БИРЖА ИДЕЙ И ПЕРЕХОД К СИСТЕМЕ
СУБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО РЕЦЕНЗИРОВАНИЯ
IDEAS EXCHANGE AND TRANSITION TO THE SYSTEM
OF SUBJECT-ORIENTED PEER REVIEW
Кандидат техн. наук Михаил Козлов
Ph.D. in Technical Michail Kozlov
Эксперт Института интеграции и профессиональной адаптации, г. Нетания (Израиль)
Expert of Institute integration and professional adaptation, Netanya (Israel)
E-mail: 19mike19k@gmail.com tel. (972)527 052 460
АННОТАЦИЯ:
Данная статья является восьмой главой общей работы «Заманчивые профили будущего», в которой предполагается рассмотреть возможные пути формирования нового социально- экономического уклада, характеризуемого переходом от общества массового потребления товаров к обществу потребителей индивидуальной субъектно-ориентированной продукции и созданием основы для образования общества Творцов, и следует за ранее опубликованными в NIZI.co.il семью главами: «Две стороны прогресса», «Два смартфона в одни руки или необходимость перехода к субъектно-ориентированному производству», «Что же делать, чтобы роботам не пришлось платить зарплату», «Закат глобализации или вперед к гильдиям ремесленников», «Экономическое неравенство и как его образумить», « Глобальная паутина и как в ней не запутаться» и «Обратная волна глобализации и переход к постиндустриальной экономике».
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: Интеллектуальная собственность, патент, статья, база данных, открытый доступ, мальтузианская ловушка.
SUMMARY:
This article is the еighth chapter of the overall work of «Tempting Profiles of the Future», in which is supposed to consider possible ways of creating a new socio-economic system characterized by the transition from a society the mass consumption of goods to the consumer society of individual subject-oriented products and provide the basis for the formation of the society of the Makers, and follows after previously published in NIZI.co.il seven chapters: «The two sides of progress», «Two smartphones in one hand, or the necessary transition to subject-oriented production», «What to do, so that to the robots was no need pay wages”, «Sunset of globalization or transition to the guilds of artisans”, “Economic inequality and how bring to reason it”, “Global web and how therein do not get confused” and “Backward wave globalization and the transition to post-industrial economy”.
KEY WORDS: Intellectual property, patent, article, database of peer-reviewed literature, open access, Malthusian trap.
По мнению многих социологов одной из причин роста неравенства в экономических отношениях является несовершенство правил интеллектуальной собственности и для его снижения, помимо увеличения ставки подоходного налога для самых богатых и других мер, предлагается ослабление требований правил интеллектуальной собственности [8.1]. Отношения между современными изготовителями продукции и потребителями, очевидно, следует закрепить на новом правовом уровне и, с учетом современных достижений в информационных технологиях, дополнить новыми положениями.
В частности, необходимо провести модернизацию процедуры патентования. По мнению профессора Джона Хокинса, авторские права являются существенной движущей силой креативной экономики [8.2]. И одним из сдерживающих факторов внедрения технологий для субъектно-ориентированного индивидуального производства является система патентования, отстающая от времени и сдерживающая развитие, дающая в настоящее время преимущества крупным монополистам по отдельным технологическим направлениям и ограничивающая возможности мелких производителей. На вопрос, чем отличается изобретение ложки, которой пользуются три четверти населения Земли, от изобретения широко распространенной операционной системы, используемой в компьютерах по всему миру, по большому счету, можно ответить, что во время изобретения ложки не было такого изощренного патентного права.
Необходимо модернизировать архаичную систему патентования, которая мешает фиксации и продвижению идей. По мнению экономиста Пола Мейсона, область права, защищающая интеллектуальную собственность, запутана [8.3]. Важность обладания патентами для доминирования в экономике можно оценить по миллиардным патентным спорам между фирмами Apple и Samsung. На защиту патентных прав корпорации тратят огромные средства и содержат большое количество юристов только, для того чтобы сдержать своих конкурентов. Более того, развернулась настоящая «патентная война». Крупные транснациональные компании (ТНК), стремящиеся к монополизации своего положения на рынке определенного вида товаров, скупают патенты по интересующим их направлениям не для того, чтобы их внедрять в свои изделия, а чтобы ими не воспользовались конкуренты [8.4, 8.5]. И таким образом ТНК значительно затрудняют выход на освоенные ими рынки другим производителям, особенно малым предприятиям. Появились патентные тролли, которые скупают или сами генерируют множество патентов с целью предъявления претензий тем производителям, которые используют их авторские технологии [8.6].
