О применении психосоциальной теории информации и информационных процессов при разработке и использовании систем искусственного интеллекта

В статье описано исследование теоретических подходов к созданию и развитию систем искусственного интеллекта с позиций строящейся психосоциальной теории информации и информационных процессов. Рассмотрены актуальные теоретические и методологические аспекты и направления разработки и использования таких систем, формулируется ряд условий, которые целесообразно учитывать при их разработке, обсуждаются особенности обеспечения информационной безопасности и снижения возникающих рисков, а также использования технологий искусственного интеллекта в области образования.

Проблема исследования состоит в том, чтобы определить направления и обосновать возможность использования психосоциальной теории информации и информационных процессов для решения задач изучения и создания информационных систем, осуществляющих или имитирующих те или иные функции естественного интеллекта.

Изучаются вопросы, связанные с задачами построения и развития систем искусственного интеллекта только в рамках компьютерного моделирования когнитивных (рациональных, осознанных) возможностей человека.

В результате сделано несколько основных выводов. При разработке систем искусственного интеллекта методологически правильно использовать накопленные знания о генезисе естественного интеллекта. Следует проанализировать возможные сценарии развития систем искусственного интеллекта, которые могут возникнуть вследствие формирования у таких систем способностей к самообучению и саморазвитию. Необходимо детализировать требования к использованию систем искусственного интеллекта, обеспечивающих их эффективное и безопасное применение в деятельности человека.

1. Гриншкун В. В., Подуфалов Н. Д. Информация, информационные процессы и технологии: психосоциальный подход к построению теории. В кн.: Методология педагогических исследований: современные вызовы. Коллективная монография. Электронное издание. М.: Изд-во РАО; 2026. 424 с. (В печати.)

2. Лазарев В. С. О психолого-педагогических основаниях проектирования цифровой трансформации общего образования. Педагогика. 2022;86(3):5–16. EDN: WXNCKS.

3. Harrison O. E., Kandekere R. C., Fasanmade A. A. The future of software development: Integrating AI and machine learning into front-end technologies. Global Journal of Advanced Research and Reviews. 2024;2(1):69–77. DOI: 10.58175/gjarr.2024.2.1.0031. EDN: LHILUT.

4. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. М.: Вильямс; 2006. 1408 с. EDN: QMPEYN.

5. Душкин Р. В. Обзор подходов и методов искусственного интеллекта. Радиоэлектронные технологии. 2018;(3):85–89.

6. Душкин Р. В., Андронов М. Г. Гибридная схема построения искусственных интеллектуальных систем. Кибернетика и программирование. 2019;(4):51–58. DOI: 10.25136/2644-5522.2019.4.29809. EDN: OKAMBF.

7. Ильенков Э. В. Философия и культура. М.: Политиздат; 1991. 464 с.

8. Ясницкий Л. Н. Будущее искусственного интеллекта: прогноз пермских ученых. Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем XXI века. Сборник статей по материалам Девятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Пермь: ПГНИУ; 2024:10–16. EDN: NTQLUB.

9. Анохин К. В. Когнитом: в поисках фундаментальной нейронаучной теории сознания. Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова. 2021;71(1):39–71. DOI: 10.31857/S0044467721010032. EDN: TTTGKL.

10. Rodrigues C. A. D., Mendes A. D., Wanderley A. A., Cardoso G. D., Fernandes M. D. F., Barbosa T. O., De Muniz T. C., Demuner J. A. Skills development for the 21st century: The influence of AI and technologies on the educational curriculum. ARACfi. 2024;6(3):5784–5799. DOI: 10.56238/arev6n3-090. EDN: YLCAAU.

11. Bran E., Rughinsiş R., Ţurcanu D., Radovici A. AI leads, cybersecurity follows: Unveiling research priorities in sustainable development goal-relevant technologies across nations. Sustainability. 2024;16(20):8886. DOI: 10.3390/su16208886. EDN: ZZBNQW.

12. Rabchevskiy A. N., Yasnitsky L. N. Creating and using synthetic data for neural network training, using the creation of a neural network classifier of online social network user roles as an example. In: Antipova T. (ed) Digital Science. DSIC 2021. Lecture Notes in Networks and Systems. Cham, Springer; 2022;381:412–421. DOI: 10.1007/978-3-030-93677-8_36. EDN: XKXAMM.

13. Григорьев С. Г., Аникьева М. А. Повышение эффективности применения технологий генеративного искусственного интеллекта в образовательной деятельности. Информатика и образование. 2024;39(3):5–15. DOI: 10.32517/0234-0453-2024-39-3-5-15. EDN: MKCCKW.

14. Григорьев С. Г. Искусственный интеллект в образовании. Проблемы подготовки учителей математики, информатики и предметов естественнонаучного цикла. Сборник статей участников Международной научно-методической конференции. Нижний Новгород: Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского; 2024:16–19. EDN: JYBDUK.

15. Подуфалов Н. Д. Дидактические, правовые и морально-этические аспекты формирования и регулирования электронной (цифровой) информационной образовательной среды. Инновационные процессы в высшем и среднем профессиональном образовании и профессиональном самоопределении. Сборник научных трудов. М.: Авторский Клуб; 2025:313–334. EDN: ILWQCH.

16. Герова Н. В., Карелина М. В., Касторнова В. А. и др. Искусственный интеллект в образовании. М.: ИСМО; 2024. 306 с.

17. Роберт И. В. Искусственный интеллект в образовании: — объект изучения; — средство повышения эффективности обучения. В кн.: Геворкян Е. Н., Подуфалов Н. Д., Стриханов М. Н. Инновационные процессы в высшем и среднем профессиональном образовании и профессиональном самоопределении. М.: Экон-Информ; 2023:502–514. EDN: OZRWGN.

18. Роберт И. В. Искусственный интеллект в образовании: направления реализации. Современное образование в поликультурном мире: тенденции и перспективы развития. Материалы международной научно-практической конференции. Махачкала: АЛЕФ; 2024:25–36. DOI: 10.33580/9785002124411_25. EDN: OCVCQB.

19. Кузьминов Я. И., Кирюшина М. А., Ворочков А. П., Кручинская Е. В., Терентьев Е. А., Фрумин И. Д. Начало конца или новой эпохи? Эффекты генеративного искусственного интеллекта в высшем образовании. М.: НИУ ВШЭ; 2024. 64 с.

20. Onalbek Z. K., Grinshkun V. V., Omarov B. S., Abuseytov B. Z., Makhanbet E. T., Kendzhaeva B. B. The main systems and types of forming of future teacher-trainers’ professional competence. Life Science Journal. 2013;10(4):2397–2400. EDN: QPGKTG.

21. Григорьев С. Г., Лернер И. М., Мариносян А. Х. Наставничество в эпоху искусственного интеллекта. Современная педагогика: взаимосвязь традиций и инноваций. М.: МАКС Пресс; 2024:213–222. EDN: DPGADH.

22. Чибисов О. Н. Гносеология машинного обучения сильного искусственного интеллекта. Наука. Искусство. Культура. 2024;(2(42)):143–157. EDN: YXKOHW.