Аннотация: В [Нагоев, 2011a, Нагоев, 2011b] предложен подход к решению фундаментальной проблемы искусственного интеллекта (ИИ) - формализации семантики разумного мышления, - с использованием когнитивного моделирования на основе концепции рекурсивной (фрактальной) когнитивной архитектуры и гипотезы об инварианте организационно-функциональной структуры процесса интеллектуального принятия решения на основе когнитивных функций. Эти разработки, как и предложенный в [Нагоев и др., 2011] метод обучения мультиагентных нейроподобных систем на основе онтонейроморфогенеза, направлены на создание самоорганизующихся мультиагентных эмерджентных систем, способных к эмуляции функций психики, целеполаганию и адаптивному целенаправленному поведению на основе семантизации действительности и построения социальных связей.
Принципы когнитивной организации интеллектуальных систем тесно связаны с мультиагентным разделением функций в многоклеточном организме. Когнитивные центры, как в мозге человека, так и в искусственной интеллектуальной системе, на наш взгляд, должны представлять собой активные системы, взаимодействующие друг с другом на основе принципов коллективной оптимизации параметров, критичных, в первую очередь, для сохранения целостности всей системы, ее выживаемости.
Формальное описание агента должно учитывать, что поведение агента состоит из его действий, которые осуществляются в среде обитания агента и требуют затрат энергии. При этом необходимо помнить, что обмен энергией и информацией происходит не только между агентом и внешней средой, но и между внутренними агентами (органами, нейронами) агента верхнего уровня рекурсивной когнитивной архитектуры.

Аннотация: Одна из основных задач искусственного интеллекта - сделать общение человека с машиной проще, в частности, предоставить возможность общения на естественном языке. Реализации этой цели служит создание естественно-языковых интерфейсов - программ, которые воспринимают текстовое естественно-языковое сообщение и либо переводят его в некоторый формальный язык, либо выполняют некоторое действие в соответствии с принятым сообщением [1]. Для того, чтобы система могла понять смысл текста, она должна разобрать каждое слово предложения а также соотношение этих слов внутри предложения. Разбор слов в агглютинативных языках на первый взгляд кажется довольно сложной задачей, поскольку такие языки характеризуются богатством словообразовательных и словоизменительных аффиксов. Однако аффиксы в агглютинативных языках выражают только одно значение, что приводит к нанизыванию аффиксов при выражении разных грамматических значений. Другая особенность аффиксов - они могут примыкать к основе с разных сторон. Также в агглютинативных языках обычно отсутствуют разнообразные типы склонения и спряжения [2].
Одним из агглютинативных языков является башкирский язык, для которого создана программа автоматического анализа башкирской морфологии Bashmorph. Эта программа умеет определять значение введенного в него слова, а также в форме какого лица (числа, падежа, наклонения и т.д.) оно стоит. На основе такой программы можно строить частотные словари, автоматические переводчики, поисковые системы и многое другое [3].
Технический прогресс ставит новые задачи, вводит новые термины и изменяет среду обитание человека. Все эти изменения отражает в себе язык, являющийся средством общения людей между собой, а в будущем – человека с машиной. Создание естественно-языковых интерфейсов для агглютинативных языков является важной задачей для сохранения и дальнейшего развития таких языков.