Все выпуски

Динамическая теория информации как базис естественно-конструктивистского подхода к моделированию мышления

 pdf (601K)  / Аннотация

Список литературы:

  1. Википедиа [Электронный Ресурс]. https: //en.wikipedia.org/wiki/Main_Page.
  2. А. А. Жданов. Автономный искусственный интеллект. — М: БИНОМ, 2015.
    • A. A. Zhdanov. Autonomous Artificial Intelligence. — Moscow: BINOM, 2015. — in Russian.
  3. А. Г. Колупаев, Д. С. Чернавский. Перемешивающий слой // Краткие сообщения по физике. 1997. — Т. 1, № 2. — С. 12–18.
    • A. G. Kolupaev, D. S. Chernavskii. Mixing layer // Short reports on physics. 1997. — V. 1, no. 2. — P. 12–18. — in Russian.
  4. Цифровая библиотека по философии [Электронный ресурс]. http://filosof.historic.ru/enc/item/f00/s10/a001041.shtml.
  5. О. Д. Чернавская, Д. С. Чернавский. Естественно-конструктивистский подход к моделированию мышления // Биофизика. 2016. — Т. 61, № 1. — С. 185–200.
    • O. D. Chernavskaya, D. S. Chernavskii. Estesstvenno-konstructivistskii podhod k modelirovaniyu myshleniya // Biofizika. 2016. — V. 61, no. 1. — P. 185–200. — in Russian.
    • O. D. Chernavskaya, D. S. Chernavskii. Natural-Constructive Approach to modeling the Cognitive Process // Biophysics. 2016. — V. 61, no. 1. — P. 155–169. — DOI: 10.1134/S0006350916010061.
  6. О. Д. Чернавская, Д. С. Чернавский, В. П. Карп, А. П. Никитин, Д. С. Щепетов. О подходе к процессу моделирования мышления с позиций динамической теории информации / Подходы к моделированию мышления: Сборник. Под ред. В. Г. Редько. — М: ЛЕНАНД, 2014.
    • O. D. Chernavskaya, D. S. Chernavskii, V. P. Karp, A. P. Nikitin, D. S. Schepetov. On the approach to modeling the cognitive process from the viewpoint of dynamical theory of information / Approaches to modeling the cognitive process. Ed. V. G. Red’ko. — Moscow: LENAND, 2014.
  7. Д. С. Чернавский. Синергетика и информация. Динамическая Теория Информации. — М: Едиториал УРСС, 2004.
    • D. S. Chernavskii. Synergetics and Information: Dynamical Theory of Information. — Moscow: Editorial URSS, 2004. — in Russian. — MathSciNet: MR1893136.
  8. А. Л. Шамис. Пути моделирования мышления. — М: КомКнига, 2006.
    • A. L. Shamis. The ways of thinking modeling. — Moscow: Komkniga, 2006. — in Russian.
  9. O. D. Chernavskaya, D. S. Chernavskii, V. P. Karp, A. P. Nikitin, D. S. Shchepetov. An architecture of thinking system within the Dynamical Theory of Information // Biologically Inspired Cognitive Architecture. 2013. — V. 6. — P. 147–158. — DOI: 10.1016/j.bica.2013.05.013.
  10. O. D. Chernavskaya, D. S. Chernavskii, V. P. Karp, A. P. Nikitin, Shchepetov D. S.. ., Rozylo Ya. A. An architecture of the cognitive system with account for emotional component // Biologically Inspired Cognitive Architecture. 2015. — V. 12. — P. 144–154. — DOI: 10.1016/j.bica.2015.04.009.
  11. O. D. Chernavskaya, Ya. A. Rozhylo. The Natural-Constructive Approach to Representation of Emotions and a Sense of Humor in an Artificial Cognitive System // IARIA Journal of Life Sciences. 2016. — V. 8, no. 3&4. — P. 184–202.
  12. T. W. Deacon. The symbolic species: the co-evolution of langufage and the brain. — N. Y: Norton, 1997.
  13. K. Doya. Complementary roles of basal ganglia and cerebellum in learning and motor control // Current Opinion in Neurobiology. 2000. — V. 10. — P. 732–739. — DOI: 10.1016/S0959-4388(00)00153-7.
  14. R. FitzHugh. Impulses and physiological states in theoretical models of nerve membrane // Biophys J. 1961. — V. 1. — P. 445. — DOI: 10.1016/S0006-3495(61)86902-6.