Такая деятельность фирм, манипулирующих патентным правом, по сути, сдерживает научно-технический прогресс. Осознавая это, ищутся пути решения этой проблемы. Так креативно мыслящий предприниматель Элон Маск, нарушая общепринятые правила, отказался от монопольного использования своих патентов и открывает свободный доступ к патентам фирмы Tesla Motors [8.7].
Похоже, надо уходить от системы патентования, действующей в интересах монополий. Следует осознать, что в основе любого патента лежит труд и накопленные знания всего человечества, которые сумел консолидировать на завершающем этапе автор подаваемой заявки на патент. С учетом этого, в интересах беспрепятственного развития технологий, необходимо внести в патентное право такие изменения, которые бы не позволили злоупотреблять монопольным положением патентообладателя, и, в тоже время, поощряли генерацию новых идей и закрепление за генераторами идей их первенства.
С учетом технологий Data Mining и Big Data можно организовать всемирную Биржу идей или сеть взаимосвязанных бирж. Предлагаемая идея подается в электронном виде на биржу с выполнением простых формализованных правил на любом доступном генератору идеи языке и уплатой небольших антиспамовых и организационных взносов. На Бирже идей специализированным ботом в автоматическом режиме проводится формальная экспертиза идеи на выполнение стандартных требований, присваивается регистрационный номер, она размещается на сайте Биржи и так фиксируется потенциальный приоритет идеи.
Потребитель выбирает заинтересовавшую его идею и договаривается о ее
приобретение с генератором идеи, проводя оплату по договору с разбивкой на три этапа,
в момент заключения договора, после регистрации идеи как патента и после внедрения. Далее, при сопроводительной поддержке генератора идеи, проводится квалификационная экспертиза идеи на предмет получения патента. Патентная экспертиза проводится с помощью ботов на базе идей, хранящихся на сайте Биржи. Многократная продажа патента на основе лицензионного соглашения должна не только не ограничиваться, но и поощряться.
Биржа идей резко упростит бюрократическую систему патентования, фактически стоящую на пути внедрения технических новшеств, и будет способствовать расширению рынка идей, повышению эффективности затрат и ускорению процедуры патентования, снижению стоимости патента для инноватора, что будет способствовать развитию новых технологий. И в тоже время выигрывает большое количество авторов идей, из которых сейчас востребована только часть наиболее удачливых в хаотической конкурентной борьбе за внимание инвесторов. Изобретатели должны не только способствовать прогрессу всего человечества, но и позаботиться о своем комфорте.
Процессы глобализации затронули и систему издания научных статей. Такие издательские компании как Elsevier, Springer и Thomson Reuters действуют по всему миру. Компания Elsevier входит в верхнюю половину 500 крупнейших компаний мира и по капитализации превосходит Сбербанк России [8.8]. Такие глобальные издательские компании определяют политику в издании научных статей и сделали этот процесс хорошо отлаженной коммерческой процедурой с широким применением современных информационных технологий. База данных публикаций в научных журналах Scopus [8.9] компании Elsevier и база данных Web of Science [8.10] компании Thomson Reuters широко используются при формальной оценке профессионального уровня ученых и научной деятельности различных организаций. Используя такие наукометрическии параметры, как число публикаций и их цитируемости в изданиях, включенных в эти базы данных. При этом в базах данных формируются профили авторов, включая их индификаторы (Author ID), а также профили научных организаций с их идентификаторами, например, Scopus Affiliation Identifier. Решение о включении новых изданий в базу данных происходит на основании строгой селекции по ряду критериев, включая наличие у издания системы рецензирования статей. А при определенных условиях возможно исключение издания из цитируемой базы данных.
Основным источником дохода от издательской деятельности таких компаний как Elsevier и Springer является продажа публикуемых материалов. Однако высокая цена, которую приходится платить за ознакомление с такими публикациями, создает серьезные проблемы для студентов и научных работников и, в условиях развитых информационных технологий эта проблема находит решение за счет пиратского распространения публикаций в сетях Интернет. Так многие ученые по всему миру бесплатно пользуются источниками научной информации, размещенными на таких пиратских сайтах как Library Genesis Libgen, BookFi и Sci-Hub [8.11, 8.12]. При этом только круг пользователей сайта Sci-Hub, популярного в ученой среде по всему миру, превышает по численности обращающихся к базе данных Web of Science [8.8].
