Аннотация:

Рассмотрено несколько упражнений по комбинаторике, которые искусственный интеллект (ИИ) решает с ошибками. Для тестирования были взяты системы ChatGPT и DeepSeek. Представлены вопросы (промпты) к этим системам и проанализированы полученные ответы. Выдвинуты гипотезы о причинах ошибок ИИ при решении рассматриваемых задач. Предположено, что подобные ошибки могут иметь место при использовании ИИ для разработки программного обеспечения и других применений.

Аннотация:

В последние годы достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения обусловлены успехами в разработке больших языковых моделей (LLM) на основе глубоких нейронных сетей. В то же время, несмотря на существенные возможности, LLM имеет такие принципиальные ограничения, как спонтанная недостоверность в фактах и суждениях; допущение простых ошибок, диссонирующих с высокой компетентностью в целом; легковерие, проявляющееся в готовности принимать за истину заведомо ложные утверждения пользователя; отсутствие сведений о событиях, произошедших после завершения обучения.

Вероятно, ключевой причиной является то, что обучение биологического интеллекта происходит через усвоение неявных знаний воплощенной формой интеллекта, позволяющей решать интерактивные физические задачи реального мира. Биоинспирированные исследования нервных систем организмов позволяют рассматривать мозжечок, координирующий движения и поддерживающий равновесие, в качестве главного кандидата для раскрытия методов реализации воплощенного физического интеллекта. Его простая повторяющаяся структура и способность управлять сложными движениями дают надежду на возможность создания аналога адаптивным нейронным сетям.

В настоящей работе изучается биоинспирированная архитектура мозжечка как форма аналоговых вычислительных сетей, способная моделировать сложные физические системы реального мира. В качестве простого примера представлена реализация воплощенного ИИ в виде многокомпонентной модели щупальца осьминога, демонстрирующей потенциал в создании адаптивных физических систем, обучающихся и взаимодействующих с окружающей средой.

Аннотация:

В статье предложена новая система для генерации стеганографического текста, скрывающая двоичные сообщения в семантически связном естественном языке с помощью скрытого пространства, обусловливающего большие языковые модели (LLM). Секретные сообщения сначала кодируются в непрерывные векторы с помощью обученного отображения двоичного кода в скрытое пространство, которое используется для управления генерацией текста посредством донастройки префикса. В отличие от предыдущих методов стеганографии на уровне токенов или синтаксиса, наш метод позволяет избежать явной манипуляции словами и вместо этого работает полностью в скрытом семантическом пространстве, что обеспечивает более плавные и менее заметные результаты. На стороне получателя скрытое представление восстанавливается из сгенерированного текста и декодируется обратно в исходное сообщение.
В качестве ключевого теоретического вклада мы предоставляем гарантию надежности: если восстановленный скрытый вектор находится в пределах ограниченного расстояния от изначального, обеспечивается точное восстановление сообщения, причем граница определяется константой Липшица декодера и минимальным отступом логитов. Этот формальный результат предлагает принципиальный подход к компромиссу между надежностью и емкостью в скрытых стеганографических системах. Эмпирическая оценка как на синтетических данных, так и в практических предметных областях, таких как отзывы на Amazon, показывает, что наш метод достигает высокой точности восстановления сообщений (выше 91%), высокую плавность текста и конкурентоспособную емкость до 6 бит на элемент предложения, сохраняя при этом устойчивость к нейронному стегоанализу. Эти результаты демонстрируют, что генерация со скрытым условием предлагает безопасный и практичный путь для встраивания информации в современные LLM.

Аннотация:

Построена вычислительная схема приближенного решения интегрального уравнения с дробным интегралом Грюнвальда – Летникова, основанная на методе наименьших квадратов. Особенностью вычислительной схемы является использование нейронной сети при вычислении коэффициентов для метода наименьших квадратов. Актуальность исследования обусловлена тем, что в настоящее время искусственный интеллект все чаще применяется для решения многих практических задач, связанных с различными физическими процессами. Найдена оценка сходимости приближенных решений к точному решению. Рассмотрены возможные пути дальнейшего применения искусственного интеллекта для решения физических задач.

