История развития идей и подходов в области создания искусственного интеллекта
ВВЕДЕНИЕНа сегодняшний момент времени распознавание изображений, умные колонки и самоуправляемые автомобили - все это стало возможным благодаря достижениям в области искусственного интеллекта, определяемого как способность системы правильно интерпретировать внешние данные, извлекать уроки из таких данных и использовать полученные знания для достижения конкретных целей и задач посредством гибкой адаптации.
Созданный в качестве академической дисциплины в 1950-е гг. искусственный интеллект более полувека оставался областью относительной научной безвестности и ограниченного практического интереса. В настоящее время благодаря распространению больших данных и повышению вычислительной мощности, искусственный интеллект вошёл в деловую среду и общественное обсуждение.
Когда искусственный интеллект достигает массового применения, зачастую его больше не рассматривают в качестве особой технологии результативности области использования.
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
1. ИСТОРИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ РАЗВИТИЯ ИДЕЙ И ПОДХОДОВ ФОРМИРОВАНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 5
1.1. Исторические этапы рождения и начального развития искусственного интеллекта 5
1.2. Причины первоначального отсутствия прогресса в использовании искусственного интеллекта 8
Выводы по первой главе 11
2. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ИСПОЛЬЗОВАНИЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОРГАНИЗАЦИИ 13
2.1. Концепция развития искусственного интеллекта в системе цифровых двойников 13
2.2. Применение идей развития искусственного интеллекта в современной теории социального обмена в организации 17
Выводы по второй главе 21
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 23
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 25
1. Бондаренко Д.Л., Копытова О.М. Анализ систем искусственного интеллекта в игровой индустрии // Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование (ИУСМКМ-2020). – 2020. – С. 372-375.
2. Вознюк П.А. История развития и современное состояние искусственного интеллекта // Глобус: технические науки. – 2019. – С. 11-19.
3. Вышегурова Л.А. Зарождение и развитие искусственного интеллекта // Институциональная трансформация научной среды в условиях. – 2023. – С. 50.
4. Гермиханова Х.Р. Искусственный интеллект: к истории возникновения // Наука и молодежь. – 2019. – С. 107-111.
5. Гриднёва А.М., Максименко Е.В. Искусственный интеллект: история развития, основные методы исследований и влияние на современное общество // Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований. – 2020. – С. 331-334.
6. De Boeck, G., Meyers, M. C., & Dries, N. Employee reactions to talent management: Assumptions versus evidence // Journal of Organizational Behavior. – 2019. – Vol. 39 (2). – P. 199–213.
7. Duggan, J., Sherman, U., Carbery, R., & McDonnell, A. Algorithmic management and app-work in the gig economy: A research agenda for employment relations and HRM // Human Resource Management Journal. – 2020. – Vol. 30(1). – P. 114–132.
8. Khajavi S.H., Motlagh N.H., Jaribion A., et al.: Digital twin: vision, benefits, boundaries, and creation for buildings // IEEE access. – 2019. – Vol. 7. – P. 147406–147419.
9. Kousi N., Gkournelos C., Aivaliotis S., et al. Digital twin for adaptation of robots’ behavior in flexible robotic assembly lines // Procedia manufacturing. – 2019. – Vol. 28. – P. 121–126.
10. Olan, F., Arakpogun, E. O., Jayawickrama, U., Suklan, J., & Liu, S. Sustainable supply chain finance and supply networks: The role of artificial intelligence // IEEE Transactions on Engineering Management. – 2022. - P. 1–16.
11. Ren Z., Wan J., Deng P. Machine-Learning-Driven Digital Twin for Lifecycle Management of Complex Equipment // IEEE Trans Emerg Top Comput. – 2022. – Vol. 10(1). – P. 9–22.
12. Turner, A. J., & Kuczynski, J. Impacts of behavioral modeling assumptions for complex adaptive systems: an evaluation of an online dating model // 2019 Winter Simulation Conference (WSC). - 2019.
13. Xu Y., Sun Y, Liu X., et al.: A digital-twin-assisted fault diagnosis using deep transfer learning // IEEE Access. – 2019. – Vol. 7. – P. 19990–19999.
Из приведенного выше материала становится ясно, что искусственный интеллект станет такой же частью повседневной жизни, как Интернет или социальные сети в прошлом. При этом искусственный интеллект не только повлияет на повседневную жизнедеятельность, но и существенным образом изменит то, как организации принимают решения и взаимодействуют со своими внешними заинтересованными сторонами (например, сотрудниками, клиентами). Вопрос не столько в том, будет ли искусственный интеллект играть роль в этих элементах, сколько в том, какую роль он будет играть и, что более важно, как системы искусственного интеллекта и люди могут (мирно) сосуществовать рядом друг с другом.