«Искусственный Интеллект. Теория и практика» № 1/2024

Статьи, опубликованные в журнале «Искусственный Интеллект. Теория и практика» № 1 (5/2024)

I. ИМИТАЦИЯ КОГНИТИВНЫХ ФУНКЦИЙ ЧЕЛОВЕКА, ЯЗЫКИ, МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

УДК 004.89

ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВОЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ: ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И ПУТИ ИХ РАЗРЕШЕНИЯ
ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN MILITARY DECISION SUPPORT SYSTEMS: PROBLEMS OF USE AND WAYS TO RESOLVE THEM

Аннотация. Рассмотрены проблемы использования технологий искусственного интеллекта в системах поддержки принятия решений из состава автоматизированных систем управления военного назначения. Предложены возможные пути их решения с целью повышения эффективности функционирования таких систем в ожидаемых условиях функционирования.

Abstract. The problems of using artiﬁcial intelligence technologies in decision support systems from automated control systems for military purposes are considered. Possible ways of their solution are proposed in order to increase the eﬃciency of such systems in the expected operating conditions.

Ключевые слова. Cистема поддержки принятия решений, автоматизированная система военного назначения, технология, искусственный интеллект, искусственная нейронная сеть, проблема.
Key words. Decision support system, automated military system, technology, artiﬁcial intelligence, artiﬁcial neural network, problem.

УДК 004.8

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СУДОПРОИЗВОДСТВЕ
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN JUDICIAL PROCEEDINGS

Аннотация. В статье рассматривается предложение о внедрении искусственного интеллекта в гражданское судопроизводство, речь пойдет не столь о полной замене судей, сколько о помощи им посредством искусственного интеллекта, основные преимущества искусственного интеллекта, а также его недостатки, существующие на сегодняшний день.

Abstract. The article discusses the proposal for the introduction of artificial intelligence in civil proceedings; it is not so much about completely replacing judges, but about helping them through artificial intelligence, the main advantages of artificial intelligence, as well as its disadvantages that exist today.

Ключевые слова. Гражданское судопроизводство, правосудие, цифровизация, цифровые технологии, искусственный интеллект.
Key words. Civil proceedings, justice, digitalization, digital technologies, artificial intelligence.

УДК 37.03:004.8

О НЕОБХОДИМОСТИ РАЗВИТИЯ МЕТОДИК ПОДГОТОВКИ КВАЛИФИЦИРОВАННЫХ КАДРОВ ДЛЯ РАБОТЫ С ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ И ДРУГИМИ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫМИ РАЗРАБОТКАМИ В УСЛОВИЯХ АГРЕССИВНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ
ON THE NECESSITY TO DEVELOP METHODS OF TRAINING QUALIFIED PERSONNEL WORKING WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND OTHER HIGH-TECH INNOVATIONS IN AN AGGRESSIVE INFORMATION ENVIRONMENT

Аннотация. Авторы ставят своей задачей — привлечь внимание компетентных лиц, а также организаций, заинтересованных в устойчивом развитии России (в условиях стремительного и слабо контролируемого развития цифровых технологий и агрессивной информационной среды), к комплексу вопросов и вызовов, влияющих на качество подготовки кадров в стратегически значимых и инновационных областях, в частности, связанных с использованием высокотехнологичных сетевых систем.

Abstract. The authors set themselves the task to attract the attention of competent persons and organizations interested in Russia’s sustainable development (in the context of the rapid and poorly controlled development of digital technology and an aggressive information environment) to a range of issues and challenges aﬀecting the quality of personnel training in strategically important and innovative areas, in particular those related to using hightech network systems.

Ключевые слова. Eстественный интеллект, искусственный интеллект, развитие мышления, когнитивная безопасность, комплексная безопасность, поиск истины, целеполагание, письменная речь, устная речь, открытые задачи.
Key words. Natural intelligence, artiﬁcial intelligence, development of thinking, cognitive security, integrated security, search for truth, goal-setting, written speech, oral speech, open tasks.

II. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, БАЗЫ ДАННЫХ И ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ РАЗЛИЧНЫХ ТИПОВ ДАННЫХ, АЛГОРИТМЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ

УДК 519.766.48, 004.855.5, 004.896

ЯЗЫКОВАЯ МОДЕЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В СОЦИАЛЬНО-ПОЛИТИЧЕСКИХ КОММУНИКАЦИЯХ ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦИИ И ОБРАБОТКИ ПУБЛИЧНЫХ ОБРАЩЕНИЙ ГРАЖДАН В СЕТИ ИНТЕРНЕТ
A LANGUAGE MODEL OF MACHINE LEARNING IN SOCIO-POLITICAL COMMUNICATIONS FOR CLUSTERING AND PROCESSING PUBLIC APPEALS OF CITIZENS ON THE INTERNET

Аннотация. В статье представлен план исследований и разработки комплекса научно-технических решений, направленных на создание системы кластеризации и обработки публичных обращений граждан в сети Интернет на основе языковой модели машинного обучения в социально-политических коммуникациях. В работе дан анализ существующих исследований и технологий, связанных с обработкой текстовых данных, машинным обучением и социально-политическими коммуникациями. Далее описывается предлагаемый план исследований, включая сбор и предварительную обработку данных, обучение модели машинного обучения, методы кластеризации и классификации, а также способы обеспечения конфиденциальности и безопасности данных граждан. Исследование ориентировано на область социально-политических коммуникаций и использует передовые методы машинного обучения на основе языковой модели.

Abstract. The paper presents a plan for research and development of a set of scientiﬁc and technical solutions aimed at creating a system for clustering and processing public requests from citizens on the Internet based on a language model of machine learning in socio-political communications. The study provides an analysis of existing research and technologies related to text data processing, machine learning and socio-political communications. Described the proposed research plan, including data collection and preprocessing, machine learning model train- ing, clustering and classiﬁcation methods, and ways to ensure citizen data privacy and security. The research is focused on the ﬁeld of socio-political communications and uses advanced machine learning methods based on a language model.

Ключевые слова. Языковая модель, машинное обучение, нейронная сеть, искусственный интеллект, электронное обращение, цифровая среда, социально-политическая коммуникация, экономический рост.
Key words. language model, machine learning, neural network, artiﬁcial intelligence, electronic appeal, digital environment, socio-political communication, economic growth.

УДК 004.056.53

ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ «БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ» ДЛЯ ЭКСПЕРТИЗЫ ТЕКСТОВЫХ ДОКУМЕНТОВ В ГОСУДАРСТВЕННЫХ УЧРЕЖДЕНИЯХ
«LARGE LANGUAGE MODELS» IMPLEMENTATION EXPERIENCE EXAMINATION FOR THE TEXT DOCUMENTS IN GOVERNMENTAL INSTITUTION

Аннотация. Представлены результаты апробации пяти базовых методов обработки естественного языка Natural Language Processing (NLP) в интересах экспертизы документов в государственных учреждениях. Оценена эффективность методов NLP при существующих ограничениях на вычислительные ресурсы.

Abstract. The results of the approbation of ﬁve basic methods of natural Language Processing (NLP) in the inter- ests of document examination in governmental institutions are presented. The eﬃciency of NLP methods under the existing limitations on computing resources is evaluated.

Ключевые слова. Искусственный интеллект, глубокие нейронные сети, большие языковые модели, обработка естественного языка.
Key words. Artiﬁcial intelligence, deep neural networks, large language models, natural language processing.

УДК 621.398; 629.05

ИННОВАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ СТРУКТУРНО-АЛГОРИТМИЧЕСКИХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ДАННЫХ ПЕРЕДАВАЕМОЙ ИНФОРМАЦИИ И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ПРОЦЕССЫ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ИНФОТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ
INNOVATIVE METHODS OF STRUCTURAL AND ALGORITHMIC TRANSFORMATIONS OF TRANSMITTED INFORMATION DATA AND THEIR IMPACT ON THE DEVELOPMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE OF INFOTELECOMMUNICATION SYSTEMS

