«Искусственный Интеллект. Теория и практика» № 2/2026

Статьи, опубликованные в журнале «Искусственный Интеллект. Теория и практика» № 2(14)/2026

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

УДК 004.032.26

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ СТРАТЕГИЙ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ ЭКСПЛУАТАЦИЕЙ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
SYSTEM ANALYSIS OF MAINTENANCE STRATEGIES AND SETTING THE TASK OF MANAGING THE OPERATION OF COMPLEX TECHNICAL SYSTEMS

Аннотация. Проведён системный анализ четырёх стратегий технического обслуживания и ремонта сложных технических систем – от обслуживания по факту отказа до прогностического обслуживания. Сформулировано противоречие между потребностью в прогностическом обслуживании и отсутствием методики автоматизированного диагностирования и прогнозирования технического состояния. Предложена формализация научной задачи в виде кортежа трёх отображений.

Abstract. A systematic analysis of four strategies for the maintenance and repair of complex technical systems has been carried out, from failure maintenance to predictive maintenance. The contradiction between the need for predictive maintenance and the lack of methods for automated diagnosis and forecasting of technical condition is formulated. A formalization of the scientiﬁc problem in the form of a tuple of three maps is proposed.

Ключевые слова. Cложные технические системы, техническое обслуживание и ремонт, прогностическое обслуживание, диагностирование, прогнозирование, остаточный ресурс, нейронные сети, системный анализ.

Key words. Complex technical systems, maintenance and repair, predictive maintenance, diagnostics, forecasting, residual resource, neural networks, system analysis.

УДК 004.8

ПРОЕКТ «УНГЕРН». К ВОПРОСУ О ЦИВИЛИЗАЦИОННОМ МЕТАПРОГРАММИРОВАНИИ
PROJECT «UNGERN». ON THE ISSUE OF CIVILIZATIONAL METAPROGRAMMING

Аннотация. Aвторы предлагают проект изменения цивилизационной матрицы стран и регионов.

Abstract. The author proposes a project for changing the civilization matrix of countries and regions.

Ключевые слова. Безмасштабная «стелс» сеть, эффект Унгерна, политический Тенгри, крипточингизиды.

Key words. Scale-free stealth network, Ungern eﬀect, political Tengri, crypto Chingizides.

УДК 004.8

ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В НАБЛЮДЕНИИ ЗА ВЫБОРАМИ И РЕФЕРЕНДУМАМИ
PROSPECTS OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ELECTION AND REFERENDUM OBSERVATION

Аннотация. В статье рассматривается трансформация института общественного контроля за выборами в условиях цифровизации избирательной системы Российской Федерации. Отмечается, что с 2018 года обще- ственное наблюдение стало одним из самых массовых гражданских проектов. Ввод в эксплуатацию ГАС «Вы- боры» 2.0 в 2026 году и развитие дистанционного электронного голосования (ДЭГ) ставят перед наблюда- тельским сообществом новые вызовы, требующие обработки огромных массивов данных. Автор анализирует потенциал внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) для усиления возможностей наблюдателя: от автоматизированной проверки контрольных соотношений и выявления аномалий в электоральной стати- стике до обучения кадров и противодействия дезинформации..

Abstract. The article examines the transformation of the institution of public control over elections amidst the dig- italization of the Russian electoral system. It notes that since 2018, public observation has become one of the most widespread civic projects. The commissioning of the State Automated System «Vybory» 2.0 in 2026 and the develop- ment of Remote Electronic Voting (REV) present new challenges for the observer community, requiring the process- ing of vast amounts of data. The author analyzes the potential of introducing Artiﬁcial Intelligence (AI) technologies to enhance the observer’s capabilities: from automated veriﬁcation of control ratios and identiﬁcation of anomalies in electoral statistics to personnel training and countering disinformation.

Ключевые слова. Общественное наблюдение, ГАС «Выборы» 2.0, дистанционное электронное голосование (ДЭГ), искусственный интеллект (ИИ), электоральная статистика, легитимность, контрольные соотношения, цифровой суверенитет.

Key words. Public observation, State Automated System «Vybory» 2.0, Remote Electronic Voting (REV), Artiﬁcial Intelligence (AI), electoral statistics, legitimacy, control ratios, digital sovereignty.

