Биологически мотивированные когнитивные архитектуры (БИКА)

Данный курс предлагается для студентов магистратуры. BICA является перспективным, быстро развивающимся направлением на стыке искусственного интеллекта, биологии и когнитивной науки. Одно из свидетельств этого - растущее число научных публикаций, так или иначе связанных с BICA. Здесь когнитивная архитектура понимается в широком смысле, как шаблон для разработки интеллектуальных агентов. Источниками биологической мотивации являются мозг (нейронаука) и человеческая мысль (когнитивная психология). Курс обеспечит выработку у студентов базовых знаний в области когнитивных архитектур, их основных элементов и принципов, подходов к их реализации, их изучения и использования в виртуальных окружениях. Студенты узнают о глобальных проблемах искусственного интеллекта и подходах к их решению на основе BICA, а также о тестах и показателях, используемых для оценок. Некоторые ключевые понятия и темы, которые лежат в основе BICA, будут рассмотрены подробно, в том числе системы человеческой памяти, модели нейронных сетей, семантическое картирование, рассуждения здравого смысла и т.п. Особый акцент будет сделан на дорожную карту к решению проблемы БИКА (BICA Challenge) и перспективных приложений будущих BICA человекоподобного типа.

Курс является двуязычным. Материал подается в основном на английском языке с русскими субтитрами.

Десять последовательно связанных модулей (наименования есть в программе курса), контрольные вопросы, зачетные материалы в электронной форме.

ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА:

1. Kotseruba I., Tsotsos J.K. 40 years of cognitive architectures: Core cognitive abilities and practical applications. Artificial Intelligence Review, 53: 17-94, 2020.
2. ЭИ P50 BioInformation Processing : A Primer on Computational Cognitive Science, Singapore: Springer Singapore, 2016
3. ЭИ B60 Biologically Inspired Cognitive Architectures (BICA) for Young Scientists : Proceedings of the First International Early Research Career Enhancement School (FIERCES 2016), Cham: Springer International Publishing, 2016

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА:

1. Proceedings of the 2017 AAAI Fall Symposium on a Standard Model of the Mind: https://www.dropbox.com/sh/wc2ltwtvxw57bg3/AAAiKn0OlEfkjooJn8BK0fcda?dl=0
2. 004 Р33 Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: модели и концепции эволюционной кибернетики. Москва: Либроком, 2013.

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСЫ:

Специальное программное обеспечение не требуется.

Студенты должны найти, освоить и использовать имеющиеся в открытом доступе интернет-ресурсы по основным когнитивным архитектурам (Act-R, Soar, Clarion, Icarus, Epic, …) для приобретения практических навыков работы с ними на примерах решения простейших задач.

Кроме того, для реализации своих проектов студенты могут использовать различные общедоступные программные средства (например, Unity, Unreal). В частности, рекомендуется использование Python, Matlab для обработки и визуализации данных.

Модуль 1. Общее введение.

Может ли машина иметь сознание подобное человеческому? Амбиции и проблемы искусственного интеллекта (ИИ). Когнитивные архитектуры как альтернативный подход к созданию ИИ. Интерес к данному направлению в научном мире. Сообщества исследователей когнитивных архитектур.

Основные сведения из когнитивной психологии: интроспекция, бихевиоризм, когнитивная революция и компьютерная аналогия мозга.

Модели систем памяти человека, явная и неявная, кратковременная и долговременная память. Элементы когнитивного цикла, восприятие, внимание, воображение.

Модуль 2. Введение в нейронауку.

Краткое введение в нейронауку: элементы нейрофизиологии и нейроанатомии, поведенческая, вычислительная, системная нейронаука. Психофизиология, визуализация активности мозга и когнитивная нейронаука.

Принципы работы нейронов и их элементов. Поведенческие корреляты нейронной активности. Виды кодирования. Локализация функций. Примеры: детекторы стимулов, зеркальные нейроны, клетки места, «бабушкины нейроны». Проблема байндинга. Дискуссия о природе воображения.

Модуль 3. Биологическое и машинное обучение нейросетей.

Механизмы формирования памяти в мозгу. Нейросетевые модели и аттракторы, их типы и связь с биологией и психологией. Пространственные когнитивные карты в биологии. Их роль в формировании памяти.

Элементы теории и приложения нейросетей. Эволюционное программирование и другие формы машинного обучения. Возможность связи с биологией.

Модуль 4. Представления знаний и семантическое картирование.

Понятия знака, символа, языка. Представления концепций и категорий в памяти человека. Семантические сети и коннекционизм. Семантические решетки и анализ концепций.

Непрерывные семантические пространства. Сильные и слабые семантические карты. Методы семантического картирования: математические, физиологические, психологические, и лингвистические аспекты. Типы семантических карт и их применение. Семантическое картирование активности мозга и «чтение мыслей».

