Научный архив: статьи

В статье представлена методическая разработка мастер-класса для преподавателей по использованию искусственного интеллекта и нейросетей для проектной деятельности. В ходе мастер-класса авторы статьи делятся личным опытом и знакомят участников с примерами использования возможностей искусственного интеллекта в проектно-исследовательской деятельности. Участники мастер-класса знакомятся с основными тенденциями и известными примерами использования нейросетей и искусственного интеллекта в жизни; осваивают сервисы на основе искусственного интеллекта для использования в проектной деятельности; овладевают практическими навыками работы с нейросетями; учатся отличать продукт, созданный человеком, от продукта, созданного искусственным интеллектом. В статье представлен подробный план мастер-класса, включая примеры заданий, упражнений и рекомендации по использованию современных интерактивных инструментов для работы над исследовательским проектом. Предложенный материал призван помочь преподавателям внедрить инновационные методы работы с искусственным интеллектом и нейросетями в проекты своих учеников.

Рассматривается численное моделирование тепловых процессов при 3 D -печати с использованием технологии селективного лазерного плавления на основе машинного обучения. Построена математическая модель нестационарного теплопереноса в стержне переменного сечения в виде дифференциального уравнения в частных производных относительно температуры стержня. Предложен алгоритм численного решения уравнения с использованием системы Matlab . Показано, что при определённых исходных данных распределение температуры носит квазистационарный характер. Для данного случая получено простое аналитическое выражение для температурного поля. С использованием библиотеки TensorFlow построена и обучена нейросеть. Данные для обучения нейросети получены при помощи аналитического решения тепловой задачи. Результаты расчётов с использованием нейросети соответствуют результатам решения исходной математической модели. Отмечается, что трёхмерное моделирование процесса печати для реальных изделий требует значительных компьютерных ресурсов. Показано, что модели на основе машинного обучения могут быть использованы для аппроксимации температурного поля при 3 D -печати по технологии селективного лазерного плавления подобных по форме деталей.

В условиях развития всех сфер общественной жизни право пыталось адаптироваться и регулировать отношения, возникающие в связи с научным прогрессом. Но никто не был готов к тому, что появятся новые «субъекты» права, которые не будут обладать материальной оболочкой, как физические лица, или иметь организационно- правовую форму, как юридические лица. Бесспорным остается факт того, что правовая материя склонна к разнообразным фикциям, которые помогают решать возникающие коллизии по ординарным правовым процедурам, но возможно ли выделение системы, которая может самостоятельно развиваться и решать поставленные перед ней задачи, в новую юридическую категорию как «техническое лицо»? Этот вопрос и стал объектом данной работы. Необходимость ее заключается в том, что благодаря правильному правовому регулированию той или иной технологии возможно развитие гражданского оборота, а следовательно, и экономики в целом, но, чтобы это случилось, необходимо проанализировать исследуемое явление, чтобы понять ее природу для создания эффективного механизма, который может отвечать постоянно изменяющимся условиям жизни человечества. Анализируя право как универсальный регулятор отношений, стоит сказать, что оно должно затрагивать данные области, поскольку они непосредственно касаются прав на интеллектуальную собственность, которая в России регулируется частью четвертой Гражданского кодекса РФ. Перечисленные случаи говорят о том, что необходимо внесение поправок, регулирующих отношения между лицом, которое внесло те или иные данные в систему, и самой системой, осуществляющей процесс создания нового качественного продукта, а также создателем данной модели, который потратил ресурсы на ее внедрение. Именно для решения возникающих правовых вопросов и коллизий автор предлагает внедрение в гражданское законодательство новых дефиниций, которые должны улучшить процесс правового регулирования отношений, связанных с нейросетями.

Сотруднику уголовно-исполнительной системы необходимо обладать способностью принимать и согласовывать разные точки зрения, достигая общего результата; навыками координации деятельности различных специалистов и процессов; уметь управлять временем, планировать, ставить цели, расставлять правильно приоритеты, делегировать задачи, уметь работать в ограниченные сроки и так далее. Современные технологии в области цифровой трансформации, например, такие как инструменты анализа данных и интеллектуальные виртуальные помощники способны значительно повысить эффективность юридической деятельности и оптимизировать решение поставленных задач. Статья посвящена особенностям интеграции нейросетей и искусственного интеллекта в цифровое образование в образовательных организациях ФСИН России по юридическому профилю при формировании будущего специалиста в области права.

Цель статьи – определение путей, методов, моделей и возможностей развития критического мышления, способности учитывать множество факторов и принимать оптимальные решения в сложных ситуациях с помощью внедрения в процесс обучения цифрового образования и компьютерных технологий.

Задачи исследования: научить работать с большими объемами данных, развить навыки отбора, проверки и анализа информации; ораторскому искусству и навыкам публичных выступлений; умению работать в команде. Определить педагогические подходы и методы при интеграции в обучение и формы взаимодействия в системе преподаватель-обучающийся интегративного подхода и цифрового обучения, для достижения эффективного процесса обучения.

