Научный архив: статьи

Введение. В статье рассматривается использование генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в социологических исследованиях. Актуальность темы определяется возрастанием интереса к применению новых технологий для повышения эффективности и точности исследований в области социальных наук. ГИИ предоставляет новые возможности для сбора, обработки и анализа данных, что может существенно изменить традиционные подходы в социологии. Методология и источники. Исследование базируется на анализе доступных публикаций и экспериментальных данных, полученных в ходе общения с социологами, использующими ГИИ в своих проектах. В работе рассматриваются методики генерации описаний, анализа изображений и генерации синтетических изображений с использованием алгоритмов машинного обучения. Акцент сделан на конкретных случаях применения ГИИ в социологических исследованиях, а также на примерах успешных проектов. Результаты и обсуждение. Результаты исследования показывают, что использование ГИИ позволяет значительно ускорить процесс обработки данных и повысить их качество. Выявлены новые паттерны и тенденции в социологических исследованиях, благодаря чему ученые могут получать более точные и обоснованные выводы. Об суждаются также этические аспекты, связанные с использованием ГИИ, такие как во просы конфиденциальности и алгоритмической предвзятости. Заключение. Генеративный искусственный интеллект представляет собой мощный инструмент, способный трансформировать социологические исследования. Несмотря на существующие вызовы, он открывает новые горизонты для сбора и анализа дан ных, способствуя более глубокому пониманию социальных процессов и явлений. Важно продолжать исследовать возможности и ограничения ГИИ для развития социо логической науки.

Несмотря на то, что современные технологии искусственного интеллекта в значительной степени основаны на машинном обучении, сами по себе алгоритмы машинного обучения стратегией не являются. Стратегией мы будем называть полное описание того, как система будет себя вести при всех возможных обстоятельствах. Наиболее перспективным инструментом, позволяющим автономным системам принимать эффективные решения при управлении корпорациями, представляется теория игр. Учитывая разнообразие проблем, с которыми приходится сталкиваться советам директоров, теория игр, нашедшая свое применение в экономике, политологии, чистой математике, психологии, социологии, маркетинге и финансах, предоставляет возможность обеспечивать автономность системы искусственного интеллекта на основе моделирования эффективной стратегии. Обязательное требование о разработке этичных и легитимных автономных систем искусственного интеллекта может привести к тому, что некоторые дилеммы самой теории игр для автономных систем или не существуют, или изменяют свой смысл.

Цель – конкретизировать понятия «искусственный интеллект» и «сложная проблема», а также рассмотреть современное состояние работ в области применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем.

Методы. Использованы методы контекстного поиска, системного анализа и обобщения информации.

Результаты. Сформулировано ключевое препятствие применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем, заключающееся в отсутствии концептуального и технического решения по представлению междисциплинарных знаний в форме, доступной для обработки и синтеза методами искусственного интеллекта. Обучение ЭВМ на разных массивах данных, но без понимания процесса синтеза, с которым так легко справляется мозг человека, не позволяет искусственному интеллекту претендовать на открытие чего-то нового, принципиально неизвестного, без чего невозможно решение сложных проблем. Нужен универсальный язык, имитирующий процессы человеческого мышления.

Заключение. Выполненный анализ и рекомендации позволяют взглянуть на задачу применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем с отличной от принятой в настоящее время точки зрения, опирающейся на использование быстрых алгоритмов поиска (так называемые большие языковые модели). Создание языка-транслятора между различными областями знаний должно способствовать междисциплинарному обмену, развитию творческого мышления, появлению новых идей и генерации инновационных решений в самых разных областях деятельности человека. Развитый язык позволит решать сложные задачи, объединяя различные дисциплины.

