RU2005115089A - Способная к обучению вычислительная машина/машина с элементами искусственного интеллекта и способ обучения/мышления, основанный на структурированных знаниях и компьютерной системе, и способ генерирования информации - Google Patents

Способная к обучению вычислительная машина/машина с элементами искусственного интеллекта и способ обучения/мышления, основанный на структурированных знаниях и компьютерной системе, и способ генерирования информации Download PDF

Info

Publication number
RU2005115089A
RU2005115089A RU2005115089/09A RU2005115089A RU2005115089A RU 2005115089 A RU2005115089 A RU 2005115089A RU 2005115089/09 A RU2005115089/09 A RU 2005115089/09A RU 2005115089 A RU2005115089 A RU 2005115089A RU 2005115089 A RU2005115089 A RU 2005115089A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
specified
cell
computer
information
connection
Prior art date
Application number
RU2005115089/09A
Other languages
English (en)
Inventor
Юзуру ФУДЖИВАРА (JP)
Юзуру ФУДЖИВАРА
Original Assignee
Джапэн Сайнс Энд Текнолоджи Эйдженси (Jp)
Джапэн Сайнс Энд Текнолоджи Эйдженси
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Джапэн Сайнс Энд Текнолоджи Эйдженси (Jp), Джапэн Сайнс Энд Текнолоджи Эйдженси filed Critical Джапэн Сайнс Энд Текнолоджи Эйдженси (Jp)
Publication of RU2005115089A publication Critical patent/RU2005115089A/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/04—Inference or reasoning models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Claims (14)

