Научный архив: статьи

Исследование посвящено способам обработки, анализа и распознавания объектов животного мира на фотоснимках фотоловушек и направлено на повышение скорости обработки фотоснимков и повышение достоверности распознавания объектов.

Статья посвящена исследованию различимости отдельных групп школьников по цифровым следам, оставляемым в профиле социальной сети «ВКонтакте». Классификация на отдельные группы основана на нейронной сети многослойного персептрона (MLP).

Актуальность использования искусственного интеллекта при толковании законодательства обусловлена экспоненциальным ростом объемов неструктурированных данных, повышением их значимости, а также увеличением сложности решаемых юридических задач. Использование искусственного интеллекта при толковании законодательства обеспечивает возможность повышения качества правосудия. Для реализации автоматической содержательной обработки информации необходимо решить комплекс научных задач по правовым и технологическим аспектам применения искусственного интеллекта.

Целью исследования является формулирование научно обоснованных выводов, определяющих направления решения научной проблемы использования искусственного интеллекта при толковании законодательства на основе анализа содержания структуры нормы права и процессов обработки информации в эвристических и нейроматематических когнитивных системах обработки информации.

Задачи: определить общие черты и отличия процессов толкования законодательства в эвристических и нейроматематических когнитивных системах искусственного интеллекта; разработать предложения по совершенствованию нормативно-правовой базы толкования законодательства с учетом возможности применения автоматической смысловой обработки информации в компьютерных системах, а также по развитию технологических способов семантической интерпретации гражданско-правовых норм в системах искусственного интеллекта.

Методология. Методологическую основу научного исследования составил диалектический метод познания явлений и процессов окружающей действительности. В ходе разработки теоретических положений работы применялась совокупность общенаучных и частнонаучных исследовательских методов (формально-логические, прогностический, формально-юридический и др.) для решения междисциплинарной научной задачи определения перспектив использования искусственного интеллекта при толковании законодательства и автоматизации процедур семантической обработки информации в юридических системах.

Результаты. Полученные результаты исследования обеспечивают возможность совершенствования нормативно-правовой и технологической базы, устанавливающей принципы использования искусственного интеллекта при толковании законодательства.

Вывод. Решение проблемы использования искусственного интеллекта при толковании законодательства требует разработки новых правовых норм и регламентов, а также совершенствования информационных технологий в части верификации правил продукции эвристических систем искусственного интеллекта и вербализации искусственных нейронных сетей.

Проведен анализ различных исследований в области психологии сознания. Раскрыто значение гормонов и эмоций как механизмов внутреннего вознаграждения и стимулирования субъективной активности. Сформулировано сущностное определение сознания, в основе которого лежат бессознательные механизмы декодирования и сличения информационных потоков разных нейронных групп (когов). Показано, что информация должна быть иерархически выстроенной для организации мышления человеческого типа, что подразумевает ее оценку с позиции личного опыта и необходимость наличия речевого самовыражения.

В исследовании рассматривается проблема использования нейронных сетей в многокритериальной игре с неполной информацией.

Цель: оценить тренды, угрозы и возможности адаптации к повсеместному внедрению искусственного интеллекта (ИИ) в области физической культуры и спорта. Материалы и методы. Нами изучались научные статьи по теме ИИ, официальные документы, а также нормативные акты. Проводился статистический анализ частоты употребления слов в литературе - Google Books Ngram Viewer, а также статистический анализ поисковых запросов в сети Интернет - Google Trends. Для поиска путей адаптации спорта к ИИ мы использовали генеративную языковую нейросеть ChatGPT 3.5. Результаты. Спорт и физическая культура всё меньше интересуют людей, а понятия, связанные с ИИ, наоборот, стремительно набирают популярность. Основными направлениями внедрения ИИ являются: совершенствование тренировочных программ, прогнозирование спортивного результата, создание компьютерных приложений для контроля здоровья, принятие решений по спортивной тактике, принятие судейских решений, появление новых видов спорта, совершенствование спортивной журналистики, распространение и совершенствование «носимых технологий» и прочих сенсоров для сбора данных. Заключение. Внедрение ИИ повлияет на все без исключения субъекты физической культуры и спорта. Большинство спортивных профессий в будущем станут неактуальными. Искусственный интеллект в качестве мер адаптации к изменениям в спорте предлагает создавать еще более сложные и мощные системы искусственного интеллекта для контроля над уже существующими системами. Такой подход каждый раз в будущем будет способствовать новому витку развития ИИ, все меньшую роль отводя Человеку.

