Самообучаемый морфологический ящик

"Морфологический ящик" - это одна из эвристических методик решения задач.

Суть в следующем:

• Формируем таблицу, по вертикали которой - требования к тому, что синтезируем, а по горизонтали "кубики", из которых синтезируемое можно сложить. 

• В ячейках таблицы ставим оценки, насколько тот или иной "кубик" закрывает то или иное требование в конечном решении.

• На основании полученной таблицы анализируются перспективные комбинации.

Метод используется для оперативного "нащупывания" областей решений, но зачастую позволяет и сразу найти приемлемое решение.

Главный недостаток метода - комбинаторика. Таблица 10*10 уже может в принципе содержать около 10 000 000 000 комбинаций. Вручную их оценить невозможно в принципе.

Однако метод относительно легко автоматизируется.

При этом имеется высокий потенциал создания самообучаемой системы. Если в ходе работы будет формироваться и наращиваться словарь требований и база "кубиков" с разметкой того, как они соотносятся с требованиями, то, используя технологию "машина-изобретатель" можно генерировать решения почти автоматически, только на основании описания требований. А если кубики описывать не только позитивно ( как "кубик" позволяет решить задачу), но и негативно (как его применение негативно повлияет на решаемость задачи), тогда качество конечных решений вырастает в разы. Можно в кубики добавить еще и затраты, тогда - это уже инструмент совсем другого уровня качества.

Но если к кубикам добавить оценку допустимости совместности использования, то можно применить "хрустальный шар" и тогда мы получаем уже план.

Для очень большого количества задач эта технология может оказаться эффективной и достаточной.

И это лучше, чем ИИ на нейросетях, поскольку решения на базе этой технологии, в отличие нейросетевых решений, прозрачны и контролируемы.

Соединение экспертных знаний и возможностей комбинаторного анализа, возможностей поиска непротиворечивых решений, возможностей решения задач нелинейной оптимизации, а также ее самообучаемость (за счет наращивания базы знаний) позволяют рассматривать эту технологию как одну из ключевых технологий гибридного интеллекта. 

Предельным развитием является технология, описанная здесь : "Хрустальный шар на упрощенке"