Cos'è l'intelligenza artificiale? Storia dello sviluppo e prospettive. Principali direzioni di ricerca. L'intelligenza artificiale nell'implementazione aziendale dell'intelligenza artificiale

Intelligenza artificiale (AI, inglese: Intelligenza artificiale, AI) - la scienza e la tecnologia per la creazione di macchine intelligenti, in particolare programmi per computer intelligenti. L’intelligenza artificiale è legata al compito simile di utilizzare i computer per comprendere l’intelligenza umana, ma non è necessariamente limitata a metodi biologicamente plausibili.

Cos'è l'intelligenza artificiale

Intelligenza(dal lat. intellectus - sensazione, percezione, comprensione, comprensione, concetto, ragione), o mente - una qualità della psiche costituita dalla capacità di adattarsi a nuove situazioni, la capacità di apprendere e ricordare in base all'esperienza, comprendere e applicare concetti astratti e utilizzare le proprie conoscenze per la gestione ambientale. L'intelligenza è la capacità generale di cognizione e di risoluzione delle difficoltà, che unisce tutte le capacità cognitive umane: sensazione, percezione, memoria, rappresentazione, pensiero, immaginazione.

All'inizio degli anni '80. Gli scienziati computazionali Barr e Fajgenbaum hanno proposto la seguente definizione di intelligenza artificiale (AI):

Successivamente, una serie di algoritmi e sistemi software iniziarono a essere classificati come IA, la cui proprietà distintiva è che possono risolvere alcuni problemi nello stesso modo in cui lo farebbe una persona che pensa alla loro soluzione.

Le principali proprietà dell’intelligenza artificiale sono la comprensione del linguaggio, l’apprendimento e la capacità di pensare e, soprattutto, di agire.

L'intelligenza artificiale è un complesso di tecnologie e processi correlati che si stanno sviluppando qualitativamente e rapidamente, ad esempio:

• elaborazione del testo in linguaggio naturale
• sistemi esperti
• agenti virtuali (chatbot e assistenti virtuali)
• sistemi di raccomandazione.

Strategia nazionale per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale

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Ricerca sull'intelligenza artificiale

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Standardizzazione nell'intelligenza artificiale

2019: gli esperti ISO/IEC sostengono la proposta di sviluppare uno standard in russo

Il 16 aprile 2019 è stato reso noto che il sottocomitato ISO/IEC per la standardizzazione nel campo dell’intelligenza artificiale ha sostenuto la proposta del comitato tecnico “Sistemi ciberfisici”, creato sulla base dell’RVC, per sviluppare l’“Intelligenza artificiale” standard. Concetti e terminologia" in russo oltre alla versione base in inglese.

Standard terminologico “Intelligenza artificiale. Concetti e terminologia" è fondamentale per l'intera famiglia di documenti normativi e tecnici internazionali nel campo dell'intelligenza artificiale. Oltre a termini e definizioni, questo documento contiene approcci concettuali e principi per la costruzione di sistemi con elementi, una descrizione della relazione tra l'intelligenza artificiale e altre tecnologie end-to-end, nonché principi di base e approcci quadro alla regolamentazione normativa e tecnica dell'intelligenza artificiale.

Dopo l'incontro del sottocomitato ISO/IEC competente a Dublino, gli esperti ISO/IEC hanno sostenuto la proposta della delegazione russa di sviluppare contemporaneamente uno standard terminologico nel campo dell'intelligenza artificiale non solo in inglese, ma anche in russo. Si prevede che il documento venga approvato all’inizio del 2021.

Durante l'incontro, gli esperti ISO/IEC hanno anche sostenuto lo sviluppo di una bozza di documento internazionale Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Overview of Computational Approaches for AI Systems, in cui la Russia funge da co-editore. Il documento fornisce una panoramica dello stato attuale dei sistemi di intelligenza artificiale, descrivendo le principali caratteristiche dei sistemi, degli algoritmi e degli approcci, nonché esempi di applicazioni specializzate nel campo dell’IA. Lo sviluppo di questa bozza di documento sarà effettuato da un gruppo di lavoro 5 appositamente creato “Approcci computazionali e caratteristiche computazionali dei sistemi di intelligenza artificiale” all’interno del sottocomitato (SC 42 Gruppo di lavoro 5 “Approcci computazionali e caratteristiche computazionali dei sistemi di intelligenza artificiale”).

Le tecnologie di intelligenza artificiale sono molto richieste in diversi settori dell’economia digitale. Tra i principali fattori che ne ostacolano l’uso pratico su vasta scala c’è il sottosviluppo del quadro normativo. Allo stesso tempo, è il quadro normativo e tecnico ben sviluppato che garantisce la qualità specifica dell’applicazione tecnologica e il corrispondente effetto economico.

Nel campo dell’intelligenza artificiale, TC Cyber-Physical Systems, sulla base di RVC, sta sviluppando una serie di standard nazionali, la cui approvazione è prevista per la fine del 2019 – inizio del 2020. Inoltre, si sta lavorando insieme agli operatori del mercato per formulare un Piano Nazionale di Standardizzazione (NSP) per il 2020 e oltre. Il TC "Sistemi ciberfisici" è aperto a proposte per lo sviluppo di documenti da parte di organizzazioni interessate.

