脳原理プログラミング【JST・京大機械翻訳】

Vityaev Evgenii; Kolonin Anton; Kurpatov Andrey; Molchanov Artem

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211728246818 整理番号：22P0295322

脳原理プログラミング【JST・京大機械翻訳】

Brain Principles Programming

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発行年： 2022年02月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

モノグラフでは,STRONG ARTIFICIAL INTELLIENCEである。Sberbankによって発表された超知能に対するアプローチでは,一般的人工知能の学際的レビューを提供する。研究の人類学的方向として,脳原理プログラミング(BPP)は,神経組織の組織化のすべてのレベルで実行される情報による脳の仕事の普遍的機構(原理)の形式化を考慮する。このモノグラフはカテゴリー理論に関してこれらの原理の形式化を提供する。しかし,この形式化は,情報による作業のためのアルゴリズムを開発するのに十分ではない。本論文では,脳原理プログラミングの記述とモデリングのために,よく知られた生理学的,心理学的,および他の自然科学理論に基づくモデル認知機能を以前に開発した数学モデルとアルゴリズムを適用することを提案した。本論文は,数学モデルと次の理論のアルゴリズム,すなわち,機能的脳システムのP.K.Anokhin理論,Elenor Roshの原型分類理論,因果モデルのBob Rehter理論,および自然分類を用いた。その結果,BPPの形式化を得て,コンピュータ用例を与えて,アルゴリズム操作を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

中枢神経系 , 応用心理学

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