Вестник Кольского научного центра РАН № 3, 2024 г.

тиворечия, допустим, в нормативной, зако­ нодательной базе, исходя из анализа тек­ стов. Тут используются нейронные сети, которые нужно правильно обучить. Дальше - больше, ведь можно авто­ матически анализировать смысл текста! И вот сейчас мы работаем по заказу круп­ ной корпорации по анализу пабликов со­ циальных сетей, связанных с ее деятель­ ностью. Параметров много, в том числе оценка текстового содержания коммен­ тариев, постов, реакций на них, а также искусственных «вбросов». Также мы рабо- таем по договору сАрктическим информа­ ционным центром, учредителем которого является Министерство информационной политики Мурманской области. В рамках проекта осуществляется автоматизиро­ ванный анализ общественного мнения на основе того, что появляется в соцсе­ тях. Это важно, потому что при разработ­ ке любых стратегий есть прогноз, но есть трудности с обратной связью, которая, как правило, существует лишь в виде количе­ ственных статистических данных. А ре­ альная обратная связь - это когда ты слу­ шаешь, что люди говорятнеформально. Институт занимается математическими мо­ делями, методами и системами информацион­ ного обеспечения жизненного цикла и сниже­ ния риска прогрессивных технологий. Что же означает эта формулировка? І І В законодательной базе появились четкие рекомендации относительно по­ тенциально опасных объектов, критиче­ ски важных инфраструктур. И действия по предотвращению аварий на них имеют- свой жизненный цикл. В идеале, конечно же, спрогнозировать и упредить любые ЧП, ну а если уж случилось, то нужно дей­ ствовать определенным образом, решать на каждом этапе свои специфические задачи, причем рассчитать самые раз­ ные прогнозы развития ситуации исходя из многообразия внешних факторов. Это и есть поддержка жизненного цикла. Участвует Институт информатики и в раз­ работке инструментов поддержки управления устойчивым инновационным развитием реги­ она. Цель - уйти от некоординированной рабо­ ты множества субъектов деятельности, кото­ рые подчинялись разным ведомствам. Одним из механизмов устранения подобных сложно­ стей стало создание ситуационных региональ­ ных центров. Правда, пока что их основная функция - мониторинг, - поясняет Андрей Олей­ ник. - Пока нет системы поддержки при­ нятия решений с прогнозированием. А она крайне необходима, в том числе - из-за нашей климатической специфики. Ее обя­ зательно нужно учитывать при долгосроч­ ном планировании. Сегодня все говорят об искусственном ин­ теллекте, о нейросетях. Входит ли эта пробле­ матика в ряд интересов института информати­ ки и математического моделирования? І І I I Здесь стоит быть точным в понятиях и не ставить знак тождества между ис­ кусственным интеллектом и нейронными сетями. Нейросеть - одно из направле­ ний в искусственном интеллекте, очень частный случай, который работает в стро­ го определенных условиях. Одна из ос­ новных проблем нейронных сетей - это объяснительные возможности, почему она предлагает тот или иной результат? А стандартная нейросеть этого не умеет, ее область компетенции зависит от того, чему ее научили. Приведу простейший пример: если попросить нейросеть на ос­ нове анализа интернета выдать десяток картинок ежиков, на четырех из них будет изображен ежик с грибком или яблоком на иголках, чего быть не может, потому что ежик ни яблок, ни грибов не ест, его основной рацион - насекомые, улитки и тому подобное. То есть нейросеть оце­ нивает массовые представления, видит то, что уже есть, и на основе этого делает выводы, а сама ничего изобрести не мо­ 38