Научный архив: статьи

Введение. Всеобъемлющее развитие цифровых технологий делает миры компьютерных игр не только моделями представлений о реальности, но и системами, обладающими с ней сходством. Хотя альтернативные симулированные миры могут значительно отличаться целями и логикой развития, репрезентация и экспериментирование с моральными системами в играх представляет богатый опыт построения цифровых моральных систем и их ограничений.

Материалы и методы. В рамках исследования использованы диалектический метод, системный анализ, интерпретация, сравнение и синтез. Использованы сравнительно-типологический и сравнительно-аналитический подходы при изучении систем морали в рамках игровых цифровых миров и цифровых социальных систем.

Результаты исследования. Во многих играх вводится количественный расчет морали – очки морали, кармы, чести или репутации, представляющие или оценку действий стоящими над игровыми событиями акторами (разработчиками или игровыми богами), или подразумеваемое отношение окружающих. Так как в параметре этика, в отличие от других характеристик аватара, сложно отделить протагониста и игрока, то системы морали легко перестраиваются на оценку поведения последнего и в целом могут стать определяющими в обычном мире, как показывает пример Китая. Однако многие современные игры отказываются от искусственной количественной надстройки в системе морали, демонстрируя вместо этого неоднозначность моральных решений и непредсказуемость последствий, представляя невозможность построения универсальной этической системы.

Обсуждение и заключения. Существующая неопределенность в оценке морали подчас служит основанием для предположения о роли искусственного интеллекта в построении моральной системы на основании противоречивых и неполных данных, однако в этом случае мы возвращаемся к модели, в которой моральная оценка передана возвышающейся над реальностью сущности, в качестве которой выступает искусственный интеллект.

Цель - построить систему геопространственного искусственного интеллекта для оценки экономико-географического положения и апробировать эту систему при определении положения регионов в современной сетке административно-территориального деления Российской Федерации и положения городских поселений Иркутской области в будущей сети тактильного Интернета. Материалы и методы. Использовались политическая карта России, данные Росстата о численности населения и сведения о линиях электросвязи Иркутской области (по состоянию на 1 января 2024 года). Применялись алгоритмы интеллектуального анализа данных, метод оценки соседского положения и методика расчета величины задержки передачи данных между поселениями. Результаты и обсуждение. Созданы системы геопространственного искусственного интеллекта для оценки положения региона в сетке административно-территориальном делении страны и положения города в сети тактильного Интернета. Получена количественная оценка соседского положения 89 регионов России по двум коэффициентам значимости удаленных соседей. Определено интернет-тактильное положение (по количеству потенциальных абонентов) городских поселений Иркутской области. Выводы. Разработанные системы позволяют в режиме реального времени анализировать два частных вида экономико-географического положения. Для создания интегральной системы оценки всех видов экономико-географического положения территориальных объектов необходимо будет перейти от существующей парадигмы слабого искусственного интеллекта к парадигме сильного и сверхсильного искусственного интеллекта.

Развитие технологий искусственного интеллекта ставит перед правовой системой новые вызовы, одним из которых является вопрос о его правосубъектности. В статье анализируются основные аспекты правосубъектности ИИ, включая его способность совершать юридически значимые действия и нести ответственность за их последствия. Автор рассматривает различные подходы к решению этой проблемы, включая правовые и этические аспекты, уделяя особое внимание перспективам признания ИИ в качестве субъекта права и возможным последствиям такого признания для правовой системы и общества в целом.

Введение. Интенсификация и техническое развитие страны, пандемия COVID-19 и постковидный этап вызвали активную интеграцию цифровых средств в образовательный процесс, что привело к новому этапу развития современной российской системы образования – её цифровизации. В настоящее время разрабатываются и внедряются в обучение иностранным языкам новые цифровые технологии, в т. ч. технологии искусственного интеллекта. Данная статья рассматривает применение технологии text-to-speech с использованием нейросетей для совершенствования техники чтения на английском и немецком языках студентов языковых и неязыковых специальностей. Навыки чтения вслух на иностранном языке можно совершенствовать с помощью синтезаторов речи Natural Reader и TTSFree, которые студенты могут использовать в автономной работе. В силу издания в 2018 года нового ФГОС ВПО, приведшего к уменьшению объема аудиторной работы со студентами, увеличению объема самостоятельной работы студентов и к увеличению наполняемости учебных групп, практическое использование синтезаторов речи на занятиях по иностранному языку представляется актуальным и важным.

Материалы и методы. Проведение эксперимента с целью определения эффективности использования синтезаторов речи Natural Reader и TTSFree для совершенствования навыков чтения вслух студентов языковых и неязыковых специальностей, подсчет количества фонетических ошибок при чтении иноязычного текста до использования генератора голоса и после него, обобщение и интерпретация полученных результатов.