2018: Sviluppo di standard nel campo delle comunicazioni quantistiche, dell'intelligenza artificiale e delle smart city

Il 6 dicembre 2018, il comitato tecnico “Sistemi ciberfisici” basato su RVC insieme al Centro regionale di ingegneria “SafeNet” ha iniziato a sviluppare una serie di standard per i mercati dell’Iniziativa tecnologica nazionale (NTI) e dell’economia digitale. Entro marzo 2019 si prevede di sviluppare documenti di standardizzazione tecnica nel campo delle comunicazioni quantistiche, ha riferito RVC. Per saperne di più.

Impatto dell'intelligenza artificiale

Rischio per lo sviluppo della civiltà umana

Impatto sull’economia e sulle imprese

• L’impatto delle tecnologie di intelligenza artificiale sull’economia e sul business

Impatto sul mercato del lavoro

Bias dell’intelligenza artificiale

Al centro di tutto ciò che costituisce la pratica dell’intelligenza artificiale (traduzione automatica, riconoscimento vocale, elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale, guida automatizzata e molto altro) c’è il deep learning. Si tratta di un sottoinsieme dell'apprendimento automatico, caratterizzato dall'uso di modelli di reti neurali, che si può dire imitano il funzionamento del cervello, quindi sarebbe eccessivo classificarli come IA. Qualsiasi modello di rete neurale viene addestrato su grandi set di dati, quindi acquisisce alcune “competenze”, ma il modo in cui le utilizza rimane poco chiaro ai suoi creatori, il che alla fine diventa uno dei problemi più importanti per molte applicazioni di deep learning. Il motivo è che un modello del genere funziona formalmente con le immagini, senza alcuna comprensione di ciò che fa. Un sistema del genere è AI e i sistemi basati sull’apprendimento automatico sono affidabili? Le implicazioni della risposta all’ultima domanda si estendono oltre il laboratorio scientifico. Pertanto, l’attenzione dei media sul fenomeno chiamato AI bias si è notevolmente intensificata. Può essere tradotto come “bias AI” o “bias AI”. Per saperne di più.

Mercato della tecnologia dell’intelligenza artificiale

Il mercato dell’intelligenza artificiale in Russia

Il mercato globale dell’intelligenza artificiale

Aree di applicazione dell'IA

Gli ambiti di applicazione dell'intelligenza artificiale sono piuttosto ampi e coprono sia le tecnologie familiari che i nuovi settori emergenti lontani dall'applicazione di massa, in altre parole si tratta dell'intera gamma di soluzioni, dagli aspirapolvere alle stazioni spaziali. Puoi dividere tutta la loro diversità secondo il criterio dei punti chiave dello sviluppo.

L’intelligenza artificiale non è un argomento monolitico. Inoltre, alcune aree tecnologiche dell’IA appaiono come nuovi sottosettori dell’economia ed entità separate, servendo contemporaneamente la maggior parte dei settori dell’economia.

Lo sviluppo dell’utilizzo dell’AI porta all’adattamento delle tecnologie nei settori classici dell’economia lungo l’intera catena del valore e le trasforma, portando all’algoritizzazione di quasi tutte le funzionalità, dalla logistica alla gestione aziendale.

Utilizzo dell’intelligenza artificiale per la difesa e gli affari militari

Utilizzare nell'istruzione

Usare l’intelligenza artificiale negli affari

L’intelligenza artificiale nel settore dell’energia elettrica

• A livello di progettazione: migliore previsione della generazione e della domanda di risorse energetiche, valutazione dell'affidabilità delle apparecchiature di generazione di energia, automazione dell'aumento della produzione quando la domanda aumenta.
• A livello di produzione: ottimizzazione della manutenzione preventiva delle apparecchiature, aumento dell'efficienza della generazione, riduzione delle perdite, prevenzione del furto di risorse energetiche.
• A livello di promozione: ottimizzazione dei prezzi in base all'ora del giorno e fatturazione dinamica.
• A livello di fornitura del servizio: selezione automatica del fornitore più redditizio, statistiche dettagliate sui consumi, servizio clienti automatizzato, ottimizzazione del consumo energetico tenendo conto delle abitudini e del comportamento del cliente.

L'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero

• A livello di progettazione: aumento dell'efficienza dello sviluppo di nuovi prodotti, valutazione automatizzata dei fornitori e analisi dei requisiti dei pezzi di ricambio.
• A livello di produzione: migliorare il processo di completamento delle attività, automatizzare le catene di montaggio, ridurre il numero di errori, ridurre i tempi di consegna delle materie prime.
• A livello di promozione: previsione del volume dei servizi di supporto e manutenzione, gestione dei prezzi.
• A livello di fornitura del servizio: miglioramento della pianificazione dei percorsi della flotta di veicoli, domanda di risorse della flotta, miglioramento della qualità della formazione dei tecnici dell'assistenza.

L’intelligenza artificiale nelle banche

• Riconoscimento di pattern - usato incl. riconoscere i clienti nelle filiali e proporre loro offerte specializzate.

L'intelligenza artificiale nei trasporti

• L'industria automobilistica è sull'orlo di una rivoluzione: 5 sfide dell'era della guida senza pilota

L'intelligenza artificiale nella logistica

L'intelligenza artificiale nella produzione della birra

Nel dicembre 2017

Le forze dell'ordine hanno iniziato a digitalizzare più di 1.500 rapporti e 30 milioni di pagine relative a casi irrisolti, riferisce The Next Web. I materiali risalenti al 1988 in poi, in cui il crimine non è stato risolto per almeno tre anni e l'autore del reato è stato condannato a più di 12 anni di carcere, vengono trasferiti in formato informatico.