Как выход из такой ненормальной ситуации многие видят в переходе к открытому
доступу к публикациям и ряд журналов, включенных в базы данных Scopus, Web of Science и базу данных медицинских и биологических публикаций PubMed [8.13], уже используют такую форму распространения своих изданий. Но при использовании модели открытого доступа к публикациям тяжесть финансирования публикаций научных статей в основном ложится на плечи авторов или спонсирующих их структур. Стоимость публикаций в журналах с открытым доступом, включенных в базы данных Scopus, Web of Science и PubMed, начинается от 400 долларов и может достигать 2-3 тысяч долларов за одну статью.
Значительная часть средств на публикацию в изданиях, включенных в базы данных,
идет на процедуру рецензирования статей. Однако следует учесть, что из-за роста
представляемых к публикации статей, существует проблема с возможностью проведения качественного рецензирования. У проблемы научного рецензирования есть своя ахиллесова пята. Такая система хорошо принимает добротные научные работы, содержащие понятный для рецензентов материал, но подозрительно относится к пионерским решениям и зачастую их не пропускает. Обычный рецензент не успевает освоить последние достижения научной мысли и может быть не готов к восприятию работы, выходящей за пределы принятой научной парадигмы [8.14]. Таким образом, проходная статья должна быть чуть выше среднего научного уровня, но не более.
Трудно обеспечить издательства достаточным количеством подготовленных рецензентов, владеющих знаниями на уровне современной науки. Даже титулованные специалисты, не работающие активно, в качестве рецензентов, могут, стать препятствием новому. Можно вспомнить о выводе, который был сделан в 1945 году научным советником премьер-министра Черчилля маститым ученым лордом Червеллом. В нем считалось бесперспективным применение ракет для осуществления космических полетов [8.15], и подобные авторитетные заключения значительно задержали развитие космонавтики в Англии.
Как следствие возникает парадокс научного рецензирования, заключающийся в том, что чем жестче такая система, тем она больше тормозит развитие научной мысли. И можно предположить, что если бы во времена Коперника его труд о гелиоцентрической системе проходил перед публикацией рецензирование, то мир не скоро бы узнал о ней.
На процедуру публикации статей в рейтинговых журналах существенно начала влиять сформировавшаяся посредническая индустрия продвижение статей в рецензируемые научные журналы. И такая посредническая индустрия набирает обороты, учитывая, что ряд ученых то ли из-за того, что им надо повысить свой научный статус или привлечь к своим работам спонсоров, заинтересованы в публикациях в подобных изданиях. Исходя из требований заказчика таких услуг, посреднические фирмы могут за соответствующее вознаграждение выполнить подбор литературных источников, обеспечить консультации специалистов с научной степенью, подобрать журнал для размещения публикации, оформить статью на основании требований конкретного журнала, включая выполнение рисунков, таблиц и списка литературы. А также сопровождать всю процедуру общения с редакцией, включая работу с рецензентами, и даже произвести поиск соавторов. При необходимости такие посредники могут провести корректировку публикуемого материала и привести его в соответствие с требованиями аттестационных комиссий организаций, в которых собирается защищаться заказчик.
С развитием информационных и компьютерных технологий такие посреднические фирмы со временем, по оплачиваемому заказу псевдоученых, стремящихся получить научную степень или как-то выделиться, смогут генерировать безупречные, исходя из требований рецензирования, псевдонаучные статьи на достаточно высоком научном уровне по любому направлению, но, по сути, не содержащие ничего полезного. И к таким псевдо работам трудно будет предъявить формальные претензии. В гиперболизированном виде в филосмартиках [8.16] о такой деятельности написано «Прочитал в Интернете. Пишу нобелевские работы. Получение премии гарантирую. Оплата душой и с отсрочкой, для экспериментальных исследований. mephistopheles@666.web. Интересно, когда доктор Фауст станет Нобелевским лауреатом». Можно предположить, что такие псевдо работы, профессионально сгенерированные посреднической индустрией, окажутся вне конкуренции по отношению к работам, содержащим творческий продукт настоящих исследователей.
Уже сейчас имеющиеся компьютерные технологии генерирования текстов могут
сделать по сути бессмысленной существующую систему рецензирования. Так с помощью таких компьютерных программ как SCIgen были сгенерированы псевдонаучные статьи, которые успешно, с хорошей и даже отличной оценкой, подтверждающей их высокий научный уровень, прошли систему рецензирования и были опубликованы в солидных изданиях [8.17]. В какой-то степени подобное можно говорить о назревающих проблемах в экспертизе для существующей системы патентования.
