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:

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:

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.

Аннотация: Описана эволюция моделей мышления в рамках решения задачи построения интеллектуальной вопросно-ответной системы для автоматизации обработки запросов пользователей на естественном языке, начиная от простой модели на основе деревьев решений и заканчивая полноценной моделью мышления, основанной на модели мышления человека Марвина Мински. Каждая модель разработана и протестирована. Приведены результаты экспериментов и сделаны выводы о состоятельности каждой из моделей.

Аннотация:

Изложен опыт цифровой трансформации математических дисциплин на базе авторской цифровой образовательной платформы (ЦОП) Мирера. ЦОП Мирера оптимизирована на российскую систему организации высшего образования, ориентирована на разработку и проведение курсов, в которых сочетаются онлайн- и оффлайн-технологии проведения учебного процесса. ЦОП Мирера предоставляет авторам курсов инструменты разработки компьютеризированных курсов с автоматизированной проверкой правильности и самостоятельности выполненных обучаемыми текущих и контрольных заданий с помощью методов искусственного интеллекта. В платформу встроены различные оригинальные типы тестов, поддерживающие как в описании задач, так и в вариантах ответов, контент в различных форматах, включая формульные фрагменты в TeX-нотации, последовательности элементов (для автоматизированной проверки знания студентом структуры доказательства теорем курса или схем решения типовых задач), смысловой анализ текстовых ответов и т. п.

Аннотация:

Рассмотрены уникальные аспекты разработки игрового дизайн-документа для массовой многопользовательской онлайновой ролевой игры в виртуальной реальности (VR). Обсуждены актуальность и проблемы проектирования таких игр, описаны существующие подходы к созданию и адаптации документации под VR, а также определены такие ключевые вопросы в VR, как сетевое взаимодействие, погружение, взаимодействие игроков и неигровых персонажей, управляемые искусственным интеллектом. Предложен методологический подход к построению игрового дизайн-документа для игр этого жанра на примере технической спецификации нескольких игр с акцентом на структурирование и стандартизацию документа. Представлены будущие направления разработок, включая формальные описания игровой логики для переносимости сцен, перспективы автоматизированного портирования VR и инструменты для автоматической генерации. В заключении подчеркнута важность стандартизации технических спецификаций и предложены направления для дальнейших исследований.

Аннотация: Проведено исследование эмоций в различных аспектах: философском, психологическом и нейрофизиологическом; с их учетом описана созданная когнитив-ная архитектура. На основе «куба эмоций» Левхайма, «колеса эмоций» Плутчика, «теории аффектов» Томкинса и модели мышления Мински охарактеризовано использование эмоций как факторов влияния на вычислительный процесс компьютера. Указаны также возможности использования эмоций в интеллектуальных вопросно-ответных системах.

Аннотация:

Исследована возможность эффективного решения задачи популяционной онкопрофилактики с помощью методов искусственного интеллекта (ИИ), прогнозирующих риск злокачественных новообразований (ЗНО) на основе минимального набора данных из электронной медицинской карты (ЭМК) – кодов медицинских диагнозов и услуг. Для решения поставленной задачи рассмотрен широкий спектр современных подходов, включающих методы классического машинного обучения, анализа выживаемости, глубокого обучения и больших языковых моделей (LLM). Численные эксперименты показали, что наилучшей способностью ранжирования пациентов по уровню риска ЗНО обладает градиентный бустинг, использующий модели анализа выживаемости в качестве дополнительных предикторов, что позволяет учитывать как популяционные, так и индивидуальные факторы риска ЗНО. Из данных ЭМК были сконструированы предикторы, включающие демографические характеристики, паттерны обращений за медицинской помощью и клинические маркеры. Это решение было протестировано в ретроспективных экспериментах под контролем профильных врачей-онкологов. В ретроспективном эксперименте с участием более 1.9 млн пациентов установлено, что в группу риска попадает до 5.4 раза больше пациентов с ЗНО при том же уровне медицинских обследований. Предложенный метод представляет собой масштабируемое решение, использующее исключительно коды диагнозов и услуг, не требующее специализированной инфраструктуры и интегрируемое в процесс онконастороженности, что делает его применимым для решения задач популяционной онкопрофилактики.

Аннотация:

Единое цифровое пространство научных знаний (ЕЦПНЗ) представляет собой цифровую информационную среду, агрегирующую разнородную информацию, связанную с различными аспектами научных знаний. Одной из важных функций ЕЦПНЗ является предоставление информации для решения задач искусственного интеллекта, что обусловливает необходимость поддержки данных в структуре, соответствующей правилам Semantic Web. Особенностями ЕЦПНЗ являются, с одной стороны, политематичность и разнородность элементов контента, с другой – высокая динамика появления новых видов объектов и связей между ними, что обусловлено спецификой развития науки. При реализации ЕЦПНЗ должна быть обеспечена возможность навигации по разнородным ресурсам пространства с использованием семантических связей между ними. Возможности ЕЦПНЗ в значительной мере определяются структурой онтологии пространства, модель которой предложена в данной работе. В рамках модели проведена иерархическая структуризация онтологии ЕЦПНЗ; выделены и определены такие элементы, как «подпространство», «класс объектов», «объект», «атрибуты объекта», три типа попарных связей объектов и атрибутов (универсальные, квазиуниверсальные и специфические). Структура каждого типа элементов определяется «справочником» унифицированного вида; конкретные значения атрибутов и связей содержатся в словарях унифицированной структуры. Выделен класс объектов «Форматы», описывающих правила формирования атрибутов и значений связей. Предложена формализация представлений справочников и словарей ЕЦПНЗ. Предлагаемая модель позволяет достаточно просто добавлять в пространство, по мере необходимости, новые виды объектов, их попарных связей и атрибутов.

Аннотация:

Уже много лет консорциум W3C (World Wide Web Consortium) продвигает проект WAI (Web Accessibility Initiative), основной лозунг которого сформулирован как «Делаем веб доступным». В рамках инициативы WAI публикуются рекомендации WCAG (Web Content Accessibility Guidelines), помогающие разработчикам веб-сайтов учесть потребности людей с ограничениями по здоровью. В Российской Федерации разработан ГОСТ Р 52872-2019, основанный на рекомендациях WCAG. Некоторые положения ГОСТа Р 52872-2019 представлены в настоящей работе.

Закон № 181-ФЗ о социальной защите инвалидов, действующий с 1995 г., устанавливает норму, в соответствии с которой разработчики информационных ресурсов должны создавать инвалидам условия для беспрепятственного пользования средствами связи и информации. Общие положения закона № 181-ФЗ реализуются в директивных документах профильных ведомств. В настоящей работе рассмотрены положения приказа Минцифры 2023 г., определяющие порядок представления информации на сайтах организаций в виде, удобном для восприятия людьми с проблемами зрения и слуха. Положения упомянутого приказа Минцифры стимулируют разработчиков сайтов организаций, подведомственных органам управления в РФ разного уровня, обеспечивать достаточную контрастность текста, придерживаться адаптивного дизайна, оснащать нетекстовые объекты текстовым слоем или комментариями, упрощая работу инвалидов в интернете и способствуя развитию инструментов искусственного интеллекта.

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.