Моделирование когнитивных искажений и их влияния на поведение Когнитивные искажения — это систематические отклонения в мышлении, восприятии и принятии решений от норм рациональности и логики. Они возникают вследствие эволюционно сформированных эвристик (ментальных сокращений), ограничений психических ресурсов, социального влияния и эмоциональных факторов. Моделирование этих искажений представляет собой междисциплинарную задачу, лежащую на стыке когнитивной психологии, нейронауки, поведенческой […]

Нейросети в нейроэкономике: моделирование принятия решений человеком Нейроэкономика представляет собой междисциплинарную область, объединяющую нейробиологию, психологию и экономику для изучения процессов принятия решений человеком. Ее ключевая задача — понять нейробиологические механизмы, лежащие в основе экономического выбора. Классические экономические модели, основанные на принципах рациональности и максимизации полезности, часто оказываются неспособны описать реальное поведение людей, которое подвержено влиянию […]

Генерация новых видов спорта и игровых механик: системный подход на стыке технологий и креатива Генерация новых видов спорта и игровых механик представляет собой структурированный процесс создания и валидации правил, физических взаимодействий и условий победы для формирования уникальной игровой или спортивной деятельности. Этот процесс перестал быть исключительно спонтанным продуктом культуры и эволюции игр. Сегодня он трансформировался […]

Искусственный интеллект в лингвистической антропологии: анализ изменения языков во времени Лингвистическая антропология, изучающая взаимоотношения между языком, культурой и обществом, традиционно опиралась на полевые исследования, интервью и ручной анализ текстов. Исследование языковых изменений во времени было трудоемким процессом, ограниченным объемом доступных данных и субъективностью интерпретаций. Появление и развитие методов искусственного интеллекта, в частности машинного обучения и […]

Имитация эволюционных процессов для создания оптимальных алгоритмов Эволюционные алгоритмы представляют собой класс стохастических методов оптимизации и поиска, основанных на принципах биологической эволюции: наследовании, мутации, отборе и рекомбинации. Эти алгоритмы работают с популяцией потенциальных решений, которые итеративно улучшаются через механизмы, аналогичные естественному отбору. Они применяются для решения задач, где традиционные методы (например, градиентные) неэффективны из-за многомерности, […]

Обучение моделей в условиях постоянно меняющегося распределения данных Обучение моделей машинного обучения в условиях нестационарного, постоянно меняющегося распределения данных, известное как проблема сдвига распределения или концептуального дрейфа, является одной из ключевых проблем при развертывании систем искусственного интеллекта в реальном мире. Традиционные модели обучаются в предположении, что данные обучения и данные, на которых модель будет применяться, […]

Нейросети для восстановления утраченных фрагментов древних рукописей Восстановление утраченных или поврежденных фрагментов древних рукописей является одной из наиболее сложных задач в палеографии и цифровой гуманитаристике. Традиционные методы, основанные на экспертной оценке, сравнении аналогичных почерков и контекстуальном анализе, требуют колоссального времени и высокой квалификации специалистов. Появление и развитие технологий искусственного интеллекта, в частности глубокого обучения, открыло […]

Искусственный интеллект в сейсмологии: трансформация раннего предупреждения о землетрясениях Традиционные сейсмологические методы, основанные на анализе волновых форм и ручном определении параметров, сталкиваются с фундаментальными ограничениями в скорости и точности, критически важными для раннего предупреждения. Искусственный интеллект, в частности машинное обучение и глубокое обучение, преодолевает эти барьеры, обрабатывая огромные объемы многомерных данных в реальном времени, выявляя […]

Квантовое машинное обучение: алгоритмы для квантовых компьютеров Квантовое машинное обучение (Quantum Machine Learning, QML) представляет собой междисциплинарную область, объединяющую принципы квантовой физики, информатики и классического машинного обучения. Её цель — разработка и исследование алгоритмов, которые выполняются на квантовых компьютерах и потенциально превосходят классические аналоги в решении специфических задач обработки данных, оптимизации и распознавания образов. Основу […]

Генерация персональных диет на основе генома и микробиома: научные основы и практическая реализация Традиционный подход к диетологии, основанный на усредненных рекомендациях для широких групп населения, уступает место персонализированной нутригеномике и нутригенетике. Генерация индивидуальных диетических рекомендаций, основанная на анализе генома и микробиома человека, представляет собой междисциплинарную область, объединяющую генетику, микробиологию, биоинформатику и искусственный интеллект. Эта методология […]