Аннотация:

Работа представляет собой мозаику ярких фрагментов, описывающих отдельные аспекты искусственного интеллекта (ИИ). Это наброски общей картины, которая, вероятно, никогда не будет дописана, поскольку каждый день приносит информацию о новых достижениях, идеях и разработках, опасностях и угрозах. Обсуждение касается вопросов влияния ИИ на сокращения рабочих мест, разработки алгоритмов интеллектуальных игр, угроз и опасностей, исходящих от ИИ, этики ИИ, стандартов и международного регулирования ИИ. Каждый такой фрагмент – это обзор новейших (на середину января 2026 г.) российских и иностранных источников, включая цитаты, переводы, скриншоты и ссылки на оригинальные документы.

Аннотация:

Исследование посвящено осмыслению роли искусственного интеллекта (ИИ) в трансформации экосистемы цифровой научной коммуникации на материале электронных библиотек и крупных агрегаторов знаний. На основе интегративного обзора новейших зарубежных и отечественных работ проанализировано, как ИИ постепенно превращается в системообразующий инфраструктурный механизм жизненного цикла электронных коллекций, структурируя процессы отбора, оцифровки, метадатирования, хранения и сервисного раскрытия ресурсов. Параллельно обоснована интерпретация интеллектуальных рекомендательных систем как эпистемического посредника, влияющего на конфигурацию научного чтения, распределение исследовательского внимания и видимость периферийных знаний в пространственно-языковой архитектуре науки. Показано, что алгоритмическая персонализация не сводится к повышению удобства поиска, а участвует в конструировании норм релевантности, языковых и региональных иерархий, новых принципов осмысления коллекций. Выявленные эффекты позволяют концептуализировать феномен алгоритмического посредничества в связке микроуровня исследовательской идентичности и макроуровня глобального распределения научного знания, а также обозначить необходимость рефлексивного управления рекомендательными контурами в целях сохранения эпистемического многообразия и повышения прозрачности цифровой инфраструктуры библиотек.

Аннотация:

Представлена пионерская работа в области изучения химического состава на микропримесном уровне медных археологических монет как информационной основы для выявления особенностей денежного обращения в средневековом государстве.

Проведено междисциплинарное исследование нумизматического материала с Болгарского городища из 98 медных монет, представленного 91 золотоордынской, шестью иноземными монетами того же периода и одной монетой домонгольского времени династии Зенгидов. Статья содержит атрибуцию с изображениями аверса и реверса монет, а также данные археометрического изучения денежных артефактов на предмет химического состава двумя независимыми методами – рентгенофлуоресцентным и эмиссионным спектральным.

На настоящий момент это первое междисциплинарное исследование в нашей стране, охватившее представительную коллекцию медных денег различных правителей и монетных дворов из археологических материалов Болгарского городища. В результате изучения химического состава монет были определены соотношения примесей в медных сплавах, что позволило разделить коллекцию на десять основных групп, включающих монеты различных чеканных дворов и правителей определенной датировки. Определение примесного состава позволяет не только классифицировать монеты по группам, но и выдвигать обоснованные гипотезы о географическом расположении месторождений меди, использовавшейся для чеканки.

База данных, сформированная по результатам исследования и объединяющая нумизматическую атрибуцию, изображения монет и данные об их химическом составе, опубликована как открытый набор данных в репозитории Zenodo и предназначена для применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта в задачах автоматической идентификации и провениенс-анализа средневековых монет.

