Работа посвящена изучению возможностей применения искусственных импульсных (или спайковых) нейронных сетей для решения задачи приближенной факторизации Винера - Хопфа для процессов Леви в рамках интеллектуальной системы машинного обучения. Одним из приложений факторизации Винера - Хопфа является вычисление цен барьерных опционов, в связи с чем рассматриваемая задача имеет важный прикладной аспект для вычислительной финансовой математики в части создания гибридных численных методов, комбинирующих современные технологии нейросетей третьего поколения и классические методы вычислительной математики. В рамках статьи предложена импульсная нейронная сеть с моделью «интегрировать-и-сработать» с утечками для факторизации тригонометрического полинома в комплексной форме, коэффициенты которого представляют собой распределение вероятностей. Искомые многочлены-факторы имеют аналогичную вероятностную интерпретацию, при этом у первого фактора первая половина коэффициентов равна нулю, а у второго - вторая половина. Вероятностная интерпретация задачи позволяет обойтись без кодирования и декодирования входных и выходных данных в спайки и обратно. Обучение сети проводится для одного набора коэффициентов полинома с целью минимизировать ошибку приближения этого полинома произведением факторов, коэффициенты которых предсказываются сетью, для чего программно реализована собственная функция потерь. В отличие от традиционного подхода к подбору параметров модели на обучающей выборке, в данной работе предлагается минимизировать ошибку приближения конкретной характеристической функции процесса Леви произведением многочленов-факторов. При этом модель не использует фактические значения коэффициентов факторов при обучении, а только значения многочленов, вычисленные с помощью быстрого преобразования Фурье. В рамках вычислительных экспериментов представлен пример факторизации полинома 255-й степени, связанного с гауссовым процессом Леви, с помощью спайковой нейросети. Программная реализация предлагаемого в статье подхода к решению задачи факторизации написана на языке программирования Python с использованием фреймворка машинного обучения pyTorch и библиотеки snnTorch импульсных нейронных сетей.
В эстетической теории выделяются разные подходы к пониманию чувственного и логического. Автор согласен с теорией И. Канта, что чувственное восприятие субъективно и воображению даётся возможность придумывать вымышленных персонажей, которых не существует в реальной жизни. Цифровые технологии позволяют оживить и ввести в художественный спектакль таких персонажей. Такой процесс становится возможным с помощью компьютерных алгоритмов, которые используются при создании арт-практик. Существует множество противоречивых публикаций, где отсутствует понимание технологического процесса поставленной задачи, например, о том, что можно написать программу, которая по картинкам «обучит машину эстетике». Поэтому автор статьи обращается к трем технологическим решениям (виртуальная реальность, дополненная реальность, ИИ основанный на данных) и рассматривает на примере существующих программ и приложений, как происходит процесс взаимодействия компьютерных алгоритмов художественного творчества с воображением и мастерством постановщиков сценического искусства (спектакль, опера, хореография). Данный вопрос автор решает в рамках алгоритмической эстетики, которая рассматривает процесс коммуникации, но в отличие от теории медиа, рассматривает процесс обмена информации в двоичном коде. Алгоритмы, по которым работают написанные программы, не создают «кодовый дух», а позволяют создавать инструменты художественного творчества и развивать мастерство талантливых людей.
Статья посвящена обзору и анализу итогов VIII Международной научно-практической конференции «MEDIAОбразование. Цифровая среда: между позитивом и деструкцией 2023», состоявшейся 21-23 ноября 2023 г. на базе Челябинского государственного университета при поддержке Главного управления молодежной политики Челябинской области в рамках реализации регионального Плана Десятилетия науки и технологий в Российской Федерации на территории Челябинской области.
В статье исследуется сущность искусственной социальности как потенциальной формы «новой нормальности», а также описываются возможные антропологические трансформации в новой социальной реальности. Понятие «новой нормальности » как кризисного состояния общества раскрывается через экономические, политические и социально-культурные аспекты, указываются ее ключевые особенности. Сквозь призму последних анализируется особая форма социальности, формирующаяся в цифровом обществе, называемая «искусственной социальностью». Для этой цели рассматриваются основные риски, связанные с внедрением технологий искусственного интеллекта (включая его гибридные формы при интеграции с другими цифровыми технологиями) в социальной, политической и экономической сферах, отмечается их схожий характер и способность воспроизводить сущностные характеристики «новой нормальности». Дается общее описание сути явления искусственной социальности, обозначаются ее основные черты и отмечается, что искусственная социальность обладает всеми чертами «новой нормальности » в ее кризисном значении. Также в статье описываются антропологические трансформации, потенциально возможные в искусственной социальности, сущность которых определяется в контексте взаимодействия человека с искусственным интеллектом и другими цифровыми технологиями. Делается вывод о маргинальном положении «человека разумного» в среде искусственной социальности. В заключении отмечается, что искусственная социальность пока только формируется, а значит, есть возможность избежать кризиса при условии равноправного сотрудничества человека и искусственного интеллекта.
В статье рассматривается вопрос применения нейронных сетей в качестве персональных ассистентов современного педагога. Приводится алгоритм самостоятельного создания чат-бота, описывается алгоритм профилирования нейронной сети за счет изменения контекста ее работы по умолчанию. Важным фактором является наличие инструкции, где подробно, с иллюстрациями, показан весь процесс создания такого чат-бота. Ввиду отсутствия ограничений на количество чат-ботов у современного педагога появляется возможность самостоятельно создать команду виртуальных ассистентов, которые станут его надежной опорой в непрофильных для него задачах.
Множественность трактовки понятия «искус-
ственный интеллект» привела к необходимости его
осмысления для задач развития современных систем
вооружений. В статье предложен общий подход по-
иска путей интеграции и пересечения возможностей
современных ключевых технологий искусственного интеллекта и требований к созданию новых образцов вооружений. Подход демонстрируется на примере формирования облика и характеристик перспективных робототехнических систем военного назначения