Статья посвящена исследованию роли внешней среды в формировании индивидуальных жизненных траекторий агентов в искусственных обществах. Метод исследования: контент-анализ научных публикаций по проблемам агент-ориентированного моделирования внешней среды и обобщение собственного опыта компьютерной имитации демографических процессов. В работе раскрываются сущность внешней среды и её основные функции, обсуждаются подходы к имитации среды жизнедеятельности агентов в демографических моделях и её структурные особенности, описывается личный опыт авторов по моделированию компонентов внешней среды, влияющих на поведение агентов-людей в агент-ориентированной демографической модели Дальнего Востока.
В данной статье предлагается нечеткий метод распознавания образов (FPRM), разработанная для оценки уровня Индекса Зеленого Роста (GGI) Азербайджана, который является одним из основных Целей Устойчивого Развития. Глобальный Институт Зеленого Роста (GGGI) использует для этой цели метод геометрического среднего в качестве общего расчета GGI. Предложенный метод FPRM учитывает присущую неопределенность и нечеткость показателей GGI, в которой используя методы нечеткой логики, повышает точность и надежность оценки GGI. Предложенный подход продвигает работы в текущем направлении с разработанным методом процесса распознавания нечетких образов и алгоритмом. Результаты вычислений демонстрируют эффективность модели FPRM в оценке уровней GGI для Азербайджана. Исследование способствует развитию исследований в области зеленого роста и содействует принятию решений на основе фактических данных для устойчивого развития, предоставляя структурированную методологию для оценки и улучшения GGI.
Мировое потребление пресной воды неуклонно растет. Каждый год человечество расходует около 4,3 триллионов кубометров воды. Дефицит водных ресурсов является проблемой мирового масштаба, затрагивающей миллиарды людей и угрожая устойчивому развитию государств. В условиях климатических изменений, быстрого роста населения и неэффективного использования природных богатств, чистая вода становится не только ограниченным ресурсом, но и источником социальных конфликтов. Большая часть стран Средней Азии решают проблемы с нехваткой воды с помощью различных методов: от применения новейших способов орошения в сельском хозяйстве до создания компьютерных моделей, помогающих производить анализ водных запасов и составлять прогнозы водопотребления. Оптимизация водопользования, внедрение инновационных технологий водоснабжения и очистки сточных вод становятся необходимыми мерами для решения проблемы истощения водных ресурсов. Устойчивые практики сельского хозяйства, такие как капельное орошение, могут существенно сократить потребление воды, в то время как просвещение населения относительно бережливого использования данного ресурса поможет становлению культуры водопотребления. Международное сотрудничество также играет ключевую роль в управлении водными ресурсами. Обмен опытом, совместные проекты и программы могут способствовать созданию устойчивых систем водоснабжения. В статье приведен анализ текущей ситуации, которая касается мирового водопользования с уклоном в сторону Азиатских стран, в частности, Узбекистана. Также проведен комплексный анализ, демонстрирующий инновационные технологии и передовые методики, такие как AOP, ZLD, Geobank, Datamine и цифровые двойники созданные для повышения эффективности водопользования и минимизации пагубного воздействия на окружающую среду. Эти решения позволяют улучшить мониторинг и контроль водных ресурсов, обеспечивая баланс между экономическим развитием и экологической ответственностью.
С каждым годом растет потребность в данных для создания различных предсказательных и поведенческих моделей, включая агентно-ориентированное моделирование (АОМ). Для построения когнетивных и сложных моделей, связанных с поведением агентов, необходимо применять как можно более точную базу знаний об этих агентах, зачастую среднестатистические данные из официальных источников остаются недостаточными при построении поведения агентов и их тонкой настройкой. Примером здесь может служить такое поведение, когда заданный агент уже обладает разумом и может строить оптимизационные задачи, руководствуясь не только экономической выгодой, но и чувствами. Именно такие данные можно получить благодаря инструменту- скрапингу. Однако, пока не существует законодательной базы, по которой можно разрешить или запретить использовать эти данные в науке. Помимо этого, большие корпорации, такие как Apple, Google, Яндекс используют пользовательские данные внутри корпораций, юридически это закреплено пользовательским соглашением. Одновременно усложняется законодательное регулирование и техническая реализация одного из наиболее распространенных методов сбора открытых данных — веб-скрапинга (далее-скрапинга). В данной работе рассматриваются критерии применимости 1 2 метода скрапинга для сбора данных, необходимых для построения АОМ, а также приводятся примеры источников данных и способов их сбора.
В статье представлен анализ материалов круглого стола «Киборгизация: новые вызовы для современной системы управления», проведенного Олегом Гуровым в МГИМО в октябре 2024 года. В мероприятии приняли участие ведущие российские и зарубежные эксперты из различных областей науки и практики для междисциплинарного обсуждения процессов слияния человеческого и технологического. Рассмотрены ключевые аспекты киборгизации в контексте медицины, образования, кибербезопасности, психотерапии и социальной роботехники. Особое внимание уделено этическим вопросам внедрения технологий, проблемам регулирования процессов киборгизации и определению допустимых границ технологической модификации человека. Представлены результаты практического опыта применения нейротехнологий, бионического протезирования и систем искусственного интеллекта. Проанализированы культурно-специфические особенности восприятия новых технологий в разных странах. Сформулирована необходимость выработать сбалансированный подход к определению границ технологической трансформации человека и степени признания субъектности киборгизированных сущностей.
