ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ | Подосинников Иван Олегович. Работа №342312
Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем, имитирующих человеческий интеллект. Эти системы выполняют задачи, такие как распознавание образов, принятие решений и обучение. Машинное обучение, как подраздел ИИ, разрабатывает алгоритмы, которые обучаются на данных без явного программирования, что позволяет системам улучшать свою точность и производительность.
История ИИ началась в середине XX века, с первых успехов в шахматных программах и логических задачах. В 1956 году на конференции в Дартмуте был введён термин "искусственный интеллект". В 2000-х годах ИИ получил новый импульс благодаря увеличению вычислительных мощностей и большим данным. Развитие глубокого обучения, как в случае с AlphaGo, продемонстрировало потенциал ИИ.
Современные исследования сосредоточены на улучшении объяснимости ИИ и этических нормах. ИИ проникает во все сферы жизни, от медицины до искусства, улучшая качество жизни. Технологии машинного обучения применяются в обработке естественного языка, распознавании образов, рекомендательных системах и финансовом секторе.
Перспективы включают улучшение объяснимости, этику и регулирование, интеграцию в повседневную жизнь, развитие гибридных систем и увеличение вычислительных мощностей. Преимущества ИИ включают автоматизацию, анализ больших данных и персонализацию, но существуют и риски, такие как этические вопросы и безопасность.
ИИ улучшает информационные системы, минимизирует издержки и оптимизирует цепочки поставок. Он ускоряет научные исследования в биотехнологии и климатологии, оптимизирует энергопотребление и безопасность транспортных систем. Важно обеспечить гармоничное взаимодействие технологий и общества, развивая доверие к этическому применению ИИ.
Искусственный интеллект и машинное обучение в информационных системах
Подосинников Иван Олегович
студент, ФГБОУ ВО ИРНИТУ Машиностроительный колледж,
Россия, г. Иркутск
Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем, способных имитировать человеческий интеллект. Эти системы выполняют задачи, которые традиционно требуют участия человека: распознавание образов, принятие решений, обучение, планирование и многое другое.
Машинное обучение — это подраздел ИИ, направленный на разработку алгоритмов и моделей, которые обучаются распознавать закономерности в данных без явного программирования. Такие модели обучаются на больших объемах данных и используются для прогнозирования, классификации, определения шаблонов и т. д. Таким образом, машинное обучение позволяет системам улучшать свою точность и производительность с опытом и без прямого вмешательства человека.
История развития искусственного интеллекта началась в середине XX века, когда учёные стали разрабатывать алгоритмы для выполнения задач, требующих человеческого интеллекта. Первые успехи были достигнуты в области создания шахматных программ и решения логических задач. В 1956 году на конференции в Дартмуте был введён термин "искусственный интеллект", что стало отправной точкой для дальнейшего развития этой области. В 1960–1970-х годах появились экспертные системы, используемые в медицине и инженерии, но в 1980-х годах интерес к ИИ снизился из-за ограниченных вычислительных мощностей и сложности задач.
В начале 2000-х годов искусственный интеллект получил новый импульс благодаря увеличению вычислительных мощностей и сборам больших данных. Рост интернета и цифровизация общества создали огромные массивы информации, которые помогли улучшить алгоритмы машинного обучения.
Серьёзный шаг вперёд произошёл с развитием глубокого обучения, основанного на использовании многослойных нейронных сетей. Знаковым событием стало создание алгоритма AlphaGo компанией DeepMind, который в 2016 году одержал победу над мировым чемпионом по игре Го. Этот момент стал символом мощи и потенциала ИИ.
С начала 2020-х годов исследования сосредоточились на улучшении объяснимости и интерпретируемости ИИ. Это стало ответом на беспокойства, связанные с "чёрными ящиками" в алгоритмах, где принятие решений остаётся непонятным для пользователей.
Совместно с разработкой технологий, в мировой практике начали формироваться этические нормы и законодательные инициативы для регулирования ИИ. Международные организации, такие как ООН и Европейский Союз, призывают к созданию этически направленного и безопасного искусственного интеллекта.
