SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 13
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Киберэкспертиза: мифы и реальность
Москва
22 июня 2016г.
«Экспертиза» – что это?!
• Профессиональная (предметная) экспертиза
• Научно-техническая и реализуемости
• Первый закон Кларка: Когда уважаемый, но пожилой учёный
утверждает, что что-то возможно, то он почти наверняка прав.
Когда он утверждает, что что-то невозможно, — он, весьма
вероятно, ошибается.
• Означает ли это, что машинный интеллект должен
моделировать работу только молодых экспертов? ;-)
• Исследовательская экспертиза
• Эксперт: тот кто решил общепризнанную проблему
• Теперь он же может ставить проблемы (предлагать проекты)
[случай с Перельманом: критика Михайлова]
• Предпринимательская (рыночный успех) экспертиза
• Госпроекты, венчурные проекты, трейдинг (фундаментальный
анализ)
• Принципиально предсказать рыночный успех нельзя (не только
чёрные лебеди Талеба, но и калькуляционный аргумент
Мизеса)
2
Системная схема проекта (одного, под вашим контролем).
Будущее не под вашим контролем, там множество проектов.
3
Инженерный
менеджмент
Инженерия
Технологический
менеджмент
Using system
Enabling system
System of
interest
Будущее
Будущее
Будущее
Будущее
Будущее
Технологический
менеджмент и
предпринимательство
Научно-
техническая
экспертиза и
экспертиза
реализуемости
Предпринимательство
• Научиться угадывать будущее нельзя [по Талебу – «чёрный лебедь»]
• Готовность принять риск, без риска не бывает.
• Не делать глупых ошибок (модели, чеклисты, экспертизы) [по Талебу «не
быть лохом»] – научно-техническая и реализационная экспертиза тут
• Полно исключений и контрпримеров, гарантирующей успех теории нет,
поэтому технологии тоже нет.
4
Стремительное окончание «зимы искусственного интеллекта».
Всё будет быстро
http://blogs.nvidia.com/blog/2016/01/12/accelerating-ai-artificial-intelligence-gpus/
2012 –
догадались
использовать
GPU для
распознавания
изображений
2015 –стали
распознавать
лучше людей
С тех пор
темп
открытий не
уменьшился.
Машинный интеллект
• 2012 старт очевидного
«пузыря» -- очередное
«лето AI»
• Что изменилось?
• Обучение как главная
парадигма (в том числе с
подкреплением для
построения планов)
• «Чуйка», или
распределённые
представления
• Многоуровневые
абстракции, или
глубокие сети
• Картинки, аудио, видео и
тексты как «одно и то
же»
• Сейчас: период
раздутых обещаний, «в
ожидании AGI»
6
http://arxiv.org/abs/1606.05433
Глубокое обучение: глубокие абстракции
7
• У людей не так много уровней нейронной сети, в компьютерах уже сегодня число
уровней моделируется больше, чем в мозге (Microsoft демонстрировала 1152
уровня!).
• Это означает, что мощность представления мира в нейронных сетях в каждой
предметной области выше. Так что речь сейчас идёт больше о наборе достаточной
«широты» (предметных областей), глубины (числа уровней абстракции) уже хватает.
• Снятие ограничения на число уровней абстракции заодно позволяет нейронной сети
быть «умней» в науке и инженерии: работать с более сложными, более абстрактными
теориями и эвристиками – в том числе и недоступными для понимания человеком
(superhuman performance).
Теорема
бесплатного завтрака
Shallow
Learning
Big Data
Deep
Learning
Neuro
evolution
Bayes
Army
Symbolic
8
Предел обучения
(запрос DARPA)
https://www.fbo.gov/utils/view?id=933e5a
a90007234da5cc8c38615b8cc3
What are the fundamental limitations
inherent in machine learning systems?
A historical analogy is the Shannon
channel capacity limit which established
the achievable limit of the information
rate that can be transmitted on a noisy
channel and can be fully recovered at
the receiver. The Shannon limit
mentioned here is an analogy only and
is not suggestive of any particular
approach.
Articulation of a general mathematical
framework that, independent of any
particular machine learning method,
provides quantifiable and generalizable
measures of learning and fundamental
limits across supervised, unsupervised,
and reinforcement learning settings.
Использование машинного
интеллекта в экспертизе
• Прямо использовать для экспертного заключения
ещё нельзя, и долго будет нельзя! Машинного
интеллекта ещё нет, superhuman performance –
только в простейших задачах (типа игр, например в
Go).
Можно использовать:
• Как источник идей по теории экспертизы
• Для не слишком формальной («интуитивной»)
обработки информации при организации
экспертизы
9
Идеи по теории экспертизы
Perhaps then it would make sense sometimes to reward maximal
disagreement instead of agreement. It’s possible that anti-consensus
may be more interesting than bland agreement. After all, attracting a
unanimous vote in science could be a sign of nothing more than
echoing the status quo. If you’re doing whatever is hot and parrot the
right buzzwords, you might be able to attract wide support.
On the other hand, an interesting idea is likely to split votes. At the
border between our present knowledge and the unknown are
questions whose answers remain uncertain. That’s why the opinions of
experts should diverge in such uncharted territory. It’s in this wild
borderland between the known and the unknown that we should
want our greatest minds probing, rather than within the comfortable
vacation-spot of maximal consensus. Just think, which project is likely
more revolutionary, one that receives excellent, excellent, poor, poor,
or one that receives excellent, excellent, excellent, excellent? Splitting
experts may be more of an achievement than unifying them.
Note that we’re not suggesting that all-around poor proposals should
be funded. If experts all agree that an idea is terrible, as in poor, poor,
poor, poor, then there’s no evidence that it’s worth pursuing. But
when experts radically disagree with each other, something interesting
is happening
10
На базе идей и
экспериментов
эволюционного
подхода к
машинному
обучению
Помощь в организации
экспертизы: путь нейронет
• Помощь отдельным экспертам (персональные
ассистенты, «киберпсихика» для повышения
осознанности в экспертизе),
http://openmeta.livejournal.com/237056.html
• Виртуальный коллаборативный ассистент
экспертной очной панели:
• Отслеживание групповой когнитивной нагрузки
http://openmeta.livejournal.com/236784.html
• Отслеживание групповой динамики
• Факт-чекинг
11
Помощь в организации экспертизы:
традиционная оргработа
• Поиск экспертов: автоматизация HR
• Поиск экспертов по информации в социальных сетях и
библиографических базах данных (поиск сотрудников)
• Помощь в проведении переговоров по найму и в ходе ЖЦ
оценки (сценарии диалога, технологии call-centers и
переписки, чат-боты). Если сообщать, что переговоры
ведёт робот, люди готовы быть терпимыми к ошибкам
робота.
• Секретарская оргработа (напоминания, организация
проведения совещаний, x.ai)
• Compliance:
• Проверка отсутствия конфликта интересов
• соответствия результатов экспертизы принятым
административным форматам (но самое интересное
будет пропущено из-за несоответствия форматам)
• Факт-чекинг
12
13
Спасибо за внимание
Анатолий Левенчук,
http://ailev.ru
ailev@asmp.msk.su

