Об утверждении критериев отнесения объектов информатизации к системам искусственного интеллекта

Новый

Приказ Заместителя Премьер-Министра – Министра искусственного интеллекта и цифрового развития Республики Казахстан от 1 апреля 2026 года № 171/НҚ. Зарегистрирован в Министерстве юстиции Республики Казахстан 2 апреля 2026 года № 38288

      В соответствии с подпунктом 6) пункта 1 статьи 13 Закона Республики Казахстан "Об искусственном интеллекте" ПРИКАЗЫВАЮ:

      1. Утвердить прилагаемые критерии отнесения объектов информатизации к системам искусственного интеллекта.

      2. Комитету цифровых активов и прорывных технологий Министерства искусственного интеллекта и цифрового развития Республики Казахстан в установленном законодательством Республики Казахстан порядке обеспечить:

      1) государственную регистрацию настоящего приказа в Министерстве юстиции Республики Казахстан;

      2) размещение настоящего приказа на интернет-ресурсе Министерства искусственного интеллекта и цифрового развития Республики Казахстан после его официального опубликования;

      3) в течение десяти рабочих дней после государственной регистрации настоящего приказа представление в Юридический департамент Министерства искусственного интеллекта и цифрового развития Республики Казахстан сведений об исполнении мероприятий, предусмотренных подпунктами 1) и 2) настоящего пункта.

      3. Контроль за исполнением настоящего приказа возложить на курирующего вице-министра искусственного интеллекта и цифрового развития Республики Казахстан.

      4. Настоящий приказ вводится в действие по истечении десяти календарных дней после дня его первого официального опубликования.

      Заместитель Премьер-Министра –
Министр искусственного интеллекта
и цифрового развития
Республики Казахстан
Ж. Мадиев

  Утверждены приказом
Қазақстан Республикасы
Премьер-Министрінің орынбасары –
Жасанды интеллект және цифрлық
даму министрі
2026 жылғы 1 сәуірдегі № 171/НҚ

Критерии
отнесения объектов информатизации к системам искусственного интеллекта

      1. В настоящих Критериях отнесения объектов информатизации к системам искусственного интеллекта используются следующие понятия:

      1) искусственный интеллект – функциональная способность к имитации когнитивных функций, характерных для человека, обеспечивающая результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их;

      2) система искусственного интеллекта – объект информатизации, функционирующий на основе одной или нескольких моделей искусственного интеллекта;

      2. Для отнесения объектов информатизации к системам искусственного интеллекта применяются следующие критерии:

      1) компьютерное зрение:

      выявление, идентификация и анализ объектов, событий или признаков в определенной среде;

      обработка данных с целью извлечения структурной, текстовой или контекстной информации;

      формирование цифровых моделей или репрезентаций окружающей среды, включая 3D-реконструкцию и пространственную навигацию;

      автономная семантическая сегментация, классификация ‎и идентификация объектов, разбиение на подобъекты и распознавание отдельных деталей, в том числе в режиме реального времени;

      обеспечение взаимодействия с виртуальными или дополненными средами посредством обработки визуальной информации;

      диагностика, контроль и выявление закономерностей и аномалий, рисков и прогнозирования их последствий в различных областях (процессах);

      2) обработка естественного языка:

      анализ, интерпретация текстовой и устной речи;

      анализ семантики и синтаксиса текстов;

      распознавание и преобразование речи в текст;

      распознавание намерений и эмоционального окраса речи или текста;

      машинный перевод;

      выделение наиболее важной информации из контекста и синтез уникальных текстов, в том числе для автоматической и полуавтоматической суммаризации (аннотирования, реферирования) текстов, для создания ассистентов полуавтоматической генерации контента, для синтеза субтитров ‎и сурдоперевода, аннотирования изображений и видео;

      3) распознавание и синтез речи:

      мультизадачные голосовые ассистенты, способных одновременно выполнять несколько функций через голосовое взаимодействие;

      проверка подлинности личности с помощью голосовых характеристик для аутентификации пользователей;

      распознавание речи в сложных условиях, таких как шумы или большие расстояния;

      распознавание сложных речевых конструкций и сленга для повышения точности систем поиска и взаимодействия с пользователями;

      управление эмоциями и интонацией в синтезированной речи для создания более естественного звучания, например, в художественном чтении;

      синтез речи на различных языках для использования в переводческих и мультиязычных приложениях;

      распознавание антропологических признаков по голосу;

      распознавание эмоциональных оттенков речи для улучшения взаимодействия с голосовыми ассистентами и переводчиками;

      4) интеллектуальные системы поддержки принятия решений:

      предиктивная и прескриптивная аналитика для прогнозирования развития ситуаций и автоматизации процессов принятия решений в реальном времени;

      анализ и прогнозирование событий на основе исторических данных, включая обработку открытых и неструктурированных данных для формирования обоснованных рекомендаций по принятию решений;

      оценка, оптимизация и тестирование качества моделей машинного обучения для повышения их эффективности и точности без необходимости применения в реальных условиях;

      моделирование поведения объектов, участников процессов для предсказания их действий в различных сценариях;

      5) генерация синтетических результатов деятельности, независимо от создания изображений, видео, аудио, текстов или их комбинаций:

      модификация существующих данных с целью формирования новых объектов или событий;

      имитация внешности, голоса, поведения физических лиц или событий, которые фактически не происходили;

      автоматическое или полуавтоматическое формирование контента;

      генерация мультимедийного контента;

      6) машинное обучение:

      обучение моделей на основе исторических данных с целью прогнозирования будущих событий или поведения объектов в различных областях;

      классификация данных и объектов для их дальнейшего анализа;

      кластеризация данных, разделение на группы по схожести для выявления скрытых паттернов;

      обработка неструктурированных данных, таких как текст, изображения и звуки, для извлечения значимой информации.

Если Вы обнаружили на странице ошибку, выделите мышью слово или фразу и нажмите сочетание клавиш Ctrl+Enter

 

поиск по странице

Введите строку для поиска

Совет: в браузере есть встроенный поиск по странице, он работает быстрее. Вызывается чаще всего клавишами ctrl-F.