КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

ВСТУП

1. Мета дисципліни – опанувати необхідні знання у галузі штучного інтелекту, навчитися розрізняти відмінності між природними і штучними нейронними мережами, вдосконалити підходи до навчання внаслідок вивчення особливостей машинного навчання.

2. Попередні вимоги до опанування або вибору навчальної дисципліни:

1. Знати основи загальної психології, психології свідомості, анатомії ЦНС та фізіології ВНД, основні методи наукового дослідження.

2. Володіти навичками наукового дослідження, пошуку, обробки та аналізу інформації з різних джерел, використання інформаційних і комунікаційних технологій.

3. Анотація навчальної дисципліни:

Засвоєння дисципліни формує готовність до самостійної дослідницької діяльності в галузі нейропсихологічних досліджень нейромереж, створює засади для прогнозування майбутнього розвитку науки і технологій, залучення методів комп’ютерної науки та нейронауки у психологічних експериментах, вироблення гнучких критеріїв оцінки природного і штучного інтелекту, оцінки розумової діяльності. Вивчення засад теорій штучного інтелекту і нейромереж є складовою сучасних міждисциплінарних проектів дослідження свідомості з залученням психології, зокрема, когнітивної науки. Прикладним аспектом дисципліни є вироблення критеріїв оцінювання свідомих та несвідомих, алгоритмізованих та неалгоритмізованих процесів, вдосконалення тестів для оцінювання інтелектуальних здібностей, залучення математичних і комп’ютерних методів у прикладних дослідженнях.

Сформовані в результаті вивчення предмета компетентності знайдуть застосування в дослідницькій діяльності, роботі психологів-консультантів та психодіагностів.

Методи викладання дисципліни: лекції, семінарські заняття, практичні заняття, презентації, доповіді, самостійна робота.

4. Завдання (навчальні цілі):

1. Навчитись критично аналізувати теорії штучного інтелекту, порівнювати ШІ і нейронні мережі, оцінювати сильну та слабку версії ШІ, тест Тьюринга.

2. Навчитись розуміти відмінності і подібності між інтелектом природним і штучним, розробляти критерії оцінки наявності інтелекту, свідомості, самосвідомості, ментальних станів.

3. Вивчити нейромережеві технології штучного інтелекту.

4. Опанувати основи епістемології штучного інтелекту, розуміти базові елементи машинного навчання на противагу людському.

5. Навчитися прогнозувати розвиток технологій розпізнавання природної мови та зображень на основі машинних алгоритмів.

5. Результати навчання за дисципліною:

Результат навчання (1. знати; 2. вміти; 3. комунікація; 4. автономність та відповідальність)		Форми (та/або методи і технології) викладання і навчання	Методи оцінювання та пороговий критерій *оцінювання (за необхідності)*	Відсоток у підсумкові й оцінці з дисципліни
Код	Результат навчання			Відсоток у підсумкові й оцінці з дисципліни
1.1	Знати основні напрями наукового дослідження свідомості, теорії штучного інтелекту	лекції, практичні заняття, презентації, доповіді, самостійна робота	контрольна робота, усні відповіді, виконання практичних завдань та завдань для самостійної роботи	15%
1.2	Знати методи нейронауки, когнітивної науки, нейрофілософії, комп’ютерної науки, нейромережеві технології штучного інтелекту	лекції, практичні заняття, презентації, доповіді, самостійна робота	контрольна робота, усні відповіді, виконання практичних завдань та завдань для самостійної роботи	15%

1.3	Знати відмінності між сильною та слабкою версіями штучного інтелекту, особливості застосування тестів оцінки інтелекту, епістемологічні аспекти машинного навчання і репрезентації знань, обробки природних мов	лекції, практичні заняття, презентації, доповіді, самостійна робота	контрольна робота, усні відповіді, виконання практичних завдань та завдань для самостійної роботи	20%
2.1	Уміти виокремлювати ознаки штучних нейронних мереж, проводити порівняння штучної мережі і природних нейронних мереж мозку	лекції, практичні заняття, презентації, доповіді, самостійна робота	контрольна робота, усні відповіді, виконання практичних завдань та завдань для самостійної роботи	15%
2.2	Уміти застосовувати отримані знання для оцінки алгоритмічності ментальних процесів, порівнювати машинні методи навчання з психологічними процесами свідомості	лекції, практичні заняття, презентації, доповіді, самостійна робота	контрольна робота, усні відповіді, виконання практичних завдань та завдань для самостійної роботи	15%
2.3	Уміти створювати прогнози дослідження і розвитку наукових напрямів, які вивчають інтелектуальні системи, включати міждисциплінарні елементи до власних наукових досліджень	лекції, практичні заняття, презентації, доповіді, самостійна робота	контрольна робота, усні відповіді, виконання практичних завдань та завдань для самостійної роботи	20%