1. Обучающаяся вычислительная машина/машина с элементами искусственного интеллекта на основе структурированных знаний, содержащая средство выделения семантического отношения из собранной информации в соответствии с множеством правил, средство анализа информации на основе выделенного семантического отношения и в котором связь обозначает семантическое отношение между узлом и узлом для обозначения значения с тем, чтобы успешно выразить семантическое значение, причем указанный узел и указанная связь имеет структуру, которая позволяет обмениваться их ролями, и при этом знания сохраняют, выраженные указанным узлом и указанной связью, средство генерирования новой информации в соответствии с заданным выводом путем проверки базы знаний, в которой сохранены знания, структурированные на основе указанного семантического отношения, в ответ на запрос или вопрос с помощью блока, в котором сохранен соответствующий узел, средство оценки сгенерированной новой информации, средство суждения с упорядочиванием в отношении полученного результата, средство определения оптимального решения на основе результата суждения, входной блок, предназначенный для приема запроса или вопроса снаружи, и средство проверки, предназначенное для проверки указанного запроса или вопроса, поступающего снаружи, с использованием указанной базы знаний, в котором, если по результату проверки указанного средства проверки будет определено, что указанный запрос или вопрос полностью совпадают с указанной базой знаний, тогда понимание такого совпадения передают в центральный блок, если на основе результата проверки указанного средства проверки будет определено, что указанный запрос или вопрос частично совпадают с указанной базой знаний, тогда указанную базу знаний и указанный блок, в котором сохранен указанный соответствующий узел, проверяют и указанное средство генерирования информации добавляет недостающую информацию и генерирует информацию, в результате чего знание, структурированное с помощью указанного узла и указанной связи, на основе указанной семантического отношения, получает новое семантическое содержание и новое семантическое отношение.
2. Способ обучения/мышления, основанный на структурированном знании, содержащий
этап ввода знания, предназначенный для ввода инклюзивно собранных данных, информации и знания,
этап структурирования знания, в котором семантическое отношение выделяют из указанных введенных данных, информации и знания в соответствии с множеством правил, значение информации анализируют на основе указанного выделенного семантического отношения, связь обозначает семантическое отношение между узлом и узлом для обозначения значения, указанный узел и указанная связь имеют такие структуры, которые позволяют выполнять обмен их ролями, и структурированное знание, выраженное указанным узлом и указанной связью, сохраняют,
этап генерирования информации, предназначенный для генерирования новой информации с использованием заданного вывода так, что знание структурированное указанным узлом и указанной связью на основе указанного семантического отношения, имеет новое семантическое содержание и семантическое отношение,
этап суждения о значении, предназначенный для оценки и суждения о новом знании сгенерированной информации путем проверки указанного результата сгенерированной информации в указанной базе знаний,
этап увеличения знаний, предназначенный для накапливания указанного результата оценки/суждения и новой информации, сгенерировавшей знание, в указанной базе знаний, для увеличения знания, и
этап принятия решения об оптимальном решении, предназначенный для принятия и вывода оптимального решения в ответ на запрос или вопрос, поступивший снаружи, в котором указанный этап генерирования информации содержит
этап поиска в соответствующем узле, предназначенный для поиска только в блоке, в котором сохранен соответствующий узел,
этап поиска соответствующей связи, предназначенный для поиска только в блоке, в котором сохранена соответствующая связь, и
этап получения вывода путем использования, по меньшей мере, одного из рассуждения на основе аналогий, индуктивного заключения, абдукции и ассоциации, на основе полученного результата на указанном этапе поиска соответствующего узла или указанном этапе поиска соответствующей связи.
3. В способе обучения/мышления, основанном на структурированном знании по п.2, способ обучения/мышления, основанный на структурированном знании, отличающийся тем, что указанный этап оценки и суждения содержит
этап оценки нового знания, сгенерированного информацией, элемент за элементом со ссылкой на знание, которое уже было сохранено в указанной базе знаний,
этап определения, соответствует ли указанное новое сгенерированное знание запросу вопроса, устанавливающего указанное знание, в качестве зарегистрированного решения, если указанное знание удовлетворяет указанному запросу, и поиска и оценки других результатов элемент за элементом, если указанное знание не удовлетворяет указанному запросу,
этап упорядочения указанного зарегистрированного знания со ссылкой на указанную базу знаний и
этап выделения/принятия решения в отношении зарегистрированного знания, необходимое условие цели которого является оптимальным из упорядоченного зарегистрированного знания.
4. В способе обучения/мышления, основанном на структурированном знании по п.2, способ обучения/мышления, основанный на структурированном знании, отличающийся тем, что указанный этап генерирования знаний содержит
этап определения, увеличилась или нет информация о новом знании, сгенерированная на указанном этапе генерирования информации, и которая была сгенерирована на указанном этапе оценки/принятия решения, как оптимальное решение в качестве нового узла,
этап сохранения указанного нового узла в памяти интегрирования блока, если будет определено, что указанная новая информация увеличилась в качестве нового узла,
этап определения, увеличилось ли указанное сгенерированное новое знание, как связь, независимо от увеличения указанного узла, и
этап сохранения указанной новой связи в указанной памяти интегрирования блока, если будет определено, что указанное сгенерированное новое знание увеличилось как указанная новая связь.
