Обложка: Революция в мире ИИ: Что ждёт нас в 2026 году?

Революция в мире ИИ: Что ждёт нас в 2026 году?

Введение

В последние годы мир искусственного интеллекта (ИИ) переживает беспрецедентную революцию. С каждым днём появляются новые технологии, инструменты и методы, которые меняют нашу жизнь, работу и общество. ИИ уже давно не является чем-то фантастическим, а стал неотъемлемой частью нашей реальности. От простых виртуальных помощников до сложных систем, способных анализировать огромные массивы данных и делать прогнозы, ИИ проникает во все сферы нашей жизни.

Настоящее состояние ИИ

Сегодня ИИ используется в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы, транспорт и образование. Например, в здравоохранении ИИ применяется для анализа медицинских изображений, диагностики заболеваний и разработки персонализированных методов лечения. В финансах ИИ используется для автоматизации交易, управления рисками и прогнозирования рыночных тенденций. Кроме того, ИИ уже используется в такихareas, как компьютерное зрение, робототехника и обработка естественного языка.

Однако, несмотря на эти достижения, ИИ ещё далёк от совершенства. Ещё много проблем, которые необходимо решить, таких как обеспечение безопасности и конфиденциальности данных, разработка более совершенных алгоритмов и улучшение взаимодействия между человеком и ИИ. Кроме того, существует риск того, что ИИ может быть использован не по назначению, например, для создания вредоносного ПО или манипулирования общественным мнением.

Перспективы развития ИИ в 2026 году

В 2026 году мы можем ожидать дальнейшего развития ИИ и его применения в различных отраслях. Одним из ключевых трендов будет использование машинного обучения и глубоких нейронных сетей для решения сложных задач. Кроме того, мы можем ожидать появления новых технологий, таких как квантовые вычисления и Explainable AI (XAI), которые позволят лучше понять, как работают системы ИИ и как они принимают решения.

В 2026 году ИИ также будет играть ключевую роль в решении таких глобальных проблем, как изменение климата, здравоохранение и образование. Например, ИИ может быть использован для анализа данных о климате и прогнозирования последствий изменений климата, или для разработки персонализированных образовательных программ, которые адаптируются к индивидуальным потребностям каждого ученика.

Однако, чтобы достичь этих целей, необходимо решить многие технические, социальные и этические проблемы. Необходимо разработать более совершенные алгоритмы и модели ИИ, которые могут работать с большими массивами данных и принимать решения в реальном времени. Кроме того, необходимо обеспечить безопасность и конфиденциальность данных, а также разработать правила и стандарты для использования ИИ в различных отраслях.

В целом, 2026 год обещает быть интересным и перспективным для развития ИИ. С дальнейшим развитием технологий и их применением в различных отраслях, мы можем ожидать многих интересных и полезных инноваций, которые изменят нашу жизнь и работу. Однако, чтобы достичь этих целей, необходимо совместно работать над решением технических, социальных и этических проблем, связанных с развитием ИИ.

Тренды ИИ в 2026 году

В 2026 году мы ожидаем значительного прогресса в области искусственного интеллекта (ИИ), который будет определять будущее различных отраслей и областей жизни. Два основных тренда, которые будут доминировать в этом году, - это распространение машинного обучения и рост использования глубоких нейронных сетей.

Распространение машинного обучения

Машинное обучение (МО) уже несколько лет является одним из ключевых направлений развития ИИ. В 2026 году мы ожидаем еще большего распространения МО в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы, транспорт и образование. МО позволяет системам ИИ учиться на данных и совершенствовать свои действия, что делает их более эффективными и результативными.

Примером использования МО может служить система диагностики заболеваний, которая обучена на больших объемах медицинских данных. Эта система может анализировать симптомы и медицинские изображения, чтобы поставить точный диагноз и рекомендовать лечение. Аналогично, в финансах МО может быть использовано для прогнозирования рыночных тенденций и оптимизации инвестиционных стратегий.

Рост использования глубоких нейронных сетей

Глубокие нейронные сети (ГНС) - это тип алгоритмов МО, которые имитируют структуру и функционирование человеческого мозга. В 2026 году мы ожидаем значительного роста использования ГНС в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и робототехника.

