2022 year, value 26, issue 1 (PDF)

Памяти Валерия Борисовича Кудрявцева

H. Wansing A case study in proof-theoretic tetralateralism

We present an expansion of the paraconsistent logic N4 by operators for meaningfulness and nonsensicality. This logic contains three congruentiality-breaking unary connectives, which gives rise to a tetra-lateral sequent calculus with four different sequent arrows.

Ключевые слова: inconsistency-tolerant logic, sequent calculus, proof-theoretic multilateralism.

Г. А. Армеев, М. П. Кирпичников, Г. М. Кобельков, А. В. Кудрявцев, М. А. Ложников, В. Н. Новоселецкий, А. К. Шайтан, К. В. Шайтан Применение нейронных сетей для распознавания конформационных изменений в структуре белка по рентгеновским дифрактограммам его одиночных молекул на примере фотоцикла бактериородопсина

Лазеры на свободных электронах становятся всё более мощными и доступными установками для определения структуры белков. Конформационные перестройки характерны для подавляющего большинства белков, однако скоротечность превращений зачастую не допускает получение кристаллов достаточного размера. Выходом могло бы стать получение картин рентгеновской дифракции от одиночных молекул, однако в этом случае нет возможности определять их ориентацию, что делает невозможным восстановление структуры современными методами. В работе рассмотрена применимость ряда архитектур нейронных сетей к распознаванию конформационного состояния белка по данным дифракции на одиночных молекулах бактериородопсина.

Ключевые слова: рентгеновская дифракция, нейронные сети, конформационные состояния белка, бактериородопсин.

А. И. Дивеев Машинное обучение систем интеллектуального управления

Рассматривается машинное обучение интеллектуальных систем управления методами символьной регрессии Методы символьной регрессии позволяют находить математические выражения для различных задач, где необходимо найти структуру и параметры неизвестной многомерной функции. Поиск неизвестной функции осуществляется генетическим алгоритмом на пространстве кодов метода символьной регрессии. В качестве искомых функций могут быть функции, содержащие операторы условия, которые являются обязательной составной частью программ интеллектуальных систем управления.

Ключевые слова: методы символьной регрессии, синтез управления, машинное обучение, оптимальное управление.

М. И. Лугачев, К. Г. Скрипкин, Р. Д. Гимранов Сервисы искусственного интеллекта в современной экономике

В настоящее время в мировой экономике наблюдается «парадокс производительности» — вложения в новые информационные технологии не ведут к повышению производительности труда в масштабе экономики в целом. Предполагаемая причина — доминирование централизованных онлайн платформ в современной цифровой экономике. Развитие искусственного интеллекта (ИИ) усиливает их доминирование за счет концентрации данных для обучения алгоритмов ИИ. Вместе с тем бизнес-модели онлайн платформ были разработаны на рубеже 1990-х — 2000-х гг. и могут оказаться неоптимальными при наличии других метафор, прежде всего, пиринговых сетей. Ограничение доминирования централизованных онлайн платформ требует изменения политики государства по отношению к централизованным онлайн платформам, включая и ведущих отечественных операторов. Для снижения монопольной власти операторов платформ предлагается разделение операторов на компании, поддерживающие сбор и обработку данных на платформах, и бизнес-операторов, использующих эти данные для оказания услуг конечным пользователям.

Ключевые слова: парадокс производительности, централизованная онлайн платформа, бизнес-модель, пиринговая платформа.

Н. В. Лукашевич Автоматический анализ тональности текстов: проблемы и методы

В данной работе представлен краткий обзор задач анализа тональности, а также проблем и используемых подходов. В последние годы в задачах анализа тональности активно применяются методы машинного обучения. В статье рассматриваются основные подходы машинного обучения и их особенности. На примере одного из датасетов для русского языка рассмотрен прогресс методов в задаче анализа тональности.

Ключевые слова: анализ тональности, таргетированный анализ тональности, лексикон оценочной лексики, машинное обучение, нейронная сеть, BERT.

А. В. Шокуров Машинное зрение: от задачи до аппаратной реализации

Одно дело решить задачу математически и разработать соответствующий метод, а совсем другое переложить его на аппаратные компоненты. Даже на первый взгляд простые задачи требуют тщательного продумывания архитектуры программного обеспечения аппаратной реализации. Нужно понимать устройство оперативной и внутренней памяти, в том числе, аппаратных механизмов прямого копирования данных из различных подсистем, и функционирование отдельных подсистем (контроллеров) большой системы (система на чипе), а также, их взаимодействие. В частности, учитывать, что вычисления можно выполнять не только на процессоре, а, например, на каком-то контроллере. Так, есть тензорные вычисления, а есть ещё более специализированные по цифровой обработке изображений. Даже действенный вывод графической информации требует внимание от разработчика иначе могут возникнуть артефакты (искажение данных) при их визуализации. Для быстродействия методов важна не только математическая составляющая, но и аппаратная поддержка реализации отдельных частей алгоритма. Последнее находит отражение в современных архитектурах вычислительных систем и встроенных процессоров.

Ключевые слова: аппаратная реализация, процессор, оперативная память, контроллеры.

С. А. Шумский Новые архитектуры сильного ИИ, основанные на принципах работы мозга

Показано, как в ходе биологической эволюции мозг постепенно сформировал иерархическую архитектуру глубокого обучения с подкреплением. Основываясь на этой архитектуре предложена действующая модель сильного ИИ – ADAM, способная обучаться все более сложным поведенческим навыкам по мере увеличения глубины иерархии управляющих уровней.

Ключевые слова: общий искусственный интеллект, глубокое обучение с подкреплением, иерархическая система управления.

Д. Н. Бабин К вопросу о функциональной системе автоматов с операцией суперпозиции

В бесконечно порожденной функциональной системе автоматов с операцией суперпозиции существуют как предполные классы, так и классы, не вкладывающиеся ни в один предполный. В статье приведены примеры как первых, так и вторых классов.

Ключевые слова: конечный автомат, суперпозиция, замкнутый класс.

Э.Э. Гасанов, М.Б. Суюнбекова О новом алгоритме достижения консенсуса для стабильных криптовалют

Криптовалюты, цена которых привязана к физическим активам, называют стабильными (стейблкоинами). В данной работе показано, что для стабильных криптовалют использование алгоритма достижения консенсуса типа Proof-Of-Work нецелесообразно, потому что за проделанную трудную работу для достижения консенсуса кто-то должен будет заплатить, и количество денег в системе будет уменьшаться. В данной работе предлагается новый алгоритм достижения консенсуса, основанный на принципе лотереи, который может быть использован для стабильных криптовалют и для цифровых валют центральных банков.

