Запрошені доповідачі

Владік Крейнович
Університет штату Техас в Ель-Пасо
Техас, США

Обмежена раціональність у прийнятті рішень в умовах невизначеності: у напрямку оптимальної гранулярності

Анотація. Із часу публікації загальновідомих досліджень Канемана та Тверського вчені виявили низку ситуацій, у яких прийняття рішень людиною видається ірраціональним. Ми показуємо, що таку на перший погляд ірраціональну поведінку можна пояснити, якщо взяти до уваги обмежені здібності людини з опрацювання інформації. Унаслідок цього замість точних значень величин ми оперуємо гранулами, що містять ці значення. На основі декількох прикладів ми показуємо, що оптимізація в умовах таких гранулярних обмежень справді веде до наявного прийняття рішень. Таким чином, гранулярність дає змогу пояснити на перший погляд ірраціональне прийняття рішень людиною.

Подібні аргументи можна застосувати до пояснення успішності евристичних підходів у прийнятті рішень експертами. Ми застосовуємо ці пояснення для прогнозування якості кінцевих рішень. Нарешті, ми пояснюємо, яким чином можна поліпшити існуючі евристичні підходи шляхом постановки та розв’язання відповідних оптимізаційних задач.

Владік Крейнович закінчив Ленінградський державний університет у 1974 р. Захистив дисертацію на здобуття наукового ступеня кандидата фізико-математичних наук в Інституті математики Академії наук СРСР у Новосибірську в 1979 р. З 1975 по 1980 рр. працював у Спеціальній астрофізичній обсерваторії Академії наук СРСР. Основним напрямком досліджень були подання та опрацювання невизначеності в радіоастрономії. У 80-х рр. працював над оцінкою похибок та інтелектуальним опрацюванням інформації в Національному інституті електронних вимірювальних пристроїв (Росія). У 1989 р. працював запрошеним дослідником у Стенфордському університеті. Із 1990 р. працює на кафедрі комп’ютерних наук Університету штату Техас в Ель-Пасо. Окрім основної роботи, був запрошеним професором у Парижі (Франція), Ганновері (Німеччина), Гонконзі, Санкт-Петербурзі (Росія) та Бразилії.

Сферу основних інтересів Владіка складають подання та опрацювання невизначеності, особливо інтервальні обчислення та інтелектуальне керування. Він опублікував 6 книжок, виступав редактором 18 колективних монографій, написав понад 1300 статей. Владік є членом редколегії міжнародного журналу Reliable Computing (попередня назва — Interval Computing) та декількох інших. Окрім цього, він є співрозробником міжнародної веб-сторінки з інтервальних обчислень http://www.cs.utep.edu/interval-comp

Владік обіймає посаду Віце-президента з публікацій Товариства IEEE з систем, людини та кібернетики (IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society), Віце-президента у зв’язках із громадськістю Міжнародної асоціації нечітких систем (International Fuzzy Systems Association), Віце-президента Європейського товариства з нечіткої логіки та технологій (European Society for Fuzzy Logic and Technology). Владік є членом Мексиканського товариства штучного інтелекту (Mexican Society for Artificial Intelligence).

Також він:

  • у 2012–2014 рр. обіймав посаду Президента Північноамериканського товариства опрацювання нечіткої інформації (North American Fuzzy Information Processing Society);
  • є закордонним членом Російської академії метрологічних наук;
  • є володарем нагороди El Paso Energy Foundation Faculty Achievement Award for Research за 2003 р.;
  • є співволодарем нагороди Star Award від Об’єднання техаських університетів за 2005 р.

 

Нікшіль Р. Пал
Інститут статистики Індії
Калькутта, Індія

Як навчити нейронні мережі казати «не знаю» — задача класифікації у відкритому світі

Анотація. В умовах відкритого світу тестовий шаблон може належати невідомому класу, і нейронна мережа не впорається з його розпізнаванням. В умовах закритого світу шаблон може лежати за межами «інтервалу стробування», і в цьому випадку нейронна мережа не повинна ухвалювати жодних рішень, але цього не відбувається. В окремих ситуаціях вона навіть може віднести шаблон до неіснуючого класу. Статистичні властивості одного чи багатьох класів можуть істотно змінюватися з часом, і в цьому випадку нейронна мережа також помилятиметься.

Вищевказані задачі різні за своєю природою, але їх об’єднує одне: нейронна мережа ухвалює рішення в тих ситуаціях, коли їй цього робити не варто. У літературі описано спроби розв’язання кожної з цих задач окремо. У даній доповіді ми розробимо окремі методи, які розглядають ці задачі в єдиних рамках. У цьому зв’язку ми коротко розглянемо декілька ймовірнісних методів і покажемо, як теорема про екстремальні значення використовується для розв’язання задачі класифікації в умовах відкритого світу. Після цього ми презентуємо методи моделювання світу, який доповнює вікно стробування, і на їх основі розв’яжемо вищезгадані задачі. Такий підхід можна розглядати як навчання мережі казати «не знаю» в потрібному контексті. Також буде висвітлено окремі теоретичні результати. Чи означає це, що задачу розв’язано? Ні! Ми досі вважаємо цю задачу відкритою. У доповіді також буде вказано окремі напрямки дальших досліджень.