ГНС могут быть использованы для решения сложных задач, таких как распознавание объектов на изображениях, понимание естественного языка и прогнозирование будущих событий. Например, система компьютерного зрения, основанная на ГНС, может быть использована для распознавания объектов на дороге и предотвращения аварий в автономных транспортных средствах.

Кроме того, ГНС могут быть использованы для создания более совершенных языковых моделей, которые могут понимать и генерировать человеческий язык. Это может быть полезно для создания чат-ботов, виртуальных помощников и других систем, которые взаимодействуют с людьми.

В целом, тренды ИИ в 2026 году будут определяться распространением машинного обучения и ростом использования глубоких нейронных сетей. Эти технологии будут иметь значительное влияние на различные отрасли и области жизни, и будут определять будущее ИИ в ближайшие годы. Следующий раздел статьи будет посвящен применению ИИ в отраслях, где мы более подробно рассмотрим примеры и кейсы использования ИИ в различных областях.

Применение ИИ в отраслях

Искусственный интеллект (ИИ) уже оказывает значительное влияние на различные отрасли, от здравоохранения до финансов. В 2026 году мы можем ожидать еще более широкого внедрения технологий ИИ в разных сферах, что приведет к повышению эффективности, улучшению качества обслуживания и открытию новых бизнес-возможностей.

ИИ в здравоохранении: анализ данных и диагностика

В сфере здравоохранения ИИ используется для анализа больших объемов данных, включая медицинские изображения, истории болезней и генетические данные. Это позволяет выявлять закономерности и делать прогнозы, которые могут помочь в ранней диагностике заболеваний и разработке персонализированных методов лечения. Например, алгоритмы машинного обучения могут помочь врачам обнаруживать опухоли на ранних стадиях, анализируя медицинские изображения. Кроме того, ИИ может помочь в мониторинге состояния пациентов и прогнозировании вероятности осложнений, позволяя врачам принимать более обоснованные решения.

Одним из примеров успешного применения ИИ в здравоохранении является система поддержки принятия решений, разработанная компанией IBM. Эта система использует алгоритмы машинного обучения для анализа медицинских данных и предоставления врачам рекомендаций по диагностике и лечению. В результате использования этой системы были достигнуты значительные улучшения в качестве медицинской помощи и снижении количества ошибок.

ИИ в финансах: автоматизация и управление рисками

В финансовом секторе ИИ используется для автоматизации различных процессов, таких как обработка транзакций, анализ данных и управление рисками. Например, алгоритмы машинного обучения могут помочь в обнаружении мошеннических транзакций, анализируя поведенческие модели клиентов и выявляя аномалии. Кроме того, ИИ может помочь в оценке кредитоспособности заемщиков и прогнозировании вероятности дефолта, позволяя финансовым учреждениям принимать более обоснованные решения.

Одним из примеров успешного применения ИИ в финансах является система управления рисками, разработанная компанией Goldman Sachs. Эта система использует алгоритмы машинного обучения для анализа финансовых данных и прогнозирования вероятности различных сценариев, что позволяет компании принимать более обоснованные решения и минимизировать потенциальные потери.

Применение ИИ в различных отраслях не ограничивается здравоохранением и финансами. Технологии ИИ также используются в таких областях, как транспорт, логистика, образование и многие другие. Например, в транспорте ИИ может помочь в разработке автономных транспортных средств, а в логистике - в оптимизации цепочки поставок и прогнозировании спроса.

В заключении, применение ИИ в различных отраслях имеет значительный потенциал для повышения эффективности, улучшения качества обслуживания и открытия новых бизнес-возможностей. В 2026 году мы можем ожидать еще более широкого внедрения технологий ИИ в разных сферах, что приведет к появлению новых лидеров и изменению традиционных отраслей. Однако вместе с этими возможностями возникают и новые вызовы, такие как необходимость обеспечения безопасности и этики ИИ, что будет обсуждаться в следующем разделе.

Технологические достижения

Технологические достижения в области искусственного интеллекта являются ключевым фактором, определяющим темпы развития и внедрения ИИ в различных отраслях. В последние годы наблюдается значительный прогресс в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и разработки более совершенных языковых моделей. Эти достижения открывают новые возможности для применения ИИ в реальных задачах и способствуют дальнейшему расширению его использования.

