Статья: ПРОЕКТИРОВАНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРАКТИК НА ОСНОВЕ МНОГОАГЕНТНОГО ПОДХОДА (2025)

Данная работа является второй частью “Теста Гутенберга”, в которой исследуется способность созданного художником ИИ-агента воспроизводить творческие процессы. В первой части эксперимента автор-художник создавал “творческого ИИ-агента”, состоящего из трех “искусственных личностей”, каждая из которых обладает своими уникальными специализациями, знаниями и биографическими деталями. В этой работе рассматривается практическая часть “Теста Гутенберга”, в ходе которой креативный ИИ-агент проходит испытание на способность воспроизводить творческие процессы, заложенные художником. «ИИ-агент» передаётся пользователю, не обладающему творческими навыками, который использует его для создания генеративных изображений. Помимо тестирования в различных сценариях, агент проверяется на способность генерировать артефакты в “оригинальном” художественном образе. В заключительной части эксперимента сгенерированные изображения передаются художнику, создателю ИИ-агента, для анализа и оценки. Заключительная часть статьи посвящена анализу и интерпретации механизмов, задействованных в процессе создания и оценки творческих работ, а также возможностям воспроизведения сгенерированных артефактов нецифровыми способами. Эксперимент демонстрирует как возможности, так и ограничения больших языковых моделей в области творчества, предоставляя совокупную оценку «воспроизводимости» творческих процессов в рамках нейросетевых моделей.

В данной работе предлагается новый подход к прогнозированию цен акций российских компаний, основанный на объединении двух методов: стохастического моделирования, которое учитывает случайные колебания рынка, и агентного подхода, отражающего поведение различных участников рынка. Такой гибридный метод позволяет лучше учитывать особенности российского рынка, где значительную роль играют волатильность, внешние экономические и политические факторы, а также взаимодействие между инвесторами. Разработанная модель нацелена на снижение ошибок прогнозирования, что делает её более точной и полезной для принятия инвестиционных решений в условиях рыночной нестабильности. Помимо этого, подход приобретает особую актуальность в современной экономической ситуации, когда быстро меняющиеся условия требуют оперативного и гибкого реагирования. Важность работы заключается в создании инструмента, способного обеспечить более надежную оценку рисков и возможностей, что способствует повышению доверия инвесторов и стимулированию устойчивого развития финансового рынка.

В статье производится критический анализ трех основных философских концепций искусственного интеллекта: символизма, коннекционизма и экологической концепции. Рассматриваются их теоретические основания, методологические подходы и ограничения. Особое внимание уделяется сравнительному анализу данных концепций с точки зрения их вклада в понимание природы интеллекта и сознания. Символизм считает, что интеллект основан на символических операциях, подчиняющихся логическим правилам; коннекционизм рассматривает интеллект как систему обработки информации, сформированную нейронами мозга; экологическая концепция утверждает, что интеллект проявляется через поведенческие реакции на восприятие внешней среды. В работе также затрагиваются вопросы перспективы развития искусственного интеллекта и его влияние на понимание человеческой природы, в контексте антропологического кризиса и моделей трансгуманизма. В заключении формулируются возможные направления синтеза рассмотренных концепций для формирования более целостного философского понимания искусственного интеллекта.

Начиная с 2023 года команда «РОСМИМ» занимается просветительской и образовательной деятельностью, популяризируя имитационное моделирование для всех желающих, преимущественно обучая данному методу исследований школьников и студентов. Помимо теоретической базы, которая преподносится в уникальной форме с применением авторской методики, авторы проекта демонстрируют практические кейсы и разрабатывают учебные модели для знакомства с инструментарием. Описанная в данной работе агентная модель «Эпидемия» дает возможность учащимся на практике исследовать, как распространяются инфекционные болезни, и оценивать результативность различных подходов к их контролю. В модели действуют 5 видов агентов: люди, города, самолеты, заболевание и вакцина. Целью создания такого «симулятора эпидемии» является обучение созданию имитационных моделей школьников и студентов, демонстрация различных сценариев развития чрезвычайных ситуаций, а также демонстрация возможностей ПО AnyLogic. Используя разработанную авторским коллективом модель, студенты овладевают умениями анализа комплексных систем, работы с агент-ориентированным моделированием и принятия решений в ситуациях непредсказуемости. Модель представляет собой симулятор, который позволяет не только наблюдать за развитием событий при различных сценариях распространения инфекции, но и активно принимать решения в режиме реального времени: пользователь может закрывать аэропорты и вводить карантин в отдельных городах, запускать разработку вакцины. В зависимости от выбранной стратегии и скорости реагирования возможны различные исходы - от масштабного распространения вируса с тяжелыми последствиями для населения до успешной вакцинации и эффективного применения ограничительных мер, минимизирующих ущерб. Такой подход обеспечивает более глубокое понимание потенциальных последствий и эффективности принимаемых решений. По итогам симуляции за счет визуализации статистических данных по ключевым агентам модель дает полную картину событий, которые произошли при принятии пользователем тех или иных решений в момент симуляции. Благодаря такому интерактивному подходу учебный материал усваивается эффективнее, а возможность проведения компьютерных экспериментов и анализа их итогов улучшает уровень практической подготовки.

