В работе, развивающей методологию создания искусственного общества, представлена концепция большой агент-ориентированной модели России, которая включает когнитивных агентов разных типов, обладающих памятью и системой установок (ценностей). Основным типом агентов является агент-человек, а другие типы агентов представляют в модели различных социальных акторов - группы агентов-людей, связанных по территориальному, производственному, семейному признакам или же по каким-либо интересам. В последнем случае один агент-человек может одновременно принадлежать к нескольким группам. Разработаны механизмы имитации в модели влияния групп, в которые входит агент-человек, на его установки, восприятие действительности и в процессе формирования им программы действий. Поведение агентов-людей конструируется на основе применения теории функциональных систем П. К. Анохина, которую он определял как логическую модель искусственного интеллекта. Концепция предназначена для реализации модели для запуска на суперкомпьютерах.
В работе представлен инновационный подход к прогнозированию регионального развития в открытой экономике на основе синтеза динамических стохастических моделей общего равновесия и агентных моделей. С целью повышения точности прогнозирования поведенческие характеристики домохозяйств, принимающих решения на основе индивидуальных предпочтений, были интегрированы в динамические стохастические модели общего равновесия. В результате реализации региональной DSGE-модели для открытой экономики в пакете прикладных программ Matlab с использованием байесовского метода получены прогнозные оценки параметров модели для российской экономики и показана реакция экономики на шок государственных расходов на социальную сферу. Байесовское оценивание параметров проводилось с использованием пакета Dynare. Оценены уровни чувствительности функций отклика, учитывающих параметры экономик конкретных регионов и их зависимость друг от друга по интенсивности торговли, мобильности капитала и рабочей силы. При моделировании показателя трудовой миграции, отражающего склонность к смене места жительства, учитывались индивидуальные предпочтения агентов. Для этого результаты калибровки параметра эластичности миграции, полученные в ходе обработки статистической информации в программном продукте AnyLogic, интегрированы в расширенную версию региональной DSGE-модели для открытой экономики и спрогнозированы различные варианты развития.
Данная работа задает два вопроса: 1. Может ли художник внедрить свои знания в большую языковую модель? 2. Может ли большая языковая модель генерировать изображения по запросу неквалифицированного пользователя на уровне, который бы удовлетворил художника? Для получения ответов на поставленные вопросы автор работы - художник - создает “креативного ИИ-агента” и проводит эксперимент под названием “Тест Гутенберга”. В широком смысле, “Тест Гутенберга” представляет собой новый методологический подход к тестированию и оценке творческих способностей искусственного интеллекта. В практическом плане “Тест Гутенберга” предоставляет методологический каркас, который заставляет художника оценивать художественные артефакты, созданные ИИ-агентом, которого разработал сам художник. В отличие от других тестов на творчество ИИ, “Тест Гутенберга” ориентирован не только на анализ артефактов (output), но в большей степени на гибкость взаимодействия с моделями на входе (input). Таким образом, “Тест Гутенберга” предоставляет возможность наблюдать за внедрением творческих процессов в нейросетевую модель в более широком контексте. Методологическая новизна и научная ценность “Теста Гутенберга” заключаются в подходе к оценке творческой способности ИИ, основанном не на объективных недостижимых критериях, а на субъективном суждений самого художника - автора ИИ агента. Первая часть работы посвящена исследованию процесса создания инструкций и базы знаний, а также рассмотрению широкого спектра вопросов, связанных с внедрением творческих знаний и реалиями больших языковых моделей. Вторая часть работы сосредоточена на тестировании агента и анализе полученных результатов.