В последнее время задачи выделения надводных объектов становятся все более актуальными. Под задачей выделения подразумевается поиск местоположения объектов на изображении. Одно из возможных решений - это нейронные сети, способные как убрать шумы, так и провести выделение объектов. Находящиеся в открытом доступе статьи опираются на использование одной нейронной сети, из-за чего предлагаемые методы обладают относительно большой погрешностью. В связи с этим предложен метод выделения надводных объектов, основанный на ансамбле нейронных сетей. В рамках метода предложен алгоритм, включающий в себя этапы предобработки изображений и выделения соответствующих объектов на спутниковых снимках. Метод может служить в системах контроля различных акваторий как вспомогательный, выделять надводные объекты для дальнейшей обработки и получения необходимой информации. В статье рассмотрены предобработка изображений и выделение надводных объектов, приведены точность для тренировочного и валидационного наборов, а также результаты, полученные в ходе программной реализации метода, структура используемой нейронной сети и разработанного ансамбля.

С быстрым развитием информационных технологий защита передаваемых данных становится одной из приоритетных задач. Классические методы шифрования эффективно решают эту проблему, однако иногда необходимо скрыть сам факт передачи важной информации. Одним из возможных решений могут быть стеганографические методы, которые скрывают сам факт передачи, добавляя данные в существующие цифровые ресурсы. В научной литературе описано множество традиционных стеганоалгоритмов. В последние годы методы сокрытия информации с помощью нейронных сетей становятсявсе более популярными [1]. Однако большинство таких методов используют нейронные сети для реализации более сложных функций встраивания данных, не создавая новых способов сокрытия информация. Целью работы является краткий обзор разработанного автором метода сокрытия информации без использования цифровых ресурсов - изображений для встраиванияи приведение некоторых критериев оценки его эффективности и надежности. В начале статьи дается описание существующих стеганографических методов, общая структура предложенного метода. Оценивается сходимость предложенного алгоритма, генерирующего равномерно распределенный массив данных, даются временные и емкостные характеристики разработанного метода. Приводятся примеры исходных данных и сгенерированных на их основе изображений

Современные технологии, в том числе искусственный интеллект (ИИ), оказывают значительное влияние на образование. Однако внедрение новых технологий в образовательный процесс и процесс научных исследований встречает ряд барьеров, особенно среди преподавателей пожилого возраста. Понимание их отношения к ИИ и готовности использовать технологии в своей работе становится важной задачей для создания инклюзивной научно-образовательной среды. Учитывая разнообразие применений ИИ, важно рассмотреть вопрос о том, можно ли, как и в какой степени использовать технологию ИИ для оказания помощи научным и научно-педагогическим работникам в преодолении трудностей, с которыми они сталкиваются в своей профессиональной деятельности. Данная статья исследует факторы, влияющие на восприятие технологий искусственного интеллекта научными и научно-педагогическими работниками пожилого возраста, а также определяет основные барьеры и перспективы их использования в образовательной практике. Работа представляет собой обзор эмпирических исследований, проведенных зарубежными авторами, и опубликованными в открытых научно-рецензируемых изданиях.

The problem of identifying deterministic cause-and-effect relationships, initially hidden in accumulated empirical data, is discussed. Statistical methods were used to identify such relationships. A simple mathematical model of cause-and-effect relationships is proposed, in the framework of which several models of causal dependencies in data are described – for the simplest relationship between cause and effect, for many effects of one cause, as well as for chains of cause-and-effect relationships (so-called transitive causes). Estimates are formulated that allow using the de Moivre–Laplace theorem to determine the parameters of causal dependencies linking events in a polynomial scheme trials. The statements about the unambiguous identification of causeandeffect dependencies that are reconstructed from accumulated data are proved. The possibilities of using such data analysis schemes in medical diagnostics and cybersecurity tasks are discussed.

Темпы развития «искусственного интеллекта» (ИИ) заставляют людей, причастных к разработкам, серьезно задуматься об искусственной приостановке прогресса, чтобы подготовиться к возможным рискам. «Искусственный интеллект» - это новая реальность, осмысление которой требует комплексного подхода - объединенных усилий инженеров и ученых, в том числе философского дискурса. Философский анализ позволит решить вопрос идентификации ИИ, позволит спрогнозировать возможные риски его использования. Если человек утратит контроль и чувство ответственности за научный прогресс, последствия будут непредсказуемыми.

