Архив журнала «Экономические стратегии».
Все статьи, находящиеся в свободном доступе
DOI: 10.33917/es-6.198.2024.5
DOI: 10.33917/mic-5.118.2024.14-25
Искусственный интеллект и естественный интеллект – это два типа интеллекта, которые сосуществуют сегодня в мире. Несмотря на то, что искусственный интеллект до сих пор мало изучен, он представляет собой технологию, которая меняет все сферы деятельности человека. Это универсальный инструмент, который позволяет людям переосмыслить то, как мы интегрируем информацию, анализируем данные и используем полученные знания для улучшения процесса принятия решений. Данное исследование анализирует области, где искусственный интеллект и естественный интеллект уникальны. Также выявляет положительное значение искусственного интеллекта для естественного интеллекта. Алгоритмы искусственного интеллекта не похожи на пассивные машины, способные только на механические или заранее определенные реакции. Искусственный интеллект объединяет информацию из множества различных источников, мгновенно анализирует материал и выводит результаты информации. Форма данных может разниться и выступать в виде цифровой информации, спутниковых изображений, визуальной информации, текста или неструктурированных данных. Благодаря масштабным улучшениям в системах хранения, скорости обработки и аналитических методах искусственный интеллект способен на невероятную сложность анализа и принятия решений. В статье выявлены основные различия и схожие черты в характеристиках искусственного интеллекта и естественного интеллекта, а также исключительные возможности данных понятий. Не взирая на то, что естественный интеллект наделен творческой составляющей, которую пока ничто не в силах вытеснить, искусственный интеллект уже меняет мир и выступает помощником естественного интеллекта. Искусственный интеллект – это не футуристическая концепция, а скорее то, что существует сегодня, интегрируется и внедряется в различные сектора. Сюда входят такие области, как финансы, национальная безопасность, здравоохранение, судопроизводство, транспорт, строительство, промышленность. Существует множество примеров того, как искусственный интеллект уже оказывает влияние на мир и существенно расширяет человеческие возможности.
Источники:
1. Кант И. Критика чистого разума / Пер. с нем. Н. Лосского сверен и отредактирован Ц.Г. Арзаканяном и М.И. Иткиным, прим. Ц.Г. Арзаканяна. М.: Мысль, 1994. 591 c.
2. Осипов Г.С., Величковский Б.М. Искусственный интеллект. Большая российская энциклопедия 2004–2017. URL: https://old.bigenc.ru/mathematics/text/2022537?ysclid=lxnb09fze448915724
3. Bridges A., Royka A., Wilson T. et al. Bumblebees Socially Learn Behaviour Too Complex to Innovate Alone. Nature. URL: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07126-4
4. Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения. т. 46, ч. 2. 652 с.
5. Козловски П. Культура постмодерна: Общественно-культурные последствия технического развития: Пер. с нем. 1997. 240 с.
6. Лепский В.Е. Искусственный интеллект в субъектных парадигмах управления. Философские науки. 2021. Т. 64, No 1. С. 88–101.
7. Глухих В.А., Елисеев С.М., Кирсанова Н.П. Искусственный интеллект как проблема современной социологии. ДИСКУРС. 2022. Т. 8, № 1. С. 82–93.
8. Беликова Е.К. Попов Е.А. Современные проблемы соотношения естественного и искусственного интеллекта в парадигме культуры. Социальные проблемы развития общества. Социология культуры. 2023. №11. С. 9–13.
9. Мамина Р.И., Пирайнен Е.В. Эмоциональный искусственный интеллект как инструмент взаимодействия человека и машины. Дискурс, 2023. Т. 9. С. 35–51.
10. Кондратюк Ю.С. Карпушенко Н.А. Эволюция развития искусственного интеллекта. NovaInfo. 2023. № 139. С. 59–60.
11. Разумов В.И., Сизиков В.П. Естественный и искусственный интеллект и их соотношения. Вестник Омского университета. 2019. Т. 24, № 1. С. 98–105.
12. Кузнецова Е.В. Искусственный и естественный интеллект. Наука и мир. 2024. № 3 ч. Искусственный интеллект. URL: https://w-science.com/ru/nauka/article/75904/view
13. Гарбулич П. Ход истории по принципу юлы. Проза.ру. 2020. URL: https://proza.ru/2020/04/08/113
14. Евстратов А.Э., Гученков И.Ю. Применения искусственного интеллекта (правовые проблемы). Правоприменение. 2020. Т. 4, № 2. С.13–19.
