Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
Повышение производительности труда и нейро:
смычка кортекса и экзокортекса
Москва
28 октября 2015г.
Совместная работа
• Совместная работа – это делать какую-то
систему/сервис (не рассматриваем совместные
развлечения, религ...
Тотальная автоматизация
•Традиционная автоматизация –
алгоритмическая (можем
использовать точные определения)
• Черчение и...
Искусственный интеллект: «то, что
компьютеры пока не умеют делать»
Граница быстро движется: шахматы,
вождение автомобиля, ...
Почему только сейчас?!
Оборудование: enabling technology
Интернет (1990 – первый
браузер WWW)
• Линии связи позволили пере...
Дилемма инноватора: мужики-то не знают!
(Clayton Christensen из Гарварда)
Х
а
р
а
к
т
е
р
и
с
т
и
к
и
Время
Характеристики...
Экстремальная сложность
INCOSE VISION 2025 (июнь 2014)
http://www.incose.org/AboutSE/sevision
Выход за пределы сложности д...
Многомасштабность*за пределами жизненного цикла
<<< Замысел Архитектура «Рабочка» Изготовление Эксплуатация>>>
Using
syste...
Экстремальное начало ЖЦ проекта:
исследования как часть проектирования
• Отрицательный результат в исследованиях – это не ...
Model-based conceptual design
Выход за пределы:
• Явное упоминание стратегии (ISO 15288:2015 – 6.4.1 Business of mission
a...
Киборги-2, мультиагентные системы
• Агент – сущность, способная к действию
(https://en.wikipedia.org/wiki/Agency_(philosop...
Чтобы проект начать, нужно его как-то описать!
(ISO 42010 – OMG Essence)
12
Нейро сюда!
Concerns = интересы (озабоченности)
• Интересы плохо формализуются!
• Интересы часто бессознательны
• С бессознательным ра...
Нейролингвистическое программирование
(neuro-linguistics programming)
• Упор не на онтологию, а эпистемологию (обучение,
м...
Терминология: не так важно
(word embeddings)
15
Словарные сообщества
тачка
Понятийное сообщество
car машинка автомобиль
Эстетика и художественность (модели стилей)
Learning Visual Clothing
Style with Heterogeneous
Dyadic Co-occurrences
(http:...
Аватаризация инженерного софта
• Обучение САПР вместо/вместе программирования/настройки
• Естественный язык вместо/вместе ...
Коллаборативное проектирование
• Дисинтермедиация проектирования, создание команд «вне
фирм»:
• не требуется фирма для гла...
19
Спасибо за внимание
Анатолий Левенчук,
http://ailev.ru
ailev@asmp.msk.su
TechInvestLab
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×
Upcoming SlideShare
Chief Data Officer: 6 Ideas for Data Innovation
Next
Download to read offline and view in fullscreen.

13

Share

Download to read offline

А.Левенчук -- смычка кортекса и экзокортекса

Download to read offline

Доклад А.Левенчука на "Открытых инновациях", 28 октября 2015г.