5. В компьютерной системе, в которой центральный управляющий компьютер и множество компьютеров ячеек соединены так, что они связаны друг с другом, компьютерная система, отличающаяся тем, что указанный центральный управляющий компьютер содержит только адреса указанного множества компьютеров ячеек до начала работы, причем указанный центральный управляющий компьютер может подавать вопрос в указанное множество компьютеров ячеек и может выводить ответ на указанный вопрос, указанное множество компьютеров ячеек имеет узлы, каждый из которых обозначает значение и связь, обозначающую семантическое отношение между узлами, причем указанный узел и указанная связь имеет такие структуры, которые позволяют обмениваться их ролями, и каждый компьютер ячейки сохраняет информацию об одном узле или связи и информацию о другом компьютере ячейки, в котором сохранен узел или связь, имеющая соединение в виде семантической взаимосвязи с указанным узлом или связью, для содержания структурированных знаний, выраженных указанным узлом и указанной связью, при вводе вопроса указанный вопрос передают из указанного центрального управляющего компьютера во все указанное множество компьютеров ячеек в качестве предполагаемой операции, при этом указанное множество компьютеров ячеек переходит в состояние цели обработки или в состояние несоответствия на основе информации соединения семантического отношения знания с каждым из указанного множества компьютеров ячеек, имеющих отношение к указанному вопросу, компьютер ячейки, не имеющий семантического отношения к указанному вопросу, переводят в состояние несоответствия для возврата информации, обозначающей состояние несоответствия, в указанный центральный управляющий компьютер, и только компьютер ячейки, имеющий связь с семантическим соотношением, переводят в состояние цели обработки, для возврата ответа в указанный центральный управляющий компьютер, и указанный центральный управляющий компьютер продолжает выводить вопрос только в указанный компьютер ячейки, переведенный в указанное состояние цели обработки, причем указанный центральный управляющий компьютер анализирует ответ из указанного компьютера ячейки, находящейся в указанном состоянии цели обработки, и понимает значение указанного ответа для генерирования новой информации, преобразует указанную сгенерированную новую информацию в выходную форму, соответствующую указанному вопросу, и выводит указанную преобразованную информацию в виде ответа.
6. В компьютерной системе по п.5 компьютерная система, отличающаяся тем, что указанный центральный управляющий компьютер содержит блок анализа условия запроса, предназначенный для анализа условия введенного вопроса, когда вопрос вводят в указанный входной блок, блок детектирования ячейки цели обработки условия запроса, предназначенный для передачи условия запроса во все компьютеры ячеек на основе указанного проанализированного условия запроса, приема ответа о состоянии несоответствия из компьютеров ячеек, находящихся в состоянии несоответствия, и детектирования компьютера ячейки цели обработки из всех указанных компьютеров ячеек, за исключением указанных компьютеров ячеек, находящихся в состоянии несоответствия, в ответ на указанное условие запроса, блок передачи и приема результата поиска, предназначенный для продолжения поиска только в указанном определенном компьютере ячейки цели обработки, приема ответа, полученного по результату поиска, из указанного компьютера ячейки цели обработки и анализа полученного результата на основе указанного полученного ответа, блок семантического понимания/генерирования информации, предназначенный для выполнения семантического понимания и генерирования информации на основе указанного проанализированного полученного результата поиска для генерирования новой информации, блок выходного преобразования информации, предназначенный для преобразования генерированной новой информации в запрашиваемую выходную форму, блок регистрации адреса назначения соединения ячейки, предназначенный для сохранения в нем адреса компьютера ячейки с адресом назначения соединения, имеющего семантическое отношение, на основе указанной сгенерированной новой информации таким образом, что можно последовательно обновлять указанный адрес, и блок вывода ответа, предназначенный для вывода указанной сгенерированной новой информации в запрашиваемой выходной форме.
7. В компьютерной системе по п.5, компьютерная система, отличающаяся тем, что указанное множество компьютеров ячеек содержат блок суждения о цели обработки условия запроса, предназначенный для определения путем использования информации о принятии решения, обозначающей наличие или отсутствие компьютера ячейки с адресом назначения соединения, переходит или нет его собственный компьютер ячейки в состояние цели обработки, в ответ на условие запроса, одновременно передаваемое из указанного центрального управляющего компьютера во все компьютеры ячеек, блок передачи ответа о несоответствии/ячейки с адресом назначения соединения, предназначенный для возврата информации, обозначающей состояние несоответствия, в указанный центральный управляющий компьютер, если его собственный компьютер ячейки не соответствует указанному условию запроса, и передачи информации, обозначающей состояние цели обработки, в компьютер ячейки с адресом назначения соединения, если его собственный компьютер ячейки переходит в состояние цели обработки в ответ на указанное условие запроса, блок приема результата поиска, предназначенный для приема информации поиска из указанного центрального управляющего компьютера, если его собственный компьютер ячейки переходит в состояние цели обработки в ответ на указанное условие запроса, блок суждения об адресе назначения соединения, предназначенный для проведения поиска в других компьютерах ячеек с адресом назначения соединения, с которым его собственный компьютер ячейки имеет информационное соединение, в ответ на указанное условие запроса, и определение путем использования информации указанного компьютера ячейки с адресом назначения соединения, может ли быть выполнен поиск основанный на информации поиска, содержащейся в каждом указанном условии запроса, блок ответа на поиск, предназначенный для возврата ответа по указанному выполненному поиску в указанный центральный управляющий компьютер, блок регистрации знания, предназначенный для сохранения знания, полученного на основе указанной информации, полученной в результате поиска, и указанного ответа на поиск, что позволяет последовательно обновлять указанное знание, и блок регистрации ячейки с адресом назначения соединения, предназначенный для сохранения компьютера ячейки с адресом назначения соединения, соответствующего указанному полученному знанию так, что указанный компьютер ячейки с адресом назначения соединения может быть последовательно обновлен.
8. В компьютерной системе по п.7, компьютерная система, отличающаяся тем, что указанный блок суждения в отношении адреса назначения соединения содержит средство поиска номера N этапа, предназначенное для поиска пути, в котором указанное условие запроса имеет структуру номера N (натуральное число) этапа, средство поиска по древовидному пути, предназначенное для поиска пути, в котором указанное условие запроса имеет древовидную структуру, и средство поиска по петлевому пути, предназначенное для поиска по пути, в котором указанное условие запроса имеет путь петли, чтобы таким образом выразить суждение в отношении соединения, соответствующего указанной структуре условия запроса.