Улучшения в области компьютерного зрения

Компьютерное зрение является одной из наиболее динамично развивающихся областей ИИ, позволяющей машинам интерпретировать и понимать визуальные данные из мира. Благодаря достижениям в этой области, системы ИИ могут теперь более точно распознавать объекты, классифицировать изображения и даже понимать контекст видеозаписей. Эти достижения имеют далеко идущие последствия для различных отраслей, таких как транспорт (например, системы автопилотирования), здравоохранение (например, анализ медицинских изображений), производство (например, контроль качества) и многое другое.

Например, технология компьютерного зрения используется в системах автоматической диагностики в медицинских учреждениях, где ИИ может быстро и точно анализировать медицинские изображения, такие как рентгенограммы и МРТ, для выявления потенциальных заболеваний. Это не только ускоряет процесс диагностики, но и помогает врачам принимать более точные решения. Кроме того, технология распознавания лиц становится все более распространенной в системах безопасности, что позволяет осуществлять более надежный контроль доступа и мониторинг.

Разработка более совершенных языковых моделей

Разработка языковых моделей является еще одной значительной областью технологических достижений в ИИ. Современные языковые модели, такие как модели на основе трансформеров, позволяют машинам понимать и генерировать человеческий язык с беспрецедентной точностью и креативностью. Эти модели могут быть использованы для различных задач, включая перевод текста, ответы на вопросы, генерацию текста и даже диалоговые системы.

Например, чат-боты, оснащенные современными языковыми моделями, могут теперь более эффективно взаимодействовать с пользователями, понимая их запросы и предоставляя релевантные ответы. Это делает их полезными инструментами для служб поддержки клиентов, где они могут заменить человеческих операторов в решении ряда задач, освобождая время для более сложных и требующих человеческого подхода вопросов.

В заключение, технологические достижения в области ИИ, включая компьютерное зрение и разработку более совершенных языковых моделей, открывают новые горизонты для применения ИИ в различных отраслях. Эти достижения не только улучшают эффективность и точность многих процессов, но и создают новые возможности для инноваций и роста. По мере того, как технологии ИИ продолжают развиваться, мы можем ожидать еще более впечатляющих прорывов и внедрений ИИ в реальных приложениях, что в конечном итоге изменит нашу жизнь и мир вокруг нас.

Безопасность и этика ИИ

Безопасность и этика искусственного интеллекта (ИИ) становятся все более важными аспектами разработки и использования технологий ИИ. По мере того, как системы ИИ становятся более распространенными и автономными, растет обеспокоенность по поводу их потенциального влияния на общество и отдельных людей.

Проблемы кибербезопасности в системах ИИ

Одной из основных проблем в области безопасности ИИ является риск кибератак на системы ИИ. Это может привести к утечке конфиденциальной информации, нарушению работы критической инфраструктуры и другим серьезным последствиям. Например, в 2020 году исследователи обнаружили уязвимость в популярной системе распознавания речи, которая позволяла злоумышленникам получить доступ к конфиденциальной информации пользователей.

Для решения этой проблемы разработчики систем ИИ должны уделять приоритетное внимание кибербезопасности на всех этапах разработки и эксплуатации. Это включает в себя использование безопасных протоколов связи, регулярное обновление программного обеспечения и реализацию надежных механизмов аутентификации и авторизации.

Этические соображения при разработке и использовании ИИ

Этические соображения также играют важную роль в разработке и использовании систем ИИ. Одной из основных проблем является обеспечение справедливости и прозрачности принятия решений системами ИИ. Например, системы ИИ, используемые в сфере здравоохранения, должны быть разработаны так, чтобы обеспечивать равный доступ к медицинским услугам для всех пациентов, независимо от их социального статуса или этнической принадлежности.

Кроме того, разработчики систем ИИ должны учитывать потенциальные социальные последствия своих технологий. Например, системы ИИ, используемые в сфере труда, могут привести к автоматизации определенных видов работы, что может иметь серьезные социальные последствия. Поэтому разработчики должны работать в тесном сотрудничестве с социологами, экономистами и другими экспертами, чтобы обеспечить, что системы ИИ разрабатываются и используются ответственно.

