Научный архив: статьи

В условиях стремительного развития цифровых технологий и внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в различные сферы жизни общества, актуализируется задача адаптации системы профессионального образования к новым вызовам. В частности, перед научно-профессиональным педагогическим сообществом (сообщество, НППС) встает вопрос о разработке и реализации методологических подходов и стратегий интеграции ИИ в процессы непрерывного образования педагогов, что требует комплексного исследования. Предложенная публикация содержит методы трансдисциплинарного подхода и методы формирования трансактивной памяти (TPM). Использование трансдисциплинарного подхода направлено на развитие у профессорско-преподавательского состава высшей школы новых свойства личности, суть которых в повышенной личной ответственности за внедряемые нововведения в образовательные процессы. Использование методов трансактивной памяти проявляется в процессе внутригрупповых трансакций - делового и неформального общения, с помощью которых научно-профессиональное педагогическое сообщество объединяется в единую сеть, содержащую в себе и конкретные информационные «блоки знаний» и информацию об «адресах», т. е. о том, к кому из членов сообщества следует обращаться за какой информацией.

Результаты исследования направлены на создание инфраструктуры развития неформального и информального образования в контексте внедрения искусственного интеллекта. Особое внимание уделяется анализу потребностей и возможностей научно-профессионального педагогического сообщества в адаптации к новым технологиям, разработке методологических основ и стратегий интеграции ИИ в образовательный процесс, а также оценке перспектив развития данного направления через систему неформального и информального образования. Предложена модель структуры базы знаний научно-профессионального педагогического сообщества при формировании и развитии трансактивной памяти в процессе принятия управленческих решений.

Развитие информационных технологий способствует качественным изменениям в современном мире. Такое направление, как искусственный интеллект не может оставаться без должного внимания и применения. Сегодня минимальный уровень знаний, связанных с искусственным интеллектом, является неотъемлемой частью повседневной жизни. Особенно это касается медицины. Будущим медикам уже сегодня необходимо показывать способы использования искусственного интеллекта на практике. Проблема заключается в том, что в технических вузах этому предмету предшествует изучение других связанных дисциплин. У студентов медицинских вузов такого набора технических дисциплин нет. Необходимо адаптировать темы, связанные с искусственным интеллектом, для студентов медицинских вузов. Анализ существующих учебников и методических пособий показал как разброс тем, так и сложную их техническую составляющую. На основе общего опыта были выделены и адаптированы наиболее важные темы для студентов-медиков, отражающие основы искусственного интеллекта и его применение в медицине. Разработанный тематический план включает в себя наиболее важные темы дисциплины с аргументацией и необходимое количество часов для их изучения. Рассмотрение обозначенных тем может быть использовано в педагогической деятельности в медицинских вузах в рамках изучения дисциплины «Введение в искусственный интеллект».

В условиях глобальной цифровизации экономики и реализации национальных стратегий развития возникает необходимость анализа внедрения технологий ИИ в различные отрасли экономики. Имеет значение, какими темпами будут развиваться данные направления в нашей стране. Применение ИИ становится ключевым фактором повышения эффективности и конкурентоспособности, а также основой перехода к новой цифровой экономике.

Исследование направлено на анализ теоретических и организационно-методических аспектов внедрения ИИ в экономику, динамики отраслевых экономических эффектов и формулирование прогноза достижения целевых показателей Национальной стратегии развития искусственного интеллекта. Для анализа использованы методы сравнительного и экономико-статистического анализа, которые позволяют сопоставить исходные и целевые показатели эффективности, оценить структурные изменения и формализовать выводы о влиянии ИИ на сокращение операционных расходов и оптимизацию бизнес-процессов. Рассмотрены ключевые отрасли, в которых внедрение технологий ИИ оказывает значительное влияние: от обрабатывающей промышленности до государственного управления, здравоохранения и сельского хозяйства. Исследована динамика экономических эффектов, выявлены тенденции и потенциал снижений затрат благодаря цифровым технологиям. Научная новизна исследования заключается в оценке возможностей достижения важнейших целевых индикаторов Национальной стратегии развития искусственного интеллекта.

