Цифровая экономика. Искусственный интеллект
ВВЕДЕНИЕ
Современное развитие цифровой экономики тесно связано с достижениями в области искусственного интеллекта.
Актуальность исследования. В последние годы мировая экономика переходит на пятый технологический уклад, связанный с технологиями человеко– машинного взаимодействия на основе систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Ближайшее будущее будет построено на системе цифрового обмена данными между участниками процесса, что в свою очередь активизирует дальнейшее развитие нейросетей и систем искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект как многозадачная технология для нужд цифровой эпохи является ключевым высокотехнологичным драйвером, который позволяет значительно ускорить прежде всего рост экономики. Разумеется, что это только лишь одна из многочисленных технологий, которые определят темпы и направленность развития человеческой цивилизации в ближайшие десятилетия. Очевидно, что в ближайшем будущем благополучие граждан и государств будет напрямую завис
СОДЕРЖАНИЕ
Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты искусственного интеллекта 5
1.1 Понятие искусственный интеллект 5
1.2 Создание искусственного интеллекта 10
1.3 Специфика работы искусственного интеллекта на современном этапе 17
Глава 2. Искусственный интеллект в цифровой экономике России 21
2.1 Внедрение искусственного интеллекта в экономику России 21
2.2 Виды и сферы применения искусственного интеллекта 25
2.3 Влияние искусственного интеллекта на экономику и общество 31
Глава 3. Направления совершенствования искусственного интеллекта в циф-ровой экономике 37
3.1 Перспективы и пути совершенствования искусственного интеллекта 37
3.2 Риски искусственного интеллекта и преодоления. ..44
Заключение 47
Список источников и литературы 50
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ
1. Конституция Российской Федерации (принята всенародным го-лосованием 12.12.1993) (с учетом поправок, внесенных Законам и РФ о по-правках к Конституции РФ от 30.12.2008 № 6-ФКЗ, от 30.12.2008 № 7-ФКЗ, от 05.02.2015 № 2-ФКЗ, от 01.07.2020 № 11-ФКЗ) // СПС «КонсультантПлюс».
2. Цифровая экономика Российской Федерации : Распоряжение Правительства Российской Федерации от 28.07.2017 № 1632-р. – URL: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf (дата обращения: 20.01.2023).
3. Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. № 1632-р «Цифровая экономика Российской Федерации».
4. .Указ Президента РФ от 9 мая 2017 г. №203 "О Стратегии разви-тия информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы" [Электронный ресурс]. URL: https://base.garant.ru/71670570 (дата обращения: 10.03.2021).
5. Указ Президента Российской Федерации от 21.07.2020 г. № 474. О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года.
6. Набатова Н.Ю., Плотников В.А. Инновации, информация, про-мышленность: структурный анализ макроэкономической динамики в Российской Федерации. Beneficium. 2021. № 1 (38). С. 90-99.
7. Масюк Н.Н., Бушуева М.А., Васюкова Л.К., Диденко П.С. Чат-бот как инновационный инструмент применения нейронных сетей при опти-мизации процесса продаж // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2019. Т.8. 4 (29). С.184-188. DOI: 10.26140/anie-2019-0804-0039
8. Туганов А.С. Промышленный робот, разработка системы управ-ления промышленным роботом. // Наука, технология, техника: перспектив-ные исследования и разработки. Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. Екатеринбург, 2021. С. 22-26.
9. Душкин Р.В. Искусственный интеллект / Душкин Р.В. Мовчан Д.А. М.: ДМК Пресс, 2019. 280 с.
10. Кирьянов А.Е., Йылмаз Р.М., М
Этот термин применяемся к искусственным нейронным сетям (ИНС), где используется больше одного скрытого слоя, поэтому формально «глубинный» указывает еще и на более многослойную архитектуру нейронной сети. Уникальным для глубинного обучения является то, что машина сама находит признаки (ключевые черты чего– либо, по которым легче всего отделить один класс объектов от другого) и структурирует их иерархично: из более простых складываются более сложные. У термина «глубинное обучение» нет формального определения, поскольку он объединяет целую группу различных технологий.
Таким образом, компьютер учится на примерах и своем собственном опыте. Программа AlphaGo сначала проанализировала 29,4 млн ходов в 160 тыс. партий профессиональных игроков, а затем две копии программы начали играть одна с другой, добавляя новые партии в обучающую выборку. Сыграв миллионы партий, программа научилась оценивать наиболее выгодное положение камней на доске для достижения победы. Технология глуби