Приглашенные докладчики

Владик Крейнович
Университет штата Техас в Эль-Пасо
Техас, США

Ограниченная рациональность в принятии решений в условиях неопределенности: в направлении к оптимальной гранулярности

Аннотация. Со времени публикации общеизвестных исследований Канемана и Тверского ученые выявили множество ситуаций, в которых принятие решений человеком кажется иррациональным. Мы показываем, что такое на первый взгляд иррациональное поведение поддается объяснению, если принять во внимание ограниченные способности человека по обработке информации. Вследствие этого вместо точных значений различных величин мы оперируем гранулами, содержащими эти значения. На основе нескольких примеров мы показываем, что оптимизация в условиях таких гранулярных ограничений действительно ведет к наблюдаемому принятию решений. Таким образом, гранулярность позволяет объяснить на первый взгляд иррациональное принятие решений человеком.

Подобные аргументы можно применить к объяснению успешности эвристических подходов в принятии решений экспертами. Ми применяем данные объяснения для прогнозирования качества конечных решений. Наконец, мы объясняем, каким образом можно улучшить существующие эвристические подходы путем постановки и решения соответствующих оптимизационных задач.

Владик Крейнович окончил Ленинградский государственный университет в 1974 г. Защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук в Институте математики Академии наук СССР в Новосибирске в 1979 г. С 1975 по 1980 гг. работал в Специальной астрофизической обсерватории Академии наук СССР. Основным направлением исследований были представление и обработка неопределенности в радиоастрономии. В 80-х гг. работал над оценкой погрешностей и интеллектуальной обработкой информации в Национальном институте электронных измерительных приборов (Россия). В 1989 г. работал приглашенным исследователем в Стэндфордском университете. С 1990 г. работает на кафедре компьютерных наук Университета штата Техас в Эль-Пасо. Помимо основной работы, был приглашенным профессором в Париже (Франция), Ганновере (Германия), Гонконге, Санкт-Петербурге (Россия) и Бразилии.

Сферу основных интересов Владика составляют представление и обработка неопределенности, в особенности интервальные вычисления и интеллектуальное управление. Он опубликовал 6 книг, выступал редактором 18 коллективных монографий, написал более 1300 статей. Владик состоит в редколлегии международного журнала Reliable Computing (прежнее название — Interval Computing) и нескольких других. Кроме того, он является со-разработчиком международной веб-страницы по интервальным вычислениям http://www.cs.utep.edu/interval-comp

Владик занимает должности Вице-президента по публикациям Общества IEEE по системам, человеку и кибернетике (IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society), Вице-президента по связям с общественностью Международной ассоциации нечетких систем (International Fuzzy Systems Association), Вице-президента Европейского общества по нечеткой логике и технологиям (European Society for Fuzzy Logic and Technology). Владик является членом Мексиканского общества искусственного интеллекта (Mexican Society for Artificial Intelligence).

Также он:

  • в 2012–2014 гг. занимал должность Президента Североамериканского общества обработки нечеткой информации (North American Fuzzy Information Processing Society);
  • является иностранным членом Российской академии метрологических наук;
  • является обладателем награды El Paso Energy Foundation Faculty Achievement Award for Research за 2003 г.;
  • является со-обладателем награды Star Award от Объединения техасских университетов за 2005 г.

 

Никшиль Р. Пал
Институт статистики Индии
Калькутта, Индия

Как научить нейронные сети говорить «не знаю» — задача классификации в открытом мире

Аннотация. В условиях открытого мира тестовый шаблон может принадлежать неизвестному классу, и нейронная сеть не справится с его распознаванием. В условиях закрытого мира шаблон может лежать за пределами «интервала стробирования», и в этом случае нейронная сеть не должна принимать никаких решений, но этого не происходит. В отдельных ситуациях она может даже отнести шаблон к несуществующему классу. Статистические свойства одного или многих классов могут существенно меняться со временем, и в этом случае нейронная сеть тоже будет ошибаться.

Вышеперечисленные задачи различны по своей природе, но их объединяет одно: нейронная сеть принимает решения в тех ситуациях, когда ей этого делать не следует. В литературе описаны попытки решения каждой из этих проблем в отдельности. В данном докладе мы разработает отдельные методы, рассматривающие эти задачи в единых рамках. В этой связи мы кратко рассмотрим несколько вероятностных методов и покажем, как теорема об экстремальных значениях используется для решения задачи классификации в условиях открытого мира. Затем мы представим методы моделирования мира, дополняющего окно стробирования, и на их основе решим вышеупомянутые задачи. Такой подход можно рассматривать как обучение сети говорить «не знаю» в нужном контексте. Также будут освещены отдельные теоретические результаты. Означает ли это, что задача решена? Нет! Мы по-прежнему считаем эту задачу открытой. В докладе также будут указаны отдельные направления дальнейших исследований.

