Ключевое слово: «искусственный интеллект»

Сегодня искусственный интеллект активно внедряется во все сферы человеческой деятельности, начиная развлечениями, а заканчивая научными исследованиями. Для преподавателей учебных заведений МВД России нейросеть может стать отличным помощником для поиска информации и подготовки учебного материала. И поскольку сама суть образовательной деятельности заключается в правильной подаче актуальных знаний, человеческие навыки с компьютерными знаниями могут стать отличным тандемом для курсантов и слушателей. Данная статья посвящена изучению воздействия искусственного интеллекта на важнейшую профессию, а также перспективных методах его использования.

В статье рассматриваются актуальные направления современных научных исследований в области педагогики и психологии, обусловленные цифровой трансформацией образования, изменением образовательных потребностей личности и усилением внимания к психологическому благополучию обучающихся. Анализируются возможности применения искусственного интеллекта и цифровых образовательных платформ, значение самоорганизации учебной деятельности, мотивации, эмоционального благополучия и индивидуализации обучения. Особое внимание уделяется междисциплинарному взаимодействию педагогики и психологии, а также необходимости научно обоснованной оценки эффективности образовательных технологий. Обосновывается положение о том, что качество современного образования определяется не только академическими результатами, но и развитием самостоятельности, критического мышления, социальной компетентности и способности человека к непрерывному обучению. Делается вывод о необходимости интеграции эмпирических исследований, инновационных педагогических практик и психологически ориентированного сопровождения образовательного процесса.

Представлен метод программного ускорения инференса нейронных сетей на отечественной аппаратно-программной платформе «Эльбрус». Цель работы состоит в адаптации ONNX Runtime и EML к архитектуре «Эльбрус». Испытания десяти моделей показали, что «Эльбрус-2С3» по геометрическому среднему времени инференса в 2,3 раза быстрее Intel Core i7-4790. Метод сохраняет переносимость и точность моделей.

В работе проведён анализ практик применения искусственного интеллекта (ИИ) в HR‑процессах предприятий оборонно‑промышленного комплекса (ОПК). Рассмотрены возможности автоматизации ключевых этапов рекрутинга — от скрининга резюме до прогнозирования успешности кандидата — с оценкой сокращения трудозатрат рекрутера (до 83 % на этапе скрининга). Выявлены основные риски использования ИИ: предвзятость алгоритмов (затрагивает 42 % компаний), недостаточная прозрачность решений (58 % компаний), ошибки в оценке компетенций и угрозы конфиденциальности данных. На основе модели «трёх областей развития ИИ» систематизированы перспективные направления внедрения технологий для ОПК — работа с «тёплым пулом» кандидатов, Talent Marketplace и диалоговые боты. Предложены практические рекомендации по минимизации рисков: сохранение человеческого контроля на финальных этапах принятия решений, регулярный аудит алгоритмов на предвзятость, обеспечение прозрачности оценки и соответствие ИИ‑систем требованиям информационной безопасности. Результаты подтверждают, что комбинированный подход (ИИ + экспертный контроль) снижает количество исков о дискриминации на 23 % и повышает качество найма на 18 % при сохранении экономии времени на уровне 60–70 %.

В работе предложена концепция защищённого программно-аппаратного комплекса для автоматического протоколирования совещаний. Система обеспечивает полный цикл обработки аудиопотока: от захвата речи до формирования протокола и рассылки поручений, выполняемый исключительно внутри корпоративного контура. Проведён анализ рыночных аналогов, выявлены их недостатки, обоснована экономическая эффективность внедрения ПАК. Окупаемость комплекса составляет менее полугода за счёт сокращения трудозатрат на 917 человеко-часов в год.