Related Books

Free with a 30 day trial from Scribd

See all

Related Audiobooks

Free with a 30 day trial from Scribd

See all

А.Левенчук -- смычка кортекса и экзокортекса

  1. 1. Повышение производительности труда и нейро: смычка кортекса и экзокортекса Москва 28 октября 2015г.
  2. 2. Совместная работа • Совместная работа – это делать какую-то систему/сервис (не рассматриваем совместные развлечения, религиозные практики, совместные занятия сексом для деторождения и т.д.) • Используем представления системной инженерии – вид жизненного цикла как «принципиальная схема» работ по созданию системы. • Где в жизненном цикле ожидать помощи со стороны «нейро»? • Будущее доступно через метафору тумана: вблизи всё прозрачно, а в трёх метрах может быть невидимая стена. Так что ограничиваемся только тем, что уже видно – стараемся много не сочинять. 2
  3. 3. Тотальная автоматизация •Традиционная автоматизация – алгоритмическая (можем использовать точные определения) • Черчение и стереометрия, физика, дифференциальные уравнения, логика •Обучение нейронных сетей – неалгоритмическая (не можем использовать точные определения). • Стиль и художественный дизайн • Работа с интересами людей 3
  4. 4. Искусственный интеллект: «то, что компьютеры пока не умеют делать» Граница быстро движется: шахматы, вождение автомобиля, распознавание речи и т.д. Смена парадигмы: Обучение (learning) проектированию, конструированию, моделированию вместо/вместе программирования (GOFAI) Эпистемология (неявное знание и методы обучения) вместо/вместе онтологии (явного сконструированного знания) Машинное обучение бывает (с выходом на master algorithm): • Символьное (правила) • Коннекционистское (нейронные сети) – сегодня в моде («глубокое обучение»)! • Байесовское (вероятности) • Эволюционное (генетические алгоритмы) • Поиском аналогий 4
  5. 5. Почему только сейчас?! Оборудование: enabling technology Интернет (1990 – первый браузер WWW) • Линии связи позволили передавать картинки на дом (т.е. стало можно использовать WWW) • Дисплеи смогли картинки показать • Процессоры смогли картинки обработать 250Kb веб-страница • 56Kbps – 36 секунд • 1Mbps – 2 секунды • 100Mbps – 0.2 секунды Нейронные сетки (2012 – первая победа на соревнованиях) • Процессоры сумели выдать терафлопс, нужный для научения сетки за обозримое время • Связь и память смогли дать терабайты данных для научения • 1TFLOP -- 200млн. человек по 14 вычислений на калькуляторе в день каждый, за год • GTX Titan X – 7TFLOPS (single preсision) • Intel Knights Landing Xeon Phi – 6TFLOPS (http://www.zdnet.com/article/intels-next-big-thing-knights-landing/, http://arxiv.org/abs/1506.09067) • FPGA: эксперименты до 10TFLOPS и до 6x меньше TFLOPS/Watt 5 http://www.theguardian.com/technology/2011/jul/06/broadband-speeds-uk
  6. 6. Дилемма инноватора: мужики-то не знают! (Clayton Christensen из Гарварда) Х а р а к т е р и с т и к и Время Характеристики лучших продуктов На рынке Характеристики худших продуктов на рынке http://web.mit.edu/6.933/www/Fall2000/teradyne/clay.html 6 • Инновации обеспечиваются на неприкладных уровнях технологического стека (проектирование – алгоритмы обучения • Обучение компьютеров сегодня даёт любительские результаты во всём, кроме задач распознавания изображений, звука, сигналов, вторжений и т.д.. • Через 5 лет эти любительские результаты окажутся профессиональными, если не сверхчеловеческими. Всё происходит быстро.
  7. 7. Экстремальная сложность INCOSE VISION 2025 (июнь 2014) http://www.incose.org/AboutSE/sevision Выход за пределы сложности для классического проектирования/конструирования: • Эволюция в системах систем • Общественные дисциплины (сдвиг на оргсистемы) • Мегаломания (появилась Земля как объект контроля- проектирования) 7 Там, где интересы людей, там меньше уравнений, больше трудноопределяемых понятий – там нужно использовать нейро!
  8. 8. Многомасштабность*за пределами жизненного цикла <<< Замысел Архитектура «Рабочка» Изготовление Эксплуатация>>> Using system IT-1 IT-2 IT-3 IT-4 IT-5 Макро IT1 IT2 IT3 IT4 IT5 Мезо IT6 IT7 IT8 IT9 IT10 Микро IT11 IT12 IT13 IT14 IT15 Нано IT16 IT17 IT18 IT19 IT20 Специализация/профессионализация: фирма в каждой клетке, плюс экспансия на соседей Интеграция в продукте: вся таблица (эко-система!) CAD/CAM/codes/PLM/CAE/ERP/EAM/… будут интегрированы! уровни структуры вещества * уровни воплощения 8 ФормальностьНейро сюда!
  9. 9. Экстремальное начало ЖЦ проекта: исследования как часть проектирования • Отрицательный результат в исследованиях – это не результат, если есть проектирование. Исследования и изобретательство различны. • Наука-техника Латура: исследования и изобретательство едины. • Лаборатории условного Эйнштейна, условного Эдисона. • R&D management – относительно новая дисциплина, но мы-то не про менеджмент! Дисциплины R&D инженерии пока нет. • Крупные корпорации, государство (институты развития), стартап- движение, предпринимательские университеты. • Пример: акселераторы и лаборатории при акселераторах (Y Combinator, http://ailev.livejournal.com/1220274.html), фонды для инфраструктурных проектов «низко по стеку» (NumFocus и Julia) 9 Basic Research Applied Research Concept Design Engineering http://www.3ds.com/products-services/biovia/ global, collaborative product lifecycle experiences to transform scientific innovation Нейро сюда!