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

УДК 004.8

ИНТЕГРАЦИЯ LLM И PROLOG ДЛЯ ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА ПРИ СТАТИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ КОДА
NTEGRATION OF LLM AND PROLOG FOR LOGICAL INFERENCE IN STATIC CODE ANALYSIS

Аннотация. В статье рассматриваются гибридные подходы, объединяющие большие языковые модели (LLM) и символические системы логического вывода, такие как Prolog, для решения задач статического ана- лиза программного кода. Основной целью работы является анализ возможностей нейросимволических си- стем, в которых LLM выполняют семантический разбор и извлечение фактов из текстов и исходного кода, а логические движки обеспечивают строгий вывод и проверку на основе формальных правил. В статье рас- сматриваются существующие исследования и практические реализации подобных систем, включая решения для обнаружения уязвимостей, автоматического исправления кода и поддержки процесса кодревью. Также анализируются инструменты и фреймворки, предназначенные для интеграции LLM с логическими системами, и обсуждаются их преимущества — интерпретируемость, детерминированность вывода и повышение точности анализа.

Abstract. The article discusses hybrid approaches that combine large language models (LLM) and symbolic infer- ence systems such as Prolog to solve problems of static analysis of program code. The main purpose of the work is to analyze the capabilities of neuro-symbolic systems in which LLMs perform semantic analysis and extract facts from texts and source code, and logic engines provide strict inference and veriﬁcation based on formal rules. The article examines existing research and practical implementations of such systems, including solutions for vulnerability de- tection, automatic code correction, and support for the code review process. Tools and frameworks designed to inte- grate LLM with logical systems are also analyzed, and their advantages are discussed — interpretability, deterministic inference, and improved analysis accuracy.

Ключевые слова. Искусственный интеллект, анализ уязвимости, семантический разбор, языковая модель, нейросеть.

Key words. Artiﬁcial intelligence, vulnerability analysis, semantic analysis, language model, neural network.

УДК 004.032.26

АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИЙ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
ANALYSIS OF METHODS FOR DETECTING ANOMALIES AND PREDICTING THE REMAINING RESOURCE OF COMPLEX TECHNICAL SYSTEMS BASED ON RECURRENT NEURAL NETWORKS

Аннотация. В статье проводится системный анализ методов обнаружения аномалий и прогнозирования остаточного ресурса оборудования применительно к задачам предиктивного технического обслуживания сложных технических систем. Рассматривается двухэтапная архитектура, сочетающая метод изолирующего леса для выявления отклонений от штатного режима функционирования и рекуррентные нейронные сети с архитектурой LSTM для прогнозирования траектории деградации и оценки остаточного ресурса. Показано, что совместное применение данных методов обеспечивает своевременное обнаружение предотказных со- стояний с заблаговременностью, достаточной для принятия управленческих решений по техническому об- служиванию.

Abstract. The paper presents a systematic analysis of anomaly detection and remaining useful life prediction meth- ods for predictive maintenance of complex technical systems. A two-stage architecture is examined, combining the Isolation Forest method for detecting deviations from normal operating conditions and Long Short-Term Memory recurrent neural networks for forecasting degradation trajectories and estimating remaining useful life. It is shown that the combined application of these methods enables timely detection of pre-failure states with suﬃcient lead time for maintenance decision-making.

Ключевые слова. Cложные технические системы, остаточный ресурс, LSTM, изолирующий лес, обнаружение аномалий, предиктивное техническое обслуживание, деградация, нейронные сети.

Key words. Complex technical systems, remaining useful life, LSTM, isolation forest, anomaly detection, predictive maintenance, degradation, neural networks.

УДК 004.032.26

ВЫБОР И ОБОСНОВАНИЕ КОНТРОЛИРУЕМЫХ ПАРАМЕТРОВ ПРИ АНАЛИЗЕ СОСТОЯНИЯ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОСЕТЕВОЙ ДИАГНОСТИКИ
SELECTION AND JUSTIFICATION OF CONTROLLED PARAMETERS IN THE ANALYSIS OF THE STATE OF COMPLEX TECHNICAL SYSTEMS USING NEURAL NETWORK DIAGNOSTICS

Аннотация. В статье предложена методика на базе нейросетевой модели, способной анализировать боль- шие данные для определения оптимального числа параметров для мониторинга и контроля технического со- стояния сложной технической системы. Предлагается решение проблемных вопросов машинного обучения, таких как мультиколлинеарность и «проклятие размерности» за счет обеспечения релевантности и устране- ния избыточность данных.

