Перед совещанием о развитии технологий искусственного интеллекта Путин знакомится с будущим избирателем...
Опубликовано БИЗНЕС Online на YouTube 30.05.2019
Властелином мира можно стать, обеспечив монополию в сфере искусственного интеллекта. Об этом заявил на Совещании Президент РФ Владимир Путин.
Татьяна-Григорьевна Мануковская, 31.05.2019 15:14
В больницах нет санитаров, на Скорой помощи – врачей. В ЖКХ сварщиков, сантехников, инженеров, способных определить, почему крыша течёт, прежде чем её ремонтировать, две трети населения страны платят за капремонт, который случится лет через двадцать после их смерти… В большинстве больниц нет врачей-специалистов, таких как невролог, кардиолог, отоларинголог, уролог – только в платных…
А у нас всё бабло – в «Искусственный интеллект». Причём, программу «Развитие Искусственного интеллекта» подготовил Г.Греф.
И школа в этой программе будет готовить индивидуалов с искусственно нарушенной психикой разделяя детей на касты и группы, потому что мы – не американцы и англичане!
Наши дети хотят дружить и учиться вместе, помогая друг другу и общаясь.
Но Герман Греф подготовил, а Путин подписал другие направления развития образования, вот выдержка из проекта «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта»…
"В сфере образования не менее 30% обучающихся будет заниматься по индивидуальным траекториям с учетом особенностей на всех уровнях образования, а адаптивные образовательные системы будут затрагивать не менее 30 предметов. Не менее половины образовательных программ на всех уровнях образования будут построены по принципу учета индивидуальных особенностей каждого обучающегося с выстраиванием индивидуальной траектории его обучения.
Не менее 20% обращений обучающихся в образовательные учреждения будет обрабатываться виртуальными помощниками (чат-ботами) без вовлечения сотрудников образовательного учреждения. Автоматизированное тестирование будет использоваться для раннего выявления одаренных детей в 30% программах на всех уровнях образования. Также не менее 30% проверок знаний в образовательном процессе будет проводиться с применением автоматизированных систем контроля знаний и контроля честности выполнения".
Добро пожаловать в мир ботов, где человечность и человеческое общение отменяются!
Между прочим, под роликами об ИИ в комментариях на английском, люди тоже массово вопрошают:
А вы нас спросили? На кой нам, простым людям, нужен ваш Искусственный разум?
Вывод. Глобальные элиты строят свой мир, где ИИ будет основным инструментом контроля общества. А общество никто нигде не спросил.
Татьяна Мануковская (Ки Чанс. литературный псевдоним)
В комментарии к видео «Путин проводит совещание о развитии технологий искусственного интеллекта» об образовании, которое также было затронуто, высказался С.Попов
Автора американского аналога ЕГЭ осудили за диверсию в системе образования
Начинать сказочник надо с азов, вернув советскую систему среднего политехнического образования, а не дебилизацию молодежи! Автора американского аналога ЕГЭ осудили за диверсию в системе образования. Каково?
В США завершился скандальный судебный процесс над 76-летним аферистом Инваром Джонсоном, который разработал и внедрил в 1980-х годах систему оценки знания школьников, аналогичную ЕГЭ.
Как выяснилось, Джонсон долгие годы выдавал себя за эксперта в сфере образования, в то время как сам с трудом закончил школу в Арканзасе. Он зарегистрировал на себя организации «Ассоциация оценки качества образования» и «Педагогическая академия Кэпитал-Сити» и сам себе выдал от их имени дипломы и грамоты. Затем Джонсон начал позиционировать себя как эксперта — он ездил по школам с инспекциями и присваивал им рейтинги, давал комментарии СМИ и написал несколько книг. Увидев популярность Джонсона, некоторые признанные специалисты начали писать хвалебные рецензии на его книги, чтобы оставаться в тренде.
Описанная в одном из трудов Джонсона система оценки знаний была взята за основу федеральным Министерством образования при проведении реформ. Спустя годы ее позаимствовали и другие страны, в том числе Россия в виде Единого государственного экзамена (ЕГЭ).
Неладно в США заподозрили только в 2000-х годах, когда ряд независимых экспертиз подтвердил, что и без того плачевное образование американцев за прошедшие годы заметно ухудшилось. В ходе расследования выяснилось, что автор системы в действительности закончил 8 классов школы с низкими баллами, а все грамоты и дипломы поначалу он выдавал себе сам.