Аннотация:

Метаданные научных публикаций используются для построения каталогов, определения цитируемости публикаций и решения других задач. Автоматизация извлечения метаданных из PDF-файлов позволяет ускорить выполнение обозначенных задач, а от качества извлеченных данных зависит возможность их дальнейшего использования. Проанализированы существующие программные решения, в итоге отобраны три: GROBID, CERMINE, ScientificPdfParser. Предложена методика сравнения этих программных решений распознавания текстов научных публикаций по качеству извлечения метаданных. На основе методики проведен эксперимент по извлечению четырех типов метаданных (название, аннотация, дата публикации, имена авторов). Для сравнения программных решений использован набор из 112457 публикаций с разбиением на 23 предметные области, сформированный на основе данных Semantic Scholar. Приведен пример выбора эффективного программного решения извлечения метаданных в условиях заданных приоритетов для предметных областей и типов метаданных с использованием взвешенной суммы. Определено, что для приведенного примера CERMINE показывает эффективность на 10,5% выше, чем GROBID, и на 9,6% выше, чем ScientificPdfParser.

Аннотация:

Приведен краткий обзор некоторых методов искусственного интеллекта в области наук о Земле. Отмечены перспективы применения указанных методов для получения новых знаний. Приведены результаты первых попыток авторов в применении методов обработки естественного языка для обработки научных статей по геологии. Обсуждены возможности развития работ в этом направлении.

Аннотация:

Быстрое развитие сложных виртуальных миров, в особенности 3D-игр и компьютерных игр, создает новые проблемы при разработке виртуальных агентов, управляемых системами искусственного интеллекта (ИИ). Две важные подзадачи в этой тематической области, которые необходимо решить, это: (а) достоверность и (б) эффективность поведения агентов, то есть сходство персонажей с людьми и высокая способность к достижению их «собственных» целей. В этой статье мы изучаем современные подходы к разработке реалистичного ИИ в виртуальных мирах. Мы изучаем концепции правдоподобия и эффективности и анализируем несколько успешных попыток решить эти проблемы. Мы полагаем, что правдоподобное и эффективное поведение может быть достигнуто посредством изучения моделей поведения из наблюдений с последующим автоматическим выбором выигрышных действующих стратегий.

Аннотация:

Рассмотрены технологии, способные радикально изменить развитие сразу многих областей: искусственный интеллект, квантовые технологии, большие данные, технологии беспроводной связи, системы распределенного реестра и др. Представлен ряд перспективных технологий ближайшего будущего, которые в настоящее время имеют перспективы применяться в науках о Земле. Дан обзор применения этих технологий для решения различных геологических задач, в том числе и результатов, полученных авторами.

Аннотация:

В последнее время активно развивается такое направление машинного обучения, как обучение с подкреплением. Как следствие предпринимаются попытки использования обучения с подкреплением для решения задач компьютерного зрения, в частности для решения задачи классификации изображений. Задачи компьютерного зрения являются на сегодняшний день одними из наиболее актуальных задач искусственного интеллекта.

В статье предложен метод классификации изображений в виде глубокой нейронной сети с использованием обучения с подкреплением. Идея разработанного метода сводится к решению задачи о контекстном многоруком бандите с помощью различных стратегий достижения компромисса между эксплуатацией и исследованием и алгоритмов обучения с подкреплением. Рассмотрены такие стратегии, как -жадная, -softmax, -decay-softmax и метод UCB1, и такие алгоритмы обучения с подкреплением, как DQN, REINFORCE и A2C. Проведен анализ влияния различных параметров на эффективность работы.

Аннотация:

Рассмотрены актуальные проблемы наукометрии, возникающие на фоне роста публикационной активности и широкого внедрения технологий генеративного искусственного интеллекта. Проанализирован существующий наукометрический инструментарий анализа научной деятельности, подразделяемый на количественные метрики и методы картографирования науки (анализ сетей цитирований, академическая генеалогия, семантический анализ и др.). Сделана попытка преодоления ограничений традиционного цитатного анализа, таких как «семантическая слепота» и уязвимость к манипуляциям. В качестве возможного решения предложена концептуальная модель, в которой единицей анализа выступает не публикация в целом, а отдельное «ключевое утверждение». Такой подход предполагает фиксацию не только содержания тезиса, но и его типа, области релевантности и характера связей с другими утверждениями (подтверждение, опровержение, уточнение, обобщение и т. д.). В контексте данного подхода предложены принципы расчета модифицированных наукометрических метрик.

