Технологические возможности ТПП

Возможность прогнозировать области, где наиболее необходимы открытия и изобретения изменит сам ход прогресса, ускорив его развитие, благодаря системному подходу к развитию науки и техники и в разы повысив эффективность вложений в исследования и разработки.

Появление алгоритмов, распознающих смысл, позволит проектировать математически прозрачные системы искусственного интеллекта, по своим параметрам близкие к природным аналогам, то есть станет возможным разработка псевдо разумных систем.

Возможность поиска информации по смыслу, без использования синтетических критериев позволит существенно повысить эффективность использования знаний, управления знаниями, что существенно повысит качество принимаемых управленческих, технологических и социальных решений.

Социальные возможности ТПП

Возможность проводить обучение без участия человека, причем с учетом индивидуальных особенностей обучаемого позволит существенно (в разы) повысить скорость и эффективность обучение, соответственно снизить его стоимость и откроет возможность быстрой и незатратной переквалификации специалистов, что существенно повысит мобильность трудовых ресурсов.

Для каждого отдельного человека это будет означать возможность свободного выбора рода занятий, то есть расширит возможности для самореализации и обретения себя в творчестве.

Сейчас я вижу следующие области применения координатной теории понятий:

1.        Исследование структуры знаний, составление карты знаний человечества;

Рабочая гипотеза: поскольку пространство понятий по сути является многомерной картой знаний, то и выражение этих знаний через алгебру понятий позволит выявить скрытые структурные взаимосвязи различных областей человеческого знания, причем этот процесс можно алгоритмизировать, а значит и автоматизировать. (см. поиск информации).

В данной области возможно, более применима фрактальная модель пространства понятий.

2.        Поиск общих закономерностей развития знаний как топологических и структурных аналогов в пространстве понятий;

Представления понятий, действий языка как математически описанных областей пространства  понятий, даст возможность анализировать похожесть понятий, действий вне зависимости от их контекста, то есть сравнивать между собой понятия, структуры информации, алгоритмы из различных понятийных областей, например, из генной инженерии и музыки.

3.        Проектирование  открытий, изобретений;

При анализе топологии пространства понятий, очевидно, выявятся «белые пятна» - то есть понятийные области, не описанные существующими языками. Анализ границ этих областей даст возможность вычислить «краевые условия» для заполнения  этих «белых пятен», то есть, возможность указать направление и необходимые условия исследований для заполнения этого «белого пятна», то есть укажет путь исследований для совершения открытия или изобретения в данной области. Данный подход не отменяет творческого поиска, научного открытия, изобретения, но позволяет точнее указать область поиска и сформулировать «краевые условия» появления открытия, как новых доменов в пространстве понятий.

4.        Поиск и анализ информации, смысловое сопоставление информации;

Сточки зрения теории понятий, оценка информационного соответствия между одним документом (поисковым запросом) и другим (исследуемым документом) есть проекция пространства первого на пространство второго. И чем больше эта проекция, тем больше смысл исследуемого документа соответствует смыслу поискового запроса. 

Здесь дескриптор примерно соответствует понятию. Данное переименование принято из целей соответствия принятой лингвистической терминологии.

Дескриптор – одно или несколько слов данного языка (синонимов), характеризующих данное понятие.

Тогда дескриптор – вектор, d{x1,x2,xi,...xn}, где x1,x2,xi, - инверсные расстояния  до соответствующих осей координат пространства понятий, или, другими словами, это веса, притягивающие данный дескриптор к тому или иному разделу иерархического каталога тематических областей поиска. Дополнительная информация - по запросу

Проект "Summatech DataMining"

5.        Обучение без участия человека как источника знаний;

Основная идея – дать интерфейс для работы с пространством понятий, вести обучение как путешествие по пространству понятий.

6. Математически прозрачное  проектирование нейронных сетей, систем искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект: Рабочая гипотеза: поскольку теория понятий моделирует мышление человека, то ее использование в системах искусственного интеллекта позволит решить ряд проблем, связанных с распознаванием смысла.

Следовательно, алгоритмы, построенные на теории понятий будут "понимать" что от них требуется

Нейронные сети. Рабочая гипотеза: алгоритмы нейронный сетей являются способом экспериментального расчета координат положения определенных понятий в пространстве понятий. Здесь весовые коэффициенты нейронный сетей и есть координаты в пространстве понятий (только вот в каком?)

Архиваторы: Существующие алгоритмы архивации интуитивным путем выделяют области пространства понятий (словари) и записывают кодируемую  информацию в терминах пространства понятий!