По данным концентрациям цитокинов проведено исследование связей между предикторами. Установлено, что данные не подчиняются нормальному закону распределения и отсутствуют явные корреляционные связи между представленными параметрами. Получена нейронная сеть, позволяющая с высокой точностью прогнозировать рак шейки матки на основе цитокинового профиля пациента.

В работе рассматривается технология компьютерной реконструкции и анимации внешнего облика дючерской девушки XVII века. В первой части исследования представлены результаты компьютерной реконструкции внешнего облика девушки по черепу, полученные в ходе антропологического исследования краниологическим методом М.М. Герасимова Вторая часть описывает методику реконструкции одежды того времени с помощью современных технологий.

Современный мир, его развитие и обустройство является сложным планетарным феноменом и процессом. Рассматривать их в рамках только естественных наук или социально-гуманитарных наук явно недостаточно. Сложность мира предполагает иной интегральный способ его осмысления и освоения. В этом нам могут помочь концепции Дж. Лавлокка и В.И. Вернадского, которые снимают отмеченную разъединенность. Формирующаяся глобальная информационно-коммуникативная среда является ноосферной реальностью, которая представляет собой сущность, обладающую двойственной природой. В этой реальности объективным образом формируются надличностные структуры. Нейтросетевой подход и моделирование позволяют объяснить целый ряд феноменов и их эволюцию, таких как геополитическое обустройство мира (новый мировой порядок), государство, социокультурный код цивилизации или Дух народа.

Рассмотрены основные принципы распознавания образов на основе сети неокогнитрон, а также общая структура сети и принципы ее функционирования. Приведены примеры ее работы и анализ полученных результатов.

Представлен алгоритм работы дополнительного преобразующего слоя в сети на основе “неокогнитрона”. Ранее авторы рассматривали общий принцип работы данного вида сети. Описанный метод улучшает работу сети путем дополнительного преобразования данных. Проведен анализ входных данных при распознавании. Разработан алгоритм, который преобразует данные для более удобного распознавания сети.

В настоящее время одним из востребованных направлений применения интеллектуальных систем является использование нейронных систем (НС) в системах по распознаванию речи, выполняющее совместное разделение голоса и улучшение речи. Для этого необходимо различать различные шумы при смешивании чистого аудио с мешающими высказываниями.

В научной работе предложен новый подход в обучении НС при распознавании речи по двум направлениям:

во-первых, представлена обновленная функция потерь, способная напрямую учитывать производительность на уровне сигнала и транскрипции. Это позволит снизить показатель индикатора неправильно распознанных слов с 59,6 % до 55,6 % и улучшит отношение источника к искажению с ~ 4 дБ до ~ 4,1 дБ по сравнению с имеющимися аналогами. Интеграция индикатора неправильно распознанных слов в функцию потерь существенно повышает производительность разделения на уровне сигнала и транскрипции;

во-вторых, в работе предложена оригинальная модернизированная интеллектуальная система по распознаванию речи с учетом обновленной функции потерь. Преимуществом новой системы является ее возможность интегрироваться в другие системы без ограничения системной среды, что создает дополнительные возможности для более разнообразных комбинаций систем разделения и распознавания речи.В настоящее время одним из востребованных направлений применения интеллектуальных систем является использование нейронных систем (НС) в системах по распознаванию речи, выполняющее совместное разделение голоса и улучшение речи. Для этого необходимо различать различные шумы при смешивании чистого аудио смешающими высказываниями.