Баллы в группе К4132 за три дня до Нового года

ФИО	                          Σ
Бектен Жамила	                109
Бондаренко Екатерина Владимировна 54
Бутуханов Борис Юрьевич	          2
Воронова Екатерина Аркадьевна	137
Добрых Ирина Владимировна	134
Ерофеева Кристина	        150
Казакова Анастасия Владимировна	150
Ларионов Андрей Игоревич	 99
Магомедова Валерия Руслановна	157
Петров Олег Олегович	        118
Рогалева Тамара Андреевна	 48
Стерликова Дарья Александровна 	157
Федотова Елена Вячеславовна	 88


У кого 60+ баллов, те уже с зачётом. Остальные баллы - в счёт экзамена. В частности, 150+ баллов - "отлично", 134+ - "хорошо".
Если я где-то чего-то не нашёл, то поставьте нужные ссылки в комментарии к этой записи.
Кому не хватает до зачёта совсем чуть-чуть, можно сделать доклад завтра (29 декабря) на занятии группы К3440 (ауд. 319 с 10 утра).
Но лучше - недостающие лабораторные работы.

Искусственный интеллект становится сверхчеловеческим

Оригинал взят у kuusenkanto в Искусственный интеллект становится сверхчеловеческим
Оригинал взят у karhu53 в Искусственный интеллект становится сверхчеловеческим
Искусственный интеллект становится сверхчеловеческим
Искусственный интеллект становится сверхчеловеческим

AFP 2016, Yoshikazu Tsuno

О круглом столе МИФИ в Вене

Пришел наш черед выбирать, но это и есть будущее». Шутки в сторону, без лишних преувеличений можно сказать, что будущее человечества уже наступило в нашей жизни на планете Земля и в полной мере развивается, осваивая так называемый сверхчеловеческий искусственный интеллект. Это нечто, выходящее за пределы традиционного понимания робота — «агенты и артефакты, способные учиться, воспринимая  информацию из реального мира, как студенты, слушать, понимать людей, становиться объектами любви и доверия».
Collapse )


Баллы в группе К4132 за сутки до последнего занятия

ФИО	                                 Σ
Бектен Жамила	                        77
Бондаренко Екатерина Владимировна	46
Бутуханов Борис Юрьевич	                 2
Воронова Екатерина Аркадьевна	       137
Добрых Ирина Владимировна	       106
Ерофеева Кристина	               130
Казакова Анастасия Владимировна	       130
Ларионов Андрей Игоревич	        99
Магомедова Валерия Руслановна	       137
Петров Олег Олегович	                82
Рогалева Тамара Андреевна	        48
Стерликова Дарья Александровна 	       137
Федотова Елена Вячеславовна	        56


Баллы в группе К4132 по итогам трёх месяцев

ФИО	                                 Σ
Бектен Жамила	                        68
Бондаренко Екатерина Владимировна	24
Бутуханов Борис Юрьевич	                 2
Воронова Екатерина Аркадьевна	       137
Добрых Ирина Владимировна	       106
Ерофеева Кристина	               130
Казакова Анастасия Владимировна	        90
Ларионов Андрей Игоревич	        77
Магомедова Валерия Руслановна	       137
Петров Олег Олегович	                46
Рогалева Тамара Андреевна	        26
Стерликова Дарья Александровна 	       115
Федотова Елена Вячеславовна	        56

Баллы в группе К4132 по итогам первого модуля

По состоянию на 24 часа 31 октября зафиксированы следующие суммарные оценки:
ФИО	                                Σ
Бектен Жамила	                       24
Бондаренко Екатерина Владимировна	4
Бутуханов Борис Юрьевич	                2
Воронова Екатерина Аркадьевна	       89
Добрых Ирина Владимировна	       59
Ерофеева Кристина	               33
Казакова Анастасия Владимировна	       35
Ларионов Андрей Игоревич	       24
Магомедова Валерия Руслановна	       73
Петров Олег Олегович	                4
Рогалева Тамара Андреевна	        4
Стерликова Дарья Александровна 	       23
Табанина Анна Александровна	        2
Федотова Елена Вячеславовна	       34

Если кому-то кажется, что баллов меньше, чем должно быть, то отпишитесь об этом в комментариях.
Баллы за лабораторные работы учитывались одновременно с раскрытием Ваших комментариев со ссылками на них. Если какой-то комментарий остался нераскрытым, то напишите о нём здесь.
Баллы за доклады могли не быть поставлены у кого-то из тех студентов, кто не подтвердил сделанный доклад повторным комментарием под комментарием с выбором его темы.

Работа №6: Точные аналоги интуитивных решений

Вы должны подобрать и прокомментировать несколько примеров точного обоснования «народной мудрости». В качестве примеров лучше всего брать пословицы, поговорки, крылатые выражения или общеизвестные цитаты. Ваш комментарий к ним должен начинаться со ссылки на математическое утверждение (теорему или иной факт), его автора и источник (достаточно ссылки на страницу в интернете, но лучше указывать бумажную публикацию). Если Вы используете специальные термины, то процитируйте их определения. Затем своими словами поясните, в чём Вы видите связь между «гуманитарной» и точной формулировками.

