Использование нейронных сетей при проведении форсайта
https://doi.org/10.26425/1816-4277-2024-3-5-10
Аннотация
В статье рассмотрены сценарии применения нейронных сетей (далее – нейросеть) различных архитектур для выполнения задач в процессе форсайта. Цель статьи – определить, на каких этапах проведения процедуры форсайта оправдано применение нейросетей и с какой архитектурой. Раскрываются различия между форсайтом и процессом прогнозирования. Кроме того, рассмотрено понятие форсайта, его основные стадии и этапы, классификация. Обосновано, что применение нейросетей может значительно облегчить процедуру форсайта на таких этапах, как сбор и обработка первичной информации, разработка сценариев и вариантов решения проблем, коммуникация и подготовка отчетов. Показано, что для разных задач форсайта подходят разные типы нейросетей. Выявлено, что нейросети способны обработать больший объем данных и автоматически обнаруживать сложные закономерности, что делает их более эффективными в условиях неопределенности и изменчивости окружающей среды. Также подчеркнута важность дальнейших исследований и развития методов применения нейросетей в форсайт-процессах с учетом специфики конкретных отраслей и видов задач. При работе над статьей были использованы такие аналитические методы исследования, как диагностика, установление причинно-следственных связей и т.д.
Ключевые слова
Об авторах
А. О. АлексеевРоссия
Алексеев Александр Олегович - начальник центра методологии корпоративного управления,
г. Москва
В. Ю. Линник
Россия
Линник Владимир Юрьевич - д-р экон. наук, проф. каф. экономики и управления в топливно-энергетическом комплексе,
г. Москва
В. В. Чушкина
Россия
Чушкина Вера Владимировна - студент,
г. Москва
Список литературы
1. Keenan M., Popper R., Alexandrova M., Marinova D. Practical guide for integrating foresight in research infrastructures policy formulation. Brussels: European Commission; 2007.
2. Пантелеева Т.А. Возможности и угрозы использования искусственного интеллекта в бизнес-форсайте российских компаний. Проблемы рыночной экономики. 2021;1:131–148.
3. Третьяк В.П. Основы форсайта: учебник. 2е изд., перераб. и доп. М.: Магистр, Инфра-М; 2021. 268 с.
4. Cuhls K. From forecasting to foresight processes – new participative foresight activities in Germany. Journal of Forecasting. 2003;2–3(22):93–111. https://doi.org/10.1002/FOR.848
5. Алексеев А.О. Инструменты проведения корпоративного технологического форсайта. Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. 2020;3(183):31–31. https://doi.org/10.33285/1999-6942-2020-3(183)-31-37
6. Kaplan A., Haenlein M. Siri, Siri, in my hand: who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons. 2019;1(62):15–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004
Рецензия
Для цитирования:
Алексеев А.О., Линник В.Ю., Чушкина В.В. Использование нейронных сетей при проведении форсайта. Вестник университета. 2024;(3):5-10. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2024-3-5-10
For citation:
Alekseev A.O., Linnik V.Yu., Chushkina V.V. The use of neural networks in the foresight process. Vestnik Universiteta. 2024;(3):5-10. (In Russ.) https://doi.org/10.26425/1816-4277-2024-3-5-10