Представлены результаты апробации предложенной модели на массиве из 728 статей журнала «Информатика и образование» (2016–2025 гг.). С использованием больших языковых моделей проведен анализ, результаты которого показали, что ретроспективное извлечение утверждений сталкивается с трудностями, связанными со сложившейся культурой научной коммуникации; поэтому отмечено преимущество самостоятельного формулирования ключевых утверждений (как особого типа метаданных) непосредственно авторами публикаций. Намечены возможные пути развития концепции «эмбеддинг-пространства знаний», которая в перспективе могла бы дополнить существующие подходы анализа динамики развития научных идей и теорий.

Аннотация:

Возрастающая сложность принятия решений в современных условиях предопределяет безусловность необходимости автоматизации такого процесса. Одним из ключевых элементов этого процесса являются системы поддержки принятия решений. В настоящей работе рассмотрены теоретические аспекты и практические пути реализации названного процесса. С этой целью автором предложен новый взгляд на понимание сути системы поддержки принятия решений, а также проведен анализ основных атрибутов и функций систем данного типа, в процессе которого установлено, что одним из наиболее перспективных направлений в использовании искусственного интеллекта в данной области являются мультиагентные системы.

Проведенный анализ актуальных систем поддержки принятия решений показал основные конкурентные преимущества, общие слабые стороны, а также важность продолжения разработки научной парадигмы в отношении отечественной интеллектуальной системы поддержки принятия решений.

Аннотация: Статья посвящена проблеме создания методики мониторинга состояния и систематизации сведений о фресковой живописи объектов культурного наследия. Проблема может быть решена путем компиляции традиционного метода картографирования фресок с применением современных средств визуализации. Описана новая технология Project Tango для фиксации текстур сложных 3D внутренних объёмов архитектурных памятников. Предложены методика экспресс сканирования с автоматическим картограммированием для дальнейшего сравнительного анализа изменения состояния стенописей и методика оценки процента утраты.

Аннотация:

Стремительный рост объема публикаций во всех областях геологических наук делает критически важным внедрение методов автоматизированной обработки научных текстов. Одним из наиболее перспективных инструментов для решения этой задачи выступают большие языковые модели на основе нейронных сетей. Огромный прорыв в области искусственного интеллекта за последние годы превратил такие модели в незаменимых помощников для исследователей.
Наши работы по семантическому поиску публикаций с использованием дополнительно тренированных языковых моделей и нахождения меры близости геологических текстов показали хорошие результаты. Но используемые модели оказались неспособны выполнить глубокий анализ текстов. Сравнительный анализ современных архитектур позволил нам выделить модель DeepSeek R1, относящуюся к классу систем с расширенными возможностями логического вывода. Данный тип моделей демонстрирует принципиально новый уровень качества генерации. На базе выбранной модели разработан веб-сервис, предоставляющий уникальный функционал, осуществляющий сравнительный анализ до 5 научных статей стандартного объема; поддержку мульти язычных источников (ввод текстов на английском, китайском, русском и др. языках); формирование структурированных отчетов на русском языке с выделением ключевых тезисов, противоречий и паттернов. Проведено тестирование предложенного подхода для сравнительного анализа геологических публикаций. Тестирование показало результаты, вызывающие доверие.

Аннотация: Существуют различные подходы для создания искусственного интеллекта в играх, и каждый имеет как и плюсы, так и недостатки. В настоящем исследовании описана собственная реализация задания поведения NPC с использованием алгоритмов машинного обучения, которые будут связаны со средой Unity в режиме реального времени. Такой подход может быть применен при разработке игр.

