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.
Искусственный интеллект (ИИ) разрабатывается и совершенствуется как «языковая модель» (language model) естественного интеллекта (ЕИ). Поверхностное понимание соотношения текста и смыслообразования может вводить в заблуждение относительно возможностей и действий ИИ. В статье феномен созданного ИИ текста представляется в рамках коммуникативной, а не языковой парадигмы. Теоретической основой коммуникативного подхода можно считать понятия семиотического воздействия и когнитивного состояния семиотического актора, которые являются причиной порождения знаков и смыслообразования в естественном семиозисе (в том числе словосодержащем, графемосодержащем или текстовом). Постулирование в языковой парадигме системы смысло-формальных модулей «тело знака - значение» провоцирует некорректную интерпретацию феномена ИИ, в результате которой признаком мышления (интеллекта) становится сама знаковая последовательность (текст), отвечающая автономным языковым правилам. Языковая интерпретация ИИ составляет проблему (неверное понимание причин и следствий «говорения» ИИ), которая снимается применением коммуникативного подхода.
Развитие современных образовательных технологий и появление искусственного интеллекта, который генерирует самые различные данные, открывают новые перспективы во всех областях знаний. Это приводит к изменениям подходов, методик, приемов и средств обучения высшего профессионального образования. В данном исследовании авторы ставят целью определить готовность преподавателей и студентов медицинского вуза использовать в работе материалы, сгенерированные искусственным интеллектом, а также выявить сомнения и перспективы внедрения инструментов современных технологий в образовательный процесс. Материалом для исследования послужили собственные статистические данные авторов, собранные в результате общения с преподавателями в рамках конференций (Оренбург, 2025) и опроса в Яндекс Формах 208 студентов первого курса. Выбранные авторами теоретический и эмпирический методы позволяют рассмотреть объект исследования с ценностной точки зрения, так как в медицинской профессии очень важно личностное взаимодействие врача и пациента. В то же время для достойного поддержания здоровья и охраны жизни населения профессиональные компетенции специалистов здравоохранения всех уровней должны быть подкреплены свободным владением цифровыми и информационными ресурсами работы. Инновационные технологии помогают создавать эффективные образовательные программы, обрабатывать большой объем информации и персонализировать учебный материал. Появляются новые педагогические подходы и стратегии получения знаний, умений и навыков. Только при грамотно выстроенном взаимодействии преподаватель - студент технологии, основанные на искусственном интеллекте, будут работать на цели образования, приводить к повышению академической успеваемости и становлению высокопрофессионального специалиста.
Цифровая трансформация высшего музыкального образования осмысливается в педагогической науке либо в философско-образовательном, либо в технологическом аспектах. Наблюдается дефицит научной рефлексии в области цифровой дидактики. Целью исследования является выявление перспективных направлений использования искусственного интеллекта в высшем музыкальном образовании. В исследовании использовались следующие методы: анализ научной литературы, содержащей кейсы внедрения искусственного интеллекта в высшее музыкальное образование, опрос преподавателей музыки, использующих нейросети в образовательной деятельности (n = 21). Были определены направления использования искусственного интеллекта в преподавании музыки: 1) обучение (сопровождение обучения) вокалу / игре на музыкальном инструменте; 2) развитие (сопровождение процесса развития) качеств музыкальной выразительности (музыкальной эмоциональности); 3) автоматизированная система оценки / анализа исполнительской техники; 4) использование чатов с нейросетями для обучения теории и истории музыки; 5) персонализация процесса обучения; 6) автоматизация работы с содержанием музыкального образования. В реальной практике наиболее востребованы автоматизированная система оценки и использование чатов с нейросетями, автоматизация работы с содержанием музыкального образования. Также дана классификация нейросетей по уровню интеграции решаемых задач: 1) монозадачные; 2) полизадачные; 3) интегральные модели. В зависимости от способа реализации на уровне формы обучения выделены следующие направления: 1) дистанционное обучение; 2) смешанное обучение; 3) интеллектуальные системы обучения. Последнее рассматривается в качестве новой образовательной перспективы. Таким образом, исследование выявило перспективные направления внедрения искусственного интеллекта в высшее музыкальное образование, среди которых наибольшую практическую востребованность показывают автоматизированная оценка исполнительской техники и работа с образовательным контентом, в то время как остальные направления обладают значительным, но еще не реализованным потенциалом.
