+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика
5.2.4. Финансы
5.2.5. Мировая экономика
5.2.6. Менеджмент

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Три измерения искусственного интеллекта в системном проектировании наукоемкой продукции

Купить электронную версию статьи

т. 20, вып. 7, июль 2024

Получена: 28.12.2023

Получена в доработанном виде: 09.02.2024

Одобрена: 19.03.2024

Доступна онлайн: 15.07.2024

Рубрика: Приоритеты России

Коды JEL: О21, О32, О33

Страницы: 1208–1234

https://doi.org/10.24891/ni.20.7.1208

Леонов А.В. доктор экономических наук, профессор, Российская академия ракетных и артиллерийских наук (РАРАН), Москва, Российская Федерация  
alex.clein51@yandex.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: отсутствует

Пронин А.Ю. кандидат технических наук, доцент, Российская академия ракетных и артиллерийских наук (РАРАН), Москва, Российская Федерация pronin46@bk.ru 
отсутствует

Предмет. Роль и место искусственного интеллекта в системном проектировании наукоемкой продукции.
Цели. Определение этапов внедрения искусственного интеллекта в системное проектирование наукоемкой продукции.
Методология. Применены общенаучные методы исследования.
Результаты. Установлено, что искусственный интеллект в системном проектировании наукоемкой продукции следует рассматривать как единый программно-алгоритмический, системно-технологический и понятийно-терминологический комплекс. Выявлены методологические и мировоззренческие проблемы внедрения искусственного интеллекта в системное проектирование. Для решения методологических проблем построена динамическая модель движения от «возможности» к «действительности». Для решения мировоззренческих проблем сформулированы базовые адаптированные определения понятий «интеллект», «искусственный интеллект» и «гибридный интеллект». Определена структура гибридного интеллекта и обоснована необходимость его использования в системном проектировании. Предложено использовать современную методологию программно-целевого планирования для организации поэтапного, планомерного и скоординированного внедрения технологий искусственного интеллекта в системное проектирование наукоемкой продукции.
Выводы. Полученные результаты могут быть использованы при разработке государственных научно-технологических программ и планов по созданию наукоемкой продукции различного назначения в интересах обеспечения устойчивости инновационно-технологического развития и национальной безопасности Российской Федерации с учетом современной геополитической и экономической обстановки в мире.

Ключевые слова: искусственный интеллект, системное проектирование, наукоемкая продукция, принципы, методы, технология, планирование, государственная программа

Список литературы:

  1. Буренок В.М., Лавринов Г.А., Подольский А.Г. Оценка стоимостных показателей высокотехнологичной продукции: монография. М.: Граница, 2012. 423 с.
  2. Amendola B. Cost Effectiveness in New Technologies. Reports of Practical Oncology & Radiotherapy, 2013, vol. 18, suppl. 1, pp. S9–S11. URL: Link
  3. Calderon M.R. The Pillars of Cost-Effectiveness: A Practical Guideline for New Technology Cost-Effective Decision-Making. Value in Health, 2015, vol. 18, iss. 3. URL: Link
  4. Calderon M.R., Salvatierra O.A., Roording R. The New Technology Cost-Effectiveness Checklist: Introducing a Practical Guideline for the Selection of Health Technologies. Value in Health, 2015, vol. 18, iss. 7. URL: Link
  5. Ely A., Van Zwanenberg P., Stirling A. Broadening out and Opening Up Technology Assessment: Approaches to Enhance International Development, Co-ordination and Democratisation. Research Policy, 2014, vol. 43, iss. 3, pp. 505–518. URL: Link
  6. Woertman W.H., Van de Wetering G., Adang E.M.M. Cost-Effectiveness on a Local Level: Whether and When to Adopt a New Technology. Medical Decision Making, 2014, vol. 34, iss. 3, pp. 379–386. URL: Link
  7. Cho J., Lee J. Development of a New Technology Product Evaluation Model for Assessing Commercialization Opportunities Using Delphi Method and Fuzzy AHP Approach. Expert Systems with Applications, 2013, vol. 40, iss. 13, pp. 5314–5330. URL: Link
  8. Батьковский А.М., Леонов А.В., Пронин А.Ю. Оптимизация использования финансовых средств, выделяемых на создание высокотехнологичной продукции // Экономический анализ: теория и практика. 2019. Т. 18. Вып. 1. С. 164–178. URL: Link
  9. Батьковский А.М., Фомина А.В., Батьковский М.А. и др. Управление развитием оборонно-промышленного комплекса: монография. М.: Тезаурус, 2015. 536 с.
  10. Леонов А.В., Подольский А.Г., Пронин А.Ю. Системное проектирование высокотехнологичной продукции: методология и практика: монография. М.: ИНФРА-М, 2024. 384 с.
  11. Буренок В.М., Крюков К.Ю. Синхронизация разработки государственных программ в области национальной безопасности // Вооружение и экономика. 2021. № 1. С. 5–10. URL: Link
  12. Леонов А.В., Пронин А.Ю. Новая парадигма искусственного интеллекта // Компетентность. 2023. № 2. С. 37–46. URL: Link
  13. Леонов А.В., Пронин А.Ю. Проблемы развития искусственного интеллекта в России и пути их решения // Искусственный интеллект: теория и практика. 2023. № 1. С. 17–24.
  14. Буравлев А.И. О задачах многокритериального выбора // Вооружение и экономика. 2021. № 1. С. 131–138. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-875X (Online)
ISSN 2073-2872 (Print)

Свежий номер журнала

т. 20, вып. 10, октябрь 2024

Другие номера журнала