В последнее десятилетие среди различных направлений искусственного интеллекта на одно из ведущих мест все больше претендуют исследования, объединяемые общим названием “многоагентные системы”. Вообще говоря, исследования по интеллектуальным агентам и многоагентным системам имеют уже почти сорокалетнюю историю, но только в последнее время эти исследования действительно оформились в самостоятельный обширный и многоплановый раздел искусственного интеллекта, который привлекает к себе лучшие силы исследователей из различных областей, причем не только из искусственного интеллекта. Причин такого неожиданного интереса к многоагентным системам немало и они разные, но главная, по-видимому, в том, что этот интерес естественно обусловлен достижениями в области информационных технологий, искусственного интеллекта, распределенных информационных систем, компьютерных сетей и в компьютерной технике. Многоагентные системы имеют реальную возможность интегрировать в себе самые передовые достижения перечисленных областей, демонстрируя принципиально новые качества. Можно без сомнений утверждать, что появление этого направления свидетельствует о новом уровне, достигнутом в области информационных технологий и искусственном интеллекте, в частности, а темпы его прогресса дают основания предсказывать ему ведущую роль в ближайшие десятилетия в широком круге приложений.

B2B–сетями называют вид экономического и информационного взаимодействия множества предприятий, или организаций иного типа, имеющий целью координацию выполнения распределенных бизнес-процессов в интересах самого бизнеса. В работе предлагается концепция и многоагентная архитектура самоорганизующихся B2B–сетей, описываются базовые задачи и предлагаются модели управления в B2B сетях на основе самоорганизации и распределенной координации. В частности, дается краткий обзор работ по B2B сетям, описывается P2P агентская платформа, обеспечивающая открытость сети, интероперабольность программного обеспечения ее узлов, а также кооперацию узлов сети в различных сценариях. Описываются принципы планирования и распределенный алгоритм координации локальных расписаний работы узлов на основе самоорганизации. Приводится пример, доказывающий реализуемость такой концепции B2B сети.

В конце двадцатого века на основе теории графов сформировалась новая область статистической физики – теория сложных сетей, ставшая эффективным инструментом исследования сложных систем различной природы, в том числе биологии и медицины. В статье представлен краткий обзор основных публикаций по приложению теории сложных сетей в изучении болезней человека. Основное внимание уделено вопросам взаимосвязи различных болезней на молекулярном и фенотипическом уровне. Дано краткое описание сетевой модели сахарного диабета второго типа.

Начиная с 1960-х г.г., клеточный анализ поведения стал продвинутой областью нейробиологии, и сегодня механизмы, лежащие в основе поведенческих актов, широко исследуются как на уровне индивидуальных нейронов (часто идентифицированных, иногда изолированных), так и на ближайшем надклеточном уровне (паттерн-генерирующие нейронные ансамбли). Экспериментальная психология давно стремится выйти на сравнимые уровни анализа. Новые методы, прежде всего фМРТ и МЭГ, обеспечили психологов знаниями о локализации мозговых структур, вовлеченных в некоторые психические процессы (neural correlates of mental events, «новая френология»). Однако на уровне neuronal correlates успехи пока скромны. Перспективным в этом плане представляется развитие подходов, которые придают значение химическому многообразию нервных клеток, участвующих в формировании гетерогенных нейронных популяций и нейроактивной межклеточной среды. Альтернативой выступает направление, которое связывает реальные нервные и психические процессы с идеализированным представлением об их субстрате (предельно редуцированные нейрон и синапс, безликие синаптические веса, однородные нейронные сети, и т. п.). Это направление акцентировано амбициозной «когнитивной революцией» и ныне переживает ренессанс.

В последнее время сложные системы различной природы (технологические, биологические, социальные, когнитивные) стали представлять в виде сетевых структур. Узлы в таких сетях представляют собой элементы этих сложных систем, а связи между узлами – взаимодействия между элементами. В данной работе исследуется структурная сложность дорожной системы Москвы в процессе ее роста и эволюции. Для исследования из Интернет-ресурсов были получены графы дорожных сетей трех районов города Москвы: в пределах Садового кольца, Ленинского района Москвы, и крупного района, недавно присоединённой к Москве на юге. Основным показателем, определяющим сложность структуры дорожной сети, является коэффициент сетчатости.

Представление улично-дорожных систем городов в виде сетей (графов) берет свое начало с известной работы Леонарда Эйлера 1736 года о семи мостах Кенигсберга, заложившей основы новой тогда математической дисциплины – теории графов. В последнее время методы этой теории успешно применяются в исследованиях по географии, урбанистике и других научных направлениях. Научный подход в изучении городских территорий, использующий теорию планарных графов для представления дорожной сети, в котором перекрестки городов являются узлами, а дороги – связями, получило название теория первичных графов (primary graph). В данной работе исследуются дорожные сети центра Москвы (Бульварное кольцо) и центр Петербурга.

Работа посвящена актуальным и активно обсуждаемым проблемам формирования адекватных эпохе глобализации форм и типов субъектности. Предлагаемый авторами подход базируется на идеях постнеклассической науки, в которой интерпретация знаний неразрывно связана с субъектами, их производящими, с их отношениями и взаимными рефлексивными представлениями, с этическими нормами и морально-нравственными представлениями. Представляет интерес для специалистов гуманитарных и естественнонаучных областей знаний, ориентированных на исследование проблем социального проектирования, управления и развития, а также для широкой аудитории управленцев-практиков.

Автор настоящего сообщения отдает себе отчёт в том, что оно может эпатировать какую-то часть профессионального сообщества. В самом деле, такие термины, как нервный импульс, рефлекторная дуга, синапс, нейронная сеть, а также их многочисленные производные — синаптическая передача, нейротрансмиттер и т. п., давно и небесполезно служат нашей науке. Но трудная истина состоит в том, что этот понятийный аппарат на наших глазах превращается из рабочего инструмента в набор дезориентирующих мифологем. Не отвлекаясь от частных текущих задач, мы должны осмыслить концептуальное значение накопившихся эмпирических данных, облегчив себе тем самым преодоление трудностей.

На примерах поэзии, художественной литературы и музыки показано, что взаимодействия между элементами этих сложных систем имеют различную природу, и по этой причине при их изучении целесообразно использовать подходы, разработанные в теории многослойных сетей. Предложены методы построения отдельных слоев таких многослойных сетевых структур. В заключение обсуждается целесообразность исследования энтропии как отдельных сетевых слоев, так и энтропии многослойных сетевых структур в целом.

Известно, что выбор поведения зависит от контекста, т.е. от разнообразных внутренних и внешних факторов: предыдущего опыта, поведенческого состояния, наличия пищи и других. Как транслируется на клеточный уровень вся совокупность факторов, определяющих выбор поведения? В обзоре приведены данные нейроэтологии, которые свидетельствуют о том, что на клеточном уровне контекст выражается составом нейроактивных молекул в экстраклеточной среде, которая управляет функционированием соответствующих нейронных ансамблей.