Результаты исследования могут быть использованы при разработке и корректировке стратегий цифровой трансформации организаций и отраслей, формировании управленческих решений и государственной политики по внедрению ИИ. Практическая реализация рекомендаций способствует повышению цифровой зрелости экономики.

В статье представлены системное и взаимосвязанное изложение внешнеполитических аспектов разработки технологий искусственного интеллекта в Соединенных Штатах Америки и Китайской Народной Республике. Актуальность темы обусловлена происходящими технологическими прорывами и изменениями в международной обстановке, которые положили начало новым подходам в сфере политических, экономических и военных отношений государств «стратегического треугольника» Россия - США - КНР и других стран мирового сообщества. В этих условиях обеспечение информационной безопасности России тесно связано с решением ряда политических, экономических и военных вопросов взаимодействия с Китайской Народной Республикой в направлении «равноправного доверительного партнерства и стратегического взаимодействия». Вместе с тем, поскольку угроза мировой войн ы в современном мире окончательно не снята, с особой остротой встает проблема обеспечения информационной безопасности России с учетом реализации политики Соединенных Штатов Америки и Китайской Народной Республики в области разработки технологий искусственного интеллекта.

Предмет/тема. В условиях обострения борьбы за лидерство между США и Китаем, введения антироссийских санкций для России особенно актуальной становится задача укрепления стратегического партнерства Российской Федерации с Китайской Народной Республикой в области разработки технологий искусственного интеллекта, расширения научных, образовательных и торгово - экономических связей между Россией и Китаем.

Цели/задачи. Проанализировать противостояние Соединенных Штатов Америки и Китайской Народной Республики в сфере разработки технологий искусственного интеллекта и оценить перспективы расширения научных, образовательных и торгово - экономических связей между Россией и Китаем в условиях введения антироссийских санкций в области образования и науки. Методология. В работе проведен анализ результатов противостояния Соединенных Штатов Америки и Китайской Народной Республики в сфере разработки технологий искусственного интеллекта и перспектив расширения научных, образовательных и торгово - экономических связей между Россией и Китаем.

Результаты. Предложен подход к анализу результатов противостояния Соединенных Штатов Америки и Китайской Народной Республики в сфере разработки технологий искусственного интеллекта и перспектив расширения научных, образовательных и торгово - экономических связей между Россией и Китаем в условиях антироссийских санкций в области образования и науки.

Обсуждение/применение. Предложенный подход к анализу результатов противостояния Соединенных Штатов Америки и Китайской Народной Республики в сфере разработки технологий искусственного интеллекта и перспектив расширения научных, образовательных и торгово - экономических связей между Россией и Китаем в условиях антироссийских санкций в области образования и науки позволяет дать прогноз последствий реформирования отечественной системы образования и науки по «китайскому образцу» для обеспечения информационной безопасности России.

Выводы/значимость. Результаты анализа результатов противостояния Соединенных Штатов Америки и Китайской Народной Республики в сфере разработки технологий искусственного интеллекта и оценки перспектив научных, образовательных и торгово- экономических связей между Россией и Китаем в условиях антироссийских санкций могут быть использованы для обоснования рекомендаций руководству нашей страны по реформированию отечественной системы образования и науки. Сделан вывод о том, что в условиях обострения противостояния США и КНР в сфере разработки технологий искусственного интеллекта Российская Федерация и Китайская Народная Республика являются друг для друга важными стратегическими партнерами.