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Системное мышление -- материалы курса (2016)
Системное мышление -- материалы курса (2016)Системное мышление -- материалы курса (2016)
Системное мышление -- материалы курса (2016)Anatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- преподавание системного мышления
А.Левенчук -- преподавание системного мышленияА.Левенчук -- преподавание системного мышления
А.Левенчук -- преподавание системного мышленияAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллект
А.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллектА.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллект
А.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллектAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихикиА.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихикиAnatoly Levenchuk
 
Мастер-класс: Системное мышление
Мастер-класс: Системное мышлениеМастер-класс: Системное мышление
Мастер-класс: Системное мышлениеCEE-SEC(R)
 
А.Левенчук -- тренажёр клуба одиноких мозгов
А.Левенчук -- тренажёр клуба одиноких мозговА.Левенчук -- тренажёр клуба одиноких мозгов
А.Левенчук -- тренажёр клуба одиноких мозговAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- развитие личности
А.Левенчук -- развитие личностиА.Левенчук -- развитие личности
А.Левенчук -- развитие личностиAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- Будущее проектирования
А.Левенчук -- Будущее проектированияА.Левенчук -- Будущее проектирования
А.Левенчук -- Будущее проектированияAnatoly Levenchuk
 
В.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерии
В.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерииВ.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерии
В.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерииAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- безлюдные (дез)организации
А.Левенчук -- безлюдные (дез)организацииА.Левенчук -- безлюдные (дез)организации
А.Левенчук -- безлюдные (дез)организацииAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- интеллект-стек 2016
А.Левенчук -- интеллект-стек 2016А.Левенчук -- интеллект-стек 2016
А.Левенчук -- интеллект-стек 2016Anatoly Levenchuk
 
