«Искусственный Интеллект. Теория и практика» № 2/2025

Статьи, опубликованные в журнале «Искусственный Интеллект. Теория и практика» № 2(10)/2025

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

УДК 004.8

ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ СОЗДАНИИ НАУКОЕМКОЙ ПРОМЫШЛЕННОЙ ПРОДУКЦИИ
TECHNICAL AND ECONOMIC EVALUATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE CREATION OF HIGH-TECH INDUSTRIAL PRODUCTS

Аннотация. Показаны проблемы внедрения искусственного интеллекта и предложены методы их технико-экономической оценки при создании наукоемкой промышленной продукции.

Abstract. The problems of implementing artiﬁcial intelligence are shown and methods for their technical and economic assessment in the creation of high-tech industrial products are proposed.

Ключевые слова. Искусственный интеллект, естественный интеллект, гибридный интеллект, технико-эконо- мическая оценка, наукоемкая промышленная продукция, научно-технический задел.
Key words. Artiﬁcial intelligence, natural intelligence, hybrid intelligence, technical and economic assessment, high-tech industrial products, scientiﬁc and technical background.

УДК 004.8

МОДИФИКАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ПЕРЕВОДЧИКОВ
MODIFICATION OF THE INFORMATION SYSTEM FOR ASSESSING THE QUALITY OF TRANSLATORS

Аннотация. Приводится модифицированная модель алгоритма для выбора переводчиков с оценкой качества по обучению в блоках информационной экспертной системы. Алгоритм ранее основан на комбинаторном методе оценивания машинных переводов с японского языка на русский с получением первичных оценок, которые являются цифровой платформой построения информационных блоков из вычислительных процедур в экспертной системе. Организация вычислительных процедур и сам результат достигается не только за счет предложенного математического аппарата, но и автоматизацией информационного процесса с включением в процесс известных машинных переводчиков и новых созданных программных средств.

Abstract. A modiﬁed model of the algorithm for selecting translators with quality assessment based on training in blocks of the information expert system is presented. The algorithm was previously based on a combinatorial method for assessing machine translations from Japanese into Russian with the receipt of primary assessments, which are a digital platform for constructing information blocks from computational procedures in the expert system. The organization of computational procedures and the result itself are achieved not only due to the proposed mathematical apparatus, but also by automating the information process with the inclusion of known machine translators and newly created software in the process.

Ключевые слова. Технология, компаративный анализ текстов, информационная система, программное обеспечение, машинный переводчик, комбинаторика, алгоритм, текст.
Key words. Technology, comparative text analysis, information system, software, machine translator, combinatorics, algorithm, text.

УДК 004.89

ТЕХНИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
TECHNICAL ASPECTS OF MODERN ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS

Аннотация. Рассматриваются ключевые технические аспекты, лежащие в основе современных систем искусственного интеллекта. Приводится обзор архитектур нейронных сетей, методов обучения, вычислительных платформ и методов оптимизации. Особое внимание уделяется трансформерным моделям, проблемам масштабирования и перспективным направлениям, таким как квантовые и нейроморфные вычисления.

Abstract. The article examines key technical aspects underlying modern artiﬁ cial intelligence systems. It provides an overview of neural network architectures, training methods, computational platforms, and optimization techniques. Special attention is given to transformer models, scaling challenges, and promising directions such as quantum and neuromorphic computing.

Ключевые слова. Искусственный интеллект, нейронная сеть, обучение, трансформеры, квантовые вычисления, архитектура, оптимизация, вычислительные платформы.
Key words. Artiﬁcial intelligence, neural network, training, transformers, quantum computing, architecture, optimization, computational platforms.

УДК 004.8

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ – НОВАЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ПАРАДИГМА СОЗДАНИЯ НАУКОЕМКОЙ ПРОДУКЦИИ В РОССИИ
ARTIFICIAL INTELLIGENCE – A NEW TECHNOLOGICAL PARADIGM FOR CREATING HIGH-TECH PRODUCTS IN RUSSIA

Аннотация. Проведено обобщение определений категории «парадигма» и установлено, что новая технологическая парадигма представляет собой совокупность научных взглядов и представлений на развитие искусственного интеллекта и его использование при создании наукоемкой продукции в России. Выявлены общие закономерности становления новой технологической парадигмы. Приведен конкретный пример обоснования перехода к новой технологической парадигме искусственного интеллекта на этапах формирования научно- технического задела для создания наукоемкой продукции. Обоснована необходимость организации поэтапного, планомерного и скоординированного внедрения технологий искусственного интеллекта в создание на- укоемкой продукции в России.