Аннотация:

Представлены некоторые результаты реализации «мягкой» модели обучения геометрии в школах Нижегородской области с опорой на идеи экспериментальной математики, в соответствии с которыми отбирается и разрабатывается содержание учебных материалов, способствующих развитию интеллекта учащихся (открытые задачи по геометрии). Отмечены преимущества перехода от статического взгляда на геометрическую задачу к динамическому, от традиционного изучения геометрии – к экспериментальному при использовании специальных развивающих учебных заданий: открытых исследовательских задач. Особенностью предлагаемых открытых задач по геометрии является то, что они, будучи проекцией традиционных классических задач по геометрии, в то же время, во-первых обеспечивают формирование основных компонентов ментального (когнитивного, понятийного, метакогнитивного, интенционального) опыта ученика и, во-вторых, создают условия для проявления индивидуальных познавательных стилей учащихся. Обогащение метакогнитивного опыта осуществляется с помощью цепочек открытых задач, которые создают условия для формирования умений планировать, прогнозировать и контролировать свою математическую деятельность.

Аннотация:

Представлена информационно-аналитическая система (ИАС) для высокоскоростной сегментации изображений в градациях серого, основанной на модифицированном методе дефаззификации с использованием треугольных функций принадлежности. Цель исследования заключается в анализе влияния упрощения формулы дефаззификации на точность и контрастность выделения объектов. Предложенный подход включает адаптивное обучение весового коэффициента, позволяющее динамически корректировать процесс дефаззификации в зависимости от целевых значений. Проведено сравнение базового метода усреднения значений принадлежности и модифицированного варианта с учетом нелинейных весов. Эксперименты, проведенные на изображениях формата 1024x720, продемонстрировали, что разработанная ИАС обеспечивает высокую точность сегментации и улучшенную контрастность объектов при минимальных вычислительных затратах. Результаты подтверждают превосходство предложенного метода над традиционными подходами, подчеркивая перспективы применения искусственного интеллекта в задачах компьютерного зрения.

Аннотация: Работа посвящена описанию проекта обновления и распространения языка программирования Рефал (далее – просто Рефал), созданного в СССР в 1960-х годах В.Ф. Турчиным. Язык изначально предназначался для различных логических преобразований, прежде всего, текстового материала и ориентирован на использование непрограммистами. На практике сфера применения оказалась шире: машинный перевод, оптимизация и компиляция программ, доказательство теорем, моделирование сложных электронных схем, решение ряда задач искусственного интеллекта. Язык сейчас имеет достаточное количество последователей, главным образом, в научных кругах.Задачей описываемого проекта является создание продукта, позволяющего использовать Рефал в современных массовых приложениях и расширить круг его потенциальных пользователей до всего интернета. Был проведён опрос сообщества пользователей и разработчиков Рефала с целью получения представления о текущем состоянии дел, актуальных реализациях и путях развития языка. Были рассмотрены возможные средства реализации проекта. Информации о ведущихся аналогичных разработках получено не было.

Аннотация:

Представлена программно-аппаратная платформа, которая позволяет проводить химические синтезы в автоматическом режиме, включая приготовление реакционных смесей, их нагрев и перемешивание, а также отбор проб с разбавлением после синтеза и отправку на анализ методом высокоэффективной жидкостной хроматографии с последующей автоматической обработкой результатов. Для управления отдельными элементами роботизированной установки создана собственная библиотека ChemBot на языке Python, а для управления всей системой – клиентский веб-сервер; для просмотра состояния установки и хода выполнения синтезов разработан веб-интерфейс. Работа всей платформы по выполнению экспериментов протестирована при выполнении синтезов по альдольной конденсации, где варьировались соотношение реагентов, катализатор и его количество, температура и время синтеза. Написание собственного кода для контроля и управления всей системой стало важным шагом на пути интеграции роботизированной установки и искусственного интеллекта (ИИ), что в перспективе позволит осуществить переход к автономной лаборатории, когда предсказание целевой молекулы и ее синтеза, экспериментальное осуществление и анализ, а также, при необходимости, уточнение или изменение использованной модели будут осуществляться в автоматическом режиме, без вмешательства человека.