9. В способе генерирования информации с использованием компьютерной системы, в которой центральный управляющий компьютер и множество компьютеров ячеек соединены с возможностью связи друг с другом, способ генерирования информации, отличающийся тем, что указанный центральный управляющий компьютер перед началом работы содержит только адреса указанного множества компьютеров ячеек, причем указанный центральный управляющий компьютер может вводить вопрос в указанное множество компьютеров ячеек и может выводить ответ на указанный вопрос, и указанное множество компьютеров ячеек имеет узлы, каждый из которых обозначает значение, и связь, обозначающую семантическое отношение между узлами, причем указанный узел и указанная связь имеют структуры, позволяющие обмениваться их ролями и каждый компьютер ячейки сохраняет информацию об одном узле или связи, и информацию о другом компьютере ячейки, в котором сохраняется узел или связь, который имеет соединение с семантической взаимосвязью с указанным узлом или связью для сохранения структурированного знания, выраженного указанным узлом и указанной связью, указанный способ генерирования информации содержит
этап, на котором, когда вводят вопрос, указанный вопрос передают из указанного центрального управляющего компьютера во все указанное множество компьютеров ячеек;
этап, на котором в качестве операции предположения, указанное множество компьютеров ячеек переходит в состояние цели обработки или в состояние несоответствия на основе того, что информация соединения семантического отношения знания с каждым из указанного множества компьютеров ячеек, имеет отношение с указанным вопросом,
этап, на котором компьютер ячейки, не имеющий семантического отношения с указанным вопросом, переводят в состояние несоответствия для возврата информации, обозначающей состояние несоответствия, в указанный центральный управляющий компьютер, и только компьютер ячейки, имеющий соединение семантического отношения, переводят в состояние цели обработки для возврата ответа в указанный центральный управляющий компьютер,
этап, на котором указанный центральный управляющий компьютер продолжает выводить вопрос только в указанный компьютер ячейки, переведенный в указанное состояние цели обработки, и
этап, на котором указанный центральный управляющий компьютер анализирует ответ из указанного компьютера ячейки, находящегося в указанном состоянии цели обработки, и понимает значение указанного ответа для генерирования новой информации, преобразует указанную, сгенерированную новую информацию в выходную форму, соответствующую указанному вопросу и выводит указанную преобразованную информацию в качестве ответа.
10. В способе генерирования информации по п.9 способ генерирования информации, отличающийся тем, что указанный центральный управляющий компьютер включает
этап анализа условия введенного вопроса с использованием блока анализа условия введенного вопроса с помощью блока анализа условия запроса, когда вопрос вводят в блок ввода вопроса,
этап передачи указанного условия запроса во все компьютеры ячеек с использованием блока детектирования ячейки цели обработки условия запроса, на основе указанного проанализированного условия запроса, приема ответа, обозначающего состояние несоответствия, из компьютера ячейки, находящегося в состоянии несоответствия, и детектирования компьютера ячейки, который переходит в состояние цели обработки, в ответ на условие запроса, из всех указанных компьютеров ячеек, за исключением указанного компьютера ячейки, находящегося в состоянии несоответствия,
процесс продолжения выполнения последней операции поиска в указанном детектированном компьютере ячейки цели обработки с помощью блока передачи и приема полученного ответа на поиск из указанного компьютера ячейки цели обработки,
этап анализа полученного результата с помощью блока анализа полученного результата на основе указанного принятого детектированного ответа на поиск,
этап понимания значения и генерирования информации из указанного проанализированного результата с помощью блока семантического понимания/генерирования информации,
этап преобразования указанной сгенерированной новой информации в запрашиваемую выходную форму с помощью блока выходного преобразованием информации,
этап сохранения адреса компьютера ячейки с адресом назначения соединения, имеющего семантическое отношение, на основе указанной сгенерированной новой информации, что позволяет последовательно обновлять указанный адрес, и
этап вывода указанной сгенерированной новой информации в запрашиваемой выходной форме с помощью блока вывода ответа.
11. В способе генерирования информации по п.9 способ генерирования информации, отличающийся тем, что указанное множество компьютеров ячеек включает
этап, на котором в блоке суждения о цели обработки условия запроса путем использования информации суждения, обозначающей наличие или отсутствие компьютера ячейки с адресом назначения соединения, в ответ на условия запроса, одновременно передаваемые из указанного центрального управляющего компьютера во все компьютеры ячеек, определяют, перешел или нет его собственный компьютер ячейки в состояние цели обработки,
этап, на котором состояние несоответствия возвращают в указанный центральный управляющий компьютер, если его собственный компьютер ячейки является несоответствующим указанному условию запроса, и в котором состояние цели обработки передают в компьютер ячейки с адресом назначения соединения с помощью блока передачи ответа о несоответствии/адреса назначения соединения, если его собственный компьютер ячейки переходит в состояние цели обработки для указанного условия запроса,
этап приема полученной в результате поиска информации из указанного центрального управляющего компьютера с использованием участка приема результата поиска, если его собственный компьютер ячейки переходит в состояние цели обработки по отношению к указанному условию запроса,
этап поиска другого компьютера ячейки с адресом назначения соединения, в котором его собственный компьютер ячейки имеет информационное соединение, соответствующее указанному условию запроса, и в котором в блоке суждения о назначении соединения, путем использования информации указанного компьютера ячейки с адресом назначения соединения определяют, может или нет быть выполнен указанный поиск на основе указанной информации поиска для каждого указанного условия запроса,
этап возврата указанного полученного ответа на поиск в указанный центральный управляющий компьютер с использованием блока полученного ответа по результатам поиска,
этап сохранения указанной полученной информации и знания, полученного на основе ответа по результатам поиска в блоке регистрации знания, что обеспечивает возможность их последовательного обновления, и
этап сохранения компьютера ячейки с адресом назначения соединения, соответствующего указанному полученному знанию, в блоке регистрации ячейки с адресом назначения соединения, что обеспечивает возможность его последовательного обновления.
12. В способе генерирования информации по п.11, способ генерирования информации, отличающийся тем, что указанный этап принятия решения в указанном блоке суждения об адресе назначения соединения включает