Статье детально рассмотрены вопросы, связанные не просто с привлечением и занятостью молодежи в сельском пространстве, а преодолением барьеров на пути профессионального становления, адаптации, развития с высоким уровнем социальной поддержки. В рамках данного исследования мы провели оценку основных мотивов, отражающих заинтересованность в занятости в сельском хозяйстве. Выявили проблемы профессиональной адаптации молодежи, представив их в виде структурой модели. Хотя традиционно акцент в развитии карьеры в аграрной отрасли делался на технических знаниях и специфическом профессиональном опыте, растущая значимость таких навыков, как эффективная коммуникация, эмоциональный интеллект, командная работа, лидерские качества и навыки стратегического решения проблем, подчёркивает необходимость комплексного понимания процесса адаптации. В связи с этим разработана комплексная методика развития системы адаптации, которая позволит провести эффективные мероприятия по профориентации, адаптации и развитию молодых кадров для сельского хозяйства. Отличительной особенностью методики является ее комплексность, а именно, учет отношения и потребностей двух ключевых субъектов системы адаптации самих молодых специалистов и их непосредственных руководителей. Предложенная в рамках данного исследования методика позволяет одновременно охватить поведение субъектов адаптации по отношению друг к другу, оценить их отношение к определённым задачам и общий процесс адаптации с учетом особенностей функционирования отечественных сельскохозяйственных предприятий и уникальности сельской местности.

Статья посвящена вопросам исследования моделей взаимодействия человека и искусственного интеллекта, их содержанию и особенностям применения в военном деле. Совокупность возможных моделей взаимодействия подвергается исследованию, как с позиции человека, так и с точки зрения наиболее сильного в настоящее время - генеративного - искусственного интеллекта в виде чата GPT различных модификаций. Отмечается возможность становления и развития следующих моделей взаимодействия человека с различными типами слабого и сильного искусственного интеллекта: слияния, относительной независимости искусственного интеллекта, партнерской (или гармоничного взаимодействия) и инструментальной. Наряду с этим, уделяется внимание специфическому использованию данных моделей взаимодействия в военной сфере.

В данной статье раскрывается ключевая особенность в развитии и активном продвижении в среде малого бизнеса преимуществ искусственного интеллекта, значимость которого ежедневно возрастает в эпоху цифровизации всей экономической системы. Несомненно, на сегодняшний день применение информационных технологий в бизнесе выступает в качестве важного инструмента при составлении стратегических целей и задач. На наш взгляд, выбранная нами тема научного исследования является весьма актуальной на сегодняшний день, поскольку в условиях различных колебаний и изменений в рыночной среде, организации, которые не интересуются всеми новшествами современного мира, оказываются под серьезной угрозой отставания от своих рыночных конкурентов, а также под вопросом становится и их дальнейшее существование. Таким образом, можем сделать вывод, что благодаря применению современных цифровых технологий малый бизнес открывает для себя новые двери и возможности по улучшению навыков гибкого и быстрого реагирования на те или иные изменения и колебания рыночной среды. На наш взгляд, использование цифровых технологий играет положительную роль в деятельности субъектов малого предпринимательства, способствуя росту прибыли компании, улучшению качества обслуживания клиентов, повышению производительности труда, а также общей эффективности деятельности организации. Тем самым, в ходе проведенного исследования раскроем роль и влияние искусственного интеллекта на малый бизнес, с выявлением основных преимуществ и проблем, которые мешают процессу внедрения новых цифровых технологий, препятствуя повышению общего уровня конкурентоспособности организаций в условиях современных реалий.

Целью данного исследования является изучение экономики региона на основе интеллектуальной модели. Рассматриваются преимущества такого подхода в контексте умного региона путем изучения антецедентов модели: возможностей, ценностей и преимуществ. Применяя подход модели умного региона, мы изучаем динамику воспроизводимости, масштабируемости и устойчивости цифровых решений в умных регионах. Результаты исследования указывают на важность признания моделей умного региона при использовании их в качестве стратегического инструмента развития для умных регионов. Предлагаемый подход умной модели может поддерживать постоянное развитие возможностей и решений, связанных с цифровизацией во всех районах нашей страны. В статье предложена эталонная модель умного региона, которая может быть инструментом для решения развития региона и входящих в него городов. Умный регион представляется как цифровая платформа, где основное внимание уделяется взаимосвязи входящих в него составляющих. Инфраструктура территории является сложным конгломератом взаимодействующих в нем структур. От умной настройки связей между ними зависит будущее региона и комфортность проживания в нем людей. Создание эталонной модели регион позволит видеть перспективы его развития. В статье описаны основные признаки умного региона. Разработана эталонная модель региона, которая включает в себя умную среду обитания, умных людей, умное правительство, умную экономику, умную мобильность и умную жизнь. Выявлены основные стандарты и признаки для оценки развития интеллекта регионов. Показано, что на создания умного региона влияет его культурно-региональное развитие. Рассмотрены региональные цифровые платформы для создания умного региона. В заключении показаны перспективы развития умных городов и трудности, которые при этом могут возникнуть.