  15. E. Goldberg. The new executive brain. — Oxford University Press, 2009.
  16. S. Grossberg. Studies of Mind and Brain. — Boston: Riedel, 1982. — MathSciNet: MR0667852.
  17. H. Haken. Information and Self-Organization: A macro-scopic approach to complex systems. — Springer, 2000. — MathSciNet: MR1735498.
  18. D. O. Hebb. The organization of behavior. — John Wiley & Sons, 1949.
  19. A. L. Hodgkin, A. F. Huxley. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve // The Journal of physiology. 1963. — V. 117. — P. 500–544. — DOI: 10.1113/jphysiol.1952.sp004764.
  20. J. J. Hopfield. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities // Proceedings of the national academy of sciences (PNAS). 1982. — V. 79. — P. 2554. — DOI: 10.1073/pnas.79.8.2554. — MathSciNet: MR0652033.
  21. E. M. Izhikevich. Dynamical systems in neuroscience: the geometry of excitability and bursting. — MIT Press, 2007. — MathSciNet: MR2263523.
  22. E. M. Izhikevich, G. M. Edelman. Large-scale model of mammalian thalamocortical systems // Proceedings of the national academy of sciences (PNAS). 2008. — V. 105. — P. 9. — DOI: 10.1073/pnas.0712231105.
  23. I. Kant. Critick of Rure Reason. — London: William Pickering, 1838.
  24. T. Kohonen. Self-Organizing Maps. — Springer, 2001. — MathSciNet: MR1844512.
  25. L. F. Koziol, D. E. Budding. Subcortical Structures and Cognition: Implications for Neurophysiological Assessment. — Springer, 2009.
  26. J. E. Laird. The Soar cognitive architecture. — MIT Press, 2012.
  27. Y. LeCun, Y. Bengio, G. Hinton. Deep Learning // Nature. 2015. — V. 521. — P. 436–444. — DOI: 10.1038/nature14539. — MathSciNet: MR3342741.
  28. J. Levin. Materialism and Qualia: The Explanatory Gap // Pacific Philosophical Quarterly. 1983. — V. 64, no. 4. — P. 354–361. — DOI: 10.1111/j.1468-0114.1983.tb00207.x.
  29. J. Nagumo, S. Arimoto, S. Yashizawa. An active pulse transmission line simulating nerve axon // Procedings of IRE. 1962. — V. 50. — P. 2062.
  30. J. Panksepp, L. Biven. The Archaeology of Mind: Neuroevolutionary Origins of Human Emotions. — N. Y: Norton, 2012.
  31. R. Penrose. Shadows of the Mind. — Oxford University Press, 1994. — MathSciNet: MR1865778.
  32. I. Prigogine. End of Certainty. — The Free Press, 1997.
  33. H. Quastler. The emergence of biological organization. — New Haven: Yale University Press, 1964.
  34. A. Samsonovich. Bringing consciousness to cognitive neuroscience: a computational perspective // Journal of Integrated Design and Process Science. 2007. — V. 1. — P. 19–30.
  35. O. E. Svarnik, K. V. Anokhin, Yu. I. Aleksandrov. Experience of a First Whisker-Dependent Skill Affects: the Induction of c-Fos Expression in Somatosensory Cortex Barrel Field Neurons in Rats on Training the Second Skill // Neuroscience and Behavioral Physiology. 2015. — V. 45. — P. 724. — DOI: 10.1007/s11055-015-0135-3.
  36. A. M. Turing. Computing machinery and intelligence // Mind. 1950. — V. 59. — P. 433–460. — DOI: 10.1093/mind/LIX.236.433. — MathSciNet: MR0037064.
  37. P. Vershure. The Distributed Adaptive Control: A theory of the mind, brain, body nexus // Biologically Inspired Cognitive Architecture. 2012. — V. 1. — P. 55–72. — DOI: 10.1016/j.bica.2012.04.005.
  38. W. Weaver, C. Shannon. The Mathematical Theory of Communication. — Univ. of Illinois Press, 1963. — MathSciNet: MR0032134.
  39. N. Wiener. Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. — MIT Press, 1948. — MathSciNet: MR0025096.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.