Исследование феномена искусственного интеллекта стало на современном этапе одной из актуальнейших научных проблем. Наличие у искусственного интеллекта (далее - ИИ) алгоритма обучения отличает его от других технологических разработок человеческой цивилизации. Создание и развитие ИИ можно считать одним из самых больших достижений в истории человечества. Масштабы значимости данного открытия сравнимы лишь с масштабами непредсказуемости того, как и в каком направлении он будет развиваться и как изменит жизнь людей. Реальное внедрение достижений ИИ в нашу жизнь радикальным образом трансформирует разнообразные сферы жизнедеятельности: от медицины до образования. Особую, сложную и многоплановую проблему представляет собой соотношение ИИ и феномена религии, потому что уже сегодня (в будущем эта тенденция будет усиливаться) некоторые апологеты искусственного интеллекта претендуют на создание собственного сакрального учения в статусе религии. Это обстоятельство не может не волновать патриархов всех современных традиционных, в том числе - авраамических конфессий, которые видят в нем, по крайней мере - у нас в стране, «реальную опасность для человечества и угрозу Апокалипсиса».
В статье проведен предварительный и краткий историографический анализ проблемы взаимодействия феноменов искусственного интеллекта и религиозного сознания в современной отечественной науке. На основе исследования различных информационных материалов выявлены претензии некоторых приверженцев реализации концепции ИИ на провозглашение этих новейших интеллектуальных технологий «религией будущего» и отдельные аспекты отношения к данной проблеме со стороны теоретиков современных традиционных конфессий.
На примере сравнительного исследования отношения интеллектуалов авраамических конфессий к проблеме «конца света» (апокалипсис) делаются выводы об этом важнейшем аспекте религиозного вероучения с точки зрения иудаизма, христианства и ислама. Акцент делается на определении прогнозируемых направлений развития искусственного интеллекта с точки зрения его воздействия на технологические процессы и социальную жизнь. Выдвигаются некоторые предложения по совершенствованию религиозной практики как наиболее древнего наследия и ценности человечества при использовании новых достижений искусственного интеллекта.
Размышления об этике искусственного интеллекта (ИИ) требуют творческого воображения, включающего не-западные культурные контексты для построения альтернативных коммуникативных и плюралистических этических систем. Эти размышления начинаются с изучения медиативных (посреднических) и интерактивных функций воображения, а также перехода от кантовской субъективности к интерсубъективности, которая играет важную роль в установлении коммуникации между людьми, а также в процессе проектирования ИИ. Овеществленное воображение анализируется в феноменологической перспективе с опорой на интерпретации М. Хайдеггера. Здесь воображение больше не ограничивается представлением реального мира, но подчеркивает сложное взаимодействие между материальным миром и технологическими инновациями. Этические исследования воображения и проблемы «банальности зла» в работах Х. Арендт помогают разработать структуру для обучения систем ИИ не как нерефлексирующих исполнителей, наподобие Эйхмана, а как этических агентов, которые опираются на здравый смысл и способны воображать «инаковость» других. Во второй части статьи рассматривается современная китайская научная фантастика как пример не-западного спекулятивного воображения, чтобы представить китайские философские архетипы как конвергентные элементы в проектировании ИИ. Эти архетипы предлагают уникальные восточные этические контексты, подчеркивая взаимосвязь человеческого и технологического развития. Материальное воплощение воображения в этих архетипах проявляется в согласованности традиционных ремесел с проектированием ИИ, демонстрируя, как ремесленные методы могут влиять на технологическое творчество. Кроме того, традиционное мастерство с его точностью и терпением служит замедляющей силой против неконтролируемого развития ИИ. Наконец, в статье подчеркивается необходимость содействия здравому смыслу посредством воображения, связанного с научной фантастикой и феминистскими образами, которые служат средством обогащения как человеческого, так и технологического мышления. Этот творческий подход предлагает инновационные и этические пути для устойчивого развития ИИ и взаимодействия с ним.