КОГН И ТИВНАЯ НАУКА: ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

1. КОГНИТИВНАЯ НАУКА: ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ Горохов Владимир Леонидович, доктор технических наук, зав. каф. Вычислительных систем и программирования, профессор, Санкт-Петербургский инженерно-экономический университет, тел. +7 950-031-65-59, +7 905 285-01-46, vlgorohov@mail.ru

2. Когнитивная наука дает новые методы и средства стимуляции интуиции для расширения возможностей рационального способа познания природы • Новые методы организации обработки логических, математических, и графических данных с учетом возможностей рационального и интуитивного мышления • Новые компьютерные средства генерации визуальных, акустических и тактильных когнитивных образов • Когнитивные средства для коммуникаций с участием средств искусственного интеллекта (интеллектуальные агенты) • Когнитивные графические и логические средства для интеллектуальных интерфейсов • Когнитивные средства нейрофизиологии и применений нейронауки

3. Пример визуального динамического когнитивного образа

4. Эти когнитивные методы актуальны на современном этапе развития технологической цивилизации • Рациональный метод познания дал фантастические возможности для развития современной технологической цивилизации и естествознания • Однако в настоящее время наблюдаются серьезные проблемы в изучении и описании фундаментальных основ окружающего нас мира: • Это и крушение научных парадигм в описании социума • Это и крушение научных парадигм в описании биосферы • Это и крушение научных парадигм в основаниях физики и математики

5. КРУШЕНИЕ НАУЧНЫХ ПАРАДИГМ -1Ни одна из научных парадигм не является категоричной Фридрих Август фон Хайек (1899-1992) Либерализм $: Децентрализованная, чисто рыночная экономика Монетаризм: рынок как саморегулирующаяся система, тяготеющая к состоянию равновесия Крушение в 2008-2009-м годах Социализм: Плановая, жестко централизованная (командно- административная) экономика Крушение в конце 1980-х годов

6. КРУШЕНИЕ НАУЧНЫХ ПАРАДИГМ-2Ни одна из научных парадигм не является категоричной МАТЕМАТИКАМАТЕМАТИЧЕСКУЮ РЕАЛЬНОСТЬ НЕВОЗМОЖНО ОДНОЗНАЧНО ВКЛЮЧИТЬ В АКСИОМАТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ (НЕ ИЗОМОРФНОСТЬ ЛОГИЧЕСКИХ ИНТЕРПРЕТАЦИЙ) ФИЗИКА ФИЗИЧЕСКУЮ РЕАЛЬНОСТЬ ПОКА НЕВОЗМОЖНО ОТРАЗИТЬ РАМКАХ ОДНОЙ ПАРАДИГМЫ Открытие темной материи и энергии 95 % материи (темная материя и энергия) имеет неизвестную природу Светящееся вещество, которое было предметом изучения в течении тысячелетий, составляет 1-2 % от скрытых форм не барионного происхождения Как возникли барионы тоже остается загадкой (гипотеза о нарушении законов симметрии в микромире не подтверждена данными с ускорителей) Теорема Геделя (1930) Любая система аксиом не позволяет доказать все теоремы для описания этой системы Парадокс Банаха-Тарского (1963) Противоречие интуиции - не логическое противоречие Теорема Левенгейма-Сколема Любая система аксиом допускает больше интерпретаций, чем закладывалось при создании этой системы

7. Современное естествознание по-прежнему далеко от понимания природы Вселенной • Эксперименты типа БУМЕРАНГ,МАКСИМА, WMAP показали, что современное естествознание скорее, удаляется , чем приближается к разгадке Вселенной. • Активно обсуждается обоснованность таких основ, как стабильность физических констант, применимость теории гравитации на всех масштабах, возможная роль многомерной топологии в формировании Вселенной и т. п. • На генеральной Ассамблее МАС широко обсуждалась проблема множественности Вселенных (Uni-verse-Multi-vers). • Светящееся вещество, которое было предметом изучения в течении тысячелетий, составляет 1-2 % от скрытых форм не барионного происхождения. Доминирует нечто, условно называемое Ламбда-членом, квинтэссенцией. Природа этого нечто является лишь предметом теоретических догадок. • Как возникли барионы тоже остается загадкой (гипотеза их возникновения нарушением законов симметрии в микромире оказалась пока не подтверждена данными с ускорителей)

8. КРУШЕНИЕ НАУЧНЫХ ПАРАДИГМ Причины кризиса и спасение ситуации Причина - Возможно это связано с переоценкой возможностей традиционно понимаемых механизмов рационального в сознании человека (Гуссерль, Бергсон, Хайдеггер) Спасение ситуации - Надо обратиться к достижениям в изучении механизмов сознания достигнутых в теории познания и когнитивной психологии (Поппер, Лоренц) Возможен симбиоз и синтез парадигм на основе когнитивной науки Слово за когнитивной наукой

9. Когнитивная наука • Когнитивная наука – исследование разума и разумных систем, состоящее в изучении механизмов и структур отражения окружающего мира в человеческом сознании на основе методов рационального мышления в рамках гносеологии и когнитивной психологии. • У истоков когнитологии, как науки, стояли психологи Дж. Миллер и Дж. Брунер, кибернетики Нобелевский лауреат Г. Саймон и Дж. Маккарти. Но только в последнее десятилетие созрели социально-экономические и технологические условия востребованности этой области знаний для решения гуманитарных, энергетических и экологических проблем человечества.

10. Еще пример когнитивного динамического образа

11. Когнитивная наука

12. Экпериментальная когнитивистика Преобладавшая в 60-90-е годы ориентация когнитологии на изучение интеллекта изолированных субъектов недооценивала значение социальных факторов, во многом определяющих течение когнитивных процессов. На рубеже веков ученые все большее внимание уделяют экспериментальному изучению распределенных коллективных когнитивных процессов, знаний и представлений. Американский психолог Смит Вернон получил Нобелевскую премию по экономике в 2002 году за лабораторные эксперименты, как средство в эмпирическом экономическом анализе, в особенности в анализе альтернативных рыночных механизмов.

