Russian version of NeuroWeb Foresight (results of the roadmap design by group of ca 100 researchers, producers & practicioners around cognitive technologies)
Введение в Искусственный Интеллект / Introduction into Artificial IntelligenceРоман Душкин
Гостевая лекция по истории, современным технологиям и достижениям, мифам и предубеждениям и, наконец, будущему Искусственного Интеллекта, прочитанная для студентов 2-го курса направления «Технология транспортных процессов» Санкт-Петербургского Государственного Архитектурно-Строительного Университета.
Guest lecture on history, modern technologies and achievements, myths and prejudices, and, at least, the future of Artificial Intelligence, which was delivered to second grade students of «Transportation processes technology» branch of Saint-Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering.
Russian version of NeuroWeb Foresight (results of the roadmap design by group of ca 100 researchers, producers & practicioners around cognitive technologies)
Введение в Искусственный Интеллект / Introduction into Artificial IntelligenceРоман Душкин
Гостевая лекция по истории, современным технологиям и достижениям, мифам и предубеждениям и, наконец, будущему Искусственного Интеллекта, прочитанная для студентов 2-го курса направления «Технология транспортных процессов» Санкт-Петербургского Государственного Архитектурно-Строительного Университета.
Guest lecture on history, modern technologies and achievements, myths and prejudices, and, at least, the future of Artificial Intelligence, which was delivered to second grade students of «Transportation processes technology» branch of Saint-Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering.
презентация проекта Искусственный интеллектAndrey Dolinin
Выполнение проекта направлено на изучение и осмысление одного из новых и сложных вопросов курса информатики и информационных технологий «Искусственный интеллект».
По данной теме материала в учебнике практически нет, поэтому работа будет проводиться в основном с дополнительной литературой и ресурсами Internet. В результате самостоятельных исследований, учащиеся смогут сделать выводы об актуальности проблемы искусственного интеллекта в мире и нашем населенном пункте, о степени ее разработки, об изменениях, происходящих в мире с появлением и развитием систем искусственного интеллекта.
Мы практически не замечаем этого, но сферы применения искусственного интеллекта растет с каждым годом. И это не только самоуправляемые автомобили или приложения по стилизации фотографий под Ван Гога. Нейронные сети дают конкурентное преимущество во многих сферах.
Когда же нужны нейронные сети?
https://pureso.com/
Нейронные сети: практическое применение / Наталия Ефремова (NTechLab)Ontico
Нейросетевые технологии в компьютерном зрении за последние 10 лет достигли невероятных высот. Качество распознавания образов в помощью систем deep learning достигло уровня, не уступающего человеческому зрению, а зачастую и превосходящего его.
В данном докладе мы рассмотрим основные аспекты практического применения алгоритмов глубинных нейронных сетей различных архитектур в таких областях как распознавание образов, распознавание лиц, обработка изображений и видео, общение на естественном языке.
Также мы расскажем о том, какие архитектуры применяются в каких областях и как они используются. Наш доклад будет состоять из трех частей, каждую из которых мы посвятим одной из наиболее часто используемых архитектур нейронных сетей в машинном обучении.
В первой части мы рассмотрим наиболее популярный вид нейронных сетей: нейронные сети для классификации (CNN, DBN). Такие сети применяются, в основном, в компьютерном зрении: для классификации изображений, лиц, в медицине и радиологии. Мы рассмотрим, какие именно задачи решаются с помощью нейронных сетей свертки: идентификация объектов (object detection), семантическая сегментация (semantic segmentation), распознавание лиц (face recognition), распознавание частей тела человека (human body parts recognition), семантическое определение границ (semantic boundary detection), выделение объектов внимания (saliency estimation), выделение нормалей к поверхности (surface normal estimation). Рассмотрим пример сети для распознавания лиц на примере FindFace и расскажем о способах определения уровня бедности населения с помощью нейронных сетей.
