Notes

«искусственный Интеллект», «онлайн-культура», «искусственная Социальность»: Определение Понятий Тема Научной Статьи По Социологическим Наукам Читайте Бесплатно Текст Научно-исследовательской Работы В Электронной Библиотеке Киберленинка
Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования.
Это направление исторически связано с созданием экспертных систем — программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.
Именно стремительное распространение онлайн-культуры в современных обществах обеспечивает необходимую базу для распространения технологий искусственного интеллекта.
Во-первых, создание агентов ИИ в виде онлайн-алгоритмов — более удобный и экономичный способ по сравнению с их материальным воплощением (сравним, к примеру, классического робота и «лицо на планшете»).
Во-вторых, колоссальное количество данных создается и аккумулируется онлайн, а эти данные, в свою очередь, используются в работе многих разновидностей ИИ.

Крупнейший и один из самых успешных стриминговых сервисов осуществляет применение искусственного интеллекта, чтобы рекомендовать пользователям наиболее интересные сериалы и фильмы.
Система опирается на историю просмотров человека, а также на привычки других людей (аудитория сегментируется по возрасту, географии, привычкам и расходам).
Этот производитель электромобилей разрабатывает и осуществляет применение искусственного интеллекта для управления машинами.
Элон Маск утверждает, что цифровое зрение Hardware 3 будет обрабатывать до кадров в секунду.
Обработка Естественного Языка

Возможно, что голосовые интерфейсы будут внедряться даже в обычные бытовые устройства, а умные колонки станут незаменимым атрибутом любой квартиры.
Распознавание и синтез речи — система решений, позволяющих осуществлять перевод речевого запроса в текстовый вид, в том числе анализ тембра и тональности голоса, распознавание эмоций.
В компьютерном зрении, как и в любой другой области, связанной с машинным обучением, для тренировки ИИ требуется большой объем структурированных размеченных данных (датасетов).
Поэтому научные группы и исследовательские организации по всему миру в первую очередь работают над созданием, очисткой и дополнением открытых датасетов, содержащих гигантские массивы визуальных, либо графических данных.
Компьютерное зрение опирается на распознавание шаблонов и на глубокое обучение для распознавания изображений и видео.

Неизбежность доминирования над миром искусственного интеллекта, вышедшего из-под контроля, оспаривается такими его исследователями, как фантаст Айзек Азимов и кибернетик Кевин Уорик, известный множественными экспериментами по интеграции машин и живых существ.
Большие надежды возлагаются на использование систем искусственного интеллекта для управления сетями сотовой связи 6G[73].
Другая компания, называемая Yseop[en], использует искусственный интеллект, чтобы превратить структурированные данные в интеллектуальные комментарии и рекомендации на естественном языке.
Yseop может писать финансовые отчёты, исполнительные резюме, персонализированные продажи или маркетинговые документы и многое другое со скоростью тысяч страниц в секунду и на нескольких языках, включая английский, испанский, французский и немецкий[70].
ZestFinance разработала платформу Zest Automated Machine Learning (ZAML) специально для кредитного андеррайтинга.
Эта платформа использует компьютерное обучение для анализа десятков тысяч традиционных и нетрадиционных переменных (от транзакций покупки до того, каким образом клиент заполняет форму), используемых в кредитной индустрии, для оценки заемщиков.
Машинное Обучение И Глубокое Обучение

Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла.
Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области искусственного интеллекта.
Отдельно выделяется изучение проблем технического творчества систем искусственного интеллекта.
В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах[6].
Работа в аудитории под руководством преподавателя идет насмарку без поддержки самостоятельной работы обучающихся.
Тем не менее, по-видимому, в ближайшее время он не будет полностью преодолён, поскольку именно человек настраивает модель, подбирает обучающие примеры и использует технологии для творчества.
Достижения когнитивистов становятся источником новых идей для представителей компьютерных наук (еще раз вспомним про искусственные нейронные сети); однако между дисциплинами имеет место скорее обмен идеями, а говорят они на разных языках.
Если Вам необходима помощь в разработке оптимальной стратегии и для получения доступа к инструментам успешного внедрения ИИ, обратитесь за помощью к проверенному партнеру, который располагает большим опытом и широким набором подходящих решений.
Министр государственного управления, информационных технологий и связи Московской области Максим Рымар сообщил, что за две недели с момента активного внедрения искусственного интеллекта в работу службы 122 удалось значительно разгрузить операторов.
тыц сюда

My Website: https://dvmagic.org/news/