рус eng
«ИЗВЕСТИЯ ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА». СЕРИЯ «МАТЕМАТИКА»
«IZVESTIYA IRKUTSKOGO GOSUDARSTVENNOGO UNIVERSITETA». SERIYA «MATEMATIKA»
«THE BULLETIN OF IRKUTSK STATE UNIVERSITY». SERIES «MATHEMATICS»
ISSN 1997-7670 (Print)
ISSN 2541-8785 (Online)

Список выпусков > Серия «Математика». 2025. Том 54

Задачный подход к цифровой трансформации

Автор(ы)

Е. Е. Витяев1, Д. И. Свириденко1, А. Р. Рофе1 

1 Исследовательский центр в сфере искусственного интеллекта НГУ, Новосибирск, Российская федерация

Аннотация
Рассматривается проблема цифровой трансформации объекта и субъекта управления экономического актора в их цифровых двойников (ЦД). Под экономическими акторами понимаются цифровые компьютерные модели, которые предоставляют системные, исторические, оперативные и прогнозные данные как об объекте и субъекте управления, так и об окружающей среде. ЦД субъектов управления экономических акторов изучены очень слабо, поскольку при их построении возникает нетривиальная проблема полноты и адекватности их цифрового представления. Главным и истинным содержанием проблем является решение задач и деятельность управляющего субъекта. Управление ресурсами, рисками, данными, изменениями и т.д. носит второстепенный характер и, следовательно, представляет собой частный случай вариантов решения управленческих задач. Предполагается, что оригинальный задачный подход к искусственному интеллекту, учитывающий достижения физиологической теории функциональных систем целенаправленного поведения, эффективно решает проблему построения ЦД экономических акторов. Тщательно анализируется концепция задачи: какова ее природа; каков критерий ее решения; как должна быть сформулирована задача в терминах исполнимых спецификаций, ведущих к ее решению; как должна быть построена и решена задача. Описана логическая и функциональная модель субъекта управления экономического актора. В качестве репрезентативного примера субъекта управления представлена система городского управления.
Об авторах

Витяев Евгений Евгеньевич, д-р физ.-мат. наук, проф., Исследовательский центр в сфере искусственного интеллекта НГУ, Новосибирск, 630090, Российская Федерация, vityaev@math.nsc.ru, 

Свириденко Дмитрий Иванович, д-р физ.-мат. наук, проф., Исследовательский центр в сфере искусственного интеллекта НГУ, Новосибирск, 630090, Российская Федерация, dsviridenko47@gmail.com

Рофе Аркадий Ростиславович, вед. науч. сотр., Исследовательский центр в сфере искусственного интеллекта НГУ, Новосибирск, 630090, Российская Федерация, a.rofe@yandex.ru,

