Научный архив: статьи

Введение. На протяжении 50 лет тема искусственного интеллекта остается ведущей в пределах широкого спектра научных отраслей. Теоретический анализ. Предварительная аналитика базы данных Scopus результируется рейтингом публикационной активности, в котором social sciences (общественные науки) занимают инсайдерские позиции наряду с computer sciences и некоторыми другими областями. С 60-х гг. прошлого века по настоящее время происходил экспоненциальный рост научных публикаций, содержащих маркировку «artifi cial intelligence» в наименованиях, аннотациях и ключевых словах. Эмпирический анализ. В статье предпринята попытка с опорой на элементарные числовые показатели и качественной контент-аналитики выявить тренды тематики искусственного интеллекта в западных общественных науках, эволюции ключевых направлений исследования, а также основных мифологем научного дискурса. Выборка вербальных маркеров производилась в соответствии с двумя условно обозначенными категориями: «тренды», или частотные инженерно-технические и социально-гуманитарные термины; «мифологемы», т. е. элементы вторичной семиотической системы, альтернативные «буквальному» смыслу.

Заключение. Исследование предваряется гипотезой: social sciences ввиду спецификации дискурса и предметного спектра содержат «натурализованные» мифологемы, связанные с другими дискурсивными практиками и преломляющие научно-технические интерпретации предмета изучения.

Введение. Конвергенция между наукой о мозге и технологиями искусственного интеллекта делает актуальным вопрос об отношении между человеческим мышлением и системами искусственного интеллекта. Теоретический анализ. Формирование искусственного и естественного интеллектов совершается в противоположных векторах. В первом случае формирование мыслительных операций идет по логике интеграции. Дискретные единицы нижнего уровня, «слова» компьютерного языка, объединяются в более крупные единицы высшего уровня – блоки. Во втором случае развитие мыслительных операций, наоборот, совершается по логике дифференциации. Изначальное синкретическое единство мыслеобразов разделяется на дискретные единицы – слова с определенными значениями. Сходная логика: дифференциация синкретического единства на дискретные единицы (а не интеграция дискретных единиц в блоки) отслеживается как в развитии мышления у детей, так и в эволюции языков в истории человечества.

Заключение. В русле эволюционной эпистемологии делается вывод: формирование первоначальных паттернов естественного интеллекта совершается не внутри «аппаратуры» мозга, а в процессе взаимодействия между организмом и внешней средой. Это согласуется с концепцией интенциональности феноменологической философии.

В статье раскрыты аспекты применения технологий искусственного интеллекта в экономическом образовании. Для выявления различных проблем, возникающих при применении технологий искусственного интеллекта в образовательном процессе, использованы результаты онлайн-опроса, проведённого среди студентов и преподавателей экономического факультета регионального вуза. Автором обозначены преимущества и недостатки внедрения технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс в экономико-управленческой сфере. Сформулированы возможные эффекты при применении технологий искусственного интеллекта в образовании, влияющие на качество обучения. Для получения положительных эффектов необходимо соблюдать баланс между участниками образовательного процесса.

В современном мире искусственный интеллект быстро становится важным конкурентным преимуществом и используется всё более широко - от анализа данных и прогнозирования до управления беспилотными автомобилями. В условиях постоянно меняющейся среды искусственный интеллект видится как технология, способная улучшить планирование и коммуникацию между членами команды проекта, снизить бюджет, сделать принятие решений более эффективным и повысить успешность реализации проектов.

В условиях быстрого развития информационных технологий частичная автоматизация государственных услуг, а также простое перенесение учёта в электронный вид документов большого количества государственных субъектов не отвечает современным реалиям. В ситуации глобальной конкуренции мы должны думать не просто о соответствии современным нормам развития информационных технологий, но и превышать их, особенно если они соответствуют целям стратегического развития Российской Федерации. В этом контексте представляется целесообразным внедрение искусственного интеллекта при оказании комплексных государственных услуг и сервисов.

