Критерії реальності при різних формах свідомості і їхнє застосування у віртуальній реальностi

• узгодженість реальності самої із собою в часі;

• узгодженість і взаємне підтвердження інформації від різних органів сприйняття, що звичайно реагують на різні форми матерії і часто є парними (зір, слух, нюх) і розташованими в різних точках простору.

Принципи еквівалентності (відносності) Галілея і Эйнштейна і критерії віртуальної реальності:

1. Ніякими експериментами усередині замкнутої системи неможливо відрізнити стан спокою від стану рівномірного і прямолінійного руху (Галілей).

2. Ніякими експериментами усередині обмеженої по розмірах замкнутої системи неможливо установити, рухається вона під дією сил гравітації чи по інерції (Эйнштейн).

Віртуальна система відліку, локалізована в повнофункціональній віртуальній реальності цілком фізично еквівалентна фізичній системі відліку, локалізованії в "дійсній реальності". 

Системою розпізнавання образів будемо називати клас систем штучного інтелекту, що забезпечують:

• формування конкретних образів об'єктів і узагальнених образів класів;

• навчання, тобто формування узагальнених образів класів на основі ряду прикладів об'єктів, класифікованих (тобто віднесених до тих чи інших категорій – класів) ;

• самонавчання, тобто формування кластерів об'єктів на основі аналізу некласифікованої навчальної вибірки;

• розпізнавання, тобто ідентифікацію (і прогнозування) станів об'єктів, описаних ознаками, один з одним і з узагальненими образами класів;

• вимір ступеня адекватності моделі;

• рішення зворотної задачі ідентифікації і прогнозування (забезпечується не всіма моделями).

Ознаки й образи конкретних об'єктів, метафора фазового простору:

1. Всі осі координат фазового простору є шкалами відносин.

2. Всі осі координат взаємо-перпендикулярні чи дуже близькі до цього.

Навчальна вибірка і її репрезентативність стосовно генеральної сукупності. Зважування даних

Зважування даних навчальної вибірки – це операція, у результаті якої розподіл об'єктів по класах у навчальній вибірці максимально, на скільки це можливо, наближається або до частотного розподілу генеральної сукупності (якщо вона відома з незалежних джерел), або до рівномірного. 

Основні операції: узагальнення і розпізнавання

Узагальнення – це операція формування узагальнених образів класів на основі описів конкретних об'єктів, що входять у навчальну вибірку.  Розпізнавання – це операція порівняння і визначення ступеня подібності образу даного конкретного об'єкта з образами інших конкретних об'єктів чи з узагальненими образами класів, у результаті якої формується рейтинг об'єктів чи класів по зниженню подібності з об'єктом, що розпізнється. 

Навчання з учителем – це процес формування узагальнених образів класів, на основі навчальної вибірки, що містить характеристики конкретних об'єктів як в описових, так і в класифікаційних шкалах і градаціях.  Навчання без вчителя чи самонавчання – це процес формування узагальнених образів класів, на основі навчальної вибірки, що містить характеристики конкретних об'єктів, причому тільки в описових шкалах і градаціях. 

1. Кластерний аналіз об'єктів навчальної вибірки, у результаті якого визначаються групи найбільш подібних по їхніх ознаках (кластери).

2. Присвоєння кластерам статусу узагальнених класів, для формування узагальнених образів яких використовуються конкретні об'єкти, що входять саме в ці кластери.

3. Формування узагальнених образів класів, аналогічно тому, як це робилося при навчанні з учителем.

Верифікація моделі – це операція встановлення ступеня її адекватності (валідності) шляхом порівняння результатів ідентифікації конкретних об'єктів з їхньою фактичною приналежністю до узагальнених образів класів.  Внутрішня валідність – це здатність моделі вірно ідентифікувати об'єкти навчальної вибірки.  Зовнішня валідність – це здатність моделі вірно ідентифікувати об'єкти, що не входять у навчальну вибірку.  Інтегральна валідність – це середньозважена вірогідність ідентифікації по всіх класах і об'єктах, що розпізнаються.  Диференціальна валідність – це здатність моделі вірно ідентифікувати об'єкти в розрізі по класах.  Адаптація моделі– це врахування у моделі об'єктів, що не входять у навчальну вибірку, але входять у генеральну сукупність, стосовно якої дана навчальна вибірка репрезентативна.  Синтез (пересинтез) моделі – це врахування у моделі об'єктів, що не входять ні в навчальну вибірку, ні в генеральну сукупність, стосовно якої дана навчальна вибірка репрезентативна.