Аннотация.В статье показано, что требование использования искусственного интеллекта при передаче информации связано с необходимостью разрешения множества проблем. Особая актуальность, научная и практическая значимость этой тематики заключаются в том, что разрешение многочисленных противоречий, составляющих их основу необходимо найти в условиях многочисленных ограничений, растущего фона помех и интенсивности других негативных воздействий. Для этого разработаны проблемно- ориентированные структурно-алгоритмические преобразования (САП) передаваемых значений сообщений и информационные технологии их применения, обеспечивающие возможность расширенного приспособления инфотелекоммуникационных систем (ИТКС) к изменяющимся условиям передачи данных. При этом адаптация ИТКС такого рода рассматривается в качестве начального этапа расширенного внедрения искусственного интеллекта в современный процесс обмена информацией. Показано, что для этого необходимо разработать значительное множество различных подходов, приёмов, методов и информационных технологий, использование которых позволили бы вывести системы передачи данных (СПД) на новый уровень их развития. Такая возможность появляется при использовании разработанных методов нетрадиционного дополнительного кодирования передаваемой информации, обеспечивающего переход к более экономичным системам представления данных и сообщений. При этом особое внимание уделено вопросам учета всех специфических особенностей как передаваемой информации, так и появляющихся новых, более жёстких условий, которые связаны с ограниченной пропускной способностью каналов связи и повышением требований к достоверности и полноте получаемой информации.

Abstract. The article shows that the requirement of using artiﬁcial intelligence in information transmission is as- sociated with the need to solve a lot of problems. The special relevance, scientiﬁc and practical signiﬁcance of this subject lies in the fact that the resolution of numerous contradictions that form their basis must be found under conditions of numerous constraints, growing background interference and intensity of other negative inﬂuences. For this purpose problem-oriented structural-algorithmic transformations (SAT) of transmitted message values and information technologies of their application have been developed, providing the possibility of extended adaptation of info-telecommunication systems (ITCS) to changing conditions of data transmission. In this case, the adaptation of ITCS of this kind is considered as the initial stage of the extended introduction of artiﬁcial intelligence in the modern process of information exchange. It is shown that for this purpose it is necessary to develop a signiﬁcant number of diﬀerent approaches, techniques, methods and information technologies, the use of which would allow to bring data transmission systems (DTS) to a new level of their development.

Such a possibility appears when using the developed methods of non-traditional additional coding of transmitted information, providing the transition to more economical systems of data and message representation. In this case, special attention is paid to the issues of taking into account all the speciﬁc features of both the transmitted informa- tion and the emerging new, more stringent conditions, which are associated with limited bandwidth of communica- tion channels and increasing requirements to the reliability and completeness of the received information.

Ключевые слова. Передача данных в условиях помех, достоверность, полнота получаемой информации.
Key words. data transmission under interference conditions, reliability, completeness of received information.

УДК 004.82, 519.72

СОЗДАНИЕ ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ СЛОВАРЕЙ ДЛЯ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА СОЦМЕДИА ПРИ ПОМОЩИ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ
CREATION OF LINGUISTIC DICTIONARIES FOR SOCIAL MEDIA MONITORING SYSTEMS USING LARGE LANGUAGE MODELS

Аннотация. Статья посвящена актуальной проблеме повышения релевантности результатов поиска информации. Авторы отмечают, что в условиях стремительного роста объемов данных традиционные методы поиска не справляются с задачей обеспечения высокой точности и соответствия запросу пользователя. В работе анализируются основные причины снижения релевантности результатов поиска: отсутствие анализа семантики запросов, непонимание информационной потребности пользователя, игнорирование семантических связей в документах, проблемы синонимии и омонимии, неформальность языка запросов. Дается обзор существующих подходов к решению проблемы, включая лингвистический анализ текстов, применение нейронных сетей, методы кластеризации и оценки семантической близости. Отмечаются недостатки этих методов. Авторы предлагают новый подход к повышению релевантности поиска информации в пространстве соцмедиа за счет применения больших языковых нейросетевых моделей для автоматического создания лингвистических словарей. Показано, что такие модели позволяют выявлять скрытые семантические связи в текстах и значительно повышают релевантность результатов поиска.