Ущерб, который мистер Джонсон нанёс системе образования США, не исчисляется в деньгах. Это самая настоящая катастрофа, последствия которой затронут не только текущее поколение, но и на нескольких грядущих», — сказал судья, оглашая вердикт.
В связи с тем, что Джонсон формально не нарушал закон, выдавая себя за специалиста, осудили за «проведение масштабной диверсии в системе образования Соединенных Штатов Америки», а также по нескольким легким статьям. Ввиду возраста подсудимого, а также поскольку защита доказала, что он не имел антигосударственных замыслов и преследовал исключительно цели личного обогащения, его приговорили к 25 годам домашнего ареста с выплатой многомиллионных штрафов по частям, не превышающим 30% его доходов ежемесячно.
С 2012 года в США была полностью отменена оценочная система знаний, введенная в 1980-х по книгам Джонсона. Эксперты отмечают, что новая система образования во многом напоминает советскую, хотя на официальном уровне это не декларируется.
Источник: Автора американского аналога ЕГЭ осудили за диверсию в системе образования Медвежий угол, 19.10.2018 в 6:23
С.Попов продолжает, приводя статью об Англии...
Советский опыт преподавания в Англии
О чем поют «благодетели» разрушив систему лучшего в Мире образования… В Англии советский опыт преподавания в средних школах начали перенимать еще в 80-х годах прошлого века. Начался процесс после падения «железного занавеса», что позволило британцам увидеть и оценить бесспорное преимущество используемой в СССР системы образования в сравнении с той, которая была принята в западноевропейских странах.
Во время своего выступления госпожа министр особо остановилась на том, что в Англии дети теперь обучаются по гениальнейшим советским учебникам Розенталя, Ландау и Колмогорова.
Учебники были переведены на английский язык чрезвычайно щепетильно, с соблюдением важнейшего требования – полностью сохранить их содержание, не допуская никаких искажений.
В результате перехода на советскую систему образования уровень знаний, получаемый британскими школьниками, оказался гораздо выше, в сравнении с показателями, которые демонстрируют выпускники самых престижных и дорогих элитных школ континентальной Европы.
Такая ситуация в итоге привела к тому, что самые влиятельные люди со всего мира, в частности президенты и главы правительств других стран стремятся устроить своих детей в школы Итона, в которых преподавание по советской системе ведется с 1995 года.
«В министерстве образования не планируют останавливаться на данном этапе. После того как мы полностью перевели на систему образования СССР среднюю школу, пришло время перейти к подобным изменениям и в высшей школе. В Министерстве уже работают над проектом по изменению нынешней системы присвоения научных степеней. В Великобритании появится такое звание, как кандидат наук.
Ранее это было присуще только Советскому Союзу, а в ближайшее время ученые с этим званием будут и в Англии.
Мы долгое время изучали этот вопрос и пришли к выводу, что наличие двух степеней – «кандидат» и «доктор» — намного рациональней, в сравнении с одной степенью PhD» — объясняет ситуацию в британском образовании госпожа Гриннинг.
Во время своего выступления министр также выразила слова благодарности своим российским коллегам, которые заняты переводом российского образования на западные стандарты. «В ситуации, когда на Западе берут все лучшее, что есть на Востоке, и наоборот, в мире обязательно наступит стабильность и безопасность» — отметила Гриннинг.
Оригинал: «UK completed the transition to the Soviet school system» 15.11.2018
Проект Национальной стратегии развития искусственного интеллекта
Для Президента России Владимира Путина подготовили проект Национальной стратегии развития искусственного интеллекта. Документ предполагает господдержку разработки алгоритмов искусственного интеллекта, создание отечественного ПО и аппаратного обеспечения, подготовку специалистов и регулирование нормативной базы.
В России появился проект Национальной стратегии развития «искусственного интеллекта» (ИИ). Документ был подготовил Герман Греф по поручению Президента России Владимира Путина к Совещанию по вопросам развития технологий в области искусственного интеллекта и был представлен ему на рассмотрение на совещании 30 мая. Точнее, Герман Греф сказал в выступлении, что подготовлены „два проекта документа, которые можно считать целостным документом, который подлежит только утверждению“. Здесь рассматривается один из проектов, копия которого оказалась в распоряжении редакции CNews.
В Стратегии отмечается, что мировой рынок ИИ в прошлом году составил $2,5 млрд, к 2024 г. он вырастет до $137,2 млрд. Более 30 стран в мире признали критическую важность ИИ и приняли соответствующие национальные стратегии.
