при рассмотрении его акторов в качестве агентов с различными ролями. Новизна этого заключается в применении одного из направлений искусственного интеллекта для решения проблем, полученных из-за использования других методов искусственного интеллекта (распознавания образов в компьютерном зрении). Актуальность исследования основана на постепенном широком охвате исследованиями вопросов организации беспилотного движения на полигонах и автомобильных дорогах общего пользования.

Abstract: This article meticulously examines the questions of application of certain technologies of multi-agent systems theory in the area of unmanned traffic management for combatting the so-called “generative adversarial attacks” on the computer vision systems that are used in such vehicles. The article provides examples of generative-adversarial attacks on various types of neural networks, as well as describes the problems that arise when using computer vision. Possible solutions to these problems are proposed. Research methodology includes the theory of multi-agent systems applicable to automobile transport, which suggests using the so-called V2X-interaction, i.e. constant exchange of information between the vehicle and various actors involved in road traffic – a central control system, other vehicles, roadside infrastructure and pedestrians. The authors’ special contribution to this research lies in application of the theory of multi-agent systems for traffic arrangement with consideration of its actors as the agents with diverse roles. The novelty consists in employment of one of the methods of artificial intelligence in solution of the problems, obtained due to the use of other methods of artificial intelligence (recognition of images in computer vision). The relevance of the study is based on the detailed coverage of the questions of organization of unmanned traffic on training grounds and public roads.

Аннотация: В настоящей дискуссионной статье делается попытка рассмотреть задачу распознавания и дифференциации так называемого «философского зомби» в целях построить набор операционных критериев для определения субъектности искусственных интеллектуальных систем. Эта задача может рассматриваться в качестве одного из возможных путей к решению «трудной проблемы сознания». Несмотря на то, что сам по себе предложенный подход не решает «трудную проблему», он раскрывает определённые аспекты нейрофизиологии, кибернетики и теории информации на пути к её решению. В качестве методологии исследования использован междисциплинарный подход к рассмотрению предмета исследования и слияние результатов рассмотрения с точки зрения четырёх теорий в единые выводы. Актуальность этой задачи вытекает из всё большей и большей степени использования искусственных когнитивных агентов в человеческой жизни — где именно находится та граница, которая отделяет разумное существо от искусственного когнитивного агента, хоть бы и обладающего разумом иной природы. По мнению автора статьи именно наличие феноменологического сознания наделяет объект субъектностью, поэтому разработка всё более и более сложных искусственных когнитивных агентов (систем искусственного интеллекта) в конце концов приведёт к острой постановке этого вопроса на всестороннее обсуждение. В статье делается попытка ввести процедуру распознавания философского зомби и её ограничения, а также приводятся размышления о том, смогут ли искусственные когнитивные агенты получить квалиа. Статья будет интересна всем, кто живо интересуется искусственным интеллектом во всех его аспектах, а также философией сознания.

Abstract: This article examines the task of identification and differentiation of a so-called “philosophical zombie” in order to form a set of operational criteria for determining the agency of artificial intelligence systems. This task can be viewed as one of the possible ways towards solution of a “hard problem of consciousness”. Despite the fact that the proposed approach alone does not solve the “hard problem”, it reveals certain aspects of neurophysiology, cybernetics and information theory towards its solution. The relevance of this task results from the more extensive implementation of artificial cognitive agents in human life – the boundary that distinguishes an intelligent creature from an artificial cognitive agent, endows an object with agency. Therefore, the development of more complicated artificial cognitive agents (artificial intelligence systems) would ultimately lead to a contentious debate on the topic. The author attempts to introduce the procedure of identification of a philosophical zombie and its restrictions, as well as explores the idea whether or not the artificial cognitive agents would obtain qualia. The article is valuable of those interested in artificial intelligence in all of its aspects, as well as in the philosophy of consciousness.

Аннотация: Предметом исследования является архитектура искусственных интеллектуальных систем, разработанная в рамках гибридного подхода к искусственному интеллекту. В статье предлагается авторское видение процесса построения искусственных интеллектуальных агентов на основе гибридного подхода с использованием организмических принципов. Искусственный интеллектуальный агент с гибридной схемой представляет собой «кибернетическую машину», действующую в некоторой среде и функционально взаимодействующую с ней. Интерес представляет способ взаимодействия и принятия агентом решений, в рамках которого информация из окружающей среды проходит через множество сенсоров, а потом подвергается очистке и сенсорной интеграции с дальнейшим переводом в символьный вид для принятия решений на основе символьной логики и работы универсальной машины вывода. В качестве основной методологии проведения исследования был принят системотехнический подход к анализу и построению технических систем, а также функциональный подход как дополнительный метод исследований. Новизна исследования заключается в использовании гибридной парадигмы построения искусственных интеллектуальных систем в совокупности с системотехническим и функциональным подходами при проектировании технических систем, что позволило обобщить имеющиеся данные о взаимодействии интеллектуальных агентов со средой и выявить интересные закономерности для использования при развитии систем искусственного интеллекта. Основным выводом проведённого исследования является возможность использования гибридной парадигмы для получения искусственных интеллектуальных агентов, обладающих важными плюсами восходящей и нисходящей парадигмы искусственного интеллекта — возможностью обучаться и адекватно себя вести в неизвестном окружении и способностью объяснять причины своих решений соответственно. Этот важный вывод позволит продвинуть исследования в области объяснимого искусственного интеллекта.

Abstract: The subject of research is the architecture of artificial intelligent systems, developed as part of a hybrid approach to artificial intelligence. The article offers the author’s vision of the process of constructing artificial intelligent agents based on a hybrid approach using organismic principles. An artificial intelligent agent with a hybrid scheme is a “cybernetic machine” operating in a certain environment and functionally interacting with it. Of interest is the way the agent interacts and makes decisions, in which information from the environment passes through many sensors, and then it is cleaned up and sensory integrated with further translation into a symbolic form for decision making based on symbolic logic and the operation of a universal output machine. As the main research methodology, a systems engineering approach to the analysis and construction of technical systems was adopted, as well as a functional approach as an additional research method. The novelty of the study is in the use of a hybrid paradigm for constructing artificial intelligent systems in conjunction with systems and functional approaches in the design of technical systems, which made it possible to generalize the available data on the interaction of intelligent agents with the environment and identify interesting patterns for use in the development of artificial intelligence systems. The main conclusion of the study is the possibility of using a hybrid paradigm to obtain artificial intellectual agents that have important advantages of the upward and downward artificial intelligence paradigm - the ability to learn and behave appropriately in an unknown environment and the ability to explain the reasons for their decisions, respectively. This important finding will advance research into explainable artificial intelligence.