[spoiler]
На совещании обсуждались вопросы, связанные с психологическими и математическими основами творчества, проблемы моделирования творческих процессов с помощью ЭВМ, обсуждались значения терминов «креативность» и «интеллект». Было высказано мнение, что эти качества часто бывают несовместимы в одной личности и даже исключают друг друга.
Я выступил с небольшим докладом-сообщением, в котором презентовал новые компьютерные программы, позволяющие выявлять склонность людей к научной и к предпринимательской деятельности. Эти программы были разработаны аспирантами с использованием нейросетевых технологий – тех самых, которых мы предлагаем в нашем элективном курсе школьникам и школьным учителям (http://gazeta.lbz.ru/2012/1/1nomer.pdf).
В докладе я обратил внимание на то, что нейронные сети, обученные на реальных статистических данных и впитавшие в себя закономерности предметных областей, при исследовании обнаруживают тот же эффект, о котором говорили предыдущие докладчики-психологи: способность людей успешно заниматься наукой и способность к коммерциализации научных разработок «не уживаются» в одном человеке. Отсюда становится понятным известное высказывание бывшего министра образования РФ о том, что «занятия математикой портят креативность»! Затем я рассказал о возможности получения принципиально новых научных знаний методами искусственного интеллекта. В частности, был отмечен факт получения новых медицинских знаний с помощью нейросетевой прогностико-диагностической системы, разрабатываемой нами совместно с Пермской государственной медицинской академией им. акад. Е.А.Вагнера. В своем докладе я имел неосторожность упомянуть, что практически во всех наших программах, направленных на исследование человеческих способностей к бизнесу и к науке, а также склонности к заболеваниям, помимо физиологических, биологических, биометрических и прочих параметров, мы вводим информацию о знаке зодиака и знаке по восточному календарю. Мы не можем объяснить, но учет этой информации о человеке, а также таких сведений как цвет его глаз и цвет волос, в некоторых случаях позволяет повысить точность постановки диагнозов и прогнозов, выполняемых нейронными сетями. Более того, как известно, нейросетевые технологии позволяют определять степень значимости входных параметров, т.е. степень их влияния на результат моделирования. Так вот, часто получается, что в рейтинге значимостей эти «не научные» эзотерические параметры, занимают далеко не самые последние места. Естественно, что такие результаты научных исследований вызывают негативное отношение и даже критику со стороны «правильных» ученых, что и случилось на совещании. Полная видеозапись совещания размещена на сайте http://www.psu.ru/news/7510