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.

(Два доклада)
1. Базовые принципы естественного интеллекта и их эволюционное развитие
2. Моделирование мозга человека

Метод принятия решений на основе интеграции распознавания образов и моделирования стохастической среды
 
В.А. Анисимов, к.т.н.

Использование в той или иной форме модели мира является одним из основных атрибутов как живых, так и искусственных интеллектуальных систем, ибо управление можно осмысленно реализовывать лишь на основе возможности предсказания последствий тех или иных действий системы. Возможны различные подходы и концепции к реализации этой задачи, однако, представляется важным, что бы единая концепция могла быть использована для максимально широкого круга задач, ибо это существенно сокращает ресурсные расходы на создание такого рода систем. С этой точки зрения представляется достаточно перспективным подход, применённый нами впервые для задачи распознавания рукописного текста, который, с моей точки зрения, может быт обобщён на гораздо более широкий круг приложений.

Обзор конференций Artificial general intelligence, AGI Safety & Impacts AGI’12 @ Oxford

Память и обобщение на примере зрительной системы

Обзор конференции Artificial intelligence: applications and innovations, AIAI2012

Самоорганизация – мифы и реальность; возможность моделирования

Основные вопросы для обсуждения.
- Феноменология самоорганизации в функционировании интеллекта и его эволюционном возникновении.
- Что такое самоорганизация? Существует ли приемлемое определение?
- Достаточно ли «порядка из хаоса» для самоорганизации? Природа хаоса. Физичность понятия информации.
- Нелинейные динамические системы: может ли быть самоорганизация в системе с детерминированным фазовым портретом?
- Математическое описание и моделирование самоорганизации на примерах систем нелинейных дифференциальных уравнений, искусственных нейронных сетей, клеточных автоматов, эволюционных «стаканов»…
- Чего не хватает современным теориям самоорганизации?

Общее между реальной клеткой и стандартной моделью нейрона - только название. Для этой модели существует множество алгоритмов, так или иначе основанных на матричном исчислении. В реальных задачах, связанных с построением больших систем, применение подобных подходов неприемлемо из-за низкого быстродействия, плохого распараллеливания, ограниченности возможностей обучения, низкого подобия естественным нейронам. Новая модель призвана преодолеть эти ограничения. Основа этой модели - моделирование кусочков мембраны с ионными каналами. Было промоделировано распространение активности по мембранам с различным расположением ионных каналов. Были выведены паттерны ответа нейрона в зависимости от топологии дендритов. В модель включены модели глиальных клеток как средство управления "глупыми" нейронами. Построена модель кортикальной колонки. Рефакторинг модели с максимальным сохранением функционального подобия естественным нейронам привел к получению чистых алгоритмов, позволяющих очень быстро работать в реальных "боевых" системах, например, это позволило создать алгоритмы быстрого поиска (индексации), устойчивого к шумам распознавания, выявления закономерностей в больших массивах данных. На этой же основе построен псевдо-интеллект проекта ПИПС.

Специализация программ с интерпретативным поведением и искусственный интеллект

Информационная модель волновой активности мозга. Механизм распределенной голографической памяти в волновых нейронных сетях.

Содержание доклада:
1. Проблема сопоставления изображений в задачах навигации мобильных роботов.
2. Избыточность контрольных точек и методика ее устранения для повышения быстродействия.
3. Функция заметности ключевых точек на основе модели системы зрительного внимания.
4. Результаты экспериментальной проверки.

Структура и механизмы нарушений мышления при шизофрении с позиций информационной теории мышления Л.М Веккера

От машины Тьюринга к самовоспроизводящимся автоматам Гёте

Содержание доклада:
1. Моделирование управляемого движения объекта с использованием ЭС.
2. Описание разрабатываемых роботов на каф. 35 СПбГМТУ.
2.1. Робот-манипулятор
2.2. Роботизированный комплекс для исследования алгоритмов навигации и управления движением

Когнитивные архитектуры