Рассмотрим другой класс нейронных сетей - рекуррентные нейронные сети. Рассмотрим применение RNN для распознавания и генерации естественного языка, LSTM. В качестве примера рассмотрим RNN для распознавания видео на примере нейронных сетей, разработанных командой Монреаля для распознавания эмоций (EmoNets) и сетей LSTM для анализа высказываний (sentiment analysis).
В части №3 мы поговорим об обучении с подкреплением (reinforcement learning), глубинном варианте обучения с подкреплением (deep Q-network, DQN) компании DeepMind.
В конце приведем примеры нестандартных нейросетевых решений для творчества (Призма, Артисто, DeepDream).
Продолжение проекта по инженерной онтологии совместно с Высшей инженерной школой УрФУ.
Инженерия в XXI веке. Возможные подходы к инженерии.
Сергей Переслегин. Новосибирск, 24 апреля 2014 г. Сессия стратегического проектирования "Современный инженерный профессионализм: специфика инженерного мышления, стандарты деятельности и компетенций" в рамках SIIS-2014.
Видео к презентации: http://youtu.be/DNU-WPO8H2c
презентация проекта Искусственный интеллектAndrey Dolinin
Выполнение проекта направлено на изучение и осмысление одного из новых и сложных вопросов курса информатики и информационных технологий «Искусственный интеллект».
По данной теме материала в учебнике практически нет, поэтому работа будет проводиться в основном с дополнительной литературой и ресурсами Internet. В результате самостоятельных исследований, учащиеся смогут сделать выводы об актуальности проблемы искусственного интеллекта в мире и нашем населенном пункте, о степени ее разработки, об изменениях, происходящих в мире с появлением и развитием систем искусственного интеллекта.
Мы практически не замечаем этого, но сферы применения искусственного интеллекта растет с каждым годом. И это не только самоуправляемые автомобили или приложения по стилизации фотографий под Ван Гога. Нейронные сети дают конкурентное преимущество во многих сферах.
Когда же нужны нейронные сети?
https://pureso.com/
Нейронные сети: практическое применение / Наталия Ефремова (NTechLab)Ontico
Нейросетевые технологии в компьютерном зрении за последние 10 лет достигли невероятных высот. Качество распознавания образов в помощью систем deep learning достигло уровня, не уступающего человеческому зрению, а зачастую и превосходящего его.
В данном докладе мы рассмотрим основные аспекты практического применения алгоритмов глубинных нейронных сетей различных архитектур в таких областях как распознавание образов, распознавание лиц, обработка изображений и видео, общение на естественном языке.
Также мы расскажем о том, какие архитектуры применяются в каких областях и как они используются. Наш доклад будет состоять из трех частей, каждую из которых мы посвятим одной из наиболее часто используемых архитектур нейронных сетей в машинном обучении.
В первой части мы рассмотрим наиболее популярный вид нейронных сетей: нейронные сети для классификации (CNN, DBN). Такие сети применяются, в основном, в компьютерном зрении: для классификации изображений, лиц, в медицине и радиологии. Мы рассмотрим, какие именно задачи решаются с помощью нейронных сетей свертки: идентификация объектов (object detection), семантическая сегментация (semantic segmentation), распознавание лиц (face recognition), распознавание частей тела человека (human body parts recognition), семантическое определение границ (semantic boundary detection), выделение объектов внимания (saliency estimation), выделение нормалей к поверхности (surface normal estimation). Рассмотрим пример сети для распознавания лиц на примере FindFace и расскажем о способах определения уровня бедности населения с помощью нейронных сетей.
Рассмотрим другой класс нейронных сетей - рекуррентные нейронные сети. Рассмотрим применение RNN для распознавания и генерации естественного языка, LSTM. В качестве примера рассмотрим RNN для распознавания видео на примере нейронных сетей, разработанных командой Монреаля для распознавания эмоций (EmoNets) и сетей LSTM для анализа высказываний (sentiment analysis).
В части №3 мы поговорим об обучении с подкреплением (reinforcement learning), глубинном варианте обучения с подкреплением (deep Q-network, DQN) компании DeepMind.