  10. 10. Model-based conceptual design Выход за пределы: • Явное упоминание стратегии (ISO 15288:2015 – 6.4.1 Business of mission analysis process) • Пересечение с системной инженерией (требования и архитектура) • Пересечение с классическим предметным проектированием 10 Steven J.Saunders, INCOSE INSIGHT volume 17 issue 4 Нейро сюда!
  11. 11. Киборги-2, мультиагентные системы • Агент – сущность, способная к действию (https://en.wikipedia.org/wiki/Agency_(philosophy)) • Пока разделение «человек или компьютер» важно: • Мультиагентские системы • Экономика, социология, правоведение психология, и т.д. • Завтра эти дисциплины начнут смешиваться • Киборг-1 = кибернетический организм • Киборг-2 = кибернетическая организация • Киборгизируются и • отдельные люди (экзокортекс и персональные агенты), и • Команды, коллективы (корпоративные информационные системы как агенты), и • общество в целом (агенты социальных сетей). • Команда, коллектив, общество = мультиагентная система из людей и достаточно умных компьютеров 11
  12. 12. Чтобы проект начать, нужно его как-то описать! (ISO 42010 – OMG Essence) 12 Нейро сюда!
  13. 13. Concerns = интересы (озабоченности) • Интересы плохо формализуются! • Интересы часто бессознательны • С бессознательным работает нейролингвистическое программирование (R.Bandler, J.Grinder. Epistemology by G.Bateson) • Работа с кортексом двусторонняя (обучение идёт в две стороны – ситуации в проекте учится и кортекс, и экзокортекс!) 13
  14. 14. Нейролингвистическое программирование (neuro-linguistics programming) • Упор не на онтологию, а эпистемологию (обучение, моделирование) • Бинарная модель психики (хорошо согласуется с нейромоделями) • совершенно необязательно тамошним моделям «верить на слово», для сегодняшнего уровня техники можно легко проверить постулаты (они довольно эклектичны) и воспользоваться только тем, что проверилось/подтвердилось. • Использовать не только само НЛП как набор отдельных моделей, но и дискуссию вокруг (например, дискуссии про манипулятивность воздействий, повременную оплату против фиксированной за терапию/обучение) • Использовать не столько конкретные модели, сколько сам подход (эпистемологию), способ задания вопросов, подход к моделированию. 14
  15. 15. Терминология: не так важно (word embeddings) 15 Словарные сообщества тачка Понятийное сообщество car машинка автомобиль
  16. 16. Эстетика и художественность (модели стилей) Learning Visual Clothing Style with Heterogeneous Dyadic Co-occurrences (http://arxiv.org/abs/1509.07473) 16 A Neural Algorithm of Artistic Style (http://arxiv.org/abs/1508.06576)
  17. 17. Аватаризация инженерного софта • Обучение САПР вместо/вместе программирования/настройки • Естественный язык вместо/вместе компьютерного • Диалог компьютера с человеком по уточнению намерений и ограничений • Совместное порождение идей вместо/вместе оформления идей человека • Комфортный диалог: имя и образ (аватар), распознавание и учёт эмоций Фирма Имя умного помощника Google Google Apple Siri Microsoft Cortana Facebook M Amazon Alexa Autodesk ??????????? 17
  18. 18. Коллаборативное проектирование • Дисинтермедиация проектирования, создание команд «вне фирм»: • не требуется фирма для гладкого включения в команду людей (Uber для поиска коллаборантов, включая по-разному обученных компьютерных интеллектуальных агентов от разных поставщиков) – распознавание интересов, опыт «сайтов свиданий» • Низкий барьер входа (облачные ресурсы и подписки, доступны даже индивидам, а не только фирме) • Совместная работа с аватаризованными инженерными компьютерными помощниками (на естественном языке, с распознаванием жестов, они всех будут различать по голосу и помнить по именам!) • Киборг-2: • Ведение протокола принятых решений (и изменения решений – возможно с переспросом), отметки о консенсусе и расхождении мнений • Учёт интересов, определение провалов в представленности каких-то интересов (например, если никто не озаботился о финансах, то можно об этом в какой-то момент сообщить команде – легко сравнивать происходящее с чеклистами) 18
  19. 19. 19 Спасибо за внимание Анатолий Левенчук, http://ailev.ru ailev@asmp.msk.su TechInvestLab
  • rubanau

    Nov. 21, 2015
  • SandraBitVarda

    Oct. 31, 2015
  • tribotinka

    Oct. 29, 2015
  • jasonhammettxz7

    Oct. 29, 2015
  • richardwillis8745

    Oct. 29, 2015
  • yehorchurilov

    Oct. 29, 2015
  • apavlyut

    Oct. 29, 2015
  • ippolitmarkelov

    Oct. 29, 2015
  • OlegBaskov

    Oct. 29, 2015
  • BerikOrazov

    Oct. 29, 2015
  • ainokaze

    Oct. 28, 2015
  • techne

    Oct. 28, 2015
  • ssuserb2a9a5

    Oct. 28, 2015

Доклад А.Левенчука на "Открытых инновациях", 28 октября 2015г.

Views

Total views

10,018

On Slideshare

0

From embeds

0

Number of embeds

7,008

Actions

Downloads

39

Shares

0

Comments

0

Likes

13

×