В сфере развития ИИ Россия на общемировом уровне выглядит слабо. В 2018 г. объем рынка составил 2,1 млрд руб. (0,2% от мирового). К 2024 г. он увеличится до 160 млрд руб. (1,8% от мирового). Объем российских инвестиций в ИИ в прошлом году составил менее 1% от мировых. Также на уровне от 1% от мировых находится количество патентов в области ИИ и научных статей ему посвященных.
К позитивным факторам для развития ИИ в России относятся высокий уровень базового физико-математического образования, сильная научная школа в области математики и естественных наук, первые места, занимаемые российскими студентами на международных олимпиадах по программированию и лидирующие позиции в мире в сегменте компьютерного зрения.
В то же время есть и негативные факторы. Это недостаток спроса на ИИ для повышения эффективности производства продуктов, товаров и оказания услуг, небольшое число квалифицированных специалистов и исследований, в том числе из-за оттока кадров за рубеж и низкая доступность и качество данных (как корпоративных, так и собираемых госорганами).
Мероприятия Стратегии разбиты на несколько блоков. Один из них посвящен поддержке исследований в области алгоритмов и математических методов в области ИИ. В части поддержки фундаментальных исследований предполагается обеспечить государственную финансовую поддержку, создать новые исследовательские центры и лаборатории, открыть в вузах специализированные программы подготовки, обеспечить приоритетное финансирование междисциплинарных проектов в области ИИ и принятие в качестве критерия эффективности ученого его личный вклад в разработку программно-аппаратного обеспечения (по аналогии с индексом цитируемости).
Для поддержки прикладных исследований планируется обеспечить государственное софинансирование исследований в области ИИ при условии получения внебюджетного финансирования, ввести налоговые и иные меры финансовой поддержки для стимулирования научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в части ИИ и осуществить приоритетную поддержку интенсивного развития прикладных исследований ИИ на территории «Сколково» и других инновационных зон.
Дополнительно в рамках данного блока нужно будет разработать в сфере здравоохранения алгоритмы для плохо структурированных, нестабильных и зашумленных данных. В сфере образования предполагается разработать адаптивные алгоритмы для совместного обучения по индивидуальным траекториям и учета особенностей освоения предметов и разработать методы оценки творчески заданий, проверка которых не поддается алгоритмизации.
В сфере науки необходимо будет разработать прозрачные методы верификации результатов исследований и выработать подходы к моделированию физических и гуманитарных систем с использованием гибридных вычислительных и ИИ-моделей.
Блок разработки программного обеспечения предполагает создание ПО для ИИ по пяти классам: системы компьютерного зрения, обработка естественного языка, распознавания и синтеза речи, рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений и системы, основанные на перспективных методах развития технологий.
К перспективным методам разработки ПО авторы Стратегии относят автоматическое машинное обучение, автономные интеллектуальные системы, способные самостоятельно решать широкий круг задач, в том числе по принципам действия человеческого мозга, интеграция работы ИИ, обучение на небольшом количестве данных, валидация результатов работы ИИ и дообучение в рамках непрерывного процесса.
Для создания единых стандартов и критериев сравнения для систем и решений ИИ предлагается определить референсную архитектуру и стандарты безопасности, совместимости и отказоустойчивости систем ИИ, а также создать измеримые эталоны и тестирующие среды.
Для разработки открытых экосистемных и специализированных библиотек реализации ИИ необходимо создание новых, не имеющих аналогов библиотек, обеспечение поддержки участия российских разработчиков в реализуемых международных проектах, внедрение новой системы мотивации для разработчиков библиотек ИИ, поддержка в виде исследовательских грантов на разработку библиотек, проведение зонтичных конкурсов по ПО для ИИ, конкурсов с призами за лучшее решение конкретной проблемы и создание упрощенного режима проведения пилотных проектов с использованием разработанного ПО.
Для развития технологических и программных решений ИИ предлагается обеспечить финансовую поддержку, субсидирование участия в международных конференциях и соревнованиях, доступ исследователей к вычислительным ресурсам, поддержку публикаций в ведущих научных журналах, создание открытых тестовых сред, создание и постоянное накопление доступных целостных легитимных наборов данных для обучения моделей, создание открытого консорциума с целью разработки стандартов интерпретируемости результатов и унифицированных стандартов оценки качества алгоритмов и привлечение специалистов международного уровня на руководящие должности исследовательских лабораторий и проектов.