Системная инженерия как технология мышления
Системная инженерия как технология мышленияСистемная инженерия как технология мышления
Системная инженерия как технология мышленияAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- плохая модульность
А.Левенчук -- плохая модульностьА.Левенчук -- плохая модульность
А.Левенчук -- плохая модульностьAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- Essence для управления технологиями
А.Левенчук -- Essence для управления технологиямиА.Левенчук -- Essence для управления технологиями
А.Левенчук -- Essence для управления технологиямиAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен перемен
А.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен переменА.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен перемен
А.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен переменAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятий
А.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятийА.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятий
А.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятийAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- SysArchi
А.Левенчук -- SysArchiА.Левенчук -- SysArchi
А.Левенчук -- SysArchiAnatoly Levenchuk
 
Системноинженерное мышление в непрерывном образовании
Системноинженерное мышление в непрерывном образованииСистемноинженерное мышление в непрерывном образовании
Системноинженерное мышление в непрерывном образованииAnatoly Levenchuk
 
Что такое системная инженерия
Что такое системная инженерияЧто такое системная инженерия
Что такое системная инженерияAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- Будущее девелопмента
А.Левенчук -- Будущее девелопментаА.Левенчук -- Будущее девелопмента
А.Левенчук -- Будущее девелопментаAnatoly Levenchuk
 

Was ist angesagt? (20)

Системное мышление -- материалы курса (2016)
Системное мышление -- материалы курса (2016)Системное мышление -- материалы курса (2016)
Системное мышление -- материалы курса (2016)
 
А.Левенчук -- преподавание системного мышления
А.Левенчук -- преподавание системного мышленияА.Левенчук -- преподавание системного мышления
А.Левенчук -- преподавание системного мышления
 
А.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллект
А.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллектА.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллект
А.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллект
 
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихикиА.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
 
Мастер-класс: Системное мышление
Мастер-класс: Системное мышлениеМастер-класс: Системное мышление
Мастер-класс: Системное мышление
 
А.Левенчук -- тренажёр клуба одиноких мозгов
А.Левенчук -- тренажёр клуба одиноких мозговА.Левенчук -- тренажёр клуба одиноких мозгов
А.Левенчук -- тренажёр клуба одиноких мозгов
 
А.Левенчук -- развитие личности
А.Левенчук -- развитие личностиА.Левенчук -- развитие личности
А.Левенчук -- развитие личности
 
А.Левенчук -- Будущее проектирования
А.Левенчук -- Будущее проектированияА.Левенчук -- Будущее проектирования
А.Левенчук -- Будущее проектирования
 
В.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерии
В.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерииВ.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерии
В.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерии
 
А.Левенчук -- безлюдные (дез)организации
А.Левенчук -- безлюдные (дез)организацииА.Левенчук -- безлюдные (дез)организации
А.Левенчук -- безлюдные (дез)организации
 
А.Левенчук -- интеллект-стек 2016
А.Левенчук -- интеллект-стек 2016А.Левенчук -- интеллект-стек 2016
А.Левенчук -- интеллект-стек 2016
 
Системная инженерия как технология мышления
Системная инженерия как технология мышленияСистемная инженерия как технология мышления
Системная инженерия как технология мышления
 
А.Левенчук -- плохая модульность
А.Левенчук -- плохая модульностьА.Левенчук -- плохая модульность
А.Левенчук -- плохая модульность
 
А.Левенчук -- Essence для управления технологиями
А.Левенчук -- Essence для управления технологиямиА.Левенчук -- Essence для управления технологиями
А.Левенчук -- Essence для управления технологиями
 
А.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен перемен
А.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен переменА.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен перемен
А.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен перемен
 
А.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятий
А.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятийА.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятий
А.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятий
 
А.Левенчук -- SysArchi
А.Левенчук -- SysArchiА.Левенчук -- SysArchi
А.Левенчук -- SysArchi
 
Системноинженерное мышление в непрерывном образовании
Системноинженерное мышление в непрерывном образованииСистемноинженерное мышление в непрерывном образовании
Системноинженерное мышление в непрерывном образовании
 
Что такое системная инженерия
Что такое системная инженерияЧто такое системная инженерия
Что такое системная инженерия
 
