Научный архив: статьи

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.

В статье рассматривается влияние ключевых цифровых технологий на конкурентоспособность современного бизнеса. Анализируются преимущества автоматизации процессов, использования больших данных, интернета вещей, искусственного интеллекта, блокчейна и облачных решений. Приводятся примеры успешного внедрения этих технологий в компаниях различных отраслей и результаты, которых им удалось достичь. Подчёркивается необходимость разработки комплексной стратегии цифровой трансформации для максимизации эффекта от инвестиций в технологии.

На данный момент актуальность вопросов управления беспилотными летательными аппаратами сложно переоценить – от них зависит не только промышленное и технологическое развитие страны, но и ее безопасность. Обзор литературных источников по данной тематике направлен на рассмотрение современных подходов к разработке алгоритмов управления беспилотными летательными аппаратами и обусловлен необходимостью систематизации наработок в данной области. В контексте данной проблемы затронута история развития беспилотными летательными аппаратами, выделены наиболее значительные ее моменты. Кратко рассмотрены возможности применения в различных отраслях промышленности. Данные литературных источников показывают, что за последнее время произошло смещение интересов от теоретического программирования до вопросов их практического применения в военных целях. Мы ограничились анализом литературных данных за последние 20 лет, в которых освещены вопросы разработки алгоритмов адаптивных систем управления, затронули теоретически вопросы и некоторые аспекты применения нечеткой логики искусственного интеллекта при разработке алгоритмов управления беспилотными летательными аппаратами в условиях неопределенности. Сделаны выводы, что нечеткая логика существенно превосходит по улучшению управления аппаратами, а в сочетании с самообучаемыми нейросетями широко применяется для управления беспилотными летательными аппаратами, в том числе для управления группой объектов. Преодоление всех существующих проблем данных подходов находится в стадии разработки: появляются новые пути решения, математические модели и алгоритмы работы. Современные адаптивные системы управления значительно повышают точность и надежность управления летательными аппаратами в динамически изменяющихся условиях полета. Интеграция машинного обучения и нечеткой логики в системы управления позволяет оптимизировать реакцию летательного аппарата на неопределенные внешние воздействия (изменение погодных условий, технические неисправности, изменения аэродинамических характеристик, воздействие враждебных средств противодействия). Для экспериментального подтверждения различных гипотез широко применяют методы компьютерного моделирования, например, для имитации различных условий полета, проверки адаптивности системы управления. При этом используют математические методы анализа.

В статье рассматривается подход к выявлению противоречий между нормативными документами на естественном языке с использованием методов искусственного интеллекта. Внедрение «умных» стандартов, которые позволяют машинам автоматически понимать и применять нормативные требования, является важным этапом цифровой трансформации, однако на практике интеграция таких стандартов с традиционными нормативными документами неизбежна. При этом наличие противоречий между разными стандартами существенно усложняет их автоматическое применение и вызывает сбои в работе информационных систем. Автором предлагается новый подход к автоматизированному выявлению потенциальных противоречий, основанный на кластеризации текстовых данных с последующим анализом дисперсии эмбеддингов нормативных положений. Используется модель больших языковых эмбеддингов «text-embedding-ada-002», что позволяет преобразовать тексты в семантические векторные представления. Далее применяются методы кластеризации и количественный анализ внутрикластерной дисперсии, а также метрика оптимального транспорта (Earth Mover’s Distance) для оценки различий между группами нормативных положений. Проведённые эксперименты на синтетических данных показали, что предложенный подход способен выявлять более 70% искусственно внесённых противоречий, однако выявлено значительное количество ложноположительных результатов, обусловленных влиянием различий в структуре и мета-данных документов. Полученные предварительные результаты демонстрируют возможность автоматизированного выделения областей потенциальных противоречий для последующего экспертного анализа. Практическая значимость работы заключается в создании программного решения, позволяющего автоматизировать поиск противоречий в больших массивах нормативной документации и обеспечить корректность взаимодействия как между системами, так и между человеком и машиной. Материалы статьи будут полезны разработчикам интеллектуальных систем автоматизации нормативной документации и специалистам, занимающимся цифровой трансформацией в сфере стандартизации.