13. NBIC-конвергенция NBIC-конвергенция (по первым буквам областей: N -нано; B -био; I -инфо; C -когно). Термин введен в 2002 г . Михаилом Роко и Уильямом Бейнбриджем, авторами отчета Converging Technologies for Improving Human Performance , подготовленного 2002 г . в Всемирном центре оценки технологий (WTEC)

14. Когнитивная наука – прагматический ответ Поиск принципов порождения инноваций, которые увеличивают знания , мотивацию, и обеспечивают построение прикладных систем

15. Макроперспектива Понимание Знания Упрощение распространения информациио всем обществе Создание ценностей для всего общества Коммуникации Усиление способностей человека Вычисления улучшение коммуникаций между отдельными людьми Микроперспектива Когнитивные вычисления и образы - новое поколение инструментальных средств Углубление взаимопониания Пополнения потенциала человечества

16. Феномен NBIC-конвергенции

17. Директор Института когнитивных исследований РНЦ "Курчатовский институт" член-корреспондент РАН Борис Величковский "Сейчас происходит когнитивная революция, которая выражается в появлении четвертой волны технологий. Наряду с информационными, био- и нано- технологиями мы говорим сегодня о появлении когнитивных технологий,которые обращены на человека, учитывают его психическое состояние и процессы реагирования на окружающие условия. В частности, когнитивные технические системы оценивают состояние человека- оператора и подстраивают под него эксплуатируемую технику. Это - одно из важных направлений работы нашего института".

18. Когнитивный искусственный интеллект. Когнитивные графические образы перцепция выбор онтологии формальная онтология выбранного типа техногностическая система ноэза тематическое дешифрирование ноэтические многообразия Интерпретация на языке естественных наук Интерпретация на языке логики имен • Интенционал - акты: • 1. Чувственное восприятие • 2.Воображение • 3.Усмотрение сущности Машинная онтология верхнего уровня техногностическая система Компьютерные онтологии представления

19. Хаотические системы Нелинейная димамика Фракталы Системы основанные на знаниях Генетические алгоритмы Нечеткие системы Нейросети Когнитивный искусственный интеллект. Мягкие вычисления • Мягкие вычисления устранили противоречие между когнитивным и коннекционистким подходом в ИИ

20. Мягкие вычисления – переход к нейробионическим моделям ЖЕСТКИЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ МЯГКИЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ Приближенные модели Точные модели Традиционное численное моделирование и поиск Функциональная аппроксимация и случайный поиск Рассуждения в булевой логике и логике имен Лесневского Приближенные рассуждения

21. Гибридные нечеткие системы Функциональная аппроксимация /Случайный поиск Приближенные рассуждения Многозначные & нечеткие логики Эволюционные алгоритмы Нейросети Вероятностные модели Многозначные алгебры Нечеткие системы Нечеткие регуляторы Гибридные НЛ системы Нечеткие эволюционирующие регуляторы Нечеткие регуляторы обучаемые нейросетью Нейросети, модифи- цируемые НС

22. Гибридная система поддержки принятия решений на основе когнитивной машинной графики На кафедре вычислительных систем и программирования факультета информационных систем в экономике и управлении СПбГИЭУ ведутся работы по интеграции моделей многомерного анализа и прогноза поведения сложных систем в условиях априорной неопределенности их описания на основе когнитивной машинной графики и синтеза научных когнитивных метафор

23. Методы моделирования ситуации в условиях априорной неопределенности Логические описания неопределенности (Нечеткая целевая иерархия) Цель Когнитивные образы и метафоры неопределенности Динамика изменения достижимости цели

24. Построение целевой иерархии Эксперт Нечеткая целевая иерархия

25. Взаимодействие моделей

26. ПРИМЕРЫ ГЕНЕРАЦИИ КОГНИТИВНЫХ ОБРАЗОВ Когнитивная графика Ноэза - процесс Ноэма-слой1 Ноэма-слой2

27. Полученные результаты Реализована возможность построения когнитивных образов для нечеткой целевой иерархической модели ситуации (для принятия решений в условиях глубокой априорной неопределенности) Впервые создана гибридная система, использующая генерацию когнитивных образов и формирование логического описания ситуаций на основе логики имен Лесневского и нечеткой байесовской логики Реализована возможность оценки состояния ситуации и описания поведения сложных систем даже когда информация о состоянии отдельных факторах неизвестна (для принятия решений в условиях глубокой априорной неопределенности)

28. Публикации

29. Курс «Компьютерная геометрия и графика. » В работе кафедры вычислительных систем и программирования уделяется значительное место когнитивной науке и впервые в стране с 2006 г. осуществляются научные исследования в области когнитивной машинной графики в которых принимают участие студенты в рамках специальностей «Прикладная информатика (в экономике)», «Информационные системы и технологии» и «Организация и технологии защиты информации».

30. ПЕРСПЕКТИВЫ Надеемся, что этот подход займет достойное место в группе дисциплин экономико-математического , естественнонаучного и информационного профиля в системе образования при подготовке специалистов для современной Российской экономики.

31. Сотрудничество кафедры с отделом Интеллектуальных Наук РЭА и центром «Дженера» Биологическая и когнитивная обра- ботка информации Основы биологической обработки информации Когнитивная наука Психологические и нейрофизиологические эксперименты Нейросетевое моделирование процессов обработки сенсорной информации Восприятие и обработка изображений

32. БЛАГОДАРИМ ЗА ВНИМАНИЕ!