Старший научный сотрудник Института математических машин и систем Национальной Академии Наук Украины, руководитель работ по разработке интеллектуальных систем и роботов на базе нового типа нейронных сетей - многосвязных многомерных рецепторно-эффекторныых нейроподобных растущих сетей.
Пр.Глушкова, 42, Киев, 03187, Украина
тел.: 380-44-594-3808
E-mail: vitaly.yashchenko@gmail.com
Личные данные
Дата рождения: 2 октября 1941 Место рождения: г. Пятигорск, Россия
ОБРАЗОВАНИЕ
1. Защитил степень доктора технических наук в Институте проблем математических машин и систем НАН Украины, Киев, 1999г. Не утвержден ВАК Украины.
2. К.т.н. в области компьютерных наук, Институт кибернетики им. В. М. Глушкова, академия наук Украины, Киев, 1989.
3. Диплом инженер-электрик, Одесский политехнический институт, г. Одесса, Украина, 1974 год.
Профессиональные общества
Член Ассоциации создателей и пользователей интеллектуальных систем (Киев, Украина) (1995), председатель Организационного комитета Международной конференции KDS-95, член оргкомитета международной конференции KDS-97, член Международное общество по информации синтеза (Международного общества информационных Fusion, CA, USA) (1999).Член Международного комитета конференции FUSION'99 - 2007. Отзывы конференции ICETI 2002 - 2011. Его результаты опубликованы в биографической коллекции «Кто есть кто в издании 19-й • 2002" в Соединенных Штатах.
На основе анализа научных идей отражающих закономерности в строении и функционировании биологических структур мозга, а также анализа и синтеза знаний выработанных различными направлениями в Computer science, разработаны основы теории нового класса нейроподобных растущих сетей, не имеющих аналога в мировой практике.«Нейроподобные растущие сети дают возможность образовывать смыслы, как объекты и связи между ними по мере построения самой сети. При этом каждый смысл (понятие) приобретает отдельную компоненту сети как вершину, связанную с другими вершинами. В общем это вполне соответствует структуре отражаемой в мозге, где каждое явное понятие представлено определенной структурой и имеет свой обозначающий символ. Сеть практически свободна от ограничений на количество нейроподобных элементов в котором и нужно разместить соответствующую информацию, т.е. построить саму сеть, представляющую данную предметную область. Кроме того, сеть приобретает повышенную семантическую ясность за счет образования не только связей между нейроподобными элементами, но и самих элементов как таковых, т.е. здесь имеет место не просто построение сети путем размещения смысловых структур в среде нейроподобных элементов, а, собственно, создание самой этой среды, как эквивалента среды памяти. Таким образом нейроподобные растущие сети представляются удобным аппаратом для моделирования механизмов целенаправленного мышления, как выполнения определенных психофизиологических функцій» [10]. В нейроподобных растущих сетях информация хранится в следствии ее отражения в структуре сети. Многомерные нейроподобные растущие сети представляются многоуровневой, многомерной структурой, отражающей структуру описываемых классов объектов. Информация об объектах и их классах представлена ансамблями ассоциативно взаимосвязанных вершин, распределенных по структуре сети. Ввод новой информации в сеть вызывает процесс построения ее структуры (перераспределение связей между уже существующими и вновь возникающими вершинами) с одновременным возбуждением нейроподобных элементов. В результате этого процесса происходит включение описываемого объекта в класс к которому он принадлежит или образуется новый класс объектов. Так осуществляется классификация и выделение общих признаков объектов. Алгоритм построения сети автоматически устанавливает ассоциативные связи между описаниями объектов по общим их признакам. Описание объекта или класса объектов локализуется в некоторой части сети, что позволяет эффективно выполнять различные операции ассоциативного поиска. Экономичность представления информации в н-РС осуществляется за счет сжатия информации на каждом ее уровне, а также за счет того, что одинаковые сочетания признаков нескольких объектов представляются одним общим подмножеством вершин сети. Обучение сети осуществляется одновременно с ее построением в соответствии с правилами построения и функционирования сети. Важным свойством рецепторно-эфекторных нейроподобных растущих сетей (рэн-РС), является возможность формировать управляющие воздействия на внешнюю среду (т.