№ | Слайд | Текст |
1 |
 |
Искусственный интеллект и когнитивная наукаПоспеловские чтения 29-30 ноября 2011 |
2 |
 |
Когнитивная наукаКогнитивистика (когнитивная наука) (лат. cognitio — познание) — междисциплинарное научное направление, объединяющее теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологию, когнитивную лингвистику и теорию искусственного интеллекта. |
3 |
 |
Цель когнитивной наукиКлючевым техническим достижением, сделавшим когнитивистику возможной, стали новые методы сканирования мозга. Томография и другие методы впервые позволили заглянуть внутрь мозга и получить прямые, а не косвенные данные о его работе. Наблюдаемый сейчас прогресс в когнитивистике позволит описать и объяснить процессы в мозгу человека, ответственные за высшую нервную деятельность. Это позволит создать системы так называемого сильного искусственного интеллекта, который будет обладать способностями к самостоятельному обучению, творчеству, свободному общению с человеком |
4 |
 |
Сильный и слабый ИИВ философии искусственного интеллекта (ИИ) спор сильного ИИ (Джон Сёрль) против слабого ИИ протекает вокруг гипотезы о том, что некоторые формы искусственного интеллекта могут действительно обосновывать и решать проблемы. Теория сильного ИИ предполагает, что компьютеры могут приобрести способность мыслить и осознавать себя, хотя и не обязательно их мыслительный процесс будет подобен человеческому. Теория слабого ИИ такую возможность отвергает. |
5 |
 |
Составляющие когнитивистикиИскусственный интеллект Когнитивная психология Когнитивная лингвистика Когнитивная этология Математическая логика Неврология Нейробиология Нейрофизиология Философия сознания К когнитивным наукам также относят экспериментальную психологию познания, нейронауку, когнитивную антропологию, когнитивную географию. |
6 |
 |
Когнитивная наукаОбласть междисциплинарных исследований познания, понимаемого как совокупность процессов приобретения, хранения, преобразования и использования знаний живыми и искусственными системами. Аппаратными и программными средствами для когнитивной науки, общими для всех ее областей, являются методы матмоделирования на основе биоморфных нейронных сетей. В отличие от классических нейросетей используются нейросети рекуррентные, модулярные, асссихронные, с немонотонной активационной функцией и т.д. и нейроморфный искусственный интеллект. |
7 |
 |
Схема модулярной сети |
8 |
 |
Десятилетие мозга8 8 |
9 |
 |
Десятилетие сознания |
10 |
 |
3D визуальная лаборатория сканирования мозга человека |
11 |
 |
Интеграция нано, био, инфо и когнотехнологийОтчёт Национального научного фонда и Министерства экономики США о конвергенции 4-х мегатехнологий: «…В основе конвергенции технологий лежит материальное единство мира на наноуровне и его интеграция на более высоких уровнях. » « Из четырех НБИК областей когнитивная наука является наименее зрелой, но по этой же причине она несет и наибольшие обещания. Развитие когнитивных технологий может иметь наиболее заметные последствия для общества в целом…» |
12 |
 |
Нейроморфный искусственный интеллектПроблема По сравнению с биологическими системами интеллектуальные машины менее эффективны в миллионы раз Чтобы увеличить эффективность интеллектуальных машин, их надо совмещать с биологическими системами. Цель Развить нейроморфные машины до биологического уровня. 15 ватт 1010 ватт I литр 4x 1010 литров Кортекс Модель кортекса |
13 |
 |
Компьютерное моделирование верхнего слоя колонки Маунткастла(neocortical columns) (узловые структуры содержащие от 10 до 70 тысяч нейронов) мозга крысы. Здесь возбуждённые нейроны подсвечены розовым, голубыми и желтыми цветами (проект Blue Brain). |
14 |
 |
SyNAPSESyNAPSE Финансирует исследование DARPA, которая в своем проекте SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) рассчитывает к 2015 году создать прототип чипа, моделирующего 10 млрд нейронов, соединенных 1 трлн синапсов, и при этом потреблять менее 1киловатта энергии и занимать в объеме менее 2 литров. Dharmendra Modha, ведущий исследователь IBM по проекту SyNAPSE, сравнивает представленную симуляцию с электронным микроскопом или ускорителем частиц: "Это инструмент, который другие исследователи теперь могут использовать для того, чтобы лучше понять, как протекают мыслительные процессы в мозгу". IBM рассчитывает создать полную модель кортекса к 2019 году, и, похоже, в эти сроки они более чем укладываются. В Нижнем Новгороде планируется строительство центра инновационных технологий объёмом инвестиций 1,13 млрд рублей («Малое Сколково»). Центр будем заниматься развитием инноваций в сфере производства медицинского оборудования и технологий. В частности, особое внимание в работе центра будет уделено исследованиям в области развития нейроморфного искусственного интеллекта. |
