Научный архив: статьи

В статье рассмотрено понятие искусственного интеллекта, этические нормы и ценности. Значимость проведения этических исследований в сфере разработки и применения искусственного интеллекта определяется быстрой цифровой трансформацией всех аспектов социально-экономической жизни общества. Этика - важная проблема, связанная с искусственным интеллектом. Поскольку искусственный интеллект становится все более распространенным в жизни людей, необходимо учитывать этические последствия предоставления машинам возможности принимать решения. Для создания более совершенных систем искусственного интеллекта важно понимать преимущества и риски разработки данной технологии. Для этого необходимо выработать принципы и стандарты, которые будут служить руководством для разработчиков технологии искусственного интеллекта.

Исследование посвящено актуальной проблематике влияния искусственного интеллекта на человечество и общество в контексте формирования концептуальных ответов на вопросы о том, какие этические и моральные принципы должны выступать в качестве регулятивных при разработке и использовании искусственного интеллекта (AI), также вопросы о том, существует ли возможность развития AI с духовной составляющей, способной к эмпатии и пониманию человеческих этических принципов. Представлены также результаты контент-анализа возможных рисков и вызовов, обусловленных применением AI в современном мире и, в частности, в интеллектуальных пунктах пропуска.

В статье автор проводит исторический анализ международной системы охраны интеллектуальной собственности, опираясь на международные договоры, международные правила охраны интеллектуальной собственности, сложившиеся с конца XIX века. Акцентируется внимание на правовом режиме объектов авторских прав, на охране авторских прав. Подчеркивается важность и необходимость принципов международного права, их закрепление различными международными договорами в различных сферах деятельности в настоящее время.

Научная статья рассматривает актуальные методы машинного обучения для предсказания химических реакций и оптимизации условий синтеза. Сфера химического синтеза является ключевой в науке и промышленности, и внедрение методов машинного обучения представляет собой инновационный подход к решению сложных проблем в этой области. Статья обсуждает применение графовых нейронных сетей, рекуррентных нейронных сетей и генеративных моделей для предсказания реакций с высокой точностью. Также рассматриваются методы оптимизации условий синтеза, основанные на машинном обучении, с акцентом на предсказании оптимальных параметров реакции.

Сложные социогуманитарные системы - это разновидность систем, которые изучаются в социологии, антропологии, экономике, политологии, и других гуманитарных науках. Эти системы характеризуются сложностью взаимодействий между их составляющими элементами, которые могут быть как людьми (индивидами, группами), так и культурными, социальными, экономическими и политическими аспектами. Например, общество как социогуманитарная система состоит из различных элементов, таких как люди, культура, институты, ценности и так далее. Они взаимодействуют между собой, образуя сложную сеть связей и влияний, которая определяет поведение и развитие общества. Чтобы лучше понять такие системы, используются различные подходы, включая системный анализ, социальную сетевую теорию, теорию сложности и другие методы. Эти подходы помогают выявить основные закономерности в функционировании сложных социогуманитарных систем и предсказать их развитие в будущем. В данной статье рассматриваются подходы к выявлению причинно-следственных связей, выделяются основные требования к построению этих связей в контексте сложных социогуманитарных систем, имеющих дело, в основном, со слабоструктурированной информацией, часто в виде естественного языка и текстов. Были определены слабые и сильные стороны выявленных подходов, а также рассмотрены примеры использования современных методов построения графов на разных задачах: выявление рисков в бизнесе, анализ социальных явлений, выявление наличия причинности в текстах. Исследование показало, что наиболее продуктивными являются методы машинного обучения, например языковые модели для извлечения знаний из текста в совокупности с нейросетевыми технологиями и графовым представлениями знаний. Они требуют уверенных знаний математики, статистики и программирования, как минимум на языке Python, имеющих самую внушительную инструментальную поддержку для решения задач машинного обучения. Также, выявление причинности основывается не только на корреляции, но и на других методах, таких как тест Грейнджера, используемый для анализа временных рядов.

