Arhitecturi cognitive motivate biologic (BICA) - curs gratuit de la Open Education, instruire 10 săptămâni, de la 2 la 3 ore pe săptămână, Data 28 noiembrie 2023.
Miscelaneu / / November 30, 2023
Acest curs este oferit masteranzilor. BICA este un domeniu promițător, în dezvoltare rapidă, la intersecția inteligenței artificiale, biologiei și științei cognitive. O dovadă în acest sens este numărul tot mai mare de publicații științifice legate într-un fel sau altul de BICA. Aici, arhitectura cognitivă este înțeleasă în sens larg, ca un șablon pentru dezvoltarea agenților inteligenți. Sursele motivației biologice sunt creierul (neuroștiința) și gândirea umană (psihologia cognitivă). Cursul va asigura că studenții dezvoltă cunoștințe de bază în domeniul arhitecturilor cognitive, elementele și principiile lor de bază, abordări ale implementării lor, studiul și utilizarea lor în medii virtuale. Elevii vor învăța despre problemele globale de inteligență artificială și despre abordările bazate pe BICA pentru rezolvarea acestora, precum și despre testele și metricile utilizate pentru evaluare. Unele dintre conceptele și subiectele cheie care stau la baza BICA vor fi acoperite în detaliu, inclusiv sisteme de memorie umană, modele de rețele neuronale, cartografiere, raționament de bun simț etc. Un accent deosebit va fi pus pe foaia de parcurs pentru rezolvarea BICA Challenge și aplicațiile promițătoare ale viitoarelor BICA tip umanoid.
Cursul este bilingv. Materialul este prezentat în principal în limba engleză cu subtitrare în rusă.
Modulul 1. Introducere generală.
Poate o mașină să aibă o conștiință asemănătoare cu cea a unui om? Ambiții și probleme ale inteligenței artificiale (AI). Arhitecturile cognitive ca o abordare alternativă pentru crearea AI. Interes pentru acest domeniu în lumea științifică. Comunități de cercetare în arhitectură cognitivă.
Informații de bază din psihologia cognitivă: introspecție, behaviorism, revoluție cognitivă și analogie computerizată a creierului.
Modele de sisteme de memorie umane, explicite și implicite, memorie pe termen scurt și pe termen lung. Elemente ale ciclului cognitiv, percepție, atenție, imaginație.
Modulul 2. Introducere în neuroștiință.
O scurtă introducere în neuroștiință: elemente de neurofiziologie și neuroanatomie, comportamentală, computațională, neuroștiință a sistemelor. Psihofiziologie, imagistica cerebrală și neuroștiință cognitivă.
Principiile de funcționare a neuronilor și a elementelor lor. Corelații comportamentale ale activității neuronale. Tipuri de codare. Localizarea funcțiilor. Exemple: detectoare de stimul, neuroni oglindă, celule de loc, neuroni bunici. Problemă de legare. Discuție despre natura imaginației.
Modulul 3. Învățare biologică și automată a rețelelor neuronale.
Mecanisme de formare a memoriei în creier. Modele și atractori de rețele neuronale, tipurile și conexiunile lor cu biologia și psihologia. Hărți cognitive spațiale în biologie. Rolul lor în formarea memoriei.
Elemente de teorie și aplicații ale rețelelor neuronale. Programare evolutivă și alte forme de învățare automată. Posibilitate de conectare cu biologia.
Modulul 4. Reprezentări de cunoștințe și mapare semantică.
Concepte de semn, simbol, limbaj. Reprezentări ale conceptelor și categoriilor în memoria umană. Rețele semantice și conexionism. Rețele semantice și analiza conceptului.
Spații semantice continue. Hărți semantice puternice și slabe. Metode de cartografiere semantică: aspecte matematice, fiziologice, psihologice și lingvistice. Tipuri de hărți semantice și aplicațiile acestora. Harta semantică a activității creierului și „citirea minții”.