е. обучать сеть вырабатывать управляющие сигналы в эффекторной зоне), в соответствии со знаниями приобретенными сетью в результате накопления, анализа, классификации и обобщения информации из внешнего мира (т.е. обработки информации в рецепторной зоне рэн-РС). В случае аппаратной реализации рэн-РС это свойство приобретает еще большее значение (особенно при построении робототехнических систем) за счет возможности параллельного приема информации на рецепторное поле от воспринимающих органов, распространения и выдачи во внешний мир управляющих воздействий. В рамках бионического подхода разработаны основные положения теории искусственного интеллекта как области знаний, которая рассматривает закономерности построения и функционирования интеллектуальных систем на базе многомерных нейроподобных растущих сетей. Теория искусственного интеллекта включает учение о нейроподобных элементах и многомерных нейроподобных растущих сетях, временной и долговременной памяти, учение о функциональной организации «мозга» систем с искусственным интеллектом, о сенсорной системе, модулирующей системе, моторной системе, условном и безусловном рефлексах, рефлекторной дуге (кольце), мотивации, целенаправленном поведении, о «мышлении», «сознании», «подсознании и искусственной личности, формируемой в результате обучения и воспитания».
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЕ ПРОЕКТЫ
Создан новый тип нейронных сетей - многомерные нейронных растущих сетей (1993), разработчик проекта виртуального робота «VITROM» (1999) - был показан в Германии на выставке CeBIT 2000 - 2002 Gonover в Китай на международной выставке новых технологий в 2000 году Пекин. Разработчик интеллектуальные системы моделирования мышления "Диалог" (2005). Создана "Общая теория искусственного интеллекта» (2011).
ПУБЛИКАЦИИ Автор 3 монографий, более 80 научных публикаций и 22 патентов.
Список основных публикаций
1. Ященко В.А. Нейроподобные растущие сети как средство построения интеллектуальной микропроцессорной системы с нейроансамблевой структурой // "Наукова думка" Кибернетика и сист анализ № 3, 1994. С.43 - 62 2. Ященко В.А. Многомерные нейроподобные растущие сети как средство интеллектуализации ЭВМ //- "Наукова думка" Кибернетика и сист. анализ № 4, 1994. С. 41 - 55 3. Ященко В.А. Дуализм архитектуры интеллектуальной мультимикропроцессорной системы с многомерной нейроансамблевой структурой //"Наукова думка" Кибернетика и сист. анализ № 5, 1994. С. 34 - 44 4. Ященко В.А. Рецепторно-эффекторные нейроподобные растущие сети эффективное средство моделирования интеллекта. I - //"Наукова думка" Кибернетика и сист. анализ № 4, 1995. С. 54 - 62. 5. Ященко В.А. Рецепторно-эффекторные нейроподобные растущие сети - эффективное средство моделирования интеллекта. II - //"Наукова думка" Кибернетика и сист. анализ № 5, 1995. С. 94 - 102. 6. YashchenkoV.A. Receptor-effector neurosimilar growing networks //International Journalon 7. Information Theories & Application1995, Vol.3, No.7 p. 36 - 41 8. Ященко В.А. Моделирование основных функций нервной деятельности - //KDS-95. Международная конференция "Знания - Диалог - Решение" ( Ялта, 9 -14 октября 1995 г. ) Сборник научных трудов в двух томах. Т.2 С.458-465 9. Yashchenko V. Representation of the Knowledge of Receptor Effector Neural Growing Networks.