Весной 2024 года онлайн-кинотеатр Okko, входящий в экосистему Сбера, совместно с продюсерской компанией «БМП» представил научное шоу «Границы познания». В роли ведущего выступил директор Управления исследований и инноваций Сбербанка Альберт Ефимов. Гостями программы стали известные российские ученые, в том числе нейробиолог Константин Анохин и математик Алексей Семенов. Константин Анохин поделился знаниями о том, что такое гиперсетевая теория сознания и где находятся память, разум и мышление. Алексей Семенов рассказал о создании интуитивного искусственного интеллекта, трансформации личности в цифровой реальности и актуальности математических проблем в современном мире. В статье представлены расшифровки бесед.
Предметом исследования являются современные технологии генеративного искусственного интеллекта (ГИИ), их влияние на общество и право (на примере КНР). Стремительное развитие ГИИ связано с ростом венчурных инвестиций и активной поддержкой со стороны крупных технологических компаний и государств. Так, с 2022 года в КНР приняты ряд документов о регулировании ИИ. При этом, КНР придерживается принципа безусловной защиты государственной безопасности. Важной тенденцией регулирования ИИ (ГИИ) в Китае является стремление к формированию отдельного общего законопроекта об ИИ, который бы значительным образом расширил действующую сейчас в Китае архитектуру нормативного регулирования. Ожидается, что в течение 2025 года законопроект будет принят, что поспособствует более полному и детальному регулированию искусственного интеллекта в КНР. В ходе исследования автором были использованы следующие методы познания (методология исследования): диалектический метод познания, общенаучные эмпирические методы познания (сравнение и описание), общенаучные теоретические методы познания (обобщение и абстрагирование, индукция и дедукция, аналогия), а также частнонаучные эмпирические методы познания (метод интерпретации правовых норм) и частнонаучные теоретические методы познания (юридико-догматический). Основные выводы проведенного исследования заключаются в следующем. К настоящему времени, законопроект об ИИ, предложенный китайскими учеными-правоведами, еще находится на стадии обсуждения, но уже сейчас понятно, что он существенно дополняет и расширяет уже созданную архитектуру нормативного регулирования искусственного интеллекта на территории Китайской Народной Республики. В нем содержатся множество смелых идей и смыслов (например, о правовой защите данных, полученных в результате работы ГИИ). Думается, что в течение 2025 года указанный проект закона (судя по всему с доработками) все же будет принят. Исходя из наличия уже вступивших в силу и действующих сейчас нормативных правовых актов в отношении искусственного интеллекта (в том числе генеративного), а также тенденций к стремительному формированию основного закона об ИИ, однозначно следует, что Китай идет по пути нормативной регламентации указанной сферы для общего пользования внутри КНР, при этом отдавая свободу использования и изучения ИИ в государственных целях, в целях защиты национальных интересов.
С развитием цифровых технологий, искусственного интеллекта и больших данных, спортивная индустрия сталкивается с растущей потребностью в продвинутых аналитических инструментах. В футболе, где стратегическое и тактическое планирование играют ключевую роль, применение технологий компьютерного зрения и машинного обучения для анализа игр становится не просто трендом, а необходимостью для поддержания конкурентоспособности. Использование компьютерного зрения и машинного обучения в спортивной аналитике позволяет автоматически извлекать значимые данные из видео матчей, что значительно повышает скорость и точность анализа по сравнению с традиционными методами. Такие технологии могут предоставить тренерам детальные отчеты о движениях, позиционировании и тактике игроков в реальном времени. Целью является создание системы, которая позволит проводить комплексный анализ футбольных матчей с использованием последних достижений в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Основной метод - обзор и анализ публикаций по теме исследования; анализ современных технологий, позволяющих автоматически обрабатывать видеоданные. Основная методология - концепция разработки проекта PLAY VISION AI как способ просмотра спортивных матчей с помощью искусственного интеллекта для оценки эффективности игровых стратегий. Актуальность данной работы обусловлена максимальной модификацией современных технических средств для улучшения аналитических возможностей в спорте. Авторами разработаны алгоритмы для калибровки и коррекции искажений видео, полученного с футбольных матчей; разработаны методы детекции и трекинга опорных точек и игроков на видео; реализованы алгоритмы для сопоставления изображений с реальными координатами на поле, а также определения позиций игроков; выполнена интеграция разработанных методов в единую систему с интерфейсом для конечных пользователей. Разработанная система PLAY VISION AI обеспечит тренерам и аналитикам инструменты для оценки эффективности игровых стратегий и подготовки к предстоящим матчам. Также будет способствовать дальнейшему развитию технологий анализа в спорте, открывая новые перспективы для исследований и практического применения.