Дополнительно по части ПО в сфере здравоохранения необходимо будет создать решения с облачной архитектурой, предусматривающие интеграцию с действующими информационными системами в сфере здравоохранения медицинских организаций и субъектов России, и разработать интеллектуальные системы принятия решений в медицине. В сфере образования необходимо разработать аналогичную цифровую платформу для интеграции с действующими информсистема в регионах, создать виртуальных помощников (чат-ботов для образовательного процесса), разработать образовательные решения для детей с ограниченными возможностями.
В сфере науки следует разработать онлайн-платформу для исследований с использованием ИИ для различных областей наук.
По результатам выполнения заявленных мероприятий в области компьютерного зрения российские технологии обеспечат полноту и точность распознавания типов объектов с помощью компьютерного зрения. Она будет сопоставима с человеческими показателями.
В области обработки естественного языка алгоритмы анализа тональности, извлечения сущностей, семантического анализа и машинного перевода будут воспроизводить результаты, сопоставимые с человеческими. Также будут разработаны алгоритмы полуавтоматического обучения.
В области распознавания и синтеза речи качество распознавания звуков и речи достигнет уровня, сопоставимого с человеческим, будет реализована полуавтоматическая адаптация для конкретных условий, будут созданы системы голосового самообслуживания и продвинутые системы анализа звуков, а синтезированная речь сможет передавать эмоции. Также будет возможная быстрая подготовка синтеза речи для любого голоса и языка.
В разработке рекомендательных систем и интеллектуальных систем поддержки принятия решений на первом этапе будут реализованы продвинутые рекомендательные системы, а тестирование рекомендательных систем смогут проводиться офлайн без участия пользователей.
Другой блок Стратегии описывает сбор, хранении и обработку данных для исследований, разработки и применения ИИ. Для наиболее эффективного применения технологий ИИ требуется постоянный рост объемов размеченных, структурированных данных, а также улучшение инфраструктуры доступа к ним и их обработки, подчеркивают авторы документа.
Для обеспечения доступности данных необходимы создание общедоступных онлайн-платформ для получения, передачи, хранения и обработки данных, в том числе анонимизированных, для обучения алгоритмов ИИ, а также создание единого протокола взаимодействия для участников платформ, запуск процесса поэтапной публикации анонимизированных данных на платформах, создание механизмов стимулирования частных компаний и физических лиц к публикации собственных данных на платформах.
Для обеспечения целостности данных предлагается осуществить разработку механизма верификации достоверности данных на платформах, создать единые механизмы контроля авторства данных и их редакций, в том числе с целью защиты от несанкционированного изменения, создать унифицированные динамически обновляющиеся методологии сбора и разметки данных и детально проработанных отраслевых стандартов.
Для обеспечения конфиденциальности данных необходимо будет предоставить гражданам инструменты предоставления своих персональных данных и их контроля, разработать методологии анонимизации персональных данных, размещаемых в открытом доступе.
Дополнительно в сфере здравоохранения планируется разработать стандарты подготовки и использования медицинских данных и создать национальный биобанк размеченных данных. В сфере образования планируется организовать сбор данных, цифровую регистрацию, запись хода и результатов образовательного процесса, разработать стандарты подготовки и использования данных, связанных с образовательным процессом, и создать национальную базу размеченных данных.
В сфере науки планируется организовать сбор и накопление данных в различных областях с помощью платформы поддержки исследований и предоставить доступ к этой платформе широкому кругу исследователей.
Следующий блок Стратегии описывает повышение доступности аппаратного обеспечения, оптимизированного для решения задач ИИ. Для разработки отечественных высокоскоростных и энергоэффективных микропроцессоров, оптимальных для задач ИИ, необходимы проведение фундаментальных исследований по разработке новых вычислительных архитектур, организация финансовой поддержки разработок и производства, включая льготный доступ к средствам проектирования микроэлектронных компонентов и субсидирования производства опытных образцов чипов, создание программных средств разработки систем ИИ под стандартизированные и перспективные архитектуры как с открытым кодом, так и на основе коммерческих лицензий.
Кроме того, запланировано создание отладочных и обучающих аппаратных и программных средств для формирования открытого сообщества разработчиков, полного программного стека для тензорных и нейроморфных систем в составе единого стека ПО, агрегатора по упрощенному лицензированию интеллектуальных прав на ядра и ПО для разработки.
