Искусственный интеллект статья: Все статьи по теме «#Искусственный интеллект» из нашего блога |

Содержание

«Искусственный интеллект», большие данные как институты экономики нового технологического поколения — статья

«Искусственный интеллект», большие данные как институты экономики нового технологического поколениястатья

Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science

Статья опубликована в журнале из перечня ВАК

Авторы:
Осипов Ю.М.,
Юдина Т.Н.,
Купчишина Е.В.
Журнал:
Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика
Номер:
4
Год издания:
2020
Издательство:
Изд-во Моск. ун-та
Местоположение издательства:
М.
Первая страница:
27
Последняя страница:
46
Номер статьи:
2
Аннотация:
В статье предпринята попытка исследования «искусственного интеллекта» (ИИ) и феномена больших данных как институтов экономики нового технологического поколения с учетом концепта А. П. Локтева относительно интернета как метаинститута. Преподносимая институциональная концепция «искусственного интеллекта» опирается на фундаментальное исследование А. А. Зиновьева по интеллектологии как интегративной совокупности всех наук. Установлено, что ослабление естественного интеллекта в современном мире компенсируется разработкой «искусственного интеллекта» в русле цифрогенной технологии. Развивается выдвинутый Ю. М. Осиповым тезис о том, что «искусственный интеллект» более всего относится к современному нейрокибертехнизированному человеку, чем собственно к роботизированной технике. В статье представлены результаты исследования «искусственного интеллекта» и больших данных на примерах некоторых европейских стран и России. Выявлены причины институциональных ловушек в форме неэффективных и сложно отменяемых норм, которые идут вразрез с отдельными правами человека и появляются в процессе внедрения в хозяйственную деятельность ИИ.Ключевые слова: интеллект, интеллектология, естественный интеллект, «искусственный интеллект» (ИИ), большие данные, институт, философия хозяйства, институциональные ловушки.
Добавил в систему:
Юдина Тамара Николаевна

Искусственный интеллект — новости и статьи

11.2022″>
03 ноября 2022

И как добиться справедливости от программы

02 ноября 2022

Сервис разрабатывает НИУ ИТМО на основе искусственного интеллекта

27 октября 2022

Иногда это происходит без их согласия

27 октября 2022

Для этого компания заключила партнерство с Microsoft и Open AI

10.2022″>
25 октября 2022

Фотосток объявил о партнерстве с разработчиком нейросети DALL-E 2

25 октября 2022

Все что нужно — просто общаться

25 октября 2022

Это скорее помощник, чем конкурент

23 октября 2022

Стартап с 2016 года не может получить разрешение на испытания на людях

10.2022″>
19 октября 2022

Технология сократит скорость отклика системы принятия решений от момента получения команды

17 октября 2022

Признаки, которые помогут определить, является ли изображение, видео или аудио дипфейком

Как А.И. будет развиваться в 2022 году

Робот Ubtech Walker X играет в китайские шахматы во время Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2021 года в Шанхайском всемирном выставочном центре 8 июля 2021 года в Шанхае, Китай.

ВКГ | VCG через Getty Images

Машины становятся все умнее и умнее с каждым годом, но искусственный интеллект еще не оправдал ажиотаж, который был создан некоторыми из крупнейших мировых технологических компаний.

ИИ может преуспеть в определенных узких задачах, таких как игра в шахматы, но он изо всех сил пытается делать хорошо более чем одну вещь. Например, семилетний ребенок обладает гораздо более широким интеллектом, чем любая из современных систем искусственного интеллекта.

«Алгоритмы ИИ хорошо подходят для решения отдельных задач или задач, которые включают небольшую степень изменчивости», — сказал CNBC Эдвард Грефенштетт, научный сотрудник Meta AI, ранее Facebook AI Research.

«Тем не менее, реальный мир таит в себе значительный потенциал для изменений, динамику, которую мы плохо улавливаем в наших обучающих алгоритмах, что приводит к хрупкому интеллекту», — добавил он.

Исследователи ИИ начали показывать, что существуют способы эффективной адаптации методов обучения ИИ к меняющимся условиям или задачам, что приводит к созданию более надежных агентов, сказал Грефенштетт. Он считает, что в этом году будет больше промышленных и научных применений таких методов, что приведет к «заметным скачкам».

