SCI Библиотека

С развитием технологий и изменениями в образовательной среде преподавание китайского языка русскоязычным студентам претерпевает значительные изменения. В данной статье систематизируются традиционные и новые форматы заданий в дистанционном курсе китайского языка для русскоязычных студентов, выявляются проблемы применения новых форматов заданий с целью разработки соответствующих рекомендаций для повышения качества обучения. Проведенное исследование базируется на комплексном подходе, включающем элементы системного и процессного подходов при исследовании форматов обучения, а также на использовании методов обобщения, систематизации, описания, контент-анализа, графического метода исследования. Примененные научные методы адекватны предмету исследования, что подтверждает достоверность и обоснованность полученных результатов. Выявленные проблемы применения новых форматов заданий в дистанционном курсе китайского языка для русскоязычных студентов связаны с организацией учебного процесса, восприятием информации, сопротивлением преподавателей и студентов и другими факторами. По результатам исследования автором предложены различные пути решения выявленных проблем для повышения степени усвоения информации и качества обучения в условиях развития новых образовательных технологий. Автор приходит к выводу о благоприятных перспективах использования мобильных приложений, искусственного интеллекта и нейросетей в обучении китайскому языку в дистанционном формате при решении выявленных проблем, что с развитием функций указанных технологий имеет дальнейшие перспективы исследования.

В статье рассматриваются перспективы и ограничения применения искусственного интеллекта (ИИ) в российском гражданском судопроизводстве. Автором проводится разграничение прогнозирования вероятного исхода дела и моделирования долгосрочных последствий принятых судебных решений. Особое внимание уделяется спорам, затрагивающим интересы будущих поколений (напри мер, экологическим и градостроительным), в которых моделирование способно дать более полную картину потенциальных рисков. Несмотря на отсутствие единого сервиса, способного создать для судьи подобные модели, в настоящее время существуют и продолжают активно развиваться все необходимые для этого технологии: машинного обучения, deep learning (глубокого обучения), анализа больших данных (Big Data), интеграции с геоинформационными системами (GIS) и др. В статье также показан зарубежный опыт применения ИИ при осуществлении правосудия по гражданским делам и альтернативном разрешении споров. Делается вывод о практической пользе предлагаемого механизма моделирования, при котором суд, сохраняя независимость и беспристрастность, имел бы дополнительные инструменты для всесторонней оценки значимых для настоящего и будущего поколений обстоятельств.

Статья посвящена описанию разработанной группой ученых Южного федерального университета модели искусственного интеллекта, позволяющей усовершенствовать стадию подготовки гражданских дел к судебному разбирательству. Модель обучена на основе отобранной судебной практики и выявляет по определенной категории дел необходимое требование, перечень лиц, привлекаемых к делу, и необходимых доказательств. Модель способна не просто облегчить работу судьи и участников процесса, но и обеспечить повышение качества подготовки на новом содержательном уровне.

Искусственный интеллект в цивилистическом процессе необходим для минимизации трудовых ресурсов судебного и административного персонала. Дискуссия относительно возможности использования электронных технологий в судопроизводстве состоит в обсуждении проблем, с которыми сталкиваются правоприменители, а также ученые при изучении рассматриваемого явления. В статье обосновываются причины, по которым внедрение искусственного интеллекта в приказное производство требует законодательного и технического внимания со стороны юридического сообщества. Необходимо основываться не только на опыте автоматизированного производства в зарубежных странах и создания интернет-судов, но также на вопросах, присущих российскому цивилистическому процессу, связанных с ответственностью, формой и порядком, при которых может быть использован искусственный интеллект, с учетом сравнительных характеристик физических возможностей человека.