Abstract. The article proposes a methodology based on a neural network model that can analyze large data to deter- mine the optimal number of parameters for monitoring and controlling the technical condition of a complex technical system. The article proposes a solution to the problematic issues of machine learning, such as multi-collinearity and the «curse of dimensionality», by ensuring the relevance and eliminating the redundancy of data.

Ключевые слова. Данные, искусственный интеллект, мультиколлинеарность, переобучаемость, параметр, предиктивное техническое обслуживание, сложная техническая система, нейросетевая модель.

Key words. Data, artiﬁcial intelligence, multicollinearity, overﬁtting, parameter, predictive maintenance, complex technical system, neural network model.

УДК 004.8

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ LLM ДЛЯ СТАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА КОДА И ПОИСКА УЯЗВИМОСТЕЙ
USING LLM FOR STATIC CODE ANALYSIS AND VULNERABILITY DETECTION

Аннотация. В статье рассматривается применение больших языковых моделей (LLM) для задач статиче- ского анализа программного кода и выявления уязвимостей. Целью работы является анализ возможностей интеграции LLM с традиционными инструментами статического анализа (SAST) для повышения точности об- наружения ошибок и снижения количества ложных срабатываний. В статье рассматриваются существующие исследования и практические решения, демонстрирующие эффективность гибридного подхода, в котором LLM используются для семантического анализа кода, генерации правил и триажировки результатов анализа, а классические инструменты обеспечивают формальный анализ и масштабируемость. Описываются приме- ры инструментов и систем, включая IRIS, LSAST, Vulnhuntr и другие решения, использующие LLM для обнару- жения сложных уязвимостей и автоматизации процесса анализа.

Abstract. The article discusses the use of large language models (LLM) for static code analysis and vulnerability detection. The aim of the work is to analyze the possibilities of integrating LLM with traditional static analysis tools (SAST) to improve the accuracy of error detection and reduce the number of false positives. The article examines existing research and practical solutions demonstrating the eﬀectiveness of a hybrid approach in which LLMs are used for semantic code analysis, rule generation and triaging of analysis results, while classical tools provide formal analysis and scalability. Examples of tools and systems are described, including IRIS, LSAST, Vulnhuntr, and other solutions that use LLM to detect complex vulnerabilities and automate the analysis process.

Ключевые слова. Большие языковые модели, статический анализ кода, уязвимости программного обеспече- ния, SAST, гибридные методы анализа, нейросимволические системы, обнаружение уязвимостей, анализ про- грамм, Retrieval-Augmented Generation, безопасность программного обеспечения.

Key words. Large language models, static code analysis, software vulnerabilities, SAST, hybrid analysis methods, neuro-symbolic systems, vulnerability detection, program analysis, Retrieval-Augmented Generation, software se- curity.

УДК 004.032.26

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРОЦЕССОВ ДЕГРАДАЦИИ ФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
SYSTEM ANALYSIS OF ALGORITHMS FOR IDENTIFYING DEGRADATION PROCESSES OF THE PHYSICAL PROPERTIES OF COMPLEX TECHNICAL OBJECTS USING NEURAL NETWORKS

Аннотация. Рассмотрены и проанализированы вопросы, связанные с математическим моделировнием ал- горитмов для нейронных сетей, позволяющих проводить системный анализ состояния сложных технических объектов, предупреждающих их отказы. Рассмотрены и проанализированы наиболее распространенные от- казы, связанные с остаточными явлениями, накапливающимися при деградации свойств этих объектов, и ведущих к изменению их состояния. Показано, что предлагаемые алгоритмы идентификации моделей де- градационных процессов, основанные на системном анализе состояния сложных объектов, легко адаптиру- ются к широкой номенклатуре изделий приборостроения, машиностроения, электронной технике.

Abstract. The paper considers and analyzes issues related to the mathematical modeling of algorithms that allow for a systematic analysis of the state of complex technical objects and the prevention of their failures. The paper considers and analyzes the most common failures associated with residual phenomena that accumulate during the degradation of the properties of these objects and lead to changes in their state. The paper shows that the proposed algorithms for identifying degradation process models based on a systematic analysis of the state of complex objects can be easily adapted to a wide range of instruments, machinery, and electronic equipment.

Ключевые слова. Нейросеть, сложные технические объекты, идентификация процессов деградации, по- грешность обработки результатов измерений.

