?
Слабый vs Сильный искусственный интеллект
Информатизация и связь. 2020. № 1. С. 81–88.
Предлагается определить отличие традиционного, так называемого, слабого, искусственного интеллекта (ИИ, AI) и сильного искусственного интеллекта, или искусственного общего интеллекта (artificial general intelligence, AGI). Последний рассматривается не как эволюционная стадия развития ИИ, а нечто иное, связанное с построением неформализуемого и некаузального феноменологического пространства, как некая противоположность ИИ. Для этого AGI определяется через решение обратных задач на топологиях, использование аналогий квантовой физики и оптики, подключение аспектов релятивистской теории. Отмечается, что континуальная мощность AGI на десятки порядков больше мощности ИИ, однако для ее высвобождения требуется специальная интеграция обоих с непосредственным включением в процесс человека. Уже сейчас элементы AGI помогают в многократном ускорении коллективного творческого процесса.
Научное направление:
Компьютерные науки
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
русский
Кирсанова Е. Е., Пакшин П. К., Право и экономика 2026 № 3 (456) С. 26–34
В статье рассматривается вопрос правового режима интеллектуальной собственности, созданной искусственным интеллектом. Изменения существующей правовой базы в сторону признания искусственного интеллекта субъектом права нарушат обоснование и фундаментальные принципы системы интеллектуальных прав. В статье представлен обзор разных взглядов на обоснование предоставления авторских прав на созданные искусственным интеллектом произведения. Автор отмечает, что в некоторых юрисдикциях авторские права таким ...
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Добавлено: 27 апреля 2026 г.
Tsareva O. O., Malova H. V., V. Yu. Popov и др., Plasma Physics Reports 2026 Vol. 52 No. 2 P. 179–185
Добавлено: 27 апреля 2026 г.
NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026.
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Кычкин А. В., Черницин И. А., Прикладная информатика 2026 Т. 21 № 1 С. 40–58
Представлены результаты разработки программного микросервиса, встраиваемого в системы мониторинга качества атмосферного воздуха для поддержки процессов идентификации промышленных источников загрязнений. Выброс и последующее распространение вредных веществ в приземистых слоях атмосферы происходит в динамике и характеризуется высокой неопределенностью из‑за особенностей технологических установок, их режимов работы, влияния рельефа местности, зданий и метеофакторов. Зависимости между местоположением источника выброса и ...
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Ефанов А. А., Человек 2026 Т. 37 № 2 С. 67–82
В статье посредством обращения к наиболее резонансным кейсам представляются практики использования технологии дипфейк в современных аудиовизуальных медиа (телевидение, кино, интернет). На базе результатов проведенных автором полуструктурированных интервью экспертов (n = 15) – аналитиков медиакоммуникаций, а также с помощью методов кейс-стади и социокультурного моделирования выявляются этические рестрикции подобных аудиовизуальных решений. Теоретико-методологическая основа исследования опирается на концепцию ...
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
IEEE, 2026.
Добавлено: 21 апреля 2026 г.
Стребков Д. О., Социологические исследования 2026 № 2 С. 35–47
В статье анализируется влияние искусственного интеллекта на профессиональную деятельность русскоязычных фрилансеров, занятых в творческих и интеллектуальных сферах деятельности. Опираясь на данные онлайн-опросов, проведенных в 2024 и 2025 г. на платформе Freelance.ru, исследование выявляет динамику использования ИИ, основные задачи, которые доверяются нейросетям, а также преимущества и ограничения их применения. Показано, что за год существенно выросла доля людей, ...
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Щур Л. Н., Antonov D., Burovski E., International Journal of Bifurcation and Chaos in Applied Sciences and Engineering 2026 P. 1–9
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Эбрахим А., Информационные процессы 2025 Т. 25 № 4 С. 787–798
В статье предложен метод планирования расположения точек доступа и шлюзов внутри зданий для построения сетей Интернета вещей. Основа метода — использование информации из информационой модели здания, что даёт возможность легко учитывать как геометрию, так и физико-технические характеристики строительных элементов при расчёте распространения радиосигнала. В данной работе для решения задач оптимизации применяется генетический алгоритм U-NSGA-III. Расчёты ...
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Gurikov P. и др., Journal of Supercritical Fluids 2026 Vol. 235 Article 106979
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
IEEE, 2026.
Добавлено: 18 апреля 2026 г.
NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026.
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
Джин С., Панфилов П. Б., Сулейкин А. С., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 6 С. 163–176
В современном ресторанном бизнесе точное сопоставление номенклатуры продуктов между ресторанами и поставщиками является критически важной задачей. Эффективное управление запасами и оптимизация закупок напрямую влияют на прибыльность бизнеса. С ростом числа поставщиков и ассортимента продукции традиционные методы сопоставления становятся менее эффективными. В данном исследовании предлагается использовать большие языковые модели (LLM) для автоматизации и повышения точности сопоставления ...
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
СПб.: АО "ЦТСС", 2025.
В научном издании представлены труды Двенадцатой всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2025) по следующим направлениям: - теоретические основы и методология имитационного и комплексного моделирования; - методы исследования и оценки качества моделей, валидация и верификации моделей; - методы и системы распределенного моделирования; - ...
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
IEEE, 2025.
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
Федоров А. О., Вакку Г. В., Лебедева С. Э., Галактика медиа: журнал медиа исследований 2026 Т. 8 № 2 С. 163–182
С увеличением объемов данных преподаватель вуза может потратить годы на обработку и систематизацию информации. Персонализированная помощь, рекомендации по контенту, сбор данных для обзоров литературы и оформление библиографических ссылок укрепляют роль искусственного интеллекта как эффективного нейросетевого инструмента научной коммуникации. В данной статье рассматриваются практические примеры использования таких инструментов, как Elicit, SciSpace, Consensus, Undermind и Paperfinder, для упрощения ...
Добавлено: 7 апреля 2026 г.
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Лескина Э. И., Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Право 2025 № 4(63) С. 157–165
Скорость развития и распространения цифровых технологий с каждым годом лишь увеличивается, как и расширяются сферы их применение. Системы искусственного интеллекта решают задачи творческого характера, предиктивная аналитика применяется в правоохранительных органах, не остаются без внимания такие области, как здравоохранение, транспорт, образование и многие другие сферы. Часть общественных отношений при этом нуждается в принятии необходимых правовых норм, ...
Добавлено: 1 апреля 2026 г.
Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.