В качестве примера, подробно описан процесс формирования с помощью языковой модели словаря терминов для мониторинга социальных медиа на тему ИГИЛ и радикального ислама. Приведены результаты успешного тестирова- ния словаря на реальных данных. В заключение отмечается высокая практическая значимость предложенного под- хода, позволяющего автоматизировать создание и обновление лингвистических словарей для систем мониторинга соцмедиа. Таким образом, в статье предложен оригинальный метод повышения релевантности поиска информации на основе современных технологий искусственного интеллекта. Кроме того, предложенный авторами подход может способствовать снижению трудозатрат аналитиков на создание словарей, в том числе – по «незнакомым» специали- стам темам мониторинга.

Abstract. The article is devoted to the urgent problem of improving the relevance of information search results. The authors note that under the conditions of rapid growth of data volumes, traditional search methods cannot cope with the task of ensuring high accuracy and compliance with the user’s request. The paper analyzes the main reasons for decreased relevance of search results: lack of analysis of query semantics, lack of understanding of user’s information needs, ignoring semantic links in documents, problems of synonymy and homonymy, informality of query language. A review of existing approaches to solving the problem is given, including linguistic analysis of texts, application of neural networks, methods of clustering and semantic proximity estimation. The shortcomings of these methods are noted. The authors propose a new approach to improving the relevance of information retrieval in social media space by applying large linguistic neural network models for automatic creation of linguistic dictionaries. It is shown that such models can reveal hidden semantic relations in texts and signiﬁcantly improve the relevance of search results.

As an example, the process of forming a dictionary of terms for monitoring social media on the topic of ISIS and radical Islam using the language model is described in detail. The results of successful testing of the dictionary on real data are presented. The conclusion notes the high practical signiﬁcance of the proposed approach, which allows automating the creation and updating of linguistic dictionaries for social media monitoring systems. Thus, the article proposes an original method of in- creasing the relevance of information retrieval based on modern artiﬁcial intelligence technologies. In addition, the approach proposed by the authors can contribute to the reduction of analysts’ labor costs for creating dictionaries, including those on monitoring topics «unfamiliar» to specialists.

Ключевые слова. Поиск, релевантность, естественно-языковые запросы, нейронные сети, большие языковые модели, словари, мониторинг соцмедиа, информационная безопасность, искусственный интеллект, лингвистический анализ, семантический анализ, large language models, GPT.
Key words. Search, relevance, natural language queries, neural networks, dictionaries, social media monitoring, information security, artiﬁcial intelligence, linguistic analysis, semantic analysis, large language models, GPT.

УДК 004.8

СТАНОВЯЩИЕСЯ ТРАНСНАЦИОНАЛЬНЫЕ ИННОВАЦИОННЫЕ ЭКОСИСТЕМЫ: СИНЕРГИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ВИРТУАЛЬНЫХ ПРОСТРАНСТВ МЕТАВСЕЛЕННЫХ
EMERGING TRANSNATIONAL INNOVATION ECOSYSTEMS: SYNERGY OF AI TECHNOLOGIES AND METAVERSE VIRTUAL SPACES

Аннотация. Для становление транснациональный инновационных экосистем используется технократический подход к развитию технологий искусственного интеллекта и Метавселенных как к инструментам качественного нового анализа данных и знаний, который позволит объединять инновационные субъекты в общие проекты на несубъективных принципах. С точки зрения авторов, необходимо рассматривать новые технологии инновационного развития как трансдисциплаинарную задачу, включать социогуманитарные измерение оценки технологий.

Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда, грант № 21-18-00184/23 «Социогуманитарные основания критериев оценки инноваций, использующих цифровые технологии и искусственный интеллект».

Abstract. For the formation of transnational innovation ecosystems, a technocratic approach to the development of artiﬁcial intelligence technologies and metaverses is used as tools for qualitative new data and knowledge analysis, which will allow combining innovative subjects into common projects on nonsubjective principles. From the authors’ point of view, it is necessary to consider new technologies of innovative development as a transdisciplinary task, to include sociohumanitarian measurement of technology assessment.

