РАЗВИТИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭКОНОМИКЕ РФ
PDF

Ключові слова

искусственный интеллект
социально-экономические процессы
искусственные нейронные сети
эволюционный алгоритм
автоматизация процессов управления
big data

Як цитувати

Кремин, А., & Алферьев, Д. (2019). РАЗВИТИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭКОНОМИКЕ РФ . Молодий вчений, 11 (75), 516-520. https://doi.org/10.32839/2304-5809/2019-11-75-111

Анотація

В связи с активной цифровизацией всех сфер жизни общества, а также управленческих и производственных процессов возникает объективная по-требность в обработке больших массивов данных, требующих значительные вычислительные мощности и автоматизацию типовых алгоритмических структурных элементов. С данной задачей могут справиться технологии ис-кусственного интеллекта. Характерным положительным свойством техноло-гий ИИ является возможность оптимизации встроенных в него алгоритмов даже на этапе использования программных продуктов на его основе. Целью данной статьи является обзор основных тенденций развития искусственного интеллекта в современном экономическом пространстве. Проведен обзор со-стояния данной отрасли в разрезе зарубежных государств, посредством чего доказана актуальность проработки направлений машинного обучения в со-временной экономике России. На примере отечественных компаний и науч-ных учреждений, которые в настоящий момент заняты исследованиями и разработками на основе технологий машинного искусственного интеллекта, представлено дальнейшее развитие данной сферы. Данное исследование по-лезно для специалистов, занимающихся вопросами разработки и моделиро-вания автоматизированных систем ИИ, а также исследователям и ученым, занимающихся вопросами в области обработки и анализа данных.

https://doi.org/10.32839/2304-5809/2019-11-75-111
PDF

Посилання

Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение. Санкт-Петербург : Питер, 2018. 480 с.

Степанова Е.Н. Нейросетевое прогнозирование социально-экономического развития региона. Вологда : ВНКЦ ЦЭМИ РАН, 2004. 104 с.

Цветкова Л.А. Технологии искусственного интеллекта как фактор цифровизации экономики России и мира. Экономика науки. 2017. Т. 3. № 2. С. 126–144.

Parloff R. Why deep learning is suddenly changing your life. Fortune. URL: http://fortune.com/ai-artificial-intelligence-deep-machine-learning/ (дата обращения: 14.11.2019).

Соколов И.А., Дрожжинов В.И., Райков А.Н., Куприяновский В.П., Намиот Д.Е., Сухомлин В.А. Искусственный интеллект как стратегический инструмент экономического развития страны и совершенствования ее госу-дарственного управления. Часть 1. Опыт Великобритании и США. Interna-tional Journal of Open Information Technologies. 2017. № 5. С. 57–75.

Соколов И.А., Дрожжинов В.И., Райков А.Н., Куприяновский В.П., Намиот Д.Е., Сухомлин В.А. Искусственный интеллект как стратегический инструмент экономического развития страны и совершенствования ее госу-дарственного управления. Часть 2. Перспективы применения искусственного интеллекта в России для государственного управления. International Journal of Open Information Technologies. 2017. № 9. С. 76–101.

Осыка В. Сверхразум как бизнес-идея: российские стартапы могут сделать прорыв в машинном обучении. Forbes. URL: http://www.forbes.ru/mneniya/idei/329605-sverkhrazum-kak-biznes-ideya-rossiiskie-startapy-mogut-sdelat-proryv-v-mashinnom (дата обращения: 14.11.2019).

Урунов А.А. Влияние искусственного интеллекта, интернет-технологий на рынок труда и стратификацию общества. Шаг в будущее: ис-кусственный интеллект и цифровая экономика : материалы 1-й Междуна-родной научно-практической конференции. Вып. 4. Государственный уни-верситет управления. Москва : Издательский дом ГУУ, 2017. С. 220–225.

Антонова Г. М. Эволюция терминов «черный ящик» и «серый ящик». Вестник МФЮА. 2012. № 1. С. 16–19.

Эшби У.Р. Введение в кибернетику. Москва : Иностранная литера-тура, 1959. 432 с.

David S. B., Hrubeš P., Moran S., Shpilka A., Yehudayoff A. Learning can be undecidable. Nature Machine Intelligence. 2019. Vol. 1. Pp. 44–48.

Nikolenko S., Kadurin A., Arkhangelskaya E. Deep learning. St. Pe-tersburg: Peter, 2018. 480 p.

Stepanova E. N. Neural network forecasting of socio-economic devel-opment of the region. Vologda: VNKTS CEMI RAS, 2004. 104 p.

Tsvetkova L.A. Technology of artificial intelligence as a factor in the digitalization of the economies of Russia and the world. Economics of science. 2017. Vol. 3. No. 2. pp. 126–144.

Parloff R. Why deep learning is suddenly changing your life. Fortune. URL: http://fortune.com/ai-artificial-intelligence-deep-machine-learning/ (date of treatment: 11.14.2019).

Sokolov I.A., Drozhzhinov V.I., Raikov A.N., Kupriyanovsky V.P., Namiot D.E., Sukhomlin V.A. Artificial intelligence as a strategic tool for the country's economic development and improvement of its public administration . Part 1. Experience of Great Britain and the USA. International Journal of Open Information Technologies. 2017. No. 5. Pp. 57–75.

Sokolov I.A., Drozhzhinov V.I., Raikov A.N., Kupriyanovsky V.P., Namiot D.E., Sukhomlin V.A. Artificial intelligence as a strategic tool for the country's economic development and improvement of its public administration . Part 2. Prospects for the use of artificial intelligence in Russia for public admin-istration. International Journal of Open Information Technologies. 2017. No. 9. Pp. 76–101.

Osyka V. Overmind as a business idea: Russian startups can make a breakthrough in machine learning. Forbes. URL: http://www.forbes.ru/mneniya/idei/329605-sverkhrazum-kak-biznes-ideya-rossiiskie-startapy-mogut-sdelat-proryv-v-mashinnom (date of treatment: 11.14.2019).

Urunov A.A. Influence of artificial intelligence, Internet technologies on the labor market and stratification of society. Step into the future: artificial intelli-gence and the digital economy: proceedings of the 1st International Scientific and Practical Conference. Vol. 4. State University of Management. Moskva: Publish-ing house GUU, 2017. Pp. 220–225.

Sokolov I.A., Drozhzhinov V.I., Raikov A.N., Kupriyanovsky V.P., Namiot D.E., Sukhomlin V.A. Artificial intelligence as a strategic tool for the country's economic development and improvement of its public administration. Part 1. Experience of Great Britain and the USA. International Journal of Open Information Technologies. 2017. No. 5. Pp. 57–75.

Antonova G.M. The evolution of the terms «black box» and «gray box». Vestnik MFUA. 2012. No. 1. Pp. 16–19.

Ashby U.R. Introduction to cybernetics. Moskva: Foreign Literature, 1959. 432 p.

David S.B., Hrubeš P., Moran S., Shpilka A., Yehudayoff A. Learning can be undecidable. Nature Machine Intelligence. 2019. Vol. 1. Pp. 44–48.