Таким образом, система издательства научных публикаций, основанная на индустрии глобального контроля научной деятельности с помощью рецензируемых баз данных, имеет определенные бюрократические изъяны, которые тормозят творческую деятельность, и с развитием новых информационных и компьютерных технологий влияние негативных факторов будет расти.
При анализе подходов к решению рассматриваемой проблемы следует признать то, что для максимального развития массового творческого потенциала и его использования обществом, необходима такая процедура фиксации идей, изложенных в заявках на патенты и в публикациях, которая бы минимизировала затраты авторов на доведение своих идей до широкой публики. При этом производилась бы идентификация предложенного материала в одной или связанных между собой баз данных, что обеспечивало сохранение приоритета автора. Автор идеи тратит свои временные и материальные ресурсы для проработки идеи и подготовки ее к публикации. И заставлять его тратить значительные денежные средства для доведения излагаемых идей до широкого круга специалистов не только общественно не целесообразно, но и аморально.
Как вариант решения возможно следующее. Во-первых, отказаться от не эффективной и трудоемкой процедуры рецензирования при подаче статей для публикации. Изменение такой процедуры существенно снизит стоимость публикации и сэкономит трудовые ресурсы специалистов высокой квалификации, привлекаемых к рецензированию. Во-вторых, перейти к специализированному рецензированию публикуемой информации по заказу потребителей на основе их конкретной необходимости. Такое рецензирование будет значительно эффективней. Заказчиками могут быть организации, занимающиеся присвоением научных степеней и званий и компании, занимающиеся инновационной деятельностью, для оценки уровня новизны и полезности публикации. Следует учесть, что такие организации и сейчас привлекают к своей деятельности высококвалифицированных специалистов для проведения экспертиз и рецензирования и отказ от рецензирования в издательской деятельности не должен серьезно повлиять на их работу. При необходимости индивидуальные потребители информации могут через сети интернет объединяться в пулы и заказывать по определенным профилям рецензии авторитетным специалистам.
Одним из элементов перехода на рецензирование, выполняемое на стороне потребителя, может быть развитие систем субъектно-ориентированной обработки информации и оценки их новизны и полезности.
Основатель психоанализа Зигмунд Фрейд, для описания способа обработки информации человеком, использовал некоего привратника, условно поместив его в мозгу человека, между прихожей, в которую поступает вся сенсорная информация, и вторым помещением, в котором содержится сознание. При этом привратник Фрейда цензурирует эту информацию и пропускает выбранную осознанную часть, исходя из своих эмоциональных предпочтений [8.18]. К сожалению, современный человек, с имеющимся у него аппаратом апперцепции, не справляется с огромным потоком информации и в помощь привратнику Фрейда надо создавать целую канцелярию для оценки поступающих данных [8.19].
Такую субъектно-ориентированного систему рецензирования и отбора информации, в том числе на основании ее новизны и полезности, можно создавать на основе имеющихся наработок в областях интеллектуальной обработки информации Data Mining [8.20], обработки больших массивов данных Big Data [8.21] и Data Science [8.22], а также методов машинного обучения [8.23] и предиктивной аналитики [8.24]. Подобная система должна будет включать в себя антиспамовую и антитроллинговую фильтрацию, подобно рассмотренной в [8.25]. Техническая реализация таких систем возможна с использованием нейронных сетей, построенных на основе теории адаптивного резонанса
(модель ART) [8.26].
Большую помощь в реализации такой системы может оказать фонд Марка Цукерберга и его жены (The Chan Zuckerberg Initiative), который открывает бесплатный доступ к поисковой системы научных публикаций Meta [8.27], построенной на основе принципов искусственного интеллекта. Эта система, исходя из особых потребностей каждого индивидуума, должна будет представлять субъектно-ориентированную систему формирования метаданных, накопления, обработки данных и защиты данных от несанкционированного доступа. Возможно, это будет распределенная иерархическая мультивекторная система, построенная подобно временной иерархической памяти HTM (Hierarchical Temporal Memory) [8.19, 8.28], моделирующей работу неокортекса головного мозга. Эта система должна быть снабжена внутренней активной системой криптографической защиты информации с возможным использованием таких эффективных устройств как квантовая криптография [8.29] или активных нейронных криптосистем с обратной связью и голографических методов защиты информации [8.30].
