В настоящее время классические понятия капитализма и социализма совершенствуются, уточняются, модифицируются. На сегодняшний день социалистическими называют страны с разным подходом к распределению общественных благ. В данной работе речь пойдет об искусственном обществе, в котором реализован механизм предпочтения социализма над капитализмом. Обосновывается, что такое общество представляется естественным при доминировании цифровых технологий, в частности, разнообразных видов роботов. Основное внимание будет уделено социальным нормам, так как в цифровом мире их роль становится едва ли не доминирующей. Нормы рассматриваются как эффективная мера борьбы с несправедливостью и неравенством. Типичный вопрос при построении искусственного общества - как сформулировать отношения между агентами применительно к добру и злу. Будет рассмотрена модель взаимодействия агентов между собой, где показатели взаимоотношения агентов, в частности, добро и зло, указываются в форме «существуют - не существуют» без их количественного измерения. Проводя расчеты на такого типа модели возможно определить, при каких условиях общество консолидируется или наоборот распадается на ненавидящие друг друга группировки и т. п.
Идентификаторы и классификаторы
Идеологическая борьба между капитализмом и социализмом продолжается и в настоящее время. При этом классические понятия капитализма и социализма совершенствуются, уточняются, модифицируются. К примеру, социализм китайского типа, официально принятый в КНР, предполагает наличие богатых миллионеров в рамках плановой экономики. Или иногда экономики европейских северных стран (Швеции, Норвегии, Дании и др.) также называют социалистическими, поскольку там доля общественных благ типа получения бесплатного образования, медицины и пр. заметно больше, чем в стандартных капиталистических странах. Иногда при этом используются специальные термины: северный социализм для одних, рыночный социализм для других.
Список литературы
1. Истратов В.А. Моделирование формирования социальных норм в общественных науках // Экономика и математические методы. 2016, Т. 52, № 4. URL: https://emm.jes.su/s042473880000616-6-1-ru-95. EDN: XEUGID
2. Макаров В.Л., Гребенников В.Г., Дементьев В.Е., Устюжанина Е.В. Идеология и наука // Российский экономический журнал. 2019, № 4. EDN: WLTWEF
3. Ханна Параг “Коннектография” - Москва “Манн, Иванов и Фарбер”, 2019.
4. Arrow K.J., Debreu G. Existence of Equilibrium for a Competitive Economy // Econometric. 1954, Vol. 22, P. 265 - 290.
5. Elsenbroich Corinna, Gilbert Nigel Modelling Norms // Springer Science+ Business Media Dordrecht 2014. 214 p.
6. Lindahl E. Just Taxation - A Positive Solution. English translation in R. Musgrave and A. Peacock, 1967.
7. Rawles J. “Theory of Justice”. Chicago University Press, 1971.
8. Stiglitz J.E. Economics of the public sector. W.W. Norton & Company, New York / London. 2000.
9. Tiebout C. A pure Theory of Local Expenditures // Journal of Political Economy. 1956, vol. 64.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье рассматриваются условия принятия результатов ДСМ-исследований. Определяются три типа истинностных значений - корреспондентные, когерентные и прагматические. Прагматические истинностные значения определяются посредством семантических типов эмпирических закономерностей. Рассматриваются три типа доверия к ДСМ-исследованиям - максимальное, допустимое и минимальное. Определяются также характеристики качества ДСМ-исследований. Установление доверия осуществляется в модуле когнитивного интерфейса интеллектуальных систем (ИС-ДСМ). ИС-ДСМ являются конструктивным средством интеллектуального анализа данных. В статье предлагаются усовершенствованные определения индукции и абдукции - логических средств ДСМ-метода АПИ, основанные на принципах конструктивной эволюционной эпистемологии и концепции эмпирической качественной причинности.
В данной статье проводится анализ воздействия региональных различий в потреблении продуктов на экономику. Рассматриваются различные факторы, которые влияют на разнообразие потребления продуктов в различных регионах, такие как климатические условия, культурные особенности, экономический уровень и доступность продуктов. Также исследуется влияние этих различий на развитие сельскохозяйственного сектора, торговлю и инфраструктуру. Использование искусственных обществ, в частности агентных моделей, позволяет провести более глубокий и детальный анализ воздействия различий в потреблении на экономику. Эти подходы учитывают широкий спектр факторов и взаимосвязей между участниками рынка, что может быть невозможным при использовании традиционных методов исследования. Использование агентных моделей позволяет учитывать поведение отдельных участников рынка, их взаимодействие и адаптацию к изменяющимся условиям. Это позволяет более точно оценить влияние региональных различий в потреблении продуктов на экономику, предсказать возможные последствия изменений в потреблении и выработать стратегии для оптимизации производства и распределения продуктов. Анализ воздействия региональных различий в потреблении продуктов на экономику является важным шагом для разработки эффективных политик в области сельского хозяйства, торговли и инфраструктуры.