Сегодня ИИ проникает во все сферы жизни — от медицины до искусства, улучшая качество жизни и открывая новые возможности. Ведутся проекты по развитию квантовых компьютеров, которые обещают ещё больше увеличить потенциал ИИ, предоставляя возможности, ранее считавшиеся недосягаемыми.
Технологии машинного обучения нашли широкое применение в информационных системах. Глубокое обучение, использующее нейронные сети, позволяет обрабатывать большие объёмы информации. Среди применений:
Обработка естественного языка: чат-боты, автоматический перевод, анализ тональности.
Распознавание образов: системы безопасности, медицинская диагностика, автономные транспортные средства.
Рекомендательные системы: персонализация контента в соцсетях и онлайн-магазинах.
Финансовый сектор: алгоритмическая торговля, кредитный скоринг, обнаружение мошенничества.
В будущем ИИ будут развиваться ключевые направления:
Улучшение объяснимости: разработка методов, позволяющих понять решения, принимаемые алгоритмами.
Этика и регулирование: создание этических норм и законодательных актов для ответственного использования ИИ.
Интеграция в повседневную жизнь: расширение применения в здравоохранении, образовании и умных городах.
Развитие гибридных систем: сочетание ИИ с Интернетом вещей и блокчейном.
Увеличение вычислительных мощностей: развитие квантовых вычислений для решения сложных задач.
Преимущества ИИ:
Автоматизация процессов: повышение эффективности, снижение затрат.
Анализ больших данных: выявление скрытых закономерностей для обоснованных решений.
Персонализация: улучшение пользовательского опыта в электронной коммерции и развлечениях.
Улучшение качества обслуживания: круглосуточная поддержка через чат-боты.
Инновации: развитие новых технологий в медицине, транспорте и образовании.
Однако существуют и риски:
Этические вопросы: конфиденциальность данных, предвзятость алгоритмов.
Зависимость от технологий: риск возникновения проблем при сбоях.
Потеря рабочих мест: необходимость переквалификации работников.
Безопасность: угрозы кибератак.
Сложность и стоимость внедрения: требуются значительные ресурсы и экспертиза.
ИИ значительно улучшает информационные системы, делая их более эффективными и адаптивными. Прогнозирование спроса и управление запасами с использованием ИИ позволяет минимизировать издержки и оптимизировать цепочки поставок. Анализ данных и принятие обоснованных решений становятся более точными благодаря ИИ.
Перспективы использования ИИ:
Инновации и развитие новых технологий.
Интеграция с другими передовыми технологиями для создания комплексных систем.
Расширение возможностей адаптации к новым задачам.
Продолжение разработки этических стандартов для безопасного применения.
Эти направления подчеркивают значимость ИИ в будущем развитии и его потенциал для трансформации бизнесов и общества.
Помимо этого, следует отметить, что ИИ способен ускорить прогресс в научных исследованиях и открыть новые горизонты в таких областях, как биотехнология и климатология. Система ИИ может предсказывать климатические изменения с большей точностью, способствуя разработке эффективных мер по борьбе с глобальным потеплением. В биотехнологии ИИ ускоряет процесс разработки новых лекарств, сокращая время клинических испытаний и улучшая модели прогнозирования болезней. Усилия по повышению устойчивости инфраструктуры и смарт-городов также активно поддерживаются ИИ, который оптимизирует энергопотребление и повышение безопасности транспортных систем.
С развитием ИИ увеличивается потенциал совместной работы человека и машины, создавая синергетический эффект, усиливающий производительность и креативность. Важно обеспечить гармоничное сосуществование и взаимодействие технологий и человеческого общества, развивая доверие и внимание к этическим аспектам применения искусственного интеллекта.
Список литературы:
Основы
ИИ: введение в искусственный интеллект
[
Электронный ресурс
]
URL
:
https://habr.com/ru/sandbox/213685/
Джон Доу
.
ChatGPT
: Что
я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ! Читать онлайн бесплатно
[
Электронный ресурс
]
URL
:
https://flibusta.one/books/124936-chatgpt-chto-ya-takoe-pervaya-kniga-ob-ii-napisann/reading/
Введение в искусственный интеллект и его применение.
[
Электронный ресурс
]
URL
:
https://blog.rosdiplom.ru/rd/pubdiplom/view.aspx?id=2774
