Научный архив: статьи

В статье анализируются возможности использования ИИ в сфере образовательных отношений. Авторами определяется специфика образовательного процесса как комплексного процесса обучения и воспитания, что ставит особые задачи при включении инструментов ИИ. Авторами предлагается система партнерской модели внедрения инструментов ИИ как технических возможностей, использованных и дополненных преподавателем для формирования полноценной личности студента.

В статье отмечается, что в настоящее время, согласно стратегии научно-технологического развития РФ, «Большие вызовы - это объективно требующая реакции со стороны государства совокупность проблем, угроз и возможностей, сложность и масштаб которых таковы, что они не могут быть решены, устранены или реализованы исключительно за счет увеличения ресурсов». Концепция, парадигма и методический подход «больших вызовов» нашли применение во многих странах мира. При этом большие вызовы рассматриваются как новая реальность. Особое внимание ученых обращено к проблемам пандемий, к созданию новых лекарственных препаратов для лечения рака и сердечно-сосудистых заболеваний, поиска современных технологий и биосредств, позволяющих сократить детскую смертность и увеличить продолжительность жизни на планете. Вызывает беспокойство и такой вызов, относящийся к категории «больших вызовов», как продолжающееся социальное расслоение (по уровню доходов, продолжительности жизни, обеспеченности комфортным жильем, оказания различного рода услуг и др.) как на уровне отдельных стран, так и в глобальном масштабе. Повествуя о системных подходах в концепции больших вызовов в статье затронуты и экологические проблемы, которые несут в себе существенные риски.

Исследования искусственного интеллекта являются одним из основных трендов современности. При этом научным сообществом осознаются значительные этические риски, связанные с его появлением, среди которых непрозрачность принятия решений, невозможность определения субъекта ответственности, проблема предвзятости и справедливости. Для минимизации и элиминации обозначенных рисков в литературе предлагается концепт искусственных моральных агентов, поведение которых выстраивалось бы на человеческих этике и морали. Однако возникают сопутствующие затруднения, наиболее важным из которых является невозможность однозначного выбора этической теории, связанная с их принципиальной несогласованностью. В данной статье предлагается рассмотреть деонтологию как один из вариантов, который может быть использован в структуре искусственных моральных агентов. Автор показывает преимущества деонтологии перед другими этическими системами: более простая формализация самой теории, системность и универсализуемость принципов, - а также потенциальные проблемы, такие как различение долженствования и категории допустимости, а также формализация конкретных максим. Однако помимо построения и выбора подходящей теории возникают затруднения, связанные с тем, каким образом определить, что созданный искусственный моральный агент в достаточной степени морален. Для этого в статье рассматривается моральный тест Тьюринга, который призван помочь ученым в этом вопросе.

Статья посвящена вопросам применения искусственного интеллекта в правосудии. Данная тема является актуальной ввиду значительных достижений в развитии методов искусственного интеллекта и практической значимости применения современных методов обработки информации в правосудии. Авторами рассматривается опыт других стран (Китая, стран Европейского союза) по применению искусственного интеллекта в правосудии, применение информационных технологий для облегчения работы судов. Отмечается, что российские исследователи обращают внимание на сильные и слабые стороны искусственного интеллекта и на угрозы, которые возникают при попытке заменить им судью. В среде академических исследователей, с одной стороны, возникают дискуссии о возможности замены судей искусственным интеллектом с другой стороны, есть понимание того, что современные информационные технологии могут разгрузить судей по делам определённого вида.

Статья посвящена анализу эффективности и целесообразности внедрения цифровых технологий в практическую деятельность арбитражных судов. Рассмотрены инструменты автоматизации и цифровизации функционирования арбитражных судов и пределы их применения. Определены особенности системы правовых норм, регулирующих диджитализацию арбитражного процесса. Поставлен вопрос об уместности использования искусственного интеллекта в осуществлении правосудия по арбитражным делам, а также установлены возможные пути развития и совершенствования существующего порядка арбитражного процесса с точки зрения цифровизации и внедрения новейших технологий. Обоснован вывод о необходимости дальнейшей диджитализации деятельности арбитражного суда в целях оптимизации работы сотрудников и снижения процессуальной нагрузки на судей.

В статье рассматриваются перспективы использования технологии искусственного интеллекта в деятельности правоохранительных органов, в том числе в раскрытии и в расследовании преступлений. Обращается внимание на то, что в ряде зарубежных странах данная технология уже активно используется в полицейской деятельности и демонстрирует свою эффективность. Делается вывод о том, что искусственный интеллект - непременный инструмент полиции будущего.