Работа посвящена проблеме планирования маршрутов судов на акваториях с интенсивным движением. В условиях насыщенного трафика навигационная безопасность может быть обеспечена только при координации движения судов и реализации ими определенной схемы движения. В статье рассматривается задача планирования маршрута таким образом, чтобы он соответствовал практике судоходства, сложившейся в конкретном районе. Предлагаемый в работе метод планирования маршрутов основан на кластеризации данных о движении судов. Выделенные кластеры представляют собой области в трех- или четырехмерном фазовом пространстве с близкими значениями скоростей и курсов судов, на основе которых формируется граф возможных маршрутов. Особенностью подхода к построению графа является уменьшение числа вершин и ребер за счет моделирования выделенных кластеров охватывающими многоугольниками. В работе показано, что во многих случаях могут использоваться не только вогнутые, но и выпуклые многоугольники, что может дополнительно уменьшить мощность графа. В статье дается метрика расстояния между точками в фазовом пространстве, по которой ведется кластеризация данных, обсуждаются проблемы выбора параметров метрики и алгоритма кластеризации. Отмечается перспективность использования алгоритма DBSCAN. Работа сопровождается расчетами планируемых маршрутов судов на данных реальной акватории (Сангарский пролив). Приводятся результаты кластеризации данных о движении, выделения местоположения кластеров путем построения охватывающих многоугольников, вычисления маршрута судна. Отмечается, что рассматриваемая задача может быть актуальна в контексте перспективного развития автономного судовождения. В этом случае рассчитанный маршрут судна будет соответствовать движению других судов, находившихся на акватории ранее. Это позволит снизить вероятность возникновения опасных ситуаций при движении автономного судна в общем судопотоке.

В статье рассматриваются некоторые основные направления и проблемы использования искусственного интеллекта в образовании. Тема актуальна, поскольку технология искусственного интеллекта активно развивается, предоставляя все более широкие возможности для многих направлений, в том числе образования, однако в настоящее время отсутствуют возможности ее внедрения во все общеобразовательные организации.

Работа посвящена созданию аппаратно-программного прототипа беспилотного транспортного средства и изучению вариантов его архитектуры в попытке создать универсальное стандартное решение для такого типа устройств. Рассматривается задача управления беспилотником таким образом, чтобы имелась возможность гибкого переключения источников управляющих команд и алгоритмов управления. Для этого подсистемы генерации и исполнения управляющих команд связываются посредством очереди сообщений, что дает возможность комбинировать автономный и дистанционно управляемый режим работы беспилотника. Предлагается метод генерации управляющих команд при следовании объекта по программной траектории, основанный на нейронной сети. Входными данными сети являются координаты программной траектории и текущее состояние объекта, а выходными - управляющие воздействия. В работе описывается аппаратная и программная составляющая устройства автомобильного типа, архитектура системы его управления, структура нейронной сети, возможные подходы к ее обучению. Обсуждается создание обучающей выборки как на моделируемых, так и на реальных данных о движении, что позволяет беспилотному устройству «обучаться» разным стилям вождения. Приводятся результаты экспериментов с различными обучающими выборками, которые демонстрируют практическую применимость предложенного метода управления. Уделено внимание аспектам структуры нейронной сети, включая выбор количества слоев и нейронов. Указано на возможность использования «промежуточных» точек программной траектории для улучшения свойств движения объекта. В целом делается вывод о перспективности применения нейронных сетей в управлении беспилотниками, в тех случаях, когда требуется комбинирование и гибкое переключение алгоритмов управления.

В современном мире развитие технологий изменило положение животных в разных аспектах. Однако только достижения искусственного интеллекта в области естественных языков обозначило возможность выхода на новый уровень понимания и взаимоотношения с животными. Современные технологии сделали возможным выделение и фиксацию звуков животных и сбор огромного массива звуковых и видеоданных, а опыт перевода даже в отсутствие параллельных текстов обозначил потенциал применения искусственного интеллекта для анализа звуков, издаваемых животными. Несмотря на многочисленные сложности, в том числе связанные с различием в миропредставлении животных и человека, уже существуют преценденты перевода с языка животных. В статье проанализированы возможности применения искусственного интеллекта в условиях ограниченных данных и существующие на сегодняшний день подходы к его использованию в области коммуникации животных. Если для домашних и сельскохозяйственных животных исследователи опираются на интерпретации смыслов или эмоций, то для диких животных ученые сопоставляют звуки и поведение, опираясь на потенциал искусственного интеллекта в решении неструктурированных задач. Хотя ряд новейших исследований сообщает о высокой достоверности «перевода» с языка животных, сама возможность проверки результативности вызывает сложности. Тем не менее появление новых решений, способствующих распознаванию голосов конкретных животных, классификации звуков и действий разных животных свидетельствуют о возможности появления в ближайшее время качественного скачка в понимании животных. Успех в области интерпретации звуков животных может привести не только к прогрессу в большом количестве областей, связанных с животным миром, но и к изменению статуса и положения животных. В то же время эти достижения поднимают этические вопросы, связанные с возможностью использования новых технологий во вред животным и людям.