А.Левенчук -- Будущее девелопмента
А.Левенчук -- Будущее девелопментаА.Левенчук -- Будущее девелопмента
А.Левенчук -- Будущее девелопмента
 

Andere mochten auch

Names, Things, and Open Identifier Infrastructure: N2T and ARKs
Names, Things, and Open Identifier Infrastructure: N2T and ARKsNames, Things, and Open Identifier Infrastructure: N2T and ARKs
Names, Things, and Open Identifier Infrastructure: N2T and ARKsJohn Kunze
 
A.Levenchuk -- Complexity in Engineering
A.Levenchuk -- Complexity in EngineeringA.Levenchuk -- Complexity in Engineering
A.Levenchuk -- Complexity in EngineeringAnatoly Levenchuk
 
A.Levenchuk -- Systems Engineering Thinking
A.Levenchuk -- Systems Engineering ThinkingA.Levenchuk -- Systems Engineering Thinking
A.Levenchuk -- Systems Engineering ThinkingAnatoly Levenchuk
 
A.Levenchuk -- Machine learning engineering
A.Levenchuk -- Machine learning engineeringA.Levenchuk -- Machine learning engineering
A.Levenchuk -- Machine learning engineeringAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- автоматизация образования
А.Левенчук -- автоматизация образованияА.Левенчук -- автоматизация образования
А.Левенчук -- автоматизация образованияAnatoly Levenchuk
 
How to document a database
How to document a databaseHow to document a database
How to document a databasePiotr Kononow
 

Andere mochten auch (6)

Names, Things, and Open Identifier Infrastructure: N2T and ARKs
Names, Things, and Open Identifier Infrastructure: N2T and ARKsNames, Things, and Open Identifier Infrastructure: N2T and ARKs
Names, Things, and Open Identifier Infrastructure: N2T and ARKs
 
A.Levenchuk -- Complexity in Engineering
A.Levenchuk -- Complexity in EngineeringA.Levenchuk -- Complexity in Engineering
A.Levenchuk -- Complexity in Engineering
 
A.Levenchuk -- Systems Engineering Thinking
A.Levenchuk -- Systems Engineering ThinkingA.Levenchuk -- Systems Engineering Thinking
A.Levenchuk -- Systems Engineering Thinking
 
A.Levenchuk -- Machine learning engineering
A.Levenchuk -- Machine learning engineeringA.Levenchuk -- Machine learning engineering
A.Levenchuk -- Machine learning engineering
 
А.Левенчук -- автоматизация образования
А.Левенчук -- автоматизация образованияА.Левенчук -- автоматизация образования
А.Левенчук -- автоматизация образования
 
How to document a database
How to document a databaseHow to document a database
How to document a database
 

Ähnlich wie А.Левенчук -- киберэкспертиза: мифы и реальность

Data Science и Cognitive Science, алгоритмы и психология: четвертая промышлен...
Data Science и Cognitive Science, алгоритмы и психология: четвертая промышлен...Data Science и Cognitive Science, алгоритмы и психология: четвертая промышлен...
Data Science и Cognitive Science, алгоритмы и психология: четвертая промышлен...Tech Talks @NSU
 
Design of the_future_30_05_2019
Design of the_future_30_05_2019Design of the_future_30_05_2019
Design of the_future_30_05_2019Stfalcon Meetups
 
гибкая разработка 8 final-new
гибкая разработка   8   final-newгибкая разработка   8   final-new
гибкая разработка 8 final-newIgor Kleiner
 
Синтетические фокусы: выход за пределы зоны аналитического комфорта
Синтетические фокусы: выход за пределы зоны аналитического комфортаСинтетические фокусы: выход за пределы зоны аналитического комфорта
Синтетические фокусы: выход за пределы зоны аналитического комфортаСобака Павлова
 
Хакатон по открытым данным: анализ паспортов ВАК и диссертаций средствами пои...
Хакатон по открытым данным: анализ паспортов ВАК и диссертаций средствами пои...Хакатон по открытым данным: анализ паспортов ВАК и диссертаций средствами пои...
Хакатон по открытым данным: анализ паспортов ВАК и диссертаций средствами пои...Sergey Saltykov
 
Прокачиваем информационные системы с помощью data science
Прокачиваем информационные системы с помощью data scienceПрокачиваем информационные системы с помощью data science
Прокачиваем информационные системы с помощью data scienceSQALab
 
Big Data: вызовы и возможности
Big Data: вызовы и возможностиBig Data: вызовы и возможности
Big Data: вызовы и возможностиStanislav Makarov
 