Нікхіль Р. Пал працює професором у Відділі електроніки та зв’язку Інституту статистики Індії. Поточні наукові інтереси професора включають науку про мозок, обчислювальний інтелект, машинне навчання та інтелектуальний аналіз даних.

Проф. Пал обіймав посаду шеф-редактора журналу IEEE Transactions on Fuzzy Systems з січня 2005 р. по грудень 2010 р. Також він був членом редколегій таких журналів, як International Journal of Approximate Reasoning, Applied Soft Computing, International Journal of Neural Systems, Fuzzy Sets and Systems, IEEE Transactions on Fuzzy Systems і IEEE Transactions on Cybernetics.

Проф. Пал є володарем нагороди Fuzzy Systems Pioneer Award від Товариства обчислювального інтелекту IEEE (IEEE Computational Intelligence Society, CIS). Він виступав із низкою пленарних доповідей на різноманітних провідних конференціях у галузі обчислювального інтелекті. Він є Почесним лектором IEEE CIS (2010–2012, 2016–2018), а також був членом Адміністративного комітету IEEE CIS (2010–2012). З 2013 по 2016 рр. він обіймав посаду Віце-президента IEEE CIS з публікацій. У 2018–2019 гг. проф. Пал обіймає посаду Президента IEEE CIS.

Проф. Пал є академіком Національної академії наук Індії, членом Міжнародної асоціації з нечітких систем, Всесвітньої академії наук, секції IEEE в США.

 

Януш Капчик
Інститут дослідження систем, Польська академія наук
Варшава, Польща

У напрямку реалістичнішого, людиноцентричного прийняття рішень за допомогою деяких мультиагентних парадигм

Анотація. Ми розглядаємо мультиагентні системи, що включають як ключовий компонент людину або штучний об’єкт, який має окремі поведінкові характеристики людини, такі як когнітивні викривлення. Таких агентів можна розглядати як осіб, що керуються у своїх діях тільки своїми прагненнями чи цілями, не звертаючи уваги на інших агентів у системі, або ж як на групу осіб, вимушених явно брати до уваги прагнення, цілі та рішення всіх агентів системи, які часто різняться та є несумісними.

По суті, ми розглядаємо агентів-людей (або людиноподібних агентів) з економічного погляду, тобто з погляду прийняття рішень. Зокрема, ми дотримуємося концепції агентної обчислювальної економіки, у рамках якої економічні процеси моделюють як динамічні системи економічних агентів, які взаємодіють між собою. Потреба в застосуванні в галузі мультиагентних систем економічних підходів, інструментів та методів захищається багато років у зв’язку з наявністю великої кількості різноманітних типів моделей, що формалізують усі види процесів прийняття рішень, ставлень до них, викривлень та поведінок, які можна вважати корисними в мультиагентних контекстах завдяки їх очевидним застосуванням до взаємодії людей між собою (переговори, торги тощо).

У даній доповіді ми розглядаємо окремі аспекти економічних моделей (моделей прийняття рішень), які можна використовувати для підвищення ступеня людиноподібної поведінки агентів (осіб і груп осіб) у розглядуваних мультиагентних системах, особливо в деяких складних типах раціональності, емоціях та інших почуттях.

По суті, ми акцентуємо на тому, що людина — це в загальному випадку не цілеспрямований, відносно повільний агент, що приймає рішення, керівним фактором для якого є традиційна жадібність та егоїстична максимізація корисності, але емоційний агент, що швидко ухвалює рішення, поведінка якого часто мотивується бажанням бути справедливим по відношенню до оточуючих, очікуючи аналогічної поведінки у відповідь.

Януш Капчик закінчив Варшавський технологічний університет зі ступенем магістра в галузі автоматичного керування та комп’ютерних наук; захистив кандидатську дисертації з системного аналізу в 1977 р.; захистив докторську дисертацію з комп’ютерних наук у 1991 р. Професор комп’ютерних наук в Інституті дослідження систем Польської академії наук, професор автоматичного управління в PIAP — Промисловому інституті автоматизації та вимірювань (Industrial Institute of Automation and Measurements); Почесний професор математики в Сіньцзянському нормальному університеті (Yli Normal University, Синьцзян, Китай). Академік Польської академії наук, Член Європейської академії (Academia Europaea), а також Європейської академії наук і мистецтв. Іноземний член Іспанської королівської академії економічних і фінансових наук, Болгарської академії наук та Фінського товариства наук і листів. Член IEEE, IET, IFSA, EurAI і SMIA. Почесний доктор 4 університетів. Частий запрошений професор у США, Італії, Великобританії, Мексиці, Китаї та Австрії. Основні наукові інтереси: обчислювальний інтелект, зокрема, нечітка логіка, прийняття рішень, оптимізація, керування, аналіз даних, ІТ/ІКТ, мобільна робототехніка, моделювання систем тощо.