Примеры ответственного развития ИИ

Многие компании и организации уже работают над ответственным развитием ИИ. Например, компания Microsoft создала специальную группу по этике ИИ, которая занимается разработкой и реализацией этических принципов в области ИИ. Аналогично, компания Google разработала специальную платформу для обучения ИИ, которая позволяет разработчикам создавать и разрабатывать системы ИИ с учетом этических соображений.

В заключении, безопасность и этика ИИ являются важными аспектами разработки и использования технологий ИИ. Для обеспечения ответственного развития ИИ разработчики должны уделять приоритетное внимание кибербезопасности, справедливости и прозрачности, а также учитывать потенциальные социальные последствия своих технологий. Только так мы сможем обеспечить, что системы ИИ будут разрабатываться и использоваться на благо общества и отдельных людей.

Прогнозы развития ИИ

Прогнозы развития ИИ — это одна из наиболее интересных и перспективных тем в современной науке и технологиях. Развитие ИИ происходит с бешеной скоростью, и каждый год приносит новые прорывы и достижения в этой области. В 2026 году мы можем ожидать значительных достижений в области общего интеллекта, а также развития более совершенных и эффективных систем ИИ.

Ожидаемые прорывы в области общего интеллекта

Общий интеллект — это способность систем ИИ решать широкий спектр задач, аналогично человеческому интеллекту. Это включает в себя способность учиться, рассуждать и адаптироваться к новым ситуациям. В 2026 году мы можем ожидать значительных достижений в области общего интеллекта, таких как:

Разработка более совершенных алгоритмов машинного обучения, которые позволят системам ИИ учиться и адаптироваться более эффективно.
Создание более реалистичных и эффективных языковых моделей, которые будут способны понимать и генерировать человеческий язык более точно.
Разработка систем ИИ, которые будут способны решать сложные задачи в области науки, технологий, инженерии и математики (STEM).

Возможные риски и ограничения ИИ

Хотя прогнозы развития ИИ очень перспективны, также существуют и риски и ограничения, которые необходимо учитывать. Некоторые из возможных рисков и ограничений ИИ включают в себя:

Недостаток прозрачности и объяснимости: системы ИИ могут быть очень сложными и трудными для понимания, что может затруднить их использование в критических приложениях.
Риск ошибок и предвзятости: системы ИИ могут совершать ошибки или иметь предвзятость, если они обучены на данных, которые содержат ошибки или предвзятость.
Вопросы безопасности и кибербезопасности: системы ИИ могут быть уязвимы для атак и взлома, что может иметь серьезные последствия для безопасности и конфиденциальности.

Например, компания Google уже работает над разработкой системы ИИ, которая сможет решать сложные задачи в области STEM. Эта система, называемая “Google DeepMind”, уже показала впечатляющие результаты в области игр и пазлов, и может иметь потенциал для применения в различных областях, таких как медицина, финансы и транспорт.

В заключении, прогнозы развития ИИ в 2026 году очень перспективны и обещают значительные достижения в области общего интеллекта. Однако также существуют риски и ограничения, которые необходимо учитывать и решать, чтобы обеспечить безопасное и эффективное использование систем ИИ.

Экономическое влияние ИИ

Экономическое влияние искусственного интеллекта (ИИ) на современный мир уже ощутимо и будет только возрастать с развитием технологий. ИИ имеет потенциал революционизировать различные отрасли, создавая новые рабочие места, улучшать эффективность существующих процессов и открывать новые рынки. Однако, вместе с этими возможностями, существуют также риски и проблемы, которые необходимо учитывать.

Создание новых рабочих мест и отраслей

ИИ уже начал создавать новые рабочие места в таких областях, как разработка и обслуживание систем ИИ, анализ данных и машинное обучение. По данным некоторых исследований, к 2026 году количество рабочих мест, связанных с ИИ, может увеличиться на 30%. Это связано с растущим спросом на специалистов, способных разрабатывать, реализовывать и поддерживать системы ИИ.

Например, компании как Google, Amazon и Microsoft активно нанимают инженеров и исследователей в области ИИ, чтобы работать над проектами, связанными с компьютерным зрением, обработкой естественного языка и другими приложениями ИИ. Кроме того, появляются новые стартапы, специализирующиеся на разработке решений ИИ для различных отраслей, что также создает новые возможности для трудоустройства.