В статье рассматриваются проблемы поддержания процессов ресурсоснабжения как основы жизнеобеспечения регионов России и Белоруссии в критических условиях. Выход из строя центров управления (в т. ч. информационных систем и систем связи) экономикой региона и крупного муниципального образования (областного центра) ставит задачу формирования организационно-информационного механизма замещения выбывших управленческих функционалов. Предлагается формирование параллельного или защищенного контура управления, который на основе алгоритмов информационно-аналитической и вычислительной поддержки обеспечит замещение выбывших управленческих функционалов с готовностью работы в условиях с существенной компонентой неопределенности, недостатка или некорректности данных о ситуационной обстановке. Сформулирован адаптированный к рассматриваемым ситуациям - в условиях с существенной компонентой неопределенности развития военно-политической ситуации - аппарат стохастического моделирования. Использование в рамках «цифрового двойника» экономико-математического моделирования процессов ресурсоснабжения позволяет на базе ранее накопленных статистических данных формировать плановые цифры (финансирования, запасов, плановых заданий и пр.) с корректировкой на поправочные коэффициенты военной атаки или стихийного бедствия. Постоянная верификация модели в автоматическом режиме позволит максимально приблизить эффективность плановой деятельности к реалиям.
Последствия геополитической турбулентности ярко проявляют себя на границах государств, оказывая влияние на режим функционирования самой границы и повседневную жизнь на приграничных территориях. Происходящие социокультурные трансформации и осмысление жителями новых условий в приграничье возможно исследовать через нарративы памяти, на которые глобальные вызовы накладывают свой отпечаток. Статья посвящена динамике исторической памяти в приграничье России и Финляндии, переживающем закрытие государственной границы и кризис межгосударственных отношений. Используя существующие концепции исследований границ и исторической памяти, автор предпринимает попытку анализа нарративов о прошлой трансграничности районов Карелии, граничащих с Финляндией, на примере Сортавальского муниципального района и Костомукшского городского округа. В исследовании утверждается, что сдвиги в исторической памяти можно отследить через рассмотрение нарративной насыщенности и четкости категорий «других», конструируемых на основе взаимодействия с ними агентов нарративов и удаленности категорий в прошлое; через анализ роли рефлексирующей и реставрирующей ностальгии в восприятии культуры памяти населения соседней страны; с помощью дифференцирования уровней трансграничных отношений на низовой и межгосударственный, при которых различаются катализаторы и мотивы взаимодействия двух сторон; посредством анализа изменения значения самой границы и приграничного положения, что определяет стратегии социальной адаптации населения к новым условиям в приграничье. В первой части статьи рассматриваются исторические события, актуальные для для Сортавальского района и Костомукшского округа, которые формируют основу для нарративов памяти. Во второй части, состоящей из трех разделов, анализируются сами нарративы, выявленные в собранных автором в 2023–2024 годах интервью.
Цель исследования - прогнозирование динамики показателей уровня удовлетворённости и трудового потенциала населения регионов РФ. Эти показатели в том числе необходимы для мониторинга состояния суверенитета и национальной безопасности страны, особенно в условиях санкций и санкционного противостояния. Исследование проводится на базе агент-ориентированного похода. Этот метод подходит для имитации комплексной системы (в данном случае региона РФ) путём симуляции поведения её компонентов (агентов-людей). То есть уровень удовлетворённости и трудовой потенциал каждого человека меняется в зависимости от его поведения и состояния окружающей среды, что приводит к изменению показателей всего региона. Технически разрабатываемая для данного исследования агент-ориентированная модель реализована в среде разработки Microsoft Visual Studio на языке программирования C#. Первый раздел статьи приводит обзор на актуальные исследования за рубежом и в РФ с применением агент-ориентированного моделирования рамках прогнозирования социально-экономических процессов. Второй раздел предоставляет краткое описание применяемого метода и описание разрабатываемой агент-ориентированной модели. Третий раздел описывает полученные на основе модели результаты на примере одного из субъектов РФ (Калужской области).
