Научный архив: статьи

описываются этические проблемы, обусловленные применением технологий искусственного интеллекта (нейронные сети, чат-боты, большие языковые модели, генеративный искусственный интеллект и т. д.) в системе высшего университетского образования. Методологической основой исследования является аксиологический подход, позволяющий в полной мере оценить серьезность этической проблематики в высшей школе в условиях цифровой трансформации. Представлены результаты эмпирического исследования, проведенного на базе двух классических университетов (Кубанский государственный университет и Южный федеральный университет), цель которого - выявить отношение студенческой аудитории (обучающиеся бакалавриата и магистратуры) к правомерной и неправомерной реализации цифровых технологий с генеративным искусственным интеллектом в образовательном процессе вуза. Сопоставляются этические позиции по отношению к некорректному использованию технологий искусственного интеллекта, а также к вопросам академической честности и недопустимости различных форм академического мошенничества со стороны будущих журналистов (Кубанский государственный университет) и будущих педагогов (Южный федеральный университет). Делается вывод о необходимости проведения систематической целенаправленной работы со студентами, направленной на предотвращение и борьбу с проявлениями академической нечестности и имитационных практик в высшей школе, в том числе связанных с внедрением цифровых технологий.

В статье исследуются перспективы автоматизации деятельности человека по применению права. Целью исследования является анализ теоретической возможности автоматизации процесса правоприменения посредством использования современных информационных технологий и новых подходов к формированию права. Методология исследования включает в себя системный подход, абстрагирование, анализ и синтез. В статье автор приводит перечень фундаментальных проблем, препятствующих автоматизации процесса правоприменения, вытекающих из особенностей современного права, процесса его создания и применения. К таким проблемам можно отнести отсутствие единой официальной базы данных источников права, несовершенство естественного языка, необходимость использования дополнительной информации о мире и обществе и др. Предлагаются возможные решения указанных проблем, основанные на применении машинного обучения и внедрении машиночитаемого права. В частности, автор рассматривает применение нейронных сетей для распознавания печатного текста, векторных моделей для организации семантического поиска по нормативным текстам, больших языковых моделей для осуществления когнитивных операций и хранения информации о мире и обществе, систем компьютерного зрения для оценки фактов объективной действительности. Сделан вывод, что современные технологии и новые подходы к формированию права потенциально позволяют если не достичь полной автоматизации правоприменения, то существенно приблизиться к данной цели.

Нейронные сети (НС) являются эффективным инструментом решения трудно формализуемых задач, что сделало их незаменимым инструментом для их решения. Однако методики информационной защиты в данной области всё ещё не имеют достаточного уровня защиты, что делает их уязвимыми для киберпреступников. В данной статье исследуются состязательные атаки на НС, их особенности, а также предлагается новая методика обнаружения состязательных атак.

В статье исследуется проблема внедрения технологий искусственного интеллекта в систему государственной службы Российской Федерации как инструмента оптимизации процессов принятия управленческих решений. Представлен анализ существующих подходов к определению сущности искусственного интеллекта и предложено авторское видение данного понятия. Рассмотрена взаимосвязь федеральных проектов «Цифровое государственное управление» и «Искусственный интеллект» в рамках национальной программы «Цифровая экономика». Определены ключевые направления и механизмы внедрения технологий искусственного интеллекта в государственное управление, включая создание специализированной платформы предиктивной аналитики. Проанализирован опыт Германии по использованию искусственного интеллекта в финансовом секторе государственного управления и предложены рекомендации по его адаптации к российским условиям. Представлены конкретные шаги по созданию комплексной системы использования искусственного интеллекта в государственной службе РФ с учетом требований информационной безопасности и защиты персональных данных.

Введение. В настоящее время стремительное развитие цифровых технологий открывает новые смыслы для образования, одновременно выстраивая ряд угроз, ценностных рисков, проблем социально-психологического, этического генеза применения искусственного интеллекта (ИИ) в образовании. Постановка задачи. Осознание угроз и ценностных рисков под влиянием современных прорывных технологий позволит применять ИИ как программный продукт, записанный в определенных информационных кодах и реализующий конкретные алгоритмы, созданные человеком, поэтому его только условно можно называть интеллектом, который никогда не заменит естественный интеллект, сознание. Методика и методология исследования. Общенаучные методы анализа и синтеза передового международного опыта, сравнительно-сопоставительный анализ, анализ описания, обобщения исследований в российских и иностранных источниках по проблеме статьи. Системный анализ ценностных рисков и угроз, проблем позволил оценить потенциальные опасности и искажения ценностно-смысловой сферы личности. Результаты исследования. Анализ психолого-педагогической литературы в российских и иностранных источниках, Сибирском государственном университете инженерии и биотехнологий показал, что внедрение ИИ в учебный процесс имеет технологические смыслы и ценностные риски, угрозы и проблемы, связанные с генеративным искусственным интеллектом в образовании. Технологии с использованием ИИ интегрируются в различные сервисы и системы, трансформирующие привычные услуги и формы взаимодействия до неузнаваемости. Негативные последствия ИИ в образовании разделяем на две группы. Одна группа ценностных рисков связана с технологическими угрозами безопасности личных данных обучающихся, другая группа рисков – с искажением ценностно-смысловой сферы личности, возникновением новых патологических состояний и психических расстройств. Выводы. Недооценка рисков и угроз трансформации ценностно-смысловой сферы личности под влиянием цифровой среды и недопонимания необходимости аксиологизации приведут к серьезным последствиям, связанным с деформацией менталитета российского социума и потерей духовно-нравственных ориентиров будущих поколений. Только при условии осознанного и ответственного подхода к внедрению инноваций, а также при участии высококвалифицированных педагогов общество сможет создать образовательную систему, которая будет соответствовать вызовам современности, сохраняя при этом гуманистическую направленность.