Ссылка для цитирования
Vityaev E. E., Sviridenko D. I., Rofe A. R. Task-Based Approach to Digital Transformations // Известия Иркутского государственного университета. Серия Математика. 2025. Т. 54. C. 78–95. https://doi.org/10.26516/1997-7670.2025.54.78
Ключевые слова
цифровые двойники, субъект управления, объект управления, экономический актор, искусственный интеллект
УДК
519.7
MSC
68W30, 68U35
DOI
https://doi.org/10.26516/1997-7670.2025.54.78
Литература
  1. Automation systems and integration. Digital twin framework for manufacturing. Part 1: Overview and general principles. ISO 23247-1:2021. 
  2. Gavrilin D.N., Mantsivoda A.V. Object Ontologies as a Priori Models for Logical-Probabilistic Machine Learning. The Bulletin of Irkutsk State University. Series Mathematics, 2025, vol. 51, pp. 116–129. https://doi.org/10.26516/1997- 7670.2025.51.116
  3. Goncharov S.S. Conditional terms in semantic programming. Siberian Mathematical Journal, 2017, vol. 58, no. 5, pp. 794–800. 
  4. Goncharov S., Nechesov A. Polynomial Analogue of Gandy’s Fixed Point Theorem. Mathematics, 2021, vol. 9, art. 2102. https://doi.org/10.3390/math9172102 
  5. Goncharov S., Nechesov A. “Solution of the Problem P = L.” Mathematics, 2022, vol. 10, art. 113. https://doi.org/10.3390/math10010113
  6. Goncharov S.S., Sviridenko D.I. Theoretical aspects of 𝛴-programming. Lecture Notes in Computer Science, 1986, vol. 215, pp. 169–179. 
  7. Goncharov S.S., Sviridenko D.I. Mathematical foundations of semantic programming. Doklady Akademii Nauk USSR, 1986, vol. 289, no. 6, pp. 1324–1328. (in Russian)
  8. Goncharov S.S., Sviridenko D.I. 𝛴-programming. Transl., II. Ser., Am. Math. Soc., 1989, vol. 142, pp. 101–121. 
  9. Goncharov S.S., Sviridenko D.I. Recursive terms in semantic programming. Siberian Mathematical Journal, 2018, vol. 59, no. 6, pp. 1279–1290. (in Russian) 
  10. Goncharov S.S., Sviridenko D.I. Logical language for describing polynomial computability. Doklady Akademii Nauk USSR, 2018, vol. 485, no. 1, pp. 11–14. (in Russian) 
  11. Ershov Yu.L., S.S. Goncharov, D.I. Sviridenko. Semantic programming, Information processing. Proc. IFIP 10 th World Comput. Congress, Dublin, 1986, vol. 10, pp. 1113–1120. 
  12. Ershov Yu.L., Goncharov S.S., Sviridenko D.I. Semantic foundations of programming. Lecture Notes in Computer Science, 1987, vol. 278, pp. 116–122. 
  13. Ershov Yu.L., Samokhvalov K.F. On a new approach to the philosophy of mathematics. Structural analysis of symbolic sequences. Novosibirsk, 1984, no. 101, pp. 141–148. (in Russian) 
  14. Ershov Yu.L., Samokhvalov K.F. Modern philosophy of mathematics: ailments and treatment. Novosibirsk, Parallel Publ., 2007. (in Russian) 
  15. Hodgson G.M. What Are Institutions? Journal of Economic Issues, 2006. vol. 40, no. 1, pp. 1–25. 
  16. Mantsivoda A.V., Ponomaryov D.K. A Formalization of Document Models with Semantic Modelling. The Bulletin of Irkutsk State University. Series Mathematics, 2019, vol. 27, pp. 36–54. https://doi.org/10.26516/1997-7670.2019.27.36
  17. Nechesov A. “Functional variant of Polynomial Analogue of Gandy’s Fixed Point Theorem.” arXiv, 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.02515
  18. Nelson R.R. Making Sense of Institutions as a Factor Shaping Economic Performance. Journal of Economic Behavior and Organization. 2001, vol. 44, pp. 31–54. 
  19. Newell A., Simon H.A. Human problem solving. Englewood Cliffs, NJ, PrenticeHall, 1972. 
  20. Raisberg B.A., Lozovsky L.Sh., Starodubtseva E.B. Modern economic dictionary. 5th ed., reprint. and add. Moscow, INFRA-M Publ., 2007, 495 p. (in Russian) 
  21. Robertson S.I. PROBLEM SOLVING: Perspectives from Cognition and Neuroscience. 2nd ed. London, eBook Published, Psychology Press, 2016. 
  22. Russell S.J., Norvig P. Artificial Intelligence. A Modern Approach. Global Edition. Pearson Education Limited, UK, 2022. 
  23. Sudakov K.V. General Theory of Functional Systems. 1984, Moscow, Medicine Publ., 222 p. (in Russian)
  24. Vityaev E.E. The logic of prediction. Proceedings of the 9th Asian Logic Conference (August 16-19, Novosibirsk, Russia), World Scientific Publishers, 2006, pp. 263– 276. 
  25. Vityaev E.E. The logic of the brain. Redko V.G. (ed.) Approaches to modelling thinking. Moscow, URSS Editorial Publ., 2014, pp. 120-153. (in Russian) 
  26. Vityaev E.E. Purposefulness as a Principle of Brain Activity. Anticipation: Learning from the Past (ed.) M. Nadin. Cognitive Systems Monographs, vol. 25, Chapter 13, Springer, 2015, pp. 231–254. 
  27. Vityaev E.E., Goncharov S.S., Sviridenko D.I. On the task approach in artificial intelligence. Siberian Philosophical Journal, 2019, vol. 17, no. 4, pp. 5–25. (in Russian)
  28. Vityaev E.E., Goncharov S.S., Sviridenko D.I. On the task approach in artificial intelligence and cognitive sciences. Siberian Philosophical Journal, 2020, vol. 18, no. 2, pp. 5–29. (in Russian) 
  29. Vityaev E.E., Goncharov S.S., Sviridenko D.I. Task-driven approach to artificial intelligence. Cognitive Systems Research, 2023, vol. 81, pp. 50–56. 
  30. Vityaev E.E., Goncharov S.S., Gumirov V.S., Mantsivoda A.V., Nechesov A.V., Sviridenko D.I. Task approach: on the way to trusting artificial intelligence. World Congress: Systems Theory, Algebraic Biology, Artificial Intelligence: Mathematical Foundations and Applications. Selected works. Moscow, 2023, pp. 179–243. 
  31. Vityaev E., Odintsov S. How to predict consistently? Cornejo M. E. (ed.) Trends in Mathematics and Computational Intelligence. Studies in Computational Intelligence, 2019, vol. 796, pp. 35–41. 
  32. Vityaev E., Smerdov S. On the Problem of Prediction. Wolff K.E. et al. (eds.): KONT/KPP 2007. LNAI 6581. Heidelberg, Springer, 2011, pp. 280–296. 
  33. What are digital twins and where are they used? Available at: https://secrets.tinkoff.ru/razvitie/digital-twin/ (in Russian)
  34. What are digital twins and where are they used? Available at: https://trends.rbc.ru/trends/industry/6107e5339a79478125166eeb

Полная версия (english)