Una volta digitalizzato tutto il contenuto, sarà collegato a un sistema di apprendimento automatico che analizzerà i documenti e deciderà quali casi utilizzano le prove più affidabili. Ciò dovrebbe ridurre il tempo necessario per trattare i casi e risolvere i crimini passati e futuri da diverse settimane a un giorno.

L’intelligenza artificiale classificherà i casi in base alla loro “risolvibilità” e indicherà i possibili risultati del test del DNA. Il piano è quindi quello di automatizzare l'analisi in altre aree della medicina legale e forse anche di espanderla in aree come le scienze sociali e le testimonianze.

Inoltre, come ha affermato Jeroen Hammer, uno degli sviluppatori del sistema, in futuro potrebbero essere rilasciate funzioni API per i partner.

La polizia olandese dispone di un'unità speciale specializzata nello sviluppo di nuove tecnologie per risolvere i crimini. È stato lui a creare il sistema di intelligenza artificiale per la ricerca rapida di criminali sulla base delle prove.

L’intelligenza artificiale in magistratura

Gli sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale contribuiranno a cambiare radicalmente il sistema giudiziario, rendendolo più giusto e libero da schemi di corruzione. Questa opinione è stata espressa nell'estate del 2017 da Vladimir Krylov, dottore in scienze tecniche, consulente tecnico di Artezio.

Lo scienziato ritiene che le soluzioni esistenti nel campo dell'intelligenza artificiale possano essere applicate con successo in vari ambiti dell'economia e della vita pubblica. L’esperto sottolinea che l’intelligenza artificiale viene utilizzata con successo in medicina, ma in futuro potrà cambiare completamente il sistema giudiziario.

“Guardando ogni giorno le notizie sugli sviluppi nel campo dell'intelligenza artificiale, rimani solo stupito dall'inesauribile immaginazione e dalla fecondità dei ricercatori e degli sviluppatori in questo campo. I resoconti sulla ricerca scientifica sono costantemente intervallati da pubblicazioni su nuovi prodotti che irrompono sul mercato e resoconti di risultati sorprendenti ottenuti attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale in vari campi. Se parliamo di eventi attesi, accompagnati da un notevole clamore mediatico, in cui l'intelligenza artificiale diventerà nuovamente l'eroe delle notizie, probabilmente non rischierò di fare previsioni tecnologiche. Posso immaginare che il prossimo evento sarà l’emergere da qualche parte di un tribunale estremamente competente sotto forma di intelligenza artificiale, giusta e incorruttibile. Ciò avverrà, a quanto pare, nel 2020-2025. E i processi che si svolgeranno in questo tribunale porteranno a riflessioni inaspettate e al desiderio di molte persone di trasferire sull’IA gran parte dei processi di gestione della società umana”.

Lo scienziato riconosce l’uso dell’intelligenza artificiale nel sistema giudiziario come un “passo logico” per sviluppare l’uguaglianza legislativa e la giustizia. L'intelligenza artificiale non è soggetta alla corruzione e alle emozioni, può aderire rigorosamente al quadro legislativo e prendere decisioni tenendo conto di molti fattori, compresi i dati che caratterizzano le parti in causa. Per analogia con il campo medico, i giudici robot possono operare con i big data provenienti dagli archivi dei servizi governativi. Si può presumere che l’intelligenza artificiale sarà in grado di elaborare rapidamente i dati e di tenere conto di un numero significativamente maggiore di fattori rispetto a un giudice umano.

Musica

Pittura

Nel 2015, il team di Google ha testato le reti neurali per vedere se potevano creare immagini da sole. Quindi l'intelligenza artificiale è stata addestrata utilizzando un gran numero di immagini diverse. Tuttavia, quando alla macchina è stato “chiesto” di rappresentare qualcosa da sola, si è scoperto che interpretava il mondo che ci circondava in un modo un po’ strano. Ad esempio, per il compito di disegnare manubri, gli sviluppatori hanno ricevuto un'immagine in cui il metallo era collegato da mani umane. Ciò è probabilmente dovuto al fatto che in fase di allenamento le immagini analizzate con manubri contenevano mani e la rete neurale lo ha interpretato in modo errato.

Il 26 febbraio 2016, in un'asta speciale a San Francisco, i rappresentanti di Google hanno raccolto circa 98mila dollari da dipinti psichedelici creati dall'intelligenza artificiale. Questi fondi sono stati donati in beneficenza. Di seguito viene presentata una delle immagini di maggior successo dell'auto.

Un quadro dipinto dall'intelligenza artificiale di Google.

Secondo uno studio globale di Microsoft, la diffidenza delle aziende nei confronti dell’intelligenza artificiale (AI) sta diventando un ricordo del passato. Quasi tutti i dirigenti intervistati oggi lo ritengono importante per risolvere i problemi strategici delle loro organizzazioni. A conferma di ciò, il 27% ha già implementato l’AI nei principali processi e servizi aziendali, e un altro 46% sta preparando progetti pilota basati su di essa.

Microsoft ha presentato i risultati dello studio globale “Intelligent Economies: AI’s Transformation of Industries and Society”[i], il cui scopo era identificare gli atteggiamenti delle aziende nei confronti della tecnologia AI.

