Метрология интеллектуальных систем

Abstract

В статье рассмотрены системные принципы метрологического обеспечения проектирования систем с элементами искусственного интеллекта. Структурно-стохастический принцип аппроксимации информации пространственно-временных полей обеспечивает преодоление существенной априорной неопределенности и высокие метрологические показатели по скорости адаптации, достоверности и устойчивости результатов.У статті розглянуті системні принципи метрологічного забезпечення проектування систем з елементами штучного інтелекту. Структурно-стохастичний принцип апроксимації інформації просторово-часових полів забезпечує подолання істотної апріорної невизначеності і високі метрологічні показники швидкості адаптації, достовірності і стійкості результатів.The system principles of metrological assurance of intellectual systems designing, i.e. the systems with elements of an artificial intelligence are considered. The structurally-stochastic principle of approximation ensures overcoming of essential a priori indeterminacy and assures high metrology parameters on a velocity of adaptation, reliability of results.