Обсуждены существующие проблемы в применении компьютерного прогнозирования добычи нефти и эффективности проведения геолого-технических мероприятий, связанные, прежде всего, с высокой неопределённостью функциональных зависимостей, наличием большого числа гетерогенных объектов и ограниченным объемом доступной геолого-промысловой информации. В качестве альтернативного варианта геолого-гидродинамического моделирования нефтяных месторождений предложен агент-ориентированный подход, отличающийся тем, что вместо традиционных дифференциальных уравнений в частных производных или искусственных нейронных сетей для прогнозирования добычи нефти и эффективности геолого-технических мероприятий используются агент-ориентированные геолого-гидродинамические модели, которые рассчитываются согласно локальным правилам, непротиворечащим глобальным законам подземной гидравлики, и с использованием каскадов нечетко логических матриц, каждый из которых содержит около тысячи различных параметров. Таким образом, удается создать математический инструмент, приближенный к «сильному» искусственному интеллекту, способный принимать самостоятельные решения и генерировать реалистичные прогнозы.
Технологическое развитие России в последние годы идет активными темпами в связи с внешними вызовами, которые диктуют необходимость поиска внутренних ресурсов и ставит перед научным сообществом серьезные задачи в части развития научно-исследовательского потенциала и достижения программно-технологического суверенитета, особенно подчеркивая важность IT индустрии и долгосрочного прогнозирования. Важной составляющей является поиск «технологических ключей» к созданию товаров и услуг следующих поколений. Чтобы занять лидирующие позиции, необходимо быть на шаг впереди, создавая собственные конкурентные технологии, товары и сервисы. Нанотехнологии вбирающие в себя понятие IT, являются надотраслевой технологией, то есть, это основа для достижения прогресса в любой сфере человеческой деятельности. Без применения информационных технологий достичь выдающихся результатов в динамично меняющемся мире будет крайне сложно. Появляется интерес к новым методам компьютерного моделирования, которые позволяют создавать экспериментальные цифровые двойники в виде имитационных моделей и способны отчасти нивелировать неполноту информации. Можно принимать управленческие решения, смоделировав критически важные динамические процессы государства, например: сформировать прогноз на 10 лет о демографическом положении страны, сымитировать внутреннее социально-экономическое развитие, оценить и спрогнозировать геополитическую обстановку в период глобальных торговых войн, рассчитать интегральные показатели национальной силы передовых держав. Рассмотренные в статье прикладные инструменты моделирования демонстрируют полезность таких средств управления с развитыми функциональными элементами в информационно-аналитических структурах управления. В ближайшей перспективе эта тенденция будет возрастать и, те страны, которые займут лидирующие позиции в этом направлении, смогут создавать сверхэффективные прогнозно-аналитические сценарии с различным уровнем детализации. Задействовав все функциональные возможности имитационного моделирования можно создавать действительно прикладные инструментальные комплексы с потенциальным заделом на имплементацию подобных решений в структуры систем распределенных ситуационных центров для будущего развития технологического суверенитета и внедрения принципиально новых методов стратегического прогнозирования в Российской Федерации.
