Konzisztencia-alapú jövőkutatási modellek fejlesztése (KJM) = Development of consistency-based models for futurology

A konzisztencia-alapú jövőkutatási modellek fejlesztése című projekt céljait/feladatait a http://miau.gau.hu/miau/79/otkakjm2.doc tartalmazza. Az elméleti eredmények értelmében minden olyan területen lehetséges az emberi intuíció/heurisztika forráskódba zárása, vagyis tetszőleges célú robotok alkotása, ahol van tanulásra alkalmas mintázat (vö. OAM). A robot sikeressége elsődlegesen a tanulási minta mibenlétén múlik, mivel a tanulási folyamat (vö. hasonlóságelemzés) tetszőleges eszközökre támaszkodhat (pl. additív, multiplikatív, hibrid modellek), s a keresés vezérlési probléma is becsatornázható az optimalizáló algoritmusok hatékonyságot biztosító medrébe. A tanulási folyamat és az OAM értékének értelmezése önmagában is egy konzisztencia-probléma (vö. ceteris paribus elvárások). A tanulás minősítését nem célszerű a hagyományos (adatelkülönítő, mintázat-pazarló) teszteléssel végezni (http://miau.gau.hu/miau/111/chf30.doc), ehelyett univerzális (pl. több egybe hangzó érv, leghosszabb logikai lánc, ill. rendszer-stabilitási elv) és/vagy probléma-specifikus (vö. ár/teljesítmény optimum fogalma: http://miau.gau.hu/myx-free/index.php3?x=i0100) elvek alapján, több egymásra rétegződő (a valóság átfedéses aspektusait feltáró: http://miau.gau.hu/miau/116/szigma_plrf.doc) modell formájában kell biztosítani. Gyakorlati oldalról mindez online keretek között is realizálható (http://my-x.hu). A projekt megteremtette az érintett elméletek szintézisének operacionalizálási kereteit. | The document http://miau.gau.hu/miau/79/otkakjm2.doc contains the aims and topics of project 'Development of consistency-based models for futurology'. The creation of arbitrary virtual robots (based on the intuition and heuristics of human and transformed into source codes) is possible, if an OAM (including learning patterns) is given. The benefit through a robot is basically depending on the quality of the learning pattern, because the learn process (c.f. similarity analysis) can combine arbitrary resources (e.g. additive and multiplicative models) and optimizing algorithms (ensuring efficiency) can be involved as search strategy. The interpretation of an OAM and the learn process is itself a consistency-problem (c.f. ceteris paribus expectations). The quality of a learn process should not be evaluated through the classic test logic separating and wasting data. Instead of tests (http://miau.gau.hu/miau/111/chf30.doc) multi-layer analyses should be realized basing on universal principles (c.f. majority, long of logical chain, system-stability) and /or problem-specific expectation (c.f. price-performance optimum: http://miau.gau.hu/myx-free/index.php3?x=i0100) providing model overlapping effects (http://miau.gau.hu/miau/116/szigma_plrf.doc). All these services can be ensured also online (http://my-x.hu). Therefore the project make possible (c.f. operationalize) to realize synthesis of concerned theories

Poster Presentations

Poster Presentations - P5