BICA Lab

ICIS, NRNU MEPHI

Outreach Activities Co-Organized by BICA Lab Members


 Date
 Speaker
Title of the Talk
Video, Slides

August 10, 2018
John Gero (USA, Australia)
Situated Computing: A Cognitive Approach to Computing
Stacks Image 377

This talk describes the foundational concepts of situated computing and then presents some examples. Situated computing is concerned with modeling human cognition computationally and using that model as the foundation for constructing computer models of activities. Human cognition is based on perception, learning and adaptation. Here we present human cognition in terms of situated cognition — cognition involving interaction with an environment. The talk briefly introduces a set of principles for situated computing founded on the three concepts of interaction, constructive memory and situatedness. It then presents some examples of applications of this approach.

Information about the speaker: John Gero is a Research Professor in Computer Science and Architecture at the University of North Carolina, Charlotte, and at the Krasnow Institute for Advanced Study, George Mason University. He is the author or editor of 53 books and over 700 papers and book chapters in the fields of design science, design computing, artificial intelligence, computer-aided design, design cognition and cognitive science. He has been a Visiting Professor of Architecture, Civil Engineering, Cognitive Science, Computer Science, Design and Computation or Mechanical Engineering at MIT, UC-Berkeley, UCLA, Columbia and CMU in the USA, at Strathclyde and Loughborough in the UK, at INSA-Lyon and Provence in France and at EPFL-Lausanne in Switzerland.


6.06.2018
Frank Krueger (USA, Germany)
Toward a conceptual neuropsychological framework of social trust
Stacks Image 310

Interpersonal trust encompasses one‘s willingness to accept vulnerability based on the expectation regarding the behavior of another party that will produce some positive outcome in the future. The talk presented a review of fMRI studies of trust relationships in economic games. Outcomes of these studies were summarized in the form of a descriptive phenomenological model of the Trust Framework, implemented in the brain based on four virtual networks: Salience Network, Reward Network, Central-Executive Network, and Default-Mode Network. These networks support representation and processing of such concepts as treachery, reputation, utility, strategy, and trustworthiness.

Information about the speaker: Frank Krueger, Ph.D., Associate Professor of Systems Social Neuroscience at the School of Systems Biology at George Mason University, Fairfax, Virginia, USA. H-index=40.


 Дата
 Докладчик
Название доклада
Видео, слайды

22.05.2018
Вартанов Александр Валентинович (Россия)
Четырехмерная сферическая модель эмоций
Stacks Image 271

Наличие единого механизма в мозговых процессах, связанных с эмоциями, позволяет представить все эмоциональные явления человека и животных в рамках единой модели, объединяя как физиологические представления о механизмах эмоциональной регуляции, так и известные психологические классификации, полученные на основе разнородных экспериментальных данных.  Данная модель, являясь антропоморфной и нейротропной, позволяет количественно описать и наглядно представить изменения текущего эмоционального состояния человека, и может стать базисом при конструировании устройств на основе биологически обоснованных когнитивных архитектур.

Информация о лекторе: Вартанов Александр Валентинович - Заслуженный научный сотрудник факультета психологии МГУ.


21.02.2018
Шумский Сергей Александрович (Россия)
Машинный интеллект: Итоги 2017 года, перспективы развития
Stacks Image 358

Обсуждается статус технологий Искусственного Интеллекта в современном мире, последние достижения в этой области и перспективные направления исследований.

Информация о лекторе: Шумский Сергей Александрович - выпускник МИФИ (1981), к.ф.-м.н., автор 70 научных публикаций. Специалист в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Вице-президент Российской Ассоциации Нейроинформатики, соучредитель «Отраслевого союза Нейронет», руководитель направления Нейроассистенты, директор Научно-координационного совета Центра науки и технологий искусственного интеллекта Национальной Технологической Инициативы.


26.10.2017
Панов Александр Игоревич (Россия, ФИЦ ИУ РАН, ФКН ВШЭ)
Теория деятельности и когнитивные архитектуры
Stacks Image 352

Теория деятельности - одно из ведущих направлений в психологии, занимающееся разработкой объяснительной теории поведения человека, как индивидуального, так и в социуме. Основные положения этой теории оказываются полезным источником идей для разработки когнитивных систем управления программными и аппаратными агентами, которые способны взаимодействовать друг с другом в группе и составлять общий план действий. На семинаре речь пойдет о современных попытках формализации основных положений теории деятельности, построении алгоритмов планирования, целеполагания и распределения ролей и построения знаковых когнитивных архитектур.

Информация о лекторе: Панов Александр Игоревич, к.ф.-м.н., старший научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН, доцент ФКН ВШЭ, член Российской ассоциации искусственного интеллекта РААИ (www.raai.org), член сообщества биологически правдоподобных когнитивных архитектур BICA Society(www.bicasociety.org) организатор международной школы молодых ученых Fierces on BICA 2016, 2017 (www.bicasociety.org), ментор студенческой лаборатории искусственного интеллекта SLabAI (www.slabai.ru), член рабочей группы НейроНЕТ Национальной технологической инициативы (участник ФФ-2016).


