Biološko motivirane kognitivne arhitekture (BICA) - brezplačen tečaj Open Education, usposabljanje 10 tednov, od 2 do 3 ure na teden, datum 28. november 2023.
Miscellanea / / November 30, 2023
Ta tečaj je na voljo magistrskim študentom. BICA je obetavno, hitro razvijajoče se področje na stičišču umetne inteligence, biologije in kognitivne znanosti. Eden od dokazov za to je naraščajoče število znanstvenih objav, tako ali drugače povezanih z BICA. Tu je kognitivna arhitektura razumljena v širšem smislu, kot predloga za razvoj inteligentnih agentov. Vira biološke motivacije so možgani (nevroznanost) in človeška misel (kognitivna psihologija). Predmet bo študentom zagotovil osnovno znanje s področja kognitivnih arhitektur, njihovih osnovnih elementov in principov, pristopov k njihovi implementaciji, njihovemu proučevanju in uporabi v virtualnih okoljih. Študenti se bodo seznanili z globalnimi problemi umetne inteligence in pristopi k njihovemu reševanju, ki temeljijo na BICA, ter teste in metrike, ki se uporabljajo za ocenjevanje. Nekateri ključni pojmi in teme, na katerih temelji BICA, bodo podrobno obravnavani, vključno s človeškimi spominskimi sistemi, modeli nevronskih mrež, semantičnimi kartiranje, zdravorazumsko sklepanje itd. Poseben poudarek bo na časovnem načrtu za reševanje izziva BICA in obetavnih aplikacijah prihodnjih BICA humanoidni tip.
Tečaj je dvojezičen. Gradivo je predstavljeno predvsem v angleščini z ruskimi podnapisi.
Modul 1. Splošni uvod.
Ali ima lahko stroj podobno zavest kot človek? Ambicije in problemi umetne inteligence (AI). Kognitivne arhitekture kot alternativni pristop k ustvarjanju AI. Zanimanje za to področje v znanstvenem svetu. Raziskovalne skupnosti kognitivne arhitekture.
Osnove kognitivne psihologije: introspekcija, biheviorizem, kognitivna revolucija in računalniška analogija možganov.
Modeli človeških spominskih sistemov, eksplicitni in implicitni, kratkoročni in dolgoročni spomin. Elementi kognitivnega cikla, zaznavanje, pozornost, domišljija.
Modul 2. Uvod v nevroznanost.
Kratek uvod v nevroznanost: elementi nevrofiziologije in nevroanatomije, vedenjska, računalniška, sistemska nevroznanost. Psihofiziologija, slikanje možganov in kognitivna nevroznanost.
Načela delovanja nevronov in njihovih elementov. Vedenjski korelati živčne aktivnosti. Vrste kodiranja. Lokalizacija funkcij. Primeri: detektorji dražljajev, zrcalni nevroni, mestne celice, babiči nevroni. Težava z vezavo. Razprava o naravi domišljije.
Modul 3. Biološko in strojno učenje nevronskih mrež.
Mehanizmi nastajanja spomina v možganih. Modeli in atraktorji nevronskih mrež, njihove vrste in povezave z biologijo in psihologijo. Prostorski kognitivni zemljevidi v biologiji. Njihova vloga pri oblikovanju spomina.
Elementi teorije in aplikacije nevronskih mrež. Evolucijsko programiranje in druge oblike strojnega učenja. Možnost povezave z biologijo.
Modul 4. Reprezentacije znanja in semantično preslikavo.
Pojmi znak, simbol, jezik. Predstavitve pojmov in kategorij v človeškem spominu. Semantična omrežja in konekcionizem. Semantične mreže in analiza pojmov.
Zvezni pomenski prostori. Močne in šibke semantične karte. Metode semantičnega preslikave: matematični, fiziološki, psihološki in lingvistični vidiki. Vrste pomenskih zemljevidov in njihove uporabe. Semantično preslikavo možganske aktivnosti in »branje misli«.