Ключевые слова: Криптовалюты, цифровые валюты центральных банков, алгоритмы достижения консенсуса.

А. М. Миронов Процессный подход к моделированию и верификации параллельных программ

В докладе излагается новая математическая модель параллельных программ и приводится пример ее применения для верификации параллельной программы перемножения матриц.

Ключевые слова: параллельные программы, распределенные процессы, верификация.

И. Е. Наумов, Е. В. Хворостухина Построение p-гиперграфов методом имитации отжига

В данной работе рассматривается актуальная проблема построения гиперграфов. Для решения данной задачи использовался интеллектуальный метод оптимизации — метод имитации отжига. Была разобрана предметная область, основные детали алгоритма и спроектирована программа. Разработанный алгоритм может применяться для решения и других схожих задач.

Ключевые слова: гиперграфы, метод имитации отжига, интеллектуальные методы оптимизации.

А.П. Рыжов, А.К. Синько О качественном сравнении семейств вещественных функций

В докладе рассматривается задача классификации поведения сложных систем на основе сравнения характерной функции, представленной экспертом, и функции, полученной на основе данных. Такие ситуации характерны для экономики, социологии, биологии и других областей. Для решения задачи проводится описание характерной функции в виде системы нечетких условий, описывающих ее поведение, и предлагается алгоритм вычисления степени соответствия эмпирической функции такой системе нечетких условий.

В. В. Тензина Применение топологически простых колец в криптографии

В работе предлагается криптографическая схема шифрования на основе топологически простых коммутативным колец. Доказывается, что кольцо целых чисел топологически просто и на основе этого факта строится конкретная криптосхема.

Ключевые слова: топологически простое кольцо, топологически неприводимый модуль, криптографическая схема.

В. Н. Чубариков Информатика, компьютер, сложность вычислений

В работе обсуждаются актуальные проблемы информатики в целом и теории сложности вычислений в частности.

Ключевые слова: информатика, сложность вычислений, быстрое умножение.

С. В. Шалагин, А. Р. Нурутдинова Реализация модифицированного метода Рабинера для множества стохастических матриц на нейронных сумматорах

Предложена реализация модифицированного метода Рабинера (ММР) для вычисления максимальной вероятности генерирования марковской последовательности заданной длины на основе одной из множества стохастических матриц, принадлежащих классу эргодических (ЭСМ). Реализация производится при использовании однотипных элементов — нейронных сумматоров (НС). Получены оценки сложности реализации ММР по количеству НС и запоминающих элементов как функции от мощности множества ЭСМ и их размерности.

Ключевые слова: метод Рабинера, стохастические матрицы, нейронные сумматоры, оценки сложности.

Р. Р. Айдагулов Алгоритмы быстрого умножения

Здесь рассматриваются алгоритмы быстрого умножения как для больших чисел, так и для больших квадратных матриц. При умножении чисел вводится групповая алгебра, и преобразование Фурье выражается как представление элементов групповой алгебры в другом базисе, связанном с характерами. Далее вводится бигрупповая алгебра как расширение операторов групповой алгебры с использованием характеров, действующих как диагональные матрицы в стандартном базисе групповой алгебры. Аналог умножения больших чисел преобразованием Фурье распространяется на бигрупповую алгебру, т.е. на алгебру матриц.

Ключевые слова: Групповая алгебра, символы, бигрупповая алгебра, знаковые автоморфизмы, симметрии, значения, кластер, алгоритм, плотность, метод осреднения.

Р.Р. Айдагулов Бигрупповые алгебры и теорема Поттера

Здесь теорема Поттера для двух переменных обобщается на случай многих переменных. При этом, обобщение на степень n выглядит как определение квадрата длины в обычной Клиффордовой алгебре состоящей из линейной комбинации базисных элементов Клиффордовой алгебры. Не для всякого набора элементов, коммутирующих через множители, являющиеся примитивными корнями n−ой степени, обобщенная теорема Поттера верна. Для этого необходима и достаточно, чтобы они образовали образующие порядка n обобщенной Клиффордовой алгебры. Бигрупповые алгебры и обобщенные алгебры Клиффорда представляют одно и то же понятие.

Ключевые слова: Бигрупповая алгебра, обобщенные алгебры Клиффорда, образующие Клиффорда, обобщение теоремы Поттера.

С.Т. Главацкий, И.Г. Бурыкин Преподавание фундаментальных основ искусственного интеллекта как реализация концепции нового научного знания

Рассматривается современная ситуация развития общества, когда оно вплотную подошло к восприятию методов и средств искусственного интеллекта (ИИ) в повседневной жизни как к реализации принципов нового научного знания (учения), основанного на фундаменте «Науки о данных». Предложена авторская концепция построения образовательных траекторий при подготовке специалистов в сфере ИИ.

Ключевые слова: искусственный интеллект, высшее образование, ученый по данным, инженер по данным, аналитик данных.

О. М. Голозубов, О. В. Чернова Динамическое формирование и обновление карты запасов органического углерода на территории России как задача интеллектуального анализа Больших данных

Рассматриваются принципы динамического расчета показателей и некоторые алгоритмы интеллектуального анализа данных (data mining), использованные при расчетах карт секвестрации и запасов органического углерода в почвах России в рамках проектов ФАО ООН по созданию глобальных карт. Приводится описание разномодальных и разновременных исходных данных: растровых сеток различных разрешений, векторных данных в географической системе координат, атрибутивной информации. Описан расчет итоговых карт и карт погрешностей в распределенной сети почвенных дата-центров как задачи BigData.

Ключевые слова: почвенные базы данных, статистические методы, распределенные системы, органический углерод.

Б. Э. Горный, А. П. Рыжов, А. С. Строгалов, А. А. Хусаенов, И. А. Шергин, Д. А. Фещенко, А. М. Абдуллаев, А. В. Концевая Построение классификаторов в задаче прогнозирования риска неблагоприятного клинического исхода на основе клинико-демографических показателей пациента

В докладе представлены результаты исследования, выполненного совместно сотрудниками Национального медицинского исследовательского центра терапии и профилактической медицины МЗ РФ и механико-математического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова, показывающего применимость методов анализа данных в решении задачи прогнозирования риска неблагоприятного клинического исхода на основе информации о пациенте, доступной в клинике (медицинская информационная система «Медиалог»).

Ключевые слова: профилактическая медицина, неблагоприятный клинический исход, углубленный анализ данных.

