РАЗВИТИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОБУЧЕНИЯ
Authors: Останин О.В. , Останина Е.А. 
Published: December 2024

В статье проанализированы вопросы становления искусственного интеллекта и его состояния на современном этапе развития научно-технического прогресса, которое приобретает все более выраженные особенности в условиях нарастания социально-экономических противоречий, а также проводимой некоторыми странами санкционной политики и нарушением устоявшихся связей во многих областях взаимодействия. В России применение искусственного интеллекта получило распространение во многих областях, в том числе в образовательных целях при решении ряда практических прикладных задач. Однако существуют внешние причины сдерживания его применения, к которым можно отнести, в том числе, наложение санкций на поставки в нашу страну электронных компонентов вычислительной техники. Прорабатываемые компенсационные мероприятия пока не позволяют в полной мере нивелировать негативное влияние санкций на полноценное развитие систем искусственного интеллекта, технологии которого требовательны к вычислительным ресурсам. В работе приведен краткий анализ развития искусственного интеллекта и применения технологических решений на его базе для решения прикладных задач обучения. В связи с этим целесообразно выявление перспективных направлений развития технологической составляющей искусственного интеллекта в условиях сложившихся внешних условиях для ее успешной реализации при обучении специалистов. Вывод о высоких требованиях к производительности вычислительной техники влечет за собой рассмотрение альтернативных возможностей достижения заданных целей по реализации искусственного интеллекта в решении практических задач. Перспективным направлением технической реализации представляются аналоговые решения, которые позволяют нивелировать некоторые недостатки цифровых технологий. На основе анализа развития искусственного интеллекта, применяющихся языков программирования для нейронных сетей, проведенного в работе, исследователи пришли к выводу о перспективности разработки нового языка программирования, использующего свойственно-ориентированный подход, для преодоления выявленных противоречий.

The article analyzes the issues of the formation of artificial intelligence and its state at the present stage of the development of scientific and technological progress, which is becoming more pronounced in the conditions of increasing socio-economic contradictions, as well as the sanctions policy pursued by some countries and the violation of established ties in many areas of interaction. In Russia, the use of artificial intelligence has become widespread in many areas, including the use of technology for educational purposes, in solving a number of practical applied problems. However, there are external reasons for restraining its use, which include, among other things, the imposition of sanctions on the supply of electronic components of computer technology to our country. The compensation measures being worked out do not yet allow us to fully offset the negative impact on the development of artificial intelligence systems, whose technologies are demanding of computing resources. The paper provides a brief analysis of the development of artificial intelligence and the application of technological solutions based on it to solve applied learning problems. In this regard, it is advisable to identify promising areas for the development of the technological component of artificial intelligence in the prevailing external conditions for successful implementation in the training of specialists. The conclusion about the high demands on the performance of computer technology entails consideration of alternative possibilities for achieving the set goals for the implementation of artificial intelligence in solving practical problems. Analog solutions seem to be a promising direction of technical implementation, which make it possible to neutralize some of the disadvantages of digital technologies. Based on the analysis of the development of artificial intelligence, applied programming languages for neural networks, conducted in the work, the researchers come to the conclusion that it is promising to develop a new programming language using a feature-oriented approach to overcome the identified contradictions.