DOI: 10.33917/es-4.202.2025.70-77

Раскрывается сущность искусственного интеллекта как математической модели, используемой для автоматизации когнитивной деятельности человека. Определяются практические задачи, решаемые с помощью данной технологии, такие как автоматизация рутинных бизнес-процессов, персонализация маркетинговых предложений, выявление мошенничества, поддержка принятия управленческих решений и др. Изучены отрасли, в которых искусственный интеллект находит активное применение, включая здравоохранение, финансовую сферу, розничную торговлю, производство, энергетику и телекоммуникации. Особое внимание уделяется конкретным примерам использования искусственного интеллекта в проведении аукционов, в частности, в сфере недвижимости, энергетики, онлайн-рекламы и распределения вычислительных ресурсов. Раскрыты аукционные модели, их суть и сферы применения, такие как онлайн-аукционы, программатик-реклама, спотовые рынки электроэнергии, финансовые рынки и государственные закупки.

Анализируются перспективы внедрения инструментов на основе искусственного интеллекта в аукционы в контексте дальнейшей цифровизации российской экономики и потенциальные выгоды от их применения, такие как повышение прибыли, оптимизация использования ресурсов, снижение расходов на человеческий труд и прочих операционных затрат.

Источники:

1. Smith C. Introduction // The History of Artificial Intelligence [Электронный ресурс]. URL: https://courses.cs.washington.edu/courses/csep590/06au/projects/history-ai.pdf

2. Тимофеева А.Ю., Королева Е.Н. Искусственный интеллект в управлении экономикой // Наука XXI века: актуальные направления развития. 2021. № 1-2. С. 184–188.

3. Реутов Р.В. Влияние инноваций цифровой экономики на механизм нейтрализации дефектов банковского рынка // Экономико-правовые проблемы обеспечения экономической безопасности. 2021. С. 99–102.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-4.184.2022.46-55

Мировой тренд XXI в. — Индустрия 4.0 и цифровые платформы. В 2014 г. General Electric (GE) совместно с гигантами БигТеха — AT&T, Cisco, IBM и Intel — для захвата контроля над глобальной обрабатывающей промышленностью создала Ассоциацию участников промышленного интернета (IIC). К 2021 г. в IIC вошли Microsoft, Hewlett-Packard, Accenture, Huawei, Bosch, ЕМС, SAP, Siemens, SAS и др. GE с БигТехом создала промышленную облачную платформу Predix, объявив ее практически «операционной системой» для заводов, аналогом Android или iOS в мире машин, языком промышленного интернета. Однако в 2020 г. GE и Predix потерпели сокрушительное фиаско. В статье дан анализ ключевых причин и проблем, сформированы требования к цифровым платформам промышленного программного обеспечения. Описаны альтернативные решения и новые принципы реализации цифровой трансформации Индустрии 4.0 на основе закрывающих технологий цифрогенеза, графо-центричных платформ, инструментов, моделей и систем коллективного осознанного научно-обоснованного сбалансированного управления (производственного, корпоративного, социального, государственного). Предлагаемые Россией закрывающие технологии имеют колоссальный общественно-политический ресурс.

Источники:

Волович И.В., Хохлова М.Н. O теории моделирования и гиперграфе классов [Электронный ресурс] // Труды Математического института им. В.А. Стеклова. 2004. URL: https://spkurdyumov.ru/uploads/2016/08/o-teorii-modelirovaniya-igipergrafe-klassov.pdf.

Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р., Влиссидес Дж. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. СПб.: Питер, 2001.

#Гиперграф:Платформа. Руководство аналитика. М.: ООО «Гипер ГрафГрупп», 2021.

Глушков В.М. Синтез цифровых автоматов. М.: Физматгиз, 1962.

Ма Хуатэн Цифровая трансформация Китая. Опыт преобразования инфраструктуры национальной экономики. М.: Интеллектуальная литература, 2019.