Управление сложными биомашинными системами в животноводстве возможно с помощью технологий искусственного интеллекта. Наличие у машин функции «искусственного сознания» для адаптивного взаимодействия с биологическими объектами (животными) позволит более точно учитывать их нейрокогнитивные способности, рефлексы, преднамеренность поведения, возникновение «машинобоязни» на начальном этапе приучения к технологии и др. Цель исследований – повышение качества управления сложными биотехническими системами в животноводстве на основе использования технологий искусственного интеллекта. Рассмотрена дискуссионная проблема необходимости наличия в будущем у машин сильного искусственного интеллекта. Предположили, что физические (рычаг, колесо, механизм, машина) и когнитивные (калькулятор, смартфон, компьютер и др.) «усилители» человеческого функционала вновь должны объединиться в новой умной машине в виде сильного интеллекта и универсальных физических возможностей (робот + сильный ИИ = искусственный человек). Рассмотрена принципиальная схема эволюционного развития физических (механизация, автоматизация и роботизация) и когнитивных (информатизация, алгоритмизация, цифровизация, искусственный интеллект) «усилителей» человека. Предложена структурно-функциональная схема управления животноводческой фермой как сложной биомашсистемой «Человек-машина-животное-продукция-окружающая среда» с использованием ИИ. Выделены три критериальные группы оценки качества функционирования данной биомашсистемы: 1) показатели качества управления технологическими процессами в локальных биомашсистемах доения, кормления и др.; 2) показатели геномной оценки, продуктивности и физиологического состояния животных; 3) экономические и экологические показатели качества управления фермой в целом. На основе алгебры логики получены соответствующие структурно-функциональные модели их построения./The control of complex biomachinery systems in livestock farming is possible with the help of artificial intelligence technologies. The ‘conscious artificial intelligence’ function for adaptive interaction with biological objects (animals) can take into account more accurately their neurocognitive abilities, reflexes, intentionality of behaviour, occurrence of ‘machine fear’ at the initial stage of accustoming to the technology and others. The research aim is to improve the quality of controlling complex biotechnical systems in livestock farming based on artificial intelligence technologies. The author considered the controversial problem of the need for strong artificial intelligence in future machines. An assumption was made that physical (lever, wheel, mechanism, and machine) and cognitive (calculator, smartphone, and computer, etc.) ‘boosters’ of human functionality should unite again in a new smart machine in the form of strong intelligence and universal physical capabilities (robot + strong AI = artificial human). The paper presents a principal diagram of evolutionary development of physical (mechanization, automation, and robotization) and cognitive (informatization, algorithmicization, digitalization, and artificial intelligence) ‘boosters’ of a human being. The author proposes a structural and functional chart of livestock farm management as a complex biomass system ‘Man-Machine-Animal-Product-Environment’ with the use of AI. Three criterion groups of quality assessment of this biosystem functioning have been identified: 1) quality indicators of technological process control in local biosystems of milking, feeding, etc.; 2) indicators of genomic evaluation, productivity and physiological state of animals; 3) economic and ecological indicators of farm management quality as a whole. Logic algebra helped obtain the corresponding structural and functional models of their construction.