AI Lab

Open Artificial Intelligence Laboratory

Календарь событий

Базовые принципы естественного интеллекта и их эволюционное развитие

Подробности
Обновлено 07 Ноябрь 2012
Автор: Inex
Просмотров: 8467
  • Печать

5-й семинар

Докладчик: Алексей Редозубов

icon Тезисы доклада (870 Кбайт) и аудиозапись доклада

Два доклада:
1. Базовые принципы естественного интеллекта и их эволюционное развитие
2. Моделирование мозга человека
 
Предлагаются следующие основные принципы:
1. Поведение формируется рефлексами и памятью.
2. Эмоции - рефлекторная оценка происходящего.
3. Память формируется происходящим и эмоциями.
4. Информация из внешнего мира предварительно приводится к "удобному" виду.
5. Память имеет многоуровневую ассоциативную организацию.
6. Эмоции и ощущения выполняют двойную функцию. Первое - формирование итоговой оценки происходящего. Второе - на пространство эмоций и ощущений отображается "картина мира".
7. "Картина внешнего мира" отображается параллельно с "картиной мира", созданной памятью и представляющей собой фантазии (прогнозы).
8. Фантазии вызывают эмоциональную оценку и формируют воспоминания (опыт которого не было).

Кратковременная память человека

Подробности
Обновлено 07 Ноябрь 2012
Автор: Inex
Просмотров: 12446
  • Печать

5-й семинар

Докладчик: Ляховецкий В.А., к.т.н., сотрудник лаб. Физиологии движений ИФ РАН им. И.П. Павлова 

icon Презентация доклада (3.52 Мбайт) и аудиозапись доклада

В основе моделей информационных процессов, протекающих в кратковременной памяти человека, часто лежит стек или искусственная нейронная сеть. В зависимости от типа модели для того, чтобы добиться подобия между свойствами модели и некоторыми свойствами памяти, используют различные приемы. Модели различного типа позволяют качественно объяснить такие психологические феномены, как: небольшую емкость кратковременной памяти; различную емкость памяти человека в зависимости от решаемой задачи (воспроизведение / узнавание); способность человека совершать ошибки при воспроизведении запомненного и знать, что ошибка совершена; способность человека совершать повторные ошибки. Однако моделирование процессов, происходящих при тренировке памяти (заучивание материала, обучению запоминанию), сопряжено с большими сложностями. Отчасти потому, что в психофизиологическом опыте чрезвычайно сложно выявить, какие именно признаки объектов окружающего мира «отбираются» для сохранения в памяти человека и как меняется состав этих признаков при тренировке.

Подробнее...

Современные тенденции и перспективы области искусственного интеллекта

Подробности
Обновлено 07 Ноябрь 2012
Автор: Inex
Просмотров: 11109
  • Печать

1-й семинар

Докладчик: д.т.н. А.С. Потапов

icon Презентация (152.5 Кбайт) и аудиозапись доклада

 Принципиально новых идей в области ИИ не появлялось достаточно давно: секции современных конференций соответствуют весьма традиционным разделам ИИ. Современное состояние области искусственного интеллекта связано, скорее, с разработкой сложных систем.  Но при этом используются теории, которые создавались для упрощенных случаев и искусственно изолированных задач. Попытки же создания "общих теорий интеллекта" зачастую сводятся к очерчиванию лишь его общей структуры, мало пригодной для использования на практике. Требуется же нечто иное - теория построения сложных систем. Целью настоящего семинара и предлагается сделать проведение анализа проблемы синтеза сложных интеллектуальных систем, используя как нисходящий метод – от общих схем к конкретике, так и восходящий метод – путем обобщения непосредственного прикладного опыт.

Подробнее...

Базовая концепция искусственного интеллекта

Подробности
Обновлено 07 Ноябрь 2012
Автор: Inex
Просмотров: 6817
  • Печать

2-й семинар

Докладчик: к.т.н. О.В. Прогаров

icon Аннотация (27 Кбайт) и аудиозапись доклада

Раскрыты конструктивные рамки интеллекта и предложены его признаки. На базе этих признаков рассмотрен схематичный пример использования ии-системы на биржевых рынках. Предложены уровни моделирования: система в целом, функциональный модуль, слой модуля, узел (нейрон). Раскрыта архитектура верхнего уровня ии-системы, состоящая из анализаторов, селекторов, компараторов и др. модулей. Рассмотрена архитектура функционального модуля на примере анализатора среды. Предложена неравновесная модель узла. Обоснован выбор ряда модификаций, отличающих предлагаемую модель узла (нейрона) от существующих.

Некоторые мысли о нейробиотике

Подробности
Обновлено 07 Ноябрь 2012
Автор: Inex
Просмотров: 8377
  • Печать

3-й семинар

Докладчик: Хмур

icon Аннотация (33 Кбайт) и аудиозапись доклада

Рассматриваются свойства биологических нейронов, отсутствующие у классических формальных нейронов (ФН). Указывается на наличие у нейрона "собственного" времени, на необходимость его рассмотрения не как взвешенного сумматора, а частотно-импульсного модулятора, на необходимость включения моделей динамических синапсов. Указывается на важность эффекта "синапс на синапсе", являющегося значимым фактором пластичности; целесообразность расширения модели ФН "ядром", в котором собираются его параметры.

Еще статьи...

  1. Моделирование процессов распространения возбуждения в нейронах. Выводы и прикладное применение.
  2. Моделирование естественного нейрона как системы преобразования импульсных потоков
  3. Метод принятия решений на основе интеграции распознавания образов и моделир-я стохастической среды
  4. Объявление о семинаре

Подкатегории

  • Семинар

    В Санкт-Петербурге проходит регулярный ежемесячный семинар "Искусственный интеллект: от методологии к инновациям". Приглашаем к участию всех заинтересованных лиц.

    Кол-во материалов:
    54
События