В данной статье рассматривается искусственный интеллект как иной разум, принципиально отличающийся от человеческого. Автор подходит к этой проблеме с антропологического ракурса, показывая, что и мышление человека может следовать различным логикам, которые задаются различными социокультурными контекстами. Внимание акцентируется на уникальных способах категоризации реальности и понимания причинности, которые реализуются в мифологическом или рациональном мышлении. Тем не менее есть принципиальные различия любого человеческого разума от переработки информации большими языковыми моделями (GPT-4, Claude, Gemini). Автор выделяет такие аспекты человеческого мышления как его вовлеченность в деятельность человека в мире (как это представлено в деятельностном подходе А. Н. Леонтьева), открытость миру, не ограниченность поставленной задачей, интенциональность и внутреннюю спонтанность, а также диалогичность. Автор приходит к заключению, что главное отличие искусственного интеллекта от интеллекта человека находится за пределами собственно когнитивных процессов, оно в сфере субъектности и самосознания.

Интервью продолжает цикл разговоров Альберта Ефимова с учеными о том, что сегодня представляет собой искусственный интеллект, в каких сферах и для каких задач он может применяться и каковы этические и социальные аспекты развития этой технологии. В разговоре о месте человека в современном мире Александр Асмолов рассказал о поддержании разнообразия в сложных системах и удержании сложности при их анализе. В ходе беседы прояснилось, как быть «вопрекистом», чем занимается антрополог будущего и почему метафора станет драйвером развития науки в эпоху искусственного интеллекта. Также были затронуты следующие темы: кто такие трикстеры и почему они важны для поиска новых идей и смыслов; зачем мы сами себя приговариваем к отсутствию свободного времени и как это сказывается на когнитивных способностях; почему организационные структуры, которые люди умеют создавать, не соответствуют уровню задач и уровню технологий, которые появляются сегодня; какие главные идеи лежат в основе понятия «человекоцентричная организация»; приведет ли развитие искусственного интеллекта к асимметрии информации, когда все знают всё, и в чем главная опасность, когда человек начинает учиться у машины; почему разработчиков искусственного интеллекта можно назвать «сообществом пигмалионов» и в чем главная опасность «очеловечивания» машин.

Весной 2024 года онлайн-кинотеатр Okko, входящий в экосистему Сбера, совместно с продюсерской компанией «БМП» представил научное шоу «Границы познания». В роли ведущего выступил директор Управления исследований и инноваций Сбербанка Альберт Ефимов. Гостями программы стали известные российские ученые, в том числе нейробиолог Константин Анохин и математик Алексей Семенов. Константин Анохин поделился знаниями о том, что такое гиперсетевая теория сознания и где находятся память, разум и мышление. Алексей Семенов рассказал о создании интуитивного искусственного интеллекта, трансформации личности в цифровой реальности и актуальности математических проблем в современном мире. В статье представлены расшифровки бесед.

Предметом исследования являются современные технологии генеративного искусственного интеллекта (ГИИ), их влияние на общество и право (на примере КНР). Стремительное развитие ГИИ связано с ростом венчурных инвестиций и активной поддержкой со стороны крупных технологических компаний и государств. Так, с 2022 года в КНР приняты ряд документов о регулировании ИИ. При этом, КНР придерживается принципа безусловной защиты государственной безопасности. Важной тенденцией регулирования ИИ (ГИИ) в Китае является стремление к формированию отдельного общего законопроекта об ИИ, который бы значительным образом расширил действующую сейчас в Китае архитектуру нормативного регулирования. Ожидается, что в течение 2025 года законопроект будет принят, что поспособствует более полному и детальному регулированию искусственного интеллекта в КНР. В ходе исследования автором были использованы следующие методы познания (методология исследования): диалектический метод познания, общенаучные эмпирические методы познания (сравнение и описание), общенаучные теоретические методы познания (обобщение и абстрагирование, индукция и дедукция, аналогия), а также частнонаучные эмпирические методы познания (метод интерпретации правовых норм) и частнонаучные теоретические методы познания (юридико-догматический). Основные выводы проведенного исследования заключаются в следующем. К настоящему времени, законопроект об ИИ, предложенный китайскими учеными-правоведами, еще находится на стадии обсуждения, но уже сейчас понятно, что он существенно дополняет и расширяет уже созданную архитектуру нормативного регулирования искусственного интеллекта на территории Китайской Народной Республики. В нем содержатся множество смелых идей и смыслов (например, о правовой защите данных, полученных в результате работы ГИИ). Думается, что в течение 2025 года указанный проект закона (судя по всему с доработками) все же будет принят. Исходя из наличия уже вступивших в силу и действующих сейчас нормативных правовых актов в отношении искусственного интеллекта (в том числе генеративного), а также тенденций к стремительному формированию основного закона об ИИ, однозначно следует, что Китай идет по пути нормативной регламентации указанной сферы для общего пользования внутри КНР, при этом отдавая свободу использования и изучения ИИ в государственных целях, в целях защиты национальных интересов.