Key words. Neural network, complex technical objects, identiﬁcation of degradation processes, and error in pro- cessing measurement results.

УДК 004.8:519.876:355.4

ДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ НАКОПЛЕНИЯ РАСХОЖДЕНИЯ МЕЖДУ ОПЕРАТОРОМ И АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМОЙ В КОНТУРЕ БОЕВОГО УПРАВЛЕНИЯ
DYNAMIC MODEL OF ACCUMULATION OF DIVERGENCE BETWEEN AN OPERATOR AND AN AUTOMATED SYSTEM IN A COMBAT CONTROL LOOP

Аннотация. Цель работы состоит в построении динамической модели накопления расхождения между оператором и автоматизированной системой с элементами искусственного интеллекта в контуре боевого управления. Актуальность исследования обусловлена расширением применения искусственного интел- лекта в современных военных системах: при обработке разведывательной информации, сопровождении воздушных и наземных целей, управлении беспилотными средствами, распределении боевых ресурсов, поддержке принятия решений командиром и организации противодействия беспилотным летательным аппаратам. В таких условиях автоматизированная система может формировать формально обоснованную рекомендацию, которая расходится с решением оператора, учитывающего боевую обстановку, замысел старшего начальника, правила применения сил и средств, риск поражения своих подразделений, ограни- чения связи и неполноту разведданных.

Предложена модель накопления расхождения как последовательного процесса с состоянием, включающим уровень боевого риска, состояние ресурсов и качество данных обстановки. Введена метрика кумулятивного избыточного риска, определяемая как дисконтированное превышение ожидаемых потерь выбранного правила управления над контекстно-оптимальным правилом оператора в шкале боевых потерь. Показана неотрицательность и ограниченность метрики при конечных потерях. На имитационном примере продемонстрировано, что нелинейное накопление расхождения возникает не как универсальное свойство марковских процессов, а как следствие обратной связи между ошибочным действием, изменением боевой обстановки и последующим изменением порогов принятия решений. Предложены рекомендации по сни- жению расхождения: явное включение признаков боевой обстановки в алгоритм, адаптивное изменение порогов, байесовская калибровка по демонстрациям операторов, мониторинг кумулятивного риска и обязательная регистрация решений в журнале боевого применения.

Abstract. The paper develops a dynamic model for the accumulation of divergence between a human operator and an automated artiﬁcial-intelligence-enabled system in a combat control loop. The relevance of the study is determined by the growing use of artiﬁcial intelligence in modern military systems, including intelligence data processing, target tracking, unmanned systems, combat-resource allocation, command decision support and counter-unmanned aircraft operations. In such conditions, an automated recommendation may be formally justiﬁed but still diverge from the operator’s decision, which additionally reﬂects the tactical situation, commander’s intent, rules of engagement, fratricide risk, communication constraints and incomplete reconnaissance data.

A sequential model is proposed in which the system state includes combat-risk level, resource condition and the quality of situational data. A cumulative excess-risk metric is introduced as a discounted excess of the expected loss of the selected control rule over the context-optimal operator rule in the combat-loss scale. Non negativity and boundedness of the metric are established for bounded losses. A simulation example shows that nonlinear accumulation of divergence is not a universal property of Markov processes but results from feedback between erroneous action, changes in the combat situation and subsequent changes in decision thresholds. Practical recommendations are formulated for reducing divergence in combat-control systems.

Ключевые слова. Искусственный интеллект, боевое управление, автоматизированная система управле- ния, оператор, контур управления, кумулятивный риск, человеко-машинное расхождение, байесовская калибровка, имитационное моделирование, безопасность боевого применения.

Key words. Artiﬁcial intelligence, combat control, automated command-and-control system, operator, control loop, cumulative risk, human-machine divergence, bayesian calibration, simulation modelling, safety of military application.

УДК 004.056.53

ПОДХОД К ВЫБОРУ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА ДОКУМЕНТОВ В ГОСУДАРСТВЕННЫХ УЧРЕЖДЕНИЯХ
APPROACH TO SELECTING LARGE LANGUAGE MODELS USED FOR DOCUMENT ANALYSIS IN PUBLIC INSTITUTIONS

Аннотация. В статье представлены итоги тестирования ряда отечественных и зарубежных больших языковых моделей (LLM), используемых для анализа документов в государственных учреждениях в 2026 г. При выборе моделей для тестирования и составления рейтинга их возможностей рассматривались модели, обученные на русскоязычных датасетах. Отобранные модели должны быть открытыми и иметь возможность локального (без подключения к Интернету) использования на оборудовании ограниченной производительности.