В статье рассматривается проблема оптимизации производительности систем искусственного интеллекта в реальном времени. Предложена гибридная архитектура мониторинга, сочетающая традиционные методы с машинным обучением. Проведено экспериментальное исследование, показавшее повышение производительности на 25-30% и снижение затрат на инфраструктуру на 25%. Результаты могут применяться для масштабирования существующих ИИ-систем.

Приведены сведения о содействии проектам развития интеллектуальной экономики, оснащенной Искусственными Интеллектами. Статья призвана способствовать вдохновению к инвестированию в исследования и приложения Искусственного Интеллекта. Актуализирована диалектика явления «Искусственный интеллект и антропоморфизм», введен и обоснован постулат «Искусственный Интеллект – участник духовного производства». Предпринята презентация терминов «Интеллект – роботизированные производства», «Антропоморфизм психотипов искусственного интеллекта», «Психотип искусственного интеллекта».

Предложен гибридный подход по распознаванию действий человека-оператора в коллаборативных роботизированных средах, сочетающий методы компьютерного зрения и большие языковые модели. Разработана модифицированная метрика WSAA, позволяющая оценивать полученные результаты с учетом точности и адаптивности модели. Наилучшие результаты показала модель Llama3.2-Vision, продемонстрировав высокую точность распознавания и устойчивость к изменениям в условиях окружающей среды. Предложенный подход может быть применен для повышения эффективности взаимодействия человека и робота в промышленных условиях.

Современные тенденции развития интернет-пространства, увеличение количества пользователей гаджетами привели к тому, что реклама перешла из пространства телевидения, радиовещания и печатных изданий в мир социальных сетей. Ежедневно среднестатистический пользователь интернета проводит в социальных сетях всё больше и больше времени, создавая для предпринимателей разных уровней привлекательную площадку для рекламирования своих товаров и услуг. Для производителей данная ниша, несмотря на возникающие проблемы, является перспективной средой роста и развития.

Появление нейросетей, способных достаточно качественно имитировать творческий процесс, писать грамотные и связные тексты любого объема на заданную тему, создавать правдоподобные картинки и библиографические списки не могло пройти мимо внимания студентов. Использование технологий искусственного интеллекта для экономии времени за счет быстрого решения рутинных заданий, написания обзорных статей, рефератов, курсовых работ выглядит очень заманчивым, но нужно учитывать возможные риски и ограничения, свойственные этому инструменту.

В условиях дефицитного рынка труда многие российские компании в последние несколько лет стали уделять повышенное внимание процессам подбора персонала. Одним из способов повышения эффективности процессов подбора является автоматизация за счет использования современного программного обеспечения. Статья посвящена разработке модели и методики оценки экономического эффекта автоматизации процесса подбора персонала. Модель оценки экономического эффекта разработана в Excel, методика включает в себя 9 этапов и описывает последовательность шагов, необходимых для оценки экономического эффекта. Предложенная модель и методика оценки экономического эффекта могут представлять интерес как для специалистов и руководителей HR подразделений, так и для разработчиков программного обеспечения при проведении переговоров с потенциальными заказчиками.

Автор рассматривает перспективы интеграции генеративного искусственного интеллекта в процессы развития арт-индустрии и проблему вытеснения художественных произведений результатами работы нейронных сетей. В качестве эмпирического материала представлены результаты создания изображений при помощи инструментов «Шедеврум», «Midjourney», «Lexica». Автор проводит тщательный анализ полученного материала и интерполирует полученные результаты на актуальные тенденции и подходы в современной тату-индустрии.

Статья посвящена некоторым аспектам внедрения искусственного интеллекта в процесс принятия управленческих решений в менеджмент организации. Искусственный интеллект (ИИ) на сегодняшний день является неотъемлемым атрибутом современного информационного времени. С помощью возможностей применения ИИ организации могут легче внедрять в сферу своей деятельности новые проекты и оптимизировать существующие бизнес-процессы, повышая тем самым их производительность и эффективность.