В конце приведем примеры нестандартных нейросетевых решений для творчества (Призма, Артисто, DeepDream).
Продолжение проекта по инженерной онтологии совместно с Высшей инженерной школой УрФУ.
Инженерия в XXI веке. Возможные подходы к инженерии.
Сергей Переслегин. Новосибирск, 24 апреля 2014 г. Сессия стратегического проектирования "Современный инженерный профессионализм: специфика инженерного мышления, стандарты деятельности и компетенций" в рамках SIIS-2014.
Видео к презентации: http://youtu.be/DNU-WPO8H2c
В.Алейник -- системные подходы П.Чекланда и Г.П.ЩедровицкогоAnatoly Levenchuk
Доклад Владимира Алейника (ОАО "НИИ Графит") "Сопоставление системной методологии П.Чекланда и системного подхода Г.П.Щедровицкого" на 88 заседании Русского отделения INCOSE, 26 февраля 2014г.
The Commons as underlying logic to federate social disparate social change and sustainability efforts. A talk at the 'Imagine the Common Good' conference, Paris, August 25 to 28, 2013. Part of the Cultural Diversity & the Common Good panel.
Version française: http://www.slideshare.net/helenefinidori/fdrer-les-efforts-pour-un-monde-meilleur
Слайды лекции по современной методологии в составе интеллект-стека как идущей на смену праксиологии, на базе которой были сделаны наработки австрийской школы экономики.
Презентация к лекции И. В. Артюхова "Цивилизационные и философские следствия развития современных технологий", состоявшейся в Центральном Доме ученых в Москве 24 марта 2009 г.
2. КОНТЕКСТ ФОРСАЙТА НЕЙРОНЕТА
• Нейронет – следующий этап эволюции сетевых технологий, Интернет
4.0, вовлекающий в тотальную коммуникацию наше тело и психику
посредством ряда новоых технологических решений, в первую
очередь, основанных на семантических переводчиках,
интегрированных в интерфейсы мозг-компьютер-мозг .
• Появление и распространение Нейронета окажет радикальное
трансформирующее воздействие на индивидуальную и
общественную жизнь людей
• При этом не обсуждаются в достаточной мере представления о том
– как будет организована архитектура Нейронета
– комбинация каких технологических решений приведет к созданию
Нейронета
– как будет развиваться / продвигаться Нейронет
– как будет реализована «человеческая компонента» Нейронета, какие
человеческие практики могут возникнуть в Нейронете, как использовать
Нейронет для развития образования, управления, творчества,
саморазвития
– каковы риски технологий Нейронета и как их минимизировать
3. КОНТЕКСТ ФОРСАЙТА НЕЙРОНЕТА:
ХРОНОЛОГИЯ РАБОТЫ ГРУППЫ
• В течение декабря 2012 - февраля 2013 г. была создана первая карта
развития Нейронета
• В мае 2013 г. было проинициировано создание Российской группы
Нейронета, задачей которой является обсуждение направлений
развития Нейронета, в т.ч. возможных принципов и архитектуры
построения Нейронета.
• В августе 2013 г. был создан Манифест Нейронета, на основе которого
будет запущена дискуссия-полилог о философских основаниях
технологий Нейронета
• Форсайт Нейронета, первая сессия которого прошла 12 октября 2013 г
– следующий этап работы группы.
4. ФОРСАЙТ НЕЙРОНЕТА
ПРЕДПОСЫЛКИ ПЕРВОЙ СЕССИИ (12 октября 2013)
Основные вопросы, которые мы ставили перед собой в рамках форсайт-сессии :
• Существует ли направление, в котором движется коэволюция
технологической среды и индивидуального / коллективного сознания, и в чем
состоит условная «точка Омега» этой коэволюции? Каким образом
«развивающие» подходы могут способствовать движению к этой точке?
