Автоматика и телемеханика, № 6, 2022
Тематический выпуск
ПРЕДИСЛОВИЕ
DOI: 10.31857/S0005231022060010, EDN: ACEKQG
В настоящем тематическом выпуске представлены статьи по различным
вопросам искусственного интеллекта. Все представленные рукописи прошли
не менее двух рецензий. Принятые к публикации статьи были существенно
переработаны с учетом замечаний рецензентов.
Ведущим трендом исследований по искусственному интеллекту в послед-
нем десятилетии является машинное обучение. Выпуск открывается статьей
Д.В. Виноградова, представляющей собой обзор исследований по алгебраиче-
скому машинному обучению. Основной акцент сделан на вопросах вычисли-
тельной сложности, а также на использовании теории решеток и вероятност-
ных алгоритмов, основанных на цепях Маркова. Еще три статьи посвящены
применению методов машинного обучения в различных областях. В статье
С.А. Шумского рассматривается подход к созданию «сильного» искусствен-
ного интеллекта. В ней описана иерархическая архитектура модели искус-
ственной психики, использующая глубокое обучение с подкреплением. В ста-
тье А.О. Исхаковой, Д.А. Вольфа, Р.В. Мещерякова рассмотрено применение
методов обучения на основе сверточных нейронных сетей для оценки эмоцио-
нального состояния человека по его речи. Предложен подход к предобработке
данных, повышающий эффективность обучения. В статье А.И. Панова ста-
вится и исследуется задача совместного планирования поведения и обучения
когнитивного агента принятию решений в динамической среде. Предложен
новый алгоритм обучения действиям в частично наблюдаемой внешней сре-
де. Описан модельный пример и продемонстрирован принцип работы агента
при управлении беспилотным автомобилем.
Две статьи посвящены проблемам анализа данных. В статье Т.В. Афа-
насьевой предложен подход к грануляции многомерных временных рядов,
который применен для дескриптивного анализа социально-экономических
показателей регионов Российской Федерации. В статье Д.А. Егурнова и
Д.И. Игнатова задача трикластеризации трехмерных данных рассмотрена в
терминах анализа формальных понятий. Предложены два метода решения
этой задачи и проведены численные эксперименты, подтверждающие пре-
имущества предложенных методов.
В статье К.С. Яковлева, А.А. Андрейчука, Ю.С. Белинской, Д.А. Мака-
рова рассмотрена задача управления движением колесного робота в среде
со статическими и динамическими препятствиями. Разработан метод быст-
рого планирования траектории движения робота, избегающей столкновения
3