Аннотация:

Проблема прогнозирования досрочного отчисления студентов российских вузов является актуальной, поэтому требуется разработка новых инновационных подходов для её решения. Для решения данной проблемы возможна разработка предиктивных систем на основе использования данных о студентах, имеющихся в информационных системах вузов. В настоящей работе исследованы модели машинного обучения для прогнозирования досрочного отчисления студентов, обученные на основе данных о характеристиках и успеваемости студентов. Основная научная новизна работы заключается в использовании методов объяснимого ИИ для интерпретации и объяснения функционирования обученных моделей машинного обучения. Методы объяснимого искусственного интеллекта позволяют понять, какие из входных признаков (характеристик студента) оказывают наибольшее влияние на результаты прогнозов обученных моделей, а также могут помочь понять, почему модели принимают те или иные решения. Полученные результаты расширяют понимание влияния различных факторов на досрочное отчисление студентов.

Аннотация: В обзорной статье рассмотрены методы и алгоритмы повышения выразительности связанных данных, подготовленных для публикации в Вебе. Представлены основные подходы к обогащению онтологий, описаны методы, на которых они базируются, а также приведен инструментарий, реализующий эти подходы и инструменты применения соответствующих методов.Основным этапом в общей схеме жизненного цикла данных в облаке открытых связанных данных является этап построения набора связанных RDF-триплетов. Для улучшения классификации данных и анализа их качества применяются различные методы повышения выразительности связанных данных. Основные идеи рассматриваемых методов связаны с обогащением существующих онтологий (расширением базовой схемы знаний) путем добавления или совершенствования терминологических аксиом. Методы обогащения опираются на методы, применяемые в различных областях, таких как представление знаний, машинное обучение, статистика, обработка текстов на естественном языке, анализ формальных понятий и теория игр.

Аннотация:

В работе установлены ключевые темы в современных психологических исследованиях культурной конгруэнтности с использованием метода тематического цифрового моделирования массива научных публикаций.

Актуальность и значимость проведенного исследования обусловлены
ростом значимости культурной конгруэнтности в условиях цифровой трансформации общества, изменяющей способы социализации и взаимодействия. Современные технологии требуют переосмысления психологических механизмов адаптации индивида к культурной среде, особенно в детском и подростковом возрастах. Несмотря на активное изучение этого феномена, наблюдается очевидный недостаток исследований, посвященных культурной конгруэнтности взрослых. Применение цифрового моделирования и искусственного интеллекта позволяет систематизировать знания и выявить структуру тематического поля с высокой точностью. Полученные данные открывают перспективу для дальнейшего изучения культурной конгруэнтности в ходе онтогенеза.

Конструирование тематического поля исследований культурной конгруэнтности, основанный на анализе цифровых анналов, содержащих коллекцию научных публикаций по данной тематике (112 статей), был выполнен с использованием алгоритма тематического моделирования (topic modeling) на языке программирования Python и с применением цифровых платформ, включая инструменты на основе мультимодальных нейросетей (GigaChat, Qwen, DeepSeek). В результате проведенного анализа возрастных особенностей феномена культурной
конгруэнтности выделены четыре возрастные группы: дошкольники, младшие школьники, подростки и взрослые.

Аннотация:

Электронные библиотеки (ЭБ) и архивы аккумулируют гигантские объемы разнообразной информации. Задача данной работы – не стараясь охватить необъятное, попытаться на сравнительно небольшом количестве ярких примеров проследить, как в ЭБ отражаются вопросы научного творчества; обсудить и развеять стереотипные представления об ученых как о нелюдимых педантичных формалистах либо эксцентричных рассеянных чудаках; показать, как особенности их мыслительных процессов в сочетании с высоким интеллектом могут вызвать непонимание в быту. В то же время эти качества в сочетании с оригинальностью мышления, порой переходящей в парадоксальность, проявляются в нестандартных подходах к задачам, нетривиальных решениях, ироничном отношении к окружающей действительности. Как следствие, наряду с серьезными результатами рождаются неожиданные ассоциации и аналогии, шутки, остроты, анекдоты. В работе рассмотрены примеры творчества ученых в профессиональной сфере, а также произведения в таких жанрах, как фантастика, утопия, юмор, авторская песня. Использованы материалы 20+ электронных библиотек.