Сегодня лингвистические нейросети вторгаются во все сферы деятельности человека, включая и науку, что оценивается в целом положительно, поскольку приносит явный экономический эффект. Согласно популярным прогнозам, уже нынешнее поколение людей столкнётся с появлением продвинутого искусственного интеллекта, развитого на базе линейки языковых нейросетей GPT, во всём превосходящего человеческий разум. Однако эти ожидания, по-видимому, завышены. Главная причина кроется в том, что полем деятельности современных лингвистических моделей искусственного интеллекта является человеческий язык общения, но языки интуитивного мышления, без которых генерация нового знания, очевидно, не происходит, пока не поддаются формализации IT-средствами. Целью работы была оценка экспертных способностей современной нейросети ChatGPT-3.5 в ходе обсуждения явлений разного масштаба: устройство управления наукой и основы современной науки на Западе и в России и проблема обратимости и необратимости времени в физике, преломляющейся в теориях роста кристаллов. Исходно лингвистическая модель направлена на составление максимально ожидаемого суждения. И это качество приводит к эклектичности всей совокупности ответов по широкой теме диалога. Результаты общения с нейросетью по узкоспециальной теме продемонстрировали её неосведомлённость об известной проблеме физики и, что более важно, неспособность к применению её в теории роста кристаллов, в которой эта проблема является ключевой. Увлечение, необоснованный оптимизм или страхи в отношении ИИ, характеризующие настроения современного общества, пока в небольшой степени касаются научной практики, если не считать вреда от непрерывно возрастающего информационного шума, к которому становятся причастны и нейросети.Сегодня лингвистические нейросети вторгаются во все сферы деятельности человека, включая и науку, что оценивается в целом положительно, поскольку приносит явный экономический эффект. Согласно популярным прогнозам, уже нынешнее поколение людей столкнётся с появлением продвинутого искусственного интеллекта, развитого на базе линейки языковых нейросетей GPT, во всём превосходящего человеческий разум. Однако эти ожидания, по-видимому, завышены. Главная причина кроется в том, что полем деятельности современных лингвистических моделей искусственного интеллекта является человеческий язык общения, но языки интуитивного мышления, без которых генерация нового знания, очевидно, не происходит, пока не поддаются формализации IT-средствами. Целью работы была оценка экспертных способностей современной нейросети ChatGPT-3.5 в ходе обсуждения явлений разного масштаба: устройство управления наукой и основы современной науки на Западе и в России и проблема обратимости и необратимости времени в физике, преломляющейся в теориях роста кристаллов. Исходно лингвистическая модель направлена на составление максимально ожидаемого суждения. И это качество приводит к эклектичности всей совокупности ответов по широкой теме диалога. Результаты общения с нейросетью по узкоспециальной теме продемонстрировали её неосведомлённость об известной проблеме физики и, что более важно, неспособность к применению её в теории роста кристаллов, в которой эта проблема является ключевой. Увлечение, необоснованный оптимизм или страхи в отношении ИИ, характеризующие настроения современного общества, пока в небольшой степени касаются научной практики, если не считать вреда от непрерывно возрастающего информационного шума, к которому становятся причастны и нейросети.

Искусственный интеллект (ИИ), реализованный на базе нейросети, сравнивают с человеческим, поскольку он способен заменить человека при выполнении ряда задач. Однако есть важные различия, не позволяющие ставить его на один уровень с человеком. Зависимость современного варианта ИИ от человека кроется не только в его происхождении, технологии создания и материальном воплощении, но и в решаемых задачах и материале, доступном ему для анализа. Он оперирует системой понятий, абстракций и связей между ними, созданной человеком. ИИ находится в той же пещере Платона, что и сам человек, и ограничен его картиной мира, не осознавая границы непознанного. Второе важное отличие ИИ от человека заключается в его эффекте памяти, что роднит его с Демоном Лапласа, который не способен к самостоятельному развитию. И третье отличие обусловлено техническим исполнением современного ИИ, реализованного на компьютерном устройстве, не обладающем гибкостью структур, формирующихся в человеческого мозге.

В статье рассматриваются современные подходы к развитию навыков аннотирования средствами электронных образовательных ресурсов с элементами нейросети, лингвометодические подходы к созданию экзистенциальной модели, лежащей в основе таких ресурсов, закономерности проектирования нейросети и ее функционал, также приводятся образцы заданий с методическими рекомендациями по их применению в учебном процессе.

Проведено моделирование формирования оптоакустического сигнала при распространении в образце жидкости содержащей неоднородные слои. Слоистая структура представлена в виде n слоев в которых происходит формирование акустического сигнала в результате оптоакустического эффекта. Полученные значения акустических давлений в слоях на основе разработанной нейронной сети с глубоким обучением позволяют восстановить изображения ткани, в которой происходило оптоакустическое взаимодействие. Используемая нейронная сеть с глубоким обучением обладает уникальными преимуществами, которые могут облегчить клиническое применение оптоакустического метода, снизить время вычислений и адаптировать к любой конкретной задаче.

