Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ продолжает на основе больших данных отслеживать тематики, формирующие передний край глобальной исследовательской повестки. По итогам 2024 года были выделены 883 фронтира, 20 из которых, с самыми высокими значениями индекса значимости, в разных долях распределились между двумя ключевыми векторами: человекоцентричностью и цифровой трансформацией.
Впервые с момента формирования рейтинга фронтиров заметно усилилось внимание к экзистенциальным вопросам о природе и месте человека в мире, к изучению моральных и этических норм, определяющих его поведение. Перечисленные вопросы, традиционно рассматриваемые в оптике гуманитарных и социальных наук, актуализируются под влиянием цифровой трансформации, в частности обостряются дискуссии о том, как технологии влияют на наше восприятие свободы и выбора.
Геополитическая ситуация, усложненная масштабными конфликтами, побуждает исследователей к изучению, наряду с феноменом индивидуальной воли, также вопросов коллективной воли, национальной идентичности, моральной силы, к поиску объединяющих идей и основ для формирования общества на принципах гуманизма.
Несмотря на увеличение веса отдельных фронтиров, относящихся к гуманитарным и социальным наукам, 18 из 20 топовых позиций рейтинга прочно занимают цифровые технологии. Это отражает не только высокий потенциал и динамику связанных с их развитием научных исследований, но и масштаб проникновения «цифры» в жизнь общества и влияния на экономику.
Одним из самых главных направлений развития мировой науки остается искусственный интеллект (ИИ). В рейтинге он входит в состав отдельных фронтиров, соответствующих ряду перспективных практических приложений ИИ, которых появляется все больше как в относительно традиционных технических областях, так и в новых — например, в культурологии или социальных исследованиях. Кроме того, ИИ выделен в качестве самостоятельного научного направления, которое развивается в сторону создания более гибких и адаптивных моделей ИИ, функционирующих в условиях неопределенности и использующих данные различной модальности.
Ключевые приложения, основанные на ИИ, охватывают прогностические модели, методы анализа и сопоставления разнородных данных, распознавание образов, выявление мошеннических действий, социальных роботов. Отмечается интерес исследователей к изучению фундаментальных вопросов машинного обучения и построения нейронных сетей, а также математических основ работы с данными.