Для создания высокоплотных аппаратно-программных комплексов, ориентированных на задачи ИИ, предлагается организовать доступ к центрам, выполняющим операции по групповому тестированию, корпусированию, гибридной сборке, для создания образцов конечных устройств для решения задач ИИ на базе высокоплотных конструкций. Также в документе речь идет о строительстве центров коллективного использования для отработки решений ИИ на базе прототипов программируемых логистических интегральных схем перспективных микросхем или уже созданных микросхем.
Для создания специальных центров обработки данных коллективного и индивидуального пользования предлагается создать новые интерконнекты, разработать эффективные методы охлаждения высоконагруженных вычислительных систем, предоставить льготный доступ к разработчикам и исследователям к создаваемым вычислительным мощностям.
По результатам реализации заложенных в Стратегию мероприятий будут разработаны и выпущены на рынок первые образы ИИ-чипов с готовыми инструментами отладки и комплектом ПО, запатентованы архитектуры на новых вычислительных принципах, разработаны и выпущены на рынок интеллектуальные устройства, построенные на базе отечественной ИИ-системы. Также появятся общедоступные специализированные центры обработки данных (ЦОД), включая ЦОД, построенный на российских ИИ-процессорах.
Отдельный блок Стратегии посвящен повышению количества и качества подготовки кадров. Для построения многоуровневой системы обучения в области анализа данных и ИИ необходимы разработка программ по формированию навыков анализа данных и ИИ в рамках дошкольного и школьного образования; внедрение в вузах системы подготовки в области анализа данных, организация профессиональной переподготовки специалистов корпоративными школами по анализу данных, предоставление возможности бесплатного второго магистерского образования в области анализа данных в ИИ, создание системы среднего профессионального образования в области ИИ и смежных технологий, создание единой открытой платформы обучения в области ИИ для просветительской деятельности и поддержки процесса обучения на всех уровнях образования, подготовка инженерных кадров для реализации программы в части создания отечественного аппаратного обеспечения и смежных областей.
Для построения системы привлечения и удержания специалистов в области аналитики и данных ИИ предлагается обеспечить возможность получения доходов специалистов на уровне доходов в десятке стран-лидеров по этому показателю и создать возможности для проведения перспективных исследовательских и прикладных бизнес-проектов в области ИИ.
Дополнительно в сфере образования планируется разработать и внедрить программы повышения квалификации преподавателей, направленные на популяризацию использования современных технологий для снятия рутинных операций с преподавателей и для обеспечения индивидуального подхода к каждому обучающемуся. В сфере науки следует организовать площадки для обмена экспертизой по внедрению ИИ и проведение исследований, по использованию технологий ИИ в решении междисциплинарных прикладных научных задач и интеграции с индустриальными партнерами.
Заключительный блок стратегии описывает создание базы нормативного регулирования для применения технологий искусственного интеллекта, в том числе для стимулирования развития экосистемы. Для обеспечения нормативных условий для доступа к данным необходимо создание правовых условий для доступа к данным, собираемым государственными органами власти, доступа к медицинским базам данных на обезличенной основе, регуляторных песочниц в сфере данных, оборота данных, аккумулируемых компаниями.
Для создания упрощенного административно-правового и нормативно-технического порядка тестирования и внедрения разработок в сфере ИИ необходимо введение упрощенной сертификации продуктов ИИ, в том числе создание упрощенного порядка сертификации медицинских изделий, и создание возможности для делегирования принятия отдельных решений программам на основе технологий ИИ, включая проведение медицинских исследований и процедур.
С целью разработки специального инвестиционного режима для финансово-правового стимулирования инвестиций в индустрию ИИ предлагается создать специализированные инструменты для заключения и реализации государственно-частных партнерств, связанных с использованием ИИ, и предоставить налоговые льготы компаниям, инвестирующим или разрабатывающим ИИ.
Для поддержания эффективного баланса между интересами индустрии ИИ и интересами общества необходимо установить правовые и этические правила социального взаимодействия человека с ИИ, установить правила распределения ответственности между владельцами, разработчиками и поставщиками данных за ущерб, причиненный с использованием систем ИИ, уточнить регулирование оборота результатов интеллектуальной деятельности и иного законодательства, созданного с использованием ИИ для стимулирования их разработки.
Для создания полноценной системы нормативно-технического регулирования в области ИИ предлагается создать национальную стандартизацию и обеспечить тестирование, сертификацию и подтверждение соответствия для систем ИИ, поведение которых не может быть в полной мере предсказано или воспроизведено в тестовых условиях.