Президент России в своем послании Федеральному собранию в 2024 году дал Указание придерживаться преемственности и полноценного сотрудничества образовательных организаций и работодателей, а именно согласованности действий трехуровневой системы при подготовке кадров. Руководство ЦЭМИ РАН реализуя указ, инициировало и поддержало проект молодых ученых «РОСМИМ», вместе с этим было подписано 3 трехсторонних соглашения с ВУЗом (ГАУГН) и московскими школами: «Школа на проспекте Вернадского», школа №2087 «Открытие», школа №1538, тем самым соединив - НИИ, ВУЗ и школы. Идет полноценная работа со школьниками и специалисты института курируют 4 междисциплинарных исследовательских проекта. Российская Мастерская Инновационного Моделирования (РОСМИМ) - это общеобразовательный и просветительский проект, направленный на популяризацию компьютерного и имитационного моделирования среди молодежи. Проект инициирован в рамках нацпроектов «Кадры» и «Молодежь и дети», выполняется при содействии ведущих научных институтов и государственных структур. За два года слушателями данных курсов стали более 800 школьников и студентов, из них более 200 создали первые имитационные модели, а 25 стали выпускниками школы «РОСМИМ». Также юные исследователи представили свои проекты общественности, опубликовали научные статьи и стали соавторами книги молодых ученых ЦЭМИ РАН - «Программно-аналитические решения и концепции имитационных моделей молодых ученых ЦЭМИ РАН для государственного администрирования социально-экономических процессов», а некоторые учащиеся стали победителями престижных конкурсов. За два года существования проекта было проведено множество апдейтов: внедрили новые методики, усовершенствовали схему обучения, создали 4 учебные модели: «Московский метрополитен», «Солнечная система», «Ракета», «Эпидемия». Отдельные элементы проекта прошли успешную апробацию в государственных органах, включая, Счетную Палату РФ, Правительство Кемеровской области, Министерство жилищно-коммунального хозяйства Республики Узбекистан, Высшую школу государственного аудита МГУ им. М. В. Ломоносова, а также Финансовый университет при Правительстве РФ. Также авторы проекта стали финалистами всероссийских конкурсов и победителями в номинации для молодых ученых «Научные достижения в области информатизации образования».

В статье исследуется диалектика человеческой природы в эпоху цифровых технологий. С этой целью в работе противопоставляются классическая модель Homo Economicus, рационального агента, для которого существование сведено к комплексу факторов экономической природы, и концепт Homo Cyberneticus. Данный концепт возникает из симбиоза человека с алгоритмами, в рамках которого продукты технологий из внешних инструментов превращаются в составляющую когнитивных процессов. Автор доказывает, что нейроинтерфейсы, ИИ и блокчейн, вопреки мнению технофобов, актуализируют вопросы свободы и смысла, превращая человека в «процесс» самоопределения. Ключевой парадокс: алгоритмы, угрожая автономии, одновременно усиливают человечность. Вывод, который делает автор, заключается в том, что технологии не заменяют, а переопределяют человеческое, и в этом смысле Homo Cyberneticus представлен как «процесс» переосмысления целей и ценностей. В таком контексте технологии не заменяют, а напротив, усиливают человеческое, превращая вызовы в инструменты самопознания и развития.