Хотя ИИ еще предстоит пройти долгий путь, прежде чем будет достигнуто что-то вроде человеческого интеллекта, это не помешало Google, Facebook (Meta) и Amazon инвестировать миллиарды долларов в найм талантливых исследователей ИИ, которые потенциально могут улучшить все, от поисковых систем и голосовых помощников до аспектов так называемой «метавселенной».

Антрополог Бет Синглер, изучающая ИИ и роботов в Кембриджском университете, рассказала CNBC, что заявления об эффективности и реальности ИИ в пространствах, которые сейчас называют метавселенной, станут более распространенным явлением в 2022 году, поскольку в них вкладывается больше денег. область и общественность начинают признавать «метавселенную» как термин и концепцию.

Синглер также предупредил, что в 2022 году может быть «слишком мало дискуссий» о влиянии метавселенной на «личность, сообщества и права людей».

смотреть сейчас

Гэри Маркус, ученый, который продал стартап ИИ Uber и в настоящее время является исполнительным председателем другой фирмы под названием Robust AI, сказал CNBC, что самым важным прорывом ИИ в 2022 году, вероятно, будет тот, которого мир не знает. Не сразу вижу.

«Цикл от лабораторных открытий до практического применения может занять годы», — сказал он, добавив, что области глубокого обучения еще предстоит пройти долгий путь. Глубокое обучение — это область ИИ, которая пытается имитировать активность слоев нейронов в мозге, чтобы научиться распознавать сложные закономерности в данных.

Маркус считает, что самая важная задача для ИИ сейчас — «найти хороший способ объединить все огромные знания науки и техники в мире» с глубоким обучением. На данный момент «глубокое обучение не может использовать все эти знания и вместо этого снова и снова застревает, пытаясь изучить все с нуля», — сказал он.

«Я предсказываю, что в этом году будет достигнут прогресс в решении этой проблемы, который в конечном итоге приведет к тому, что я назвал гибридными системами, но пройдет еще несколько лет, прежде чем мы увидим крупные дивиденды», — добавил Маркус. «То, что мы, вероятно, увидим в этом или следующем году, — это первое лекарство, в котором ИИ сыграл существенную роль в процессе открытия».

Следующие шаги DeepMind

Один из крупнейших прорывов в области искусственного интеллекта за последние пару лет был сделан исследовательской лабораторией DeepMind со штаб-квартирой в Лондоне, принадлежащей Alphabet.

Компания успешно создала программное обеспечение для искусственного интеллекта, которое может точно предсказать структуру белков за считанные дни, решив 50-летнюю «грандиозную задачу», которая может проложить путь к лучшему пониманию болезней и открытию лекарств. .

Нил Лоуренс, профессор машинного обучения в Кембриджском университете, сказал CNBC, что ожидает, что DeepMind будет заниматься более важными научными вопросами в 2022 году9.0003

посмотреть сейчас

Языковые модели — системы ИИ, которые могут генерировать убедительный текст, общаться с людьми, отвечать на вопросы и т. д. — также должны улучшиться в 2022 году.

Самая известная языковая модель — GPT-3 от OpenAI, но В декабре DeepMind заявила, что ее новая языковая модель «РЕТРО» может превзойти другие модели в 25 раз.

Кэтрин Бреслин, ученый по машинному обучению, которая раньше работала над Amazon Alexa, считает, что в следующем году Big Tech будет стремиться к созданию все более и более крупных языковых моделей.

Бреслин, который в настоящее время руководит консалтинговой фирмой по искусственному интеллекту Kingfisher Labs, сказал CNBC, что также будет движение к моделям, которые объединяют возможности зрения, речи и языка, а не рассматривают их как отдельные задачи.

Натан Бенайч, венчурный капиталист из Air Street Capital и соавтор ежегодного отчета о состоянии ИИ, сказал CNBC, что новое поколение компаний, вероятно, будет использовать языковые модели для прогнозирования наиболее эффективных последовательностей РНК (рибонуклеиновой кислоты).

«В прошлом году мы стали свидетелями влияния технологий РНК, поскольку новые вакцины против коронавируса, многие из которых основаны на этой технологии, положили конец общенациональным блокировкам», — сказал он. «Я полагаю, что в этом году мы увидим новый урожай РНК-терапевтических компаний, впервые использующих ИИ. Используя языковые модели для прогнозирования наиболее эффективных последовательностей РНК для лечения интересующего заболевания, эти новые компании могут значительно сократить время, необходимое для обнаружения новые лекарства и вакцины».