Abstract. The article summarizes the deﬁ nitions of the category «paradigm» and establishes that the new technological paradigm is a set of scientiﬁ c views and ideas on the development of artiﬁcial intelligence and its use in creating high-tech products in Russia. General patterns of the formation of a new technological paradigm are identiﬁ ed. A speciﬁ c example of justifying the transition to a new technological paradigm of artiﬁ cial intelligence at the stages of forming a scientiﬁ c and technical reserve for creating high-tech products is given. The need to organize a phased, systematic and coordinated implementation of artiﬁ cial intelligence technologies in the creation of high-tech products in Russia is substantiated.

Ключевые слова. Искусственный интеллект, технологическая парадигма, новые технологии, наукоемкая продукция, прорывные технологии, научно-технический задел.
Key words. Artiﬁcial intelligence, technological paradigm, new technologies, high-tech products, breakthrough technologies, scientiﬁc and technical background.

УДК 004.8

СЛОЖНЫЕ СИСТЕМЫ. ПРОСТРАНСТВО
COMPLEX SYSTEMS. SPACE

Аннотация. Эта статья стартовая в небольшой серии по вопросам моделирования сложных систем. Статья посвящена обсуждению роли пространств в анализе систем, а также изложению подхода, в котором пространство сложной системы само становится предметом изучения, динамически изменяясь в процессе эволюции системы.

Abstract. This article is the ﬁrst in a small series on the issues of modeling complex systems. The article is devoted to the consideration of the role of spaces in the analysis of systems, as well as the presentation of the concept in which the space of a complex system itself becomes the subject of study, dynamically changing in the process of the system’s evolution.

Ключевые слова. Сложные системы, пространство, структуры.
Key words. SComplex systems, space, structures.

УДК 004.89

ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ LSTM МОДИФИКАЦИИ РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧАХ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
THE PRACTICE OF USING LSTM MODIFICATION OF RECURRENT NEURAL NETWORKS IN FORECASTING TASKS

Аннотация. Рассматривается вариант практического использования модификации рекуррентных нейронных сетей по архитектуре LSTM в прогнозной производственной задаче по показателю надежности и и снижению неопределенности информации. Выполнен анализ и возможность применения основных параметров LSTM-сети. Показан пример прогнозных значений в виде графа нейросети и прогнозного точечного графика в деятельности реальной производственной организации.

Abstract. A variant of the practical use of the modiﬁcation of recurrent neural networks based on the LSTM architecture in a predictive production task in terms of reliability and reducing information uncertainty is considered. The analysis and the possibility of applying the basic parameters of the LSTM network have been performed. An example of forecast values in the form of a neural network graph and a forecast dot graph in the activities of a real production organization is shown.

Ключевые слова. LSTM модификация нейросети, рекуррентные сети, прогнозирование, показатели эффективности, нейронная сеть.
Key words. LSTM modiﬁcation of neural network, recurrent networks, forecasting, performance indicators, neural network.

УДК 004.8

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КРИЗИСНЫХ СИТУАЦИЙ
APPLICATION OF NEURAL NETWORK TECHNOLOGIES TO SOLVE CRISIS FORECASTING PROBLEMS

Аннотация. Описаны принципы и методология расчётов, используемых для решения актуальных задач прогнозирования кризисных ситуаций в развитии общественно-политических явлений и процессов с применением нейросетевых технологий.

Abstract. The principles and methodology of calculations used to solve current problems of forecasting crisis situations in the development of socio-political phenomena and processes using neural network technologies are described.

Ключевые слова. База данных, прогнозирование, корпус текстов, мера схожести, языковая модель, вектор признаков.
Key words.Database, forecasting, corpus of texts, measure of similarity, language model, feature vector.