ВВЕДЕНИЕ. Журналистика включает в себя наряду с творческим и репродуктивное начало, потому что представляет собой массовое медиапроизводство. Надо сказать, что в любой сфере деятельности человека эти начала взаимодействуют между собой. Но в журналистике этот процесс осложнён тем, что автор, создавая новый продукт, работает зачастую по определённой технологии, решая, как правило, типовые задачи. С развитием нейросетей, которые наравне с журналистами создают медиатексты, предметом научного обсуждения становятся категории «творчества» и «авторства», которые в современных реалиях получают новое осмысление. Предметом исследования выступают творчество и журналистское творчество, функционирующее в эпоху развития нейросетей. Цель – раскрыть сущность творчества, которое может существовать как продукт деятельности человека, а не компьютерной системы, только имитирующей процессы, которые происходят в мозгу человека.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Использованы общенаучные методы: теоретический и концептуальный синтез философских, культурологических, психологических источников, а также была изучена литература, посвящённая вопросам журналистского творчества и использования нейросетей в духовном производстве.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Была обоснована социальная сущность журналистского творчества, результатом которого является духовная и мыслительная деятельности человека, в то время как нейросеть не обладает ни сознанием, ни интуицией, которые генерируют творческий процесс.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Взаимодействие человека с нейросетью в создании оригинального произведения невозможно на условиях паритетности, так как творческая деятельность всегда личностно мотивирована и управляемая самим субъектом. Областью применения результатов исследования может быть психология журналистского творчества. В перспективе научных исследований вопросы обоснования критериев оценивания художественных, публицистических, журналистских произведений, созданных машиной.

   В статье представлен взгляд на нейросети как на инструмент формулирования и верификации филологических гипотез, связанных с различными аспектами порожде­ния и рецепции художественного текста. Анализируются принципы эстетической коммуникации, в которой благодаря развитию современной техносреды могут на рав­ных участвовать антропный автор, нейросеть и реципиент. Нейропоэзия интерпре­тируется через метафору «баттла поэтических языков» (в соответствии с конвен­циями жанра рэп-баттла) — как коммуникативное поле, в котором антропный и цифровой авторы взаимодействуют как равноправные участники творческого акта, совместно формируя новые предпосылки читательского восприятия художественного текста. «Сотворчество» антропного и цифрового авторов рассматривается в проек­ции на акторно-сетевую теорию Б. Латура; развивается представление о том, что при взаимодействии человека и нейросети последняя утрачивает чисто инструмен­тальную функцию и приобретает черты субъектности, становится равноправным агентом порождения коллективного эстетического высказывания. Нейропоэзия как результат сотворчества подобного рода характеризуется двойной семиотической природой: одна ее часть есть результат креации антропного автора, вторая же де­монстрирует «вторичный поэзис», в котором цифровой автор имитирует процеду­ры естественного речепорождения. В результате формируется новая, усложненная, модель эстетической коммуникации, дополняющая стандартные позиции коммуни­кативного акта (автор — текст — читатель) уровнем коммуникативного взаимо­действия антропного и цифрового соавторов. Реципиент в ситуации восприятия текста, написанного в соавторстве человеком и нейросетью, вовлекается в сложную интерпретационную игру, активизирующую механизмы эстетической рецепции, а сам акт «нейротворчества» создает новые формы мимезиса, который перестает быть «подражанием миру» и становится «подражанием подражанию».

В статье рассматриваются аспекты, связанные с применением нейронной сети для прогнозирования и оценки эксплуатационных характеристик шпиндельного узла металлорежущего станка. Проводится анализ применения нейронных сетей для решения задач прогнозирования состояния и проектирования конструкций сложных технических объектов. Показано планирование эксперимента с использованием языка Python с реализацией применения генератора псевдослучайных чисел Вихря Мерсенна и описан этап сбора экспериментальных данных для обучения нейронной сети. Приводится настройка модуля Neural networks математического пакета Statistica, в котором осуществлялись построение и обучение нейросети. Показан алгоритм выбора наилучшей нейронной сети по критериям ее производительности и ошибки обучения на тестовом множестве. Выбрана сеть со структурой на основе многослойного персептрона, прогнозирующая работу шпиндельного узла с учетом взаимного влияния факторов - частоты вращения шпинделя (n), времени работы станка (tm) и нагрузки на передний конец шпинделя (P) на выходные переменные - температуру наружного кольца подшипника (T), радиальное биение (Δ) и упругое смещение переднего конца шпинделя (E). Математическая оценка данной сети показала весьма высокую корреляционную связь для переменных T и E и заметную для Δ. При анализе чувствительности переменных видно высокое влияние переменной n и низкое, почти шумовое, - переменной tm. Средняя относительная ошибка сети на тестовом множестве не превысила 10,7 %. Приведенный пример использования построенной нейронной сети и его анализ доказали высокое качество сети со средней относительной ошибкой по отдельным переменным, не превышающей 9,8 %.

В данной статье рассмотрены нейросети Nice Bot, Masha GPT и ChatGPT4 для решения задач автоматизации расчетов экономических показателей на примере ООО «Машинно-технологическая станция Новоусманская», сделано сравнение результатов работы нейросетей и традиционного расчета, показаны примеры запроса постановки задач к искусственному интеллекту.