Основні нагороди: 2006 IEEE CIS Pioneer Award in Fuzzy Systems за нечітке динамічне програмування, 2006 Sixth Kaufmann Prize and Gold Medal за новаторські праці з нежорстких методів обчислень в економіці та менеджменті, 2007 Pioneer Award of the Silicon Valley Section of IEEE CIS за гранулярні обчислення та обчислення зі словами, IFSA 2013 Award за прижиттєві досягнення в галузі нечітких систем та працю на користь нечіткого співтовариства, 2014 World Automation Congress Lifetime Award за внесок у розвиток нежорстких методів обчислень. Президент Польського товариства операційних і системних досліджень (Polish Operational and Systems Research Society), колишній Президент Міжнародної асоціації нечітких систем (International Fuzzy Systems Association). Багаторічний член IEEE CIS Adcom, у 2016 р. очолював Комітет із премій (Award Committee).

 

Ашок Дешпанде
Інженерний коледж
Пуна, Індія

Застосування формалізму Заде-Дешпанде в освітньому інтелектуальному аналізі даних

Анотація. Опрацювання невизначеності протягом тривалого часу є одним із основних предметів наукових досліджень. Формалізми на основі статистичних підходів використовують базовану на двозначній логіці теорію ймовірностей, у якій випадкова змінна відіграє ключову роль. Стандартна теорії ймовірностей не розрахована на опрацювання неточних імовірностей чи Z-імовірностей, що зустрічаються в невизначеностях у реальному житті. Теорія нечітких множин через апарат обчислень зі словами є іншим способом моделювання невизначеності за рахунок неточності/нечіткості. Формалізм Заде-Дешпанде відходить від традиційних систем виведення типу Мамдані чи Такаґі-Суґено. Цей формалізм успішно застосовують у системах управління навколишнім середовищем.

У даній презентації розглядається застосування методу до освітнього інтелектуального аналізу даних з особливим акцентом на академічній успішності студентів. В основі методу лежить концепція ступеня визначеності. Наприклад, успішність студента дуже низька з дуже високим ступенем визначеності.

Ашок Дешпанде, засновник і керівник Ініціативи Берклі в нежорстких методах обчислень (Berkeley Initiative in Soft Computing, BISC)—Спеціальної групи впливу (Special Interest Group, SIG)—Систем управління навколишнім середовищем (Environment Management Systems, EMS), захистив дисертацію на здобуття ступеня доктора філософії за спеціальністю інженерна справа і технології. Проф. Дешпанде обіймав посаду заступника директора Національного дослідницького інституту екологічного інжинірингу Індії (National Environmental Engineering Research Institute, NEERI). Він є запрошеним професором Індійського інституту технологій (Indian Institute of Technology, Мумбай, Індія), ад’юнкт-професором в Інженерному коледжі (College of Engineering, Пуна, Індія) та Національному інституті технологій (National Institute of Technology, Сильчар, Індія).

Проф. Дешпанде має понад 40-річний досвід науково-дослідної роботи, понад 120 публікацій у журналах із міжнародним визнанням та на різноманітних конференціях. Крім того, проф. Лотфі Заде, засновник нечіткої логіки, після відвідання багатьох семінарів запропонував проф. Дешпанде очолити (BISC)-(SIG)-(EMS).

У попередні роки проф. Дешпанде обіймав посади радника Всесвітньої організації охорони здоров’я, дослідника з питань ресурсів Наукової ради Співдружності (Commonwealth Science Council Resource Scientist), проектного директора Світового банку з імовірнісної оцінки ризиків для хімічної промисловості. Також він був радником із проекту Данського агентства з міжнародного розвитку (Danish International Development Authority, DANIDA). Проф. Дешпанде було запрошено як експерта з боку Міжнародного агентства з атомної енергії (International Atomic Energy Agency, IAEA) для організації тренінгу в Центрі розвитку ядерних технологій (Nuclear Technology Development Center, CDTN) Бразилії з нечіткої логіки та її застосувань.

Проф. Дешпанде виступав із доповідями на семінарах у понад 20 країнах, організовував практичні семінар з основ нечітких множин та нечіткої логіки у понад 20 країнах. Місія популяризувати застосування нечіткої логіки на національному та міжнародному рівнях є основною пристрастю проф. Дешпанде. Усі поточні аспіранти професора працюють виключно над питаннями, пов’язаними з нечіткою логікою.

Проф. Дешпанде глибоко цікавиться класичною індійською музикою.