6. Співвідношення результатів навчання дисципліни із програмними результатами навчання

Результати навчання дисципліни Програмні результати навчання	1.1	1.2	1.3	2.1	2.2	2.3
ПР1. Здійснювати пошук, опрацювання та аналіз професійно важливих знань із різних джерел із використанням сучасних інформаційно-комунікаційних технологій.	+	+	+
ПР3. Узагальнювати емпіричні дані та формулювати теоретичні висновки.	+	+	+	+	+
ПР11. Оцінювати здобутки та визначати й аргументувати перспективи власної наукової роботи.			+	+	+	+

7. Схема формування оцінки. Форми та критерії оцінювання студентів:

7.1. Критерії оцінювання.

Контроль знань здійснюється за системою ECTS, яка передбачає дворівневе оцінювання засвоєного матеріалу, зокрема оцінювання теоретичної підготовки – результати навчання (знання 1.1 – 1.6), що складає 40% від загальної оцінки та оцінювання практичної підготовки – результати навчання (вміння 2.1-2.6); (комунікація 3.1-3.3); (автономність та відповідальність 4.1-4.3), що складає 60% загальної оцінки.

Критерії оцінювання:

Усна відповідь:

5 балів – студент у повному обсязі володіє навчальним матеріалом, вільно та аргументовано його викладає, глибоко та всебічно розкриває зміст поставленого завдання, використовуючи обов’язкову та додаткову літературу, першоджерела.

4 бали - студент у достатньому обсязі володіє навчальним матеріалом, вільно його викладає, але може не вистачати аргументації в поясненнях, в основному розкриває зміст поставленого завдання, використовує рекомендовану літературу. Допускаються несуттєві неточності.

3 бали – в цілому володіє навчальним матеріалом, але не демонструє глибини знань, не спирається на рекомендовану літературу, першоджерела, але використана література не містить значних помилок і відповідає академічним вимогам. Має у відповіді суттєві неточності.

2 бали – не в повному обсязі володіє матеріалом, фрагментарно та поверхово його викладає, недостатньо розкриває зміст поставлених питань. Має суттєві помилки у відповіді. Використовує неперевірені, ненадійні джерела інформації, які не належать до рекомендованої літератури.

1 бал — дуже погано матеріалом, фрагментарно та поверхово його викладає, не розкриває зміст поставлених питань. Має суттєві помилки в роботі. Демонструє несамостійність у виконані завдань. Використовує неперевірені, ненадійні джерела інформації, які не належать до рекомендованої літератури.

Доповнення / дискусія:

3-2 бали – доповнення змістовне, ґрунтовне, конструктивно доповнює обговорення теми.

1 бал – доповнення містить інформацію, що суттєво не розширює дискусію, є другорядним.

Самостійна робота:

10-9 балів студент у повному обсязі володіє навчальним матеріалом, вільно та аргументовано його викладає, глибоко та всебічно розкриває зміст поставленого завдання, правильно інтерпретує отримані результати, використовує обов’язкову та додаткову академічну літературу, апелює до поглядів відомих філософів, демонструє самостійність, достовірність, незаангажованість письмової роботи.

8-7 балів - студент у достатньому обсязі володіє навчальним матеріалом, вільно його викладає, але може не вистачати аргументації в поясненнях, в основному розкриває зміст поставленого завдання, використовує обов’язкову літературу, демонструє самостійність та достовірність в письмовій роботі. Допускаються несуттєві неточності.

6-5 балів - в цілому володіє навчальним матеріалом, але не демонструє глибини знань, самостійності у вирішені поставлених завдань, не спирається на необхідну навчальну літературу, проте використана література є академічною, робота містить суттєві неточності, однак не є плагіативною (усі несамостійні частини роботи є переказом, реферуванням і цитуванням з дотриманням правил оформлення).

4-0 балів - не в повному обсязі володіє матеріалом, фрагментарно та поверхово його викладає, недостатньо розкриває зміст поставлених питань. Має суттєві помилки в роботі. Демонструє несамостійність у виконані завдань (усі несамостійні частини роботи є переказом, реферуванням і цитуванням з порушенням правил оформлення або містить плагіат). Робота, яка містить плагіат, оцінюється на 0 балів з обов’язковим виконанням нової роботи.

Підсумкова письмова робота:

6-4 балів студент у повному обсязі володіє навчальним матеріалом, вільно та аргументовано його викладає, глибоко та всебічно розкриває зміст поставленого завдання, правильно інтерпретує отримані результати, використовує обов’язкову та додаткову літературу, демонструє самостійність, достовірність письмової роботи

3-2 балів - в цілому володіє навчальним матеріалом, але не демонструє глибини знань, самостійності у вирішені поставлених завдань, не спирається на необхідну навчальну літературу, робота містить суттєві неточності.