А. П. Рыжов, Б. Э. Горный, А. В. Зудин Измерение алкогольного благополучия регионов на основе статистической информации

Для снижения рисков, связанных со злоупотреблением алкоголем, чрезвычайно важно оценивать уровни алкогольного потребления. При этом недостаточно знать показатели, оценивающие только объем розничных продаж, который не учитывает незарегистрированное потребление алкоголя. Разработка интегрального показателя индекса, базирующегося на доступных статистических данных, позволит нивелировать риски экспертного оценивания и повысить эффективность расходования бюджетных средств в области здравоохранения. В докладе приводится описание доступной экспертной и фактической информации, структура индекса, предлагается подход к его оценке средствами теории нечетких множеств. Рассмотрены особенности реализации расчета индекса в среде Matlab, приводятся примеры. Формулируются и обсуждаются связанные с этим прямые и обратные задачи, решение которых позволит оптимизировать эффективность системы здравоохранения по данному параметру на региональном и федеральном уровнях. Индекс алкогольного благополучия является одним из важных параметров системы здравоохранения с одной стороны и типичным индексом социально-экономических процессов - с другой, поэтому описанные в докладе подходы могут быть применены и для построения широкого набора таких индексов.

Ключевые слова: профилактическая медицина, алкогольное благополучие, оценка и мониторинг процессов.

И. В. Тарлинский Построение поисковой системы, учитывающей контекстное вхождение общих между запросом и документами слов

Представлен подход к построению поисковой системы, учитывающей как контекст, так и вхождение общих между запросом и документами слов.

Ключевые слова: поисковые системы.

И. А. Бескова Интенсиональная семантика в анализе естественного языка

В выступлении будет затронута тема возможности применения логико-семантических средств в анализе естественного языка. Как наиболее продуктивные для такого анализа избраны эпистемические контексты, поскольку они предъявляют высокие требования к пытающимся репрезентировать их динамики системам. В частности, по отношению к belief-контекстам не очевидна связь по истинности между подоператорным выражением и содержащим его сложным предложением: при ложности подоператорного, содержащее его сложное выражение может быть истинно и наоборот: при истинности подоператорного содержащее его сложное выражение может быть ложным. Еще один неочевидный момент: невозможность совершать в таких контекстах подстановку на основе тождества значений, требуется совпадение по смыслу (синонимия). В связи с этим предлагается некая интуитивно прозрачная схема интенсиональной основы понимания семантики, базирующейся на понятии идеальных миров.

Ключевые слова: эпистемические контексты, семантика, естественный язык, значение, смысл.

А. Д. Богомолова Сетевой кластерный подход к анализу естественного языка и его применение

Кластерный подход к анализу естественного языка решает проблему трудоемкости и больших временных затрат при анализе подобного типа данных. Он позволяет увидеть общую объективную картину научных исследований как в динамической форме, так и в моменте времени для анализа текущей ситуации. Метод совмещает в себе возможности машинного обучения и когнитивных способностей человека, являясь эффективным способом для анализа больших объемов данных. Метод подходит для разнообразных целей и здесь представлены примеры использования в трех различных проектах.

Ключевые слова: Кластерный подход, анализ естественного языка, патентный анализ, токенизация, сетевой граф.

А. С. Большина Создание псевдоаннотированного обучающего корпуса для задачи разрешения лексической неоднозначности с помощью ансамбля моделей

В настоящее время для задачи разрешения лексической неоднозначности наилучшие результаты на стандартных бенчмарках показывают алгоритмы, которые основаны на обучении с учителем. Однако, использование больших объемов размеченных данных для обучения таких моделей ограничивает их применение для языков с малым количеством ресурсов. Для русского языка также актуальна проблема нехватки аннотированных данных. В данной работе исследуется метод для автоматической разметки текстов, который основан на ансамбле моделей, предварительно обученных на синтетических данных. Результаты экспериментов демонстрируют, что модели, обученные на данных, размеченных предобученными моделями, показывают более высокое качество разрешения неоднозначности.

Ключевые слова: автоматическое разрешение неоднозначности; датасеты на русском языке; ELMo; BERT.

И.Е. Калабихина, Н.В. Лукашевич, E.П. Банин, К. В. Алибаева Автоматический анализ репродуктивных ценностей пользователей сети ВКонтакте

В работе исследуются мнения пользователей сети ВКонтакте о рождении детей. Собран датасет с разметкой мнений по трем классам позиций по отношению к шести темам, связанных с рождением детей и пронаталистской политикой. Выполнены эксперименты по автоматической классификации мнений. Лучшие результаты получены на основе применения нейросетевой модели BERT в формулировке NLI (Natural language Inference - вывод по тексту). Выявлено, что феномен сознательной бездетности активно представлен в сети, а многодетность остается слабо распространенной моделью поведения. В рамках пронаталистской политики важно формировать позитивное общественное мнение о родительстве, смягчать дефицит времени у родителей.

Ключевые слова: анализ мнений, классификация, BERT, ВКонтакте, репродуктивные ценности, пронаталистская политика.

Е.А. Лютикова, А.А. Герасимова, Д.Д. Белова, К.А. Студеникина, А.С. Лютиков Три аспекта непротиворечивости языковых данных: оценка и интерпретация

В последнее время при сборе эмпирических данных о языковых структурах исследователи все чаще обращаются к методу извлечения суждений о приемлемости языкового выражения. Характерная особенность этого метода – неоднородность суждений носителей языка. В работе мы рассмотрим возможные источники неоднородности и предложим способы ее измерения и интерпретации.

Ключевые слова: грамматика, приемлемость, последовательность, оценки грамматичности.

М. И. Менькин Семантический анализ некоторых типов предложений Правил дорожного движения

Данная работа относится к области автоматической обработки юридических документов и посвящена семантическому анализу Правил дорожного движения. Описаны основные этапы семантического разбора предложений типа «Уступить дорогу» и «Запрещено». Используя синтаксические шаблоны, мы ограничиваем поиск и реализуем синтаксический и семантический анализ этих предложений.

Ключевые слова: семантический анализ, синтаксический анализ, юридический документ, правила дорожного движения.

Н. А. Бабич Решение задачи классификации с помощью интерференционной модели нейронной сети

Классические искусственные нейронные сети имеют ряд недостатков. Для устранения этих недостатков предлагается принципиально новая модель искусственной нейронной сети, названная интерференционной моделью. Она основана на строении биологических нейронов головного мозга человека. Данная работа описывает структуру и принципы работы интерференционной модели на примере решения задачи классификации данных. Результаты работы показывают, что интерференционная модель не содержит недостатков классических ИНС и хорошо подходит для решения задачи классификации, а также для распознавания образов.

Ключевые слова: нейронная сеть, интерференционная модель, интерференция, классификация данных, нейромедиатор, синапс, рецептор, распознавание образов.