Влияние на традиционные отрасли и занятость

Хотя ИИ создает новые рабочие места, он также может заменить некоторые традиционные профессии, особенно те, которые включают рутинные задачи или могут быть легко автоматизированы. Согласно прогнозам, до 40% рабочих мест могут быть подвержены риску автоматизации в ближайшие десятилетия. Это может привести к значительным изменениям на рынке труда и потребовать от работников постоянного обучения и переквалификации.

Однако важно отметить, что ИИ также может улучшить производительность и эффективность во многих отраслях, таких как здравоохранение, финансовые услуги и производство, что в конечном итоге может привести к созданию новых, более квалифицированных рабочих мест. Например, в здравоохранении ИИ может помочь врачам в диагностике и лечении заболеваний, освобождая время для более стратегической и творческой работы.

В заключении, экономическое влияние ИИ будет значительным и многогранным. Хотя существуют риски, связанные с автоматизацией и потерей рабочих мест, ИИ также имеет потенциал создать новые отрасли, рабочие места и возможности для экономического роста. Чтобы максимально использовать преимущества ИИ, необходимо уделять внимание образованию и переподготовке работников, а также обеспечивать, чтобы развитие и внедрение технологий ИИ проводились ответственно и с учетом социальных последствий.

Социальное влияние ИИ

Социальное влияние искусственного интеллекта (ИИ) оказывает глубокое воздействие на различные аспекты нашей жизни, начиная от образования и заканчивая социальными отношениями. По мере того, как технологии ИИ продолжают развиваться и совершенствоваться, важно рассмотреть, как эти изменения будут формировать наше общество в ближайшие годы.

Изменения в образовании и обучении

Одним из наиболее значительных социальных последствий ИИ является его влияние на образование. Системы ИИ могут анализировать огромные объемы данных и предоставлять персонализированные рекомендации учащимся, адаптируя процесс обучения к их индивидуальным потребностям. Например, платформы адаптивного обучения используют алгоритмы машинного обучения для создания индивидуальных планов обучения, что может улучшить результаты обучения и снизить нагрузку на учителей.

Кроме того, ИИ может автоматизировать рутинные задачи, такие как проверка домашнего задания, освобождая время для учителей, чтобы они могли сосредоточиться на более важных аспектах преподавания. Однако важно отметить, что чрезмерная зависимость от технологий ИИ в образовании может также иметь негативные последствия, такие как снижение социальных навыков и критического мышления.

Влияние на социальные отношения и общество

ИИ также оказывает значительное влияние на социальные отношения и общество в целом. Социальные сети, которые используют алгоритмы ИИ для персонализации ленты новостей, могут создавать “фильтр-пузыри”, ограничивающие пользователям доступ к разнообразным точкам зрения и потенциально усиливая социальную поляризацию.

С другой стороны, технологии ИИ могут также способствовать социальному взаимодействию и построению сообществ. Например, виртуальные помощники, такие как Siri или Alexa, могут помочь людям с ограниченными возможностями или пожилым людям оставаться на связи с друзьями и семьей.

Примеры и кейсы

Одним из примечательных примеров социального влияния ИИ является разработка чат-ботов для поддержки психического здоровья. Эти чат-боты используют алгоритмы машинного обучения для предоставления эмоциональной поддержки и руководства людям, испытывающим тревогу или депрессию. Например, чат-бот Woebot, разработанный Стэнфордским университетом, показал свою эффективность в снижении симптомов депрессии у пользователей.

В заключении, социальное влияние ИИ является сложным и многогранным явлением, которое может иметь как положительные, так и отрицательные последствия. По мере того, как технологии ИИ продолжают развиваться, важно учитывать эти факторы и работать над созданием более инклюзивного и социально ответственного ИИ. Это может включать разработку этических руководств для разработки и использования ИИ, а также инвестиции в образование и тренинги, которые помогут людям адаптироваться к меняющимся условиям на рынке труда.

Технические детали и инновации

Технические детали и инновации в области ИИ являются ключевыми факторами, определяющими темпы развития и применения искусственного интеллекта в различных отраслях. В этом разделе мы рассмотрим архитектуру современных моделей ИИ и их применение в робототехнике и автономных системах.

Архитектура современных моделей ИИ

Современные модели ИИ основаны на различных архитектурах, каждая из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Одной из наиболее популярных архитектур является архитектура глубоких нейронных сетей (ГНС), которая включает в себя несколько слоев нейронов, позволяющих моделировать сложные зависимости между входными и выходными данными.

