Аннотация:
В статье изложена концепция разработки искусственного интеллекта (ИИ), основанная на гибридной модели, использующей, с одной стороны, верифицированные математические модели для расчета и прогнозирования потенциальных трендовых траекторий долгосрочного социально-экономического развития, а с другой – кратко- и среднесрочные модели кризисных явлений для обучения нейросети с последующим ее использованием для определения реальной экономической ситуации и выработки соответствующей оптимальной политики управления текущим социально-экономическим развитием. ИИ предлагается строить на основе нейронной сети Колмогорова–Арнольда, которая находит все большее применение для создания ИИ предназначенного решать физические и инженерные задачи, в том числе связанные с управлением различными динамическими процессами. Достоинством предложенной впервые гибридной модели является ее полная прозрачность в отношении выявления причинно-следственных связей между основными факторами и выпуском в процессе социально-экономического развития.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, нейронная сеть, глубокое обучение, причинно-следственная связь, теорема Колмогорова–Арнольда, управление социально-экономическим развитием, кризисные явления в экономике и финансах, трендовые долгосрочные траектории экономического развития, модели оптимального управления.
УДК:
004.85:519.87:330.3
Поступило: 15.07.2025 После доработки: 30.07.2025 Принято к публикации: 04.08.2025