Некоторые физические законы в контексте автоматизации тестирования
Некоторые физические законы в контексте автоматизации тестированияНекоторые физические законы в контексте автоматизации тестирования
Некоторые физические законы в контексте автоматизации тестированияCOMAQA.BY
 
Законы создания IT команд и следствия законов для IT проектов «на пальцах»
Законы создания IT команд и следствия законов для IT проектов «на пальцах»Законы создания IT команд и следствия законов для IT проектов «на пальцах»
Законы создания IT команд и следствия законов для IT проектов «на пальцах»CEE-SEC(R)
 
Analyz sostoyanoya i dinamiki mirovogo ryinka neirotehnologyi
Analyz sostoyanoya i dinamiki mirovogo ryinka neirotehnologyiAnalyz sostoyanoya i dinamiki mirovogo ryinka neirotehnologyi
Analyz sostoyanoya i dinamiki mirovogo ryinka neirotehnologyiShchoukine Timour
 
Инструменты генерации идей: что не так в классическом мозговом штурме?
Инструменты генерации идей: что не так в классическом мозговом штурме?Инструменты генерации идей: что не так в классическом мозговом штурме?
Инструменты генерации идей: что не так в классическом мозговом штурме?Training Institute - ARB Pro Group
 
Технологическое пространство
Технологическое пространствоТехнологическое пространство
Технологическое пространствоITMO University
 
Как эффективно работать с информацией
Как эффективно работать с информациейКак эффективно работать с информацией
Как эффективно работать с информациейRISClubSPb
 
Занятие 1. Пространство
Занятие 1. ПространствоЗанятие 1. Пространство
Занятие 1. Пространствоlukoshka
 
Science HackDay St.Petersburg
Science HackDay St.PetersburgScience HackDay St.Petersburg
Science HackDay St.PetersburgMikhail Kulakov
 

Ähnlich wie А.Левенчук -- киберэкспертиза: мифы и реальность (20)

Data Science и Cognitive Science, алгоритмы и психология: четвертая промышлен...
Data Science и Cognitive Science, алгоритмы и психология: четвертая промышлен...Data Science и Cognitive Science, алгоритмы и психология: четвертая промышлен...
Data Science и Cognitive Science, алгоритмы и психология: четвертая промышлен...
 
Design of the_future_30_05_2019
Design of the_future_30_05_2019Design of the_future_30_05_2019
Design of the_future_30_05_2019
 
28.10.2014 Shmelev A. G.
28.10.2014 Shmelev A. G. 28.10.2014 Shmelev A. G.
28.10.2014 Shmelev A. G.
 
гибкая разработка 8 final-new
гибкая разработка   8   final-newгибкая разработка   8   final-new
гибкая разработка 8 final-new
 
S14ivanov2
S14ivanov2S14ivanov2
S14ivanov2
 
Синтетические фокусы: выход за пределы зоны аналитического комфорта
Синтетические фокусы: выход за пределы зоны аналитического комфортаСинтетические фокусы: выход за пределы зоны аналитического комфорта
Синтетические фокусы: выход за пределы зоны аналитического комфорта
 
Хакатон по открытым данным: анализ паспортов ВАК и диссертаций средствами пои...
Хакатон по открытым данным: анализ паспортов ВАК и диссертаций средствами пои...Хакатон по открытым данным: анализ паспортов ВАК и диссертаций средствами пои...
Хакатон по открытым данным: анализ паспортов ВАК и диссертаций средствами пои...
 
Прокачиваем информационные системы с помощью data science
Прокачиваем информационные системы с помощью data scienceПрокачиваем информационные системы с помощью data science
Прокачиваем информационные системы с помощью data science
 
Big Data: вызовы и возможности
Big Data: вызовы и возможностиBig Data: вызовы и возможности
Big Data: вызовы и возможности
 
Некоторые физические законы в контексте автоматизации тестирования
Некоторые физические законы в контексте автоматизации тестированияНекоторые физические законы в контексте автоматизации тестирования
Некоторые физические законы в контексте автоматизации тестирования
 
Законы создания IT команд и следствия законов для IT проектов «на пальцах»
Законы создания IT команд и следствия законов для IT проектов «на пальцах»Законы создания IT команд и следствия законов для IT проектов «на пальцах»
Законы создания IT команд и следствия законов для IT проектов «на пальцах»
 
Analyz sostoyanoya i dinamiki mirovogo ryinka neirotehnologyi
Analyz sostoyanoya i dinamiki mirovogo ryinka neirotehnologyiAnalyz sostoyanoya i dinamiki mirovogo ryinka neirotehnologyi
Analyz sostoyanoya i dinamiki mirovogo ryinka neirotehnologyi
 
Инструменты генерации идей: что не так в классическом мозговом штурме?
Инструменты генерации идей: что не так в классическом мозговом штурме?Инструменты генерации идей: что не так в классическом мозговом штурме?
Инструменты генерации идей: что не так в классическом мозговом штурме?
 
