Почему за полвека усилий не удалось создать искусственный интеллект? И как киборги помогают понять работу мозга? Об этом рассказывает Михаил Бурцев, кандидат физико-математических наук, руководитель лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ.

Когнитивная психология с самого начала своей истории описывала человека как вычислительную машину. Иван расскажет о ключевых моментах развития этого пути исследования человека, к чему он привёл на сегодняшний день и как учёные моделируют такие таинственные и, как кажется, присущие только человеку процессы, как интуиция, предвидение, инсайт и уверенность.

Некоторые специалисты, работающие в областях, не связанных с искусственным интеллектом, говорят, что компьютеры по своей природе не способны к сознательной умственной деятельности. Мы публикуем две статьи из журнала Scientific American. В статье Дж.Р.Сирла утверждается, что компьютерные программы никогда не смогут достичь разума в привычном для нас понимании. В то же время в другой статье, написанной П.М.Черчлендом и П. С.Черчленд приводится мнение, что с помощью электронных схем, построенных по образу и подобию мозговых структур, возможно удастся создать искусственный интеллект. За этим спором по существу скрывается вопрос о том, что такое мышление. Этот вопрос занимал умы людей на протяжении тысячелетий. Практическая работа с компьютерами, которые пока не могут мыслить, породила новый взгляд на этот вопрос и отвергла многие потенциальные ответы на него. Остается найти правильный ответ.

Специалист по Computer Science Александр Панов об искусственном интеллекте, целенаправленном действии и вычислительной модели неокортекса.

Когда эмоциональные вычисления сформировались как отдельное направление исследований? Можно ли перенести человеческие эмоции на вычислительные системы? Почему важно добиваться от роботов «эмоциональной отдачи»?

Речь в данной работе пойдет о так называемом "геделевском аргументе", который используется как аргумент против возможности создания искусственного интеллекта. Суть аргумента заключается в следующем: полагают, что из теоремы Геделя о неполноте формальных систем вытекает принципиальное различие между искусственным ("машинным") интеллектом и человеческим умом, а именно, полагают, что теорема Геделя указывает на некоторое принципиальное преимущество человеческого ума перед "умом" машинным - т.е. человек обладает способностью решать проблемы, принципиально неразрешимые для любых искусственных "интеллектуальных" систем (так называемые "алгоритмически неразрешимые" проблемы), причем ограниченность "искусственного ума" проистекает из его "формального" характера.

В статье рассматриваются некоторые аспекты квантомеханического описания психики. Рассматривается проблема связи между психикой и измерением в квантовой механике. Обсуждаются аргументы Роджера Пенроуза о наличии невычислимого компонента в человеческом мышлении. Основной темой статьи является обсуждение недостатков его аргументации. Имеются ли убедительные данные, что объяснение ряда проявлений психики требует обращения к новой, невычислимой физике? Невычислимость физики понимается в том смысле, что процессы невозможно описать алгоритмически (включая вероятностные алгоритмы с алгоритмически вычисляемыми вероятностями) или, что эквивалентно, не может быть смоделирован универсальной машиной Тьюринга.

Какие подходы к изучению мозга существуют в современной нейробиологии? Как можно увидеть работу отдельной клетки мозга? Когда стали появляться нейрогибридные системы? О механизме обучения мозга, экспериментах с нейрогибридными системами и рисующем роботе рассказывает кандидат физико-математических наук Михаил Бурцев.

Каким образом в биологической эволюции появились системы, способные управлять процессом жизнедеятельности организма? Почему логический вывод, сделанный человеком, применим к реальному объекту в природе? Почему эволюционное развитие познавательных способностей животных привело к возникновению интеллекта человека? О моделировании работы мозга и искусственном интеллекте, — Владимир Георгиевич Редько — доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН, Михаил Сергеевич Бурцев — программист-математик, аспирант Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН.

На лекции мы обсудим вторую весну искусственного интеллекта в цифрах и фактах, ключевые работы в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2017 году. Поговорим о распознавании изображений, речи, обработке естественного языка и о других направлениях исследований; обсудим новые модели и оборудование 2017 года. Также поговорим о применении ИИ и машинного обучения в бизнесе, медицине и науке, а также обсудим, чего мы ждем от искусственного интеллекта и машинного обучения в 2018 году.