этап определения, существует или нет компьютер ячейки с адресом назначения соединения в номере N узла, включающего свой собственный компьютер ячейки, во время выполнения операции поиска пути, имеющего номер N (натуральное число) этапа, в ходе принятия решения о соединении, имеющем структуру условия запроса,
этап определения на основе информации, указывающей на то, что существует компьютер ячейки с адресом назначения соединения в номере N узла, что компьютер ячейки, включающий его собственный компьютер ячейки, имеющий указанный номер N узла, переведен в состояние цели обработки, и в котором информацию передают через указанный блок передачи ответа о несоответствии/ячейки адреса назначения соединения в указанный центральный управляющий компьютер так, что эти компьютеры ячеек, должны быть переведены в состояние цели обработки, и
этап, на котором на основе информации, обозначающей то, что в указанном номере N узла отсутствует компьютер ячейки с адресом назначения соединения, определяют, что компьютер ячейки, включающий свой собственный компьютер ячейки, имеющий другой номер узла, переведен в состояние несоответствия, причем информацию передают через указанный блок передачи ответа о несоответствии/ячейки с адресом назначения соединения в указанный центральный управляющий компьютер так, что, эти компьютеры ячеек должны быть переведены в состояние несоответствия, и в котором информацию, обозначающую указанное состояние несоответствия, передают в указанный центральный управляющий компьютер.
13. В способе генерирования информации по п.11, способ генерирования информации, отличающийся тем, что указанный этап принятия решения указанного блока суждения о назначении соединения включает
этап, на котором в случае, когда в результате поиска получают древовидный путь, включающий свой собственный компьютер ячейки, при выполнении операции поиска по древовидному пути при принятии решения о соединении на основе структуры условия запроса, определяют, расположен или нет компьютер ячейки адреса древовидного соединения, включая его собственный компьютер ячейки, в конце, затем последовательно определяют, что компьютеры ячейки, расположенные в конце, расположены в конце таким образом, что определяют, что все компьютеры ячейки адреса назначения древовидного соединения расположены в конце,
этап, на котором на основе информации, обозначающей то, что все компьютеры ячейки с адресом назначения древовидного соединения расположены в конце, определяют, что компьютеры ячейки, расположенные в конце, переведены в состояние цели обработки так, что определяют, что все компьютеры ячейки с адресом назначения древовидного соединения переведены в состояние цели обработки, и что информацию передают через указанный блок передачи ответа о несоответствии/ячейки с адресом назначения соединения в указанный центральный управляющий компьютер так, что эти компьютеры ячейки должны быть переведены в состояние цели обработки, и
этап, на котором определяют, что все остальные компьютеры ячейки с адресом назначения соединения в виде петли, за исключением компьютеров ячеек с адресом назначения древовидного соединения, находящиеся в состоянии цели обработки, переведены в состояние несоответствия так, что информацию передают через указанный блок передачи ответа о несоответствии/ячейки с адресом назначения соединения в указанный центральный управляющий компьютер, что переводит эти компьютеры в состояние несоответствия, и информацию, обозначающую состояние несоответствия, передают в указанный центральный управляющий компьютер.
14. В способе генерирования информации по п.11, способ генерирования информации, отличающийся тем, что указанный этап принятия решения указанным блоком суждения о назначении соединения включает
этап, на котором, когда проводят поиск компьютера ячейки с адресом назначения соединения в виде петли, включающий свой собственный компьютер ячейки, во время операции поиска по пути петли, при принятии решения о соединении на основе структуры условия запроса, определяют, расположены ли компьютеры ячеек адреса назначения древовидного соединения, включая свой собственный компьютер ячейки, в конце, при этом определяют, что компьютеры ячейки с адресом назначения соединения, находящиеся в конце, также не принадлежат к петле так, что определяют, что все компьютеры ячейки с адресом назначения древовидного соединения также не принадлежат к петле,
этап, на котором на основе информации, указывающей на то, что все компьютеры ячейки с адресом назначения древовидного соединения расположены в конце, определяют, что компьютеры ячейки, расположенные в конце, переведены в состояние несоответствия, так, что определяют, что все компьютеры ячейки адреса назначения древовидного соединения переведены в состояние несоответствия, информацию передают через указанный блок передачи ответа о несоответствии/ячейки с адресом назначения соединения в указанный центральный управляющий компьютер так, что эти компьютеры ячеек должны быть переведены в состояние несоответствия, и в котором указанную информацию, обозначающую состояние несоответствия, передают в указанный центральный управляющий компьютер,
этап определения, присутствует ли компьютер ячейки, включающий свой собственный компьютер ячейки, в номере N (натуральное число) узла,
этап, на котором удаляют компьютер ячейки с адресом назначения древовидного соединения, находящийся в состоянии несоответствия, причем определяют путем последующего определения номера N узла, что остальные компьютеры ячейки с адресом назначения соединения петли, имеющие номер N узла, переведены в состояние цели обработки, и информацию передают через указанный блок передачи ответа о несоответствии/ячейки с адресом назначения соединения в указанный центральный управляющий компьютер так, что все эти компьютеры ячеек должны быть переведены в состояние цели обработки, и
этап, на котором на основе информации, обозначающей то, что в номере N узла отсутствует компьютер ячейки с адресом назначения соединения, определяют, что компьютеры ячеек, включая свой собственный компьютер ячейки, имеющий другой номер узла, переведены в состояние несоответствия так, что информацию передают через указанный блок передачи ответа о несоответствии/ячейки с адресом назначения соединения в указанный центральный управляющий компьютер так, что эти компьютеры ячеек должны быть переведены в состояние несоответствия, и что информацию, обозначающую состояние несоответствия, передают в указанный центральный управляющий компьютер и соседние компьютеры ячеек.
RU2005115089/09A 2002-10-18 2003-10-17 Способная к обучению вычислительная машина/машина с элементами искусственного интеллекта и способ обучения/мышления, основанный на структурированных знаниях и компьютерной системе, и способ генерирования информации RU2005115089A (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002-305041 2002-10-18
JP2002305041 2002-10-18