Образец 1. Поговорка: «Попасть пальцем в небо».
Точный аналог: вероятность случайного выбора заранее фиксированной точки внутри плоской фигуры равна нулю.
Это достаточно общеизвестный факт из теории вероятностей. Например, на http://ssau2011.narod.ru/l1.htm :
""...
1.3.8. Геометрические вероятности
...
вероятность попадания брошенной точки в одну определенную точку области равна нулю, однако это событие может произойти,
...""
Аналогом неба может служить круг. Вероятность попадания брошенной точки в круг точки в заранее выбранное подмножество пропорциональна его площади. Площадь подмножества, состоящего из одной точки, равна нулю.
Содержательный смысл поговорки: непродуманный ответ крайне редко бывает верным.

Образец 2. Пословица: «Умный в гору не пойдёт, умный гору обойдёт».
Точный аналог: теорема А.Д.Александрова о том, что кратчайшая линия на выпуклой поверхности не может проходить через коническую точку.
Полностью изложена в монографии: Александров А.Д. Внутренняя геометрия выпуклых поверхностей. - М.: ОГИЗ, 1948.
Выпуклым телом называется замкнутое выпуклое множество в пространстве, имеющее внутренние точки. Для того, чтобы замкнутое выпуклое множество было выпуклым телом, необходимо и достаточно, чтобы не существовало плоскости, содержащей это множество.
Область (связное открытое множество) на границе выпуклого тела называется выпуклой поверхностью. Связная компонента границы выпуклого тела называется полной выпуклой поверхностью. Если исключить два тривиальных случая, когда выпуклое тело есть все пространство или область между двумя параллельными плоскостями, то полную выпуклую поверхность можно определить просто как границу выпуклого тела.
С каждой точкой S границы выпуклого тела К естественным образом связывается некоторый конус V(S), образуемый полупрямыми, исходящими из точки S и пересекающими тело К по крайней мере в одной точке, отличной от S. Этот конус называется касательным конусом в точке S, а его поверхность - касательным конусом выпуклой поверхности, ограничивающей тело.
В зависимости от вида касательного конуса точки выпуклой поверхности подразделяются на конические, ребристые и гладкие. Именно точка Х выпуклой поверхности называется конической, если касательный конус V(X) в этой точке не вырождается. Если же касательный конус V(X) вырождается в двугранный угол или плоскость, то Х называется ребристой или соответственно гладкой точкой. Негладкие точки на выпуклой поверхности представляют собой в некотором смысле исключение. Именно, множество ребристых точек имеет меру нуль, а множество конических точек не более чем счетно.
Понятие кратчайшего расстояния неразрывно связано с той поверхностью, по которой оно измеряется. Кратчайшая — это кривая в метрическом пространстве, соединяющая две его точки и не превосходящая по длине любую другую кривую с теми же концами.
Концы кратчайшей могут быть коническими точками. Но проходить через коническую точку кратчайшая не может.
Кратчайшая линия может трактоваться здесь как аналог «умного», знающего самую короткую дорогу. Тогда как коническая точка служит подходящей математической моделью горной вершины.

Работа №5: Интеллектуальное администрирование генеалогического форума

Разработайте структуру анкеты и смоделируйте работу «интеллектуальной» программы, обрабатывающей большой массив анкет. Для иллюстрации используйте собственную родословную, а также 2-3 исторических персонажей.
Как известно, в России действует Закон о защите персональных данных, запрещающий выкладывать в интернете большие массивы информации, в том числе, включающей ФИО, даты рождения и т.п. Ещё до принятия этого закона многие пользователи скрывали личную информацию, опасаясь действий злоумышленников. С другой стороны, растёт интерес к восстановлению и изучению родословных. Ваша задача – решить эту проблему, не вступая в конфликт с требованиями закона.
Ваша программа должна отслеживать содержимое анкет пользователей и сравнивать их на предмет поиска возможного дублирования. По умолчанию, все вводимые пользователем данные видны только ему самому и этой программе (но не программисту или администратору форума). Каждый пользователь может вводить анкеты не только за себя, но также за своих близких родственников и предков. Прежде всего, при обнаружении родственников, система должна сообщить об этом обоим пользователям, предложив им открыть друг другу взаимный доступ, чтобы согласовать введенную ими информацию (в частности, исправить ошибки).
В большинстве случаях анкеты будут заполнены лишь частично, что не позволит достоверно установить факт совпадения. Тогда программа сначала должна будет задать пользователям уточняющие вопросы, чтобы снять возникшие сомнения (подтвердить факт родства или опровергнуть его). Формат анкеты должен облегчать эту проверку.
Восходящая родословная в норме представляет собой двоичное дерево, для кодирования вершин которого удобно использовать троичные цифры N, O, P. Здесь О означает фиксацию какого-либо человека, N – переход от него на одно поколение вверх по материнской линии, а Р – по отцовской. В частности, NО – мать, а РО – отец выбранного человека; NРО – бабушка по отцовской линии, РNО – дедушка по материнской и т.д. К сожалению, реальность значительно сложнее: есть внебрачные дети, «биологические» и «юридические» родители, информация о старших поколениях часто утрачена. Наконец, разные линии могут выводить на одного и того же предка. В этом случае нужно зафиксировать тождество соответствующих слов, а родословную этого предка исключить из дерева (иначе пришлось бы дублировать записи по всем вышестоящим предкам).
Нисходящая родословная гораздо сложнее. Для каждого человека нужно каким-то образом упорядочить его детей (сквозной нумерацией или отдельными нумерациями по каждому браку).