• Какие технологии будут составлять технологическое «ядро» Нейронета, и
через какие промежуточные шаги технологической эволюции будут собраны
эти технологии? Как можно учесть в них задачи человеческого развития в этих
технологиях?
• Какие новые человеческие практики развития (индивидуальные и
коллективные) возникнут на базе новых технологий?
• Какого сдвига в массовом антропотипе (система ценностей, представления о
норме и др.) следует ожидать в связи с приходом технологий Нейронета и
антропопрактик на их основе?
5. РЕЗУЛЬТАТЫ СЕССИИ: КОЛЛЕКТИВНЫЙ СУБЪЕКТ
• Для решения прикладных управленческих, операторских и боевых задач
нейронет-коллективы, строящиеся на основе новых стандартов
коллективного мышления (и, возможно новых логик) с использованием
экзокортекса В состав нейроколлективов, как правило, входят не только
люди, связанные нейросетью, но и (неантропоморфные) роботы.
• Функционирование нейро-коллективов поддерживается искусственными
интеллектами следующего поколения, построенными на базе квантовых
компьютеров с глубокой архитектурой.
• Появление нейронет-коллективов и поддерживающих их систем систем
управления границей субъективного-коллективного позволяет запустить
трансляцию индивидуального опыта и состояний (в первую очередь, в
сфере образования и развлечений – нейрообучение, «нейросны»,
нейроигры и др.)
• Распределенная телесность, возможности обмена телами, частями
искусственной психики на экзокортексе, а также ресурсами естественных
нейросубстратов создает множество гибридных форм многотелесных
многопсихических искусственно-естественных структур - «психозойский
взрыв» разнообразия форм субъектностей поверх биологических,
искусственных и виртуальных телесностей.
6. КОЛЛЕКТИВНЫЙ СУБЪЕКТ: КАРТА
Развитие систем управления при непрерывном повышении сложности «второй природы»
Обобществление невербального опыта / состояний
«Кожа»: оформление границы публичного / приватного как отдельного объекта управления
Постепенное выращивание цифровых аватаров
(или: формирование и развитие экзокортекса)
Эра Психозоя: появление множества психических
субъектов, не привязанных к фиксированным схемам тела
Рынок
коллективного
нейроресурса
Нейрофайервол
на квантовой
криптографии
Нейронет –
коллективный
функциональный сон
2013 2020 2040
Нейро TOR
(защищенные VPN )
Нейрохакеры
(DDOS на ЦНС)
Промышленные /
военные нейросети
Безинтерфейсный
доступ в НН
Нелогические основания
мышления
2030
Квантовый
компьютинг
«Леса
сознаний»
7. РЕЗУЛЬТАТЫ СЕССИИ: ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ СУБЪЕКТ
• Субъект через BigLiveData порождает интеллектуальные агенты,
поддерживающие его рутинную деятельность. (Игроками, которые
предлагают таких субъектов, выступают операторы BigData типа Google).
• В условиях передачи рутинных функций техносреде растет запрос на
уникальность умений и навыков. Измененные состояния сознания (ИСС)
становятся местом поиска уникальности, отсюда – запрос на обучение
продуктивным ИСС.
• ИСС также выступают инструментом доступа в нейроколлективы
(достижение правильного состояния «прозрачности» для возможности
взаимодействовать с другими субъектами в Нейронете). «Права на
доступ» в Нейронет включают освоение «правильных» ИСС
• Агенты развиваются в квази-независимые копии, а интеграция с ними
расширяет субъекта до коллектива. Создаются инструменты быстрого
обучения (сначала развитие традиционного образования, потом –
прямая сгрузка с экзокортекса на нейрокортекс). Обмен функциями
агентов приводит к размытию идентичности.