Результаты исследования. Список публикаций, изученных в процессе проведения научного исследования, составляет 40 российских и зарубежных работ. Данные материалы позволили изучить применение технологии text-to-speech с использованием нейросетей, а также синтезаторов речи Natural Reader и TTSFree на занятиях по иностранному языку в вузе, что позволило доказать на практике эффективность применения анализируемых сервисов для совершенствования техники чтения на английском и немецком языках.

Обсуждение и заключения. По итогам теоретического исследования научных источников, а также изучения опыта практического применения синтезаторов речи Natural Reader и TTSFree формулируется вывод о большом дидактическом потенциале технологии text-to-speech. К возможным сферам применения технологии синтеза речи можно отнести создание аутентичного языкового окружения, автоматизацию навыков чтения вслух, аудирования и диалогической речи, а также самоконтроль обучающихся своей письменной речи, озвученной с помощью технологии text-to-speech.

На современном этапе изучения отечественной истории становятся особенно актуальны дискуссии о работе с большими массивами документов по истории конца XIX - начала XXI в. Сегодня активно идет процесс оцифровки архивных коллекций, но в большинстве случаев созданный корпус просто выставляется на сайт, и многие годы с ним никто не работает, так как нередко мы сталкиваемся с трудностями обработки всего массива материалов при обращении к фондам крупного социального института. Оцифрованные фонды могут содержать сотни тысяч листов делопроизводственной документации. Ограниченность временных возможностей одного человека не позволяет даже на уровне беглого чтения охватить все имеющиеся документы. Данную проблему хотя бы частично может решить применение LLM (large language models) для аннотирования или оптимизации текстового поиска. Однако на текущем этапе развития архивного дела специалисты только начинают работать с методами обработки естественного языка. И основной запрос профессионального сообщества состоит в изучении специфики работы моделей искусственного интеллекта и машинного обучения с текстами исторического домена. Данная работа представляет собой предварительное исследование взаимодействия современных LLM с историческими текстами. Для анализа были выбраны одна из наиболее популярных моделей - BERT - и одна из наиболее распространенных NLP-задач - классификация. Важной частью исследования стал анализ весов внимания модели при решении задачи классификации текстов и заполнения пропусков в предложениях. При таком подходе у нас появилась возможность проанализировать, как модель использует семантический контекст для принятия решения.

Цифровизация отраслей экономки Российской Федерации оказывает на них значительное влияние, трансформируя бизнес-процессы, повышая эффективность, оптимизируя затраты и создавая новые возможности для роста. Актуальность работы заключается в исследовании влияния цифровизации, которая активно проникает в отдельные отрасли экономики, вызывая в них коренные изменения в повышении эффективности производства и значительном снижении затрат. Авторы в статье рассматривают аспекты трансформации экономики и общества, которая в настоящее время вызвана стремительным развитием цифровых технологий, что диктует государственным структурам, обществу и частным компаниям активно инвестировать в цифровизацию, осознавая ее ключевую роль в повышении эффективности экономики государства. Предложены рекомендации по внедрению цифровых технологий в различных секторах экономики страны.

Представлено определение конкурентоспособности организации, рассмотрены ее критерии, оценены позиции искусственного интеллекта в рамках критериев конкурентоспособности организации. Рассмотрены отечественные и зарубежные инструменты практического применения для бизнеса, которые созданы на базе искусственного интеллекта и охватывают все актуальные бизнес-процессы в разнообразных отраслях, таких как производство, сельское хозяйство, финансы и страхование, информационные технологии, маркетинг, менеджмент, творческие виды деятельности, транспорт, здравоохранение. Рассмотрены конкретные бизнес-процессы, включающие в себя работу с персоналом, логистику, производство и реализацию продукции и услуг, коммуникацию с клиентами, контрагентами и персоналом, сервис и т. п. Приведено обоснование влияния применения технологий искусственного интеллекта на конкурентоспособность и эффективность бизнеса в четвертой промышленной революции. Примеры приведены в конкретных и измеримых единицах; указан процентный прирост производительности за счет внедрения рассматриваемых технологий. Рассмотрены основные технические параметры нейронных сетей и искусственного интеллекта. Дана оценка экономического эффекта от внедрения технологий на базе искусственного интеллекта. Также в общих чертах отмечено влияние анализируемых технологий на рынок труда, рассмотрены некоторые прогнозы, проанализирована структура вакансий в стране-лидере по IT. Рассмотрены социологические опросы относительно общественного отношения к технологиям на базе искусственного интеллекта. Сделаны выводы о влиянии применения технологий искусственного интеллекта на эффективность и конкурентоспособность бизнеса, отмечены сильные и слабые стороны рассматриваемых технологий, рассмотрены тенденции развития и распространения технологий на базе искусственного интеллекта.