1-0 балів - не в повному обсязі володіє матеріалом, фрагментарно та поверхово його викладає, недостатньо розкриває зміст поставлених питань. Має суттєві помилки в роботі. Демонструє несамостійність у виконані завдань.

Екзаменаційна робота виконується у вигляді письмового завдання (відповідь на 2 теоретичних питання (максимум 15 балів за питання) та 1 практичне завдання (максимум 10 балів) та оцінюється у 40 балів.

Екзаменаційна робота є підсумковою формою роботи і перевіркою знань і вмінь, набутих студентом, у першу чергу вміння мислити, аргументовано висловлювати власну позицію і розуміти ідеї та дослідницькі методи.

Сума балів за іспит становить 40 балів.

Оцінювання теоретичного питання:

15-13 балів: студент у повному обсязі володіє навчальним матеріалом, вільно та аргументовано його викладає, глибоко та всебічно розкриває зміст поставленого завдання, спирається на погляди відомих філософів, правильно інтерпретує отримані результати, використовує обов’язкову та додаткову літературу, демонструє самостійність, достовірність, власну позицію.

12-10 балів - студент у достатньому обсязі володіє навчальним матеріалом, вільно його викладає, але може не вистачати аргументації в поясненнях, в основному розкриває зміст поставленого завдання, використовує обов’язкову літературу, демонструє достатній рівень самостійності, висловлює власні міркування. Допускаються несуттєві неточності.

10-7 балів - не в повному обсязі володіє матеріалом, фрагментарно та поверхово його викладає, недостатньо розкриває зміст поставлених питань. Переважно переказує чужі думки, має складнощі з висловленням власних міркувань. Має несуттєві помилки в роботі.

6-0 балів — не в повному обсязі володіє матеріалом, фрагментарно та поверхово його викладає, недостатньо розкриває зміст поставлених питань. Має суттєві помилки в роботі. Демонструє несамостійність у виконані завдань.

7.2. Оцінювання за формами контролю:

Види робіт		Семестрова кількість балів
Види робіт		Min – 36 балів	Max – 60 балів
Усна відповідь*		«2» х 6 = 12	«5» х 4 = 20
Доповнення, участь в дискусіях		«1» х 6 = 6	«2» х 5 = 10
Самостійна індивідуальна робота	Створити завдання для обробки нейромережею образів, проаналізувати результати, підготувати звіт.	«5» х 1 = 5	«10» х 1 = 10
Самостійна індивідуальна робота	Опрацювати задані тексти, підготувати звіт	«6» х 1 = 6	«10» х 1 = 10
Контрольний зріз знань: тест		«6» х 1 = 6	«10» х 1 = 10
У разі відсутності студента на семінарському занятті з поважних причин, розглянуті на семінарі питання відпрацьовуються у письмовій формі і захищаються усно. У разі відсутності студента на семінарських заняттях (робота за індивідуальним графіком) виконуються тематичні презентації в електронному або письмовому вигляді. Усі письмові відпрацювання потребують усного захисту для зарахування балів, у які оцінюють комунікативні навички. Загальна кількість балів за аудиторну роботу складає 60% від семестрової кількості балів

Підсумкове оцінювання у формі екзамену: екзаменаційне оцінювання відбувається у письмовій формі та оцінюється у 40 балів.

При простому розрахунку отримуємо:

	Семестрова кількість балів	Екзамен	Підсумкова оцінка
Мінімум	36	24	60
Максимум	60	40	100

Студент не допускається до екзамену, якщо під час семестру набрав менше 36 балів. Для допуску до екзамену студент має здати всі самостійні роботи . Екзаменаційна оцінка не може бути меншою за 24 бали для отримання загальної позитивної оцінки за дисципліну.

Шкала відповідності:

Відмінно / Excellent	90-100
Добре / Good	75-89
Задовільно / Satisfactory	60-74
Незадовільно / Fail	0-59