Дополнительно в сфере здравоохранения нужно определить правовой статус технологий ИИ, решить вопросы принадлежности и правил использования биомедицинских данных, разработать процедуры для расчета тарифов для ведомственного контроля качества и разработать изменения в наднациональную систему регистрации медицинских изделий в части регистрации технологий ИИ как медицинских изделий.
В сфере образования предлагается выявить правовые барьеры, препятствующие сбору и обработке максимально детальных данных об обучении, и разработать нормативные акты, стимулирующие индивидуализацию обучения на всех уровнях образования и снимающие соответствующие ограничения. В сфере науки планируется разработать новую методологию расчета личного вклада исследователя в научное развитие, выработать механизм финансирования динамических групп исследователей в формате конкурсов и соревнований, разработать юридические основы для создания и работы индустриально-академических центров междисциплинарных прикладных исследований.
По результатам реализации мероприятий Стратегии в сфере здравоохранения ожидаются следующие результаты. ИИ будет использоваться для мониторинга качества медицинской помощи в четверти субъектов России. Для проведения профилактических осмотров, в том числе неонатальных скринингов, мониторинга, прогнозирования и выявления рисков при беременности, ИИ будет применяться в 30% субъектов, для минимизации дефектов и ошибок при выполнении диагностических процедур — также в 30% субъектов, а и при выполнении инвазивных процедур — в 20% субъектов.
Технологии ИИ буду встроены в Единую государственную информационную систему в сфере здравоохранения (ЕГИССЗ) и доступны для анализа больших данных на уровне субъектов федерации, федеральных округов и страны в целом. Использование систем поддержки принятия врачебных решений будет являться обязательным лицензионным требованием для медицинских организаций, также будет создана технологическая платформа для объединения результатов использования ИИ по отдельным технологиям и поддержки индивидуального подхода в медицине.
Предполагается, что реализация мероприятий Стратегии положительно скажется и на числе россиян, ведущих здоровый образ жизни. Не менее 2% граждан будет использовать ИИ для самоконтроля и управления здоровьем. Также будет осуществлен переход к проактивному мониторингу за счет средств ИИ, встроенных в окружающую среду.
В сфере образования не менее 30% обучающихся будет заниматься по индивидуальным траекториям с учетом особенностей на всех уровнях образования, а адаптивные образовательные системы будут затрагивать не менее 30 предметов. Не менее половины образовательных программ на всех уровнях образования будут построены по принципу учета индивидуальных особенностей каждого обучающегося с выстраиванием индивидуальной траектории его обучения.
Не менее 20% обращений обучающихся в образовательные учреждения будет обрабатываться виртуальными помощниками (чат-ботами) без вовлечения сотрудников образовательного учреждения. Автоматизированное тестирование будет использоваться для раннего выявления одаренных детей в 30% программах на всех уровнях образования. Также не менее 30% проверок знаний в образовательном процессе будет проводиться с применением автоматизированных систем контроля знаний и контроля честности выполнения.
В сфере науки ожидается разработка общего репозитория для сбора, хранения и обработки данных. В него будут загружены типовые наборы данных по 20 научным областям вместе с описательными онтологиями, библиотекой алгоритмов и версионированных проектов по обработке этих данных. Также будет разработана платформа для широкого доступа исследователей к вычислительным ресурсам и описаны форматы и протоколы обмена данными с репозиториями других стран.
Кроме того, будет разработана методология проведения трансдисциплинарных исследований с использованием методов ИИ и созданы центры быстрой подготовки специалистов и проведения исследований. Ожидается формирование и обучение не менее 300 научных групп для проведения трансдисдисциплинарных исследований.
Благодаря появлению репозитория накопления данных не менее половины опубликованных статей российских исследовательских групп в журналах будут основаны на исследованиях с применением ИИ, также не менее половины всех научных результатов исследований будут доступны участникам научного сообщества через созданный репозиторий.
Пресс-секретарь Владимира Путина Дмитрий Песков в четверг прокомментировал результаты свежего опроса ВЦИОМ, который зафиксировал снижение рейтинга доверия президенту. По словам Пескова, доверие Путину падать не может, потому что электоральный рейтинг Путина растет.
Что случилось? В пятницу ВЦИОМ опубликовал данные опроса на 19 мая, из которого следовало, что Владимиру Путину доверяет только 31,7% россиян — это самый низкий результат с 2006 года, когда ВЦИОМ начал публиковать рейтинги по этой методике. Песков в четверг усомнился в этих данных.
|