Abstract
В работе предлагается новая архитектура фрактально-кибернетической модели знаний (ФКМЗ), предназначенная для формализации процессов преобразования сведений в данные, информацию и знания в интеллектуальных системах. Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки новых подходов к организации искусственного интеллекта, способных эффективно функционировать в условиях постоянного роста объемов разнородных данных и информационной неопределенности. В отличие от современных нейросетевых технологий, ориентированных преимущественно на увеличение вычислительных ресурсов и обработку больших массивов неструктурированной информации, предложенный подход основан на семантическом представлении знаний и механизмах интеллектуального управления информационными потоками. В статье рассмотрена семантическая взаимосвязь понятий «сведения», «данные», «информация» и «знание», а также предложена формальная схема их преобразования в рамках единой фрактальной структуры. Разработанная модель включает механизмы обратной связи, обеспечивающие самоорганизацию, адаптацию и интеллектуальную фильтрацию поступающих сведений. Особое внимание уделено роли ассоциативных сущностей, выполняющих функции контекстной обработки и отбора релевантной информации. Представлено математическое описание функционирования модели и рассмотрен пример ее практического применения. Научная новизна работы заключается в разработке фрактального принципа организации знаний, обеспечивающего рекурсивное управление процессами формирования и интерпретации информации. Практическая значимость исследования состоит в возможности использования предложенной модели при создании интеллектуальных систем, экспертных комплексов, систем поддержки принятия решений, робототехнических платформ и перспективных архитектур искусственного интеллекта.