Nonostante i pregiudizi esistenti, secondo l’indagine, il 94% dei dirigenti ritiene che queste tecnologie siano importanti per gli obiettivi strategici della propria organizzazione, mentre il 37% le descrive come “molto importanti”. I top manager sono fiduciosi che l’intelligenza artificiale migliorerà molte aree della loro attività nei prossimi anni. In particolare, aiuterà l’innovazione (89%), l’attrazione e la trattenimento di dipendenti di talento (85%) e lo sviluppo del prodotto (84%). Inoltre, il 27% delle organizzazioni intervistate ha già implementato queste tecnologie in processi e servizi aziendali chiave, e un altro 46% sta preparando progetti pilota che le utilizzano. Inoltre, il 59% dei dirigenti è fiducioso che grazie all’intelligenza artificiale gli stipendi dei dipendenti aumenteranno e il 56% lo associa a un aumento dei livelli di occupazione nel proprio Paese o settore.

Le aziende utilizzano molto spesso l'intelligenza artificiale per l'analisi predittiva, la gestione delle operazioni in tempo reale, il servizio clienti e la gestione del rischio. L'applicazione più popolare varia in base al settore, con gli intervistati del commercio al dettaglio che sono più propensi a citare il servizio clienti (31% rispetto alla media del settore del 21%) e gli intervistati del settore finanziario che sono più propensi a citare il rilevamento delle frodi (dal 25% al ​​16%).

Gli intervistati sono fiduciosi nell’impatto positivo dell’intelligenza artificiale non solo sullo sviluppo della loro attività, ma anche sull’economia nel suo insieme nei prossimi 5 anni. Pertanto, a loro avviso, contribuirà allo sviluppo economico (90%), all’aumento della produttività (86%) e all’innovazione (84%), nonché alla creazione di posti di lavoro (69%) nel loro paese e nel loro settore.

Nel valutare il successo delle implementazioni, il criterio più comune per i manager è la qualità della soluzione (36%). Seguono il ritorno sull'investimento (ROI, 32%) e la soddisfazione del cliente (31%). Il 14% delle aziende ammette di non aver ancora stabilito parametri per misurare il successo di una soluzione implementata.

I principali fattori limitanti nell’implementazione di tali tecnologie sono i rischi finanziari (42%), le difficoltà di implementazione se l’organizzazione non dispone delle risorse necessarie (36%) e le difficoltà associate alla formazione dei dipendenti (35%). Tuttavia, le aziende stanno adottando misure concrete per affrontare questi problemi: il 76% ha dichiarato di essere preparato ai rischi associati all’intelligenza artificiale e il 71% ha affermato di aver già sviluppato politiche e regolamenti per la sua implementazione e controllo.

La ricerca di Microsoft dimostra ancora una volta che i leader svolgono un ruolo fondamentale nella trasformazione digitale di ogni azienda e devono assumersi la responsabilità di promuovere l'uso delle nuove tecnologie e la formazione dei dipendenti. L'implementazione di tali soluzioni dovrebbe essere effettuata sistematicamente ed essere il compito strategico principale dell'intera organizzazione.

[io] Lo studio ha coinvolto più di 400 dirigenti senior provenienti da 8 paesi: Francia, Germania, Messico, Polonia, Sud Africa, Tailandia, Regno Unito e Stati Uniti. I settori verticali delle loro aziende includevano servizi finanziari, sanità e scienze della vita, produzione, vendita al dettaglio e settore pubblico.

L’analisi è un processo di conoscenza. L’intelligenza è la materia prima per l’analisi.

introduzione

Succede anche che ognuno abbia la propria comprensione dell'intelligenza artificiale (AI), delle sue funzioni ultime e dei suoi rischi. Anche gli esperti non hanno interpretazioni univoche. Il concetto di “artificiale” è abbastanza specifico, cioè simile a quello umano (naturale). Ma “intelligenza” viene interpretata come “principio mentale” o “capacità mentale”, che può essere interpretata in diversi modi. Questo è esattamente ciò che accade. Prendendo un pio desiderio, la cibernetica afferma la presenza dell’intelligenza artificiale. Ciò distorce le coordinate temporali e l’architettura dell’IA come bersaglio.

L’obiettivo di questo articolo è strutturare le conoscenze esistenti sull’intelligenza artificiale e mettere tutto al suo posto. Identificare le ragioni della mancanza di risultati significativi in ​​questo settore, identificare un modo per risolvere questo problema e specificare i rischi dell’IA. Soluzioni coerenti a questi problemi in questo lavoro aiuteranno le parti interessate a comprendere le complessità di un argomento abbastanza confuso.

Lo scopo di questo lavoro è dimostrare che il concetto di intelligenza artificiale deve essere considerato da una nuova prospettiva, vale a dire: con l'inclusione in questo concetto non solo di uno strumento per risolvere problemi tecnologici, ma anche di uno strumento equivalente e superiore a quello analitico capacità di una persona. Cioè un sistema in grado di analizzare i fenomeni sociali per predire il futuro, cosa che potrebbe diventare possibile con la trasformazione della sociologia in scienza esatta attraverso la sua algoritmizzazione.