Взгляд на Data Science
Взгляд на Data ScienceВзгляд на Data Science
Взгляд на Data Science
 
Технологическое пространство
Технологическое пространствоТехнологическое пространство
Технологическое пространство
 
Технологическое пространство
Технологическое пространствоТехнологическое пространство
Технологическое пространство
 
пр работа с информацией 2014 09
пр работа с информацией 2014 09пр работа с информацией 2014 09
пр работа с информацией 2014 09
 
Как эффективно работать с информацией
Как эффективно работать с информациейКак эффективно работать с информацией
Как эффективно работать с информацией
 
Занятие 1. Пространство
Занятие 1. ПространствоЗанятие 1. Пространство
Занятие 1. Пространство
 
Science HackDay St.Petersburg
Science HackDay St.PetersburgScience HackDay St.Petersburg
Science HackDay St.Petersburg
 

Mehr von Anatoly Levenchuk

Contemporary Systems Engineering (oct 2022)
Contemporary Systems Engineering (oct 2022)Contemporary Systems Engineering (oct 2022)
Contemporary Systems Engineering (oct 2022)Anatoly Levenchuk
 
Open-endedness curriculum at EEM Institute
Open-endedness curriculum at EEM InstituteOpen-endedness curriculum at EEM Institute
Open-endedness curriculum at EEM InstituteAnatoly Levenchuk
 
Праксиология и системное мышление
Праксиология и системное мышлениеПраксиология и системное мышление
Праксиология и системное мышлениеAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- стейкхолдерское мастерство
А.Левенчук -- стейкхолдерское мастерствоА.Левенчук -- стейкхолдерское мастерство
А.Левенчук -- стейкхолдерское мастерствоAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- Практики системной инженерии
А.Левенчук -- Практики системной инженерииА.Левенчук -- Практики системной инженерии
А.Левенчук -- Практики системной инженерииAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- визуальное мышление
А.Левенчук -- визуальное мышлениеА.Левенчук -- визуальное мышление
А.Левенчук -- визуальное мышлениеAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- системное развитие личности
А.Левенчук -- системное развитие личностиА.Левенчук -- системное развитие личности
А.Левенчук -- системное развитие личностиAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурацией
А.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурациейА.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурацией
А.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурациейAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigData
А.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigDataА.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigData
А.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigDataAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIA
А.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIAА.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIA
А.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIAAnatoly Levenchuk
 
Системное мышление -- непопсовый обзор курса
Системное мышление -- непопсовый обзор курсаСистемное мышление -- непопсовый обзор курса
Системное мышление -- непопсовый обзор курсаAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- системный фитнес
А.Левенчук -- системный фитнесА.Левенчук -- системный фитнес
А.Левенчук -- системный фитнесAnatoly Levenchuk
 
И.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAM
И.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAMИ.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAM
И.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAMAnatoly Levenchuk
 
М.Акоев -- системная динамика и мышление
М.Акоев -- системная динамика и мышлениеМ.Акоев -- системная динамика и мышление
М.Акоев -- системная динамика и мышлениеAnatoly Levenchuk
 
Ali Mousavi -- Event modeling
Ali Mousavi -- Event modeling Ali Mousavi -- Event modeling
Ali Mousavi -- Event modeling Anatoly Levenchuk
 

Mehr von Anatoly Levenchuk (16)

Contemporary Systems Engineering (oct 2022)
Contemporary Systems Engineering (oct 2022)Contemporary Systems Engineering (oct 2022)
Contemporary Systems Engineering (oct 2022)
 
Open-endedness curriculum at EEM Institute
Open-endedness curriculum at EEM InstituteOpen-endedness curriculum at EEM Institute
Open-endedness curriculum at EEM Institute
 
Праксиология и системное мышление
Праксиология и системное мышлениеПраксиология и системное мышление
Праксиология и системное мышление
 
