Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет (кафедра правоведения, заведующий кафедрой)
Россия
с 01.01.2013 по настоящее время
Россия
В статье раскрыты особенности современных трендов развития искусственного интеллекта как одного из важнейших механизмов становления информационного общества в Российской Федерации. Намеченные стратегические цели в области искусственного интеллекта до 2030 года оценены с точки зрения их достижимости и масштабности. Показано принципиальное отличие моделей интеллектуальной поддержки принятия решений от других технологий искусственного интеллекта. Определены наиболее существенные ожидаемые изменения технологий интеллектуальной поддержки принятия решений в управлении организационными системами.
искусственный интеллект, национальная стратегия, интеллектуальная поддержка принятия решений, управление, организационные системы
1. Тормундссон Б. Объем мирового рынка искусственного интеллекта в 2021 году с прогнозом до 2030 года. 2023. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www-statista-com.translate.goog/statistics/1365145/artificial-intelligence-market-size/?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ru&_x_tr_hl=ru&_x_tr_pto=wapp (дата обращения 29.04.2024)
2. Болдуин Л. Великобритания занимает 4 место в глобальном индексе ИИ. 2023. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www-government--transformation-com.translate.goog/en/citizen-experience/uk-ranks-fourth-in-global-ai-index?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ru&_x_tr_hl=ru&_x_tr_pto=wapp (дата обращения 29.04.2024)
3. Олдейн Д. Правительства стран Восточной Азии повышают готовность к искусственному интеллекту. 2022. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www-globalgovernmentforum-com.translate.goog/east-asian-governments-surge-in-ai-readiness-see-global-rankings-in-full/?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ru&_x_tr_hl=ru&_x_tr_pto=wapp (дата обращения 29.04.2024)
4. Отчет об Индексе искусственного интеллекта 2023. Стенфордский университет. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ai.gov.ru/knowledgebase/infrastruktura-ii/2023_otchet_ob_indekse_ii_artificial_intelligence_index_report_stanford/ (дата обращения 29.04.2024)
5. Soori M., Arezoo B., Dastres R. Artificial intelligence, machine learning and deep learning in advanced robotics, a review // Cognitive Robotics. – 2023. – Vol. 3. –P. 54-70. – DOI https://doi.org/10.1016/j.cogr.2023.04.001
6. Каденас К. Наука и новая эра искусственного интеллекта. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www-nature-com.translate.goog/immersive/d41586-023-03017-2/index.html?error=cookies_not_supported&code=09899e3c-4648-4857-aaee-1a980be8bb83&_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ru&_x_tr_hl=ru&_x_tr_pto=wapp (дата обращения 29.04.2024)
7. Стенограмм пленарного заседания конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта. 24.11.2023. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.kremlin.ru/events/president/transcripts/72811 (дата обращения 29.04.2024)
8. Кардилло Э. Сколько компаний используют ИИ? 2023. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://explodingtopics-com.translate.goog/blog/companies-using-ai?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ru&_x_tr_hl=ru&_x_tr_pto=wapp&_x_tr_hist=true (дата обращения 29.04.2024)
9. Указ Президента РФ от 10.10.2019 г. № 490 (ред. от 15.02.2024 г.) «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_335184/ (дата обращения 29.04.2024)
10. Заседание Совета по стратегическому развитию и национальным проектам. Стенограмма. 21.12.2023. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.kremlin.ru/events/councils/by-council/1029/73083 (дата обращения 29.04.2024)
11. Горский В. Система поддержки принятия решений как новый рубеж для бизнеса и для программистов. IBS. 2023. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/companies/ibs/articles/759482/ (дата обращения 29.04.2024)
12. Челидзе Д. Искусственный интеллект и цифровые советники. Часть 2: как устроено и что не так? 2023. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.chelidze-d.com/post/dss-2 (дата обращения 29.04.2024)
13. Антипова С. А.,. Лабец В. В., Филяев М. П. Концептуальные основы применения технологий искусственного интеллекта в системе материально-технического обеспечения Вооруженных Сил Российской Федерации // Военная мысль. – 2023. – № 7. – С. 100-112. – EDN MNOKUM.
14. Федюшкин А. В., Разиков В. Н. Модель системы поддержки принятия решения для управления образовательной деятельностью вуза // Научный резерв. – 2023. – № 2 (22). – С. 65-72. – EDN JBFCIF.
15. Максимов А. В. Методы поддержки принятия решений в оперативном управлении при чрезвычайных ситуациях: обзор исследований // Национальная безопасность и стратегическое планирование. – 2023. – № 2(42). – С. 91-102. – DOIhttps://doi.org/10.37468/2307-1400-2023-2-91-102. – EDN CJCPWN.
16. Богданова Е. М., Матвеев А.В. Формализация модели интеллектуальной поддержки принятия решений при реагировании на чрезвычайные ситуации на транспорте // Научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России". – 2021. – № 2. – С. 100-107. – EDN XFPPAA.
17. Ямашкин С. А. Управление в организационных системах на основе пространственных данных: геопортальный подход // Современные наукоемкие технологии. – 2023. – № 3. – С. 57-61. – DOIhttps://doi.org/10.17513/snt.39556. – EDN BMKKZB.
18. Афанасьев М. А. Рентабельность функционирования СППР с подсистемой принятия решений безлюдными технологиями // Научные труды Вольного экономического общества России. – 2023. – Т. 241, № 3. – С. 251-261. – DOIhttps://doi.org/10.38197/2072-2060-2023-241-3-251-261. – EDN LWDQVF.
19. Коткова Е. А., Матвеев А. В. Структурная схема системы интеллектуального управления эвакуацией // Научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России". – 2024. – № 2. – С. 62-69. – DOIhttps://doi.org/10.61260/2218-130X-2024-2-62-69. – EDN VINYXR.
20. González-Villa J. et al. Decision-support system for safety and security assessment and management in smart cities // Multimedia Tools and Applications. –2024. – V. 83. – No 22. – P. 61971-61994. – DOI https://doi.org/10.1007/s11042-023-16020-6
21. Шмыткина Е. М. Архитектура системы поддержки принятия решений при реагировании на чрезвычайные ситуации на транспорте // Национальная безопасность и стратегическое планирование. – 2023. – № 4(44). – С. 68-77. – DOIhttps://doi.org/10.37468/2307-1400-2024-2023-4-68-77. – EDN GAYIOA.
22. Максимов А. В., Матвеев А. В. Перспективы использования коллективных знаний при реагировании на чрезвычайные ситуации // Научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России". – 2019. – № 4. – С. 89-97. – EDN QPBTLA.
23. Сорокин А. А. и др. Обработка информации для системы поддержки принятия решений при противопожарном мониторинге лесных массивов // Известия саратовского университета. Серия математика, механика, информатика. – 2023. – Т. 23. – № 1. – С. 126-138. – DOIhttps://doi.org/10.18500/1816-9791-2023-23-1-126-138. EDN PCOXKQ.
24. Бранч Э. Системы поддержки принятия решений: продвижение эффективного стратегического выбора. 2023. Нидерланды. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www-iienstitu-com.translate.goog/en/blog/decision-support-systems-advancing-effective-strategic-choices?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ru&_x_tr_hl=ru&_x_tr_pto=wapp&_x_tr_hist=true (дата обращения 29.04.2024)