Введение. Статья посвящена проблеме трансформации человека в постчеловека вследствие становления пятой промышленной революции. Процессы цифровизации, свойственные индустрии 4.0 настолько прочно вошли в повседневное бытие человека, что меняют его изнутри. Взаимодействие с искусственным интеллектом и коботами формирует постчеловеческое будущее, а имплантация чипа в головной мозг создает постчеловека.
Теоретический анализ. Феномен индустрии 5.0 связан с активным использованием робототехники и искусственного интеллекта во всех сферах жизнедеятельности человека. Особенность данной стадии промышленной революции заключается в человекоориентированности техники и установлении баланса между природой и техносферой. Тем не менее в результате данных процессов происходитутрата человеком собственного Я и статуса субъекта познания. Происходит переход от Homo Sapiens к Homo Digitalis.
Заключение. Пятую промышленную революцию можно считать торжеством постгуманизма. Технооптимизм, вера в научно-технический прогресс и искусственный интеллект ставит под сомнение факт исчезновения человека как виновника данных феноменов. Зачем создавать постчеловеческое бытие, если человек утратит в нем свою сущность? Homo Digitalis подобен означающему без означаемого – говорящей голове, лишенной собственного сознания и разума.
В последнее десятилетие цифровизация оказывает всё большее влияние на мировые политические процессы и становится устойчивым фактором международной жизни. Не стала исключением и дипломатическая практика, где всё большее распространение получает феномен цифровой дипломатии. В этом контексте особое значение приобретает задача совершенствования методов изучения данных процессов и явлений. В настоящей статье анализируются российские исследования цифровой дипломатии. Автор ставит перед собой цель выявить ключевые характерные для них методы, оценить их сильные и слабые стороны. В первом разделе статьи рассматриваются публикации, в которых применяется метод дискурс-анализа небольших по своему объему международно-политических текстов или их фрагментов. Автор заключает, что такой дизайн позволяет успешно описать коммуникационные стратегии различных политических игроков, но подходит больше для исследований лингвистического профиля, так как не отвечает на волнующие политологов вопросы об эффективности инструментария цифровой дипломатии. Во втором разделе анализируются работы, опирающиеся на метод контент-анализа. Автор приходит к выводу, что, хотя данный метод позволяет обработать больший массив данных и снизить влияние субъективных факторов, он также не лишен недостатков, поскольку при его применении игнорируются визуальный компонент публикаций и более широкий контекст, в который те помещены. В третьем разделе в центре внимания находятся работы, в которых используется наиболее трудоемкий и требовательный к ресурсам и навыкам исследователя метод машинной обработки больших массивов данных (хештегов). Как отмечает автор, применение этого метода сопряжено с целым комплексом очень специфических трудностей методологического и чисто технического плана. В частности, речь идет о проблеме отсеивания ботов и иных способов манипуляции трафиком. В этом контексте автор приходит к выводу о целесообразности дальнейшего совершенствования методов изучения цифровой дипломатии за счет развития культуры аналитики данных и более активного использования наработок из иных дисциплин (филологии, социологии, культурологии и т. д.).