А.Левенчук -- стейкхолдерское мастерство
А.Левенчук -- стейкхолдерское мастерствоА.Левенчук -- стейкхолдерское мастерство
А.Левенчук -- стейкхолдерское мастерство
 
А.Левенчук -- Практики системной инженерии
А.Левенчук -- Практики системной инженерииА.Левенчук -- Практики системной инженерии
А.Левенчук -- Практики системной инженерии
 
А.Левенчук -- визуальное мышление
А.Левенчук -- визуальное мышлениеА.Левенчук -- визуальное мышление
А.Левенчук -- визуальное мышление
 
А.Левенчук -- системное развитие личности
А.Левенчук -- системное развитие личностиА.Левенчук -- системное развитие личности
А.Левенчук -- системное развитие личности
 
А.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурацией
А.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурациейА.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурацией
А.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурацией
 
А.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigData
А.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigDataА.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigData
А.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigData
 
Future of Engineering
Future of EngineeringFuture of Engineering
Future of Engineering
 
А.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIA
А.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIAА.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIA
А.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIA
 
Системное мышление -- непопсовый обзор курса
Системное мышление -- непопсовый обзор курсаСистемное мышление -- непопсовый обзор курса
Системное мышление -- непопсовый обзор курса
 
А.Левенчук -- системный фитнес
А.Левенчук -- системный фитнесА.Левенчук -- системный фитнес
А.Левенчук -- системный фитнес
 
И.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAM
И.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAMИ.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAM
И.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAM
 
М.Акоев -- системная динамика и мышление
М.Акоев -- системная динамика и мышлениеМ.Акоев -- системная динамика и мышление
М.Акоев -- системная динамика и мышление
 
Ali Mousavi -- Event modeling
Ali Mousavi -- Event modeling Ali Mousavi -- Event modeling
Ali Mousavi -- Event modeling
 