Этические проблемы

Хотя ряд достижений может быть не за горами, существуют серьезные проблемы, связанные с этикой ИИ, который может быть очень дискриминационным и предвзятым при обучении на определенных наборах данных. Системы искусственного интеллекта также используются для питания автономного оружия и создания поддельного порно.

Верена Ризер, профессор разговорного ИИ в Университете Хериот-Ватт в Эдинбурге, сказала CNBC, что в 2022 году этические вопросы, связанные с ИИ, будут уделять больше внимания9.0003

«Я не знаю, сможет ли ИИ делать много «новых» вещей к концу 2022 года, но надеюсь, что он будет делать это лучше», — сказала она, добавив, что это означает, что он будет более справедливым, менее предвзятым и более включительно.

Самим Винигер, независимый исследователь искусственного интеллекта, который раньше работал в крупной технологической фирме, добавил, что, по его мнению, будут раскрыты факты об использовании моделей машинного обучения на финансовых рынках, в шпионаже и здравоохранении.

«Это поднимет серьезные вопросы о конфиденциальности, законности, этике и экономике», — сказал он CNBC.

Искусственный интеллект | Определение, примеры, типы, приложения, компании и факты

Алан Тьюринг

Посмотреть все СМИ

Ключевые люди:: Марвин Мински
Эдвард Альберт Фейгенбаум
Аллен Ньюэлл
Джон Маккарти
Алан Тьюринг

Похожие темы:: вычислительная эстетика
нейронная сеть
язык программирования искусственного интеллекта
экспертная система
три закона робототехники

Просмотреть весь соответствующий контент →

Прочтите краткий обзор этой темы

искусственный интеллект (ИИ) , способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами. Этот термин часто применяется к проекту разработки систем, наделенных интеллектуальными процессами, характерными для людей, такими как способность рассуждать, находить смысл, обобщать или учиться на прошлом опыте. С появлением цифровой ЭВМ в 19 в.В 40-х годах было продемонстрировано, что компьютеры можно запрограммировать для выполнения очень сложных задач — таких как, например, поиск доказательств математических теорем или игра в шахматы — с большим мастерством. Тем не менее, несмотря на продолжающийся прогресс в скорости компьютерной обработки и объеме памяти, пока нет программ, которые могли бы сравниться с человеческой гибкостью в более широких областях или в задачах, требующих больших повседневных знаний. С другой стороны, некоторые программы достигли уровня производительности экспертов и профессионалов-людей при выполнении определенных конкретных задач, так что искусственный интеллект в этом ограниченном смысле можно найти в таких разнообразных приложениях, как медицинская диагностика, компьютерные поисковые системы и распознавание голоса или рукописного ввода. .

Что такое интеллект?

Все поведение человека, кроме простейшего, приписывается интеллекту, в то время как поведение даже самого сложного насекомого никогда не рассматривается как показатель интеллекта. В чем разница? Рассмотрим поведение осы-землекопа Sphex ichneumoneus . Когда самка осы возвращается в свою нору с едой, она сначала кладет ее на порог, проверяет, нет ли в ее норе непрошеных гостей, и только потом, если берег свободен, заносит свою еду внутрь. Истинная природа инстинктивного поведения осы раскрывается, если отодвинуть корм на несколько дюймов от входа в ее нору, пока она находится внутри: вынырнув, она будет повторять всю процедуру столько раз, сколько будет перемещена пища. Интеллект — явно отсутствует в случае Сфекс — должен включать способность адаптироваться к новым обстоятельствам.

Психологи обычно характеризуют человеческий интеллект не по какой-то одной черте, а по сочетанию множества разнообразных способностей. Исследования в области ИИ сосредоточены в основном на следующих компонентах интеллекта: обучение, рассуждение, решение проблем, восприятие и использование языка.

Существует ряд различных форм обучения применительно к искусственному интеллекту. Самое простое — учиться методом проб и ошибок. Например, простая компьютерная программа для решения шахматных задач на мат в одном может пытаться делать ходы случайным образом, пока не будет найден мат. Затем программа может сохранить решение с позицией, чтобы в следующий раз, когда компьютер столкнется с той же позицией, он вспомнил решение. Это простое запоминание отдельных элементов и процедур, известное как механическое заучивание, относительно легко реализовать на компьютере.