Статья посвящена анализу влияния искусственного интеллекта на современный бизнес и перспектив его использования. Целью исследования является изучение и обобщение результатов применения, анализ проблем и перспектив внедрения инновационных разработок на основе технологий искусственного интеллекта российскими компаниями. Методика исследования основана на применении методов наблюдения, сравнения, обзорного анализа, сопоставления информации, обобщения, логической оценки. В результате исследования в статье обоснованы преимущества внедрения технологий искусственного интеллекта в различные сферы российской экономики. Ставится вопрос о возможностях искусственного интеллекта и перспективах его реализации в деятельности человека, в частности, рассматривается тезис о влиянии кибертехнологий на развитие бизнес-процессов в нашей стране, при этом даётся анализ обобщённых данных об эффективности использования искусственного интеллекта отдельными отечественными бизнес-компаниями. Особое внимание уделяется оценке рисков и трудностей, связанных с интеграцией искусственного интеллекта в жизнь общества. Определены задачи государственной значимости по их преодолению.

Применение технологий генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) непрерывно распространяется. В связи с этим увеличивается количество этических коллизий, имеющих как положительные, так и негативные коннотации. В статье рассматриваются проблемы, связанные с этическими аспектами использования ГИИ для создания контента. Делается вывод о том, что такое использование может расцениваться двояко: как в положительном (саморазвитие субъекта образовательных взаимодействий через промпт-инжиниринг и др.), так и в отрицательном (новые формы академического мошенничества и др.) векторах.

В статье рассматриваются аспекты стратегирования сферы искусственного интеллекта (ИИ) на основе теории и методологии стратегирования В. Л. Квинта. На примере России анализируются ключевые тренды и вызовы, влияющие на развитие ИИ, включая технологический суверенитет, кадровое обеспечение и развитие инфраструктуры. Основное внимание уделено взаимосвязи ИИ с процессами реиндустриализации и инновационного развития экономики. В статье также проводится стратегическая диагностика состояния российской ИИ-сферы, включающая анализ текущих тенденций, перспектив развития и рыночного позиционирования. На основе результатов стратегического анализа и OTSW-матрицы предложены пять стратегических направлений для развития ИИ в России, нацеленных на увеличение экономического эффекта от внедрения ИИ, стимулирование научных исследований и популяризацию ИИ-технологий среди населения и бизнеса. Предложенные направления могут быть использованы для корректировки существующей государственной стратегии в сфере ИИ и обеспечения долгосрочного устойчивого роста и технологической независимости России в условиях глобальной конкуренции.

Тема искусственного интеллекта (ИИ) все более привлекает внимание. Цель статьи – представить результаты библиометрического анализа документопотока по этой теме. Для исследования использованы различные наукометрические данные РИНЦ за 2001–2023 гг. Анализ показал следующее: 1) в России рост документопотока начался с 2016 г.; 2) наиболее цитируемые публикации – монографии и статьи; 3) подавляющее большинство названных в рейтинге фамилий – это молодые люди, которые опубликовали свои первые работы в год попадания в рейтинг или за 1-3 года до этого, однако авторы, имеющие более всего цитирований, не входят в число активно публикующихся; 4) названы лидирующие авторы, организации и источники информации; 5) широта тематики свидетельствует о переходе от общих основ и осмысления темы к конкретным разработкам, применяемым в определенной сфере деятельности, но библиотечный аспект в теме по применению ИИ практически не развит; 6) по вопросам ИИ в последние годы чаще публикуются доклады, которые отражены в сборниках трудов конференций, но научные статьи можно найти в рейтинге за каждый год.

Статья является аналитическим обзором докладов и сообщений, прозвучавших на научно-практической конференции «Применение искусственного интеллекта в библиотечно-информационной деятельности», проведенной ИНИОН РАН 29 мая 2024 года. В выступлениях описывается текущее состояние использования искусственного интеллекта (ИИ) в библиотеках России и сопредельных стран, приводятся примеры применения нейросетевых приложений в коммерческих проектах и библиотеках разных типов. Особое внимание уделяется опыту Российской государственной библиотеки, которая активно использует готовые программные решения и разрабатывает собственные ИИ-продукты. Среди проблем, препятствующих активному внедрению ИИ в библиотечную практику, выделяются недостаточная осведомленность библиотекарей о возможностях ИИ, несовершенство приложений, высокие корпоративные требования к информационной безопасности, отсутствие размеченных датасетов для обучения нейросетей. Также рассматриваются вызовы для библиотечного дела, связанные с распространением ИИ, включая возможность замены традиционных функций библиотекарей работой искусственных нейронных сетей. К основным направлениям перспективного развития ИИ в библиотечном деле отнесено создание систем сворачивания сведений о документах и систем рекомендательного чтения, а к актуальным задачам, составляющим новое направление работы библиотек, – обучение пользователей грамотному владению ИИ-инструментами, призванное дать аудитории четкое понимание возможностей и ограничений генеративных систем. Подчеркивается, что развитие ИИ может привести к кардинальному изменению роли библиотек в структуре информационных обменов, что требует от отрасли внимательного изучения ситуации и адаптации к новым технологическим условиям.