• Психика постепенно становится независимой от пространства
естественной и искусственной телесности, стремится к функциональным
коллективам on demand. («Личность – пятно в Нейронете»)
8. ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ СУБЪЕКТ: КАРТА
BIGLIVEDATA – бум, и усложнение интеллектуальных агентов на этой основе
Рост роли невербального опыта / состояний и ценности ИСС
Обмен опытом между личностями и интеллектуальными агентами
Спрос на уникальность
«Хобби-зация» экономики
Возврат данных через
сон в стимуляторе
Леса сознаний
Автономные агенты –
слепки поведения в
цифровых средах
Коллективные
конгломераты
искусственных=
агентов и людей
Нейронет – партнер
трансперсональной компоненты
личности
Сканер
нейроопыта
2013 2020 20402030
Системы
сверхбыстрого
(вербально-
образного) обучения
Сверхбыстрая
агрузка с
экзокортекса на
нейрокорекс
ИСС-школы: продуктивные
ИСС для операторской и
творческой работы
Права на Нейронет:
обучение ИСС как
способу доступа
9. РЕЗУЛЬТАТЫ СЕССИИ: ТЕЛЕСНОСТЬ
• Телесность человека расширяется вовне, включая в себя удаленные и
распределенные органы и тела (искусственные и естественно-
искусственные), становится пространством с гибкими границами.
Постепенно – части собственных тел людей также становятся
доступными для других, появляется возможность «шеринга» тел. Это
размывает границы телесной идентичности.
• Взаимодействие с Нейронетом требует телесных модификаций.
Малая часть людей ориентируется на инвазивные интерфейсы,
промежуточным массовым решением является инъекция наноботов
(закрепляющихся на стенках сосудов головного мозга). Итоговым
вероятным решением является генная модификация, позволяющая
выращивать «орган доступа в Нейронет».
• Развиваются технологии радикального продления жизни, в т.ч.
киберизация (далее – комбинация нано- и генных технологий,
позволяющих восстанавливать и менять тело по необходимости).
• Развитие цифровых копий человека в Сети ставит практический
вопрос о возможности «цифрового бессмертия». Главным барьером к
достижению «цифрового бессмертия» становится вопрос о
местоположении сознания и «я»
10. ТЕЛЕСНОСТЬ: КАРТА
Расширение сенсорного и эффекторного опыта
Новые системы мотивации
Рост возможностей улучшения функций тела
Перепрограммирование тела
Бэкапы тела и психики
Общественные институты
новой телесности
Внешний экзокортекс на
элктронном субстрате
Гипервалиды
Стандарты
использования
психоделики
Коллективное управление
здоровьем онлайн через
новую мотивацию
«Пульт управления
мозгом» и
программирование генома
Распределенные тела Сенсорный образ как
элемент языка
Неинвазивные нано-
интерфейсы
Менеджмент «Я»
Виртуальный
Физиологический двойник
Гетеролоад – шейринг тел
2013 2020 20402030
11. Индивидуальная субъектность Коллективная субъектность
«Размножение аватаров» через Biglivedata
Спрос на ИСС как источник уникальности
Сверхвалиды и личность – «пятно-
«блуждающий виртуальный процессор» в
нейронете
Экзокортексы, новые внешние органы чувств и
эффекторы, шейринг тела, совместное владение
телами размывают границы)
Проявление коллективной субъектности для
управления сложными системами
Лес сознаний как точка предельной уникальности
каждого
Активное использование ИскИнов
как «цементирующего элемента»
Невербальный опыт становится связующей
тканью, определяющей коллективную
субъектность
?СВОДНЫЕ ТРЕНДЫ
Телесность
Естественная связь - от электродов– к инъекциям и
выращиванию «органа нейронета» и inner LAN
Система управления телом тоже становится
управляемой, субъект управления становится
независимым от телесности, включая
искусственную
12. 2025 2035 2045
тело - распределенные тела с
искусственными
компонентами
- доступ в Нейронет – от инвазии
к инъекции
- «я меняю тела» (совместно
