<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" xml:lang="ru">
  <front>
    <journal-meta>
      <issn pub-type="ppub">2782-4012</issn>
      <journal-id journal-id-type="issn">2782-4012</journal-id>
      <journal-id journal-id-type="doi"/>
      <journal-title-group>
        <journal-title>ЦИФРОВОЕ ВОСТОКОВЕДЕНИЕ</journal-title>
      </journal-title-group>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.31696/DO.27824012-F060FF94</article-id>
      <article-id pub-id-type="ivran">A-222918</article-id>
      <article-categories>
        <subj-group>
          <subject>ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ | DIGITAL TECHNOLOGIES</subject>
        </subj-group>
      </article-categories>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="автор">
          <name name-style="eastern">
            <surname>Гарин</surname>
            <given-names>Артём Алексеевич</given-names>
          </name>
          <aff>Центр изучения Юго-Восточной Азии, Австралии и Океании</aff>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <volume/>
      <issue>1-2</issue>
      <fpage>20</fpage>
      <lpage>29</lpage>
      <permission/>
      <abstract>В современной науке возросла необходимость более высокой интенсивности исследовательской деятельности, уровень академической конкуренции растет. Тенденция&#13;
обусловлена широким внедрением методов искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации аналитики. ИИ-инструменты выполняют рутинные операционные задачи, помогают ученым наблюдать нестандартные корреляции и сложные паттерны в больших массивах данных, прежде ускользавшие из внимания при традиционном анализе. Ключевым моментом стало появление рассуждающих ИИ-помощников. Это позволяет формулировать более обоснованные гипотезы и проводить комплексный анализ, повышая значимость и качество ответов для специалистов. Прототип нового решения для построения интеллектуальных ассистентов создан на базе Лаборатории цифровых исследований современного Востока (ЛЦИСВ) ИВ РАН. Речь идет о более эффективной синхронизации&#13;
цепочки рассуждений с возможностью обучения на лету. Новая версия ИИ-ассистента ИВ РАН может обучаться на собственном опыте (за счет накопления знаний контроллером), постепенно улучшая выдачу ответов на запросы пользователя.</abstract>
      <kwd-group>
        <kwd>ИИ</kwd>
        <kwd>рассуждения</kwd>
        <kwd>граф&#13;
знаний</kwd>
        <kwd>нейросети</kwd>
        <kwd>графовые нейронные&#13;
сети</kwd>
        <kwd>Азия</kwd>
      </kwd-group>
      <title-group>
        <article-title>Разработка и внедрение методов рассуждений в ИИ-ассистента ИВ&#13;
РАН: эксперименты с «адаптивным мышлением» агента</article-title>
      </title-group>
    </article-meta>
  </front>
  <body></body>
  <back/>
</article>