В статье рассматриваются разработанные методы детектирования и классификации объектов в транспортном потоке на данных космической съемки сверхвысокого пространственного разрешения. С появлением в свободном доступе больших объемов спутниковых данных все большую актуальность приобретает развитие методов машинного обучения на основании геопространственных данных, в частности, спутниковых. В настоящей работе обоснован выбор источника данных о транспортных потоках - спутниковых снимков сверхвысокого разрешения, рассмотрены основные проблемы и задачи, связанные с распознаванием и классификацией объектов. Целью автора является разработка цепочки алгоритмов, позволяющей с высокой точностью детектировать и классифицировать объекты в транспортных потоках. Исследования основаны на численной оценке качества работы алгоритмов. В работе используются методы распознавания образов, машинного обучения и обработки цифровых изображений. Научная новизна заключается в уникальном алгоритме извлечения изображений локальных участков улично-дорожной сети, алгоритме определения направления дорожного движения объекта, модернизации алгоритма селективного поиска. Следует подчеркнуть, что используемые данные съемки сверхвысокого разрешения появились в доступе для частного использования относительно недавно.

Предложен метод для прогнозирования некоторых угроз в сложных распределенных системах. Метод основан на интеллектуальном анализе и обработке больших разнородных данных, полученных в результате автоматического контроля изменения уровня воды в водных объектах и температуры воздуха в точке измерения. Такой контроль позволяет повысить эффективность планирования и реализации мероприятий по парированию подобных угроз. Будущее значение уровня воды в точке измерения выбирается по результатам обработки данных, накопленных за все предыдущие паводковые периоды. В качестве анализируемых данных используются измеренные в равноотстоящие моменты времени значения температуры воздуха и уровня воды, вычислительные значения изменения уровня воды и температуры воздуха, а также прогнозные значения (по официальным данным гидрометслужбы) изменения температуры воздуха. На основании вычисления ретроспективной частоты изменения этой температуры и уровня воды в соответствующей точке в качестве прогнозируемого значения предлагается выбрать то, которому соответствует максимальная частота появления такого сочетания измеряемых параметров. Результаты экспериментальной оценки точности прогнозирования уровня воды в водных объектах Республики Башкортостан в паводковый период 2021 г. подтверждают применимость предложенного метода прогнозирования для поддержки принятия решений по парированию угроз в сложных распределенных системах от резкого подъема воды даже при недостаточно автоматизированной системе наблюдений. При более широком изменении высокоавтоматизированных программно-аппаратных комплексов мониторинга паводковой ситуации существенно возрастает количество анализируемых и обрабатываемых программными средствами данных. Это, с одной стороны, усложнит применение традиционных методов использования данных, а с другой - повысит эффективность и востребованность предложенного в данной работе метода.

В работе рассматриваются теоретические аспекты применения методов машинного обучения, в частности, адаптация глубоких моделей к управлению сетевыми топологиями TCP/IP электроэнергетических комплексов. Предметом исследования является подход к организации централизованного управления сегментами сети в рассматриваемой сфере. Изучение процессов взаимодействия субъектов электроэнергетических подразделений на основе разработанных онтологических моделей позволило выявить основные свойства полиформатных данных, которые могут быть уязвимыми при эксплуатации. Практическая значимость исследования заключается в создании многомодульной структуры отслеживания, классификации и прогнозировании изменений в потребляемом трафике, за счет которой возможно повышение эффективности функционирования сложных сетевых корпоративных структур. Проведено тестирование существующих алгоритмов получения хеш-функций. Его результаты позволили сделать вывод о целесообразности применения базового алгоритма шифрования BLAKE3 в качестве основного механизма верификации подлинности клиентов в сравнении с алгоритмами SHA-384, SHA-512, SHA-224, MD5. Показана реализация алгоритма нечеткого посимвольного сравнения в качестве модуля принятия решений, что подтверждает актуальность предлагаемого подхода при работе с нечеткими структурами данных. В качестве основного решения указанных проблем предложен подход к гибкому управлению сегментом электроэнергетических установок, представляемых комплексом генерирующих, электросетевых, энергосбытовых и других компаний. Основным результатом предлагаемого решения является централизованный анализ возможных изменений с учетом адаптации к сетевым нагрузкам на основе выделенных онтологических переменных. При реализации данного подхода возможна совместимость с существующими аппаратными сетевыми устройствами за счет уникальной архитектуры построенной топологии.