15. Судья КС России сомневается в способности роботов судить людей. Коммерсантъ, 15.05.2017. URL: https://www.kommersant.ru/doc/3297769
16. Ивановский Б.Г. Экономические эффекты от внедрения технологий «искусственного интеллекта». Социальные новации и социальные науки. Москва: ИНИОН РАН. 2021. № 2. С. 8–25.
17. Назарова А.Д., Сулимин В.В. Изменения на рынке труда под влиянием искусственного интеллекта: перспективы будущего. Международный журнал прикладных наук и технологий «Integral». 2023. №2. С. 450–457.
18. Ходжаева Д.Ф., Алиева М.Х., Курбанова Ш.М. Роль искусственного интеллекта в производстве. Наука, техника и образование. 2021. № 4(79). С. 37–38.
19. ИИ в промышленности: плюсы и минусы. Minerva Media. 18.04.2024. URL: https://minervasoft.ru/sent/tpost/7lbbfbp1o1-ii-v-promishlennosti-plyusi-i-minusi
20. Голубев И. IT-cпециалист – о плюсах и минусах внедрения ИИ в машиностроении. Style RBC. 21.03.2024. URL: https://style.rbc.ru/people/65fa966a9a794710f2184649
21. «Умные» технологии в тупике: почему ИИ не будет работать без KMS? Minerva Media. 20.12.2023. URL: https://minervasoft.ru/sent/tpost/vf2y6ldcz1-umnie-tehnologii-v-tupike-pochemu-ii-ne
22. Елсакова Р.З., Кузьмина Н.Н., Кочкина Д.В. Искусственный vs естественный интеллект в образовательном процессе вуза. Вестник ЮУрГУ. Серия «Образование. Педагогические науки». 2024. Т.16, №1. С. 90–101.
23. Холодная М.А. Психология интеллекта. Парадоксы исследования. СПб., 2002. 272 с.
24. Саяркин В.А. Искусственный интеллект против естественного: динамика развития и перспективы. Миссия интеллектуалов в современном мире: проблемы, ограничения, перспективы. Материалы международной научно-практической конференции (30 ноября 2023 г. – 01 марта 2024 г.). С. 214.1–214.4.
DOI: 10.33917/mic-5.118.2024.5-13
Рассматриваются проблемы повышения устойчивости искусственных обществ, состоящих из организационных агентов как элементов цифровой суперсистемы с существенной компонентой непредсказуемого поведения. Анализируются проблемы наблюдаемости суперсистемы. Предлагается объединение информационных, телематических и вычислительных сервисов для построения цифрового двойника с целью поддержки перехода личности из кластера непредсказуемого поведения (агрессивного поведения) в кластер с подтвержденным доверием как вычислительным решением. Внедрение квантовых вычислений позволяет получать более обоснованные оценки продуктивности процесса повышения устойчивости искусственных обществ на основе использования квантовых симуляторов позволяющих, в сложных кризисных условиях, рассчитать все показатели оптимизации по большому количеству объектов и ресурсов в отношении личностей получателей (покупателей) информации, каждый из которых находится в локальном неопределенном и запутанном выборе решений для действий в цифровой суперсистеме. Обосновывается направление вектора импринтации разработанных профилей рефлексивных матриц в зависимости от разной удовлетворенности человека жизнью как базовой точки, от чего можно отталкиваться для искусственного наведения переживания реальности с целью поддержки перехода личности из кластера непредсказуемого поведения (агрессивной) в кластер с подтвержденным доверием как вычислительным решением.
Источники:
1. Агеев А.И., Грабчак Е.П., Логинов Е.Л. Использование искусственного интеллекта при реализации командования войсками и управления гражданскими объектами как единым гибридным полем боя. Нейрокомпьютеры и их применение: Тезисы докладов XX Всероссийской научной конференции, Москва, 22 марта 2022 года. Москва: МГППУ, 2022. С. 31–33.
2. Агеев А.И., Грабчак Е.П., Логинов Е.Л. Использование суперкомпьютерных технологий для управления работой сверхбольших организационных систем при реализации сложных специальных проектов (операций). Микроэкономика. 2024. № 1. С. 5–10.
