?
Artificial intelligence, drug repurposing and peer review
Nature Biotechnology. 2020. P. 1127–1131.
Levin J., Oprea T. I., Davidovich S., Clozel T., Overington J., Ванхэлен К. Б., Cantor C., Bischof E., Zhavoronkov A.
Пандемия COVID-19 изменила способы обмена и распространения научных и клинических результатов. Согласно недавнему анализу, в среднем каждую неделю публикуется 367 статей, посвященных COVID-19, при этом медианное время от подачи до принятия составляет всего 6 дней (по сравнению с 84 днями для материалов, не связанных с COVID-19)¹. Эти беспрецедентные сроки рецензирования — и в некоторых случаях ослабленные редакционные стандарты — оправданы в контексте, когда новая информация может ускорить получение знаний и поиск решений для надвигающейся глобальной медико-социально-экономической катастрофы, но они также создают риск публикации предварительных или ошибочных работ, которые могут ввести в заблуждение научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, поставить под угрозу клиническую практику и дезинформировать политиков. Что можно сделать, чтобы компенсировать неадекватное рецензирование в условиях пандемии? Здесь мы предлагаем стратегию, в рамках которой строгое общественное и экспертное рецензирование сочетается с использованием искусственного интеллекта для определения приоритетов исследований и терапевтических альтернатив, описанных в литературе, что позволяет сообществу сосредоточить ресурсы на методах лечения, прошедших надлежащие и тщательные клинические испытания.
Иванов Д. В., ИНТЕРакция. ИНТЕРвью. ИНТЕРпретация 2026 Т. 18 № 2 С. 13–29
Статья посвящена решению методологического противоречия, возника- ющего при попытке инкорпорировать искусственный интеллект (ИИ) в ка- чественные социологические исследования (преимущественно укорененные в интерпретативистской парадигме). Если в количественных исследованиях ИИ, как минимум на первый взгляд, органично вписывается в естественно-научный идеал инструментального дистанцирования, то для качественной традиции, требующей чувствительности к контексту и близости к источ- нику субъективных смыслов, ...
Добавлено: 28 октября 2026 г.
Sergei P. Zhdanov, Contemporary Educational Technology 2026 No. 18(4) Article 701
Добавлено: 22 октября 2026 г.
Тульчинский Г. Л., Философские науки 2026 Т. 68 № 6 С. 32–58
В работе техника рассматривается как особая форма бытия, выходящая за пределы утилитарного и инструментального понимания и формирующая новое онтологическое пространство. Это пространство описывается как технокосмос или метакосмос: автономная и самопорождающаяся реальность, в которой технологии не просто обслуживают человеческие потребности, но начинают конституировать собственную логику существования, включая человека в новые формы со-бытия с техникой. Ключевым методологическим ...
Добавлено: 11 октября 2026 г.
Filatova Asya, Epistemology and Philosophy of Science 2026 Vol. 63 No. 3 P. 56–66
Добавлено: 10 октября 2026 г.
Добавлено: 8 октября 2026 г.
PMLR, 2026.
Добавлено: 8 октября 2026 г.
Мухамедкаримова Д. Ф., Умуркулова М. М., Галяпина В. Н. и др., Вестник Карагандинского университета. Серия Педагогика 2026 Т. 31 № 3 С. 69–77
В настоящее время искусственный интеллект занимает прочное место среди традиционных педагогических технологий и подходов, что является предметом широкой дискуссии отечественных и зарубежных ученых и исследователей. Связано это с тем, что внедрение ИИ в сферу высшего образования, несмотря на его высокий потенциал, сталкивается с широким рядом препятствий экономического, социального и этического характера. К ним относятся сопротивление ...
Добавлено: 6 октября 2026 г.
Рощина Я. М., Стребков Д. О., Рощин С. Ю. и др., В кн.: Вестник Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS‑HSE). Вып. 16Вып. 16.: М.: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2026. С. 102–123.
В представленной статье авторы проанализировали степень осведомленности россиян о технологии искусственного интеллекта (ИИ), пользование ИИ‑инструментами и отношение к ним среди (не)пользователей. В основу анализа легли данные специального блока вопросов «Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ» (РМЭЗ НИУ ВШЭ), включенного в обследование в 2024 г., а также результаты международного опроса, проведенного совместно кампаниями ...
Добавлено: 5 октября 2026 г.