26.06.2017
Котов Артемий Александрович (Россия, НИЦ Курчатовский институт)
Что сделает роботов антропоморфными? Semantic Comprehension System for F-2 Emotional Robot.
Stacks Image 386

Within the project of F-2 personal robot we design a system for automatic text comprehension (parser). It enables the robot to choose “relevant” emotional reactions (output speech and gestures) to an incoming text – currently in Russian. The system executes morphological and syntactic analysis of the text and further constructs its semantic representation. This is a shallow representation where a set of semantic markers (lexical semantics) is distributed between a set of semantic roles – structure of the situation (fact). This representation may be used as (a) fact description – to search for facts with a given structure and (b) basis to invoke emotional reactions (gestures, facial expressions and utterances) to be performed by the personal robot within a dialogue. We argue that the execution of a relevant emotional reaction can be considered as a characteristic of text comprehension by computer systems.

Информация о лекторе: TBA.


24.05.2017
Hector Page (University College London, UK)
Computational insights into the head direction cell system (Вычислительное понимание системы клеток направления головы).
Загрузить слайды (TBA)
Stacks Image 392

Информация о лекторе: Hector Page, Jeffery Lab, Division of Psychology and Language Sciences, University College London. Research Interests: (1) Principal focus on how neurons in the hippocampus and related formations use information in their environment to generate a complex representation of space. (2) Specific interest in Head Direction cells. (3) Use of computational modelling as a hypothesis-generation tool, linking single-neuron responses to network behaviours in vivo, and guiding future experimental work. Research Experience: Head Direction (HD) cells, found in in the limbic system of a number of species, respond specifically to an agent’s head direction in the horizontal plane. My research uses neural network modelling to investigate how HD cells generate their responses based on internal and external sources of self-motion information, and how the HD system reconciles when these sources are in conflict. Part of my research focuses on how landmarks can be used as a stable source of directional information for the HD system, and what happens when this information is at odds with an internally-generated directional sense (cue-conflict). This has involved modelling experimental data from the anterior dorsal thalamic nucleus, postsubiculum, and retrosplenial cortex., with a view to explaining the different cell responses in each region. This has been in close collaboration with electrophysiologists, as I am situated within UCL’s Institute of Behavioural Nerusocience, in the lab of Kate Jeffery. My research gives a framework for making sense of single-cell recording data, and generating hypotheses for future experimental work. I also provide support with analysis of electrophysiological data. I am also interested in how the HD system can update its representation based solely on internal information (path integration), and have demonstrated computationally the theoretical limitations on path integration accuracy. I have proposed a solution to these limitations, which makes several key predications as to HD system architecture and operation in vivo.


22.05.2017
Карпов Валерий Эдуардович (Россия, НИЦ Курчатовский институт, МФТИ)
Биоинспирированные подходы в групповой робототехнике. На пути к социальному поведению роботов
Stacks Image 389

Одним из магистральных направлений развития в области групповой робототехники является использование биологически инспирированных архитектур, моделей и методов управления. Доклад посвящен вопросу реализации моделей социального поведения применительно к группам роботов. При этом вопросы социального взаимодействия рассматриваются не с точки зрения поведения роботов в социальных (человеческих) средах, а с точки зрения возможности организации социальных отношений внутри групп роботов. Предполагается, что такой подход к реализации взаимодействия между роботами позволит получить качественно новые, эмерджентные свойства групповых систем. На основе типизации социальных сообществ были определены базовые механизмы и методы, реализация которых способна приблизить решение задачи организации сообществ роботов. В докладе обсуждается решение такого ряда фундаментальных и прикладных задач, как:
1. Рабочая схема типизации социальных сообществ, их видов и признаков; определение типов социального поведения и механизмов их реализации.
2. Устройство особи и индивидуальное поведение. Реализация психофизиологических особенности особей (роботов) на основе механизмов эмоций и темперамента.
3. Механизмы определения лидера и распределения задач в группе (дифференциация функций).
4. Реализация ряда отдельных феноменов социального поведения. Когезия, доминирование, распределение и т.п., образование коалиций в коллективе роботов.
5. Организация локальной коммуникации между членами группы. Методы синтеза и распознавания сообщений.
6. Элементы языкового общения. Знак-ориентированная система управления роботом как основа феномена языкового общения.
Кроме того, будут обсуждены некоторые механизмы управления сложным поведением анимата, основанные на феномене паразитического зомбирования в живой природе.

Информация о лекторе: Карпов Валерий Эдуардович - руководитель Отделения нейрокогнитивных наук и интеллектуальных систем, начальник Лаборатории робототехники НИЦ Курчатовский институт.


April 21, 2017
Alexander Pasko (Bournemouth University, UK)
Моделирование неоднородных объемных объектов с применением трехмерной печати
Modeling inhomogeneous volumetric objects using 3D printing
Stacks Image 395

Information about the speaker: Alexander Pasko is a professor at The National Centre for Computer Animation, Bournemouth University, UK. He received his PhD from Moscow Engineering Physics Institute (MEPI) in Russia in 1988, where he was a senior scientist until 1992. He was an assistant professor at the department of computer software, University of Aizu, Japan (from 1993 to 2000); associate and full professor at the Faculty of Computer and Information Sciences of the Hosei University in Tokyo, Japan (2000-2007).

Alexander Pasko's main research interest is development of a high-level universal model for spatio-temporal objects and phenomena with their internal properties. The model called the Function Representation (FRep) is based on the most universal mathematical language of real functions of point coordinates in geometric spaces. To support the mathematical concepts of this model, Alexander and his colleagues introduced and develop the special-purpose modeling language called HyperFun (from Hyperdimensional Functions), which has extensive applications in education, computer animation, biology, digital fabrication, and other areas.