Такая система субъектно-ориентированной обработки информации может оказаться хорошим помощником каждому индивидууму в его творческой деятельности, облегчая труд, повышая качество и надежность работы.
Согласно широко известной теории Мальтуса, количество населения ограничивается имеющимися жизненными ресурсами [8.31]. Эти ресурсы зависят от имеющихся технологий для их воспроизводства и, следовательно, возможные темпы роста населения должны быть соответственно связаны с темпом роста этих технологий. Когда рост населения обгоняет рост производства конечной продукции, то может возникнуть так называемая мальтузианская ловушка [8.32], связанная с нехваткой жизненных ресурсов. Что можно наблюдать в ряде слаборазвитых стран. Анализ возможности возникновения мальтузианской проблемы можно провести на основе приведенного в [8.33] уравнения
(dL(t))/dt=αL_t (log Y_t/L_t -logy ̅), (8.1)
где L_t — численность рабочей силы, Y_t — произведенный конечный продукт, (y ) ̅ — параметр прожиточного минимума и α – нормирующий коэффициент.
В соответствии с (8.1) прирост населения возможен в том случае, когда доход на одного человека превышает прожиточный минимум и когда он меньше (y ) ̅ , то численность населения должна уменьшаться.
В [8.33] представлено соотношение между уровнем технологии A_t на момент времени t, численностью рабочей силы и производством конечного продукта в следующем виде
Y_t=A_t L_t^(1-β) , (8.2)
где β – нормирующий параметр.
В соответствии с выводами лауреата Нобелевской премии по экономике Саймона Кузнеца, увеличение численности населения обеспечивает большее количество потенциальных изобретателей и соответственно приводит к увеличению новых технологий [8.34]. С учетом этого в [8.35] была предложено следующая зависимость темпа роста новых технологических знаний от числа используемой рабочей силы
(dA(t))/dt=νL_t A_t^ϕ , ν > 0, (8.3)
где ν – нормирующий коэффициент и ϕ – показатель степени.
Базовым источником новых технологических знаний A_t являются накопленные фундаментальные знания, и при их неизменности генерация новых знаний будет затухать [8.35]. Это будет происходить до момента появления новых фундаментальных открытий. В силу этого, показатель степени ϕ можно рассматривать как некую волнообразно меняющуюся функцию ϕ(t) с периодом T. Период Т, по-видимому, можно связать с длительностью кондратьевских волн, с помощью которых описывается долгосрочная динамика развития мировой экономики [8.36]. Средний период этих длинных экономических циклов около 50 лет, и ряд экономистов связывают долгосрочные кондратьевские волны со сменой технологических укладов.
На величине ϕ должно сказываться количество исследователей L_A и распределение накопленных знаний A_t по различным видам науки и техники. Такое распределение знаний A_t можно назвать некоей оценкой распределения спектральной плотности мощности знаний S(A_t).
С учетом выше изложенного зависимость ϕ(t) можно представить в виде
ϕ(t)=f(L_A,S(A_t))*ѱ(K(t,T)), (8.4)
где f(L_A,S(A_t)) – функционал, величина которого растет с увеличением значений L_A и S(A_t), а ѱ(K(t,T))- функция, изменения которой во времени связаны с кондратьевскими волнами K(t,T).
Может возникнуть ситуация, при которой рост новых технологий (8.3) окажется недостаточным для производства требуемого конечного продукта (8.2), обеспечивающего стимуляцию роста количества населения в соответствии с мальтузианским уравнением (8.1). Такой процесс можно наблюдать в современных экономически развитых странах, где замедлился рост ВВП и значительно снизился рост населения. Если учитывать, что в этих странах несравнимо высокий прожиточный минимум относительно слабо развитых стран, то при снижении роста ВВП согласно (8.1) для таких развитых стран может возникнуть, даже легче, чем для стран с низким прожиточным минимумом, некий парадокс мальтузианской ловушки, приводящий к снижению численности населения. К этому следует добавить, что затраты развитых государств на неработающих граждан не ограничиваются выплатой прожиточного минимума. Более того, если еще взять во внимание ожидаемую усредненную субъективную оценку требуемого жизненного уровня (y ) ̅_s и поставить ее в (8.1) вместо оценки прожиточного минимума, получив выражение
(dL(t))/dt=αL_t (log Y_t/L_t -log(y ) ̅_s), (8.5)
то из анализа (8.5) картина снижения роста населения в современных развитых странах станет более обоснованной.