The work was supported by the Russian Science Foundation, grant No. 21-18-00184/23 “Socio-humanitarian foundations of criteria for evaluating innovations using digital technologies and artiﬁcial intelligence.”

Ключевые слова. Искусственный интеллект, метавселенная, транснациональные инновационные экосистемы.
Key words. Artiﬁcial intelligence, metaverse, transnational innovation ecosystems.

УДК 004.8

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ МЕТАВСЕЛЕННЫХ: СОЦИОГУМАНИТАРНЫЙ АНАЛИЗ
MODERN METAVERSE TECHNOLOGIES: SOCIO-HUMANITARIAN ANALYSIS

Аннотация. Статья посвящена анализу современных технологий Метавселенных с точки зрения социогуманитарного подхода. Социогуманитарный анализ предполагает рассмотрение технологий Метавселенныx с точки зрения их влияния на общество и человека. С точки зрения авторов, необходимо включать социогуманитарные измерение оценки технологий Метавселенных, в частности рассматриваются вопросы этики, социального развития, культуры, вопросов идентичности в контексте Метавселенных.

Abstract. The article is devoted to the analysis of modern Metaverse technologies from the point of view of the sociohumanitarian approach. Socio-humanitarian analysis involves the consideration of Metaverse technologies from the point of view of their impact on society and man. From the authors’ point of view, it is necessary to include a sociohumanitarian dimension of the assessment of Metaverse technologies, in particular, the issues of ethics, social development, culture, identity issues in the context of Metaverses are considered.

Ключевые слова. Метавселенная, постнеклассическая научная рационалность, социогуманитарный анализ, этика.
Key words. Metaverse, postnonclassical scientiﬁc rationality, sociohumanitarian analysis, ethics.

УДК 004.8

ПОДХОД К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВ ОБ ИНЦИДЕНТАХ С ВВСТ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АНСАМБЛЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ
AN APPROACH TO SOLVING THE PROBLEM OF CLASSIFYING TEXTS ABOUT INCIDENTS WITH VST USING AN ENSEMBLE OF NEURAL NETWORK MODELS

Аннотация. В работе описывается подход к классификации текстовых сообщений на естественном языке. Для реализации классификации предложен подход с использованием ансамбля нейросетей. В ходе работы были проанализированы различные методы классификации и по итогу анализу было выбрано сочетание методов «бутстрапа» и «беггинга».

В части обучения были обучены три группы языковых моделей BERT: rubert-tiny, rubert-base-cased и bert-base-multilingual-cased. По результатам тестирования каждой группы было принято решение продолжать исследование только для двух: rubert-tiny и rubert-base-cased за счет качества полученных результатов. Четыре модели, обученные на разных данных из двух групп rubert-tiny и rubert-base-cased, были объединены в ансамбль с коэффициентами голосования, зависящими от значения их точности на эталонном наборе тестовых данных.

Abstract. The paper describes an approach to classifying text messages in natural language. An approach using an ensemble of neural networks is proposed to implement the classiﬁcation. In the course of the work, various classiﬁcation methods were analyzed and, as a result of the analysis, a combination of bootstrap and begging methods was chosen.

In terms of training, three groups of BERT language models were trained: rubert-tiny, rubert-base-case and bert-base-multilingual-cased. Based on the results of testing of each group, it was decided to continue the study for only two: rubert-tiny and rubert-base-cased, due to the quality of the results obtained. Four models trained on diﬀerent data from two groups rubert-tiny and rubert-base-cased were combined into an ensemble with voting co- eﬃcients depending on the value of their accuracy on the reference set of test data.

Ключевые слова. Классификация, «бутстрап», «беггинг», языковая модель, нейронные сети.
Key words. Classiﬁcation, bootstrap, begging, language model, neural networks.

