# data[].attributes.headline
Что такое искусственный интеллект

# data[].attributes.subject
Что такое искусственный интеллект

# data[].attributes.body
Искусственный интеллект — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.
Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ — это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

обработка текста на естественном языке

машинное обучение

экспертные системы

виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)

системы рекомендаций.

# data[].attributes.attachment_link.title
искусственный интеллект

# data[].attributes.headline
Сферы применения ИИ

# data[].attributes.subject
Сферы применения ИИ

# data[].attributes.body
Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ — это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

# data[].attributes.attachment_link.title
840px-Основные_коммерческие_сферы_применения_технологий_искусственного_интеллекта

# data[].attributes.headline
Почему технологии ИИ стали так популярны?

# data[].attributes.subject
Почему технологии ИИ стали так популярны?

# data[].attributes.body
Доступность высокопроизводительных вычислительных ресурсов по невысокой цене. Наличие многочисленных вычислительных ресурсов в облаке сделало их доступными для широкой аудитории. Ранее вычислительные системы для ИИ были локальными и обходились чрезмерно дорого.

Доступность больших объемов данных для обучения. Чтобы научить ИИ делать точные прогнозы, он должен обработать большие объемы данных. Появление различных средств для маркирования данных, а также простые и доступные средства хранения и обработки структурированных и неструктурированных данных, дают возможность все большему числу организаций создавать и обучать алгоритмы ИИ.

Конкурентные преимущества ИИ. Все больше компаний узнают о конкурентных преимуществах ИИ для бизнеса и делают внедрение этой технологии своим приоритетом. К примеру, специализированные рекомендации ИИ помогают быстрее принимать более взвешенные решения. Также ИИ предлагает множество средств и возможностей для сокращения затрат и снижения рисков, ускорения вывода продуктов на рынок и т. д.

# data[].attributes.headline
Влияние искусственного интеллекта

# data[].attributes.subject
Влияние искусственного интеллекта

# data[].attributes.body
Риск для развития человеческой цивилизации
Британский ученый Стивен Хокинг часто высказывался о развитии искусственного интеллекта (ИИ) как о реальной причине возможного уничтожения человеческого рода.

В апреле 2017 года Стивен Хокинг в ходе видеоконференции в Пекине, состоявшейся в рамках Глобальной конференции мобильного интернета, заявил:

"Развитие искусственного интеллекта может стать как наиболее позитивным, так и самым страшным фактором для человечества. Мы должны осознавать опасность, которую он собой представляет", - подчеркнул он[1].

Как рассказал ученый в своем интервью изданию Wired в конце ноября 2017 года, он опасается того, что ИИ может в целом заменить людей.По словам самого Хокинга, люди могут создать слишком мощный искусственный интеллект, который будет чрезвычайно хорош в достижении своих целей. И если эти цели не будут совпадать с человеческими, то у людей будут проблемы, считает ученый.

# data[].attributes.headline
Подходы и направления в исследованиях ИИ

# data[].attributes.subject
Подходы и направления в исследованиях ИИ

# data[].attributes.body
·    Тест Тьюринга и интуитивный подход

·    Символьный подход

·    Логический подход

·    Агентно-ориентированный подход

·    Гибридный подход

# data[].attributes.headline
Исследования в сфере искусственного интеллекта

# data[].attributes.subject
Исследования в сфере искусственного интеллекта

# data[].attributes.body
https://padlet.com/32571489z/rjr745i4admz

# data[].attributes.headline
Преимущества ИИ для организаций

# data[].attributes.subject
Преимущества ИИ для организаций

# data[].attributes.body
ИИ дает возможность воспроизводить и улучшать то, как мы воспринимаем окружающий мир и реагируем на него. Это свойство ИИ лежит в основе инноваций. ИИ основан на различных технологиях машинного обучения, которые распознают шаблоны в данных и формируют прогнозы. Он создает прибавочную стоимость для бизнеса благодаря следующим возможностям:

помогает использовать весь потенциал данных;

составляет надежные прогнозы и автоматизирует сложные задачи.

# data[].attributes.headline
Применение ИИ на предприятии

# data[].attributes.subject
Применение ИИ на предприятии

# data[].attributes.body
Согласно последнему отчету Harvard Business Review, компании преимущественно используют ИИ в следующих целях:

выявление и предотвращение нарушений безопасности (44 %);

устранение технических проблем пользователей (41 %);

сокращение задач по управлению продукцией (34 %);

оценка внутреннего соответствия нормативам у одобренных поставщиков (34 %).

# data[].attributes.headline
Предвзятость искусственного интеллекта

# data[].attributes.subject
Предвзятость искусственного интеллекта

# data[].attributes.body
В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение, автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения, отличающееся использованием моделей нейронных сетей, о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных, таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется - для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ».

# data[].attributes.body
TADVISER

Сергеев, Н.Е. Системы искусственного интеллекта : учебное пособие / Н.Е. Сергеев ; Министерство образования и науки РФ, Южный федеральный университет, Инженерно-технологическая академия. – Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2016. – Ч. 1. – 123 с.