Запропоновано розглядати природу когнітивних агентів як алгебраїчну систему, яка задовольняє певним умовам, а математичний формалізм когнітивного процесу -як композиції функцій, що реалізуються за певних умов з певною ймовірнстю. Введено поняття функціонально-логічних протиріч та протиріч суб'єктивного ставлення в когнітивно-алгебраїчній системі (КАС). Доведено, що КАС за наявних протиріч суб'єктивного ставлення не здатна до аналітичного пошуку оптимального рішення і вимушена спиратися на комбінаторні методи. Дано формальні визначення теоретичному та практичному дослідженню, теоретичному та практичному навчанню когнітивного агента, показано роль і місце мови в цих процесах. Сформульовано нову наукову проблему формалізації семантики мови в межах запропонованої КАС.К л ю ч о в і с л о в а: сильний штучний інтелект, консистентність когнітивної системи, квант часу, суб'єктивний час, модель синтезу, навчання.Створення сильного штучного інтелекту (СШІ) є одним з найвідоміших викликів науковій спільноті в ХХІ сторіччі. Щоб усвідомити геополітичну важливість вирішення цього завдання, достатньо поглянути, наприклад, на загальний бюджет наукових досліджень в межах BRAIN Initiative в США, який становить 4,5 млрд. дол. [1]. До перегонів у розв'язанні зазначеної задачі долучилися не тільки країни, що претендують на геополітичну перевагу, а й громадські організації та окремі меценати. Так, наприкінці 2015 р. започатковано проект OpenAI та анонсовано 1 млрд. дол. США інвестицій в нього з метою демократизації використання штучного інтелекту (ШІ) [2].Якщо BRAIN Initiative передбачає в основному нейрофізіологічні дослідження мозку людини, то OpenAI та DeepMind [3] у своїй стратегії спираються на методи машинного навчання з підкріпленням. Основна