dgisocioЦифровая социология/Digital SociologyDigital Sociology2658-347X2713-1653Государственный университет управления10.26425/2658-347X-2023-6-1-13-20dgisocio-231Research ArticleЦИФРОВАЯ СОЦИОЛОГИЯ: НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙDIGITAL SOCIOLOGY: RESEARCH AREASПроблематика цифровых технологий и искусственного интеллекта в научных работахDigital technology and artificial intelligence issues in scientific workshttps://orcid.org/0000-0001-5326-5975ТимоховичА. Н.TimokhovichA. N.

Тимохович Александра Николаевна, канд. психол. наук, доц. каф. рекламы и связей с общественностью

г. Москва

Alexandra N. Timokhovich, Cand. Sci. (Psy.), Assoc. Prof. at the Advertising and PR Department

Moscow

an_timokhovich@guu.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3162-3097СамоходкинаЕ. Г.SamokhodkinaE. G.

Самоходкина Елена Геннадьевна, главный специалист

г. Москва

Elena G. Samokhodkina, Chief Specialist

Moscow

slava-eugen@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3791-0123СамоходкинЕ. В.SamokhodkinE. V.

Самоходкин Евгений Вячеславович, магистрант

г. Москва

Evgeny V. Samokhodkin, Graduate Student

Moscow

rodentforme@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-3524-434XЭльзонА. А.ElzonA. A.

Эльзон Алиса Андреевна, магистрант

г. Москва

Alisa A. Elzon, Graduate Student

Moscow

alisaelzon@gmail.comГосударственный университет управленияРоссияState University of ManagementRussian FederationВсероссийский Институт научной и технической информации Российской Академии НаукРоссияRussian Institute of Scientific and Technical Information of the Russian Academy of Sciences (VINITI RAS)Russian Federation202326042023611320Copyright © Тимохович А.Н., Самоходкина Е.Г., Самоходкин Е.В., Эльзон А.А., 20232023Тимохович А.Н., Самоходкина Е.Г., Самоходкин Е.В., Эльзон А.А.Timokhovich A.N., Samokhodkina E.G., Samokhodkin E.V., Elzon A.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://digitalsociology.guu.ru/jour/article/view/231

В статье приведены результаты исследования, направленного на выявление тенденций в освещении проблематики цифровых технологий и искусственного интеллекта в научных работах. Выявлены семантические единицы, отражающие аспекты цифровизации, искусственного интеллекта, расширенной реальности. Основными семантическими единицами, отражающими различные аспекты исследуемой области, выступали: цифровизация; искусственный интеллект (дополнительные семантические единицы: представление знаний, доказательство теорем, компьютерное зрение, робототехника, машинное обучение, многоагентные системы, инструментальные средства искусственного интеллекта); нейронные сети (дополнительные семантические единицы: обучение с учителем, обучение без учителя, входные данные); сильный или общий искусственный интеллект, слабый или прикладной искусственный интеллект; голосовой помощник «Маруся», голосовой помощник «Алиса», голосовой помощник Siri, голосовой помощник Bixby, Google Ассистент; распознавание речи, распознавание отпечатков пальцев, идентификация лица человека. Упорядочены и графически визуализированы количественные изменения в освещении проблематики цифровых технологий, искусственного интеллекта, элементов расширенной реальности в научных работах ученых за период с 2016 г. по 2021 г. Приведен анализ количественных характеристик материалов и содержательной составляющей семантических единиц по обозначенной теме. Предметом исследования являлись публикации российских и зарубежных авторов, затрагивающих проблематику цифровизации и искусственного интеллекта, внесенные в базу данных Всероссийского института научной и технической информации Российской академии наук (ВИНИТИ РАН) за период с 2016 г. по 2021 г.

The article presents the results of a study to identify trends in the coverage of digital technology and artificial intelligence in scientific papers. Semantic units reflecting aspects of digitalization, artificial intelligence, augmented reality are revealed. The main semantic units, reflecting different aspects of the research field are digitalization; artificial intelligence (additional semantic units: knowledge representation, theorem proving, computer vision, robotics, machine learning, multi-agent systems, artificial intelligence tools); neural networks (additional semantic units: learning with a teacher, learning without a teacher, input data); strong or general artificial intelligence, weak or applied artificial intelligence; Marusya voice assistant, Alisa voice assistant, Siri voice assistant, Bixby voice assistant, Google Assistant; speech recognition, fingerprint recognition, human face identification. Quantitative changes in the coverage of digital technologies, artificial intelligence, augmented reality elements in scientific papers of scientists for the period from 2016 to 2021 are presented and graphically visualized. The analysis of quantitative characteristics of materials and content component of semantic units on the indicated theme is given. The subject of the study is the publications of Russian and foreign authors, dealing with the issues of digitalization and artificial intelligence, included in the database of the Russian Institute of Scientific and Technical Information of the Russian Academy of Sciences (VINITI RAS) for the period from 2016 to 2021.