Зараховано / Passed	60-100
Не зараховано / Fail	0-59

СТРУКТУРА НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ

ТЕМАТИЧНИЙ ПЛАН ЗАНЯТЬ

№ п/п	Назва теми		Кількість годин
№ п/п	Назва теми	лекції	семінарські	практичні	самостійна робота
	*Змістовий модуль 1. Наукові і філософські засади штучного інтелекту. Штучний інтелект як теорія і об’єкт*
1	Тема 1. Когнітивна наука, нейронаука, кібернетика і теорії штучного інтелекту. Хто і як досліджує інтелект.	2	2	2	12
2	Тема 2. Інтелект природний і штучний: історія питання, становлення теорій, актуальний стан.	1	2	2	10
3	Тема 3. Тест Тьюринга, Китайська кімната, сильна та слабка версії штучного інтелекту. Функціоналізм як фізикалістична філософська основа сильної версії ШІ.	1	1	1	10
4	Тема 4. Обчислювальний мозок і алгоритми свідомості. Неалгоритмічні і нередуктивні мозкові процеси і ментальні стани	1	2	2	10
	Змістовий модуль 2. Нейромережі і технології машинного навчання. Свідомість і мозок людини як природна основа моделювання штучних інтелектуальних систем. Репрезентація знань, навчання і мова
5	Тема 5. Свідомість, мозок і нейронні мережі.	2	2	2	10
6	Тема 6. Нейронні мережі і машинне навчання Deep Learning.	1	1	1	10
7	Тема 7. Епістемологія штучного інтелекту. Репрезентації знань. Розпізнавання образів.	1	2	2	10
8	Тема 8. Мова, свідоме, несвідоме і філософські зомбі: чи подолає ШІ важку проблему свідомості?	1	2	2	10
	*Підсумкова контрольна робота*	1	—	—	—
	ВСЬОГО	10	14	14	82

Загальний обсяг 120 год., в тому числі:

Лекцій – 10 год.

Семінарських – 14 год.

Практичних – 14 год.

Самостійна робота – 82 год.

РЕКОМЕНДОВАНІ ДЖЕРЕЛА:

Основні:

1. Руденко О. Г., Бодянський Є. В. Штучні нейронні мережі: Навчальний посібник. – Харків: ТОВ "Компанія СМІТ", 2006.

2. Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект. К.: ВД ″Києво-Могилянська академія″, 2002.

3. Анісімов А.В., Глибовець М.М., Кравченко І.В., Олецький О.В., Терещенко В.М., Кулябко П.П. Системи штучного інтелекту. // Навчальний посібник, ВПЦ "Київський університет" 2000.

4. Churchland, P. M., 2007. Neurophilosophy at Work, Cambridge: Cambridge University Press.

5. Churchland, P. S., 2002. Brain-wise: Studies in Neurophilosophy, Cambridge, MA: MIT Press.

6. Russell, S., & Norvig, P., 2009. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

Додаткові:

1. Комар, О. В. Емерджентний підхід як основа еволюційного пояснення свідомості. Мультиверсум. Філософський альманах: Зб. наук. пр. — К., 2009. — Вип. 77. — С. 196-206.

2. Комар, О. В. Тесеєві мандри свідомості. Філософська думка, 2016, 2: 57-70.

3. Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект. К.: ВД ″Києво-Могилянська академія″, 2002.

4. Chomsky N. Language and mind. Cambridge University Press, 2006.

5. Corballis M.C. The recursive mind: The origins of human language, thought, and civilization. Princeton University Press, 2011.

6. Jurafsky, Daniel and James H. Martin. 2009. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. (2nd Edition.) Prentice-Hall.

7. Eliasmith, C., 2013. How to Build a Brain: A Neural Architecture for Biological Cognition, Oxford: Oxford University Press.

8. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A., 2016. Deep Learning, Cambridge, MA: MIT Press.

9. Thagard, P., 2005. Mind: Introduction to Cognitive Science, second edition, Cambridge, MA: MIT Press.

10. Wilson, R. A., & Keil, F. C. (eds.), 1999. The MIT Encyclopedia of the Cognitive Sciences, Cambridge, MA: MIT Press.

11. Clark, A., 2001. Mindware: An Introduction to the Philosophy of Cognitive science, New York: Oxford University Press.

12. Turing, A., 1950, “Computing Machinery and Intelligence,” Mind, 59 (236): 433–60.

13. Churchland, P.S., 1986, Neurophilosophy, Cambridge, MA: MIT Press.

14. Churchland, P.S., C. Koch, and T. Sejnowski, 1990, “What Is Computational Neuroscience?”, in Computational Neuroscience, E. Schwartz (ed.), Cambridge, MA: MIT Press.

15. Churchland, P.S. and T. Sejnowski, 1992, The Computational Brain, Cambridge, MA: MIT Press.

16. Edelman, S., 2008, Computing the Mind, Oxford: Oxford University Press.

Додаткові ресурси:

Приклади контрольних робіт, зміст лекційних занять, презентації, завдання для підготовки до семінарів, практичні завдання, педагогічні задачі, питання для самоперевірки можна отримати через електронну пошту викладача okomar@knu.ua

Електронні ресурси:

https://plato.stanford.edu/entries/cognitive-science/

https://plato.stanford.edu/entries/turing-test/

https://plato.stanford.edu/entries/artificial-intelligence/

https://plato.stanford.edu/entries/computational-mind/

https://www.youtube.com/watch?v=aT5bkQeqELA