Причину недостаточного роста новых технологий и соответственно ВВП можно попытаться выявить на основе анализа выражения (8.4). Функционал f(L_A,S(A_t)) включает в себя количество исследователей L_A и распределение накопленных знаний A_t по различным видам науки и техники, характеризуемое оценкой S(A_t). Глобализация экономики, с доминированием в ней крупных ТНК, заинтересованных в массовом производстве продукции и повсеместной роботизации, приводит к снижению количества работников, творчески задействованных в производстве. Происходит ликвидация элиты рабочего класса и высокопрофессиональные работники уходят из производства в сферу обслуживания [8.37, 8.38]. Исследования по новым технологиям сосредотачиваются в достаточно узких прикладных областях знаний. Дополнительно на величину f(L_A,S(A_t)) негативно влияют рассмотренные выше проблемы с патентованием новых идей и публикаций научных статей. Все это приводит к снижению значения функционала f(L_A,S(A_t)) и соответственно сказывается на росте новых технологий. Входящую в (8.4) функцию ѱ(K(t,T)) можно увязывать с периодичностью накопления фундаментальных знаний для нового технологического прорыва.
Рассматриваемый в [8.39] возможный переход к экономическому укладу,
основанному на субъектно-ориентированном производстве, будет способствовать массовому увеличению потребности в разнообразных инновациях. Увеличение числа индивидуальных производителей (ремесленников) приводит к увеличению потенциальных изобретателей и соответственно к увеличению темпов экономического роста. При этом возникает механизм положительной обратной связи, который будет усиливать этот процесс за счет формирования новой ресурсной базы. Как следствие, это позволит отодвинуть проблему мальтузианской ловушки на значительное время.
Реформирование системы патентования и публикаций научных статей, и формирование банка идей на рассмотренных выше принципах существенно облегчит переход к такому экономическому укладу. На основе методов индивидуального субъектно-ориентированного производства можно будет эффективно решать такие творческие процессы, как реализация своих мыслей в виде патентов и написания статей, а также проводить экспериментальное моделирование с помощью новейших технологических средств, таких как 3-D печать и компьютерная эмуляция, например, на базе Fab-Lab [8.40].
При переходе на новую систему обработки научной информации, очевидно, какое-то время будет целесообразно сочетание работы старой системы с новым подходом к формированию, хранению и субъектно-ориентированной обработке научных данных.
Истории свойственно с некоторыми качественными дополнениями повторяться. В свое время накопленные гильдиями ремесленников знания привели к индустриальной революции. Накопившиеся к настоящему времени экономические и социальные проблемы, возможно, будут решаться на основе новых технологических знаний при переходе к индивидуальному субъектно-ориентированному производству.
БИБЛИОГРАФИЯ
8.1. Porter E. A Dilemma for Humanity: Stark Inequality or Total War. NY Times. DEC. 6, 2016.
8.2. Howkins J. The Creative Economy: How People Make Money from Ideas.- Penguin. 2013.
8.3. Mason P. PostCapitalism: A Guide to our Future. Allen Lane. 2015.
8.4. Google: Конкуренты скупают патенты, чтобы навредить компании 04.08.11 109 focus.ua
8.5. Международный лицензионный обмен. studopedia.org/2-19338.html
8.6. Новая идея Google: амнистия для патентных троллей? 27.04.2015. www.vestifinance.ru/articles/56611/print
8.7. Musk E. All Our Patent Are Belong To You. CEO. June 12, 2014.
8.8. Киселева М. «Маржинальность этого бизнеса огромна»: с руководителем КиберЛенинки о будущем научных публикаций. Indicator.Ru https://indicator.ru/article/2017/02/15/kiberleninka-semyachkin-interview/ 15. 02. 2017.
8.9. Scopus Content Coverage Guide — Elsevier. January 2016.
8.10. Leydesdorff L., Carley S., Rafols I. Global Maps of Science based on the new Web-of-Science Categories. Scientometrics. February 2013, Vol. 94, Issue 2. Pp. 589–593.
8.11. Glance D. Elsevier acts against research article pirate sites and claims irreparable harm. The Conversation. June 16, 2015.
8.12. Schiermeier Q. Pirate research-paper sites play hide-and-seek with publishers. Nature News & Comment. 04 December 2015.