Abstract. The article presents the results of testing a number of domestic and foreign large language models (LLM) used for document analysis in government agencies in 2026. When selecting models for testing and ranking their capabilities, models trained on Russian-language datasets were considered. The selected models must be open- source and capable of local (non-Internet-connected) use on limited-performance hardware.

Ключевые слова. Искусственный интеллект, обработка естественного языка, большие языковые модели, национальные языковые модели.

Key words. Artiﬁcial intelligence, natural language processing, large language models, and national language models.

УДК 004.8

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ УГРОЗ И СЦЕНАРИЕВ ИХ РЕАЛИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ТЕКСТОВОГО НОВОСТНОГО ПОТОКА С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
PREDICTING PROBABILITIES OF THREATS AND SCENARIOS OF THEIR IMPLEMENTATION BASED ON ANALYSIS OF TEXT NEWS FLOW USING MACHINE LEARNING TECHNOLOGIES

Аннотация. В статье представлена методика прогнозирования вероятностей угроз и сценариев их реали- зации на основе анализа новостного потока с применением машинного обучения. Предложена двухуровне- вая архитектура с независимым обучением: первый уровень классифицирует тип угрозы, второй – сценарий её развития. Основной инструментарий – совместное использование BERT для контекстно-зависимых векторных представлений текстов и BiLSTM с механизмом внимания для моделирования временных последовательностей новостей. Описаны этапы ретроспективного анализа исторического новостного массива, включая оригинальный алгоритм кластеризации с учётом иерархии географических топонимов. Предложен подход к формированию обучающей выборки в виде пяти типов семантико-темпоральных «образов». При- ведены архитектуры моделей и схема их совместной работы в режиме инференса. Сформулированы ре- комендации по масштабированию системы на обширный перечень угроз. Обозначены перспективные направления развития методики.

Abstract. This article presents a method for predicting threat probabilities and scenarios based on news ﬂow anal- ysis using machine learning. A two-tier architecture with independent learning is proposed: the ﬁrst tier classiﬁes the threat type, while the second classiﬁes its development scenario. The main toolkit is the combined use of BERT for context-sensitive text embeddings and BiLSTM with an attention mechanism for modeling temporal sequences of news. The stages of retrospective analysis of a historical news array are described, including an original clustering algorithm that takes into account the hierarchy of geographic toponyms. An approach to forming a training set in the form of ﬁve types of semantic-temporal “images” is proposed. The model architectures and a diagram of their joint operation in inference mode are presented. Recommendations for scaling the system to a wide range of threats are formulated. Promising areas for further development of the method are outlined.

Ключевые слова. Прогнозирование угроз, новостной поток, машинное обучение, BERT, BiLSTM, механизм внимания, двухуровневая архитектура, семантическая динамика, временные ряды, обработка естественного языка.

Key words. Threat prediction, news ﬂow, machine learning, BERT, BiLSTM, attention mechanism, two-level archi- tecture, semantic dynamics, time series, natural language processing.

УДК 004.032.26

МЕТОДЫ И АРХИТЕКТУРЫ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПЕРЕВОДА ЖЕСТОВОГО ЯЗЫКА В ТЕКСТ
METHODS AND ARCHITECTURES OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR SIGN LANGUAGE TO TEXT TRANSLATION

Аннотация. В статье представлены современные методы и подходы к переводу жестового языка в текст с ис- пользованием искусственных нейронных сетей. Рассмотрены основные архитектуры, такие как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные сети (RNN) и трансформеры, а также их применение для распознава- ния жестов и обработки видеоданных. Проведен сравнительный анализ эффективности различных алгорит- мов на основе открытых наборов данных жестового языка, таких как ASL и RSL.

Abstract. The article presents modern methods and approaches to sign language to text translation using artiﬁcial neural networks. The main architectures, such as convolutional neural networks (CNN), recurrent networks (RNN) and transformers, as well as their application to gesture recognition and video data processing are considered. A comparative analysis of the eﬀectiveness of various algorithms based on open sign language datasets, such as ASL and RSL, is carried out.

Ключевые слова. Жестовый язык, искусственные нейронные сети, перевод текста, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, трансформеры, распознавание жестов, мультимодальные системы.

