«Ковчег знаний МГУ» – это концепция доверенного знания и образовательная экосистема, а также развёрнутая научно-технологическая платформа, на базе которой ведутся междисциплинарные исследования и создаётся инфраструктура для работы с данными и искусственным интеллектом нового поколения.
Платформа объединяет методы инженерии знаний, современные графовые и семантические технологии, средства хранения и анализа данных, а также сервисы доверенного искусственного интеллекта, обеспечивая полный цикл: от получения и верификации фактов до построения сложных аналитических и рекомендательных моделей.
Архитектура научно-технологической платформы
Архитектура «Ковчега знаний МГУ» строится как многоуровневая система, включающая:
Слой знаний и онтологий
В центре платформы находится граф знаний, основанный на онтологических моделях предметных областей.
Здесь решаются задачи:
- формализации понятий и связей между ними;
- представления фактов с указанием источников и контекста;
- поддержки многоязычности и учёта различий научных школ и терминологических традиций.
Инфраструктура данных и доверия
На уровне формируется инфраструктура работы с данными:
- конвейеры (pipeline) сбора, очистки и трансформации данных из различных источников;
- механизмы учёта происхождения данных (provenance), версионности и качества;
- процедуры верификации и экспертной оценки, позволяющие отличать проверенное знание от неподтверждённой информации.
Инфраструктура сервисов и искусственного интеллекта
Уровень включает:
- интерфейсы доступа к графу знаний и данным (прикладные программные интерфейсы, интерфейсы для исследователей и разработчиков);
- сервисы интеллектуального поиска и аналитики;
- интеграцию с моделями искусственного интеллекта, обеспечивающими генерацию ответов и рекомендаций с опорой на проверенные данные и явное управление степенью доверия.
Такое построение позволяет рассматривать «Ковчег знаний МГУ» одновременно как научный объект, инфраструктурный проект и экспериментальную площадку для отработки новых технологических решений.
Основные научные направления
В рамках проекта формируется ряд взаимосвязанных научных направлений, охватывающих как фундаментальные, так и прикладные аспекты:
Инженерия знаний и онтологии
Разработка методов построения и согласования онтологий, моделирования сложных предметных областей, формирования единого графа знаний на основе разнообразных источников (энциклопедий, научных публикаций, образовательных материалов, нормативных документов).
Графовые и семантические технологии
Исследование алгоритмов хранения, индексирования и обработки графовых структур, семантического поиска, логического вывода и работы с неявными связями между объектами и фактами.
Доверенный искусственный интеллект и оценка качества
Разработка подходов к созданию и верификации моделей искусственного интеллекта, которые:
- опираются на проверенные данные и формализованные знания;
- прозрачны с точки зрения источников информации;
- поддаются оценке по открытым и воспроизводимым критериям качества.
Инфраструктура данных и управление жизненным циклом знаний
Исследование процессов и технологий:
- формирования корпоративных и национальных хранилищ данных;
- организации совместной работы исследовательских коллективов с общими наборами данных и графами знаний;
- интеграции различных систем и реестров в единую когнитивную инфраструктуру.
Применение графов знаний и ИИ в предметных областях
Пилотные исследования в областях образования, науки, экономики, медицины, права и других сфер, где граф знаний и доверенный ИИ позволяют по-новому организовать работу с информацией и принимать обоснованные решения.
Исследовательские проекты и пилотные зоны
На базе платформы «Ковчег знаний МГУ» разворачиваются и планируются:
- пилотные отраслевые графы знаний (например, в области образования, финансовых коммуникаций, науки и технологий), позволяющие опробовать новые методы представления и анализа информации;
- экспериментальные сервисы интеллектуального поиска и аналитики, демонстрирующие, как граф знаний и доверенный ИИ могут использоваться для навигации в сложных информационных массивах;
- проектные треки для студенческих и исследовательских команд, в рамках которых разрабатываются модули платформы, прототипы приложений и аналитические отчёты для внешних партнёров.
Каждый пилотный проект выполняет одновременно научную, образовательную и прикладную функции: расширяет границы теории, формирует компетенции участников и даёт практические результаты, востребованные внешними заказчиками.
Инфраструктура для научных коллективов
«Ковчег знаний МГУ» создаётся как открытая (в научном смысле) инфраструктура, доступная для исследовательских групп университета и партнёрских организаций. Для этого:
- предоставляются инструменты и интерфейсы доступа к графу знаний и данным (в том числе для проведения вычислительных экспериментов, построения новых моделей и проверки гипотез);
- формируются совместные репозитории данных и онтологий, пригодные для коллективной работы и последующей многократной переработки;
- поддерживаются междисциплинарные исследовательские проекты, объединяющие специалистов из математики, информатики, гуманитарных и естественно-научных дисциплин.
Отдельное внимание уделяется вопросам воспроизводимости исследований, документированию методик и сохранению результатов в форме, удобной для долгосрочного использования в науке и образовании.
Методологическая база и стандарты
Развитие научной и инфраструктурной составляющей проекта опирается на:
- разработку и использование методик подготовки аналитических материалов и отчётов, обеспечивающих структурированность, проверяемость и сопоставимость результатов исследований;
- применение единых подходов к описанию данных и знаний, включая стандартизированные форматы метаданных, онтологические модели и требования к качеству источников;
- выработку рекомендаций и стандартов по использованию графов знаний и ИИ-систем в образовательной, научной и управленческой практике.
Такая методологическая база позволяет не только развивать саму платформу «Ковчег знаний МГУ», но и предлагать её подходы в качестве основы для более широких национальных и международных инициатив в сфере доверенного знания и искусственного интеллекта.
Перспективы развития научной и инфраструктурной части проекта
В перспективе «Ковчег знаний МГУ» рассматривается как ядро формируемой национальной когнитивной инфраструктуры, способной:
- объединять различные источники знаний – от университетских и академических до отраслевых и региональных;
- обеспечивать научно обоснованную основу для развития отечественных систем искусственного интеллекта;
- служить опорой для образовательных программ нового типа, ориентированных на работу с данными и знаниями во всех областях деятельности.
Развитие научной и инфраструктурной составляющей проекта будет осуществляться в тесном взаимодействии с факультетами и лабораториями МГУ, академическими и отраслевыми партнёрами, а также с государственными органами, заинтересованными в создании надёжной и прозрачной цифровой среды для принятия решений.