8.13. PubMed Help. National Center for Biotechnology Information (US); March 14, 2017.
8.14. Бугаев К.В. Проблемы научного рецензирования и пути их решения // Психопедагогика в правоохранительных органах. — 2012.-№1(48). С. 88-92.
8.15 Artur C Clarke. Profiles of the Future // Pan Books Ltd. 1978.
8.16. Филосмартики. Плоды созерцания и размышлений Михаэля Пинус. NIZI.co.il / Наука и жизнь Израиля. 04.10.2016.
8.17. Cyril Labbe, Dominique Labbe. Duplicate and fake publications in the scientic literature: how many SCIgen papers in computer science? Scientometrics, Springer Verlag, 22 june 2012.
8.18. Зигмунд Фрейд. Введение в психоанализ. Изд-во: «Азбука». 2015.
8.19. Козлов М.В. Компьютерно-мозговая модель памяти и принятия решений для сложных систем. Журнал. Вестник Житомирского Государственного Технологического университе-та. — 2013. — №2(65). — С. 95-105.
8.20. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко и др. – СПб. : БХВ–Петербург, 2004.
8.21. Shen Liu, James Mcgree, Zongyuan Ge, Yang Xie. Computational and Statistical Methods for Analysing Big Data with Applications. Academic Press, 2016.
8.22. Силен Д., Мейсман А., Али М. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных. Издательский дом «Питер». 2017.
8.23. Alex Smola A., Vishwanathan S.V.N. Introduction to Machine Learning. Cambridge University Press. 2008.
8.24. Abbott D. Applied Predictive Analytics Principles and Techniques for the Professional Data Analys. Wiley. 2014.
8.25. Козлов М. Интернет-троллинг и как с ним бороться, родимым. NIZI.co.il / Наука и жизнь Израиля. 21.11.2015.
8.26. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2006.
8.27. Chan Zuckerberg Initiative acquires and will free up science search engine Meta
https://techcrunch.com/…/chan-zuckerberg-initiative-meta/ Jan 23, 2017.
8.28. Hierarchical Temporal Memory including HTM Cortical Learning Algorithms, Version 0.2.1, September 12, 2011. Numenta Inc. 2011.
8.29. Кронберг Д.А. , Ожигов Ю.И., Чернявский А.Ю. Квантовая криптография. Учебное пособие. МАКС Пресс, 2011.
8.30. Червяков Н.И., Евдокимов А.А., Галушкин А.И, Лавриненко И.Н., Лавриненко А.В. Применение искусственных нейронных сетей и системы остаточных классов в криптографии. М.: Физматлит, 2012.
8.31. Malthus. An Essay on the Principle of Population: Library of Economics (description), Liberty Fund, Inc., 2000.
8.32. Tisdell C., Svizzero S. The Malthusian Trap and Development in Pre-Industrial Societies: A View Differing from the Standard One. University of Queensland. January 2015.
8.33. Lee R.D. Induced population growth and induced technological progress: Their interaction in the accelerating stage. Mathematical Population Studies 1 (3), 1988. Pp. 265–288.
8.34. Knight J. B., Sabot R. H. Educational Expansion and the Kuznets Effect. The American Economic Review. Vol. 73, No. 5, 1983. Pp. 1132-1136.
8.35. Jones, C.I. Growth and ideas. In: Aghion, P., Durlauf, S.A. (Eds.), Handbook of Economic Growth. North Holland, New York, NY. 2005. Pp. 1063–1111.
8.36. Акаев А. А. Современный финансово-экономический кризис в свете теории инновационно-технологического развития экономики и управления инновационным процессом // Системный мониторинг. Глобальное и региональное развитие. М.: УРСС, 2009. С. 141—162.
8.37. Frey C.B., Osborne M.A. The Future of Employment: How Susceptive are Jobs to Computerisation? Oxford Martin Schole. September 17, 2013.
8.38. Козлов М. Что же делать, чтобы роботам не пришлось платить зарплату. NIZI.co.il / Наука и жизнь Израиля. 17.12.2016.
8.39. Козлов М. Закат глобализации или вперёд к гильдиям ремесленников NIZI.co.il / Наука и жизнь Израиля. 30.12.2016.
8.40. Fab-Lab — Fab Central. https://web.archive.org/web/20131231131659/http:// www.iaac.net/ archivos/ pdfs/IAAC_Academy.pdf
Иллюстрация: SlideShare