//Conference INFORMATION THEORIES & APPLICATIONS ITA'96 Fourth International May, 12-22 1996 Troyan & Sofia, Bulgaria 10. Рабинович З.Л., Ященко В.А. Подход к моделированию мыслительных процессов на основе нейроподобных растущих сетей //"Наукова думка" Кибернетика и сист. анализ № 5, 1996. С.3-20. 11. Ященко В.А.Интеллектуализация ЭВМ на нейроподобных растущих сетях// Математические машины и системы. - 1997. - № 2.- С.25-32. 12. Ященко В.А. Бионический подход к представлению знаний в интеллектуальных системах. І// Кибернетика и сист. анализ № 1, 1998. С. 3 - 14. 13. Ященко В.О., Вишневський В.В., Владимиров В.О, Морозов А.О.Роспізнавання і класифікація напівтонових зображень на нейроподібних мережах, що ростуть.// UkrOBRAZ Третья Всеукраїнська міжнародна конференція Україна, Київ, 26-30 листопада 1996 р. с.228-230. 14. Ященко В.А., Морозов А.А. Распознавание образов на нейроподобных растущих сетях.// KDS-97. VI Международная конференция "Знания - Диалог - Решение" ( Ялта, 15 -20 сентября 1997 г. ) Сборник научных трудов в двух томах. Т.2 С.386-393. 15. Ященко В.А., Морозов А.А. Интеллектуализация ЭВМ на базе нового класса нейроподобных растущих сетей. Киев: Тираж, 1997. - 125с. 16. Yashchenko V.A. Neurallike Growing Networks// Математические машины и системы. - 1998. - № 1.- С.46-51. 17. Ященко В.О. Базові операцції побудови нейроподібних мереж, що ростуть// Вісник Киівського університету ім. Т. Шевченка, випуск №4, 1998р. С.232-236. 18. 39. Yashchenko V.A. Neural-like growing networks - new class of the neural networks.// Proceedings of the International Conference on Neural Networks and Brain Proceeding, pages 455 -458, Beijing, China, Oct. 27-30' 98. 19. Yashchenko V.A. Receptor-effector neural-like growing network - an efficient tool for building intelligence systems.// Proceedings of the second internatiional conference on information fusion, July 6-8, 1999, Sunnyvale Hilton Inn, Sunnyvale, California, USA, Vol.II, pp. 1113-1118. 20. YashchenkoV.A. Receptor-effector neural-like growing network.// YIII Международная конференция KDS-99 Знания-Диалог-Решения, Сентябрь 13-18, 1999, Крым, Кацевели, С. 144-152. 21. YashchenkoV.A. Neural growing network in solving problem of computerisation of natural languages.// First international workshop computerisation of natural languages, sept. 3-7, 1999, Varna, St. Konstantin, Bulgaria, pp. 129-136 22. Ященко В.А. Компьютерные технологии в новом тысячелетии // Математические машины и системы № 2,3, 2000 23. Yashchenko V. Neural-like growing networks // SPIE's 14th Annual International Symposiym on Aerospace / Defense Sensing, Simulation and Controls, Session Applications and Science of Computational Intelligence III, 24-28 April 2000,- Orlando, Florida USA, vol. 4055 p. 14 -23. 24. Шульга Е.Ю., Ященко В.А. Нейроподобные растущие сети в робототехнике // Международная конференция «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе» IT+SE'2001, Ялта-Гурзуф, 20-29 мая 2001г. 25. Ященко В.А. Построение и применение экспертной системы реального времени на основе нейроподобных растущих сетей // Искусственный интеллект № 3, 2001 Геленджик 2001 26. Ященко В.А. Моделювання музичного твору // Математические машины и системы С №1,2 , 2001 27. Шевченко А.И., Ященко В.А. Микророботы против подводных лодок // Математические машины и системы. - 2002. - № 2 -С.193-204. 28. Морозов А.А., Ященко В.А. Роль интеллектуальных систем и компьютерных технологий в смене эры противостояния стратегических вооружений на эру информационных войн // Математические машины и системы. - 2002. - №3. - С. 3 -15. 29. Ященко В.А. Интеллектуальные системы и робототехнические средства в информационном противостоянии // Искусственный интеллект №4, 2002 30. Yashchenko Vitaliy Neural-like growing networks in system of technical vision of robot // The Fifth International Conference on Information Fusion (GIT 188), Washington, 8-11 July 2002 31. Шевченко А., Ященко В. Моделирование основных психологических функций // KDS 2003, Knowledge - Dialogue - Solution, Sofia, Bulgaria, 2003. 