Научный архив: статьи

В статье анализируются понятия «архитектура» и «социальная архитектура», которая рассматривается как метафорическая конструкция, отражающая сложные процессы взаимодействия человека и пространства. Исходным является тезис о том, что архитектура как феномен культуры и социальной практики эволюционирует в соответствии с социокультурными парадигмами, потребностями и возможностями общества. В этом контексте архитектура предстает как инструмент осмысления и трансформации социального пространства, отражающий динамику общественных отношений и ценностных представлений. Дан краткий обзор различных подходов к пониманию социальной архитектуры в рамках философских, социологических и бизнес-дискурсов, а также в контексте сетевых структур. Особое внимание уделяется историческому контексту освоения социального пространства на примере одного из старейших районов г. Москвы - Замоскворечья, где архитектурные решения и социальные практики демонстрируют взаимосвязь между организационным, функциональным и социальным аспектами пространственного развития. Исследование показывает, что социальная архитектура изначально была направлена на гармонизацию социальной жизни в конкретном пространственном контексте, обеспечивая удовлетворение социальных потребностей индивидов и сообществ. Таким образом, феномен социальной архитектуры рассматривается как интегративный процесс, включающий в себя не только архитектурно-планировочные решения, но и социокультурные, экономические и политические факторы, определяющие развитие и функционирование социального пространства.

В статье представлена социологически обоснованная методология обучения ИИ-агентов для оценки видеороликов, имитирующей оценку, данную человеком (человеческой оценки), с учетом социально обусловленных моделей восприятия контента реальными пользователями. Следует отметить, что статей непосредственно по методологии обучения ИИ-агентов для имитации человеческой оценки видеороликов с социологической оценкой в журналах за 2021-2026 годы практически нет, но есть близкие публикации (в зарубежных и русских источниках), авторы которых фокусируются на ИИ-оценке социальных ситуаций в видеоиграх и социологической симуляции поведения. В данной статье затронута проблема расхождения между алгоритмической оценкой и восприятием видео различными социальными группами, возникающая из-за ориентации алгоритмов на формализованные метрики и игнорирования социокультурных особенностей зрительского восприятия. В основе методологии лежат теоретические подходы символического интеракционизма, теории социальных представлений и социального конструктивизма, а также концепции цифровой социологии и теории медиавосприятия. Методология опирается на четыре ключевых принципа: социальную репрезентативность данных, моделирование социальных процессов, учет вариативности восприятия и прозрачность решений искусственного интеллекта (ИИ). Представлена система социологических критериев для оценки человекоподобности решений ИИ. Предложены механизмы валидации результатов, включающие расчет коэффициента согласия между оценками ИИ и социальных групп; определение доли решений ИИ, которые пользователи не могут отличить от человеческих; анализ процента снижения апелляций по сравнению с традиционными системами, а также оценку индекса культурной адаптивности, а именно способности модели корректно работать в разных социокультурных средах. Такой подход позволяет преодолеть разрыв между алгоритмической и социальной оценкой видеоконтента, а ее внедрение повысит релевантность ИИ-систем за счет учета групповых различий в зрительском восприятии, что поспособствует созданию более сбалансированных и социально адекватных решений в цифровом медиапространстве.

Искусственный интеллект (ИИ), являясь передовой технологической инновацией, демонстрирует значительный потенциал для трансформации сферы здравоохранения. Его применение охватывает весь спектр медицинских процессов, включая разработку, производство и распределение лекарственных средств, а также оптимизацию системы здравоохранения в целом. История ИИ берет начало более полувека назад, и с тех пор его функциональные возможности и области применения претерпели существенные изменения. В условиях стремительного технологического прогресса становится критически важным интегрировать ИИ в стратегическое планирование сферы медицинских услуг, осуществлять глубокий анализ больших данных и разрабатывать соответствующую политику регулирования. В данной статье рассматриваются ключевые достижения и современные тенденции в применении ИИ в здравоохранении, подчеркивая его потенциал для инновационных изменений в медицинской практике. В ближайшие годы ожидается активное внедрение медицинских изделий с ИИ-компонентами, а также развитие специализированных сервисов, предоставляющих критически важную информацию о пациентах; станут более востребованными персонализированные помощники врачей. Кроме того, ИИ способен оптимизировать системы финансирования здравоохранения. Все это должно способствовать повышению качества медицинских услуг. Особое внимание уделяется перспективным направлениям разработки надежных и безопасных ИИ-систем, а также анализу потенциальных рисков и препятствий, которые могут возникнуть на пути их внедрения. Это — те препятствия, которые могут поставить под сомнение достижения, поэтому их понимание и преодоление является обязательным условием для перспектив ИИ в здравоохранении