Миварная технология накопления информации предназначена для хранения любой информации с возможным эволюционным изменением структуры и без ограничений по объему и формам представления.
Миварная технология обработки информации предназначена для обработки информации, включая логический вывод, вычислительные процедуры и "сервисы".
Фактически, миварные сети позволяют развить продукционный подход и создать автоматическую обучаемую логически рассуждающую систему. В наших работах показано, что миварный подход объединяет и развивает продукционные системы, онтологии, семантические сети, сервисно-ориентированные архитектуры, многоагентные системы и другие современные информационные технологии в целях создания интеллектуальных систем и систем ИИ.
В настоящее время "движок" УДАВ выполняет поиск логического вывода и автоматически конструирует алгоритмы решения задач из готовых модулей-сервисов, управляемые потоком входных данных. На обычном ноутбуке УДАВ обрабатывает более 1,17 млн переменных и 3,5 млн правил. Программная реализация наглядно доказывает на практике линейную сложность поиска логического вывода, эволюционность и активность работы миварных экспертных систем нового поколения.
Анализ существующих парадигм и моделей обработки данных
Традиционно выделяют следующие парадигмы и модели обработки данных: исчисление высказываний, исчисление предикатов, продукции, семантические сети, онтологии и др. У продукционного подхода есть важные преимущества. Поспелов Д.А. писал, что знания о внешнем мире могут иметь двоякую природу:
1) могут содержать декларативное описание фактов и явлений внешнего мира, фиксирующее их наличие или отсутствие, а также основные связи и закономерности, в которые эти факты и явления входят;
2) могут содержать и процедурные описания того, как надо манипулировать с этими фактами и достигать целей, интересных для системы [23].
Продукции в общем виде записывают в форме "Если… то…". Часть специалистов по интеллектуальным системам считает, что запись знаний в виде систем продукций носит универсальный характер – любые знания можно записать в такой форме. В системе продукций можно представлять самые разнообразные правила, процедуры, формулы или сервисы. К ним, по сути, сводятся все каузальные, т.е. причинно-следственные утверждения. Поспелов Д.А. делает совершенно обоснованный вывод: "Продукционные системы получили при представлении знаний в последнее время наибольшее распространение". Следовательно, применение продукционного подхода для логико-вычислительной обработки разнообразных данных является вполне обоснованным и целесообразным.