Key words. Sign language, artiﬁcial neural networks, text translation, convolutional neural networks, recurrent neural networks, transformers, gesture recognition, multimodal systems.

УДК 004.8

КИБЕРНЕТИКА ВЫСШЕГО ПОРЯДКА. ЧАСТЬ ПЕРВАЯ. МИРОВОЗЗРЕНИЕ
HIGHER-ORDER CYBERNETICS. PART ONE. WORLDVIEW

Аннотация. В статье представлены результаты исследования влияния фактора веры в Творца на политиче- скую ориентацию, рассматриваемую в контексте коллективных (патриотизм) или личных интересов (либе- рализм). Оценивается жизнь людей в соответствии с догматами их веры и интересами общества (страны). В качестве исходных данных для предметного анализа приняты полные биографии выдающихся людей из базы MIT Pantheon.

Предложен метод классификации по девяти вариантам мировоззрения по текстам биографий: {вера: не верит, неизвестно, верит} × {ориентация: либерализм, центризм, патриотизм}. Трудоёмкий анализ текстов биографий осуществлялся ИИ-агентами ГигаЧат и Perplexity. Без этой обработки результаты исследования появились бы не скоро (более 5 лет). Критерии оценки мировоззрения могут вызывать дискуссию по поводу их субъективности, однако подобная интеллектуальная формализация оправдана для междисциплинарных эмпирических исследований сложных экзистенциальных вопросов. Учтён и фактор веры в СССР.

Анализ оценок биографий показал, что вера и политическая ориентация выдающихся людей значимо свя- заны (χ² = 15,93, p < 0,05). Технологическое развитие снижает долю верующих, но не меняет распределение политических ориентаций. То есть звёздное небо меркнет, а нравственный закон устойчив. Зодиак, кодиру- ющий влияние «космических сил» на Землю в момент рождения выдающегося человека, не является стати- стически значимым предиктором его веры, ориентации или психологических черт. Вместе с тем две черты психопрофилирования по модели O.C.E.A.N. – добросовестность (C) и доброжелательность (A) – определяют патриотическую ориентацию в 63% случаев. Иными словами определяет мировоззрение не то, когда чело- век родился (фактор Космоса), а то, с какими психологическими чертами он сформировался – факторы био- логической и культурной эволюции.

В заключении излагаются перспективы применения полученных результатов для практических задач обеспе- чения безопасности.

Abstract. The article presents the results of a study of the inﬂuence of the factor of faith in the Creator on political orientation, considered in the context of collective (patriotism) or personal interests (liberalism). People’s lives are evaluated in accordance with the tenets of their faith and the interests of the society (country). The full biographies of prominent people from the MIT Pantheon database were used as the initial data for the subject analysis.

A classiﬁcation method is proposed for nine worldviews based on the texts of biographies: {faith: does not believe, unknown, believes} × {orientation: liberalism, centrism, patriotism}. The laborious analysis of the texts of biographies was carried out by AI agents Gigachat and Perplexity. Without this treatment, the results of the study would not have appeared soon (more than 5 years). Criteria for evaluating worldviews can provoke discussion about their subjectivity, but such intellectual formalization is justiﬁed for interdisciplinary empirical research of complex existential issues. The factor of faith in the USSR is also taken into account.

An analysis of the biographies showed that the faith and political orientation of prominent people are signiﬁcantly related (χ2 = 15.93, p < 0.05). Technological development reduces the proportion of believers, but does not change the distribution of political orientations. That is, the starry sky is fading, but the moral law is stable. The zodiac, which encodes the inﬂuence of «cosmic forces» on the Earth at the time of an outstanding person’s birth, is not a statistically signiﬁcant predictor of his faith, orientation, or psychological traits. At the same time, there are two features of psychoproﬁling according to the O.C.E.A.N. model. Conscientiousness (C) and benevolence (A) determine patriotic orientation in 63% of cases. In other words, the worldview is determined not by when a person was born (the Cosmic factor), but by what psychological traits he was formed with – the factors of biological and cultural evolution.

In conclusion, the prospects for applying the results obtained to practical safety tasks are outlined.

Ключевые слова. Кибернетика высшего порядка, мировоззрение, вера в Творца, политическая ориентация, Большая пятёрка, OCEAN, волны Тоффлера, MIT Pantheon, перспективы пост-сингулярности, ИИ.