Никхиль Р. Пал работает профессором в Отделе электроники и связи Института статистики Индии. Текущие научные интересы профессора включают науку о мозге, вычислительный интеллект, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных.

Проф. Пал занимал должность шеф-редактора журнала IEEE Transactions on Fuzzy Systems с января 2005 г. по декабрь 2010 г. Также он был членом редколлегий таких журналов, как International Journal of Approximate Reasoning, Applied Soft Computing, International Journal of Neural Systems, Fuzzy Sets and Systems, IEEE Transactions on Fuzzy Systems и IEEE Transactions on Cybernetics.

Проф. Пал является обладателем награды Fuzzy Systems Pioneer Award от Общества вычислительного интеллекта IEEE (IEEE Computational Intelligence Society, CIS). Он выступал со множеством пленарных докладов на различных ведущих конференциях в области вычислительного интеллекта. Он является Почетным лектором IEEE CIS (2010–2012, 2016–2018), а также был членом Административного комитета IEEE CIS (2010–2012). С 2013 по 2016 гг. он занимал должность Вице-президента IEEE CIS по публикациям. В 2018–2019 гг. проф. Пал занимает должность Президента IEEE CIS.

Проф. Пал является академиком Национальной академии наук Индии, членом Международной ассоциации по нечетким системам, Всемирной академии наук, секции IEEE в США.

 

Януш Капчик
Институт исследования систем, Польская академия наук
Варшава, Польша

В направлении более реалистичного, человекоцентричного принятия решений с помощью некоторых мультиагентных парадигм

Аннотация. Мы рассматриваем мультиагентные системы, включающие в качестве ключевого компонента человека или искусственный объект, обладающий отдельными поведенческими характеристиками человека, такими как когнитивные искажения. Таких агентов можно рассматривать как личностей, которые руководствуются в своих действиях лишь своими чаяниями или целями, не обращая внимание на иных агентов в системе, или же как группу личностей, вынужденных явно принимать во внимание чаяния, цели и решения всех агентов системы, которые часто различны и несовместимы.

По сути, мы рассматриваем агентов-людей (или человекоподобных агентов) с экономической точки зрения, т.е. с точки зрения принятия решений. В частности, мы придерживаемся концепции агентной вычислительной экономики, в рамках которой экономические процессы моделируются как динамические системы взаимодействующих между собой экономических агентов. Необходимость применения в области мультиагентных систем экономических подходов, инструментов и методов отстаивается много лет в связи с наличием большого числа различных типов моделей, формализующих все виды процессов принятия решений, отношений к ним, искажений и поведений, которые можно считать полезными в мультиагентных контекстах благодаря их очевидным применениям к взаимодействию людей между собой (переговоры, торги и т.п.).

В данном докладе мы рассматриваем отдельные аспекты экономических моделей (моделей принятия решений), которые можно использовать для повышения степени человекоподобного поведения агентов (личностей и групп личностей) в рассматриваемых мультиагентных системах, особенно в некоторых сложных типах рациональности, эмоциях и других чувствах.

По сути, мы делаем упор на том, что человек — это в общем случае не целенаправленный, относительно неторопливый агент, принимающий решения, руководящим фактором для которого являются традиционная жадность и эгоистичная максимизация полезности, но эмоциональный, быстро принимающий решения агент, поведение которого часто мотивируется желанием быть справедливым по отношению к окружающим, ожидая аналогичного поведения в ответ.

Януш Капчик окончил Варшавский технологический университет со степенью магистра в области автоматического управления и компьютерных наук; защитил кандидатскую диссертацию по системному анализу в 1977 г.; защитил докторскую диссертацию по компьютерным наукам в 1991 г. Профессор компьютерных наук в Институте исследования систем Польской академии наук, профессор автоматического управления в PIAP — Промышленном институте автоматизации и измерений (Industrial Institute of Automation and Measurements); Почетный профессор математики в Синьцзянском нормальном университете (Yli Normal University, Синьцзян, Китай). Академик Польской академии наук, Член Европейской академии (Academia Europaea), а также Европейской академии наук и искусств. Иностранный член Испанской королевской академии экономических и финансовых наук, Болгарской академии наук и Финского общества наук и писем. Член IEEE, IET, IFSA, EurAI и SMIA. Почетный доктор 4 университетов. Частый приглашенный профессор в США, Италии, Великобритании, Мексике, Китае и Австрии. Основные научные интересы: вычислительный интеллект, в особенности нечеткая логика, принятие решений, оптимизация, управление, анализ данных, ИТ/ИКТ, мобильная робототехника, моделирование систем и пр.

