Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.
Aleksandr S. Pikul, Popov I., Безопасность информационных технологий 2025 Vol. 32 No. 2 P. 73–82
Понимание о том, как именно модели искусственного интеллекта принимают решения, важно, в особенности для таких сложных задач, как обнаружение дипфейков, где недостаточно просто получить результат – необходимо знать, почему именно модель приняла такое решение. Многие существующие методы интерпретации моделей искусственного интеллекта, такие как SHAP и Grad-CAM, помогают объяснить полученные решения, но зачастую полученные объяснения недостаточно ...
Мещанинов В. П., Ватолин Д. С., Молодецких И. А. и др., Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша 2022 № 80 С. 14–27
Обнаружение увеличенного видео является полезным инструментом в мультимедийной криминалистике, однако это сложная задача, требующая применения различных алгоритмов масштабирования и сжатия. Существует множество методов повышения разрешения, включая интерполяцию и методы, основанные на машинном обучении. И все они оставляют уникальные следы. В этой работе предлагается новый метод обнаружения видео со сверхвысоким разрешением, основанный на изучении визуальных представлений ...