Д. С. Бережной, Т. К. Бергалиев Искусственный интеллект как инструмент для решения практических задач в нейробиологических исследованиях

Приведен обзор основных технических задач в рамках современной нейробиологии, которые могут быть успешно решены с применением технологий машинного обучения и искусственного интеллекта. Рассмотрены основные сложности при анализе временных рядов и сегментации изображений, с которыми сталкиваются исследователи, и способы их решения. Дан обзор современных технических решений с использованием сверточных нейросетей для решения практических задач в нейробиологических исследованиях.

Ключевые слова: нейросети, машинное обучение, обработка данных, анализ изображений, анализ временных рядов.

Д. А. Иванов Аппаратное обеспечение для неиросетей

Современный успех в области нейронных сетей во многом обусловлен наличием достаточного количества аппартных ресурсов. В работе проведен анализ основных современных аппаратных решений для ИИ (CPU, GPU, TPU), рассмотрены их преимущества и недостатки.

Ключевые слова: графический процессор, тензорный процессор, аппаратное обеспечение, нейронные сети.

Ю.Д. Кацер, В.О. Козицин Диагностика нефтяных трубопроводов с помощью машинного обучения

Метод дефектоскопии на основе магнитного потока является наиболее распространенным подходом для неразрушающего контроля нефте- и газопроводов. В результате дефектоскопии получаются магнитограммы, зачастую анализируемые полуавтоматизированными методами, что приводит к снижению точности и увеличению времени анализа. В работе предложена новая архитектура CNN для автоматической классификации изображений на основе магнитограмм для диагностики нефтепроводов. В результате апробации разработанных алгоритмов на отложенной выборке была доказана высокая точность и эффективность разработанного решения.

Ключевые слова: Глубинное обучение, Машинное зрение, сверточные нейронные сети, поиск аномалий, внутритрубная диагностика нефтепроводов, обработка данных магнитного потока.

Ю.С. Ковалев, Д.С. Бережной, С.В. Сахно, Т.К. Бергалиев, М.А. Киселева Интегральная система для обработки биосигналов на основе алгоритмов ИИ и перспективы ее применения

Рассматриваются возможности применения системы программного обеспечения и протоколов обмена данными, обеспечивающей взаимодействие систем сбора данных, (в частности биосенсоров), систем обработки данных на основе алгоритмов искусственного интеллекта и пользователя. Система предназначена для снижения “порога вхождения” в область обработки и распознавания данных на основе ИИ. Прототип системы успешно испытан на задаче распознавания жестов с использованием малого количества датчиков ЭМГ.

Ключевые слова: протокол, обучение с подкреплением, обработка данных, ЭМГ.

В.О. Козицин, Ю.Д. Кацер Фреймворк с открытым исходным кодом для обнаружения аномалий и прогнозирования состояния в технических системах

Современные технические системы, такие как атомные электростанции, оснащены диагностическими системами. Но эти системы и по сей день несовершенны, и инциденты с отказами иногда случаются. Несчастные случаи могут привести не только к экономическим потерям, но и к пугающим социальным последствиям, таким как антропогенные катастрофы. Другой типичной проблемой для АЭС является чрезмерное дублирование систем безопасности, что увеличивает стоимость самой АЭС. Решением может стать продвинутая диагностическая система. В диагностике, как науке, можно выделить три основных этапа: первый — это мониторинг технического состояния; второй — поиск первопричины аномалий; третий — это прогноз будущего состояния технической системы. Разработанный фреймворк может быть использован для решения всех этих диагностических задач.

Ключевые слова: диагностика технических систем, машинное обучение, глубинное обучение, анализ временных рядов, поиск аномалий, прогнозирование временных рядов, предварительная обработка данных, фреймворк.

В. Ю. Кузьмин Совместное применение рекуррентных нейронных сетей и статистических методов для увеличения точности прогнозирования океанологических данных

Данная работа посвящена вопросам применения статистических моделей для увеличения точности прогнозирования океанологических данных. Исходный ряд наблюдений описывается с помощью смесей конечных нормальных распределений, статистические характеристики смесей используются для предварительной инициализации слоёв рекуррентной нейронной сети. Прогнозы, построенные с использованием статистических моделей, сравниваются с прогнозами, построенными для оригинальных данных. Продемонстрировано, что для всех проанализированных рядов наблюдается значительное улучшение точности.

Ключевые слова: EM, MSM, LSTM, нейронные сети, машинное обучение, расширение признакового пространства, смеси конечных нормальных распределений.

Ю. В. Проничкин, М. И. Кумсков Оценка позы человека как задача классификации

В докладе рассмотрена актуальная задача машинного обучения - восстановление позы человека по его изображению. Предложен новый способ постановки задачи как задачи классификации каждого пикселя изображения. В предложенной постановке реализовано решение, проведено сравнение с существующим регрессионным подходом.

Ключевые слова: оценка позы человека, свёрточные нейронные сети, обнаружение ключевых точек.

Е. П. Сучков, Г. О. Алексеенко, К. В. Налчаджи Использование сверточных нейронных сетей для реидентификации людей в городских условиях

В настоящее время все более широкое распространение получают различные системы видеофиксации. Одной из основных целей таких систем является контроль и слежение за человеком. Решение данной задачи позволяет в дальнейшем решать такие прикладные задачи, как контроль заполненности различных помещений (будьто торговые объекты или образовательно-культрурные учереждения), построение тепловой карты перемещений человека, организация контроля доступа к тому или иному объекту. В работе предложен способ, основанный на применении комбинации различных нейронных сетей, который позволяет решать данные задачи с высокой точностью.

Ключевые слова: глубокое обучение, нейронные сети, реидентификация, Mask R-CNN, OsNet, ResNet.

А. В. Хвостиков, А. С. Крылов, Д. М. Коршунов, М. А. Богуславский Автоматическая идентификация минералов на изображениях аншлифов с использованием глубокого обучения

Автоматическая идентификация минералов на изображениях аншлифов очень востребована в исследовательской геологии, поскольку позволяет значительно сократить время, затрачиваемое специалистом на изучение руд, и автоматически получать качественную статистику распределения минералов различных месторождений. В этой работе мы предлагаем алгоритм глубокого обучения для автоматической идентификации минералов на изображениях полированных аншлифов и представляем набор данных LumenStone, который объединяет изображения аншлифов различных минеральных ассоциаций и содержит маски семантической сегментации пиксельного уровня.

Ключевые слова: сегментация изображений, глубокое обучение, геология, идентификация минералов, аншлифы, руда.

Г. С. Бугрий Применение рекуррентной нейронной сети для идентификации динамики стенда типа центрифуги

Предложен алгоритм построения идентификатора на базе рекуррентной нейронной сети и показана его применимость на динамическом стенде типа центрифуги.

Ключевые слова: рекуррентная нейронная сеть, непараметрическая идентификация, центрифуга, динамическая имитация.