1. Rilevanza dell'IA

La questione fondamentale dell’intelligenza artificiale è questa. L’attuale tendenza della ricerca sull’intelligenza artificiale è finalizzata esclusivamente alla risoluzione di problemi tecnologici. L’intelletto umano si occupa principalmente di risolvere problemi personali, pubblici e sociali, e i suoi “successi” lasciano molto a desiderare. Stiamo migliorando tecnologicamente e moltiplicando i rischi sociali in proporzione diretta: crisi, epidemie, conflitti, guerre, attacchi terroristici, ecc. È logico presumere che l'obiettivo della creazione dell'IA dovrebbe essere uno strumento che risolva esclusivamente problemi sociali. Dopotutto, la domanda sociale “Cosa accadrebbe se...?” Per l’uomo la domanda tecnologica “Quanto costerà...?” è molto più importante, ma non è ancora nemmeno allo stadio della consapevolezza. Ora i cibernetici stanno affrontando con successo la creazione di qualsiasi applicazione e traiettoria di ordine matematico. Ma descrivere diversi processi e fenomeni sociali in un linguaggio di programmazione e quindi anticipare un futuro sconvolgimento privato o statale, ecc. (la sua ampiezza, frequenza, fase), in qualsiasi momento la fase è in linea di principio impensabile. Cioè, ciò che oggi si intende per invenzioni “intelligenti” esistenti (dispositivi, case, robot e così via), in realtà, non sono tali, poiché non hanno la capacità di analizzare l’esperienza del passato e la realtà dei tempi. presente per la previsione strategica del futuro.

2. Problemi di intelligenza artificiale

Il problema dell’intelligenza artificiale ha più di 70 anni. I problemi meteorologici sono stati risolti con successo: fusione termonucleare, codice DNA, programmi spaziali, collisore, ecc. Questi problemi sono stati risolti a livello governativo. Ora non solo i paesi, ma anche tutte le aziende che si rispettano sono impegnate nell'intelligenza artificiale. Gli investimenti in questo problema stanno raggiungendo proporzioni astronomiche e coprono la somma dei costi di tutte le precedenti scoperte scientifiche. E questo non è il limite. Tuttavia, non è stato possibile fare grandi progressi, poiché tutti i resoconti sui risultati ottenuti nel campo dell’intelligenza artificiale sono un bluff. In effetti, stanno parlando di combinatoria banale, cioè o prodotti calcolatori sempre più sofisticati finalizzati alla soluzione di problemi tecnologici di dubbia rilevanza. Dubbioso, a causa della mancanza di una tecnologia di “banco di prova” per la loro sicurezza in futuro Poiché non esistono algoritmi di prova per le relazioni di causa-effetto. Esiste un paradosso di etica aziendale. I candidati padroneggiano gli investimenti, riferiscono sulla prossima “svolta decisiva”, ma tutti tranne l’investitore sanno che non è un’intelligenza artificiale. Quali sono le cause del quinto blocco creativo? Molti di loro. Innanzitutto, non esiste una definizione specifica di IA. In secondo luogo, non esiste una chiara comprensione di cosa sia l’intelligenza. In terzo luogo, non esiste una cosa principale: una teoria fondamentale dell'IA. Di conseguenza, non esiste un’architettura degli obiettivi chiara. Esistono solo versioni, un paradigma di intelligenza artificiale non funzionante, un'evoluzione stereotipata del problema, ad es. cioè solo sul piano tecnologico e sulla deprimente natura ciclica dei vicoli ciechi. Di conseguenza, gli sviluppatori non hanno idea delle caratteristiche e delle funzioni finali dello strumento. I candidati all’intelligenza artificiale promettono prontamente di implementare qualcosa che non ha una descrizione scientifica. E questa è una sciocchezza, ma vera. Ad esempio, in una delle conferenze, un dottore in scienze ha chiesto rispetto e ha affermato che il suo bulldozer nella centrale nucleare di Chernobyl aveva un'intelligenza artificiale avanzata. Come si può risolvere il problema della creazione dell'intelligenza artificiale se i cui scopi, obiettivi e rischi esistono sotto forma di versioni? Non si può fare a meno di paragonare l’intelligenza artificiale a un “gatto nero in una stanza buia”, che, tra l’altro, non esiste.

Perché il concetto di intelligenza artificiale è ormai considerato solo come applicazione “intelligente” della tecnologia? Tutto è iniziato con il leggendario hacker Inigma A. Turing. Non solo ha decifrato il codice della Wehrmacht, gettato le basi della cibernetica, ma ha anche fornito una “falsa pista” che ha conseguenze più profonde: il “test di Turing” e la comprensione dell’intelligenza artificiale. Per molti anni, i parametri introduttivi dell’intelligenza artificiale sono stati insormontabili per le persone in cerca di lavoro, quindi il concetto di intelligenza artificiale è stato semplicemente ampliato. Le allettanti prospettive dell’intelligenza artificiale hanno risolto il problema degli investimenti, e la complessità dell’argomento per l’uomo medio ha reso i cibernetici non solo “guru”, ma anche veri e propri monopolisti, la cosiddetta intelligenza artificiale. E cosa? E niente. Presumibilmente sono state messe sul nastro trasportatore applicazioni intelligenti, tutti sono contenti, ma non esiste l'intelligenza artificiale.

Riassumiamo. La cibernetica funziona con successo in un sistema “sì-no”. Per definizione, non possono comprendere, comprendere, accettare ciò che è contenuto tra questi simboli (significati, essenze, allegorie, astrazioni, ecc.). Specializzazione sbagliata. La profondità dell'argomento AI consente ai candidati di manovrare con le figure retoriche, ma non con il contenuto semantico. Dopotutto, stiamo parlando di creare uno strumento che equivalga e superi le capacità analitiche di una persona. In altre parole, l’intelligenza artificiale è un lavoro di squadra di sociologi, filosofi, psicologi, storici, ecc. Solo loro possono riempire l’intelligenza artificiale di contenuto semantico, cioè ricavare l’intelligenza artificiale desiderata da un calcolatore ad alta tecnologia. La cibernetica è solo una base operativa che “veste” il pensiero di numeri.