В статье рассматриваются проблемы поддержания процессов ресурсоснабжения как основы жизнеобеспечения регионов России и Белоруссии в критических условиях. Выход из строя центров управления (в т. ч. информационных систем и систем связи) экономикой региона и крупного муниципального образования (областного центра) ставит задачу формирования организационно-информационного механизма замещения выбывших управленческих функционалов. Предлагается формирование параллельного или защищенного контура управления, который на основе алгоритмов информационно-аналитической и вычислительной поддержки обеспечит замещение выбывших управленческих функционалов с готовностью работы в условиях с существенной компонентой неопределенности, недостатка или некорректности данных о ситуационной обстановке. Сформулирован адаптированный к рассматриваемым ситуациям - в условиях с существенной компонентой неопределенности развития военно-политической ситуации - аппарат стохастического моделирования. Использование в рамках «цифрового двойника» экономико-математического моделирования процессов ресурсоснабжения позволяет на базе ранее накопленных статистических данных формировать плановые цифры (финансирования, запасов, плановых заданий и пр.) с корректировкой на поправочные коэффициенты военной атаки или стихийного бедствия. Постоянная верификация модели в автоматическом режиме позволит максимально приблизить эффективность плановой деятельности к реалиям.
24 сентября 2024 г. на базе Центрального экономико-математического института РАН состоялась международная конференция «Искусственные общества и информационные технологии». 25 сентября был проведен круглый стол «Суперкомпьютерные технологии и искусственные общества»
Рассматривается динамика медленных переменных в развитии человечества. На эту динамику принципиальное влияние может оказать развитие и тотальное внедрение систем искусственного интеллекта (ИИ). Этот процесс может сыграть роль «черного лебедя», пользуясь терминологией Нассима Талеба, в развитии мировой цивилизации. Внедрение ИИ можно сравнить с распространением книгопечатания в Средневековье. Но если последнее произошло в традиционной фазе истории человечества, то первое реализуется в постиндустриальной фазе и может иметь совершенно другие последствия. Управление рисками природных катастроф, техногенных аварий и социальных нестабильностей предполагает анализ всего набора возможных ситуаций, включая самые неблагоприятные. Одна из них на основе системного анализа, математического моделирования и теории самоорганизации рассматривается в настоящей работе. Показывается, что развитие ряда существующих тенденций может привести к кризису техносферы, неспособности следующих поколений удержать достигнутый уровень технологий и культуры. Использование ИИ может оказаться «подарком Люцифера» для человечества. Дьявол дарит желаемое, но при этом меняет реальность так, что этот дар обесценивается, а другие сущности, которыми он снабдил, делают жизнь людей гораздо хуже, чем до этой сделки. В работе предлагаются изменения в культурной, образовательной, научной стратегии, которые могут переломить опасные тенденции и изменить сценарий развития и использования ИИ.
Каждый год в том или ином регионе мира происходят стихийные бедствия (сильные разливы рек, прорывы дамб и плотин, землетрясения, бури и ураганы, лесные и торфяные пожары). В данной статье проведена систематизация подходов к оценке возможности применения искусственного интеллекта (ИИ) при стихийных бедствиях. Авторами впервые дана систематизация рисков применения данной технологии для управления при стихийных бедствиях. Кластеризация рисков проведена на основе предложенной Международным союзом электросвязи методологии по выделению четырех этапов в рамках цикла управления стихийными бедствиями (предупреждение (mitigation), готовность (preparedness), реагирование на стихийное бедствие (response), восстановление (recovery)). В работе показано как использование ИИ при управлении в рамках стихийных бедствий позволяет, с одной стороны, повышать эффективность деятельности специалистов на всех четырех выделенных этапах. С другой стороны, кластеризация рисков применения ИИ в рамках данной предметной области с точки зрения этапов управления позволяет выделить три основные направления дальнейшей работы связанных с качеством данных, оптимальным оснащением ИКТ инфраструктурой.
В работе ставится и проблема формирования дискретных представлений непрерывных процессов интеллектуальными системами различной природы. Выделяются несколько философских подходов, таких как монизм, сенсуализм, дуализм, физикализм, бихевиоризм, кибернетика и семиотика, которые предлагают разные интерпретации трансформации непрерывных процессов в их дискретные представления интеллектом и сознанием. Обсуждаются недостатки существующих теорий в объяснении механизмов, которые приводят к формированию дискретных представлений. Введение в представления междисциплинарных исследований искусственного интеллекта (ИИ) и когнитивных наук категории дискретизации, заимствованной из цифровой обработки сигналов, позволяет предложить новый взгляд на функции естественного и искусственного интеллекта, в котором дискретизация становится ключевой функцией ИИ, осуществляющей преобразование непрерывных процессов в их дискретные представления. Проводится аналогия между дискретизацией в сознании и механизмами, используемыми в искусственном интеллекте, подчеркивая важность формирования дискретных представлений в процессе восприятия и интеллектуальной обработки информации. Обсуждение принципа неопределенности Гейзенберга в контексте дискретизации показывает, как дискретизация в процессе восприятия может привести к потерям информации и возникновению неопределенности в системах искусственного интеллекта. Концепция дискретизации может существенно углубить наше понимание того, как происходит обработка информации в сознании, как формируются уникальные ощущения и качества воспринимаемого мира, а также как данные процессы связываются с идеями самоорганизации и странных петель, предложенными Дагласом Хофштадтером. Обсуждение понятия квалиа приводит к аргументированию положений о том, что квалиа как совокупность осознанного субъективного опыта необходимо содержит функцию дискретизации как составную часть организации субъективных восприятий. Если это представление верно, то философский зомби в мысленном эксперименте Чалмерса становится принципиально невозможным, а его критика физикализма и материализма предстает неубедительной. Исследование открывает новые возможности в изучении взаимодействия между непрерывным и дискретным, предлагая направления для будущих исследований в философии сознания, искусственном интеллекте и когнитивных науках.