Э. И. Залилов, А. С. Долгий, А. В. Шокуров Планирование движения автономного робота в лабиринте с препятствиями

В рамках данной работы решаем задачу планирования движения автономного робота, применяя и сравнивая классический подход решения этой задачи и подход с применением машинного обучения. Была поставлена задача “проехать из точки А в точку Б” на различных экспериментальных картах, представляющих собой лабиринт с препятствиями. Мы изучали поведение двухколесного робота с разными методами построения маршрутов и разными наборами сенсоров. Предполагается, что подход с применением машинного обучения более легкий для разработки и нуждается в меньшем количестве сенсоров, что существенно снижает стоимость такого робота.

Ключевые слова: планирование движения; робототехника; примитивы движения; обучение с подкреплением.

Я.Ю. Миняйло, А.Ю. Комаровский, А.Х. Крымшамхалов Программное обеспечение для регистрации движения глаз

Разработано программное обеспечение для детектирования зрачка на видеозаписи движения глаз. Реализовано два метода: детектирование кругов и детектирование эллипсов. Реализован метод калибровки по размеру радужки.

Ключевые слова: видеоокулограф, распознавания положения зрачка, вертикального и горизонтального смещения зрачка, библиотеки компьютерного зрения OpenCV.

П. Ю. Сухочев, Я. Ю. Миняйло Применение окулографии для объективной оценки воспроизведения акселерационных эффектов тренажёрными устройствами имитации полёта

В работе рассмотрены существующие методы оценки качества имитации системой подвижности авиатренажёров акселерационных воздействий, возникающих в полёте. Предложена технология, основанная на модели вестибуло-окулярного рефлекса, позволяющая при помощи современных технических средств производить объективное сравнение вестибулярного отклика на акселерационные воздействия, возникающие в реальном полёте, с их имитацией на комплексных авиационных тренажёрах. Предложено применение указанной технологии для валидации и совершенствования имитационных систем, применяемых для подготовки пилотов к выводу из сложного пространственного положения.

Ключевые слова: вестибуло-окулярный рефлекс, объективная оценка качества тренажёрных устройстви имитации полёта, безопасность полётов.

В. В. Черданцева, Г. С. Бугрий, С. В. Леонов, И. С. Поликанова, А. А. Якушина, В. А. Чертополохов Адаптация технологии отслеживания движений человека для создания аватара внутри интерактивной виртуальной среды

Данное исследование посвящено вопросу формирования движений аватара в виртуальном пространстве, а также разработке предложений по модификации алгоритмов отслеживания движений конечностей человека в целях создания интерактивной виртуальной среды. Представленные предложения позволят успешнее фильтровать данные трекинга и прогнозировать движение точек крепления отслеживающих датчиков, а, соответственно, и аватара в виртуальном пространстве.

Ключевые слова: инерциальное отслеживание тела, оптическое отслеживание тела, виртуальная реальность, VR, алгоритмы отслеживания.

В. И. Алипов, К. А. Торопова, О. И. Ивашкина, К. В. Анохин Исследование кратковременной и долговременной памяти в задаче распознавания положения объектов у мышей

Исследование декларативной памяти является актуальным направлением нейрофизиологии. В настоящей работе проверялась возможность формирования кратковременной и долговременной памяти у лабораторных мышей в задаче распознавания нового положения объектов. В дальнейшем была проверена возможность нарушения формирования долговременной памяти на положение объектов путем блокирования рецепторов глутамата во время обучения. Полученные результаты свидетельствуют о возможности сформировать оба вида декларативной памяти с использованием этой методики, а также о важной роли глутаматергической системы в формировании долговременной декларативной памяти.

Ключевые слова: декларативная память, распознавание положения объектов, кратковременная память, долговременная память.

Е. А. Диффинэ, А. А. Смирнова Исследование когнитивных способностей серых ворон при помощи комплекса задач на базе Эзопова теста

Эзопов тест оценивает способность добыть приманку, плавающую на поверхности воды в узком цилиндре вне пределов досягаемости, путем помещения в него тонущих объектов. Мы исследовали способность серых ворон справиться с модифицированными вариантом этого теста (с пятью типами цилиндров и двумя типами объектов) спонтанно и после обучения с одним цилиндром и одним объектом.

Ключевые слова: Эзопов тест, орудийная деятельность, понимание причинно-следственных отношений, серые вороны.

Т. А. Заморина, К. А. Торопова, О. И. Ивашкина, К. В. Анохин Исследование механизмов формирования пожизненной памяти в когнитивных системах на модели посттравматического стрессового расстройства у мышей

Данное исследование направлено на выяснение механизмов формирования памяти в естественных когнитивных системах на модели посттравматического стрессового расстройства у мышей. В работе был определен паттерн активности структур мозга мыши при развитии и нарушении формирования посттравматического стрессового расстройства и показаны отличия в уровне активации отдельных структур системы страха при формировании травматической и аверсивной памяти.

Ключевые слова: когнитивные системы; память; посттравматическое стрессовое расстройство; аверсивное обучение; блокада синтеза белка; c-fos.

Л. С. Казанская, О. И. Ивашкина, К. А. Торопова, К. В. Анохин Сопоставление паттернов экспрессии генов c-fos и arc в головном мозге мышей при формировании и извлечении обстановочной ассоциативной памяти

В работе проводили оценку индукции немедленных ранних генов с-fos и Arc/Arg3.1 в мозге мышей после формирования и извлечения памяти в задаче условно-рефлекторного замирания на обстановку. Показано, что при данном воздействии в ряде структур мозга происходит индукция обоих генов, однако только в 30% нейронов экспрессируются одновременно оба гена.

Ключевые слова: немедленные ранние гены; c-Fos; Arc; нейропластичность; энграмма.

М. В. Киселев Алгоритм SCoBUL обучения без учителя импульсной нейронной сети и его применение для выделения информативных признаков из сигнала DVS камер

Не так давно стал коммерчески доступен принципиально новый вид видеокамер, так называемые DVS камеры (dynamic vision sensor). Применение этих устройств способно радикально улучшить параметры скорости и энергоэкономичности процедур обработки видеосигнала за счет того, что они посылают на обработку не постоянно сканируемый растровый сигнал, а асинхронный поток спайков, индицирующих увеличение или уменьшение яркости отдельных пикселей. Принципиально новый характер посылаемого сигнала требует принципиально новых алгоритмов его обработки. Такой алгоритм, названный SCoBUL (spike correlation based unsupervised learning), описывается в данной работе. SCoBUL использует однослойную импульсную сеть с латеральным торможением для выделения первичных информативных признаков из потока спайков в режиме обучения без учителя. Главной чертой SCoBUL является обобщение законов синаптической пластичности STDP (spike timing dependent plasticity), специально оптимизированное для решения этой задачи.

