Заключение. 
Повышение устойчивости к аномалиям интеллектуального агента с ограниченным временным ресурсом: метакогнитивный подход

Рассмотренный в данном докладе метакогнитивный подход, ориентирован для применения в многоагентных системах жёсткого реального времени, чем и обусловлена его специфика. Опыт практического применения метакогнитивного подхода к построению различных интеллектуальных систем уже показал, что устойчивость таких систем к аномалиям выше, чем у аналогичных систем, в которых данный подход не применялся Anderson et al., 2006. Вместе с тем, этот подход нельзя рассматривать в качестве панацеи, решающей все проблемы, связанные с обеспечением устойчивости к аномалиям интеллектуальных систем. Однако не вызывает сомнений, что на пути решения этих проблем метакогнитивный подход является необходимым звеном.

Благодарности. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект №).

Список литературы

• 1. Емельянов, 1999 Емельянов В. В. Многоагентная модель децентрализованного управления потоком производственных ресурсов// Труды Международной конференции «Интеллектуальное управление: новые интеллектуальные технологии в задачах управления» (ICIT'99, Переславль-Залесский, 6−9 декабря, 1999). — М.: Наука. Физматлит, 1999.
• 2. Anderson et al., 2005 Anderson M. L., Perlis D. Logic, self-awareness and self-improvement: The metacognitive loop and the problem of brittleness, in Journal of Logic and Computation. 2005. № 15 (1).
• 3. Anderson et al., 2004 Anderson M. L., Lee B. Empirical results for the use of meta-language in dialog management. // Proceedings of the 26th Annual Conference of the Cognitive Science Society. 2004.
• 4. Brown, 1987 Brown A. Metacognition, executive control, self control, and other mysterious mechanisms. In F. Weinert and R. Kluwe (Eds.), Metacognition, Motivation, and Understanding. Hillsdale, NJ: Erlbaum. 1987.
• 5. Cox et al., 2007 Cox, Raja. Metareasoning: Manifesto, in BBN Technical Memo TM-2028, 2007.
• 6. Elgot-Drapkin, 1998 J. Elgot-Drapkin. Step Logic: Reasoning situated in time. PhD thesis. Department of computer science, University of Maryland, Colledge-Park, Maryland, 1988.
• 7. Fagin et al., 1988 Fagin R. and. Halpern J. Y. Belief, awareness and limited easoning, Artificial Intelligence 34 (1988).
• 8. Flavell, 1979 Flavell J. H. Speculations about the nature and development of metacognition. In F. Weinert & R. Kluwe, eds., Metacognition and Motivation. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. 1979.
• 9. Flavell, 1987 Flavell J. H. Metacognition and cognitive monitoring: A new era in cognitive-developmental inquiry. American Psychologist. 1987. № 34(10)
• 10. Metcalfe et al., 1994 Metcalfe J. & Shimamura A. P. Metacognition: knowing about knowing. Cambridge, MA: MIT Press. 1994.
• 11. Newell, 1990 Newell F. Unified Theories of Cognition. Cambridge, MA: Cambridge University Press, 1990.
• 12. Purang et al., 1999 Purang K., Purushothaman D., Traum D., Andersen C., Traum D., Perlis D. // Practical Reasoning and Plan Executing with Active Logic. 1999. Proceedings of the IJCAI'99 Workshop on Practical Reasoning and Rationality