А.Левенчук -- киберэкспертиза: мифы и реальность

  • 1. Киберэкспертиза: мифы и реальность Москва 22 июня 2016г.
  • 2. «Экспертиза» – что это?! • Профессиональная (предметная) экспертиза • Научно-техническая и реализуемости • Первый закон Кларка: Когда уважаемый, но пожилой учёный утверждает, что что-то возможно, то он почти наверняка прав. Когда он утверждает, что что-то невозможно, — он, весьма вероятно, ошибается. • Означает ли это, что машинный интеллект должен моделировать работу только молодых экспертов? ;-) • Исследовательская экспертиза • Эксперт: тот кто решил общепризнанную проблему • Теперь он же может ставить проблемы (предлагать проекты) [случай с Перельманом: критика Михайлова] • Предпринимательская (рыночный успех) экспертиза • Госпроекты, венчурные проекты, трейдинг (фундаментальный анализ) • Принципиально предсказать рыночный успех нельзя (не только чёрные лебеди Талеба, но и калькуляционный аргумент Мизеса) 2
  • 3. Системная схема проекта (одного, под вашим контролем). Будущее не под вашим контролем, там множество проектов. 3 Инженерный менеджмент Инженерия Технологический менеджмент Using system Enabling system System of interest Будущее Будущее Будущее Будущее Будущее Технологический менеджмент и предпринимательство Научно- техническая экспертиза и экспертиза реализуемости
  • 4. Предпринимательство • Научиться угадывать будущее нельзя [по Талебу – «чёрный лебедь»] • Готовность принять риск, без риска не бывает. • Не делать глупых ошибок (модели, чеклисты, экспертизы) [по Талебу «не быть лохом»] – научно-техническая и реализационная экспертиза тут • Полно исключений и контрпримеров, гарантирующей успех теории нет, поэтому технологии тоже нет. 4
  • 5. Стремительное окончание «зимы искусственного интеллекта». Всё будет быстро http://blogs.nvidia.com/blog/2016/01/12/accelerating-ai-artificial-intelligence-gpus/ 2012 – догадались использовать GPU для распознавания изображений 2015 –стали распознавать лучше людей С тех пор темп открытий не уменьшился.
  • 6. Машинный интеллект • 2012 старт очевидного «пузыря» -- очередное «лето AI» • Что изменилось? • Обучение как главная парадигма (в том числе с подкреплением для построения планов) • «Чуйка», или распределённые представления • Многоуровневые абстракции, или глубокие сети • Картинки, аудио, видео и тексты как «одно и то же» • Сейчас: период раздутых обещаний, «в ожидании AGI» 6 http://arxiv.org/abs/1606.05433
  • 7. Глубокое обучение: глубокие абстракции 7 • У людей не так много уровней нейронной сети, в компьютерах уже сегодня число уровней моделируется больше, чем в мозге (Microsoft демонстрировала 1152 уровня!). • Это означает, что мощность представления мира в нейронных сетях в каждой предметной области выше. Так что речь сейчас идёт больше о наборе достаточной «широты» (предметных областей), глубины (числа уровней абстракции) уже хватает. • Снятие ограничения на число уровней абстракции заодно позволяет нейронной сети быть «умней» в науке и инженерии: работать с более сложными, более абстрактными теориями и эвристиками – в том числе и недоступными для понимания человеком (superhuman performance).
  • 8. Теорема бесплатного завтрака Shallow Learning Big Data Deep Learning Neuro evolution Bayes Army Symbolic 8 Предел обучения (запрос DARPA) https://www.fbo.gov/utils/view?id=933e5a a90007234da5cc8c38615b8cc3 What are the fundamental limitations inherent in machine learning systems? A historical analogy is the Shannon channel capacity limit which established the achievable limit of the information rate that can be transmitted on a noisy channel and can be fully recovered at the receiver. The Shannon limit mentioned here is an analogy only and is not suggestive of any particular approach. Articulation of a general mathematical framework that, independent of any particular machine learning method, provides quantifiable and generalizable measures of learning and fundamental limits across supervised, unsupervised, and reinforcement learning settings.
  • 9. Использование машинного интеллекта в экспертизе • Прямо использовать для экспертного заключения ещё нельзя, и долго будет нельзя! Машинного интеллекта ещё нет, superhuman performance – только в простейших задачах (типа игр, например в Go). Можно использовать: • Как источник идей по теории экспертизы • Для не слишком формальной («интуитивной») обработки информации при организации экспертизы 9
  • 10. Идеи по теории экспертизы Perhaps then it would make sense sometimes to reward maximal disagreement instead of agreement. It’s possible that anti-consensus may be more interesting than bland agreement. After all, attracting a unanimous vote in science could be a sign of nothing more than echoing the status quo. If you’re doing whatever is hot and parrot the right buzzwords, you might be able to attract wide support. On the other hand, an interesting idea is likely to split votes. At the border between our present knowledge and the unknown are questions whose answers remain uncertain. That’s why the opinions of experts should diverge in such uncharted territory. It’s in this wild borderland between the known and the unknown that we should want our greatest minds probing, rather than within the comfortable vacation-spot of maximal consensus. Just think, which project is likely more revolutionary, one that receives excellent, excellent, poor, poor, or one that receives excellent, excellent, excellent, excellent? Splitting experts may be more of an achievement than unifying them. Note that we’re not suggesting that all-around poor proposals should be funded. If experts all agree that an idea is terrible, as in poor, poor, poor, poor, then there’s no evidence that it’s worth pursuing. But when experts radically disagree with each other, something interesting is happening 10 На базе идей и экспериментов эволюционного подхода к машинному обучению
  • 11. Помощь в организации экспертизы: путь нейронет • Помощь отдельным экспертам (персональные ассистенты, «киберпсихика» для повышения осознанности в экспертизе), http://openmeta.livejournal.com/237056.html • Виртуальный коллаборативный ассистент экспертной очной панели: • Отслеживание групповой когнитивной нагрузки http://openmeta.livejournal.com/236784.html • Отслеживание групповой динамики • Факт-чекинг 11
  • 12. Помощь в организации экспертизы: традиционная оргработа • Поиск экспертов: автоматизация HR • Поиск экспертов по информации в социальных сетях и библиографических базах данных (поиск сотрудников) • Помощь в проведении переговоров по найму и в ходе ЖЦ оценки (сценарии диалога, технологии call-centers и переписки, чат-боты). Если сообщать, что переговоры ведёт робот, люди готовы быть терпимыми к ошибкам робота. • Секретарская оргработа (напоминания, организация проведения совещаний, x.ai) • Compliance: • Проверка отсутствия конфликта интересов • соответствия результатов экспертизы принятым административным форматам (но самое интересное будет пропущено из-за несоответствия форматам) • Факт-чекинг 12
  • 13. 13 Спасибо за внимание Анатолий Левенчук, http://ailev.ru ailev@asmp.msk.su