Ключевые слова: DVS камера, импульсная нейронная сеть, нейронная сеть с латеральным торможением, обучение без учителя, синаптическая пластичность, STDP.

К. Н. Кубенко, А. А. Смирнова Исследование когнитивных способностей серых ворон при помощи нового типа протоорудийных задач

Протоорудийные задачи используют для изучения наглядно-действенного мышления животных. Мы разработали новый комплекс протоорудийных задач на подтягивание приманки при помощи выскальзывающей веревки и исследовали способность серых ворон понимать их структуру спонтанно и после обучения.

Ключевые слова: орудийная деятельность, протоорудийные задачи, понимание причинно–следственных отношений, мышление, серые вороны.

А. А. Лазуткин, C. А. Шуваев DOGHOUSE: новый метод исследования пространственно-временной динамики активности мозга

Данные, получаемые путём окрашивания и микроскопии целого мозга, анализируют путём автоматического вписывания трехмерных реконструкций в 3D-атлас и обнаружения меченых клеток в отдельных областях. Однако математический аппарат, который позволял бы осуществлять, с одной стороны, точный автоматизированный количественный анализ меченых клеток, а, с другой стороны, позволял бы сопоставлять полученную информацию о числе клеток во всем мозге с его функциональной анатомией, в настоящий момент недостаточно развит. Для решения этой проблемы нами был разработан DOGHOUSE – метод изучения пространственно-временной динамики активности целого мозга. Он состоит из двух компонент. CORGI – алгоритм вписывания образцов мозга в пространстве и их синхронизации во времени, который преодолевает различия между непохожими образцами мозга. DALMATIAN – алгоритм обнаружения клеток в образцах целого мозга, позволяющий автоматически идентифицировать клетки даже в сложных случаях, когда они плотно упакованы относительно друг друга. Наш метод был апробирован на образцах мозга взрослых и развивающихся мышей и показал характеристики, соответствующие или превышающие таковые, получаемые имеющимися аналогами. Предложенный метод автоматизирует такие задачи как сравнение трехмерных образцов мозга групп животных и мониторинг развития мозга. Все компоненты метода находятся в открытом доступе.

Ключевые слова: целый мозг, 3D-анализ, динамика развития, микроскопия, вписывание, подсчёт.

Д. А. Ларионов, Д. А. Иванов, М. В. Киселев Нейроморфные системы искусственного интеллекта

Современные системы искусственного интеллекта (ИИ), построенные на базе архитектуры фон Неймана, имеют ряд фундаментальных ограничений в сравнении с мозгом. В исследовании мы частично раскрыли эти ограничения, предложили принцип классификации нейроморфных систем ИИ и представили сравнительный анализ популярных нейроморфных проектов в разрезе предложенной классификации.

Ключевые слова: Искусственный интеллект, нейроморфные системы, локальное обучение, импульсные нейронные сети, разреженные вычисления, вычисления в памяти, аналоговые вычисления.

В. В. Плюснин, К. А. Торопова, О. И. Ивашкина, К. В. Анохин Кодирование пространства и объектов в гиппокампе: роль новизны и значимости объектов в формировании когнитивной специализации нейронов

Изучение нейрональных основ кодирования пространства и объектов относится к числу актуальных направлений нейрофизиологии. Данная работа была направлена на изучение вклада значимости и новизны объектов в формирование когнитивной специализации нейронов гиппокампа мышей. Кроме того, с помощью прижизненного кальциевого имиджинга проводилось исследование соотношения между клеточными репрезентациями индивидуально и социально приобретенной памяти.

Ключевые слова: нейрональное кодирование, кальциевый имиджинг, распознавание объектов, социальная передача вкусового предпочтения, CA1, гиппокамп.

Н. А. Поспелов, В. П. Сотсков, К. В. Анохин, С. К. Нечаев, А. С. Горский Извлечение коллективных переменных из многомерной нейронной активности клеток места

Мы исследовали коллективную активность нейронов места поля CA1 гиппокампа мыши при свободном исследовании среды. С помощью методов нелинейного понижения размерности мы показали, что активность популяции из нескольких сотен клеток может быть сведена к двум коллективным переменным, которые определяют положение животного на исследуемом ей треке. Наши результаты свидетельствуют в пользу гипотезы распределенного кодирования и могут быть использованы для анализа коллективной активности нейронов в других областях мозга.

Ключевые слова: нейроны места, понижение размерности, распределенное кодирование.

О. С. Рогожникова, О. И. Ивашкина, К. А. Торопова, М. А. Солотёнков, И. В. Федотов, А. М. Желтиков, К. В. Анохин Исследование кальциевой активности нейронов ретросплениальной коры при обследовании нового пространства и объектов у мышей

Ретросплениальная кора (РСК) играет ключевую роль в процессах пространственной навигации и кодировании пространственной информации. Однако участие РСК в кодировании информации об объектах изучено мало. В этой работе мы использовали оптоволоконную фотометрию для исследования кальциевой активности РСК в задачах распознавания типа и положения объектов у мышей. Мы показали, что в момент контакта животного с объектом наблюдается снижение кальциевой активности РСК независимо от поведенческой задачи. При этом выполнение другой формы исследовательского поведения — стойки — не сопровождалось подобным снижением активности РСК. Таким образом, мы показали специфическое изменение активности РСК во время исследования объектов у мышей.

Ключевые слова: ретросплениальная кора, распознавание объектов, кальциевая активность, исследовательское поведение, оптоволоконная фотометрия.

А. В. Теплюк Нейроморфные системы машинного зрения

Нейроморфные системы компьютерного зрения, также называемые событийными камерами, представляют собой сенсоры, основной принцип работы которых был заимствован из физиологического принципа работы человеческого зрения. Они отличаются от традиционных камер тем, что вместо того, чтобы выполнять снимки через фиксированные интервалы времени, они асинхронно детектируют изменения яркости каждой точки пространства, попадающего в объектив камеры. На выходе эти сенсоры генерируют поток пакетов с данными, где каждому пакету соответствует событие изменения яркости, а сам пакет содержит информацию о времени возникновения события, координатах пикселя и полярности изменения яркости (увеличение либо уменьшение). В статье приводится описание принципов работы событийных камер. Дается обзор их основных преимуществ, а также наиболее перспективных направлений для применения данной технологии в различных областях деятельности человека.

Ключевые слова: событийные камеры, машинное зрение, нейроморфные системы, компьютерное зрение, асинхронные сенсоры, широкий динамический диапазон, робототехника.