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2005115089A true RU2005115089A (ru) 2006-11-20

Family

ID=32105151

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2005115089/09A RU2005115089A (ru) 2002-10-18 2003-10-17 Способная к обучению вычислительная машина/машина с элементами искусственного интеллекта и способ обучения/мышления, основанный на структурированных знаниях и компьютерной системе, и способ генерирования информации

Country Status (8)

Country Link
US (1) US20060217818A1 (ru)
EP (1) EP1560158A1 (ru)
JP (1) JPWO2004036497A1 (ru)
KR (1) KR20050062624A (ru)
CN (1) CN1726508A (ru)
AU (1) AU2003277508A1 (ru)
RU (1) RU2005115089A (ru)
WO (1) WO2004036497A1 (ru)

Families Citing this family (112)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7013308B1 (en) 2000-11-28 2006-03-14 Semscript Ltd. Knowledge storage and retrieval system and method
TWI340329B (en) * 2004-10-01 2011-04-11 Inst Information Industry Patent summarization system, method and machine-readable storage medium
JP4547299B2 (ja) * 2005-05-09 2010-09-22 日本電信電話株式会社 反転クエリグラフパターン生成装置、生成方法、生成用プログラム、およびこれらを用いた反転サブグラフ検索装置、検索方法、検索プログラム
US8666928B2 (en) 2005-08-01 2014-03-04 Evi Technologies Limited Knowledge repository
US11032017B2 (en) 2005-10-26 2021-06-08 Cortica, Ltd. System and method for identifying the context of multimedia content elements
US9747420B2 (en) 2005-10-26 2017-08-29 Cortica, Ltd. System and method for diagnosing a patient based on an analysis of multimedia content
US11620327B2 (en) 2005-10-26 2023-04-04 Cortica Ltd System and method for determining a contextual insight and generating an interface with recommendations based thereon
US9529984B2 (en) 2005-10-26 2016-12-27 Cortica, Ltd. System and method for verification of user identification based on multimedia content elements
US10193990B2 (en) 2005-10-26 2019-01-29 Cortica Ltd. System and method for creating user profiles based on multimedia content
US10635640B2 (en) 2005-10-26 2020-04-28 Cortica, Ltd. System and method for enriching a concept database
US9384196B2 (en) 2005-10-26 2016-07-05 Cortica, Ltd. Signature generation for multimedia deep-content-classification by a large-scale matching system and method thereof
US10848590B2 (en) 2005-10-26 2020-11-24 Cortica Ltd System and method for determining a contextual insight and providing recommendations based thereon
US10607355B2 (en) 2005-10-26 2020-03-31 Cortica, Ltd. Method and system for determining the dimensions of an object shown in a multimedia content item
US10949773B2 (en) 2005-10-26 2021-03-16 Cortica, Ltd. System and methods thereof for recommending tags for multimedia content elements based on context
US10180942B2 (en) 2005-10-26 2019-01-15 Cortica Ltd. System and method for generation of concept structures based on sub-concepts
US9191626B2 (en) 2005-10-26 2015-11-17 Cortica, Ltd. System and methods thereof for visual analysis of an image on a web-page and matching an advertisement thereto
US9953032B2 (en) 2005-10-26 2018-04-24 Cortica, Ltd. System and method for characterization of multimedia content signals using cores of a natural liquid architecture system
US9477658B2 (en) 2005-10-26 2016-10-25 Cortica, Ltd. Systems and method for speech to speech translation using cores of a natural liquid architecture system
US10380623B2 (en) 2005-10-26 2019-08-13 Cortica, Ltd. System and method for generating an advertisement effectiveness performance score
US10742340B2 (en) 2005-10-26 2020-08-11 Cortica Ltd. System and method for identifying the context of multimedia content elements displayed in a web-page and providing contextual filters respective thereto
US10191976B2 (en) 2005-10-26 2019-01-29 Cortica, Ltd. System and method of detecting common patterns within unstructured data elements retrieved from big data sources
US10698939B2 (en) 2005-10-26 2020-06-30 Cortica Ltd System and method for customizing images
US11403336B2 (en) 2005-10-26 2022-08-02 Cortica Ltd. System and method for removing contextually identical multimedia content elements
US11216498B2 (en) 2005-10-26 2022-01-04 Cortica, Ltd. System and method for generating signatures to three-dimensional multimedia data elements
US8312031B2 (en) 2005-10-26 2012-11-13 Cortica Ltd. System and method for generation of complex signatures for multimedia data content
US11361014B2 (en) 2005-10-26 2022-06-14 Cortica Ltd. System and method for completing a user profile
US11003706B2 (en) 2005-10-26 2021-05-11 Cortica Ltd System and methods for determining access permissions on personalized clusters of multimedia content elements
US8818916B2 (en) 2005-10-26 2014-08-26 Cortica, Ltd. System and method for linking multimedia data elements to web pages
US10380267B2 (en) 2005-10-26 2019-08-13 Cortica, Ltd. System and method for tagging multimedia content elements
US10360253B2 (en) 2005-10-26 2019-07-23 Cortica, Ltd. Systems and methods for generation of searchable structures respective of multimedia data content
US11019161B2 (en) 2005-10-26 2021-05-25 Cortica, Ltd. System and method for profiling users interest based on multimedia content analysis
US10691642B2 (en) 2005-10-26 2020-06-23 Cortica Ltd System and method for enriching a concept database with homogenous concepts
US10585934B2 (en) 2005-10-26 2020-03-10 Cortica Ltd. Method and system for populating a concept database with respect to user identifiers
US10535192B2 (en) 2005-10-26 2020-01-14 Cortica Ltd. System and method for generating a customized augmented reality environment to a user
US10614626B2 (en) 2005-10-26 2020-04-07 Cortica Ltd. System and method for providing augmented reality challenges
US10621988B2 (en) 2005-10-26 2020-04-14 Cortica Ltd System and method for speech to text translation using cores of a natural liquid architecture system
US11386139B2 (en) 2005-10-26 2022-07-12 Cortica Ltd. System and method for generating analytics for entities depicted in multimedia content
US9372940B2 (en) 2005-10-26 2016-06-21 Cortica, Ltd. Apparatus and method for determining user attention using a deep-content-classification (DCC) system
US10387914B2 (en) 2005-10-26 2019-08-20 Cortica, Ltd. Method for identification of multimedia content elements and adding advertising content respective thereof
US10380164B2 (en) 2005-10-26 2019-08-13 Cortica, Ltd. System and method for using on-image gestures and multimedia content elements as search queries
US9767143B2 (en) 2005-10-26 2017-09-19 Cortica, Ltd. System and method for caching of concept structures
US10776585B2 (en) 2005-10-26 2020-09-15 Cortica, Ltd. System and method for recognizing characters in multimedia content
US9218606B2 (en) 2005-10-26 2015-12-22 Cortica, Ltd. System and method for brand monitoring and trend analysis based on deep-content-classification
US9031999B2 (en) 2005-10-26 2015-05-12 Cortica, Ltd. System and methods for generation of a concept based database
US9646005B2 (en) 2005-10-26 2017-05-09 Cortica, Ltd. System and method for creating a database of multimedia content elements assigned to users
US10372746B2 (en) 2005-10-26 2019-08-06 Cortica, Ltd. System and method for searching applications using multimedia content elements
US8266185B2 (en) 2005-10-26 2012-09-11 Cortica Ltd. System and methods thereof for generation of searchable structures respective of multimedia data content