Автор статьи представляет киборгизацию человека как парадигмальный сдвиг в эволюции HomoSapiens, в рамках которого интеграция технологий в человеческое тело не только изменяет физические возможности, но и перестраивает социальные и культурные ландшафты. В работе рассматривается ряд актуальных нарративов, связанных с киборгизацией человека, и исследуются их последствия для человеческой идентичности, автономности и в целом для «человеческого». Опираясь на ряд междисциплинарных источников, включая философские труды современных ученых и правовую дискуссию о конкретной ситуации в словенской юриспруденции, автор анализирует инженерно-прагматический нарратив, ориентирующийся на прогресс и совершенствование человека, и культурно-гуманистический нарратив, основанный на дискуссии о сохранении человеческого достоинства и автономии. В исследовании также рассматривается биологическо-эволюционная перспектива, в рамках которой киборгизация рассматривается как одна из иллюстраций адаптивности и инструмент когнитивного совершенствования человека. В рамках проведенного анализа автор стремится осветить некоторые грани сложного взаимодействия между технологическим прогрессом и общественной системы, в рамках который существует современный человек, и внести вклад в дискуссию о роли киборгизации в продолжающемся развитии человечества
В рамках настоящей статьи сделано уточнение такого понятия, как «искусственный интеллект» (ИИ), исследован его функционал в сфере недвижимости. Проанализированы различные концептуальные подходы к возможностям, которые предоставляются технологиями искусственного интеллекта. Описаны технологии, предоставляющие широкие возможности для различных субъектов рынка недвижимости. Проведён обзор правовых регуляторов применения искусственного интеллекта в сфере недвижимости и проанализированы правовые аспекты применения IT-решений в сфере недвижимости. В статье рассматриваются преимущества и недостатки применения искусственного интеллекта в сфере недвижимости, затронуты вопросы, касающиеся факторов сдерживания интеграции ИИ-технологий в сферу недвижимости. Среди таких факторов могут быть технические ограничения, юридические ограничения, а также вопросы конфиденциальности и защиты персональных данных. Исследование представляет интерес для широкого круга специалистов, включая исследователей в области экономики, права, недвижимости и информационных технологий, а также для предпринимателей. Полученные в работе результаты могут послужить основой для разработки стратегий использования технологии искусственного интеллекта в сфере недвижимости в России и реформирования правовых и регуляторных механизмов для обеспечения безопасности и эффективности внедрения технологий.
Формирование искусственных сообществ в рамках различного вида математического и компьютерного моделирования, прежде всего, агент-ориентированного, требует уверенного знания о степени и характере взаимодействия моделируемых агентов, компонентов и элементов изучаемой системы. В работе выявлены закономерности влияния научно-инновационных показателей на уровень экономики в странах мира. На основании измерения уровня корреляций между публикационной активностью стран мира, подушевым уровнем расходов на НИОКР, патентной активностью и численности исследователей с уровнем их экономики относительно численности населения показано, что показатели сопряженности научно-инновационной сферы стран и уровня их достаточно высок, в в целом и он усилился с 2010 по 2022 год. С 2010 года изменилось соотношение уровней взаимной зависимости показателей научной и изобретательской деятельности и относительных величин национальных экономик, среди других показателей наибольшим уровнем сопряжения в 2022 году характеризуется именно публикационная активность. В значительной степени уровень сопряжения вырос благодаря резкой интенсификации уровня научного развития богатых нефтегазобывающих стран. С учетом места России в глобальных трендах научного развития автор делает вывод в целесообразности роста финансирования научных исследований в России при сохранении курса на поддержку продуктивности фундаментальной науки.
Начальным шагом построения многоагентной модели популяции является построение совокупности объектов-агентов, атрибуты которых будут распределены в соответствии со статистическими данными о реальной популяции, модель которой предстоит построить. Эти атрибуты в зависимости от типа модели могут включать, географическое положение, социальные связи, занятость, образование и уровень доходов, но общим является то, что такие данные часто представляют собой таблицы частот определенных уровней классификации значений отдельных признаков особей в популяции. Каждая таблица характеризует распределение одной случайной величины. Каждому агенту следует назначить значения атрибутов в соответствии с этими распределениями. В отличие от других моделей, которые были тесно связаны с конкретными агентными средами, в данной работе представляется обобщенный подход, предлагающий универсальный инструмент для распределения атрибутов агентов, который можно легко интегрировать в различные сценарии моделирования. Этот этап моделирования может быть выполнен с помощью генератора псевдослучайных векторов, распределение значений элементов которых в каждой из позиций будут соответствовать заданным таблицам частот. Статья затрагивает вопросы разработки алгоритма такого генератора, оценку его точности и эффективности, а также демонстрацию его применения на нескольких примерах.
Издательство
- Издательство
- ГАУГН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 119049, г Москва, р-н Якиманка, Мароновский пер, д 26
- Юр. адрес
- 119049, г Москва, р-н Якиманка, Мароновский пер, д 26
- ФИО
- Промыслов Николай Владимирович (ИСПОЛНЯЮЩИЙ ОБЯЗАННОСТИ РЕКТОРА)
- Контактный телефон
- +7 (___) _______