ადამიანებს შორის კომუნიკაციისას ძალიან ხშირია არასრულ, არასრულყოფილ ინფორმაციაზე მსჯელობა. მისი მოდელირება ერთობ არატრივიალური ამოცანაა და მნიშვნელოვან პრობლემად რჩება ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებაში.
ამ სფეროში შემავალი ბევრი საკითხისთვის ზუსტი ტოლობა ან ეკვივალენტობა იცვლება მათი მიახლოებით. ტოლერანტობის მიმართებები ასეთი მიახლოების გამოხატვის საშუალებათაგანია. ისინი შესაბამისი არაზუსტი ინფორმაციის მოდელირებისთვის გამოყენება. ესენია რეფლექსური და სიმეტრიული, მაგრამ არა აუცილებლად ტრანზიტული მიმართებები, რომლებიც გამოხატავენ სიახლოვის ან მსგავსების ცნებებს. მათთან დაკავშირებული თავდაპირველი იდეა ეკუთვნის პუანკარეს, რომელიც ტოლერანტობის ცნებას ფუნდამენტურ მნიშვნელობას ანიჭებდა ფიზიკურ სამყაროში გამოყენებული მათემატიკის იდეალური მათემატიკისგან გარჩევაში.
საწყისი ვერსიით, ტოლერანტობის მიმართება იყო მკაფიო (მაგ., ორი ობიექტი ერთმანეთთან ან ახლოსაა, ან არა). მოგვიანებით, ამ ცნების რაოდენობრივი ანალოგების შემოტანამ ტოლერანტობის მიმართების არამკაფიო ვარიანტები განსაზღვრა. არამკაფიო ტოლერანტობას ხშირად სიახლოვის მიმართებად მოიხსენიებენ, ხოლო მისი სპეციალური შემთხვევა, არამკაფიო ეკვივალენტობა, მსგავსების მიმართების სახელითაა ცნობილი. ამ პროექტის მიზანია სიახლოვისა და მსგავსების მიმართებებისთვის ავტომატური და ნახევრადავტომატური მსჯელობის მეთოდების განვითარება.
მეთოდები, რომელზე მუშაობაც პროექტში იგეგმება, შეეხება მათემატიკური მსჯელობის სამ უმთავრეს აქტივობას: ამოხსნის, გამოთვლის და დამტკიცების აქტივობებს. კერძოდ, შეიქმნება ალგორითმები (სიახლოვისა და მსგავსების მიმართებებისთვის), რომლებიც ხსნიან ოპტიმალური უნიფიკაციის პრობლემას და შეზღუდვებს მკაფიო და არამკაფიო სიმრავლეების მიმართ (ამოხსნის აქტივობის ნაწილი). ეს ალგორითმები, ზოგ უკვე არსებულ ალგორითმთან ერთად, გამოყენებული იქნება შეზღუდვებიანი გადაწერის და გამარტივების მეთოდების შესაქმნელად (გამოთვლების აქტივობის ნაწილი) და ასევე მტკიცებათა მიახლოებითი მეთოდების შემუშავებისთვის სიახლოვისა და მსგავსების მიმართებებიანი ლოგიკის ზოგიერთი ფრაგმენტისთვის (დამტკიცებათა აქტივობის ნაწილი). ამას გარდა, ვგეგმავთ გამოთვლების და დედუქციის მეთოდების ერთ ჩარჩო-სტრუქტურაში კომბინირებას, როგორც ეს გაკეთებულია, მაგალითად, გადაწერის ლოგიკასა თუ ρLog-ის აღრიცხვაში, რაც გაზრდის ასეთი ფორმალიზმების სიმძლავრეს მკაფიო გარემოდან არამკაფიო სიახლოვისა და მსგავსების მიმართებებისთვის.

პროექტში მონაწილე პერსონალი:

• Temur Kutsia (პროექტის ხელმძღვანელი)

• Mikheil Rukhaia (კოორდინატორი)

• Mircea Marin (ძირითადი პერსონალი)