Ссылка для подключения к заседанию в системе Zoom: https://clck.ru/33higq (инструкция по подключению).

19:00-19:20 Информационный блок.

19:20-20:20 Доклад. 

Алгебраическая биология для описания прогнозирования в аспекте искусственного интеллекта

Рябчикова Наталия Афанасьевна, This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

д.б.н., Инновационный центр Сколково LLC «ALPARKDEM», МГУ им. М.В. Ломоносова

В настоящее время не существует никакой общепринятой теории «разума», но мы находимся на пороге эпохи, в которой будут играть большую, а быть может, и доминирую­щую роль конструкции, решающие интеллектуальные задачи, поэтому увеличилось внимание к изучению и автоматизации процессов их решения. Появились реальные компьютерные программы, которые могут доказывать теоремы, распознавать образы, способные к самоорганизации и обучению.

Что же такое на самом деле «интеллект»? Возможно, это некий комплекс активности, который мы уважаем, но не понимаем. Также дело обстоит с «глубиной» в математике. Как только понято доказатель­ство теоремы, ее содержание кажется тривиальным.

 Однако может вызывать чувство восхищения образ открытия доказательства. Также точка зрения на «творческую» деятельность, что ум (или мозг) не достижим для машины основана, видимо, на ошибочном толковании теорем Геделя о неполноте формализованной арифметики. Модель «алгебры символов» является чрезвычайно ценным методом создания некоторых видов абстрактных представлений когнитивных функций. Если символы дают абстрактное представле­ние выражений, формулирующих задачи, то эта модель «ал­гебры символов» может быть столь же абстрактна. Это своего рода язык, т.е. система выражений, образованных из данной системы символов. Простейшие выражения и правила их взаимосвязи — это грамматика языка. Большинство проблем могут определены как раскрытие грамматики языка. Возникает проблема отыскания эффективной грамматики, т.е. кода программ, для сокращения процесса поиска.

Ситуация была бы идеальной, если бы модель была математически гомоморфной оригиналу. Но, в любом случае, решение, полученное для модели, явится ценным ориентиром при решении исходной задачи. Важно иметь возможность составить матрицу «символ—метод», т.е. систему величин, отражающих взаимосвязь между двумя конечными выражениями в некоторой фор­мальной системе. Оба измерения матрицы характеризуются символами обычно преобра­зующими задачи с характеристикой Ci в задачи с характе­ристикой Cj, матричный элемент будет служить обозначе­нием этого метода.

При использовании модели «алгебры символов» для прогнозирования, существенным является надеж­ность предсказания матричных элементов. Однако нельзя ожидать, что символ результата будет точно определен символом оригинала и используемым методом. В то же время, любое прогнозирования намного лучше, чем случайный поиск, даже если качество предсказания не всегда хорошее.

Считается, что вероятностное прогнозирование является одной из форм интеллектуальной деятельности человека. Применение структурно-информационного подхода к анализу количественно - качественных показателей решения задачи позволяет не только изучить и выявить основные стратегии принятия решения, но и предсказать поведение человека в каждой конкретной, особенно важно проблемной ситуации. Потенциальные возможности в математическом изучении нейродинамических систем важны для раскрытия не только физиологических механизмов работы мозга, но и для выяснения связи процесса человеческого познания с окружающей его средой.

Нами была предложена и научно обоснована концептуальная модель функциональной структуры регуляции целенаправленного поведения человека, были сформулированы четкие правила переработки мозгом информации, которые, будучи формализованы математическими методами, легли в основу компьютерной программы «Прогнозис 2.5», способной оценить уровень интеллектуальных возможностей человека при решении задач в проблемной ситуации.

Настоящее исследование выполнено в содружестве с ГБУ Неврологии, ФГБОУ «Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена», и поддержано международными организациями Bodiflo LLC (USA & Australia), ITAG (USA), РФФИ грант 15-04-00598, № 99-04-482 99.