Обращено внимание на важность применения различных концепций теории И. Канта в образовательном процессе при рассмотрении интеллектуальных систем, всё более привлекающих внимание исследователей по всему миру. Педагогический компонент преподавания работ Канта через призму интеллектуальных систем предлагает ценный подход для преподавателей, стремящихся провести своих студентов через сложности кантовской философии, поскольку деконструируя теории Канта и анализируя их в рамках различных интеллектуальных систем, в том числе ИИ, преподаватели могут предоставить учащимся более чёткие рамки для понимания его идей. Такой подход позволяет более целостно и динамично изучать творчество Канта, поскольку побуждает студентов рассматривать то, каким образом теории немецкого мыслителя вписываются в современные, более широкие философские традиции и системы мышления. Акцент Иммануила Канта на человеческих ценностях, разуме и автономии остаётся важнейшим источником вдохновения для тех, кто стремится понять природу морали, знания и реальности. Наследие Канта продолжает жить в постоянном стремлении к истине, справедливости и развитию человеческого знания и понимания действительности.
В статье описана разработанная система обучения населения по безопасности от действий киберпреступности с использованием Telegram-бота, предлагающая выбор из трех вариантов обучения: лекционный, действие по образцу и тренинг. Разработанная система обучения была протестирована с участием реальных пользователей. Итоги тестирования показывают, что наиболее эффективным является обучение с действием по образцу. Проведенное тестирование системы обучения показало её перспективность и возможность эффективного обучения населения вопросам кибербезопасности.
В статье артикулируются антропологические вызовы искусственного интеллекта (ИИ) в модусе концептуализации и восприятия рисков и угроз, благ и выгод, происходящих от новой технологии. Образы антропологических вызов находят разные формы репрезентации в научных концептах и философской рефлексии, в визуализациях в современных видах искусства, в компьютерных играх, кинематографе, институционализированы в правилах этических руководств. Все они могут быть рассмотрены как поиск ответов на проблематизацию человека, его субъектности, целостности, открытости, которые подвергаются риску в технологиях ИИ. Образы восприятия канализированы в позиции в отношении к ИИ и одновременно определяются практиками его широкого внедрения. Концепт ИИ формируется в лексическом топосе осмысления цивилизационного вызова. Понятие «искусственный интеллект» превращается в метафору широкого порядка, порождающую множественные концептуальные модификации. Концепт ИИ, соединяя метафорическое и понятийное, выполняет функцию «оестествления», «опривычивания» технологии. Особенностью в обобщении позиций в отношении к искусственному интеллекту является их нелинейность и целевое формирование. Рассмотрены три варианта оформления образов антропологических вызовов ИИ: алармистский, инструменталистский (профессиональный) и утилитарный (пользовательский). Коллективный ответ на антропологические вызовы ИИ вероятно будет строиться на утилитарно-прагматической основе, концептуально и институционально репрезентированный в этическом регулировании. Для нивелирования антропологических рисков действенными могут быть индивидуальные ответы на основе самосохраняющей стратегии и когнитивной гигиены, начиная со сферы образования. Разработка правил и процедур такой сохраняющей стратегии - задача, которая встает в контексте развития ИИ. Гуманитарная экспертиза нейросетей может стать частью этой стратегии.
Рассматриваются инновационные и структурные преобразования ВПК КНР и их связь с процессом военно-гражданской интеграции, направленной на создание в стране инновационной системы науки и технологий, объединяющей военные и гражданские ресурсы с целью повышения потенциала ВПК по выпуску высокотехнологичных вооружений и военной техники нового поколения, и одновременно — инновационного обновления гражданского сектора экономики. В поле зрения автора тенденция роста объемов финансирования НИ- ОКР в КНР, а также предпринимаемые меры по использованию в интересах решения поставленных задач искусственного интеллекта.
В данной статье автор рассматривает использование искусственного интеллекта в юридической деятельности. Автор анализирует на основе приведенных примеров возможность применения роботов в правовой сфере и их значение. Также в статье рассмотрены перспективы применения роботов-юристов, выделены основные положительные и отрицательные стороны, на которые необходимо обратить внимание при развитии искусственного интеллекта для его применения в юридических профессиях, и сделаны выводы.