Key words. Keywords: higher-order cybernetics, worldview, faith in the Creator, political orientation, Big Five, OCEAN, Toﬄer waves, MIT Pantheon, post-singularity perspectives, AI.

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

УДК 004.8

ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ ФОРМИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЛИКА ОБЪЕКТОВ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
ON ONE APPROACH TO FORMING THE TECHNICAL APPEARANCE OF TELECOMMUNICATION SYSTEM OBJECTS

Аннотация. В работе рассматриваются актуальные вопросы для алгоритмического и графо-аналитическо- го обеспечения информационных и экспертных систем при создании объектов для телекоммуникационных средств обслуживания потребителей информации. Телекоммуникационное оборудование и информацион- ные системы сегодня проникли во все сферы деятельности человека и требуются обоснованные аналити- ческие разработки с элементами искусственного интеллекта (ИИ) для организации экспертных систем, они базируются на знаниях и на фундаментальных основах предшественников. Вопросы для повышения уровней безопасности и надежности телекоммуникационных систем всегда должны находится на переднем плане. Существенным здесь являются создание блоков информационной системе формирования первичного об- раза для телекоммуникационной системы и изначальный замысел проекта. В статье показан один из подхо- дов к разработке экспертной информационной системы к проведению первичного анализа многоканальным телекоммуникационным системам массового обслуживания.

Abstract. The paper discusses relevant issues for algorithmic and graph-analytical support of information and ex- pert systems in the creation of objects for telecommunication services for information consumers. Today, telecom- munication equipment and information systems have penetrated into all areas of human activity, and it is necessary to develop reasonable analytical solutions with elements of artiﬁcial intelligence (AI) for the organization of expert systems based on knowledge and the fundamental principles of their predecessors. The issues of increasing the security and reliability of telecommunication systems should always be at the forefront. The creation of blocks in the information system for forming the initial image for a telecommunication system and the initial concept of the project are essential. The article shows one of the approaches to developing an expert information system for conducting initial analysis of multi-channel telecommunication systems.

Ключевые слова. Экспертная система, искусственный интеллект, безопасность, алгоритм, канал обслужива- ния, технический облик, связь.

Key words. Expert system, artiﬁcial intelligence, security, algorithm, service channel, technical appearance, com- munication.

УДК 004.8

ИНТЕГРАЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КОСМИЧЕСКУЮ ЭЛЕКТРОНИКУ
INTEGRATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE INTO SPACE ELECTRONICS

Аннотация. Исследованы факторы, влияющие на обеспечение функционирования алгоритмов искусствен- ного интеллекта непосредственно на базе бортовой электронной аппаратуры, находящейся на космическом объекте. Проанализированы результаты исследований проектов, связанных с анализом данных о радиоизлучении, солнечной активности, магнитных полях и космических структурах. Даны рекомендации по защите электронной бортовой аппаратуры для интеграции искусственного интеллекта в космическую электронику.

Abstract. The factors inﬂuencing the operation of artiﬁcial intelligence algorithms directly based on onboard elec- tronic equipment located on a spacecraft are investigated. The results of research projects related to the analysis of data on radio emissions, solar activity, magnetic ﬁelds, and space structures are analyzed. Recommendations are provided for protecting onboard electronic equipment for the integration of artiﬁcial intelligence into space electronics.

Ключевые слова. Радиоизлучение, солнечная активность, гравитационные волны, магнитные поля, защита аппаратуры.

Key words. Radio emission, solar activity, gravitational waves, magnetic ﬁelds, equipment protection.

УДК 004.89

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
INTELLIGENT CONTROL SYSTEMS

Аннотация. Рассмотрены общие вопросы интеллектуализации систем управления. Рассмотрена иерархия уровней интеллектуального управления, дан сравнительный анализ различных средств искусственного ин- теллекта. Приведены основные понятия и определения, такие как нечеткие множества и некоторые над ними операции.

Abstract. The general issues of control systems intellectualization are considered. The hierarchy of levels of intel- lectual control is considered, and a comparative analysis of various means of artiﬁcial intelligence is given. The basic concepts and deﬁnitions, such as fuzzy sets and some operations on them, are given.

Ключевые слова. Искусственный интеллект, нечеткие множества, уровни интеллектуального управления.

Key words. Artiﬁcial intelligence, fuzzy sets, levels of intelligent control.