Использование понятия «типовой процесс» в системах машинного обучения и искусственного интеллекта
Authors: САРЬЯН В К. , РУСАКОВ А А. , НАЗАРЕНКО А П. , ДУБНОВ Д В. 
Published: January 2025

Типовые процессы являются фундаментальным инвариантом многих естественных и искусственных систем. Целью типового процесса является поддержание гомеостаза в системе. Применение концепции типового процесса и семантической аномалии в системах машинного обучения и искусственного интеллекта, в первую очередь систем реального времени, например, сейсмомониторинга, позволит избежать больших вычислений и непредсказуемых результатов, характерных для систем с глубоким обучением. При всей интуитивной очевидности понятие типового процесса и семантической аномалии (по В.К. Сарьяну) трудноформализуемо. Предлагается использование математического аппарата теории возмущений и быстро-медленных динамических систем, медленные переменные интерпретируются как семантические. Рассматривается пример задачи машинного обучения с учителем вхождение нового объекта в систему, воспроизводящую агрегированный типовой процесс. Система это в данном случае информационно-управленческая сеть с тремя поколениями объектов (в роли учителя выступает центральный объект сети). Агрегированный типовой процесс это иерархия взаимосвязанных типовых процессов, воспроизводящихся с частотами, находящимися примерно в рациональном отношении. Агрегирование типовых процессов может быть задано алгебраически, например, групповой операцией. В этом случае нужно рассматривать действие группы на семантическом пространстве. Возможный инструмент моделирования изменения типового процесса под воздействием внешней среды предлагается моделировать при помощи траекторий-уток с использованием склеивающей функции для устойчивого и неустойчивого инвариантных многообразий. Для решения задач управления типовыми процессами в автоматических системах предлагается математический аппарат трубок траекторий Куржанского и схема предиктор-корректор, в данной ситуации имеющая определённый физический смысл: корректирующее воздействие осуществляется центральным объектом локальной сети. В системах искусственного интеллекта потребуется моделирование иерархий типовых процессов, что является нетривиальной математической задачей.
Typical processes are a fundamental invariant of many natural and artificial systems. The purpose of a typical process is to maintain homeostasis in the system. The system is in this case an information control network (ICN) with three generations of objects (the central network object acts as a teacher). Applying the concept of Typical Process and Semantic Anomaly in machine learning and artificial intelligence systems will avoid lots of computations and unpredictable results typical for systems with Deep Learning. While admittedly obvious, the concept of a typical process is difficult to formalize. It is proposed to use the mathematical apparatus of perturbation theory and fast-slow dynamic systems, slow variables are interpreted as semantic. An example of a machine learning problem is considered the entry of a new object into a system reproducing an aggregated typical process. A possible tool for modeling changes in the typical process under the influence of the external environment is proposed to model using trajectories-ducks. To solve the problems of control of typical processes in automatic systems, the mathematical apparatus of Kurzhansky trajectory tubes and the predictor-corrector scheme, which in this situation has a certain physical meaning, are proposed. Artificial intelligence systems require modeling hierarchies of typical processes, which is a nontrivial mathematical problem.