The symbol grounding problem in the system of general artificial intelligence based on multi-agent neurocognitive architecture

Nagoev, Zalimkhan; Nagoeva, Olga; Anchokov, Murat; Bzhikhatlov, Kantemir; Kankulov, Sultan; Enes, Ahmed

doi:10.1016/j.cogsys.2023.01.002

Cited by 5 publications

(2 citation statements)

References 7 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…ОБЩЕГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В работах [1,[4][5][6][7][8] предложена и разработана концепция агента общего искусственного интеллекта под управлением т.н. мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры.…”

Section: концептуальная модель сознания агентаunclassified

Multi-agent neurocognitive algorithm for controlling the reference of speech events of communication of a general artificial intelligence agent in a situation of synchronous multiple dialogues

Nagoev

2023

News of KBSC RAS

View full text Add to dashboard Cite

Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук 360010, Россия, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2Аннотация. Разработаны основные принципы, модели и алгоритмы управления референцией речевых сообщений на основе создания двухконтурной модели мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры -суперинтеллектона, реализующего взаимодействие интеллектона подсознания и интеллектона сознания. Сформированы требования к онтологиям агента общего искусственного интеллекта, условия их формирования и обозначены функциональные узлы нейрокогнитивных архитектур, необходимые для их эффективного формирования в режиме обучения. Полученные результаты могут быть применены при создании систем распознавания и понимания речи, работоспособных при применении в зашумленных средах и ситуациях множественных синхронных диалогов для повышения качества распознавания с использованием понимания контекста ситуаций.

show abstract

Section: концептуальная модель сознания агентаunclassified

Multi-agent neurocognitive algorithm for controlling the reference of speech events of communication of a general artificial intelligence agent in a situation of synchronous multiple dialogues

Nagoev

2023

News of KBSC RAS

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Основным патентом природы, алгоритмическая сущность которого описана в [3], является формирование подсистемы внутренней мотивации, не связанной с внешними стиму-News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of RAS No. 6(116) 2023 лами поведения интеллектуального агента.…”

Section: Introductionunclassified

Classification and conditions of application of algorithms for automatic ontologization of the state space of a general artificial intelligence agent under the control of neurocognitive architecture

Nagoev

2023

News of KBSC RAS

View full text Add to dashboard Cite

Институт информатики и проблем регионального управленияфилиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук 360000, Россия, г. Нальчик, ул. И. Арманд, 37-аАннотация. Целью исследования является формирование алгоритмической базы онтологизации пространства состояний агента общего искусственного интеллекта. Основными задачами работы являются классификация алгоритмов автономного синтеза онтологий системы «агент -среда» и выбор условий их применения. Определены форма и содержание основных алгоритмов онтологизации пространства состояний интеллектуального агента общего искусственного интеллекта и построена их классификация. Обоснованы механизмы формирования концептов функциональной репрезентации сущностей пространства состояний интеллектуального агента на основе динамического порождения «по требованию». Построен мета-алгоритм выбора частных алгоритмов онтологизации в зависимости от выделенных условий применения.

show abstract

Implementation of Embodied Cognition in Multi-agent Neurocognitive Architecture

Makoeva,

Nagoeva,

Anchokov

et al. 2024

Studies in Computational Intelligence

View full text Add to dashboard Cite

The symbol grounding problem in the system of general artificial intelligence based on multi-agent neurocognitive architecture

Cited by 5 publications

References 7 publications

Multi-agent neurocognitive algorithm for controlling the reference of speech events of communication of a general artificial intelligence agent in a situation of synchronous multiple dialogues

Multi-agent neurocognitive algorithm for controlling the reference of speech events of communication of a general artificial intelligence agent in a situation of synchronous multiple dialogues

Classification and conditions of application of algorithms for automatic ontologization of the state space of a general artificial intelligence agent under the control of neurocognitive architecture

Implementation of Embodied Cognition in Multi-agent Neurocognitive Architecture

Contact Info

Product

Resources

About