Цифровизацияискусственный интеллектцифровые технологииинструменты цифровизациисемантические единицыбаза данныхнейронные сетинаучные трудыDigitalizationartificial intelligencedigital technologydigitalization toolssemantic unitsdatabaseneural networksscientific worksReferencesАндерсон К. и др. (2022). Искусственный интеллект, аналитика, новые технологии. М.: Альпина Паблишер. 200 с.Anderson K. et al. (2022), Artificial intelligence, analytics, new technologies, Alpina Publisher, Moscow, Russia (in Russian).Бохонко В.В., Щур И.А., Ивченко В.И., Мойсей О.Н., Константинова А.А. (2021). Применение расширенной реальности в промышленном дизайне // Актуальные вопросы машиностроения. № 10. С. 101–106.Bakhonka V.V., Shchur I.A., Ivchenko V.I., Maisei O.N., Konstantinova A.A. (2021), “Application of extended reality in industrial design”, Mechanics of Machines, Mechanisms and Materials, no. 10, pp. 101–106 (in Russian).Бураков М.В. (2022). Системы искусственного интеллекта. М.: Проспект. 440 с.Burakov M.V. (2022), Artificial intelligence systems [Sistemy iskusstvennogo intellekta], Prospekt, Moscow, Russia (in Russian).Пройдаков Э.М. (2018). Современное состояние искусственного интеллекта // Науковедческие исследования. С. 129–153. https://doi.org/10.31249/scis/2018.00.09El Jamiy F., Marsh R. (2019), “Survey on depth perception in head mounted displays: distance estimation in virtual reality, augmented reality, and mixed reality”, IET Image Processing, vol. 13, no. 5, pp. 707–712, https://doi.org/10.1049/iet-ipr.2018.5920Ситникова Е.С., Кутенева Т.А. (2018). Виртуальная и дополненная реальность: соотношение понятий // Стратегии развития социальных общностей, институтов и территорий: материалы IV Международной научно-практической конференции, Екатеринбург, 23-24 апреля 2018 г.: в 2-х т. Екатеринбург: Изд-во Уральского университета. Т. 1. С. 298–302.Filenko S.S. (2017), “Artificial intelligence and art: points of convergence”, In: Step into the future: artificial intelligence and digital economy: proceedings of the I International Scientific-Practical Conference, Moscow, December 4–5, 2017, issue 4, State University of Management Publ. House, Moscow, Russia, pp. 242–246 (in Russian).Таулли Т. (2021). Основы искусственного интеллекта: нетехническое введение. СПб.: БХВ. 288 с.Furber S. (2016), “Brain-inspired computing”, IET Computers and Digital Techniques, vol. 10, no. 6, pp. 299–305, https://doi.org/10.1049/iet-cdt.2015.0171Филенко С.С. (2017). Искусственный интеллект и искусство: точки соприкосновения // Шаг в будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика: материалы I Международной научно-практической конференции, Москва 4–5 декабря 2017 г. Вып. 4. М.: Государственный университет управления. С. 242–246.Kumar R., Ghoshal B. (2022), “Machine learning guided thermal management of Open Computing Language on CPU-GPU based embedded platforms”, IET Computers and Digital Techniques, vol. 17, no. 1, pp. 20–28, https://doi.org/10.1049/cdt2.12050Шливко И.Л., Гаранина О.Е., Клеменова И.А., Ускова К.А., Миронычева А.М., Дардык В.И., Ласьков В.Н. (2021). Искусственный интеллект: как работает и критерии оценки // Consilium Medicum. Т. 23, № (8). С. 626–632. https://doi.org/10.26442/20751753.2021.8.201148Lazaridis A., Fachantidis A., Vlahavas I. (2020), “Deep reinforcement learning: a state-of-the-art walkthrough”, Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 69, pp. 1421–1471, https://doi.org/10.1613/jair.1.12412El Jamiy F., Marsh R. (2019). Survey on depth perception in head mounted displays: distance estimation in virtual reality, augmented reality, and mixed reality // IET Image Processing. V. 13, no. 5. Pp. 707–712. https://doi.org/10.1049/iet-ipr.2018.5920Proydakov E.M. (2018), “Current state artificial intelligence”, Science Studies, pp. 129–153, https://doi.org/10.31249/scis/2018.00.09 (in Russian).Furber S. (2016). Brain-inspired computing // IET Computers and Digital Techniques. V. 10, no. 6. Pp. 299–305. https://doi.org/10.1049/iet-cdt.2015.0171Shlivko I.L., Garanina O.E., Klemenova I.A., Uskova K.A., Mironycheva A.M., Dardyk V.I., Laskov V.N. (2021), “Artificial intelligence: how it works and criteria for assessment”, Consilium Medicum, vol. 23, no. 8, pp. 626–632, https://doi.org/10.26442/20751753.2021.8.201148 (in Russian).Kumar R., Ghoshal B. (2022). Machine learning guided thermal management of Open Computing Language on CPU-GPU based embedded platforms // IET Computers and Digital Techniques. Vol. 17, no. 1. Pp. 20–28. https://doi.org/10.1049/cdt2.12050Sitnikova E.S., Kuteneva T.A. (2018), “Virtual and augmented reality: the relationship of concepts”, In: Strategies for the development of social communities, institutions and territories: Proceedings of the IV International Scientific and Practical Conference, Yekaterinburg April 23–24, 2018, vol. 1, Ural University Press, Yekaterinburg, Russia, pp. 298–302 (in Russian).Lazaridis A., Fachantidis A., Vlahavas I. (2020). Deep reinforcement learning: a state-of-the-art walkthrough // Journal of Artificial Intelligence Research. V. 69. Pp. 1421–1471. https://doi.org/10.1613/jair.1.12412Taulli T. (2021), Fundamentals of artificial intelligence: A non-technical introduction, BHW, St. Petersburg, Russia (in Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.