В настоящее время искусственный интеллект начинает занимать лидирующее место во многих областях нашей жизни, раскрывая перед человеком многообразные возможности его применения, улучшая качество человеческой жизни и расширяя горизонты самореализации человека. Появилась необходимость использования инновационной технологии в системе образования для повышения качества обучения студентов. Использование цифровых технологий в образовательной системе способствует решению ряда актуальных проблем, связанных с изменениями содержания традиционного обучения, недостаточным вниманием к удовлетворению индивидуальных потребностей студентов и необходимостью повышения результативности обучения. В статье представлено научное обоснование понятия «искусственный интеллект», раскрывается содержание научных подходов к изучению данной научной категории, которые проанализированы автором. Одновременно изучено мнение студентов Тюменского индустриального университета в отношении использования искусственного интеллекта в образовательном процессе, оценена практическая полезность данной технологии в сфере профессиональной подготовки будущих специалистов. Содержание статьи раскрывает потенциал цифрового образования в вузе, возможности создания креативной среды обучения с учетом применения информационно-коммуникативных технологий. Кроме того, автором обозначены основные сферы применения и векторы развития данной технологии в учебном процессе; указаны преимущества и выявлены потенциальные риски, возникающие в условиях использования искусственного интеллекта. Следует отметить, что недостаток опыта применения искусственного интеллекта не позволяет в полном объеме определить их. Однако результаты исследования способствуют пониманию важности использования инструментов искусственного интеллекта в процессе обучения студентов для формирования креативных навыков, являющихся необходимым элементом для успешного профессионального развития будущего специалиста, что порождает необходимость дальнейшего изучения данной проблематики,

В данной статье исследуется роль технологий искусственного интеллекта (ИИ) в международной конкуренции в условиях формирующегося многополярного миропорядка. Авторы анализируют перечень игроков мировой политики, обладающих преимуществами в сфере ИИ, а также затрагивают вопросы санкционного давления и технологического суверенитета, уделяя внимание рассмотрению политических рисков внедрения технологий ИИ, включающих в себя проблемы приватности пользовательских данных, информационных манипуляций и вмешательства транснациональных корпораций в политическую жизнь.

Рецензия на книгу: Crossman J. 2024. Superstition, Management and Organisations: Irrationality, Randomness, and Chaos in Decision Making. Palgrave Studies in Workplace Spirituality and Fulfillment. Palgrave Macmillan, Cham. 267 р. DOI: 10.1007/978-3-031- 59020-7.

Наиболее прогрессивным направлением выявление и оценка радиационной, химической и биологической (РХБ) обстановки является внедрение технологий на основе искусственного интеллекта. Цель работы – разработка архитектуры перспективной системы мониторинга радиационной, химической и биологической обстановки с использованием искусственного интеллекта. Информационная база исследования. Публикации по применению математических моделей в ИИ, доступные через сеть «Интернет». Метод исследования – аналитический, от общего к частному. Рассматривали особенности использования искусственного интеллекта в автоматизированных системах управления. Результаты и обсуждение. Конфронтации с Украиной под протекторатом Запада носят многовариантный пространственный характер, и требуют постоянного мониторинга в условиях недостатка конкретной информации. Применение технологий ИИ позволит выйти за рамки простого отображения текущей ситуации, предоставляя инструменты прогнозирования развития событий. Предлагаемая архитектура перспективной системы предполагает создание единой базы данных, наполняемой верифицированной информацией из открытых источников. Разработанная структура веб-приложения, представляющего собой интерактивный интерфейс для анализа и реагирования на изменения РХБ обстановки, включающая в себя возможность между информационными слоями и получение данных в режиме реального времени. Вывод. Применение нейросетевых технологий войсками РХБ защиты позволит осуществлять поиск по заданным параметрам и проводить ретроспективный анализ данных, тем самым качественно повлияет на эффективность мониторинга РХБ угроз для войск и населения Российской Федерации.

Рассматриваются задачи генерации уровней для однопользовательских 3D игр и предлагается метод, направленный на ускорение и удешевление процесса разработки игровых уровней, раскрываются подходы и технологии, примененные для решения задач генерации уровней, реализации алгоритмов генерации комнат и путей между ними. После проведения анализа существующих методов генерации уровней выбран метод генерации BSP-tree, который может создавать уникальные уровни на основе входных переменных, позволяющий сократить сроки разработки игровых уровней. Создание бесконечного уровня - сложная задача, однако с использованием некоторых полезных советов и техник становится гораздо проще. Первым шагом для организации бесконечного уровня является создание пустого объекта, который служит основой для уровня, затем можно добавлять различные элементы окружения. Для достижения эффекта бесконечного уровня предлагается использовать технику «прокрутки». Это означает, что когда игрок движется в одном направлении, то объекты в уровне перемещаются в противоположном направлении. Это создает иллюзию бесконечности и позволяет игроку продолжать исследовать новые области уровня.