УДК 004.8

МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЙ АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ БАЗОВЫХ СУБЪЕКТОВ И ПСЕВДОСУБЪЕКТОВ КОНЦЕПЦИИ «ИНДУСТРИЯ 4.0»
INTERDISCIPLINARY ANALYSIS OF INDICATORS OF INNOVATIVE DEVELOPMENT OF BASIC SUBJECTS AND PSEUDO-SUBJECTS OF THE INDUSTRY 4.0 CONCEPT

Аннотация. Для становления «Индустрии 4.0» используется технократический подход к развитию технологий, в частности искусственного интеллекта, а также наделение технологий субъектными характеристиками. С точки зрения авторов, необходимо рассматривать новые технологии «Индустрии 4.0» с более ответственных позиций, разделять субъект и псевдосубъект, проводить социогуманитарный анализ новых технологий.

Abstract. For the formation of Industry 4.0, a technocratic approach to the development of technologies, in particular artiﬁcial intelligence, is used, as well as the endowment of technologies with subjective characteristics. From the point of view of the authors, it is necessary to consider new technologies of Industry 4.0 from a more responsible position, to separate the subject and pseudo-subject, to conduct a socio-humanitarian analysis of new technologies.

Ключевые слова. «Индустрия 4.0», искусственный интеллект, псевдосубъект, субъект.
Key words. Industry 4.0, artiﬁcial intelligence, pseudo-subject, subject.

II. ТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ, РАЗРАБОТКА, УПРАВЛЕНИЕ И БЕЗОПАСНОСТЬ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

УДК 004.8

УГРОЗЫ БЕЗОПАСНОСТИ ГОСУДАРСТВА ПРИ МАССОВОМ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ИНТЕЛЛЕКТРОНИКИ
THREATS TO THE SECURITY OF THE STATE WITH THE MASS USE OF SMART ELECTRONICS

Аннотация. В статье рассматриваются вопросы безопасности государства, связанные с массовым внедрением систем, реализующих функционал искусственного интеллекта (далее ИИ), которые обладают памятью и внешним источником знаний. Подобные интеллектуальные технические системы, способные самообучаться на основе реакции пользователей с учетом изменения среды (знаний), были описаны С.Лемом в 1964 г. и именовались им интеллектроникой. Целевая функция ошибок интеллектроники определяется разницей между предсказанным и наблюдаемым поведением человека, что создает угрозу – машина сможет

«управлять» широкими массами людей, забирая функции государственной власти. Иными словами ИИ – это новая форма экспертной власти, которая может оказаться неподконтрольной государству.

Как показывают исследования авторов, для недопущения «экспертной власти машинного интеллекта», государству потребуется реализовать комплексный подход. Этот подход включает: мониторинг поведения людей, управление памятью интеллектроники и обеспечение способности принятия независимых эффективных решений органом власти без использования интеллектроники.

Abstract. The article examines the issues of state security related to the mass introduction of systems implementing the functionality of artiﬁcial intelligence (hereinafter AI), which have memory and an external source of knowledge. Such intelligent technical systems, capable of self-learning based on the reaction of users, taking into account changes in the environment (knowledge), were described by S.Lem in 1964 and were called by him intellecturonics. The target function of errors in intelligence is determined by the diﬀerence between predicted and observed human behavior, which creates a threat – the machine will be able to «control» large masses of people, taking away the functions of state power. In other words, AI is a new form of expert power that may not be controlled by the state. As the authors’ research shows, in order to prevent the «expert power of machine intelligence», the state will need to implement an integrated approach. This approach includes: monitoring human behavior, managing the memory of intelligence and ensuring the ability of an independent eﬀective decision-making authority without the use of intelligence.

Ключевые слова. Интеллектуальные системы, интеллектроника, долгосрочная память, целевое использование, машинный интеллект, конфликт интересов, государственное управление, технологии мониторинга, система знаний, адекватность решений.
Key words. Intelligent systems, intellectronics, long-term memory, targeted use, machine intelligence, conﬂict of interest, public administration, monitoring technologies, knowledge system, adequacy of solutions.

УДК 004.8

РИСКИ И ПРЕИМУЩЕСТВА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ВОЕННОМ ДЕЛЕ
RISKS AND BENEFITS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE MILITARY

Аннотация. В статье рассмотрены распространённые сценарии использования искусственного интеллекта в военной области на основе отечественных и зарубежных примеров. Показан ряд возможных последствий применения технологий искусственного интеллекта в военных целях. Проанализированы возможные риски и вероятные преимущества их использования в военном деле. Сделан вывод о необходимости достижения правильного баланса между человеческим контролем и возможностями искусственного интеллекта.