Потребление электроэнергии является ключевым фактором устойчивого развития в энергетической отрасли, и точное прогнозирование его изменений имеет важное значение для эффективного управления большими электро-энергетическими системами и ресурсами. Целью данного исследования является разработка математической (регрессионной) модели для прогнозирования поведения электропотребления на каждый час следующих суток для энергосбытовых компаний современными методами машинного обучения и искусственного интеллекта. Рассматриваются различные методы искус-ственного интеллекта, применяемые для моделирования и прогнозирования потребления электроэнергии. К этим методам относятся: линейная модель, случайный лес и две реализации градиентного бустинга над решающими деревьями. Научный подход, основанный на технологии искусственного интеллекта Boosting, позволяет максимально снизить ошибку прогнозирования электропотребления в крупных энергетических компаниях. Авторами разработана новая, полезная и качественная регрессионная модель, адекватно описывающая экспериментальные данные по потреблению электроэнергии за каждый час суток. Выполнено тестирование разработанной регрессионной моде-ли на реальных производственных данных энергетической компании. Проведенное исследование и полученные результаты позволяют авторам сделать вывод о том, что разработанная математическая модель методом машин-ного обучения LightGBM может быть использована энергосбытовыми компаниями для почасового планирования электропотребления при подаче заявок на оптовый рынок электроэнергии и мощности (ОРЭМ) на несколько дней вперед. Исследование было выполнено на языке программирования Python.

В статье сопоставлены современные научные точки зрения на правовую природу искусственного интеллекта, тенденции развития современных правовых норм, регламентирующих указанную сферу, предпринята попытка анализа возможных юридических рисков функционирования искусственного интеллекта через призму общенаучного логического метода и метода прогнозирования. Поддержана точка зрения о том, что в настоящий момент искусственный интеллект стоит рассматривать в качестве объекта гражданских правоотношений, говорить о появлении правосубъектности искусственного интеллекта преждевременно.

В настоящей статье проведено исследование возможностей и перспектив применения технологий искусственного интеллекта (далее - ИИ) в сфере управления с особым акцентом на аспекты, связанные с современными подходами менеджмента. Анализируя преимущества и потенциальные риски интеграции ИИ, мы выделили основные направления его развития и предложили практические рекомендации по эффективному внедрению данных технологий в управленческие процессы. Основной целью статьи является детальное рассмотрение и всесторонний анализ преимуществ, а также перспективных возможностей использования ИИ для оптимизации управленческих решений и бизнес-процессов. В рамках исследования акцентируется внимание на том, каким образом технологии ИИ способны повысить результативность управленческих практик, способствовать цифровой трансформации бизнес-моделей и создавать инновационные инструменты, которые будут востребованы в будущем. Также подчёркиваются ключевые детерминанты, влияющие на успешность применения ИИ в управлении. В заключительной части статьи сформулированы выводы, резюмированы основные результаты проведённого анализа, а также представлены уникальные подходы к совершенствованию практик управления на основе технологий ИИ.

В статье рассматривается применение искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации распределения ресурсов и нагрузки в цепях поставок. В работе проведен анализ существующих методов, сфокусированных на задачах оптимизации, основной акцент сделан на алгоритмах искусственного интеллекта. Были описаны и проанализированы генетические алгоритмы, муравьиные алгоритмы и алгоритмы имитации отжига. Результаты анализа показали, что генетические алгоритмы обладают способностью находить глобальные оптимальные решения, однако их использование требует больших вычислительных ресурсов и времени. Муравьиные алгоритмы, в свою очередь, эффективно решают задачу нахождения локальных оптимумов, при этом обладая низкой вычислительной сложностью. Алгоритмы имитации отжига позволяют быстро находить решения, однако они сопровождаются вероятностью попадания в локальные минимумы. Данная статья показывает, насколько применение алгоритмов искусственного интеллекта позволяет улучшить решение задач оптимизации в цепях поставок.

Данная статья посвящена проблеме оптимизации управления складскими операциями с использованием системы поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта. Складские операции являются важной составляющей логистической цепи снабжения, и эффективное управление ими может привести к значительному повышению производительности и снижению издержек. В работе представлен анализ, в рамках которого рассматривается применение искусственного интеллекта для оптимизации процессов управления складскими операциями. Предложено использовать систему поддержки принятия решений, основанную на методах искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, алгоритмы оптимизации и экспертные системы.

Искусственный интеллект играет значимую роль во всех сферах жизни общества, в том числе и в финансовой области, обеспечивая более точное и прозрачное проведение транзакций. В статье подробно рассматриваются принципы применения искусственного интеллекта в оценке кредитного риска для финансовых учреждений. Авторы указывают ряд методик, лежащих в основе действия компьютерных программ, которые применяются для повышения надёжности и эффективности кредитного скоринга. В статье представлены преимущества и трудности, с которыми сталкивается искусственный интеллект, а также приводятся аспекты применения машинных технологий в области финансов.