15 |
 |
Конвергенция управления знаниями, искусственного интеллекта икогнитивной науки |
16 |
 |
Когнитивная экономикаКогнитивная экономика является одним из перспективных направлений развития экономики и прикладной когнитивной науки. Структурно, методологически и технологически когнитивная экономика связана с методами искусственного интеллекта и управления знаниями в экономике. Сама по себе когнитивная экономика, как сфера исследований и человеческой деятельности, включает в себя три основные области. |
17 |
 |
Когнитивная экономика |
18 |
 |
На пересечении областей управления знаниями в экономике, когнитивныхтехнологий в экономике и интеллектуальных систем в экономике лежат системы бизнес-аналитики для экономики знаний на основе интеллектуальных систем поддержки принятия решений, использующие когнитивные методы анализа сознания людей, вовлеченных в эти процессы, а также тестирование качества ЛПР по их мозговой активности, для параметрической настройки интеллектуальных систем поддержки принятия решений. С этой областью также связаны работы по интеграции моделей прогноза и оценивания неструктурированных ситуаций Управление знаниями в экономике & когнитивные технологии в экономике & интеллектуальные системы в экономике |
19 |
 |
Гетеродоксальная эконономика |
20 |
 |
Методы моделирования ситуацииНечеткая целевая иерархия Цель Нечеткая когнитивная карта ситуации Динамика изменения достижимости цели |
21 |
 |
Интегрированная модель (ГИИС) |
22 |
 |
Взаимодействие моделей |
23 |
 |
Когнитивные сети поддержки принятия решений 1Когнитивный подход, в узком смысле этого понятия, объединяет исследования, общим признаком которых является использование формальных моделей когнитивных карт того или иного вида, т.е. превращает когнитивный подход в формальную нормативную теорию практически без взаимосвязи с ментальным пространством человека – ментальной моделью. Мы рассмотрим более широкую интерпретацию – когнитивные сети поддержки принятия решений (КСППР), с возможностью адаптации к ментальной модели. |
24 |
 |
Виды КСППРВ ряде направлений и школ, применяющих практически те же формальные модели и методы, для создания ментальных моделей не применяется понятие когнитивной карты. Вместо него используются знаковые графы, сетевые модели, графах причин и следствий, каузальные сети. Очень близким по смыслу к когнитивным картам являются байесовcкие сети, сети доверия, аналитические сети Саати, когнитивные иерархические сети, сети решений, нечеткие сети Петри, сети концептов, семантические сети, фреймы, схемы, сценарии. Широко используются методы обучения. |
25 |
 |
Уровни КСППРКСППР являются основой систем бизнес-аналитики, использующих интеллектуальные системы с настройкой на сознание и логику эксперта и состоят из когнитивной и аналитической части, причем нижний уровень - когнитивный, предоставляет информацию для обработки верхним, аналитическим, уровнем. Когнитивный уровень помогает использовать когнитивные способности человека, возможности комплексного восприятия ситуации и его ментальные модели для управления процессом принятия решений в сложных ситуациях. Аналитический уровень позволяет оценивать ситуацию и использовать эту оценку для принятия решений. |
26 |
 |
Система 1 и Система 2Эти два уровня (когнитивный и аналитический) соответствуют двум типам когнитивных процессов, которые в работах Канемана были рассмотрены, как Система 1 и Система 2. Операции в рамках Системы 1 протекают быстро, автоматически, без усилий, они ассоциативны, зачастую эмоционально окрашены и управляются привычками, поэтому их сложно контролировать и модифицировать. Операции Системы 2 происходят медленнее, последовательно, с интеллектуальными усилиями и намеренным контролем; они также относительно гибки и потенциально подвержены влиянию правил |
27 |
 |
Когнитивные технологии СППРС увеличением важности когнитивных аспектов в процессе принятия решений особенное внимание уделяется таким когнитивным способностям человека, как оценка ситуации и ментальным моделям и их роли в управлении процессом поддержки принятия решения в сложных ситуациях. При этом к существующей схеме BI добавляется модель когнитивно-ориентированного процесса поддержки принятия решения. Мы предлагаем использовать в ней модели КСППР. |
28 |
 |
Ментальные модели в системах бизнес-интеллектаКСППР – база эталонов и ментальных моделей (Li Niu, 2009) |
«Искусственный интеллект и когнитивная наука» |
http://900igr.net/prezentacija/filosofija/iskusstvennyj-intellekt-i-kognitivnaja-nauka-246317.html