Тематика цифровой (компьютерной) автоматизации и происходящей под ее влиянием трансформации сознания, деятельности и социального поведения современных поколений людей прочно заняла свое место в актуальной повестке дня. Передовые достижения технического прогресса предоставляют человечеству прежде невиданные возможности, однако мало кто задумывается об оборотной стороне технологических «чудес» и расплате за них. Между тем все более заметными атрибутами настоящего и обозримого будущего уже становятся технологическая безработица, цифровая зависимость, когнитивные искажения, духовное обнищание и утрата людьми своих компетенций при чрезмерном использовании технологий на базе искусственного интеллекта. В предлагаемой публикации анализируется, как и почему современный человек оказался в так называемом «цифровом манеже», и может ли он выбраться из этой высокотехнологичной ловушки, не отказываясь от благ прогресса, но начав рационально–критически относиться к ним, во имя сохранения своей свободы и полноценной социализации.

Проанализированы данные по внедрению технологий искусственного интеллекта в российскую экономику и выявлены области с заметным ростом спроса на эти технологии. Исследованы проблемы и угрозы, которые возникают при внедрении искусственного интеллекта. Экономический аспект проблемы выражен в риск-ориентированном подходе к реализации стратегии развития искусственного интеллекта в российской экономике.

Целью исследования является определение ключевых факторов, формирующих восприятие обществом темы нейросетевых и иммерсивных технологий на основе анализа различий между содержанием публикаций СМИ Тамбовской и Воронежской областей по данной теме и мнением жителей этих регионов. Для изучения актуальности применения нейросетевых и иммерсивных технологий проанализированы вышедшие на тамбовских и воронежских медиаресурсах публикации, связанные с данной темой. В список для проведения контент-анализа вошли следующие региональные СМИ: тамбовские – телеканал «Вести Тамбов», газета «Тамбовская Жизнь», интернет-издание «Блокнот-Тамбов»; воронежские – телеканал «TV-Губерния», газета «Мое!», интернет-издание «Блокнот-Воронеж». Запериод с 1 января 2023 по 1 января 2025 года в каждом регионе анализируются СМИ соответствующего вида – телеканал, газета и сетевое издание. С целью изучения отношения аудитории региональных СМИ к проблеме применения нейросетевых и иммерсивных технологий проведен опрос жителей Тамбовской и Воронежской областей. Общее количество респондентов составило 300 человек: в Тамбовской области – 150 человек и в Воронежской области – 150 человек. В результате исследования выявлено, что в обеих областях значительная часть населения не пользуется нейросетевыми технологиями, ссылаясь на отсутствие необходимости или недостаток знаний. СМИ Тамбовской и Воронежской областей активно освещают внедрение нейросетей в различные сферы жизни, однако в Тамбовском регионе чаще встречаются негативные публикации, касающиеся возможных рисков – мошенничества и угроз конфиденциальности. В Воронежской области публикации носят более позитивный характер, способствуя формированию положительного отношения к новым технологиям.

В настоящее время в условиях экономической нестабильности необходимо применять новые подходы к прогнозированию. Статья посвящена возможностям искусственного интеллекта, который включает в себя машинное обучение и глубокие нейросети. Искусственный интеллект позволяет анализировать сложные нелинейные зависимости и повышать точность прогнозов. В данной статье рассмотрены методы искусственного интеллекта для эффективного прогнозирования экономического развития на глобальном и региональном уровнях, в частности, методы искусственного интеллекта применены к прогнозированию валового внутреннего продукта Российской Федерации с расчётом ошибок прогнозов при использовании различных методов прогнозирования.