К. А. Торопова, О. И. Ивашкина, А. А. Иванова, Е. В. Коновалова, К. В. Анохин Эффекты травматического опыта на поведение, экспрессию с-fos и функциональные связи в сети состояния покоя мозга мыши

Работа посвящена исследованию влияния посттравматического стрессового расстройства на спонтанное поведение и активность мозга животных в покое. Методами автоматизированного анализа поведения, Fos-нейроимиджинга и картирования сетей покоя показано, что стрессорный опыт изменяет спонтанное поведение, вызванную и спонтанную активность мозга, а также паттерны функциональных связей в сетях покоя через длительное время после травмы.

Ключевые слова: ПТСР, сети покоя, с-fos, спонтанное поведение, блокада синтеза белка.

Д. Н. Федянин Об одном способе моделирования когнитивно-ограниченных выводов формул

В работе предлагается модель размышлений агентов при учете эффекта забывании агентами неиспользуемых формул и ограничений на сложность формул. Обсуждаются формальная постановка, модификации, мотивация и обоснование ее адекватности.

Ключевые слова: исчисление, полнота, мультиагентная система, неклассические логики, сложность, социальная сеть.

B. Thalheim Artificial Intelligence Enhanced By Modelling

One of the biggest hypes in current research is Artificial Intelligence. Similar to the AI 1.0, 2.0, and 3.0 hypes, the claim is that AI will help to solve all problems everywhere and anytime, will replace almost all human activities by greater machinery, will be far more intelligent than humans, will be far more reliable than humans, and will be the basis for greater wealth. We briefly investigate whether it is possible and figure out that these and other promises are not realistic. A silver bullet is, however, modelling since it is more concerned with human intelligence.

Ключевые слова: artificial intelligence, human intelligence, modelling, AI models.

Е. В. Брызгалина Философский анализ ограничений использования систем искусственного интеллекта в образовании

В докладе показано, что развитие систем ИИ связывают с персонализации и индивидуализации процесса образования за счет формирования индивидуальных образовательных программ, индивидуального графика образовательного процесса с учетом индивидуального опыта, стиля мышления, уровня знаний, для максимального психологического комфорта ребенка. Системы ИИ смогут повысить доступность образования, поддержать профориентацию и трудоустройство за счет анализа сформированных компетенций. Сторонники применения ИИ в образовании выделяют ряд возможных преимуществ технологий ИИ для ребенка: новизна, возможное повышение вовлеченности и мотивации; возможность поставить индивидуальные задачи в зависимости особенностей, что помогает детям почувствовать себя особенными. В образовании должна обсуждаться дилемма индивидуальной автономии и общественного блага, поскольку ИИ вызывает обострение противоречий между неприкосновенностью частной жизни, уважением достоинства и автономии человека и пониманием образования как общественного блага. Очень острая проблема – конфиденциальности информации, определение режимов и уровня доступности к той информации, с которой работает ИИ, и рекомендациям, которые он дает. Датификация в образовании рискует стать фактором стигматизации и дискриминации. Системы ИИ могут служить усилению социальной нормированности, то есть результат применении ИИ может быть прямо противоположным, чем персонификация. Не решена для образования проблема ответственности при применении ИИ и проблема создания «trustworthy AI». Нуждается в разработке этика взаимодействия ребенка с искусственным интеллектом, не ясны психологические эффекты взаимодействия ребенка с системой ИИ.

Ключевые слова: философия образования, искусственный интеллект, сущность образования, этика искусственного интеллекта.

Ф. Н. Винокуров, К. А. Панов Великий уравнитель. Может ли голосовой помощник модерировать групповое взаимодействие?

В работе предпринята попытка наблюдения за модерацией голосовым помощником группового взаимодействия. Выявлены особенности динамики взаимодействия членов группы, модерируемой голосовым помощником. Обсуждаются технические ограничения при проектировании навыков голосового помощника для модерации группового взаимодействия. Заметная членам группы алгоритмичность навыка голосового помощника снижает вовлеченность в процесс взаимодействия. Однако за счёт технических ограничений члены группы организуют совместную деятельность по выстраиванию взаимодействия с голосовым помощником, что позволяет, на ранних этапах развития группы, увеличить воспринимаемую сплоченность. Мы приходим к выводу, что невозможность различить голоса говорящих, отследить обращения участников друг к другу и запомнить контекст дискуссии, не позволяют голосовому помощнику модерировать групповое взаимодействие полноценно, следя за появлением лидера, формированием групповых норм и возникновением конфликтов.

Ключевые слова: Человеко-компьютерное взаимодействие, Голосовой помощник, Групповое взаимодействие.

Н. Ю. Клюева Этическое регулирование технологий искусственного интеллекта

В сообщении речь пойдет об этико-прикладных проблемах создания и использования технологий искусственного интеллекта. Рассматриваются существующие этические кодексы, регламентирующие сферу искусственного интеллекта и их ключевые принципы.

Ключевые слова: искусственный интеллект, философия техники, прикладная этика

А. А. Онучин Перспективы и ограничения нейросетевых моделей в нейронауках

Нейросетевые модели — стремительно набирающий популярность метод исследования и описания сложных мозговых процессов. Именно поэтому вопрос биологического правдоподобия и реалистичности подобных моделей является крайне актуальным. В данной работе мы обсудим существующие нейросетевые модели и примеры нейробиологического моделирования на их основе.

Ключевые слова: искусственные нейросети, моделирование сложных систем, вычислительные нейронауки

А. П. Рыжов Проблемы разработки систем Гибридного Интеллекта

В докладе дается описание концепции человеко-компьютерных интеллектуальных систем (систем гибридного интеллекта), основных проблем их разработки, приводятся примеры таких систем для организаций международного, федерального и корпоративного уровней. Основное внимание уделяется аналитическим возможностям таких систем. Приводятся формулировки прямой и обратных задач. Показывается, что, в отличии от стандартной OLAP аналитики (анализ прошлого) и от аналитики data mining (прогнозирование будущего), такие системы позволяют конструировать будущее. В частности, понимать, что и как надо поменять в анализируемой системе, чтобы достичь максимального эффекта в рамках заданного бюджета и/или как достичь заданного эффекта при минимальном бюджете. Такие особенности систем гибридного интеллекта позволяют использовать их в широком классе задач управления социально-экономическими процессами и социально-техническими системами.

Е. Д. Садовская, Ф. Н. Винокуров Какими нас сделает Искусственный Интеллект: беззаботными или безработными?

