Способ обратимой коррекции систем искусственного интеллекта

Способ обратимой коррекции систем искусственного интеллекта, при котором:
система коррекции организована как совокупность элементарных корректоров, управляемая диспетчером;
каждый элементарный корректор включает бинарный классификатор, отделяющий ситуации с высоким риском ошибки;
для каждого элементарного корректора задают модифицированное правило решения корректируемой системы искусственного интеллекта в ситуации с высоким риском ошибки, диагностируемой классификатором данного корректора;
бинарные классификаторы в составе элементарных корректоров организуют как деревья простых классификаторов допускающих неитеративное обучение;
на вход корректору подают полный вектор сигналов, составленный из входных, внутренних и выходных сигналов корректируемой системы искусственного интеллекта, а также, при наличии, любых других доступных атрибутов ситуации,
при этом диспетчер распределяет ситуации между элементарными корректорами, а решающее правило, на основании которого диспетчер распределяет ситуации между элементарными корректорами, формируют в результате кластерного анализа ситуаций с диагностированными ошибками;
кластерный анализ ситуаций с диагностированными ошибками производят с использованием потокового алгоритма,
при этом каждый элементарный корректор обрабатывает ситуации из одного кластера;
при получении сигнала об обнаружении новых ошибок диспетчер модифицирует определение кластеров согласно выбранному потоковому алгоритму и соответственно модифицирует решающее правило, на основании которого распределяются ситуации между элементарными корректорами;
после получения сигнала об обнаружении новых ошибок диспетчер выбирает элементарный корректор, который должен обрабатывать ситуацию и классификатор этого корректора доучивается по неитеративному явному правилу.