Ключевой целью исследования, результаты которого представлены в данной статье, является раскрытие потенциала повышения качества преподавательской деятельности в области управленческих дисциплин на основе применения инструментов искусственного интеллекта (ИИ). Авторы в качестве методологического подхода в своей работе рассматривают системный анализ трансформации роли и основных функций, задач преподавателя в условиях стремительного развития и доступности инструментов генеративного искусственного интеллекта (ГИИ). Обосновано зарождение и развитие в области управленческих дисциплин новой гибридной модели «преподаватель + ИИ». В статье рассматривается промпт-инжиниринг как инструмент разработки и дизайна управленческих курсов, показаны возможности совершенствования системы оценивания с использованием искусственного интеллекта, отдельное внимание уделено новым инструментам визуализации учебного материала для повышения вовлеченности обучающихся, приведены успешные практики интеграции различных инструментов ИИ в учебном процессе. Авторы обосновывают, что ИИ не только предоставляет новые возможности совершенствования преподавательской деятельности, но и порождает новые проблемы как педагогического, так и организационного характера в области управленческих дисциплин. Результаты и выводы, представленные в статье, направлены на расширение дискурса о возможностях и рисках применения генеративного искусственного интеллекта в сфере управленческого образования.
Цель настоящего исследования заключается в выявлении ключевых направлений готовности к использованию ИИ в высшем образовании. Актуальность исследования обусловлена стремительной цифровой трансформацией высшего образования под воздействием ИИ и отсутствием целостного представления о направлениях исследовательской готовности к его внедрению. Был сформулирован следующий исследовательский вопрос: Какие направления исследований наблюдаются в существующем дискурсе о готовности к распространению технологий искусственного интеллекта в высшем образовании? Для ответа на исследовательский вопрос был проведен библиометрический анализ совместного цитирования 2237 публикаций, индексируемых в базе данных SCOPUS за период 2015–2025 гг. Далее, в исследовании было проведено качественное кодирование аннотаций для сужения выборки до 598 наиболее значимых публикаций. С помощью библиометрического анализа выделены пять основных направлений исследований: (1) формирование стратегической готовности университетов к ИИ в образовательных организациях (2) формирование организационной готовности университетов к ИИ (3) формирование потребительской готовности преподавателей и студентов к ИИ (4) формирование психологических параметров готовности к ИИ (5) формирование механизмов принятия решений при внедрении ИИ. Полученные результаты свидетельствуют о многоуровневом характере готовности к внедрению ИИ на стратегическом, организационном и личностно-психологическом. Исследование представляет собой систематический oбзор научных публикаций с использованием библиометрического подхода, что позволяет выявить новые перспективные направления дальнейшей разработки темы готовности высшего образования к распространению ИИ. Оно вносит вклад в понимание роли ИИ как ключевого фактора трансформации высшего образования.
В данной статье исследовано влияние искусственного интеллекта на повышение эффективности управления в нефтегазовой отрасли. Авторы, анализируя влияние искусственного интеллекта (ИИ) на повышение эффективности в нефтегазовой отрасли, включая оптимизацию разведки, добычи, логистики и экологической безопасности; размер рынка; долгосрочные тенденции в областях применения и т. д., выделяют ключевые технологические решения. К ним относятся автоматизация анализа данных, прогнозирование рисков и интеграция IoT-платформ. На основе проведенного исследования предлагается расширить использование искусственного интеллекта для повышения эффективности нефтегазовой отрасли посредством внедрения гибридных алгоритмов машинного обучения, усиления межотраслевого сотрудничества и разработки стандартов цифровой безопасности. Особое внимание уделяется роли ИИ в снижении углеродного следа и адаптации к глобальным климатическим инициативам. Использованы методы машинного обучения, анализ больших данных и кейс-стади ведущих компаний (Schlumberger, ExxonMobil, СИБУР). Применены статистические модели для оценки снижения затрат на добычу (до 40%) и повышения точности геофизической разведки. Данные получены из отраслевых отчетов, патентных баз и программных решений. ИИ используется для оцифровки производственных записей и автоматического анализа геологических данных, на основе глубинных нейросетей, что позволяет выявлять проблемы и оптимизировать ключевые процессы разведки нефти. Интеллектуальный анализ рыночного спроса через сбор данных и визуализацию повышает эффективность цепочек поставок. Современные коммерческие решения стимулируют цифровую трансформацию отрасли и инновации. Результаты исследования применимы для оптимизации разведки, добычи и логистики. В отличие от существующих работ, акцент сделан на специфику развивающихся рынков. Несмотря на текущие проблемы (затраты, качество данных), внедрение ИИ позволит: Усилить сбор данных каротажа; Внедрить интеллектуальную геофизическую разведку; Автоматизировать диагностику неисправностей. Ключевое направление - создание инновационного исследовательского центра для ускорения цифровой трансформации и внедрения инноваций.
