ИСТИНА

Когнитивное моделирование предусматривает явное построение формализованных (денотативных) и учета неформализованных (сигнификативных) семантик. Последние отличаются тем, что не могут быть эксплицированы какими-либо формализмами и логиками (классическими, неклассическими, модальными, немонотонными и пр.). Традиционные онтологии и фреймоподобные структуры представляют только денотативные семантики. Вместе с тем континуальная мощность пространств сигнификативных интерпретаций на десятки порядков выше денотативных. Планируется развитие уже ранее начатого исследования и разработка алгоритма учета в когнитивном моделировании сигнификативных семантик косвенным образом. Для этого предполагается использовать пространства моноидальных категорий, эмуляция на компьютере квантовых семантик, возможности термодинамического подхода (типа уравнения Больцмана), и, что представляется совсем новым, оценить сигнификативный потенциал майнинга блокчейн-процедур, отражающих динамичный дискурс виртуальных совещаний.

Cognitive modeling involves the explicit construction of formalized (denotative) and accounting for non-formalized (significative) semantics. The latter cannot be explicated by any formalisms and logics (classical, nonclassical, modal, nonmonotonic, etc.). Traditional ontologies and frame-like structures represent only denotative semantics. At the same time, the continuous power of spaces of significative interpretations is tens of orders higher than denotative interpretations. It is planned to develop an earlier research and develop an algorithm for accounting in cognitive modeling of significative semantics indirectly. For this purpose, it is planned to use spaces of monoidal categories, emulation of quantum semantics on the computer, possibilities of the thermodynamic approach (such as the Boltzmann equation), and, what seems entirely new, to estimate the significative potential of the blockchain procedures, reflecting the dynamic discourse of virtual meetings.

Одна статья в год в журнал, регистрируемый в Scopus. Одна статья в год в журнал, регистрируемый в РИНЦ. Одно выступление в год на международной конференции.

Опубликована серия статей, посвященных проверке когнитивной модели на основе отображения ее компонентов (факторов) на релевантные документы, например: 1) Raikov A. Accelerating technology for self-organising networked democracy. Futures (2018). https://doi.org/10.1016/j.futures.2018.03.015; 2) Raikov A., Ermakov A., Merkulov A. Self-organizing cognitive model synthesis with deep learning support. International Journal of Engineering &Technology (IJET). Special issue on Computing, Engineering and Information Technologies Vol 7, No 2.28 (2018). (ISSN 2227-524X). doi: 10.14419/ijet.v7i2.28.12904; 3) Raikov A.N. Uncaused Semantic Interpretation of Cognitive Models in Networked Decision Support Systems. Proceedings of the 11th IEEE International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT2017). Moscow, Russia, 20-22 September, 2017. p. 321-325; 4) Raikov A. Convergent networked decision-making using group insights. Complex & Intelligent Systems. December 2015, Volume 1, Issue 1, pp 57-68 (doi 10.1007/s40747-016-0005-9). Разработано программное обеспечение, реализующее генетический алгоритм на когнитивной модели: Специальное программное обеспечение «Сетевая экспертно-аналитическая система «Архидока». Свидетельство о государственной регистрации программ № 2011613934 по заявке 2011612011 от 29 марта 2011 г. -М.: Роспатент. – 2011.

2 статьи в журналы, регистрируемые в Scopus. 2 статьи в журналы, регистрируемые в РИНЦ. 2 выступления на международных конференциях.