Например, модель Transformer, разработанная компанией Google, является одной из наиболее эффективных архитектур для задач обработки естественного языка. Она основана на механизме внимания, который позволяет модели сосредоточиться на наиболее важных частях входных данных при генерации выходных данных.

Другой пример - модель ResNet, разработанная компанией Microsoft, которая является одной из наиболее эффективных архитектур для задач компьютерного зрения. Она основана на механизме残них соединений, который позволяет модели сохранять информацию из предыдущих слоев и передавать ее в следующие слои.

Применение ИИ в робототехнике и автономных системах

ИИ широко применяется в робототехнике и автономных системах для решения задач навигации, управления и принятия решений. Например, компания Boston Dynamics разработала робота Atlas, который может передвигаться по сложной местности и выполнять различные задачи, такие как открытие дверей и подъем объектов.

Другой пример - автономный автомобиль Waymo, разработанный компанией Alphabet, который может ездить по дорогам без участия человека. Этот автомобиль оснащен различными датчиками, включая камеры, радары и лидары, которые позволяют ему обнаруживать и распознавать объекты на дороге.

Применение ИИ в робототехнике и автономных системах имеет огромный потенциал для улучшения эффективности и безопасности различных отраслей, таких как транспорт, здравоохранение и производство. Однако, оно также требует решения различных технических и этических проблем, таких как обеспечение безопасности и надежности систем ИИ, а также решение вопросов ответственности и контроля.

В заключение, технические детали и инновации в области ИИ являются ключевыми факторами, определяющими темпы развития и применения искусственного интеллекта. Архитектура современных моделей ИИ и их применение в робототехнике и автономных системах имеют огромный потенциал для улучшения эффективности и безопасности различных отраслей. Однако, они также требуют решения различных технических и этических проблем, которые будут обсуждаться в следующих разделах.

Заключение

Резюме ключевых трендов и прогнозов

Подходящий к концу 2025 год стал значимым этапом в развитии технологий искусственного интеллекта (ИИ). Мы наблюдали за невероятными достижениями в области машинного обучения, компьютерного зрения и языковых моделей, которые уже начали менять нашу жизнь. По мере приближения к 2026 году, важно суммировать ключевые тренды и прогнозы, которые определелят будущее ИИ.

Одним из ключевых трендов является распространение машинного обучения. Этот метод позволяет алгоритмам ИИ учиться на данных и совершенствовать свои решения без явного программирования. Применение машинного обучения наблюдается в различных отраслях, от здравоохранения и финансов до транспорта и образования. Например, в здравоохранении алгоритмы машинного обучения помогают в диагностике заболеваний, анализируя медицинские изображения и данные пациентов.

Другим значимым направлением является рост использования глубоких нейронных сетей. Эти сети представляют собой сложные модели, имитирующие работу человеческого мозга, и используются для задач, таких как распознавание речи, перевод языков и понимание естественного языка. Глубокие нейронные сети уже применяются в виртуальных ассистентах и системах рекомендаций, что делает их все более интеллектуальными и удобными для пользователя.

Перспективы и задачи на будущее

Прогнозируя будущее ИИ, мы можем ожидать прорывов в области общего интеллекта, который предполагает создание систем, способных решать широкий спектр задач на уровне человека. Однако, вместе с прогрессом в ИИ, возникают и новые риски и ограничения, такие как проблемы кибербезопасности, этические соображения и потенциальное влияние на занятость.

Важно отметить, что развитие ИИ не только создаст новые возможности, но и потребует фундаментальных изменений в наших социальных и экономических системах. Например, автоматизация может привести к потере рабочих мест в некоторых секторах, но она также создаст новые возможности в областях, таких как разработка и обслуживание ИИ.

В заключении, 2026 год обещает стать годом значительных достижений в области ИИ. По мере того, как мы движемся вперед, важно уделять внимание безопасности и этике при разработке и использовании технологий ИИ. Только благодаря ответственным инновациям и сотрудничеству мы сможем использовать потенциал ИИ для создания лучшего будущего для всех. Будущее ИИ выглядит перспективным, но требует нашего совместного усилия для его правильного формирования.