Основные награды: 2006 IEEE CIS Pioneer Award in Fuzzy Systems за нечеткое динамическое программирование, 2006 Sixth Kaufmann Prize and Gold Medal за новаторские работы по нежестким методам вычислений в экономике и менеджменте, 2007 Pioneer Award of the Silicon Valley Section of IEEE CIS за гранулярные вычисления и вычисления со словами, IFSA 2013 Award за прижизненные достижения в области нечетких систем и труд на благо нечеткого сообщества, 2014 World Automation Congress Lifetime Award за вклад в развитие нежестких методов вычислений. Президент Польского общества операционных и системных исследований (Polish Operational and Systems Research Society), бывший Президент Международной ассоциации нечетких систем (International Fuzzy Systems Association). Многолетний член IEEE CIS Adcom, в 2016 г. возглавлял Комитет по премиям (Award Committee).

 

Ашок Дешпанде
Инженерный колледж
Пуна, Индия

Применение формализма Заде-Дешпанде в образовательном интеллектуальном анализе данных

Аннотация. Обработка неопределенности на протяжении длительного времени является одних из основных предметов научных исследований. Формализмы на основе статистических подходов используют основанную на двузначной логике теорию вероятностей, в которой случайная переменная играет ключевую роль. Стандартная теория вероятностей не рассчитана на обработку неточных вероятностей или Z-вероятностей, которые встречаются в неопределенностях в реальной жизни. Теория нечетких множеств через аппарат вычислений со словами является иным способом моделирования неопределенности за счет неточности/нечеткости. Формализм Заде-Дешпанде отходит от традиционных систем вывода типа Мамдани или Такаги-Сугено. Этот формализм успешно применяется в системах управления окружающей средой.

В данной презентации рассматривается применение метода к образовательному интеллектуальному анализу данных с особым акцентом на академической успеваемости студентов. В основе метода лежит концепция степени определенности. Например, успеваемость студента очень низкая с очень высокой степенью определенности.

Ашок Дешпанде, основатель и руководитель Инициативы Беркли в нежестких методах вычислений (Berkeley Initiative in Soft Computing, BISC)—Специальной группы влияния (Special Interest Group, SIG)—Систем управления окружающей средой (Environment Management Systems, EMS), защитил диссертацию на соискание степени доктора философии по специальности инженерное дело и технологии. Проф. Дешпанде занимал должность заместителя директора Национального исследовательского института экологического инжиниринга Индии (National Environmental Engineering Research Institute, NEERI). Он является приглашенным профессором Индийского института технологий (Indian Institute of Technology, Мумбай, Индия), адъюнкт-профессором в Инженерном колледже (College of Engineering, Пуна, Индия) и Национальном институте технологий (National Institute of Technology, Сильчар, Индия).

У проф. Дешпанде более чем 40-летний опыт научно-исследовательской работы, более 120 публикаций в журналах с международным признанием и на различных конференциях. Более того, проф. Лотфи Заде, основатель нечеткой логики, после посещения многих семинаров предложил проф. Дешпанде возглавить (BISC)-(SIG)-(EMS).

В прошлые годы, проф. Дешпанде занимал должности советника Всемирной организации здравоохранения, исследователя по вопросам ресурсов Научного совета Содружества (Commonwealth Science Council Resource Scientist), проектного директора Мирового банка по вероятностной оценке рисков для химической промышленности. Также он являлся советником по проекту Датского агентства по международному развитию (Danish International Development Authority, DANIDA). Проф. Дешпанде был приглашен в качестве эксперта Международным агентством по атомной энергии (International Atomic Energy Agency, IAEA) для организации тренинга в Центре развития ядерных технологий (Nuclear Technology Development Center, CDTN) Бразилии по нечеткой логике и ее применениях.

Проф. Дешпанде выступал с докладами на семинарах в более, чем 20 странах, организовывал практические семинары по основам нечетких множеств и нечеткой логики в более, чем 20 странах. Миссия популяризировать применение нечеткой логики на национальном и международном уровне является основной страстью проф. Дешпанде. Все текущие аспиранты профессора работают исключительно над вопросами, связанными с нечеткой логикой.

Проф. Дешпанде глубоко интересуется классической индийской музыкой.