Появление инструментов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, разработанного компанией OpenAI, радикально трансформировало образовательную среду, предоставив студентам мощные инструменты для выполнения письменных заданий, асинхронного общения, ответов на вопросы и оценивания результатов экзаменов и тестов. В то время как эти технологии открывают новые возможности для обучения и творчества, они также порождают небезосновательные опасения относительно академической честности и увеличения числа мошенничеств со стороны студентов. На примере ChatGPT рассматриваются влияние искусственного интеллекта на образовательный процесс в специфическом контексте повышения рисков, связанных с академической нечестностью, возможность разработки стратегий для идентификации работ, созданных с помощью ИИ, а также создание методов противодействия студенческому мошенничеству. Приведены примеры нечестного поведения студентов с отрицательной и положительной реакцией преподавателей.
Интерес к нейронным сетям сегодня огромен. Нейросетями для решения своих задач пользуются и школьники, и студенты, и учителя. В соответствии с федеральным проектом «Искусственный интеллект» многие вузы включают в свои образовательные программы дисциплины по искусственному интеллекту и нейронным сетям, организуют курсы повышения квалификации для учителей по данной тематике. В статье рассматриваются основные подходы к обучению студентов педагогических специальностей нейросетям. Предлагается подход, основанный на изучении принципов работы нейросетей с помощью онлайн-сервисов для обучения моделей искусственного интеллекта. Приводится сравнение сервисов по функционалу и удобству использования. Описывается опыт изучения студентами направления подготовки 44.03.05 «Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки)» процесса обучения нейронных сетей с помощью онлайн-сервиса Teachable Machine.
Изложенный в статье подход к изучению нейросетей может быть интересен учителям для организации учебной и внеурочной деятельности по знакомству школьников с работой нейросетей и организации проектной деятельности обучающихся с использованием нейросетей.
В статье представлена методическая разработка мастер-класса для преподавателей по использованию искусственного интеллекта и нейросетей для проектной деятельности. В ходе мастер-класса авторы статьи делятся личным опытом и знакомят участников с примерами использования возможностей искусственного интеллекта в проектно-исследовательской деятельности. Участники мастер-класса знакомятся с основными тенденциями и известными примерами использования нейросетей и искусственного интеллекта в жизни; осваивают сервисы на основе искусственного интеллекта для использования в проектной деятельности; овладевают практическими навыками работы с нейросетями; учатся отличать продукт, созданный человеком, от продукта, созданного искусственным интеллектом. В статье представлен подробный план мастер-класса, включая примеры заданий, упражнений и рекомендации по использованию современных интерактивных инструментов для работы над исследовательским проектом. Предложенный материал призван помочь преподавателям внедрить инновационные методы работы с искусственным интеллектом и нейросетями в проекты своих учеников.
В статье рассматривается понятие профессиональной устойчивости как ключевой характеристики выпускника среднего профессионального образования (СПО) в условиях быстро меняющегося рынка труда и технологий. Автором выделены три основных фактора, воздействующие на подготовку кадров в долгосрочном контексте: скорость развития технологий, влияние генеративного искусственного интеллекта и необходимость воспитания личности будущего профессионала. В качестве решения предлагается смещение фокуса профессионального образования с формирования компетенций на развитие профессиональной устойчивости, что позволит выпускникам более эффективно адаптироваться к изменениям в профессиональной среде.
Статья посвящена анализу нового направления доказательного образования – прогнозированию образовательных результатов, которая стала возможной с развитием инструментов искусственного интеллекта. Рассмотрена проблематика прогнозирования образовательных результатов в ретроспективе, современное состояние, аналитика отечественных и международных исследований, потенциал данного направления и практическое применение. Проанализировано проблемное поле прогнозирования образовательных результатов с помощью инструментов искусственного интеллекта и предложены способы интеграции подобных решений в систему общего образования.
В статье рассказывается об использовании среды Jupyter Lab для развития навыков реализации методов машинного обучения у специалистов по информационной безопасности. Результаты дают представление о том, как среда Jupyter Lab может стать эффективным инструментом развития навыков специалистов по информационной безопасности, позволяя им выполнять анализ данных, разрабатывать и тестировать алгоритмы и модели, а также автоматизировать рутинные задачи по обеспечению безопасности. В качестве примера приведен анализ результатов решения задач бинарной и многоклассовой классификации вторжений в сетевой трафик с использованием набора данных UNSW-NB15.
В статье проанализирована эффективность использования различных моделей машинного обучения для предсказания спектральных свойств экзогенных флуорофоров, ключевых в диагностике онкозаболеваний. Исследуется применение алгоритмов ИИ для быстрого и экономически эффективного поиска новых флуорофоров, способствующих раннему выявлению рака. В статье оценивается эффективность различных моделей машинного обучения в предсказании свойств экзогенных флуорофоров, используемых в диагностике онкологических заболеваний. В работе исследуется применение алгоритмов искусственного интеллекта для быстрого поиска новых флуорофоров, способствующих раннему обнаружению рака. Особое внимание уделено оптической биопсии как неинвазивному методу исследования тканей для ранней диагностики патологий. В статье обобщаются данные из базы данных PubChem и GeoMcNamara и анализируются молекулярные свойства флуорофоров и их спектральные характеристики. Используя модели машинного обучения, такие как линейная регрессия, метод опорных векторов, случайный лес и XGBoost, получены результаты предсказания длины волны излучения для образцов флуорофоров. Результаты обучения и тестирования моделей свидетельствуют о высокой точности работы XGBoost и Random Forest. Исследование подчеркивает важность разработки эффективных флуорофоров для ранней диагностики рака и представляет модели машинного обучения в качестве инструментов для обработки и анализа данных в этой области, что позволяет акцентировать внимание на перспективности и применимости прогрессивных методов исследования в онкологии и медицинской химии.
