Пути создания общего искусственного интеллекта

ПУТИ СОЗДАНИЯ ОБЩЕГО

ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

WAYS TO COMPOSE ARTIFIСIAL

GENERAL INTELLIGENCE

Первая конференция по искусственному интеллекту

Skolkovo.AI

Сколково, 14 ноября 2016 г.

В.Л. Дунин-Барковский,

Зав. Отделом нейроинформатики Центра оптико-нейронных

технологий

Научно-исследовательского института системных исследований

Российской академии наук,

г. Москва

А.И. Галушкин, 1940-2016

МОЗГ И ИИ

Балтийский Федеральный Университет,

12 ноября 2016 г.

ДВЕ ЛЕКЦИИ

Лекция 1. Нейрофизиология и Deep Learing

Лекция 2. Универсальный нейроморфный

искусственный интеллект. Ближайшие

перспективы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ (Лекция 1)Открытие возможностей Deep Learning:

- во-первых, выявило принципиальную верность догадки

И.П. Павлова о том, что явления типа условного

рефлекса лежат в основе механизмов разума человека

и других существ, обладающих нервной системой;

- во-вторых, указало на принципиальные трудности при

анализе неронных механизмов мозга;

- в-третьих, Deep Learning пополняет арсенал

технических средств исследования мозга;

- в-четвуртых, служит стимулом для поиска

нейромофных архитектур искусственного интеллекта.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ (Лекция 2)

1. Сейчас можно, нужно, необходимо перейти к

практическому конструизованию разумных

систем общего искусственного интеллекта, с

оглядкой на конструкцию мозга.

2. Это – актуальнейшая современная научно-

технологическая задач, требующая

сравнительно скромных трудозатрат и

материальных ресурсов.

СКОРО: НАЧНУТСЯ МАССОВЫЕ

РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ ОБЩЕГО ИИ

(ЭТО «КАЖДЫЙ МОЖЕТ»)

Предыдущие примеры:

1. Тоннельный микроскоп;

2. Высокотемпературная сверхпроводимость;

3. Графен.

ИСТОКИ AGI ПЕССИМИЗМА:

1. Феномен «Неуловимого Джо»;

2. Работа по принципу Геракла, догоняющего

черепаху

(число интересных четко поставленных задач с

хорошо измеримым критерием качества

комбинаторно велико) .

ОБЩИЙ АЛГОРИТМ СБОРКИ AGI

1. Собирать интегральную интеллектуальную

систему, ориентируясь на функциональные

компоненты, функциональную структуру и

функциональные возможности мозга;

2. Использовать конкретные прорывные

конструкции нейроморфного ИИ (возможно, в

комбинации с другими методами информатики

и искусственного интеллекта).

3. Не надо «зацикливаться» на неполноте

набора уже полученных элементов

интеллектуального инструментария. Многие

инструменты дублированы и скорее всего из

уже готовых блоков «полный интеллект »может

быть собран. .

ДАЛЕЕ:

ПОЧЕМУ ПРИВЕДЕННЫМ «ОБЩИМ

СООБРАЖЕНИЯМ»

МОЖНО ДОВЕРЯТЬ

1. В России есть исследовсательские

группы машинного обучения

мирового уровня: В.С. Лемпицкий,

Д.П. Ветров, К.В. Воронцов

2. В России сильны исследовательские

коллективы традиционного

искусственного интеллекта (из нашей

страны появились SVM и многое другое).

3. Сами приведенные «пугающе сильные»

выводы удалось получить благодаря

особому стечению обстоятельств

работы нашей группы. Об этом –

подробнее речь пойдет дальше.

Вопросы?

IN: FIERCES ON BICA 2016 First International Early Research

Career Enhancement School on Biologically Inspired Cognitive

Architectures, Moscow, April 21-24, 2016

Принято к печати, ноябрь

2016

ЧАСТЬ I. ПОЧЕМУ

По итогам проектной сессии 14-15 ноября 2015

года Съезд Нейронет принял решение проводить

в Точке Кипения АСИ еженедельную рабочую

научную сессию ученых и разработчиков “Котёл

идей”.

Задача проекта - мониторить топовые идеи и

работы в области понимания и искусственного

воспроизведения механизмов мозга. Другой такой

профессиональной площадки в Москве и в России

пока нет.

Реализация и планы:

На еженедельных сессиях НейроНет - "КОТЕЛ

идей» происходит обзор и разбор "горячих"

новостей по нейротехнологиям и нейронаукам. В

первую очередь – публикации Nature и Science,

выборки из arXiv и другие источники (Neuron, Cell,

Neural, Frontiers in neuroscience, Neuroscience,

Neural computing, Neural Networks, Biological

Cybernetics, Journal competition of neuroscience и

другие).

КОТЕЛ ИДЕЙНаучная сессия ученых и разработчиков

Нейронет

Ведущий и автор идеи сессии: участник РГ НейроНет НТИ, доктор

физико-математических наук, профессор, зав. отделом

нейроинформатики Центра оптико-нейронных технологий НИИ системных

исследований РАН - В.Л. Дунин-Барковский.

https://leader-id.ru/event/2994/

Дальше:

НИИ нейрокибернетики им. А.Б. Когана

Научная сессия Общего собрания РАН

«Мозг – фундаметнальные и прикладные проблемы»

Москва, 16 декабря 2009 г.

Инсайт («озарение»).

Механистический пример

Принстон, Нью-Джерси,

США, 12 апреля, 2010.

49-я годовщина

Полёта Гагарина

Russian Project on Brain Reverse

EngineeringThere were two initializing events:

(1) International Summer School on

Computational Neuroscience in Sudak,

Crimea, Ukraine, June 04 – June 09, 2011

(2) Website launched on August 29, 2011:

David Marr Memorial Lab on BRE

http://rebrain.2045.com

22

A team of 21 physicists will be formed to the end of 2012.

It is claimed to prepare a complete comprehensive description

of the brain operation by the end of 2015. The results will be

open for public access. The physical model of the full-scale

operating human brain is expected to be created by years

2018-2020

For more details meet me (at posters P 130; P 024).

Project Manager - Witali L. Dunin-Barkowski

Лаборатория обратного конструирования

мозга имени Дэвида Марра. Москва, 28 мая 2013 г.

П

Конструирование искусственного мозга

сегодня(круглый стол)

Сопредседатели:

В. Л. Дунин-Барковский

НИИСИ РАН, МФТИ

А.В. Чижов

ФТИ им. А.Ф. Иоффе,

С.А.Шумский

ФИАН им. С.А. Лебедева

Нейроинформатика 2016

26 апреля 2016

ОБЩИЙ ПЛАН ЛЕКЦИИ

1. Предыстория

2.Истоки БП3. Другие физиологические прототипы современнных DL схем

4. Успешные направления – прорывные работы

ОБЩИЙ ПЛАН ЛЕКЦИИ

1. Предыстория

2. Истоки БП

3.Другие физиологические прототипы

современнных DL схем4. Успешные направления – прорывные работы

ОБЩИЙ ПЛАН ЛЕКЦИИ

1. Предыстория

2. Истоки БП

3. Другие физиологические прототипы современнных DL схем

4. Успешные направления – прорывные

работы

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!