Dr Andrew Schumann, prof. WSIiZ

Kierownik Katedry Kognitywistyki i Modelowania Matematycznego Wyższej Szkoły Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie. Specjalista w zakresie logiki, kognitywistyki i sztucznej inteligencji. Uczestniczył m.in. w opracowaniu prototypu biologicznego komputera, stworzonego na podstawie zachowania się wielojądrowego jednokomórkowego organizmu Physarum polycephalum (projekt koordynował Uniwersytet Zachodniej Anglii w Bristolu). Ostatnio pracował nad modelowaniem zachowania się różnych typów roju – m.in. społecznych bakterii, pszczół i mrówek. Lubi sztuki wizualne: malarstwo, rysunek i fotografię.

Projekt PhyChip czyli dlaczego ludzie zaczynają zachowywać się jak owady lub zwierzęta?

Naukowcy z Katedry Kognitywistyki i Modelowania Matematycznego WSIiZ opracowali nowatorski model matematyczny, który może programować zachowanie się tak zwanych racjonalnych agentów w sposób podobny np. do roju pszczół. W teorii gier racjonalny agent to osoba, firma ale także urządzenia programistyczne, które  do wykonania danej czynności wybiera optymalny rezultat spośród wszystkich możliwych działań, naśladując tym samym zachowania poprzedników.

Czy zachowania człowieka mogą mieć coś wspólnego z rojami albo ze śluźnią?

Istnieje znacząca różnica między umysłem ludzkim a czymś co moglibyśmy nazwać „umysłem” roju. Ludzki umysł opiera się na świadomości i refleksji. „Umysł” roju opiera się zaś na inteligentnym i automatycznym grupowaniu agentów roju celem zorganizowania i realizacji dobrej logistyki dla całej grupy. Zaobserwowano, że w sytuacjach stresu lub uzależnienia, ludzie również zaczynają zachowywać się podobnie jak rój. Dla przykładu rozważmy osoby uzależnione od alkoholu. Dla takich osób inteligentne automatyczne grupowanie odgrywa ważną rolę, pomagając zorganizować logistykę wspólnego grupowego picia.

W jednym z naszych wstępnych badań wykazaliśmy, że osoby uzależnione od alkoholu ucieleśniają wersję intelektu rojowego dla optymalizacji zachowania się po spożyciu alkoholu. Przykładem takiego zachowania jest fakt, że, co prawda, większość respondentów (77,6%) kupuje alkohol w różnych losowych miejscach, ale jest to skorelowane z zachowaniem grupowym na poziomie jego spożywania. Jest to konsekwencją dość oczywistej obserwacji, że niektórzy respondenci (19,6%) wolą pić samotnie, ale w większości wypadków preferują wspólną, grupową konsumpcję

(60,8%). Przyłączenie się do małych grup w celu spożywania razem alkoholu wymaga solidarności ze strony uczestników i wykazania się pewnymi zachowaniami ukierunkowanymi na tę swoistą „wspólnotę” (np. wniesienie czegoś jeszcze, oprócz alkoholu, do wspólnej biesiady).

 Na czym polega projekt PhyChip?

W projekcie PhyChip (Physarum Chip: Growing Computers from Slime Mould; FP7-ICT-2011-8) wspólnie z członkami Katedry Kognitywistyki i Modelowania Matematycznego opracowaliśmy nowatorski model matematyczny, który może programować zachowanie się plazmodiów. Plazmodium, inaczej śluźnia – to wielojądrowa masa protoplazmatyczna wykazująca zdolność pełzakowatego ruchu po podłożu. Różnego rodzaju postacie plazmodiów występują u odmiennych grup organizmów o budowie ameboidalnej – u śluzowców (Amoebozoa) i ameb Vampyrellida (Rhizaria). Pozycja plazmodiów w klasyfikacji według Index Fungorum to: Physarium, Physaraceae, Physarida, Incertae sedis, Myxogastrea, Mycetozoa, Amoebozoa, Protozoa. W projekcie PhyChip wybraliśmy Physarum polycephalum, ponieważ łatwo jest przeprowadzać z nim eksperymenty (jeden eksperyment może potrwać tylko kilka dni i dobrze się nim zarządza).

W projekcie PhyChip stworzony został bio-morficzny komputer na bazie organizmu Physarum polycephalum. Jest on w istocie siecią aktynową spełniającą funkcje aktywnego, nieliniowego transduktora informacji. Komputer na bazie Physarum polycephalum ma równoległe wejścia (optyczne, chemiczne i elektryczne) oraz wyjścia (elektryczne i optyczne). Kwestią zasadniczą w projektowaniu komputera na bazie Physarum jest to, że system ten nie jest deterministyczny i może zmieniać swoje przeszłe decyzje w poszukiwaniu żywności. Innymi słowy, plazmodium Physarum polycephalum zachowuje się rozumnie, ale niealgorytmicznie.

Jakie mogą być efekty projektu PhyChip dla człowieka?

Przedłużeniem naszej pracy jest opracowanie sztucznych sieci filamentów aktynowych (artificial actin filament networks – AAFN) z wyjaśnieniem klasy obliczeniowych zadań dla AAFN takich jak opracowanie informacji, zarządzanie procesami wielkich danych (Big Data), nawigacja, rozpoznanie obrazów itd. W przyszłości AAFN może znaleźć ogromną liczbę różnych komercyjnych zastosowań. AAFN jest silnym uogólnieniem sztucznych sieci neuronowych. Nowa sieć może być wykorzystana efektywniej niż sieci neuronowe. Aktualnie zamierzamy przedstawić AAFN jako nową teorię gier, która może być zastosowana np. w formalizacji procesów sądowych w ramach elektronicznego sądownictwa (e-justice).

Zespół projektu PhyChip tworzą:
Dr Andrew Schumann, prof. WSIiZ
Dr hab. Jerzy Król, prof. WSIiZ
Mgr inż. Paweł Klimasara
Mgr Krzysztof Bielas

O szczegółach projektu można dowiedzieć się więcej TUTAJ.