Modulul 5. Principii, diversitate și evoluție a arhitecturilor cognitive.
Evoluția abordărilor pentru crearea de agenți inteligenți. Conceptul de arhitectură cognitivă. Arhitectura cognitivă ca agent inteligent întruchipat, ca limbaj de programare și ca cadru teoretic.
Teoria generală a arhitecturilor cognitive. Sisteme de memorie, ciclu cognitiv. Ierarhia arhitecturilor cognitive. Tendințe în extinderea și îmbinarea modelelor BICA. Modelul cognitiv minim comun (Common Model of Cognition) și cea mai extinsă diagramă funcțională a BICA. Conceptul de masă critică.
Principii de funcționare ale celor mai cunoscute arhitecturi cognitive specifice: Soar, Act-R, Clarion, Icarus. BIKA hibrid. Privire de ansamblu asupra diversității modelelor BICA. Exemplu GMU BICA. Tabelul arhitecturilor cognitive.
Modulul 6. Modelarea emoțiilor și arhitecturile cognitive emoționale.
Tipuri de abordări computaționale ale modelării emoțiilor. Modele discrete și componente. Spații afective. Abordări logice și statistice: logici modale, calcul situațional, modele BDI, metode de inferență inductive. Exemple de arhitecturi cognitive emoționale (EMA).
De ce are nevoie un robot de simțul umorului? Problema modelării emoțiilor complexe și sociale. Scheme morale. exemplu eBICA.
Modulul 7. Amintirea trecutului și a viitorului, a posibilului și a imposibilului.
Memorie episodica. Memoria autobiografică prospectivă și retrospectivă. Consolidare și reconsolidare. Amnezie retrogradă și anterogradă. „Teoria gândirii”. Concepte de „eu”, manipularea memoriei. Liberul arbitru, determinism, încredere.
Tipuri de metagândire. Inteligența socială și narativă. Fabulă și complot. Caracter și rol. Autor și actor. Rețea narativă și scenariu de lucru. Planificare narativă, generare autonomă de obiective, personaje credibile. Agenți inteligenți acceptabili din punct de vedere social.
Modulul 8. Învățarea umană, BICA și calea către masa critică AI.
Problema predării în pedagogie. Tipuri de antrenament. Învățarea activă. Învățarea prin raționament și rezolvarea problemelor. Învățare autoreglată. Meta-învățare. Rolul emoțiilor, imaginației, social și metagândirea în realizarea capacității de învățare.
Implementarea teoriilor și modelelor de învățare umană într-un computer. Sisteme inteligente de tutorat bazate pe BIKA și aplicarea lor în procesul educațional. Sarcina de a crea un „elev artificial” cu scop general. Depășirea barierei din conștiința umană.
Modulul 9. Aplicații ale arhitecturilor cognitive.
Probleme științifice și practice rezolvate pe baza BIKA. Aplicații în medicină, psihologie, afaceri militare, inginerie socială și analiză, educație, afaceri, artă, divertisment etc. Creativitate artificială.
Modulul 10. Sisteme și metode de evaluare a arhitecturilor cognitive și a dezvoltării AI.
Teste, criterii și metrici pentru evaluarea performanței sistemelor inteligente. Decathlon cognitiv. Testul Turing și modificările acestuia. Medii virtuale și medii VR pentru studierea comportamentului arhitecturilor cognitive naturale și artificiale în timpul interacțiunii lor sociale. Eficacitate, credibilitate și compatibilitate socială. Competență intelectuală și social-emoțională. Aplicarea caracteristicilor psihicului uman la sistemele artificiale.
Stabilirea sarcinii de a crea IA puternică. Opțiuni posibile pentru dezvoltarea IA. Posibil rol al arhitecturilor cognitive în sistemele AI ale viitorului apropiat. Provocări, pericole și hărți de parcurs. Probleme etice și filozofice.