Сорокин П. С., Морозова Е. В., Гошин М. Е. и др., Высшее образование в России 2026 Т. 35 № 3 С. 63–89
Цель настоящего исследования – эмпирически идентифицировать потенциал современных преподавателей, вовлечённых в инициативы поддержки университетского предпринимательства, как потенциальных двигателей развития соответствующей экосистемы через анализ их ключевых индивидуальных характеристик, профессионального опыта, педагогических практик, а также институционального контекста университетской среды. Для этого на основе анкетного опроса 338 сотрудников, представляющих более чем 70 российских университетов и вовлечённых в университетские ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
При приемке корпоративного ИИ-поиска оценивают правильность ответов, допустимость ошибок, соблюдение прав доступа и достаточность испытаний. Разработан паспорт критериев приемки. Восемь полей формы связывают требования и риски с конфигурацией системы, испытанием и решением о приемке. Содержание полей соотнесено с положениями четырех российских стандартов. Для анализа отобраны 30 публичных описаний корпоративного поиска и смежных процессов. В 24 ...
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Мичурина А. А., Гуманитарные науки и образование 2026 Т. 17 № 3(67) С. 82–87
Китай уделяет особое внимание применению технологий искусственного интеллекта (ИИ) в разных сферах жизни, в том числе в образовании. Внедрение ИИ в сферу образования несёт в себе много возможностей. Одновременно этот процесс сопряжён с большим количеством рисков, что ставит на повестку дня вопрос о необходимости правового регулирования применения ИИ. В статье представлен опыт Китая в области ...
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Клочко О. А., Кузнецова М. П., Пространственная экономика 2026 Т. 22 № 3 С. 73–103
Статья посвящена оценке технологического суверенитета Китая в высокотехнологичных отраслях, формирующих экосистему физического искусственного интеллекта, и его готовности к развитию интеллектуальной робототехники. Цель исследования состоит в выявлении изменений позиций Китая в глобальных цепочках стоимости данных отраслей за счет комплексного анализа используемой зарубежной добавленной стоимости, ее отраслевой и региональной структуры. Методологическую основу исследования составили анализ Индекса нисходящего ...
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Артёменко В. Г., Проблемы прогнозирования 2026 № 1 С. 144–156
В статье анализируется адаптация рынка труда специалистов по ИКТ в России в условиях технологического развития и внешних шоков первой половины 2020-х годов. На фоне общего увеличения численности специалистов по ИКТ в России внешние шоки меняли соотношение спроса и предложения на рынке труда. В 2020 г. динамика рынка труда специалистов по ИКТ определялась заморозкой найма в период объявления нерабочих ...
Добавлено: 29 сентября 2026 г.
ARUTYUNOV G. P., TARLOVSKAYA E. I., POLYAKOV D. S. и др., Heliyon 2024 Vol. 10 No. 7 Article e28892
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Almugren I., Chotia V., Habib M. D. и др., Journal of Knowledge Management 2026 P. 1–22
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Festa G., D'Amato A., Palladino R. и др., European Journal of Innovation Management 2026 Vol. 29 No. 3 P. 728–744
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Burkova V., Бутовская М. Л., , in: Principles and Forms of Sociocultural Organization: Historical Contexts of Interaction.: L., NY: Anthem Press, 2026. Ch. 12 P. 237–250.
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Кузнецова М. П., Клочко О. А., Современная мировая экономика 2026 Т. 4 № 2 С. 6–25
В статье исследуются позиции крупнейших стран мира в отрасли промышленной робототехники как одного из ключевых направлений физического воплощения искусственного интеллекта (ИИ). Цель исследования заключается в сравнительной оценке готовности ведущих экономик к развитию физического ИИ на основе анализа производства, внешней торговли и внедрения промышленных роботов. Методологическую основу работы составили сравнительный и статистический анализ данных International Federation ...
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Тыров И. А., Васильев Ю. А., Владзимирский А. В. и др., Труды Института системного анализа Российской академии наук 2026 Т. 76 № 3 С. 79–89
Использование больших генеративных моделей (БГМ) в здравоохранении в настоящее время вызывает значительный интерес. Проведено сравнение БГМ GigaChat и YandexGPT. Выборка 1200 ответов БГМ на запросы врачей из медицинских организаций, оказывающих помощь в амбулаторных и в стационарных условиях, по 7 тематикам оценивалась 13 врачами-экспертами по 5 пятибалльным критериям: релевантность, правильность, безопасность, полнота, языковая грамотность. Анализ выполнен ...
Добавлено: 22 сентября 2026 г.
Ульянина О. А., Vikhrova E. N., RUDN Journal of Psychology and Pedagogics 2025 Vol. 22 No. 2 P. 337–360
Стремительная цифровизация высшего образования и рост использования искусственного интеллекта (ИИ) в обучении требуют тщательной оценки их влияния на студентов. Традиционные очные, дистанционные онлайн и лекции с ИИ-аватарами создают различные условия, формирующие психологический климат и комфорт на занятиях. Ранее проведенные исследования показывают, что интеграция ИИ повышает вовлеченность студентов, но сравнительные данные о комфорте, эффективности и восприятии ...
Добавлено: 21 сентября 2026 г.