Настоящая работа посвящена осмыслению положения личности в информационном обществе, в условиях трансформации, связанной с цифровыми технологиями. Основное внимание уделяется человеку и состоянию его субъектности и ответственности. При этом устанавливается, что одним из важнейших трендов модернизации общества является активное внедрение принципов устойчивого развития. Современная технологическая платформа и формирующаяся на ее основе цивилизация, автоматизация и роботизация, искусственный интеллект и другие функционирующие артефакты способствуют активному, системному симбиозу живого и неживого, природного, человеческого и механического начала. Развитие и нарастание влияния видеоконтента, переход рационального и эмоционального интеллекта человека в удаленный доступ, формирование из кусочков цифровой мозаики аватара человека в киберпространстве, с одной стороны, и вытеснение человека из занятости и новые формы получения дохода, монополизация права на использование цифрового следа человека и Hi-Tech в целом в руках отдельных мегакорпораций, тотальный брендинг и маркетизация, с другой стороны, предъявляют целый ряд требований к личности и ее ответственности за себя и происходящее в обществе. Результаты философских, социологических и нейрофизиологических исследований показывают, что самосознание человека происходит в результате социализации, сопровождающейся нарративной коммуникацией. Развивающаяся активность от первого лица, проходящая через воспитующий механизм свободы/ответственности, формирует сознательность и вменяемость человека, то есть личность, способную к социальной активности и рефлексии. Сегодня мы наблюдаем перманентную утрату способности человека к рассуждению и рефлексии, переход от нарративной к сигнальной коммуникации, редуцирование сложного человеческого и социального опыта к простым схемам. Растворение экзистенциальной сущности человека в цифровых кодах ведет к утрате востребованности личности как таковой в социальном мире. Таким образом, существующая ситуация уже сама по себе активизирует дискурс об актуализации человеческой идентичности и осознанной социальной свободы, с одной стороны, и институционализации на различных уровнях социо-гуманитарной экспертизы происходящих событий и процессов, с другой.
Целью исследования является составление методики преподавания основ обработки естественного языка, которая должна соответствовать сформулированной в Национальной стратегии развития искусственного интеллекта в Российской Федерации на период до 2030 г. стратегической задаче – повышению уровня обеспечения отечественного рынка технологий искусственного интеллекта квалифицированными кадрами. Образовательный модуль ориентирован на обучение студентов учебных заведений среднего специального и высшего образования. В работе применены методы сбора, анализа, обобщения информации о программных способах обработки естественного языка, нормативно-правовых документах в сфере образования, методиках проведения теоретических и практических занятий по компьютерной лингвистике и анализу текстов. Составлены тематические занятия, каждому из которых соответствуют универсальные и общепрофессиональные компетенции, перечисленные в Федеральном государственном образовательном стандарте высшего образования. Учебная программа составлена по принципу логической последовательности тем: изучение документации, инсталляция программного обеспечения, исследование свойств и методов морфологического анализатора, решение прикладных задач, практическая работа, отчет. Предложенный автором курс занятий прошел пилотную апробацию в Московском государственном техническом университете им. Н. Э. Баумана при подготовке бакалавров по направлениям 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» и 09.03.03 «Прикладная информатика» (профиль «Информационная аналитика»).
Использование искусственного интеллекта и цифровых технологий расширяет возможности искусствоведов и реставраторов, предлагая новые подходы к сохранению объектов культурного наследия и работе с ними. В статье представлен обзор мирового опыта применения цифровых решений для выполнения сложных реставрационных задач, связанных с восстановлением, идентификацией и реконструкцией произведений искусства и архитектуры. Особое внимание уделено проектам, получившим широкую известность за пределами реставрационной сферы. Среди них реконструкции фрагментов «Ночного дозора» Рембрандта, цифровая реконструкция фрагментов «Тайной вечери» Леонардо да Винчи и восстановление цветов «Факультетских картин» Густава Климта. В этих проектах алгоритмы искусственного интеллекта представили итоговое изображение утраченных элементов, которые были весьма близки к достоверным.
Упомянут такой проект, как «Следующий Рембрандт», который продемонстрировал широкой публике способность искусственного интеллекта к глубокому анализу авторского стиля и его интерпретации. Раскрыт принцип применения нейросетей в реставрационной практике для обнаружения ранних изображений, скрытых под более поздними красочными наслоениями на примере исследования створок Гентского алтаря братьев ван Эйк. Также рассмотрены проекты британского стартапа Oxia Palus, совмещающие в себе способности нейросетей к анализу авторского стиля и обнаружению оригинального изображения под слоями краски, на примере картин Пабло Пикассо и Винсента Ван Гога.
В статье подчеркивается важность междисциплинарного подхода, объединяющего искусствоведов, археологов и инженеров, как в проекте RePAIR, направленном на воссоздание артефактов из древних Помпей. Представлен пример успешного применения технологий 3D-сканирования в археологических исследованиях, таких как цифровые реконструкции памятников архитектуры в Пальмире и Мосуле.
Продемонстрированы такие значимые успехи в расшифровке античных текстов, как исследование свитков из Геркуланума с использованием томографического сканирования и алгоритмов машинного обучения. Помимо этого, высказываются предположения о возможностях в области сохранения культурного наследия, которые способны обеспечить дальнейшее совершенствование и интеграцию алгоритмов в реставрационные процессы.