Стремительное развитие технонауки ставит под вопрос привычные способы восприятия и традиционные практики анализа информации, в частности, одним из вызовов для коммуникационного общества стало развитие искусственного интеллекта, способного создавать изображения, почти неотличимые от живописных и фотографических, это хорошо заметно по тем дискуссиям, которые развиваются сегодня вокруг фотографии и подталкивают нас к рассуждению о семиотическом сдвиге, происходящем в этом поле. В настоящей статье рассматривается три способа работы фотографа с нейросетями, каждый из которых имеет свои границы применимости: обработка снимков, создание изображений на основе стиля знаменитого фотографа, генерация образа «с нуля». Анализируются ключевые примеры нейросетей, находящихся в распоряжении фотографов и художников, указываются их особенности и выразительные возможности, а также те эстетические и этические вопросы, которые актуализирует внедрение искусственного интеллекта в фотографическую практику. По итогам исследования авторы приходят к выводу, что происходящие в поле фотографии семиотические сдвиги бросают вызов традиционным формам репрезентации и оказывают принципиальное воздействие на то, как могут пониматься категории авторства и зрительства в современном социокультурном процессе.
В статье рассматриваются перспективы и возможности применения технологических систем искусственного интеллекта в деятельности по раскрытию, расследованию и предупреждению преступлений. Обосновывается вывод, что обеспечение применения технологий искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности должно стать актуальной задачей криминалистической науки. Автором анализируются отдельные научные исследования, заявляющие использование технологий искусственного интеллекта в целях прогнозирования преступности или противоправного поведения определенных лиц, установления местонахождения возможного преступника, вносятся предложения о перспективных направлениях использования указанных технологий в криминалистических целях. В статье отмечается, что положительный результат внедрения цифровых технологий в криминалистическую деятельность не может быть обеспечен только формулированием теоретических положений и научными дискуссиями в отсутствие массовых и значимых результатов прикладных исследований в этой сфере. Автором выделяются ряд задач, решение которых позволит более эффективно достичь результата по перспективному внедрению новейших цифровых технологий, включая искусственный интеллект, в криминалистическую науку и правоохранительную практику.
Аневризмы аорты — «тихие убийцы», развиваются без симптомов и могут привести к летальному исходу. Ежегодно заболеваемость аневризмой грудной аорты составляет около 10 случаев на 100 000 человек, а частота разрывов аневризмы — около 1,6 случая. Ранняя диагностика и лечение могут спасти жизнь пациента. Использование технологий искусственного интеллекта может значительно улучшить качество диагностики и предотвратить летальный исход.
Цель — оценить эффективность применения технологий искусственного интеллекта в выявлении аневризм грудного отдела аорты на компьютерной томографии органов грудной клетки и исследовать возможности использования этих технологий в качестве системы поддержки принятия врачебных решений врача-рентгенолога при первичном описании лучевых исследований.
Материалы и методы. Были оценены результаты использования технологий искусственного интеллекта для выявления аневризмы грудной аорты на компьютерной томографии органов грудной клетки без контрастного усиления. Была сформирована выборка из 84 405 случаев обследования пациентов старше 18 лет, из которых отобрано и ретроспективно пересмотрено сосудистыми хирургами Научно-исследовательского института скорой помощи имени Н.В. Склифосовского 86 исследований с подозрением на наличие аневризмы грудного отдела аорты по данным технологий искусственного интеллекта. Эти исследования были также ретроспективно оценены двумя врачами-рентгенологами.
Была сформирована дополнительная выборка из 968 исследований, взятых в случайном порядке из общего числа, для оценки корреляции возраста пациентов и диаметра грудного отдела аорты.
Результаты. Анализ показал, что в 44 исследованиях аневризма была первично выявлена врачом-рентгенологом, в 31 случае аневризмы не были описаны, но технология искусственного интеллекта помогла выявить патологию. Ещё 6 исследований были исключены из выборки, а в 5 случаях были обнаружены ложноположительные результаты анализа.