Modul 5. Načela, raznolikost in razvoj kognitivnih arhitektur.
Razvoj pristopov k ustvarjanju inteligentnih agentov. Koncept kognitivne arhitekture. Kognitivna arhitektura kot utelešeni inteligentni agent, kot programski jezik in kot teoretični okvir.
Splošna teorija kognitivnih arhitektur. Spominski sistemi, kognitivni cikel. Hierarhija kognitivnih arhitektur. Trendi širjenja in združevanja modelov BICA. Skupni minimalni kognitivni model (Common Model of Cognition) in najbolj razširjen funkcionalni diagram BICA. Koncept kritične mase.
Principi delovanja najbolj znanih specifičnih kognitivnih arhitektur: Soar, Act-R, Clarion, Icarus. Hibrid BIKA. Pregled raznolikosti modelov BICA. Primer GMU BICA. Tabela kognitivnih arhitektur.
Modul 6. Modeliranje čustev in čustvene kognitivne arhitekture.
Vrste računalniških pristopov k modeliranju čustev. Diskretni in komponentni modeli. Afektivni prostori. Logični in statistični pristopi: modalna logika, situacijski račun, BDI modeli, metode induktivnega sklepanja. Primeri čustveno kognitivnih arhitektur (EMA).
Zakaj robot potrebuje smisel za humor? Problem modeliranja kompleksnih in socialnih čustev. Moralne sheme. Primer eBICA.
Modul 7. Spomin na preteklost in prihodnost, možno in nemogoče.
Epizodni spomin. Prospektivni in retrospektivni avtobiografski spomin. Konsolidacija in rekonsolidacija. Retrogradna in anterogradna amnezija. "Teorija misli". Koncepti "jaz", manipulacija spomina. Svobodna volja, determinizem, zaupanje.
Vrste metamišljenja. Socialna in narativna inteligenca. Fabula in zaplet. Lik in vloga. Avtor in igralec. Narativna mreža in scenarij dela. Narativno načrtovanje, avtonomno ustvarjanje ciljev, verodostojni liki. Družbeno sprejemljivi inteligentni agenti.
Modul 8. Človeško učenje, BICA in pot do kritične mase AI.
Problem poučevanja v pedagogiki. Vrste usposabljanja. Aktivno učenje. Učenje z razmišljanjem in reševanjem problemov. Samoregulirano učenje. Meta-učenje. Vloga čustev, domišljije, socialnega in metamišljenja pri uresničevanju učne zmožnosti.
Implementacija teorij in modelov človekovega učenja v računalniku. Inteligentni tutorski sistemi na osnovi BIKA in njihova uporaba v izobraževalnem procesu. Naloga ustvarjanja splošnega namena "umetnega študenta". Premagovanje ovire v človeški zavesti.
Modul 9. Aplikacije kognitivnih arhitektur.
Znanstveni in praktični problemi, rešeni na podlagi BIKA. Aplikacije v medicini, psihologiji, vojaških zadevah, socialnem inženiringu in analitiki, izobraževanju, poslovanju, umetnosti, zabavi itd. Umetna ustvarjalnost.
Modul 10. Sistemi in metode za ocenjevanje kognitivnih arhitektur in razvoja umetne inteligence.
Testi, merila in metrike za ocenjevanje delovanja inteligentnih sistemov. Kognitivni deseteroboj. Turingov test in njegove modifikacije. Virtualna okolja in okolja VR za preučevanje obnašanja naravnih in umetnih kognitivnih arhitektur med njihovo družbeno interakcijo. Učinkovitost, verodostojnost in socialna združljivost. Intelektualna in socialno-čustvena kompetenca. Uporaba značilnosti človeške psihe na umetnih sistemih.
Postavitev naloge ustvarjanja močne umetne inteligence. Možne možnosti za razvoj AI. Možna vloga kognitivnih arhitektur v sistemih AI v bližnji prihodnosti. Izzivi, nevarnosti in zemljevidi poti. Etična in filozofska vprašanja.