Исто́рия — наука, исследующая прошлое, реальные факты и закономерности смены исторических событий, эволюцию общества и отношений внутри него, обусловленных человеческой деятельностью на протяжении многих поколений. В наши дни появилось новое определение истории как науки «о прошлой социальной реальности».

Иннова́ция, нововведе́ние — внедрённое или внедряемое новшество, обеспечивающее повышение эффективности процессов и (или) улучшение качества продукции, востребованное рынком. Вместе с тем, для своего внедрения инновация должна соответствовать актуальным социально-экономическим и культурным потребностям. Примером инновации является выведение на рынок продукции (товаров и услуг) с новыми потребительскими свойствами или повышение эффективности производства той или иной продукции.

Инвести́ции — размещение капитала с целью получения прибыли. Инвестиции являются неотъемлемой частью современной экономики. От кредитов инвестиции отличаются степенью риска для инвестора (кредитора) — кредит и проценты необходимо возвращать в оговоренные сроки независимо от прибыльности проекта, инвестиции (инвестированный капитал) возвращаются и приносят доход только в прибыльных проектах. Если проект убыточен — инвестиции могут быть утрачены полностью или частично.

Инспектирование включает изучение записей или документов, как внутренних, так и внешних, в бумажной или электронной форме либо на иных носителях, а также физический осмотр актива.

Ядерный реактор, предназначенный для использования в качестве объекта исследований с целью получения данных по физике и технологии реакторов, необходимых для проектирования и разработки реакторов подобного типа или их составных частей.

Импортозамещение — замещение импорта товарами, произведёнными отечественными производителями, то есть внутри страны. Для замещения импорта национальными товарами могут быть использованы таможенно-тарифное (пошлины) и нетарифное (квоты, лицензирование ввоза) регулирования, а также субсидирование производств внутри страны и прямой запрет на ввоз определённых товаров из-за границы.

Реакторы поколения IV — набор конструкций ядерных реакторов, которые в настоящее время исследуются на предмет коммерческого применения Международным форумом поколения I. Целью проектов является повышение безопасности, устойчивости, эффективности и снижение стоимости. Наиболее развитая конструкция реактора поколения IV — натриевый реактор на быстрых нейтронах — за последние годы получила наибольшую долю финансирования, в результате чего был построен ряд демонстрационных установок. Главная цель проекта — разработка устойчивого замкнутого топливного цикла. Реактор с расплавом солей, менее развитая технология, считается потенциально обладающим наибольшей пассивной безопасностью из шести моделей[2][3]. Конструкции высокотемпературных газовых реакторов работают при гораздо более высоких температурах. Это позволяет проводить высокотемпературный электролиз или серно-йодный цикл для эффективного производства водорода в качестве углеродно-нейтрального топлива. Согласно графику, составленному Всемирной ядерной ассоциацией, реакторы поколения IV могут войти в коммерческую эксплуатацию в период с 2020 по 2030 год. Однако по состоянию на 2021 год ни один из проектов поколения IV не продвинулся значительно дальше стадии проектирования, а некоторые из них были заброшены. В настоящее время большинство находящихся в эксплуатации реакторов во всем мире относятся к реакторам поколения II, поскольку подавляющее большинство систем первого поколения были выведены из эксплуатации, а число реакторов поколения III по состоянию на 2021 год незначительно. Реакторы поколения V пока представляют собой только теоретические концепции, неосуществимые в краткосрочной перспективе, что приводит к ограниченному финансированию НИОКР.

Измене́ние кли́мата — колебания климата Земли в целом или отдельных её регионов с течением времени, выражающиеся в статистически достоверных отклонениях параметров погоды от многолетних значений за период времени от десятилетий до миллионов лет.

Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем и алгоритмов, способных выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта. К таким задачам относятся обучение, рассуждение, распознавание образов, понимание естественного языка, решение проблем и творчество. Простыми словами, ИИ стремится наделить машины способностью мыслить, анализировать и принимать решения подобно человеку (или даже лучше). Нейросети (нейронные сети) — это один из ключевых методов реализации искусственного интеллекта, вдохновлённый устройством биологического мозга. Они представляют собой математические модели, состоящие из множества связанных между собой простых элементов — искусственных нейронов. Если ИИ — это общая цель («умная машина»), то нейросети — это один из самых мощных инструментов для её достижения. 1. Искусственный интеллект: широкая картина ИИ — это огромная область, которая включает в себя множество подходов: Символический ИИ (классический): Основан на манипуляции символами и логических правилах (экспертные системы). Хорошо работал в чётко определённых областях, но плохо справлялся с неструктурированными данными (изображения, речь). Машинное обучение: Подход, при котором система не программируется жёсткими правилами, а обучается на примерах. Алгоритмы сами находят закономерности в данных. Это основа современного ИИ. Глубокое обучение (Deep Learning): Подмножество машинного обучения, использующее многослойные нейросети. Именно благодаря глубокому обучению произошёл прорыв в последние годы (распознавание лиц, автопилоты, ChatGPT). 2. Нейросети: устройство и принцип работы Аналогия с мозгом Нейросеть состоит из искусственных нейронов, которые соединены связями, подобно синапсам в мозге. Каждый нейрон получает сигналы от других нейронов, обрабатывает их и передаёт дальше. Типовая структура Чаще всего используется многослойная нейросеть прямого распространения: Входной слой: Принимает исходные данные (пиксели изображения, слова текста, числовые характеристики). Скрытые слои: Один или несколько промежуточных слоёв, где происходит основная обработка. Чем больше слоёв, тем «глубже» сеть. Каждый слой извлекает всё более абстрактные признаки (например, сначала края, потом формы, потом объекты). Выходной слой: Выдаёт результат (например, вероятность того, что на фото кошка или собака). Как нейросеть обучается Обучение — это процесс настройки весов связей между нейронами. Самый распространённый метод — обратное распространение ошибки: Нейросети показывают множество примеров с правильными ответами. Она делает предсказание, сравнивает его с правильным ответом и вычисляет ошибку. Затем ошибка «распространяется обратно» по слоям, и веса корректируются так, чтобы в следующий раз ответ был ближе к правильному. Процесс повторяется миллионы раз на огромных наборах данных. 3. Связь между ИИ и нейросетями Можно провести аналогию: Искусственный интеллект — это наука о создании умных машин (цель). Нейросети — это один из методов достижения этой цели (инструмент), подобно тому как алгебра — метод решения математических задач. В последнее десятилетие именно нейросети (особенно глубокие) стали доминирующим подходом в ИИ, потому что они показали невероятную эффективность в задачах, где традиционные алгоритмы пасовали: компьютерное зрение, обработка естественного языка, игры (AlphaGo), генерация изображений (DALL-E, Midjourney). 4. Примеры применения ИИ и нейросетей сегодня Распознавание и генерация изображений: Найти лицо в толпе, автоматическое описание фото, создание фотореалистичных картинок по текстовому описанию (это делают генеративно-состязательные сети и диффузионные модели). Обработка естественного языка (NLP): Машинный перевод (Google Translate), голосовые помощники (Siri, Алиса), чат-боты (ChatGPT), анализ тональности текста. Медицина: Диагностика заболеваний по рентгеновским снимкам, МРТ, поиск новых лекарств. Автономные системы: Беспилотные автомобили, дроны, роботы-пылесосы. Финансы: Обнаружение мошеннических транзакций, алгоритмическая торговля. Рекомендательные системы: То, что предлагает вам следующее видео на YouTube или товар на Amazon. 5. Краткие итоги Искусственный интеллект — это общая концепция создания интеллектуальных машин. Нейросети — это математические модели, вдохновлённые мозгом, которые являются мощнейшим инструментом для реализации ИИ. Глубокое обучение — это современный этап развития нейросетей, когда они имеют много слоёв и способны обучаться на гигантских объёмах данных, достигая человеческого или сверхчеловеческого уровня во многих задачах. Сегодня мы являемся свидетелями революции, вызванной успехами нейросетей. Они проникают во все сферы жизни, меняя способы работы, творчества и взаимодействия с информацией.

Информационная безопасность — состояние (качество) определенного объекта (в качестве объекта может выступать информация, данные, ресурсы автоматизированной системы, автоматизированная система,информационная система предприятия, общества, государства и т. п.)