Фрагмент для ознакомления
2
Материалы о выполнении индивидуального задания
Описание возможных подходов к выполнению задания
Для начала рассмотрим процесс обработки информации с использованием возможности искусственного интеллекта:
Анализ возможностей реализации технологий искусственного интеллекта для задач комплексной обработки информации от разнородных источников включает в себя: аналитику текста, аналитику мультимедиа (например, аудио, видео и изображения), тегирование, поиск, машинное обучение, категоризацию, кластеризацию, генерацию гипотез, ответы на вопросы, визуализацию, фильтрацию, оповещение и навигацию:
В рамках теории искусственного интелллекта можно выделить два мощных направления: логическое направление и направление нейронных и нейроподобных сетей:
Логическое направление теории систем искусственного интеллекта основной упор делает на симбиоз логического аппарата и аппарата теории вероятностей. Основное отличие логических систем ИИ от логических экспертных систем состоит в том, что на основе анализа показателей, используемых для вычисления функции полезности (именно с таких позиций осуществляется интерпретация тех или иных состояний и процессов), система способна самостоятельно корректировать аксиоматику: осуществлять ранжирование аксиом, удалять или вводить новые аксиомы. В принципе такая система в состоянии как развиваться, так и деградировать, однако то, какие именно тенденции будут развиты системой, во многом определяется тем, как на этапе синтеза системы была определена функция полезности.
Направление систем искусственного интеллекта на базе нейронных и нейроподобных сетей «ближе к природе»: если логика — это порождение человеческого интеллекта, формальная система, выведенная на основе научного обобщения закономерностей человеческого мышления, то нейронные и нейроподобные сети — это попытка сымитировать не процесс мышления, а «процесс чувствования». В основе построения таких систем лежит принцип действия нейрона и нейронной сети, имитирующей строение центральной нервной системы человека.
Следующая часть настоящего отчёта посвящена эмпирическому исследованию анализа возможностей реализации технологий искусственного интеллекта для задач комплексной обработки информации от разнородных источников.
Анализ наиболее эффективного метода.
В период с …. по…. нами был проведён социологический опрос в отношении анализа возможностей реализации технологий искусственного интеллекта для задач комплексной обработки информации от разнородных источников. было принято решение провести опрос в форме анкетирования. Анкетирование является количественном методом сбора эмпирической информации, где за короткий промежуток времени можно опросить большое количество людей.
Обоснование выбора метода и средств выполнения задания.
Анкетирование планировалось провести посредством онлайн вопросов более 1000 сотрудников компаний. Опрос был проведён исключительно среди российских компаний (213), в которых было опрошено более 1000 сотрудников. Описание выборки представлено на рисунке.
Оценка полученных результатов.
В зависимости от экономической принадлежности, компании респондентов принадлежали к следующим экономическим секторам:
Результатами проведения научного исследования, явились следующие данные. Использование в компаниях возможностей использования искусственного интеллекта при реализации технологий искусственного интеллекта для задач комплексной обработки информации от разнородных источников:
Преимущества использования искусственного интеллекта в работе с комплексной обработкой информации
Фрагмент для ознакомления
3
Список использованных источников
1. Бузова, Н. В. Искусственный интеллект и использование баз данных как объектов смежных прав / Н. В. Бузова // Lex Russica (Русский закон). – 2020. – Т. 73, № 8(165). – С. 62-69.
2. Бессмертный, И. А. Интеллектуальные системы : учебник и практикум для среднего профессионального образования / И. А. Бессмертный, А. Б. Нугуманова, А. В. Платонов. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 243 с.
3. Ванкевич, Е. В. Технологии искусственного интеллекта в управлении человеческими ресурсами / Е. В. Ванкевич, И. Н. Калиновская // Белорусский экономический журнал. – 2020. – № 2(91). – С. 38-51.
4. Ватьян А.С., Гусарова Н.Ф., Добренко Н.В. Системы искусственного интеллекта. – СПб: Университет ИТМО, 2022. – 186 с.
5. Волкова, В. Н. Теория систем и системный анализ : учебник для вузов / В. Н. Волкова, А. А. Денисов. — 3-е изд. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 562 с.
6. Воронов, М. В. Системы искусственного интеллекта : учебник и практикум для вузов / М. В. Воронов, В. И. Пименов, И. А. Небаев. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 268 с.
7. Захарова, О. И. Семантический анализ и синтез текстовых данных / О. И. Захарова // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. – 2023. – № 4. – С. 182-208.
8. Иванов, В. М. Интеллектуальные системы : учебное пособие для вузов / В. М. Иванов ; под научной редакцией А. Н. Сесекина. — Москва : Издательство Юрайт, 2024.
9. Карташов, И. И. Искусственный интеллект: уголовно-правовой и процессуальный аспекты / И. И. Карташов, И. И. Карташов // Актуальные проблемы государства и права. – 2021. – Т. 5, № 17. – С. 75-89.
10. Кончаков, А. Б. Правовой режим баз данных, созданных с использованием искусственного интеллекта / А. Б. Кончаков, И. А. Матвеева // Право и практика. – 2023. – № 4. – С. 188-192.
11. Луковников, Н. В. Экономическая эффективность внедрения технологий искусственного интеллекта / Н. В. Луковников // Экономика: вчера, сегодня, завтра. – 2023. – Т. 13, № 8-1. – С. 412-417.
12. Маринина, Е. И. Правовой режим произведения, сгенерированного нейросетью / Е. И. Маринина // Law Afterknown: право за гранью обыденного : Материалы II Международного молодежного юридического форума, Тюмень, 18–21 мая 2023 года / Гл. редактор С.С. Зенин, отв. редактор Л.В. Иванова. – Тюмень: ТюмГУ-Press, 2023. – С. 237-243.
13. Маркин, Е. И. Распознавание рукописного текста с использованием нейронных сетей / Е. И. Маркин, В. В. Зупарова, И. И. Сальников // Научное обозрение. Педагогические науки. – 2019. – № 3-2. – С. 44-47.
14. Основы цифровой экономики : учебник и практикум для вузов / М. Н. Конягина [и др.] ; ответственный редактор М. Н. Конягина. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 235 с.
15. Станкевич, Л. А. Интеллектуальные системы и технологии : учебник и практикум для среднего профессионального образования / Л. А. Станкевич. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 495 с.
16. Харитонова, Ю. С. Технология искусственного интеллекта и право: вызовы современности / Ю. С. Харитонова, В. С. Савина // Вестник Пермского университета. Юридические науки. – 2020. – № 49. – С. 524-549.
17. Mamdouh M Gomaa. A new fast face detection technique / Mamdouh M Gomaa // Vestnik SibSAU. Aerospace tehnologies and control systems. – 2015. – Vol. 16, No. 3. – P. 597-603.
18. Neural Network Structures: Current and Future States / M. V. Davydov, A. N. Osipov, S. Y. Kilin [et al.] // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. – 2018. – No. 8. – P. 259-265. – EDN YUCSHV.
