Искусственный интеллект в исторической социологии: анализ больших массивов исторических документов Историческая социология, изучающая социальные структуры, процессы и изменения в долгосрочной исторической перспективе, традиционно опиралась на трудоемкий качественный анализ ограниченного корпуса источников. Появление и развитие методов искусственного интеллекта, в частности машинного обучения и обработки естественного языка (NLP), произвело методологическую революцию, позволив перейти к количественному анализу масштабных, […]

Мультиагентные системы для управления умными городами Мультиагентная система (Multi-Agent System, MAS) представляет собой вычислительную систему, состоящую из множества взаимодействующих интеллектуальных агентов. Агент — это автономная сущность (программный модуль, робот), способная воспринимать окружающую среду через сенсоры, обрабатывать информацию, принимать решения и выполнять действия для достижения поставленных целей. В контексте умного города (Smart City) эти агенты моделируют […]

Нейросети для анализа микровыражений лица в политических дебатах: технологии, методы и этические дилеммы Анализ микровыражений с помощью искусственного интеллекта представляет собой междисциплинарную область, объединяющую компьютерное зрение, психологию аффекта и политологию. Микровыражения — это непроизвольные, быстрые (длятся от 1/25 до 1/5 секунды) сокращения лицевых мышц, которые считаются индикаторами скрываемых или подавляемых эмоций. В контексте политических дебатов, […]

Обучение моделей на синтетических данных: преодоление дефицита реальных данных Недостаток данных является фундаментальной проблемой в машинном обучении и искусственном интеллекте. Качественные, размеченные данные часто дороги, трудоемки в сборе, могут содержать конфиденциальную информацию или отражать редкие, но критически важные случаи. Обучение моделей на синтетических данных стало стратегическим направлением для решения этих проблем. Синтетические данные — это […]

Искусственный интеллект в эпидемиологии: предсказание мутаций вирусов и разработка вакцин Современная эпидемиология переживает трансформацию, вызванную внедрением технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Эти инструменты позволяют обрабатывать и анализировать объемы данных, недоступные для человека, выявляя сложные паттерны и делая прогнозы с высокой точностью. Ключевыми направлениями применения ИИ стали предсказание мутаций патогенов, в первую очередь […]

Генерация новых математических теорем и гипотез: методы, технологии и перспективы Генерация новых математических теорем и гипотез представляет собой комплексный процесс, находящийся на стыке математики, логики, информатики и искусственного интеллекта. Традиционно это была исключительная прерогатива человеческого разума, однако развитие вычислительных систем и алгоритмов машинного обучения открыло новые пути для автоматизации и усиления творческих аспектов математического открытия. […]

Нейросети в палеоклиматологии: реконструкция климата прошлых эпох Палеоклиматология — наука, изучающая климатические условия геологического прошлого Земли. Её основная задача — реконструировать параметры климата (температуру, осадки, концентрацию парниковых газов, режим циркуляции атмосферы и океана) в эпохи, для которых отсутствуют инструментальные наблюдения. Традиционные методы опираются на анализ природных архивов-«летописей» — ледниковых кернов, морских и озерных осадков, колец […]

Искусственный интеллект для создания адаптивных систем образования, меняющихся под ученика Адаптивные образовательные системы, основанные на искусственном интеллекте (ИИ), представляют собой технологическую парадигму, которая трансформирует процесс обучения из стандартизированного потока в персонализированную траекторию. В основе таких систем лежит способность алгоритмов непрерывно собирать, анализировать данные о действиях, успеваемости, поведении и даже эмоциональном состоянии ученика, и на основе […]

Когнитивные архитектуры, имитирующие работу человеческого мозга Когнитивная архитектура представляет собой гипотезу о фиксированной структуре вычислительной системы, которая обеспечивает основу для реализации интеллектуального поведения, аналогичного человеческому. Архитектуры, имитирующие работу мозга, стремятся не просто решать узкие задачи, а воспроизводить универсальные механизмы познания: восприятие, внимание, память, обучение, принятие решений и сознание. Их фундамент лежит на стыке искусственного интеллекта, […]

Глубокое обучение на графах для анализа социальных взаимодействий Глубокое обучение на графах (Graph Neural Networks, GNN) представляет собой класс методов машинного обучения, специально разработанных для обработки данных, структурированных в виде графов. В контексте анализа социальных взаимодействий графы являются естественным и мощным способом представления данных: узлы (вершины) соответствуют социальным агентам (людям, организациям, бот-аккаунтам), а ребра (связи) […]