The principle of concretization of abstract knowledge by an autonomous intelligent robot in the process of planning behavior under uncertainty
Authors: Мелехин В.Б. , Хачумов М.В. 
Published: March 2023

В статье предложен один из принципов организации когнитивных инструментов понятийного мышления предназначенных для планирования целенаправленной деятельности автономным интеллектуальным роботом в априори неописанных условиях проблемной среды. В основу данного принципа закладываются инструментальные средства, обеспечивающие роботу возможность конкретизации абстрактных знаний, заданных безотносительно к конкретной предметной области, с целью адаптации к текущим условиям функционирования, используя систему наводящих вопросов и ответов для уточнения сведений требуемых для вывода решений. В соответствии с двумя способами определения цели поведения (декларативной и процедурной формой ее представления), разработаны схемы наводящих вопросов, получая ответ на которые автономный интеллектуальный робот с учетом текущих условий функционирования конкретизирует заданные в общем виде типовые конструкции модели представления знаний и на этой основе автоматически генерирует план целенаправленной деятельности. Для получения ответов на формулируемые по заданной схеме вопросы разработаны процедуры обработки знаний и вывода решений, учитывающие текущие возможности как самого интеллектуального робота, так и поступающую из проблемной среды информацию. Предложенные процедуры вывода решений позволяют автономному интеллектуальному роботу адаптироваться к текущим условиям функционирования и на этой основе организовать свою целенаправленную деятельность, связанную с выполнением сложных заданий в условиях неопределенности.

The article proposes one of the principles of organizing cognitive tools of conceptual thinking intended for planning purposeful activities by an autonomous intelligent robot in a priori undescribed conditions of a problematic environment. This principle is based on tools that provide the robot with the ability to concretize abstract knowledge, given regardless of a specific subject area, in order to adapt to the current operating conditions, using a system of leading questions and answers to clarify the information required for the conclusion of solutions. In accordance with two methods for determining the goal of behavior (declarative and procedural form of its representation), schemes of leading questions have been developed, receiving an answer to which an autonomous intelligent robot, taking into account the current operating conditions, concretizes the standard constructions of the knowledge representation model given in a general form and, on this basis, automatically generates purposeful action plan. To obtain answers to questions formulated according to a given scheme, procedures for processing knowledge and deriving solutions have been developed that take into account the current capabilities of both the intelligent robot itself and the information coming from the problem environment. The proposed decision inference procedures allow an autonomous intelligent robot to adapt to the current operating conditions and, on this basis, organize its purposeful activities related to the performance of complex tasks under conditions of uncertainty.