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

УДК 004.89

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ИЗОЛИНИЙ ДВУМЕРНЫХ ПЛОТНОСТЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO RECONSTRUCT THE PARAMETERS OF ISOLINES OF TWO-DIMENSIONAL PROBABILITY DISTRIBUTION DENSITIES OF RANDOM PROCESSES

Аннотация. Рассмотрены и проанализированы вопросы, связанные с методами восстановления параметров поверхности двумерных плотностей распределения вероятностей (ПРВ) случайных процессов с помощью применения искусственного интеллекта. Показано, когда объем информации (выборок) ограничен, целесообразно использовать нейронные сети.

Abstract. The issues related to methods for reconstructing the surface parameters of two-dimensional probability distribution densities of random processes using artiﬁcial intelligence are considered and analyzed. It is shown that when the amount of information (samples) is limited, it is advisable to use neural networks.

Ключевые слова. Двумерная цифровая модель распределения случайного процесса, восстановление параметров изолиний, методы обработки измерительной информации, нейронные сети.
Key words. Two-dimensional digital model of the distribution of a random process, restoration of the parameters of isolines, methods of processing measurement information, neural networks.

УДК 004.89

АНАЛИЗ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОИСКА В БОЛЬШОМ ОБЪЕМЕ ДАННЫХ
ANALYSIS OF THE MACHINE LEARNING MODEL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE IMPLEMENTATION OF INFORMATION SEARCH IN A LARGE AMOUNT OF DATA

Аннотация. В статье, рассмотрена модель машинного обучения на примере автоматической классификации кода по товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности по естественному описанию товара. Статья будет интересна для специалистов в области нейронных сетей и искусственного интеллекта.

Abstract. In the article, a machine learning model is considered using the example of automatic classiﬁcation of the code according to the commodity nomenclature of foreign economic activity according to the natural description of the product. The article will be of interest to experts in the ﬁeld of neural networks and artiﬁcial intelligence.

Ключевые слова. Машинное обучение, автоматическая классификация, искусственный интеллект.
Key words. Мachine learning, automatic classiﬁcation, artiﬁcial intelligence.

УДК 004.032:004.8

ОЦЕНКА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК КВАНТОВЫХ КОМПЬЮТЕРОВ ДЛЯ УСКОРЕНИЯ РЕШЕНИЯ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ
EVALUATION OF COMPUTATIONAL CHARACTERISTICS OF QUANTUM COMPUTERS TO ACCELERATE THE SOLUTION OF SYSTEMS OF LINEAR EQUATIONS

Аннотация. Достижения последних лет в области квантовых вычислений позволяют говорить о значительном прогрессе в создании квантового компьютера, способного решать практически значимые вычислительные задачи. В статье рассматриваются вопросы оценки вычислительных характеристик квантовых компьютеров, необходимые для получения ускорения по сравнению с классическими компьютерами при решении систем линейных уравнений. Проведены сравнительные расчёты времени выполнения программы для решения систем линейных уравнений с использованием классической вычислительной системы и специализированной вычислительной системы, включающей квантовый компьютер.

Abstract. Recent advances in the ﬁeld of quantum computing show signiﬁcant progress in the creation of a quan- tum computer capable of solving practically signiﬁcant computational problems. The article is focused on the issue of estimation of computational speciﬁcations of quantum computers necessary for achieving speedup when compared to classical computers in solving systems of linear equations. Comparative calculations of program execution time for solving systems of linear equations using a classical computing system and a specialised computing system with a quantum computer are given.

Ключевые слова. Квантовый компьютер, системы линейных уравнений, вычислительные характеристики, искусственный интеллект, ускорение вычислений.
Key words. Quantum computer, systems of linear equations, computational speciﬁcations, artiﬁcial intelligence, computational speedup.

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

УДК 004.89

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ПАРАМЕТРОВ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
THE USE OF NEURAL NETWORKS TO CONTROL THE PARAMETERS OF COMPLEX TECHNICAL SYSTEMS

Аннотация. Рассмотрена и проанализирована методика перечня параметров для контроля сложных технических систем c использованием нейронных сетей. Показано, что предложенная методика, в отличие от известных, позволяет обосновать количество параметров с учетом корреляционной зависимости этих параметров. Выбор параметров для контроля сложных технических систем осуществляется на основе положений теории кластерного анализа.

Abstract. The methodology of the parameter list for monitoring complex technical systems using neural networks is considered and analyzed. It is shown that the proposed method, unlike the known ones, makes it possible to justify the number of parameters taking into account the correlation dependence of these parameters. The choice of parameters for the control of complex technical systems is based on the provisions of the theory of cluster analysis.