Модуль 5. Принципы, разнообразие и эволюция когнитивных архитектур.

Эволюция подходов к созданию интеллектуальных агентов. Понятие когнитивной архитектуры. Когнитивная архитектура как воплощенный интеллектуальный агент, как язык программирования и как теоретический фреймворк.

Общая теория когнитивных архитектур. Системы памяти, когнитивный цикл. Иерархия когнитивных архитектур. Тенденции расширения и слияния моделей БИКА. Общая минимальная когнитивная модель (Common Model of Cognition) и максимально расширенная функциональная схема BICA. Понятие критической массы.

Принципы работы наиболее известных конкретных когнитивных архитектур: Soar, Act-R, Clarion, Icarus. Гибридные БИКА. Обзор разнообразия моделей БИКА. Пример GMU BICA. Таблица когнитивных архитектур.

Модуль 6. Моделирование эмоций и эмоциональные когнитивные архитектуры.

Типы вычислительных подходов к моделированию эмоций. Дискретные и компонентные модели. Аффективные пространства. Логические и статистические подходы: модальные логики, исчисления ситуаций, BDI-модели, методы индуктивного вывода. Примеры эмоциональных когнитивных архитектур (EMA).

Зачем роботу нужно чувство юмора? Проблема моделирования сложных и социальных эмоций. Моральные схемы. Пример eBICA.

Модуль 7. Память о прошлом и будущем, возможном и невозможном.

Эпизодическая память. Проспективная и ретроспективная автобиографическая память. Консолидация и реконсолидация. Ретроградная и антероградная амнезия. «Теория Мысли». Понятия «я», манипуляции с памятью. Свобода воли, детерминизм, доверие.

Виды метамышления. Социальный и нарративный интеллект. Фабула и сюжет. Персонаж и роль. Автор и актор. Нарративная сеть и рабочий сценарий. Нарративное планирование, автономная генерация целей, правдоподобные персонажи. Социально приемлемые интеллектуальные агенты.

Модуль 8. Обучение человека, БИКА и путь к критической массе ИИ.

Проблема обучения в педагогике. Виды обучения. Активное обучение. Обучение путем рассуждения и решения задач. Саморегулируемое обучение. Метаобучение. Роль эмоций, воображения, социального и метамышления в реализации способности к обучению.

Воплощение теорий и моделей обучения человека в компьютере. Интеллектуальные тьюторинговые системы на основе БИКА и их применение в образовательном процессе. Задача создания «искусственного студента» общего назначения. Преодоление барьера в человеческом сознании.

Модуль 9. Применения когнитивных архитектур.

Научные и практические задачи, решаемые на основе БИКА. Применения в медицине, в психологии, в военном деле, в социальной инженерии и аналитике, в образовании, в бизнесе, в искусстве, сфере развлечений и т.д. Искусственная креативность.

Модуль 10. Системы и методы оценки когнитивных архитектур и развитие ИИ.

Тесты, критерии и метрики для оценки работы интеллектуальных систем. Когнитивный Декатлон. Тест Тьюринга и его модификации. Виртуальные и окружения и VR среды для исследования поведения естественных и искусственных когнитивных архитектур при их социальном взаимодействии. Эффективность, правдоподобие и социальная совместимость. Интеллектуальная и социально-эмоциональная компетентность. Применение характеристик человеческой психики к искусственным системам.

Постановка задачи создания сильного ИИ. Возможные варианты развития ИИ. Возможная роль когнитивных архитектур в системах ИИ ближайшего будущего. Сверхзадачи, опасности и дорожные карты. Этические и философские вопросы.

• На уровне представлений: Типы и примеры когнитивных архитектур, их основные элементы, принципы организации и динамики.
• На уровне воспроизведения: Основные механизмы восприятия и осмысления, совершения действия по своей воле, генерация целей когнитивной архитектурой.
• На уровне понимания: различия между традиционным рациональным, нарративным, и эмоционально мотивированным образами мышления. Основные виды памяти и обучения и различия между ними. Понятие «критической массы» применительно к способности к обучению. Понятия эмоционального и нарративного интеллекта. Достоинства и недостатки тестов типа Тьюринга и Когнитивного Декатлона.

• Определение уровня когнитивной архитектуры
• Применение локальных и глобальных когнитивных циклов для генерации поведения виртуального агента
• Формулировка гипотез, метрик и экспериментальных тестов для оценки возможностей когнитивной архитектуры.

• Решение простой логической задачи с использованием одной из популярных когнитивных архитектур: Soar, Act-R, Clarion, Icarus.
• Применение формализма когнитивной архитектуры для решения логической, поисковой или творческой задачи.