US8326775B2 (en) 2005-10-26 2012-12-04 Cortica Ltd. Signature generation for multimedia deep-content-classification by a large-scale matching system and method thereof
US11604847B2 (en) 2005-10-26 2023-03-14 Cortica Ltd. System and method for overlaying content on a multimedia content element based on user interest
JP4958476B2 (ja) * 2006-05-24 2012-06-20 株式会社日立製作所 検索装置
US10733326B2 (en) 2006-10-26 2020-08-04 Cortica Ltd. System and method for identification of inappropriate multimedia content
US8583419B2 (en) * 2007-04-02 2013-11-12 Syed Yasin Latent metonymical analysis and indexing (LMAI)
US8838659B2 (en) 2007-10-04 2014-09-16 Amazon Technologies, Inc. Enhanced knowledge repository
US9805089B2 (en) 2009-02-10 2017-10-31 Amazon Technologies, Inc. Local business and product search system and method
US8285664B2 (en) 2009-11-03 2012-10-09 Clausal Computing Oy Semantic network with selective indexing
US9110882B2 (en) 2010-05-14 2015-08-18 Amazon Technologies, Inc. Extracting structured knowledge from unstructured text
CN102253934A (zh) * 2010-05-18 2011-11-23 邹顺鹏 一种基于双语自动转换的间接形式化方法
US8538915B2 (en) 2010-07-12 2013-09-17 International Business Machines Corporation Unified numerical and semantic analytics system for decision support
RU2449366C1 (ru) * 2011-01-21 2012-04-27 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) Способ моделирования преднамеренных повреждений элементов сети связи
US9245049B2 (en) 2011-02-16 2016-01-26 Empire Technology Development Llc Performing queries using semantically restricted relations
CN103000052A (zh) * 2011-09-16 2013-03-27 上海先先信息科技有限公司 人机互动的口语对话系统及其实现方法
US9037452B2 (en) * 2012-03-16 2015-05-19 Afrl/Rij Relation topic construction and its application in semantic relation extraction
JP6792831B2 (ja) * 2012-05-08 2020-12-02 Ｌｉｎｆｏｐｓ有限会社 脳型感情表現ロボットの制御方法
JP2013254339A (ja) * 2012-06-06 2013-12-19 Toyota Motor Corp 言語関係判別装置、言語関係判別プログラム、言語関係判別方法
WO2015131345A1 (en) * 2014-03-05 2015-09-11 Empire Technology Development Llc Semantic data generation
JP6466138B2 (ja) * 2014-11-04 2019-02-06 株式会社東芝 外国語文作成支援装置、方法及びプログラム
US11204929B2 (en) 2014-11-18 2021-12-21 International Business Machines Corporation Evidence aggregation across heterogeneous links for intelligence gathering using a question answering system
US10318870B2 (en) 2014-11-19 2019-06-11 International Business Machines Corporation Grading sources and managing evidence for intelligence analysis
US11244113B2 (en) * 2014-11-19 2022-02-08 International Business Machines Corporation Evaluating evidential links based on corroboration for intelligence analysis
US11836211B2 (en) 2014-11-21 2023-12-05 International Business Machines Corporation Generating additional lines of questioning based on evaluation of a hypothetical link between concept entities in evidential data
KR101636477B1 (ko) * 2014-11-28 2016-07-06 (주)아이와즈 구조화된 지식정보와 문서수집을 이용한 지식확장 및 검증 시스템, 그 방법, 기록매체
DE102016010909A1 (de) * 2015-11-11 2017-05-11 Adobe Systems Incorporated Strukturiertes Modellieren, Extrahieren und Lokalisieren von Wissen aus Bildern
US11195043B2 (en) 2015-12-15 2021-12-07 Cortica, Ltd. System and method for determining common patterns in multimedia content elements based on key points
KR101992399B1 (ko) * 2016-07-05 2019-06-24 한국전자통신연구원 하이브리드 추론 기반의 자연어 질의응답 시스템 및 그 방법
WO2019008581A1 (en) 2017-07-05 2019-01-10 Cortica Ltd. DETERMINATION OF DRIVING POLICIES
US11899707B2 (en) 2017-07-09 2024-02-13 Cortica Ltd. Driving policies determination
JP6828823B2 (ja) * 2017-09-15 2021-02-10 日本電気株式会社 知識生成装置、知識生成方法、及びプログラム
JP7021499B2 (ja) * 2017-10-24 2022-02-17 日本電気株式会社 統合データベースシステム、統合管理システム、統合管理方法、および統合管理プログラム
US10846544B2 (en) 2018-07-16 2020-11-24 Cartica Ai Ltd. Transportation prediction system and method
CN112740238A (zh) * 2018-09-28 2021-04-30 三菱电机株式会社 推理装置、推理方法和推理程序
US20200133308A1 (en) 2018-10-18 2020-04-30 Cartica Ai Ltd Vehicle to vehicle (v2v) communication less truck platooning
US11126870B2 (en) 2018-10-18 2021-09-21 Cartica Ai Ltd. Method and system for obstacle detection
US11181911B2 (en) 2018-10-18 2021-11-23 Cartica Ai Ltd Control transfer of a vehicle
US10839694B2 (en) 2018-10-18 2020-11-17 Cartica Ai Ltd Blind spot alert
US11270132B2 (en) 2018-10-26 2022-03-08 Cartica Ai Ltd Vehicle to vehicle communication and signatures
JP7172497B2 (ja) * 2018-11-22 2022-11-16 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 情報処理装置及びプログラム
US10789535B2 (en) 2018-11-26 2020-09-29 Cartica Ai Ltd Detection of road elements
EP3660699A1 (en) * 2018-11-29 2020-06-03 Tata Consultancy Services Limited Method and system to extract domain concepts to create domain dictionaries and ontologies
CN109815343B (zh) * 2019-01-28 2021-01-22 北京百度网讯科技有限公司 获得知识图谱中的数据模型的方法、装置、设备和介质
JP7301547B2 (ja) * 2019-02-08 2023-07-03 本田技研工業株式会社 設計支援装置
US11687795B2 (en) 2019-02-19 2023-06-27 International Business Machines Corporation Machine learning engineering through hybrid knowledge representation
US11643005B2 (en) 2019-02-27 2023-05-09 Autobrains Technologies Ltd Adjusting adjustable headlights of a vehicle
US11285963B2 (en) 2019-03-10 2022-03-29 Cartica Ai Ltd. Driver-based prediction of dangerous events
US11694088B2 (en) 2019-03-13 2023-07-04 Cortica Ltd. Method for object detection using knowledge distillation
US11132548B2 (en) 2019-03-20 2021-09-28 Cortica Ltd. Determining object information that does not explicitly appear in a media unit signature
US12055408B2 (en) 2019-03-28 2024-08-06 Autobrains Technologies Ltd Estimating a movement of a hybrid-behavior vehicle
US10776669B1 (en) 2019-03-31 2020-09-15 Cortica Ltd. Signature generation and object detection that refer to rare scenes
US10796444B1 (en) 2019-03-31 2020-10-06 Cortica Ltd Configuring spanning elements of a signature generator
US10789527B1 (en) 2019-03-31 2020-09-29 Cortica Ltd. Method for object detection using shallow neural networks
US11222069B2 (en) 2019-03-31 2022-01-11 Cortica Ltd. Low-power calculation of a signature of a media unit
US11488290B2 (en) 2019-03-31 2022-11-01 Cortica Ltd. Hybrid representation of a media unit
CN110632878B (zh) * 2019-10-08 2022-06-28 上海宝阶智能科技有限公司 一种异构嵌入式表格化处理及执行动作流程的方法和装置
US11507828B2 (en) * 2019-10-29 2022-11-22 International Business Machines Corporation Unsupervised hypernym induction machine learning
US11593662B2 (en) 2019-12-12 2023-02-28 Autobrains Technologies Ltd Unsupervised cluster generation
US10748022B1 (en) 2019-12-12 2020-08-18 Cartica Ai Ltd Crowd separation
US20210192372A1 (en) * 2019-12-19 2021-06-24 Electronics And Telecommunications Research Institute Multi-layered knowledge base system and processing method thereof
US11590988B2 (en) 2020-03-19 2023-02-28 Autobrains Technologies Ltd Predictive turning assistant
US11827215B2 (en) 2020-03-31 2023-11-28 AutoBrains Technologies Ltd. Method for training a driving related object detector
US11756424B2 (en) 2020-07-24 2023-09-12 AutoBrains Technologies Ltd. Parking assist
US12049116B2 (en) 2020-09-30 2024-07-30 Autobrains Technologies Ltd Configuring an active suspension
CN113255920B (zh) * 2021-06-29 2021-09-28 中国科学院自动化研究所 基于大数据的动态系统事理灾变因果推断方法和系统
EP4194300A1 (en) 2021-08-05 2023-06-14 Autobrains Technologies LTD. Providing a prediction of a radius of a motorcycle turn