Работа №4: Моделирование работы мозга при выборе решения в случае нескольких оценочных факторов

Задание. Проанализируйте одну или несколько типовых ситуаций, в которых Вам многократно приходилось решать одну и ту же проблему. Определите, какими мотивами и критериями Вы руководствовались в своём выборе.

Простейшим примером такой ситуации может служить выбор маршрута движения от выхода из метро «Горьковская» к главному корпусу ИТМО. Пойти пешком или ждать трамвая? А если трамвая долго нет, то как быстро Вы измените прежнее решение и уйдёте с остановки?
Конечно, всё зависит от обстоятельств: много ли времени осталось у Вас в запасе, какая погода, нужно ли платить за проезд и т.п. В одних случаях Вы учитываете какой-то фактор, а в других игнорируете его.
Например, время критично в зависимости от риска опоздать. Но если его запас вполне достаточен, то нет необходимости стремиться к минимизации (по крайней мере, пока Вы не потеряете слишком много времени, безуспешно простояв на трамвайной остановке).
Так как Вы изучали дисциплины «Теория принятия решений» и «Методы оптимизации», то можете использовать их аппарат для представления своих выводов. Но при этом обратите внимание, что здесь существенно иная ситуация. Весьма принципиальное отличие состоит в том, что там ранее поставленная задача не менялась по ходу её решения. В реальности же могут происходить события, побуждающие Вас радикально изменить систему приоритетов. Наконец, почти наверняка Ваш мозг работал по иным правилам (тем более, до изучения Вами названных дисциплин).
Обратите внимание на неполноту информации. Как Вы отреагируете на большое скопление людей на остановке? Трамвая давно не было? Но разве это значит, что он вот-вот подойдёт? А если людей нет вообще? Трамвай только что ушёл или сегодня трамваи совсем не ходят?
Пользуетесь ли Вы сервисом "Яндекс. Транспорт" или аналогичной информацией на стенде у станции метро «Горьковская»? Если да, то как эта информация влияет на Ваш выбор решения?

Учебно-исследовательская работа по системам счисления

Учебно-исследовательская работа носит факультативный характер, но позволит Вам получить бонусные баллы: от 3-9 за выполнение её на ознакомительном уровне до 40-100 в случае существенного продвижения.

Первой открытой публикацией, посвященной новым системам счисления, был мой доклад 1997г., тезисы которого выставлены на нескольких сайтах в интернете, в том числе, на http://www.mashavph.narod.ru/Cheb02/2.htm . Начните со знакомства с этим текстом. На том же сайте проведена классификация систем счисления - http://www.mashavph.narod.ru/Cheb02/4.htm , а также собрана нужная терминология - http://www.mashavph.narod.ru/Cheb02/term.htm .
Затем познакомьтесь с описанным на http://www.barocko.narod.ru/Pos/15/1.htm методом построения новых систем счисления, который придумала Наталия Баранова. Ваша задача - сначала найти какую-нибудь новую функцию, удовлетворяющую перечисленным в этой статье свойствам, а затем на её основе построить новую систему счисления.
Образец того, как это сделала Анна Кравченко, см. на http://www.aakravchenko.narod.ru/SAMARA/1.htm .
Несколько более трудной является обратная задача - для выбранной системы счисления показать, что она является итерационной (если это на самом деле так!) и построить подходящую для этого функцию.

Работа №3: Упражнение по теме "Основные системы счисления"

Пользуясь кодовой страницей 1251 (или 0866), запишите свою фамилию в виде числа в 256-чной (байтовой) системе счисления. Заменив каждую 256-чную цифру двумя 16-чными ("дампом"), переведите это число в шестнадцатеричную систему счисления. Затем (уже из шестнадцатеричной) переведите его в системы счисления с основаниями 8, 2, 3, 9, 10.
Наконец, переведите это число в факториальную и фибоначчиевскую системы счисления.
Кодовые страницы можно найти, например, на http://mech.math.msu.su/~shvetz/54/inf/perl-problems/chIO_sCodePages.xhtml (таблицы 17.4 и 17.5). Все остальные нужные определения Вы легко найдёте по ссылкам с http://www.mashavph.narod.ru/Cheb02/term.htm .
Поясню на примере собственной фамилии. Collapse )