24 сентября 2024 г. на базе Центрального экономико-математического института РАН состоялась международная конференция «Искусственные общества и информационные технологии». 25 сентября был проведен круглый стол «Суперкомпьютерные технологии и искусственные общества»
В статье рассмотрено влияние искусственного интеллекта на ключевые отрасли российской экономики и социальной сферы, включая здравоохранение, сельское хозяйство, транспорт, промышленность и строительство. Данные сферы определены как приоритетные отрасли для внедрения ИИ до 2024 года Министерством экономического развития РФ и Национальным центром развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ. Целями исследования являются анализ текущего состояния внедрения ИИ в выбранных отраслях, оценка потенциала и перспектив использования ИИ в этих сферах, выявление основных барьеров и вызовов, связанных с внедрением ИИ, а также изучение успешных примеров применения ИИ в российской экономике. Проведен анализ нормативных документов, регулирующих развитие ИИ в России, с акцентом на Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490, а также теоретических и эмпирических источников. Особое внимание уделено современным версиям ИИ, таким как GPT-4o, и их роли в модернизации и оптимизации различных процессов. В статье исследуются гипотезы о возможных негативных последствиях стремительного внедрения ИИ, включая опасения, высказываемые такими известными критиками ИИ, как Элиезер Юдковский, Илон Маск и Стив Возняк, и рассматриваются вызовы, с которыми сталкиваются предприятия. При этом учитываются данные о текущем уровне внедрения ИИ в России, который, по оценкам экспертов, составляет около 32% в среднем по отраслям экономики. Описаны примеры успешного применения ИИ, а также выявлены основные препятствия и перспективы его использования в российской промышленности и других секторах. Особое внимание уделяется наиболее востребованным технологиям ИИ, таким как интеллектуальные системы поддержки принятия решений и компьютерное зрение, которые, согласно данным Национального центра развития искусственного интеллекта, используются в 71% и 69% случаев соответственно.
Статья рассказывает о полевом исследовании «Ангара спасения» — центра дневного пребывания в Москве, где нуждающиеся люди ежедневно могут получить разные виды помощи. В статье показано, как «Ангар» вписан в городскую среду и что такое соседство значит для его посетителей и для людей, которые живут и работают поблизости. По данным опроса, главная особенность «Ангара» и его посетителей — это невидимость, существование вне поля зрения и внимания жителей района. В статье называются три причины этой невидимости: внешний вид посетителей, мало отличающийся от внешнего вида остальных прохожих; небольшое количество потенциальных «мест встречи» между посетителями «Ангара» и местными жителями и скрытое местонахождение центра дневного пребывания, который находится в пространстве, отрезанном от всего, что его окружает, и не воспринимается как место оказания помощи или опасное место. Эти три обстоятельства — одновременно и недостаток, и преимущество «Ангара». Он спрятан и от глаз тех, кто живет и работает рядом, и от тех, кто приходит туда за помощью. Во-первых, это усложняет получение помощи, а во-вторых, у жителей города не формируется никаких представлений о том, как выглядят место, в котором помогают бездомным, и сами бездомные, что в итоге положительно влияет на работу конкретной организации, но, возможно, усиливает стигматизацию бездомных в целом по городу.
Статья лежит в русле исследований межбюджетных отношений в Китае между центральным правительством и провинциями в начальный период экономических реформ, их влияния на темпы экономического развития этой страны. В данной статье обсуждаются вопросы формализации стимулов, создаваемых китайскими фискальными контрактами на основе словесного описания механизма действия самих контрактов, имеющегося в зарубежных источниках. В наших исследованиях мы строим агентные компьютерные модели, в которых имитируется экономический рост страны под влиянием фискальных стимулов, создаваемых центральным правительством своим субнациональным правительствами (регионам, провинциям). Результат зависит от корректности формализации (описания математическими формулами) фискальных стимулов, а это, в свою очередь, зависит от адекватности понимания нами, исследователями, как субнациональное правительство «прочитывает» фискальный контракт, заключенный с центром, как субъективно воспринимает стимул развивать экономику своей территории, вытекающий из этого контракта. Обсуждению методологических трудностей этой формализации и посвящена эта статья на примере одного из шести видов фискальных контрактов, фактически применявшихся в Китае в ходе реформ начала 1980-х гг. Предлагается два понимания восприятия региональными властями этого стимула, и соответственно, две его формализации в целях компьютерного моделирования.