Экспертные системы с элементами когнитивных моделей как альтернатива развитию искусственного интеллекта: философско-методологические аспекты

Представлено сравнение понятий «искусственный интеллект» и «экспертные системы» в части их применения в процессах принятия решения. Обоснованы положения о том, что альтернативой искусственному интеллекту можно назвать разработку и развитие экспертных систем с элементами когнитивных моделей. Выявлены философско-методологические аспекты зарождения и развития экспертизы и экспертных сообществ. Предложено использовать когнитивное моделирование как подход, основанный на анализе и понимании человеческого интеллекта и его восприятия, для разработки компьютерных моделей, которые смогут воспроизводить познавательные процессы. Показано, что с философской точки зрения разработка экспертных систем с элементами когнитивных моделей означает переход от механистического понимания искусственного интеллекта к более глубокому и комплексному подходу, учитывающему сложность и многогранность человеческого мышления, что позволит более точно моделировать сложные когнитивные процессы, обеспечивая гибкость в выполнении различных задач, и представляют перспективное направление развития интеллектуальных систем для принятия решений.

EDN QBIWSM

Литература
[1] Юн Х., Неусыпин К.А., Селезнева М.С., Цибизова Т.Ю. Методология управления инновационным развитием сложных социально-эконо-мических систем в условиях информационного общества. Цифровые технологии в инженерном образовании: новые тренды и опыт внедрения. Сборник трудов Международного форума (Москва, 28–29 ноября 2019 г.). Москва, Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2020, с. 440–444.
[2] Галандарова Ш., Мядеминова Г., Арнепесов Д., Орунова А. Революция в мире данных: искусственный интеллект и обработка больших данных как двигатель современных компьютерных технологий. Ceteris Paribus, 2023, № 12, с. 19–21.
[3] Ямпольский Р.В. ИИ: Необъяснимый, непредсказуемый, неконтролируемый. Москва, NOVA Creative Group, 2025, 360 с.
[4] Петровский В.Д. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в системах поддержки принятия решений. Наука сегодня: актуаль-ные исследования. Материалы международной научно-практической конференции (Москва, 11 июня 2025 г.). Саратов, Академия Бизнеса, 2025, с. 23–28.
[5] Шкабура А.Д., Парфенчик З.А., Машлякевич М.С. Экспертные системы как прикладная область искусственного интеллекта. Технологии современного образования. Материалы международной конференции (Минск, 24–25 октября 2024 г.). Минск, Белорусский национальный технический университет, 2025, с. 141–145.
[6] Волосатова А.А. и др. Роль и значение экспертных сообществ в процессе принятия управленческих решений: сравнительный анализ национального и международного опыта. Вестник евразийской науки, 2020, т. 12, № 5, с. 13.
[7] Михалева О.А. Математическое и программное обеспечение обработки результатов группового оценивания для управления сетевой экспертизой в распределенной среде. Дис. … канд. техн. наук. Брянск, 2020, 153 с.
[8] Губанов Д.А., Коргин Н.А., Новиков Д.А., Райков А.Н. Сетевая экспертиза. Москва, Эгвес, 2011, 169 c.
[9] Джарратано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. Москва, И.Д. Вильямс, 2007, 1152 с.
[10] Холодная М.А. Интеллект. Большая российская энциклопедия: научно-образовательный портал. URL: https://bigenc.ru/c/intellekt-47cb87/?v=3383263 (дата обращения 29.04.2026).
[11] Альтерман А.Д., Парфенова А.С., Лушников Н.Д., Клочек М.С. Экспертные системы как вектор развития искусственного интеллекта. Внедрение результатов инновационных разработок: проблемы и перспективы. Сборник статей международной научно-практической конференции (Магнитогорск, 9 января 2020 г.). Ч. 1. Магнитогорск, Омега Сайнс, 2020, с. 76–78.
[12] Усмонзода Ф.Б., Самад М.З. Эволюция искусственного интеллекта и экспертные системы. Интернаука, 2025, № 25-1, с. 17–19.
[13] Цибизова Т.Ю., Панилов П.А. Когнитивное моделирование и системный анализ высокоинтеллектуальных систем. Москва, Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2025, 116 с.
[14] Мирошниченко Д.В. Расширение возможностей искусственного интеллекта с помощью экспертных систем. Научный аспект, 2024, т. 4, № 5, с. 383–387.
[15] Гуляева А.В., Гуляев Д.А. Интеграция экспертных систем и искусственного интеллекта: архитектура, алгоритмы и перспективы. Цифровая трансформация: наука, технологии, инновации. Сборник статей Международной научно-практической конференции (Казань, 1 февраля 2025 г.). Уфа, Аэтерна, 2025, с. 35–37.
[16] Власова А.С., Подлесный А.О. Когнитивные модели в информационных системах. Интеллектуальный потенциал XXI века: ступени познания, 2013, № 19, с. 88–91.
[17] Панилов П.А., Цибизова Т.Ю. Когнитивное моделирование: эволюция методов и их влияние на понимание человеческого интеллекта. Русский инженер. Сборник тезисов II Всероссийского конгресса с международным участием (Москва, 30 октября — 1 ноября 2024 г.). Москва, Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2024, с. 306–308.
[18] Панилов П.А., Цибизова Т.Ю., Комардин М.А. Когнитивное моделирование и теория систем: новые подходы к описанию адаптивности и самоорганизации. Русский инженер. Сборник тезисов III Всероссийского конгресса с международным участием (Москва, 29–31 октября 2025 г.). Москва, Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2025, с. 246–248.
[19] Панилов П.А. Когнитивные рефрейминги в предвидении и предотвращении мультиплексных угроз критической инфраструктуре. Виртуальная коммуникация и социальные сети, 2024, т. 3, № 4, с. 316–325.
[20] Панилов П.А., Цибизова Т.Ю. Эмергентные тенденции в когнитивном моделировании: интеграция гибридных архитектур, адаптивных стратегий и мультиагентных систем. Русский инженер. Сборник тезисов III Всероссийского конгресса с международным участием (Москва, 29–31 октября 2025 г.). Москва, Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2025, с. 249–251.