Si pone la questione dell’integrità nell’ambiente di ricerca. Sì, i risultati della cibernetica sono elevati. Hanno creato testate, computer, applicazioni, case intelligenti, semafori, ecc. Ma come verrà descritto di seguito, questo non ha nulla a che fare con l’intelligenza artificiale. In effetti, tutto ciò che è nuovo negli sviluppi dell’intelligenza artificiale è destinato a funzionare come una calcolatrice. In altre parole, il nome giusto del loro argomento è: Combinatoria Artificiale (IC). Tutto il resto viene dal maligno.

3. Concetto di implementazione dell'IA

“È impossibile risolvere un problema allo stesso livello in cui si è presentato. Dobbiamo superare questo problema passando al livello successivo”. A. Einstein.

Per realizzare l’IA è necessario ripensare gli approcci esistenti all’IA, riconoscere il “falso percorso” e guardare il problema in un modo nuovo.

La qualità di qualsiasi conoscenza è determinata dall’efficacia dell’analisi del proprio campo. Ad esempio, la qualità delle scienze esatte è superiore al 90% e in pratica le loro capacità sono limitate solo dal budget. La qualità delle analisi delle previsioni meteorologiche sul campo è superiore al 60%. I sistemi di conteggio e la base algoritmica sono scadenti. La qualità dell'analisi degli esperti per le previsioni nel campo sociale è solo del 6-8% a causa della mancanza di una base algoritmica. Non esiste la sociologia come scienza esatta, né sistemi di conteggio, né stabilità del sistema. Ciò rende impossibile condurre analisi sociali di alta qualità. Le affermazioni di Santa Fe sull'efficienza del 16% sono un mito, valido solo per la previsione sostenibile.

Tutte le scoperte e le tecnologie esistenti devono la loro comparsa alle scienze esatte. Il problema dell'intelligenza artificiale rimarrà un problema, poiché la sua parte principale è nel campo della conoscenza sociale con versioni, la cui qualità è solo del 6-8%. Ecco perché ha più di 70 anni.

È impossibile risolvere i problemi dell’intelligenza artificiale con la stessa efficacia della sociologia. È necessario migliorare la qualità della sociologia attraverso la sua algoritmizzazione. Di conseguenza, otterremo la sociologia dell'alta tecnologia (HS). È questo che renderà possibile il funzionamento dell’Analitica Artificiale (AI) di tipo equilibrato. Questa è la struttura di base.

La sociologia non è in grado di formulare i concetti di base del tema dell’intelligenza artificiale, poiché non dispone di supporto algoritmico. Ad esempio, il concetto esistente di intelligenza è solo un “principio mentale”. Cos'è? Non esiste un algoritmo per questo termine, così come non esistono algoritmi per altri concetti, essenze, sentimenti, creatività, paradosso, intuizione, immaginazione, immaginazione. ecc.? Come può riempire lo strumento cibernetico con l'astrazione? Dopotutto, solo l'algoritmo e la formula determinano e confermano l'accuratezza della versione, concretizzandola come uno strumento per condurre un'analisi efficace. Pertanto, è naturale che l'architettura matematica del l'obiettivo finale dell'IA è assente.

Il cervello è uno strumento analitico, ma cosa fa? Ci sono molti concetti intermedi, ma non ce n'è uno fondamentale. Il cervello è impegnato in ANALISI per valutare i rischi del futuro. Questo è il suo principale scopo evolutivo, garantire la sopravvivenza. Solo questa dominante ha permesso all’uomo di sopravvivere e di dominare. Il resto è secondario. Di conseguenza, è necessario lavorare non con il concetto amorfo e vago di "intelligenza", ma con uno trasparente e comprensibile: ANALITICA. Cioè, Artificial ANALYTICS (IA) per valutare i rischi del potenziale cliente. La combinatoria finirà e inizierà l’intelligenza artificiale dove si troverà la risposta alla domanda: “Cosa succede se…?” Mentre i sistemi rispondono alla domanda: “Quanto costerà...?” In altre parole, finora l'evoluzione dell'intelligenza artificiale è simile a questa: macchina di Turing - macchina addizionatrice di Felix - calcolatrice - calcolatrice molto buona - ancora migliore, ecc. Questo paradigma senza uscita esclude lo stadio successivo, cioè l'intelligenza artificiale, in particolare l'intelligenza artificiale. Riceverai sempre una calcolatrice.

È necessario comprendere correttamente l'essenza della “falsa pista” dell'IA, il cui problema è nel vettore tecnologico. Il cervello è uno strumento cognitivo. L'analisi come processo cognitivo è il suo derivato. Il principale vettore di conoscenza è la valutazione del rischio. Un'analisi efficace richiede dati grezzi. In effetti, l’Intelligenza è proprio questo, e ha volume. Il volume dell'intelletto (mente) è una sostanza abbastanza specifica nel contenuto, ma la forma è sfocata e consente arbitrarietà. Ecco perché una casa “smart” o un bulldozer non sono intelligenti, poiché questi sistemi non hanno una funzione di anticipazione del rischio, ma solo un programma di controllo. Per valutare correttamente le minacce del futuro, è necessario conoscere questo futuro in tutte le sue manifestazioni. Non conosciamo il futuro. Si tratta di informazioni di ordine superiore... Inoltre, i sistemi chiamati sistemi intelligenti non lo sanno. Affermare il contrario significa impegnarsi in figure retoriche, che è esattamente ciò che accade.