Ключевые слова. Cложные технические системы, безотказность, ремонтопригодность, долговечность, теория кластерного анализа.
Key words. Complex technical systems, reliability, maintainability, durability, theory of cluster analysis.

УДК 004.8

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЕГО ВЛИЯНИЕ НА РАЗВИТИЕ ТЕХНОЛОГИЙ МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ КАНАЛОВ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ITS IMPACT ON THE DEVELOPMENT OF CHANNEL MONITORING TECHNOLOGIES TRANSMISSION OF INFORMATION

Аннотация. Искусственный интеллект представляет собой наиболее динамично развивающуюся область науки. Его преимущества, связанные со значительным повышением объёмов перерабатываемой информации на основе использования нейросетевых технологий, неоспоримы. При этом становятся также очевидными и основные его недостатки. Они преимущественно связаны с уровнем развития систем обучения принятия правильных решений. Из-за этого так много ошибок. Поэтому необходимо более активная разработка знание- порождающих методов и технологий принятия решений. В том числе и таких, которые могли бы восполнить недостатки восприятия больших объемов информации человеком – носителем естественного интеллекта. Предлагаемому частному решению этой проблемы и посвящена данная статья. Её основу составляют разработанные новые методы мониторинга состояния каналов передачи информации на основе когнитивной матричной графики бит передаваемых цифровых групповых сигналов.

Abstract. Artiﬁcial intelligence is the most dynamically developing ﬁeld of science. Its advantages associated with a signiﬁcant increase in the volume of processed information based on the use of neural network technologies are un- deniable. At the same time, its main disadvantages also become obvious. They are mainly related to the level of development of learning systems for making the right decisions. There are so many mistakes because of this. Therefore, a more active development of knowledge-generating methods and decision-making technologies is needed. Including those that could make up for the shortcomings of the perception of large amounts of information by a human carrier of natural intelligence. This article is devoted to the proposed partial solution to this problem. It is based on the developed new methods for monitoring the state of information transmission channels based on the cognitive matrix graphics of the bits of transmitted digital group signals.

Ключевые слова. Искусственный интеллект, математические открытия в информатике, знаниепорождающий дискретный анализ, комплексное разрешение ожесточающихся противоречий, результаты испытаний.
Key words. Artiﬁcial intelligence, mathematical discoveries in computer science, knowledge generating discrete analysis, complex resolution of ﬁerce contradictions, test results.

УДК 004.424

ВЫБОР РАЦИОНАЛЬНОГО СОСТАВА ФУНКЦИОНАЛЬНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ И ЕГО РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ДЛЯ БОРТОВЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ
SELECTION OF A RATIONAL COMPOSITION OF FUNCTIONAL SOFTWARE AND ITS ALLOCATION FOR ONBOARD COMPUTING SYSTEMS OF ROBOTIC COMPLEXES

Аннотация. Бортовые вычислительные системы (БВС) играют ключевую роль в робототехнических комплексах (РТК), обеспечивая переход к автономным системам. В статье представлен метод выбора рационального состава функционального программного обеспечения (ФПО) и его распределения по вычислительным узлам БВС РТК в экстремальных условиях. Метод основывается на решении задачи о многомерном рюкзаке с мультивыбором и учётом зависимостей между элементами. Это позволяет оптимизировать конфигурацию ФПО с учетом ограничений и требований задач. Разработанный метод может быть применен для обеспечения живучести БВС РТК в динамических условиях функционирования.

Abstract. Onboard computing systems (OCS) play a pivotal role in robotic complexes (RC), enabling the transition to autonomous systems. This article presents a method for selecting a rational composition of functional software (FS) and allocating it across computing nodes of RC OCS under extreme conditions. The method is based on solving a multidimensional knapsack problem with multichoice and dependencies between elements. This approach optimizes FS conﬁguration while accounting for constraints and task requirements. The developed method can be applied to ensure the survivability of RC OCS in dynamic operating environments.

Ключевые слова.Mноговерсионное программирование, бортовые вычислительные системы, робототехнические комплексы, БВС РТК, рациональный состав функционального ПО.
Key words. Multiversion programming, onboard computing systems, robotic complexes, Rational composition of functional software.