Данная статья посвящена обзору работы VI Российского культурологического конгресса с международным участием «Культурная идентичность в пространстве традиции и инновации», который прошел в Москве с 30 октября по 1 ноября 2024 года. Актуальность такого обзора определяется, в первую очередь, востребованностью понимания концепта идентичности, в частности культурной идентичности на фоне глобализационных и глокализационных мировых процессов и современных геополитических процессов и вызовов. Особенно значимо всестороннее изучение культурной идентичности для России, государства-цивилизации, которое в силу внешних вызовов нуждается в понимании, конструировании и защите своей культурной идентичности.

Знаменитая «Столетняя война» между Французским и Английским королевствами длилась 115 лет с 1337 по 1453 год. Она шла нерегулярно с неравномерными и частными перерывами. Наблюдаемые в настоящее время в политическом пространстве конфликты, зародились примерно столетие назад и продолжаются с переменной силой и интенсивностью. Они тоже напоминают собой новую Столетнюю войну – войну «коллективного Запада» против одинокой России. «Столетняя» – это значит война, которая длится больше ста лет, а Запад воюет с Россией уже не одно столетие. И всякий раз обострение случается тогда, когда на горизонте политических событий всплывает тень ее русофобской химеры.

Как свидетельствует политическая история, сила России в её одиночестве, которое понимается как самодостаточность, суверенитет и реализованный на практике собственный имперский проект. Россия – это государство-цивилизация со своим собственным имперским проектом. Она – цивилизация по сути и империя по духу. Именно такое её поведение больше всего и не устраивает и возмущает «коллективный Запад», который окончательно сполз на позиции откровенной русофобской истерии.

Новая Столетняя война тоже характеризуется своей крайней политической неопределенностью и конкретными военными столкновениями. Стороны не умеют договариваться и потому постоянно конфликтуют, запугивая друг друга. Именно в таком режиме (в режиме всеобщего недоверия и страха) и существуют современные международные отношения.

Основной целью статьи является выявление особенностей деятельности зарубежных исламских образовательных программ и центров в постсоветских странах Каспийского региона и их влияние на геополитическую стабильность региона.

В Каспийском регионе сталкиваются геополитических интересы Российской Федерации, страны Ближнего и Среднего Востока, включая Иран и Турцию, и КНР, стран Европы, США. Ключевые игроки, которые определяют ситуацию в регионе – Российская Федерация, США, Китай и Турция. Каспийский регион является сложным, многокомпонентным и поликонфессиональным с преобладанием мусульманского населения. В постсоветский период прошел процесс повторной исламизации и становление системы исламского образования. В развитии системы исламского образования приняли участие общественные движения и официальные фонды стран Персидского залива, Турции, Пакистана, Индии и других стран. Произошло становление системы государственной регуляции и контроля за системой исламского образования в национальных государствах. Отношение к деятельности зарубежных религиозных организаций различно от относительной открытости до полной изоляции от внешнего влияния. Причиной ужесточения контроля являются угрозы радикального исламизма, возможности сосредоточения у лидеров религиозных общин возможностей влияния на общественно-политические настроения в обществе возникновения альтернативных центров власти, углубление межпоколенческого разрыва из-за распространения нетрадиционных форм ислама.

Идентичность является фундаментом строительства национальной общности и обеспечения ее безопасности. Инновационный подход к конструированию ценностных ориентиров и построению общенациональной идентичности приводит к усилению социально-культурной составляющей государственной политики. Особая роль в этом процессе принадлежит культурно-образовательной сфере. Вопросы культурной безопасности решаются в Китае с позиции «мягкой силы», одним из основных инструментов которой становится культура. Государственные программы нацелены не только на сохранение и популяризацию китайской культуры, но и на контроль над иностранным влиянием. Культура Китая основана на древних исторических традициях, поэтому главной целью образовательной сферы становится воспитание в детях почитания традиций, уважение своей культуры и почитание власти. При этом учитываются изменения, происходящие в современном мире, поэтому система образования в Китае постоянно совершенствуется. Учитываются достижения и анализируются трудности, стоящие перед правительством КНР в деле воспитания подрастающего поколения и воспитания настоящего гражданина страны, поэтому главной доминантой образовательной и воспитательной политики КНР остается нравственная составляющая.