В условиях экспоненциального роста технологических возможностей и увеличения объема данных искусственный интеллект (ИИ) может обеспечить не только повышение точности прогнозирования, но и нивелировать влияние когнитивных искажений, что существенно упрощает процесс принятия решений. ИИ отделяет прогнозирование от суждения, дополняя человека в процессе принятия решения, наиболее точно просчитывая вероятности, тем самым повторяя работу человеческой Системы-1, которая также автоматически просчитывает вероятности, но из-за эвристики суждений допускает предсказуемые систематические ошибки. В статье выявлены преимущества использования алгоритмов ИИ: во-первых, снижение когнитивной нагрузки при рассмотрении альтернатив, во-вторых, более точный прогноз, не поддающийся фреймингу, в-третьих, возможность выстраивать архитектуру выбора в рамках политики подталкивания. Обосновывается, что автоматизация и алгоритмы ИИ начинают влиять на индивидуальные решения, поднимая вопросы о природе автономного выбора и рациональности в цифровую эпоху. На практике симбиоз человека и ИИ, широко используемый в маркетинге, ритейле и др., позволяет выстраивать симулятивные модели реалистичного мультиагентного поведения, проводить динамическую сегментацию и создавать персонализированный контент на основе большого массива данных о предпочтениях потребителей, адаптировать инновационные продукты и кастомизировать индивидуальные предложения. В исследовании применяется междисциплинарный методологический подход, основанный на синтезе подходов поведенческой экономики, маркетинга и наук об ИИ. Авторы приходят к выводу, что динамичное партнерство ИИ и человека имеет мощный преобразующий потенциал в различных сферах жизнедеятельности от оптимизации бизнес-процессов до улучшения качества нашей жизни.
Введение. Цифровая компетентность рассматривается как ключ к занятости, образованию и социальной сфере в XXI веке. При этом не существует универсальной основы для изучения отношения к искусственному интеллекту (ИИ) и его использованию в профессиональной и личной жизни. Цель. Целью настоящего исследования является определение отношения респондентов к преимуществам и угрозам ИИ, которые могут способствовать или препятствовать процессу интеграции интеллектуального ИИ в разные аспекты жизни. Методология, методы и методики. В этой статье представлены результаты пилотного исследования отношения к ИИ, проведенного на выборке из 125 болгарских студентов и специалистов. Дизайн исследования смешанный (количественный и качественный) и включает шкалы, фокус-группы и интервью. Результаты и научная новизна. Установлено, что как молодые, так и взрослые люди основывают свои мнения на оценке эффективности ИИ и находят положительные последствия в связи с облегчением выполнения задач, но имеют серьезные сомнения относительно безопасности работы и использования ИИ в социальной сфере и подчеркивают, что навыки ИИ должны стать частью образования. Выделенные будущие направления исследований связаны с дифференциацией образовательных, профессиональных и личных сфер, а также самооценкой цифровой грамотности с точки зрения фактических данных и современного уровня развития. Практическая значимость. Результаты исследования сосредоточены на осознанном мышлении, состоянии образовательной среды и редизайне образовательного контента, в частности, на формах критического взаимодействия и использовании ИИ.