В последние годы мир столкнулся с беспрецедентной глобальной проблемой, вызванной пандемией коронавируса (COVID-19), которая оказала значительное влияние на здоровье населения, экономику и социальные структуры. В условиях стремительного распространения вируса и необходимости быстрой диагностики заболеваний, вызванных COVID-19, возникла необходимость в разработке и внедрении новых технологий, способных обеспечить эффективное выявление и мониторинг состояния пациентов. В этом контексте особое внимание привлекают методы, основанные на использовании нейронных сетей и глубокого обучения, которые демонстрируют высокую эффективность в анализе медицинских изображений, таких как компьютерная томография грудной клетки, в данной статье они и будут рассмотрены.

В настоящее время искусственный интеллект считается одним из важнейших направлений ИТ-исследований. В последнее время искусственный интеллект активно развивается и применяется в различных сферах жизни человека. Его использование облегчает и автоматизирует решение задач, что помогает компаниям более продуктивно настраивать рабочий процесс. Искусственный интеллект очень прогрессивная и широко используемая технология, а на данный момент появляется все больше вариантов его применения, благодаря чему отрасль искусственного интеллекта быстро совершенствуется и развивается. В данной статье будут рассмотрены основные возможности искусственного интеллекта в медицине.

Практическое применение нейронных сетей в диагностике COVID-19 включает несколько ключевых аспектов и методов, которые позволяют повысить точность, скорость и эффективность выявления заболевания. В данной статье будут рассмотрены прототипы моделей нейронной сети, а также результаты тестирования этих модели. Также в данной статье показаны некоторые перспективы применения технологий глубокого обучения в медицине.

В статье проведен обзор и анализ существующих технологий оценки усталости водителя (субъективные методы самооценки, физиологические методы, методы на основе измерения физических показателей, поведенческие методы, использование систем, регистрирующих режим работы и отдыха водителя). Выявлены достоинства и ограничения применения существующих методов. Рассмотрены методы машинного обучения, обоснована возможность их применения с целью разработки алгоритмов оценки усталости водителя.

Исследование посвящено изучению потенциала искусственного интеллекта (далее - ИИ) в контексте повышения эффективности обучения иностранным языкам курсантов военных вузов. Автор провел углубленный анализ научной литературы, нормативных документов и существующих образовательных практик с целью выявления наиболее перспективных направлений применения ИИ в языковой подготовке. В рамках исследования была разработана концептуальная модель интеграции ИИ в учебный процесс, учитывающая специфику военного образования и современные требования к профессиональной иноязычной компетенции офицеров. Ключевыми результатами работы стали: выявление основных направлений применения ИИ (адаптивное обучение, автоматизированный анализ языковых компетенций, генерация учебного контента, персонализация обучения), обоснование необходимости комплексного подхода к внедрению ИИ в языковую подготовку, разработка оригинальной модели интеграции ИИ, учитывающей специфику военного образования. Научная новизна исследования заключается в проведении комплексного анализа потенциала ИИ в контексте военного языкового образования и разработке оригинальной модели интеграции ИИ. Практическая значимость работы состоит в возможности использования полученных результатов для модернизации программ языковой подготовки в военных вузах, разработки инновационных методик обучения и совершенствования нормативно-правовой базы.

В данной статье показано применение генеративной искусственной сети Stable Diffusion для проектирования орнамента для разработки коллекций одежды, а также применение навыков в составлении алгоритма для разработки промта.

Целью исследования является анализ инновационных подходов использования нейронных сетей в создании коллекций одежды.

Объект исследования - нейронная сеть Stable Diffusion. Проанализирован алгоритм и формирование структурного промта, который улучшает взаимодействие с нейронной сетью, и ускоряет результат получения генераций по заданному запросу. В работе продемонстрирован промт, который был составлен для генерации способом преобразования текста в изображение. Представлены новые возможности для разработки дизайна принтов, дизайна тканей и декоративных элементов. Был создан цифровой проект в программе трехмерного моделирования Style3D и проведена разработка коллекции одежды макетным способом.

Практической значимостью проекта является внедрение и трансформация полученных результатов генерации в трехмерную среду и получение коллекции одежды с новым дизайном. Эксперимент, проведенный в ходе исследования, подчеркивает эффективность использования навыков проектирования дизайна в программе Style3D и применения структур, сгенерированных при помощи Stable Diffusion для реализации цифровых проектов. Важность этого исследования заключается в перспективном взаимодействии инновационных подходов и объединение их с возможными методами проектирования, используя визуализацию структур орнаментов, визуализацию образов коллекции одежды. В ближайшем будущем такие способы исследования нейронных моделей могут считаться актуальными и востребованными для создания дизайн-проектов. Предлагается пересмотреть существующие способы проектирования и использовать инновационные технологии способные расширить взгляд на перспективы будущего развития.

Рассматривается актуальная задача краткосрочного прогнозирования суточных атмосферных осадков с использованием метеорологической информации и данных, полученных на основе измерений напряженности электрического поля атмосферы, но без привлечения данных о прошлых значениях осадков. Проведенные исследования показали высокую эффективность применения искусственного интеллекта в решении поставленной задачи, в частности, таких методов машинного обучения, как модели градиентного бустинга, деревья решений, нейронные сети. Данные для исследования за период с 2020 по 2025 год получены с метеостанции Нальчик (Россия, WMO ID 37212) и измерителя напряженности электрического поля EFM-100 установленного на крыше здания ФГБУ «ВГИ».