интегрированных систем автоматизации СПИИРАН Тесля Николай Николаевич К.т.н., с.н.с. Лаборатория интегрированных систем автоматизации Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН
школа. ⚫ Системы основанные на знаниях. ⚫ Новая школа. ⚫ Системы машинного обучения. 3 Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор. Тест Тьюринга
годом. Человек не всегда способен удержать все, что ему необходимо в голове. ⚫ Искусственный интеллект. ⚫ 20% усилий решают 80% задач. ⚫ 80% усилий не решают эти 20% задач. ⚫ Нейронные сети. ⚫ Требуют ОЧЕНЬ много электричества. ⚫ Не лицензируемы (никто не знает как они работают). 4 Частично основано на презентации: Песков Дмитрий Николаевич Спецпредставитель Президента РФ по вопросам цифрового развития Сколково 2019
⚫ Находятся «в головах» их обладателей ⚫ Компетенции ⚫ Опыт ⚫ Мышление ⚫ Чем более неявно знание, тем более ценным оно как правило является ⚫ Явные знания ⚫ Знания, описанные в некотором виде (текст, аудио или видео запись, модель, …) ⚫ Находятся на соответствующем носителе
проактивного и персонализированного решения задач пользователей, способные отслеживать текущую ситуацию с целью выявления неких специальных знаний, позволяющих уточнить предложенную задачу и наметить пути ее решения. • системы поддержки принятия решений; • системы распознавания образов; • математические системы и системы автоматического доказательства теорем; • игровые системы (шахматы шашки); • системы решения технических задач, связанных с целенаправленным движением в пространстве и времени; • системы понимания естественного языка; • … 8
OpenCV • Dlib • Faceboxes • YOLO v3 • Реализация: • Java • Kotlin • C++ • Тестирование с участием 10000+ человек на смартфонах: • LG • Asus • Samsung • Huawei • Xiaomi • Google https://mobiledrivesafely.com/
смартфона Kashevnik, A.; Kruglov, M.; Lashkov, I.; Teslya, N.; Mikhailova, P.; Ripachev, E.; Malutin, V.; Saveliev, N.; Ryabchikov, I. Human Psychophysiological Activity Estimation Based on Smartphone Camera and Wearable Electronics. Future Internet 2020, 12, 111. http://mindfulrelax.ru/
Industry 4.0 ⚫ Анализ текстов на английском языке, описывающих задачи клиента «handling automation», с целью извлечения из текстов параметров задачи для ее последующего формального описания и конфигурации оборудования. 16 Google AutoML Texts NER Classifier DepAnalysis Order system
⚫ Решаемые задачи: ⚫ Статистический анализ карточек ДТП (по координатам, типам и причинам ДТП, свойствам окружающей среды). Источник: stat.gibdd.ru ⚫ Соотнесение полученной статистики с данными с порталов открытых данных и «Безопасные дороги.РФ».
для открытых источников данных, связанных с пространством и временем (географические и хронологические данных) и их объединение в единую структуру. ⚫ Задачи: ⚫ Исследование географических и хронологических источников данных и знаний (OpenStreetMap, Wikidata, LinkedGeoData и др.) ⚫ Создание семантического описания источников данных. ⚫ Разработка метода объединения данных из разных источников ⚫ Создание базы данных (базы знаний), содержащих знания из разных источников. ⚫ Разработка сервиса для формирования запросов к общей базе знаний. 18