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08305729A (ja) * 1995-05-10 1996-11-22 Oki Electric Ind Co Ltd ネットワーク情報フィルタリングシステム
JP2000259648A (ja) * 1999-03-05 2000-09-22 Sharp Corp 文章検索装置および方法ならびに文章検索プログラムを記録したコンピュータで読取り可能な記録媒体
JP2002132506A (ja) * 2000-10-30 2002-05-10 Advanced Telecommunication Research Institute International 仮説シミュレーション装置および仮説シミュレーション方法

Also Published As

Publication number Publication date
EP1560158A1 (en) 2005-08-03
KR20050062624A (ko) 2005-06-23
JPWO2004036497A1 (ja) 2006-02-16
WO2004036497A1 (ja) 2004-04-29
AU2003277508A1 (en) 2004-05-04
CN1726508A (zh) 2006-01-25
US20060217818A1 (en) 2006-09-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2005115089A (ru) Способная к обучению вычислительная машина/машина с элементами искусственного интеллекта и способ обучения/мышления, основанный на структурированных знаниях и компьютерной системе, и способ генерирования информации
CN116628172B (zh) 基于知识图谱的政务服务领域多策略融合的对话方法
CN117271767B (zh) 基于多智能体的运维知识库的建立方法
CN113110866B (zh) 一种数据库变更脚本的评估方法及装置
CN112698971B (zh) 基于规则引擎的参数转换方法、装置、设备及介质
CN111339269A (zh) 模板自动生成的知识图谱问答训练及应用服务系统
CN109614495B (zh) 一种结合知识图谱和文本信息的相关公司挖掘方法
US10901959B2 (en) System, method, and program for reconciling input datasets with a model ontology
Mills et al. Tracing with less data: active learning for classification-based traceability link recovery
CN113204567B (zh) 大数据司法案件分析处理系统
CN105830060A (zh) 信息处理设备、信息处理程序、存储介质和信息处理方法
CN116485597B (zh) 基于岗位能力模型的标准化实训方法
Shibaev et al. Data control in the diagnostics and forecasting the state of complex technical systems
WO2022108206A1 (ko) 설명 가능한 지식그래프 완성 방법 및 장치
CN117172721B (zh) 用于融资业务的数据流转监管预警方法及系统
CN108009298B (zh) 一种互联网人物搜索信息整合分析控制方法
Maita et al. Mining unstructured processes: An exploratory study on a distance learning domain
CN107180024A (zh) 一种中心连通子图的多源异构数据实体识别方法及系统
CN116974799A (zh) 一种基于知识图谱的照明系统的故障诊断方法及系统
CN116842143A (zh) 基于人工智能的对话模拟方法、装置、电子设备及介质
CN116869449B (zh) 一种阴道扩张装置故障检测方法及系统
CN109189833A (zh) 一种知识库的挖掘方法及装置
CN114999575B (zh) 生物信息数据管理系统
RU2818494C1 (ru) Система и способ поиска информации
CN108319967A (zh) 一种对不均衡数据进行处理的方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
FA92 Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted)

Effective date: 20080211