Презентация В.Л. Дунина Барковского, НИИСИ РАН на конференции SKOLKOVO.AI 14.11.16

1. 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

2. А.И. Галушкин, 1940-2016

3. 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

4. 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.

5. 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.

6. СКОРО: НАЧНУТСЯ МАССОВЫЕ
РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ ОБЩЕГО ИИ
(ЭТО «КАЖДЫЙ МОЖЕТ»)
Предыдущие примеры:
1. Тоннельный микроскоп;
2. Высокотемпературная сверхпроводимость;
3. Графен.

7. 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) .

8. 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. .

9. ДАЛЕЕ:
ПОЧЕМУ ПРИВЕДЕННЫМ «ОБЩИМ
СООБРАЖЕНИЯМ»
МОЖНО ДОВЕРЯТЬ

10. 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.

11. Вопросы?

15. IN: FIERCES ON BICA 2016 First International Early Research
Career Enhancement School on Biologically Inspired Cognitive
Architectures, Moscow, April 21-24, 2016

17. Принято к печати, ноябрь
2016

18. 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 ИДЕЙ
Научная 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/

19. Дальше:
НИИ нейрокибернетики им. А.Б. Когана

20. Научная сессия Общего собрания РАН
«Мозг – фундаметнальные и прикладные проблемы»
Москва, 16 декабря 2009 г.

21. Инсайт («озарение»).
Механистический пример
Принстон, Нью-Джерси,
США, 12 апреля, 2010.
49-я годовщина
Полёта Гагарина

22. Russian Project on Brain Reverse
Engineering
There 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

24. Лаборатория обратного конструирования
мозга имени Дэвида Марра. Москва, 28 мая 2013 г.

25. 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

26. ОБЩИЙ ПЛАН ЛЕКЦИИ
1. Предыстория
2.Истоки БП
3. Другие физиологические прототипы современнных DL схем
4. Успешные направления – прорывные работы

37. ОБЩИЙ ПЛАН ЛЕКЦИИ
1. Предыстория
2. Истоки БП
3.Другие физиологические прототипы
современнных DL схем
4. Успешные направления – прорывные работы

48. ОБЩИЙ ПЛАН ЛЕКЦИИ
1. Предыстория
2. Истоки БП
3. Другие физиологические прототипы современнных DL схем
4. Успешные направления – прорывные
работы

54. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!