3. Defense Advanced Research Projects Agency • Budget Estimates FY 2024. URL: https://comptroller.defense.gov/Portals/45/Documents/defbudget/fy2024/budget_justification/pdfs/
4. Логинов Е.Л. Цифровые технологии политической борьбы: нейросетевые императивы информационного противодействия попыткам перехвата управления в социально-политической среде. Москва: «Русайнс», 2024. 234 с.
5. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Neurocommunity – это будущее человечества? Экономические стратегии. 2022. Т. 24, № 5(185). С. 42–51.
6. Грабчак Е.П., Логинов Е.Л. Поддержание работы интегрированного комплекса гражданских и специальных структур на основе цифровой синхронизации функций мониторинга, связи, аналитики и управления. Проблемы управления безопасностью сложных систем: Материалы XXXI международной конференции, Москва, 13 декабря 2023 года. Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2023. С. 499–504.
7. Агеев А.И., Золотарева О.А., Золотарев В.А. Россия в глобальном мире искусственного интеллекта: оценка по мировым рейтингам. Экономические стратегии. 2022. Т. 24. № 2 (182). С. 20–31.
8. Логинов Е.Л., Шкута А.А. Цифровые центры управления в мировой экономике: использование элементов искусственного интеллекта для управления сложноструктурированными организационными системами. Москва: МНИИПУ, 2021. 181 с.
9. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Логинов Е.Л. Применение экономико-математических методов и моделей оптимального планирования в цифровой экономике будущего (ЦЭМИ АН СССР и ЦЭМИ РАН: прогностическая интерпретация и развитие научного наследия нобелевских лауреатов Л.В. Канторовича и В.В. Леонтьева). Москва: Центральный экономико-математический институт РАН, 2022. 248 с.
10. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Нейроуправление: конвергентная интеграция человеческого мозга и искусственного интеллекта. Экономические стратегии. 2020. Т. 22, № 6(172). С. 46–57.
11. Логинов Е.Л. Перехват управления сложными организационными системами в условиях размывания границ между физическими, когнитивными и цифровыми пространствами деятельности и средами управления. Экономика: теория и практика. 2024. № 1(73). С. 3–10.
12. Логинов Е.Л. Использование технологий Big Data для противодействия массовым беспорядкам в условиях недостатка информации и неопределенности развития ситуации. Искусственный интеллект (большие данные) на службе полиции: Сборник статей международной научно-практической конференции, Москва, 28 ноября 2019 года. Москва: Академия управления Министерства внутренних дел Российской Федерации, 2020. С.145–150.
13. Грабчак Е.П., Логинов Е.Л. Нейро-информационные подходы к формированию проблемно-ориентированных личностных диспозиций, которые программируют направленность активности участника коммуникативных процессов в цифровой информационной среде. Информация – коммуникация – документ (ИКД–2020): Сборник научных статей по материалам I Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием), Пенза, 24–25 сентября 2020 г. Под редакцией Л.Р. Фионовой, О.И. Семянковой. Пенза: Пензенский государственный университет, 2020. С. 16–22.
14. Агеев А.И., Логинов Е.Л., Шкута А.А. Применение нейротехнологий в глобальных социальных коммуникациях, международном бизнесе, науке и госуправлении: мировые тенденции и опыт Китая. Москва: Институт экономических стратегий, 2021. 66 с.
15. Логинов Е.Л., Грабчак Е.П., Шкута А.А. Использование нейротехнологий для достижения персонализированных информационно-когнитивных результатов при решении коллективами специалистов сложных научно-технических задач. Искусственные общества. 2020. Т. 15. № 2. С. 9.
16. Логинов Е.Л., Абрамов В.И., Григорьев В.В., Момотова А.К., Деркач А.К. Neurocommunity: индивидуально ориентированное информационное оперирование искусственно наведенными переживаниями политического характера в цифровой коммуникационной среде. Искусственные общества. 2020. Т. 15. № 3. С. 10.
DOI: 10.33917/es-4.196.2024.4-5
DOI: 10.33917/es-3.195.2024.5
DOI: 10.33917/es-2.194.2024.5
DOI: 10.33917/es-1.193.2024.5
DOI: 10.33917/es-6.192.2023.5
DOI: 10.33917/es-5.191.2023.5
DOI: 10.33917/es-4.190.2023.5