Abstract. The article discusses common scenarios for the use of artiﬁcial intelligence in the military ﬁeld based on domestic and foreign examples. A number of possible consequences of the use of artiﬁcial intelligence technologies for military purposes are shown. The possible risks and probable advantages of their use in military aﬀairs are analyzed. It is concluded that it is necessary to achieve the right balance between human control and the capabilities of artiﬁcial intelligence.

Ключевые слова. Искусственный интеллект, риск, преимущество, военное дело.
Key words. Artiﬁcial intelligence, risk, advantage, military.

УДК 004.94, 539.3

СОЗДАНИЕ УПРАВЛЯЮЩЕЙ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ИЗГОТОВЛЕНИЯ ЭЛЕМЕНТА КОРПУСА ИЗДЕЛИЯ НА СТАНКЕ С ЧПУ
CREATING A MANAGEMENT PROGRAM TO MANUFACTURE A CASE OF A PRODUCT ON A CNC MACHINE

Аннотация. В настоящее время актуальным является использование современных информационных технологий, в частности системы автоматизированного проектирования, включающих различные направления научных исследований для разработки эффективных технических систем на основе моделирования этих сложных объектов. Они позволяют создать опережающий научно-технологический задел оборонной отрасли. Системы автоматизированного проектирования относятся к числу наиболее сложных и наукоемких автоматизированных систем.

Известно, что для обеспечения эффективности оборонной промышленности необходимо установить оптимальные эксплуатационные режимы работы их оборудования за счет исследования физических (происходящих при охлаждении) и химических (протекающих на стадии переработки составов взрывчатых веществ и хранении готовых изделий) процессов. Все это делается одновременно путем вариации параметров формы, размеров и других свойств проектируемого изделия. Поэтому перспективным способом решения этих задач является использование универсальных вычислительных возможностей современных прикладных программных средств. В данной статье создана управляющая программа для изготовления элемента корпуса изделия на станке с числовым программным управлением для повышения эффективности специзделия оборонного назначения за счет использования за счет использования современного программного комплекса Autodesk Inventor. В результате проведенного компьютерного моделирования показана возможность создания управляющей программы на основе программного кода для изготовления элемента корпуса специзделия оборонного назначения на станке с числовым программным управлением за счет использования современного программного комплекса Autodesk Inventor и его модуля Inventor CAM. В качестве фрезерного станка был выбран станок марки AWEA AV-1000.

Abstract. Currently, it is relevant to use modern information technologies, in particular, computer-aided design sys- tems, including various areas of scientiﬁc research for the development of effective technical systems based on the modeling of these complex objects. They make it possible to create an advanced scientiﬁc and technological reserve for the defense industry. Computer-aided design systems are among the most complex and knowledge-intensive automated systems.

It is known that in order to ensure the effectiveness of the defense industry, it is necessary to establish the optimal operating modes of their equipment by studying the physical (occurring during cooling) and chemical (occurring at the stage of processing explosives and storing ﬁnished products) processes. All this is done simultaneously by varying the parameters of the shape, size and other properties of the designed product. Therefore, a promising way to solve these problems is to use the universal computing capabilities of modern applied software. In this article, a control program has been created for the manufacture of an element of the body of a product on a machine with numerical control to increase the efﬁciency of special. defense products through use through the use of the modern Autodesk Inventor software package. As a result of the carried out computer simulation, the possibility of creating a control program based on the program code for the manufacture of a housing element is shown. defense products on a numerically controlled machine through the use of the modern Autodesk Inventor software package and its Inventor CAM module. The AWEA AV-1000 brand was chosen as the milling machine.

Ключевые слова. Компьютерное моделирование; численное решение; вычислительный эксперимент; управляющая программа; элемент корпуса; числовое программное управление; Autodesk Inventor.
Key words. Сomputer simulation; numerical solution; computational experiment; control program; housing ele- ment; computer numerical control; Autodesk Inventor.