https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59786| Title: | Artificial intelligence: definition and prospects for use in the field of humanities research |
| Other Titles: | Искусственный интеллект: определение и перспективы использования в сфере гуманитарных исследований |
| Authors: | Skiba, I. R. Kolesnikov, A. V. |
| Keywords: | материалы конференций;artificial intelligence;large language model;humanities research |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Skiba, I. R. Artificial intelligence: definition and prospects for use in the field of humanities research = Искусственный интеллект: определение и перспективы использования в сфере гуманитарных исследований / I. R. Skiba, A. V. Kolesnikov // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2025. – Вып. 9. – С. 241–246. |
| Abstract: | This article explores definitions of artificial intelligence (AI) and its prospects in humanities research. It defines an object-oriented approach to understanding AI and analyzes key components of its architecture: data and algorithms. The article examines the potential development of AI technologies, including artificial general intelligence (AGI) and artificial superintelligence (ASI). The limitations of modern AI models are discussed, particularly their inability to replace humanities researchers, while their usefulness as a tool for supporting scientific activity is emphasized. |
| Alternative abstract: | Статья предлагает системный анализ искусственного интеллекта (ИИ) как технологического феномена с позиций объектно-ориентированной парадигмы. В отличие от традиционных историкотехнологических подходов, авторы рассматривают ИИ как совокупность дискретных артефактов, обладающих устойчивыми архитектурными характеристиками. Ключевыми компонентами такой архитектуры выступают: 1) данные в цифровом представлении, включающие как экзогенную информацию, так и эндогенные алгоритмические структуры; 2) машинные алгоритмы обучения, принципиально отличающиеся от классических детерминированных алгоритмов способностью к параметрической самоорганизации. Особое внимание уделяется анализу эмерджентных свойств современных ИИ систем, проявляющихся в непредсказуемости выводов при идентичных входных данных. Это свойство, обусловленное стохастической природой машинного обучения, создаёт фундаментальные ограничения для применения ИИ в экспертно-ориентированных областях. Авторы детально исследуют феномен "чёрного ящика"нейросетевых архитектур, подчёркивая принципиальную несводимость процессов принятия решений в глубоких нейронных сетях к интерпретируемым логическим схемам. В контексте развития технологий общего искусственного интеллекта (AGI) обсуждаются современные исследовательские тренды, включая мультимодальное обучение, нейросимволическую интеграцию и метаобучение. При этом отмечается, что современные системы типа GPT-4 и Gemini демонстрируют лишь узкоспециализированную компетентность, оставаясь в рамках слабого ИИ. В заключении формулируются этические императивы для интеграции ИИ в гуманитарную сферу: необходимость разработки специализированных онтологий предметных областей, создание гибридных экспертных систем "человек-ИИ целесообразность сохранения эпистемологического суверенитета исследователя. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59786 |
| Appears in Collections: | OSTIS-2025 |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Skiba_Artificial.pdf | 101.7 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.