используемые тела с разными
протоколами доступа,
многотелесность)
- орган доступа в Нейронет (генная
модификация)
- «цифровое
бессмертие»
(возможность
отделения сознания
от тела и переноса в
сеть)
индивид - протоколы передачи образов и
состояний сознания (при
поддержке ИскИнов)
- протоколы доступа в сеть в
измененных состояниях
сознания (в т.ч. «электронные
двери»)
- эпоха «угроз индивидуальности»
(нейрохакинг и его последствия)
- «супервалиды» (сверхбыстрые,
высококреативные и пр.),
существующие в постязыковой
среде
- эпоха «тотальной
прозрачности»
индивидов
- личность – «пятно» в
Нейронете
коллектив - нейроколлективы для
разработки и управления (с
поддержкой ИскИнами [на
квантовых компьютерах с
глубокой архитектурой]) в
коллективных телах с
неантропоморфными
компонентами
- первые стандарты доступа в
Нейронет (в т.ч. «права» на
доступ)
- появление первых «лесов
сознаний» - устойчивых форм
гибридной человеко-
искусственной коллективной
embedded психики (в т.ч. –
неантропо-центричных)
Эпоха Психозоя
(порождение
множества форм
коллективной
психики)
ЭВОЛЮЦИЯ НЕЙРОНЕТА: ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ
13. ОБОБЩЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
• Часто встречающаяся в форсайтах «вилка» между архаизацией с
падением «когнитивной размерности» и трендом на появление и
становление «сверхвалидизации» играет и тут.
• Между тремя предметными областями (тело, и. и к.субъектами)
наблюдается явная и сильная тенденция к взаимной конвергенции с
аттрактором в коллективной субъектности
• Тренд на создание сначала гибких, а потом устойчивых когерентных
коллективных субъектов парадоксальным образом направлен на
поддержку подлинной уникальности индивидуальных субъектов, т.к.
критерием входа в «лес сознаний» является полная открытость и
максимальное творчество
• Одним из первых «ускорителей» нейронета становится спрос на
создание средств организации коллективной деятельности для
управления сложными объектами
14. (НЕКОТОРЫЕ) ПРИНЦИПЫ БУДУЩЕЙ АРХИТЕКТУРЫ
В рамках первой сессии принципы архитектуры были
обсуждены очень кратко (планируется дальнейшее
обсуждение на второй сессии)
• КЛЮЧЕВОЙ: «Никаких гарантий не даем!» (максимально
облегченные протоколы доступа с живой границей)
• Оестествление доступа (возможность «прошить в генах»
орган доступа)
• (возможно) «Научились – отказались от костылей!»
(Нейронет работает как образование – какие-то функции,
вполне возможно, могут осуществляться и без технических
устройств?)
15. ПОТРЕБИТЕЛИ РЕШЕНИЙ НЕЙРОНЕТА
• На первом этапе (создание нейроколлективов для решения
прикладных задач) (2015-2025)
– промышленность / бизнес
• управление сложными техническими системами (коллективная
диспетчеризация) [заводы, городские системы, космические корабли и пр.]
• разработка сложных архитектурных / инженерных решений
– государство
• военное применение (боевые группы на спец. заданиях, штабы
оперативного реагирования и пр.)
• системы коллективного управления государственными функциями (в т.ч.
«бытовое стратегирование»)
• На втором этапе (массовый Нейронет) (2025-35)
– индустрия развлечений
• нейроколлективы для многопользовательских тактико-стратегических игр
• передача чужих опытов и состояний («нейросны»)
– образование
• сверхбыстрое обучение в нейросетях (сгрузка с экзокортекса на
нейрокортекс, обмены опытами напрямую)
• коллективная терапия и трансформация в «мирах психодрам»,
поддерживаемых Нейронетом
16. ВОПРОСЫ ДЛЯ ВТОРОЙ СЕССИИ (9 НОЯБРЯ 2013)
1. Ревизия карт – какие темы упущены? Как
субъектные позиции («игроки в
Нейронет») не учтены?
2. Компоненты архитектуры Нейронета
3. Проекты совместной деятельности
сообщества (исследовательские /
организационные, коммерческие)