Лабораторная ФКН: Знаковые модели обучения в задаче планирования поведения. Докладчик: Александр Панов, Лаборатория ПОИС

Одной из ключевых стадий при разработке методов планирования поведения является стадия описания используемого способа представления знаний и алгоритмов его построения и пополнения. Для решения реальных задач, а также задач, в которых функционирование интеллектуального агента (программного или робототехнического) происходит в недетерминированной среде с другими активными участниками, невозможно заранее сформировать базу знаний и необходимо разрабатывать методы по ее пополнению. Таким образом, обучение в задаче планирования приобретает особую важность, а разработка соответствующих алгоритмов и подходов, использующих как известные методы машинного обучения, обучения по прецедентам, так и новые методы, учитывающие специфику процесса планирования и коллективного взаимодействия, является достаточно актуальной. В настоящем докладе будут представлены некоторые результаты по разработке знакового способа представления знаний интеллектуального агента, опирающиеся на некоторые психологические теории и нейрофизиологические данные. Будут предложены модели обучения (образования нового знака), с помощью которых пополняется картина мира агента, планирующего свое поведение, и представлены результаты предварительных модельных экспериментов.

 Афиша лабораторной (PDF, 159 Кб)

 

Заказ пропуска: computerscience@hse.ru