В работе представлено авторское видение проблемного поля ИИ. Ограничения в информации о технологиях ИИ затрудняют аналитические исследования, но не препятствуют системно-теоретическим исследованиям, особенно на высоком уровне обобщения. Цифровая трансформация государственного управления актуализирует системно-теоретические исследования в области ИИ. Цель работы – выявление особенностей проблемного поля ИИ, способных стать основой системно-теоретических исследований и возможных практических мер. Для получения гносеологической эмерджентности был построен сложный объект исследования, представляющий собой единство трех линий знаний: об особенностях развития системных представлений, технологий ИИ и технологий управления. Системная рефлексия позволила сделать следующие выводы: ускоряющееся экстенсивное развитие технологий ИИ при отсутствии прогрессивных изменений в других областях является скрытым фактором растущего дисбаланса социальной системы, требующим срочного устранения; отсутствуют системные исследования ИИ с применением метасистемного подхода, позволяющего целостно рас крыть феномен ИИ и объяснить деструктивные изменения систем ИИ в ходе их самообучения (галлюцинации нейросетей, выход ИИ из-под контроля и др.); новой методологией науки и технологий в области ИИ, может быть системная интенсификация, способная устранить тренд на экстенсивное развитие и иные слабости ИИ. Основная мысль, сформулированная автором, состоит в том, что нужно интенсифицировать более широкую систему – метасистему, частью которой являются системы ИИ, чтобы в этой метасистеме, как можно ожидать, системы ИИ обрели свое новое качество без нашего прямого вмешательства, за счет скрытых системных механизмов. Ключом к практической системной интенсификации ИИ может стать интеллектуализация процессов принятия управленческих решений в органах государственной власти.

Статья посвящена исследованию внедрения технологий искусственного интеллекта в процесс преподавания геометро-графических дисциплин в технических вузах. Основная цель - выявление возможностей эффективного применения технологий искусственного интеллекта в обучении геометро-графическим дисциплинам. Рассматриваются современные тенденции развития инженерного образования и трудности, с которыми сталкиваются студенты при освоении геометро-графических дисциплин. Обосновывается необходимость исследования возможности интеграции современных технологий в процесс геометро-графической подготовки. Исследование включает анализ научно-методической литературы, эмпирическое испытание нейросетей DeepSeek, GigaChat и Rugpt, педагогический опыт автора. Изучается потенциал искусственного интеллекта для автоматизации разработки оценочных материалов, консультативной помощи студентам и оптимизации самостоятельной работы. Опровергается возможность существенной экономии времени преподавателей благодаря использованию искусственного интеллекта для генерации учебных заданий по графическим дисциплинам, так как невозможно генерировать изображения требуемого уровня. Выделяются преимущества и недостатки автоматизированных систем оценки, подчеркивается важность индивидуализации заданий и предоставления своевременной обратной связи. Отмечается положительное влияние новых технологий на повышение мотивации и вовлеченности студентов в учебный процесс, но остается открытым вопрос об определении уровня самостоятельности выполнения заданий. Автор утверждает, что новые технологии пока неприменимы в геометро-графической подготовке студентов, однако подчеркивает перспективность их внедрения в ближайшее время благодаря постоянному развитию. Отмечается важность качественной переподготовки педагогов и регулярного обновления программного обеспечения с учетом особенностей каждого вуза. Автор акцентирует внимание на значимости разработки российских программных продуктов и призывает осторожно внедрять технологии искусственного интеллекта, принимая во внимание потенциальные угрозы и ограничения.