Biologicky motivované kognitivní architektury (BICA) - bezplatný kurz od Open Education, školení 10 týdnů, od 2 do 3 hodin týdně, Datum 28. listopadu 2023.
Různé / / November 30, 2023
Tento kurz je nabízen studentům magisterského studia. BICA je perspektivní, rychle se rozvíjející obor na pomezí umělé inteligence, biologie a kognitivní vědy. Jedním z důkazů toho je rostoucí počet vědeckých publikací souvisejících tak či onak s BICA. Kognitivní architektura je zde chápána v širokém smyslu jako šablona pro vývoj inteligentních agentů. Zdrojem biologické motivace je mozek (neurověda) a lidské myšlení (kognitivní psychologie). Předmět zajistí, aby si studenti osvojili základní znalosti v oblasti kognitivních architektur, jejich základních prvků a principů, přístupů k jejich implementaci, jejich studiu a využití ve virtuálních prostředích. Studenti se seznámí s globálními problémy umělé inteligence a přístupy k jejich řešení založenými na BICA, stejně jako testy a metriky používané pro hodnocení. Některé z klíčových konceptů a témat, které jsou základem BICA, budou podrobně popsány, včetně systémů lidské paměti, modelů neuronových sítí, sémantických mapování, uvažování selským rozumem atd. Zvláštní důraz bude kladen na plán řešení výzvy BICA a slibné aplikace budoucích BICA humanoidního typu.
Kurz je dvojjazyčný. Materiál je uváděn převážně v angličtině s ruskými titulky.
Modul 1. Obecný úvod.
Může mít stroj vědomí podobné tomu lidskému? Ambice a problémy umělé inteligence (AI). Kognitivní architektury jako alternativní přístup k vytváření AI. Zájem o tuto oblast ve vědeckém světě. Komunity pro výzkum kognitivní architektury.
Základní informace z kognitivní psychologie: introspekce, behaviorismus, kognitivní revoluce a počítačová analogie mozku.
Modely systémů lidské paměti, explicitní a implicitní, krátkodobá a dlouhodobá paměť. Prvky kognitivního cyklu, vnímání, pozornost, představivost.
Modul 2 Úvod do neurovědy.
Stručný úvod do neurověd: prvky neurofyziologie a neuroanatomie, behaviorální, výpočetní, systémové neurovědy. Psychofyziologie, zobrazování mozku a kognitivní neurověda.
Principy činnosti neuronů a jejich prvků. Behaviorální koreláty nervové aktivity. Typy kódování. Lokalizace funkcí. Příklady: detektory podnětů, zrcadlové neurony, buňky míst, babičky neurony. Problém s vazbou. Diskuse o povaze představivosti.
Modul 3. Biologické a strojové učení neuronových sítí.
Mechanismy tvorby paměti v mozku. Modely a atraktory neuronových sítí, jejich typy a souvislosti s biologií a psychologií. Prostorové kognitivní mapy v biologii. Jejich role při formování paměti.
Základy teorie a aplikace neuronových sítí. Evoluční programování a další formy strojového učení. Možnost propojení s biologií.
Modul 4. Reprezentace znalostí a sémantické mapování.
Pojmy znak, symbol, jazyk. Reprezentace pojmů a kategorií v lidské paměti. Sémantické sítě a konekcionismus. Sémantické svazy a pojmová analýza.
Spojité sémantické prostory. Silné a slabé sémantické mapy. Metody sémantického mapování: matematické, fyziologické, psychologické a lingvistické aspekty. Typy sémantických map a jejich aplikace. Sémantické mapování mozkové aktivity a „čtení myšlenek“.
Modul 5. Principy, diverzita a vývoj kognitivních architektur.
Evoluce přístupů k vytváření inteligentních agentů. Koncept kognitivní architektury. Kognitivní architektura jako ztělesněný inteligentní agent, jako programovací jazyk a jako teoretický rámec.
Obecná teorie kognitivních architektur. Paměťové systémy, kognitivní cyklus. Hierarchie kognitivních architektur. Trendy v rozšiřování a slučování modelů BICA. Společný minimální kognitivní model (Common Model of Cognition) a nejrozšířenější funkční diagram BICA. Koncept kritického množství.
Principy fungování nejznámějších specifických kognitivních architektur: Soar, Act-R, Clarion, Icarus. Hybridní BIKA. Přehled rozmanitosti modelů BICA. Příklad GMU BICA. Tabulka kognitivních architektur.
Modul 6. Modelování emocí a emocionální kognitivní architektury.
Typy výpočetních přístupů k modelování emocí. Diskrétní a komponentní modely. Afektivní prostory. Logické a statistické přístupy: modální logika, situační počet, BDI modely, metody induktivní inference. Příklady emocionálních kognitivních architektur (EMA).
Proč robot potřebuje smysl pro humor? Problém modelování komplexních a sociálních emocí. Morální schémata. Příklad eBICA.
Modul 7. Vzpomínka na minulost a budoucnost, možné i nemožné.
Epizodická paměť. Prospektivní a retrospektivní autobiografická paměť. Konsolidace a rekonsolidace. Retrográdní a anterográdní amnézie. "Teorie myšlení". Pojmy „já“, manipulace s pamětí. Svobodná vůle, determinismus, důvěra.
Typy metamyšlení. Sociální a narativní inteligence. Pohádka a zápletka. Charakter a role. Autor a herec. Narativní síť a pracovní scénář. Narativní plánování, autonomní generování cílů, uvěřitelné postavy. Společensky přijatelní inteligentní agenti.
Modul 8. Lidské učení, BICA a cesta ke kritickému množství umělé inteligence.
Problém výuky v pedagogice. Typy školení. Aktivní učení. Učení prostřednictvím uvažování a řešení problémů. Samoregulované učení. Meta-učení. Role emocí, představivosti, sociálního a metamyšlení v realizaci schopnosti učení.
Implementace teorií a modelů lidského učení v počítači. Inteligentní doučovací systémy na bázi BIKA a jejich aplikace ve vzdělávacím procesu. Úkolem vytvořit univerzálního „umělého studenta“. Překonání bariéry v lidském vědomí.
Modul 9. Aplikace kognitivních architektur.
Vědecké a praktické problémy řešené na bázi BIKA. Aplikace v medicíně, psychologii, vojenských záležitostech, sociálním inženýrství a analytice, vzdělávání, obchodu, umění, zábavě atd. Umělá kreativita.
Modul 10. Systémy a metody pro hodnocení kognitivních architektur a vývoje AI.
Testy, kritéria a metriky pro hodnocení výkonu inteligentních systémů. Kognitivní desetiboj. Turingův test a jeho modifikace. Virtuální prostředí a prostředí VR pro studium chování přirozených a umělých kognitivních architektur během jejich sociální interakce. Účinnost, důvěryhodnost a sociální kompatibilita. Intelektuální a sociálně-emocionální kompetence. Aplikace charakteristik lidské psychiky na umělé systémy.
Stanovení úkolu vytvořit silnou AI. Možné možnosti pro vývoj AI. Možná role kognitivních architektur v systémech AI blízké budoucnosti. Výzvy, nebezpečí a cestovní mapy. Etické a filozofické otázky.