32. Yashchenko Vitaliy Neural-like growing networks in intelligent system of recognition of images // KDS 2003, Knowledge - Dialogue - Solution, Sofia, Bulgaria, 2003. 33. Морозов А.А., Ященко В.А. Ситуационные центры - основа стратегического управления // Математические машины и системы. - 2003. - № 1. - С. 3 -14. 34. Yashchenko V. Neural-like growing networks in intelligent system of analysis and prediction of tactic-technical characteristics of contradictory parties // Mathematical Machines and Systems. - 2003. - N 3,4. - P. 21-29. 35. Морозов А.А., Ященко В.А. Ситуационные центры - технология управления в больших системах // Х Международная научно-практическая конференция « Построение информационного общества: ресурсы и технологии», Киев, УкрИНТЭИ , 4-5 июля 2003г. - С. 42-46. 36. Yashchenko V. A. Secondary Automatisms of Artificial Intelligence Systems Base on Neural-like of Growing Networks // Mathematical Machines and Systems. - 2004. - № 1. - P. 28-38. 37. Шевченко А.И., ЯщенкоВ.А. Может ли компьютер мыслить? // Международная научно-техническая конференция Интеллектуальные и много процессорные системы - 2005 (ИМС-2005). Тез. Докл. Дивноморск, Россия, 26 сентября - 1 октября 2005г. 38. Ященко В.А. Вторичные автоматизмы в интеллектуальных системах // Международная научно-техническая конференция Интеллектуальные и много процессорные системы - 2005 (ИМС-2005). Тез. Докл. Дивноморск, Россия, 26 сентября - 1 октября 2005г. 39. Ященко В.А. Вторичные автоматизмы в интеллектуальных системах // Искусственный интеллект, №3, 2005 40. Шевченко А.И., ЯщенкоВ.А. Может ли компьютер мыслить? // Искусственный интеллект № 4, 2005 41. Ященко В.А. Размышляющие компьютеры // Математические машины и системы. - 2006. - № 1. - С. 49 - 59. 42. Ященко В.А. Размышляющие компьютеры // Международная конференция KDS 2007, Knowledge - Dialogue - Solution, Varna, Bulgaria, june 18-24, 2007. с.673-678. 43. Морозов А.А., Ященко В.А. Ситуационные центры информационные технологии будущего. - Киев: СП «Интертехнодрук», 2008. - 332с. 44. Шевченко А.И., ЯщенкоВ.А. От искусственного интеллекта к искусственной личности // Искусственный интеллект, №3, 2009. с.492-505. 45. Ященко В.А. Некоторые аспекты «нервной деятельности» интеллектуальных систем и роботов // Искусственный интеллект, №4, 2009. с.504-511. 46. Шевченко А.И., ЯщенкоВ.А. Особенности реализации искусственной личности // Международная научно-техническая мультиконференция. Актуальные проблемы информационно-компьютерных технологий, механотроники и робототехники - 2009, (ИКТМР-2009). (Дивноморск, Россия, 28 сентября - 3 октября 2009г.) 47. ЯщенкоВ.А. Некоторые аспекты «нервной деятельности» интеллектуальных систем и роботов // Международная научно-техническая мультиконференция. Актуальные проблемы информационно-компьютерных технологий, механотроники и робототехники - 2009, (ИКТМР-2009). (Дивноморск, Россия, 28 сентября - 3 октября 2009г.) 48. А.И.Шевченко, В.А.Ященко «Нейроподобные многосвязные растущие сети. Теория и практика» Міжнародна науково-технічна конференція штучний інтелект. Інтелектуальні системи. Тез. Докл. Том2 стр. 295-303. 20 -24 сентября 2010. Кацивели. 49. В.А.Ященко, А.И.Шевченко. Нейроподобные многосвязные растущие сети. Теория и практика // Искусственный интеллект №4. - 2010. - стр.634-643 50. Ященко В.А. Теория искусственного интеллекта (основные положения) / Математичні машини і системи, 2011, №4 с. 3-19 51. Ященко В.А. Некоторые положения теории искусственного интеллекта / Искусственный нтеллект № 4 2012 с.53-67 52. Ященко В.А. Общая теория искусственного интеллекта. / / Материалы Международной научно-технической конференции по искусственному интеллекту 2012. с.298-299