В данной работе обсуждаются результаты эксплораторного этапа (первого из трех) исследования социальных представлений молодежи об Искусственном интеллекте (ИИ). Наша работа основана на теории социальных представлений Московиси[11]. Были проведены интервью (N = 14), наблюдения (N = 14) и собраны свободные ассоциации на тему ИИ (N = 127). Цель данного этапа - обозначить карту общих значений, связанных с ИИ. Наиболее ярко выраженными оказались темы, описанные ниже. 1) Представления о будущем с ИИ: одновременно сосуществуют сценарии катастрофы с безработицей и сценарии свободного, творческого и беззаботного будущего для человека. 2) Размышления о “не-человечности” ИИ. 3) Деление сфер применения на допустимые для использования ИИ и недопустимые. Следующими шагами данного исследования станут анализ медиа на выявление новых и подтверждение проявившихся тем; анализ позиционирования этих тем.

Ключевые слова: Искусственный интеллект, Взаимодействие Человек-ИИ, Теория социальных представлений.

И. Л. Угланова, Е. С. Гельвер, С. В. Тарасов, Д. А. Грачева Диагностика креативности: нейронные сети для анализа графических решений в компьютерном тестировании

В докладе исследуются возможности использования нейронных сетей для диагностики креативности. Использование психометрических методов вместе с методами машинного обучения позволило оценить выраженность креативности у 1831 ученика четвертого класса через анализ графических решений, созданных в компьютерной среде. Также на основе применения обученной модели нейронной сети изучается, какой эффект на результаты диагностики креативности оказывают особенности инструкции задания (инструкции, побуждающие и непобуждающие к креативному поведению).

Ключевые слова: измерение креативности, нейронные сети, психометрика, анализ изображений.

И. Л. Угланова, С. В. Тарасов, C. М. Чурбанова, Е. А. Орел Заменим ли «ручной труд»: измерение креативности в цифровой среде без привлечения экспертов

Измерение креативности – актуальная задача для исследователей и практиков. На сегодняшний день в отечественной психологии не существует инструмента измерения креативности в школьном возрасте, реализованного в современном компьютерном формате с автоматической обработкой результатов. Данное исследование демонстрирует, какие перспективы в области психологического тестирования вносят современные компьютерные технологии и тренд к автоматизации.

Ключевые слова: компьютерное тестирование, автоматическое оценивание, измерение креативности.

O. M. Grigoriev, Y. I. Petrukhin Towards Relevant Multilatticce Logic

The paper introduces the concept of de Morgan multimonoid and considers the possibility of constructing a relevant multilattice logic on its basis. The problem of constructing a sequent calculus for it is discussed.

Ключевые слова: relevant logic, multilattice logic, multilattice, multimonoid, sequent calculus.

E. Kubyshkina, M. Petrolo Epistemic logics for ignorance representation

In our talk we will consider three epistemic logics for ignorance rep- resentation. The overall objective of the talk is to provide a comparative analysis of these three settings and evaluate the extent to which each logic succeeds in formalizing ignorance.

Ключевые слова: Epistemic logic, ignorance that, ignorance whether, factive ignorance, frame definability.

В. В. Долгоруков Крипке+ДеГроот: эпистемико-доксатическая модель социального влияния

Предлагается эпистемико-доксатическая модель с социальным влиянием, позволяющая расширить классическую модель ДеГроота за счет более богатого описания мнения агентов.

Ключевые слова: модель ДеГроота, социальное влияние, эпистемическая логика

Р. А. Кокорев, О. Н. Лаврентьева, И. Б. Суркова, М. С. Толстель, В. С. Трушина Искусственный интеллект в финансах: за или против человека

Прогресс в создании искусственного интеллекта (далее – ИИ) отражается как в эволюции его определений, так и в возрастании интереса к его использованию со стороны участников финансового рынка по всему миру и регуляторов. С точки зрения пользователей финансовых услуг можно выделить определенные возможности и вызовы, сопровождающие внедрение ИИ в этой сфере. Несмотря на предупреждения о подобных рисках, звучащие в том числе от представителей бизнес-сообщества, крупные компании продвигают в качестве «лучших практик» при использовании данных весьма спорные с точки зрения потребителя рекомендации. Приобретает особую важность «человеческий» фактор и более тщательное изучение не рационализируемых напрямую особенностей поведения и принятия решений людьми, в том числе в сфере потребительских услуг финансового рынка, для которых ИИ становится все более распространенной технологией.

Ключевые слова: искусственный интеллект, финансовые услуги для потребителей, принятие решений.

В. И. Маркин Логика суждений существования как средство представления знаний и автоматической проверки умозаключений

Строится формальная система, предназначенная для логического анализа суждений существования. В ее языке содержится неопределенно-местная константа существования, простые формулы образуются сочленением этой константы с произвольной конечной последовательностью общих терминов. Предлагается аналитико-табличный вариант этой логики, формулируется разрешающая процедура. Исследование выполнено в рамках научно-образовательной школы Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова «Мозг, когнитивные системы и искусственный интеллект».

Ключевые слова: суждения существования, исчисление, семантика, аналитические таблицы, разрешающая процедура.

А. А. Морозов, Е. Б. Тищенко Искусственный интеллект как инструмент построения персональных инвестиционных маршрутов для технологических проектов

Применение методов искусственного интеллекта и методов машинного обучения для выполнения задач маршрутизации с последующим прогностическим моделированием оптимальной стратегии действий становится эффективным инструментом в прикладном применении к развитию инновационной экономики. Системы поддержки принятия решений, предлагающие возможные пути развития бизнеса и предлагающие решения на основе размеченных Data Setов, становятся драйверами как для стартапов, так и для крупных корпораций, работающих в сфере развития новых технологий.

Ключевые слова: искусственный интеллект, персональных инвестиционных маршрутов для технологических проектов, принятие решений.

А. А. Моросанова Экономический анализ поведения участников цифровых экосистем

Современные цифровые технологии, в частности, искусственный интеллект, являются основой для существования цифровых экосистем, которые функционируют в разнообразных сферах, а следовательно, и рынках. Представленное исследование касается анализа поведения участников экосистем, которое подкрепляется математическим моделированием. Полученные выводы из анализа при различных структурах рынка свидетельствуют о множественных эффектах, не только прямых и косвенных сетевых, но и «петлях обратной связи», которые нужно принимать во внимание при принятии бизнес и управленческих решений.

Ключевые слова: цифровые экосистемы, конкурентная политика, монополии, платформы, искусственный интеллект

В. И. Шалак Минимальная логика для анализа технологий

Технологиями могут быть названы алгоритмы, результат выполнения которых является результатом протекания последовательности внешних физических процессов, инициируемых активным агентом. В докладе определен язык и семантика технологий, а также аксиоматизирована минимальная логика технологий. Одной из возможных областей применения предложенного языка является эволюционное программирование с целью адаптивной оптимизации существующих технологий и поиска новых.

Ключевые слова: технологии, логика технологий, натуральные алгоритмы, эволюционное программирование.