С развитием цифровых технологий, искусственного интеллекта и больших данных, спортивная индустрия сталкивается с растущей потребностью в продвинутых аналитических инструментах. В футболе, где стратегическое и тактическое планирование играют ключевую роль, применение технологий компьютерного зрения и машинного обучения для анализа игр становится не просто трендом, а необходимостью для поддержания конкурентоспособности. Использование компьютерного зрения и машинного обучения в спортивной аналитике позволяет автоматически извлекать значимые данные из видео матчей, что значительно повышает скорость и точность анализа по сравнению с традиционными методами. Такие технологии могут предоставить тренерам детальные отчеты о движениях, позиционировании и тактике игроков в реальном времени. Целью является создание системы, которая позволит проводить комплексный анализ футбольных матчей с использованием последних достижений в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Основной метод - обзор и анализ публикаций по теме исследования; анализ современных технологий, позволяющих автоматически обрабатывать видеоданные. Основная методология - концепция разработки проекта PLAY VISION AI как способ просмотра спортивных матчей с помощью искусственного интеллекта для оценки эффективности игровых стратегий. Актуальность данной работы обусловлена максимальной модификацией современных технических средств для улучшения аналитических возможностей в спорте. Авторами разработаны алгоритмы для калибровки и коррекции искажений видео, полученного с футбольных матчей; разработаны методы детекции и трекинга опорных точек и игроков на видео; реализованы алгоритмы для сопоставления изображений с реальными координатами на поле, а также определения позиций игроков; выполнена интеграция разработанных методов в единую систему с интерфейсом для конечных пользователей. Разработанная система PLAY VISION AI обеспечит тренерам и аналитикам инструменты для оценки эффективности игровых стратегий и подготовки к предстоящим матчам. Также будет способствовать дальнейшему развитию технологий анализа в спорте, открывая новые перспективы для исследований и практического применения.

Введение. Статья посвящена проблеме трансформации человека в постчеловека вследствие становления пятой промышленной революции. Процессы цифровизации, свойственные индустрии 4.0 настолько прочно вошли в повседневное бытие человека, что меняют его изнутри. Взаимодействие с искусственным интеллектом и коботами формирует постчеловеческое будущее, а имплантация чипа в головной мозг создает постчеловека.

Теоретический анализ. Феномен индустрии 5.0 связан с активным использованием робототехники и искусственного интеллекта во всех сферах жизнедеятельности человека. Особенность данной стадии промышленной революции заключается в человекоориентированности техники и установлении баланса между природой и техносферой. Тем не менее в результате данных процессов происходитутрата человеком собственного Я и статуса субъекта познания. Происходит переход от Homo Sapiens к Homo Digitalis.

Заключение. Пятую промышленную революцию можно считать торжеством постгуманизма. Технооптимизм, вера в научно-технический прогресс и искусственный интеллект ставит под сомнение факт исчезновения человека как виновника данных феноменов. Зачем создавать постчеловеческое бытие, если человек утратит в нем свою сущность? Homo Digitalis подобен означающему без означаемого – говорящей голове, лишенной собственного сознания и разума.