Использование технологий искусственного интеллекта обнаруживает и выделяет патологические изменения аорты на медицинских изображениях, тем самым повышая выявляемость аневризмы грудной аорты при интерпретации результатов компьютерной томографии органов грудной клетки на 41%. При первичном описании лучевых исследований и в ретроспективных исследованиях целесообразно использовать технологии искусственного интеллекта для профилактики пропусков клинически значимых патологий — как в качестве системы поддержки принятия врачебных решений для врача-рентгенолога, так и для повышения выявляемости патологического расширения грудного отдела аорты.
По дополнительной выборке в популяции взрослого населения частота дилатации грудного отдела аорты составила 14,5%, а аневризм грудного отдела аорты —1,2%. Данные также показали возрастную зависимость диаметра грудного отдела аорты для мужчин и женщин.
Заключение. Применение технологий искусственного интеллекта в процессе первичного описания результатов компьютерной томографии органов грудной клетки может повысить выявляемость клинически значимых патологических состояний, таких как аневризма грудного отдела аорты. Расширение ретроспективного скрининга по данным компьютерной томографии органов грудной клетки с использованием технологий искусственного интеллекта может улучшить качество диагностики сопутствующих патологий и предотвратить негативные последствия для пациентов.
Оптическая когерентная томография — современный высокотехнологичный и информативный метод выявления патологии сетчатки глаза и преретинальных слоёв стекловидного тела. Однако описание и интерпретация результатов исследования требуют высокой квалификации и специальной подготовки врача-офтальмолога, а также значительных временных затрат врача и пациента. Вместе с тем использование математических моделей на основе аппарата искусственных нейронных сетей в настоящее время позволяет автоматизировать многие процессы, связанные с обработкой изображений. Именно поэтому актуально решение задач, связанных с автоматизацией процесса классификации снимков оптической когерентной томографии на основе глубокого обучения моделей искусственных нейронных сетей.
Цель — разработать архитектуры математических (компьютерных) моделей на основе глубокого обучения свёрточных нейронных сетей, предназначенных для классификации снимков оптической когерентной томографии сетчатки глаза; сравнить результаты вычислительных экспериментов, проведённых с использованием средств Python в Google Colaboratory при одно- и многомодельном подходах, и выполнить оценки точности классификации; сделать выводы об оптимальной архитектуре моделей искусственных нейронных сетей и значениях используемых гиперпараметров.
Материалы и методы. Исходный датасет, представляющий собой обезличенные снимки оптической когерентной томографии реальных пациентов, включал более 2000 изображений, полученных непосредственно с прибора в разрешении 1920×969×24 BPP. Количество классов изображений — 12. Для создания обучающего и валидационного наборов данных осуществляли «вырезание» предметной области 1100×550×24 BPP. Изучали различные подходы: возможность использования предобученных свёрточных нейронных сетей c переносом обучения, методики изменения размера и аугментации изображений, а также различные сочетания гиперпараметров моделей искусственных нейронных сетей. При компиляции модели использовали следующие параметры: оптимизатор Adam, функцию потерь categorical_crossentropy, метрику accuracy. Все технологические процессы с изображениями и моделями искусственных нейронных сетей проводили с использованием средств языка Python в Google Colaboratory.
Результаты. Предложены одно- и многомодельный принципы классификации изображений оптической когерентной томографии сетчатки глаза. Вычислительные эксперименты по автоматизированной классификации таких изображений, полученных с томографа DRI OCT Triton, с использованием различных архитектур моделей искусственных нейронных сетей показали точность при обучении и валидации 98–100%, и на дополнительном тесте — 85%, что является удовлетворительным результатом. Выбрана оптимальная архитектура модели искусственной нейронной сети — 6-слойная свёрточная сеть, — и определены значения её гиперпараметров.
Заключение. Результаты глубокого обучения моделей свёрточных нейронных сетей с различной архитектурой, их валидации и тестирования показали удовлетворительную точность классификации снимков оптической когерентной томографии сетчатки глаза. Данные разработки могут быть использованы в системах поддержки принятия решений в области офтальмологии.
Обосновывается целесообразность использования технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессах организаций розничной торговли. Предлагается определение искусственного интеллекта. Приводится классификация технологий искусственного интеллекта. Приводятся сферы, в которых возможно применений искусственного интеллекта на данном этапе развития. Предлагается пример решения задачи организации с помощью ИИ.