Кикоть Станислав Павлович
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2021 году.
Oбразование и учёные степени
Учебные курсы (2024/2025 уч. год)
- Introduction to Knowledge Representation (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Introduction to Knowledge Representation (Маго-лего; 1, 2 модуль)Анг
- Semantic Technologies (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 4-й курс, 3 модуль)Анг
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Введение в представление знаний (Маго-лего; 1, 2 модуль)рус
- Semantic Technologies (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 4-й курс, 3 модуль)Анг
Проекты
Модели безопасности дорожного движения для автономных автомобилей
Модель безопасности RSS (https://www.mobileye.com/responsibility-sensitive-safety/) представляет собой набор простых правил, позволяющих автономному автомобилю по информации о положениях и скоростях окружающих объектов принимать решение о том, продолжать ли движение или тормозить, тем самым избегая аварий. В частности она позволяет автомобилю вести теоретико-игровые переговоры о проезде нерегулируемых перекрестков. Ее авторы утверждают, что показали математически, что если все участники движения их соблюдают, то аварии исключены, a если авария происходит, то если автономный автомобиль следует правилам модели, то он не будет признан виновным в столкновении. В ходе курсовой работы предлагается
-
разобраться, так ли это (статья с моделью не была опубликована ни в одном журнале);
-
сравнить модель ответственности из RSS с правилами дорожного движения и экспертными традициями установления ответственности нашей страны;
-
установить связь между ответственностью и правилами поведения, например, доказав теорему о том, что если автомобиль соблюдает некоторый набор простых правил, то он не будет признан ответственным в столкновении;
-
продемонстрировать эффективность модели при помощи компьютерной или физической симуляции
Если в ходе работы выявятся недостатки модели, было бы интересно их исправить, тем самым построив свою собственную модель безопасного движения.
Извлечение символического знания из нейросетевых языковых моделей и его применение в системах информационного поиска.
В двадцатом веке считалось, что символическое знание - ключ к пониманию текстов. Пример символического знания - включения между концептами, такие как "оса - насекомое" или "университет - учебное учреждение". В проекте предлагается найти способ извлечения таких включений из нейросетевых языковых моделей, и, в случае успеха, попробовать использовать извлеченное знание для построения поисковой системы.
-
Опыт работы
2021 - н.в. Международная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа (Старший научный сотрудник)
2020 - н.в. Старший преподаватель в Лондонском столичном университете
2018 - 2020 Научный сотрудник Оксфордского университета
2015 - 2018 Научный сотрудник Колледжа Биркбек, Лондонский университет
2014 - 2015 Старший научный сотрудник Института проблем передачи информации
2011 - 2013 Научный сотрудник кафедры компьютерных наук и информации, Школа бизнеса и экономики, Биркбек, Лондонский университет
2009 - 2011 Исследователь-разработчик в компании Яндекс
International Workshop Logic Matters (LM-2021)
28 декабря 2021 г. состоялся междунароный семинар Logic Matters.