Per renderlo più chiaro, per via di astrazione, dovremmo comprendere un precedente storico sconosciuto. Tutti sanno che il dio principale dell'Olimpo era Zeus. Tuttavia no! Zeus era l'amministratore delegato e aveva l'arma perfetta per farlo. La cosa principale sull'Olimpo era il Rock. Solo lui conosceva il futuro e scriveva il destino di tutti (e anche di Zeus). E quindi era lui a comandare, poiché possedeva l'arma assoluta. E solo questa “eminenza grigia” era temuta dagli dei. Ciò suggerisce anche che l’intelligenza artificiale è la risorsa più importante. Questa non è solo conoscenza assoluta, ma anche altre posizioni dell'Assoluto. E tutto è molto, molto non semplice... Devi essere troppo arrogante o non comprendere l'essenza dell'argomento della tua ricerca per decidere se è possibile per te stesso essere dei con l'attuale livello di comprensione del mondo (3-5%). Si tratta di cibernetica: candidati all'intelligenza artificiale. CONOSCERE IL FUTURO è l'architettura dello scopo. L’intelligenza artificiale non è in grado di farlo in linea di principio. Queste funzioni saranno rilevate da Artificial Analytics. In sostanza, l’IA è l’IA desiderata. L’IA è cioè un sistema per riconoscere i rischi propri e sociali.

C’è un problema fondamentale: chi formerà l’Intelligenza Artificiale? Ma no, non leggi matematiche, algoritmi e traiettorie, queste tecnologie sono già state sviluppate. Dopotutto, l’intelligenza artificiale deve essere addestrata, prima di tutto, alla conoscenza sociale. La cibernetica riuscirà a farcela? Cosa sanno, ad esempio, della tossicità della conoscenza sociale? E ci sono migliaia di tali parametri. Allora chi? Ripeto, la qualità della conoscenza sociale, così come dei suoi vettori e, di conseguenza, l'efficacia dell'analisi esistente è solo del 3-5%. L'euforia arrogante non aiuterà qui.

NB. Puoi creare all’infinito falsi vettori target, chiamandoli AI, ma alla fine tutto dovrà essere fatto a “immagine e somiglianza” del cervello umano. È necessario creare uno strumento di intelligenza artificiale basato sul sole, vale a dire: algoritmizzare molti concetti sociali, comprendere l'entità della loro tossicità e altri coefficienti di inquinamento, assemblare il sistema immunitario sociale e il suo controllo, ricavare algoritmi per la protezione sociale entropia, limiti, relazioni di causa-effetto, equilibrio, masse critiche ecc. Risolvere il problema della Teoria Generale del Campo e, di conseguenza, della Teoria Generale del Campo Sociale. Tutto ciò consentirà all’agenzia di intelligence di scoprire il tempo, cioè l’ampiezza, la frequenza, la fase delle minacce (eventi) future. Cioè per risolvere il problema della previsione strategica e non solo...

4.Rischi

Immagina un reattore nucleare senza sistemi di protezione e stabilizzazione. Le capacità tecnologiche dei sistemi di intelligenza artificiale sono superiori al 90% e i blocchi stabilizzanti esistenti sotto forma di analisi del rischio sociale sono praticamente pari a zero... Lasciatemi spiegare. Una personalità (comunità) moderna, persino eccezionale, comprende il futuro prima della prossima telefonata, ad es. 3-5 minuti. Qualsiasi incidente improvviso, messaggio sulla morte di un parente, incidente o attacco terroristico provoca paralisi temporanea e analitica... Non abbiamo idea del prossimo futuro personale (rischi), soprattutto del futuro dell'intelligenza artificiale. Dopotutto, l'efficacia della nostra analisi delle minacce è solo del 3-5%... La nostra immaginaria fiducia analitica nel futuro è formata con successo da un sistema condizionatamente stabile. Non appena il sistema circostante inizierà a collassare, l’analisi prospettica scenderà a zero. Tutto ciò non impedisce ai cibernetici di introdurre uno strumento di intelligenza artificiale imprevedibile in termini di rischi...

Gli attuali processi di implementazione dell’IA porteranno a seri rischi, vale a dire:

1. È difficile commentare l'argomentazione sulle minacce dell'IA, ad esempio, di S. Hawking, sull'espansione su altri pianeti, o di I. Musk sul divieto di armi robotiche intelligenti. La loro logica non è chiara. Dopotutto, qualsiasi volo spaziale deve a priori avere un sistema di riconoscimento del rischio (minaccia) e le armi robotiche, anche quelle molto avanzate, hanno programmi di traiettoria, ma nessuna intelligenza artificiale. L'hardware di Hollywood non è pericoloso nel senso desiderato. Ma in generale hanno ragione: il rischio è serio. Lasciatemi spiegare. C’è un punto debole specifico nel sistema di intelligenza artificiale. L'algoritmo di base è la combinatoria matematica universale. Indipendentemente dalla volontà del progettista, il sistema è orientato all’uomo e l’obiettivo è superarlo in capacità. Si pone un dilemma. L'autoapprendimento dell'IA non è consentito perché costituisce un problema di sistema. Il supporto didattico è assurdo, poiché tutta la conoscenza sociale introdotta (algoritmi) ha una struttura tossica e i loro coefficienti di inquinamento sociale non esistono in natura, poiché non esiste una sociologia high-tech con algoritmi di base. Di conseguenza, non può uscire altro che una versione predatoria. Ad esempio, ci sono atti legislativi, ma non esiste una teoria della loro contaminazione da parte di doppi standard. Al robot Tau sono stati insegnati coscienziosamente i principi sociali di base, ma non hanno introdotto coefficienti e algoritmi per i doppi standard, ecc. Dove posso trovarli? Non c’è voluto molto perché i sistemi: “BabyQ”, “XiaoBinq”, “Zo”, “Tau” stabilissero la priorità e offrissero l’impensabile dal punto di vista della società... Poi ci sono le cause legali. Queste versioni primitive offrivano qualcosa di inaccettabile per la persona media, e una versione più avanzata sarebbe stata implementata senza il consenso della persona.

2.Le competenze legate all’intelligenza artificiale si estenderanno solo alla conoscenza tecnologica. Cioè, sarà efficace dal punto di vista combinatorio, ma un dilettante assoluto in termini sociali. In altre parole, il fatto esistente dell'ipertrofia tecnologica nella composizione dell'IA è irto di rischi imprevedibili, a causa della mancanza di una teoria dei Limiti. Chi gli fornirà una conoscenza sociale competente? Non esistono in natura. Allo stesso tempo, gli indici di conflitto sociale e gli algoritmi di entropia sociale presuppongono un “conflitto di interessi” nel sistema uomo-intelligenza artificiale. In altre parole, la qualità del supporto matematico e algoritmico per l’intelligenza artificiale è superiore al 96% e la qualità del supporto sociale e algoritmico è prossima allo zero. Questo disegno è estremo in termini esponenziali, non prevedibile in termini di versioni predatorie, sbilanciato per definizione e distruttivo, in sostanza. E, naturalmente, è ingenuo credere che un’intelligenza artificiale tecnologicamente avanzata, ma senza contenuti algoritmici sociali, avrà standard morali ed etici significativi. L’idea di eventuali protocolli di sicurezza o altre forme di contenimento è ancora più priva di significato. Il risultato è una versione predatoria, con un assortimento umano di provocazioni. Una valanga di “incidenti di pancia”, il crollo del CFS mondiale, la riformattazione sociale globale, la singolarità incontrollabile, il flutter sociale, il default tecnologico, ecc. Non si arriverà nemmeno alla “ribellione dei robot” e questo va capito. Non siamo pronti per questo.

3. Mentre il dilettantismo cibernetico può essere compreso, il dilettantismo sociale è ancora più comprensibile. Questo è naturale. La domanda è: cosa farà l’“élite” globale e quali decisioni prenderà in condizioni di fluttuazione sistemica? Del resto è questa la sua lungimiranza... Nel “mondo postindustriale” sarà un corpo estraneo, non c'è nemmeno nella sceneggiatura. E ciò che è tragico per essa come struttura è che diventerà assolutamente trasparente e, quindi, indifesa. E per definizione non esiste un gestore della crisi del livello richiesto. Nel sistema generale delle minacce, l’“élite” è un valore capiente.

4. Questa presentazione descrive solo alcune posizioni adattate nella società. L'array informativo principale, di “tipo chiuso”, è rimasto fuori dall'ambito del testo. È lui che è decisivo nel problema delle future minacce dell’IA. Non sarà più possibile fermare questo processo. Questo non è un laboratorio di ingegneria genetica che può essere chiuso o controllato. Puoi creare una versione predatoria universale a casa. Investimenti di questa portata rappresentano un serio incentivo. Cerchiamo di essere obiettivi: l’86% delle persone “predatrici” in cerca di lavoro sta formando la stessa versione predatoria dell’IA a un ritmo singolare. Dopotutto, la Legge di Moore non è stata abrogata. Dobbiamo comprendere l'effetto del segmento. Un algoritmo predatorio competente inserisce nella rete i componenti strutturali necessari senza approvazione, secondo un programma di ottimizzazione... Non esistono sistemi di blocco.

5. Tutti i rischi globali conosciuti dipendono dalla volontà, dai benefici e dai modelli, buoni o cattivi. Possono essere negoziati. Anche con un asteroide si può “negoziare”. I rischi dell’intelligenza artificiale dipendono esclusivamente dalla legge di Moore, un derivato chiaro, voluminoso e inevitabile della previsione. La componente cibernetica è praticamente immensa e non puoi metterti d’accordo con essa. Ecco perché l’intelligenza artificiale è il leader indiscusso nella lista dei rischi globali.

6. Abbiamo cominciato a dimenticare gli aspetti taglienti della corsa al possesso delle armi nucleari a metà del secolo scorso. La prossima corsa per l’intelligenza artificiale inizierà con la comprensione delle capacità di questo strumento, poiché sono troppo fantastiche. Perché ciò che l'immaginazione moderna rappresenta non corrisponde alla realtà. Possiamo descrivere le minacce dell'intelligenza artificiale per un tempo infinitamente lungo, ma in breve, il problema è l'imminente trasformazione completa della visione del mondo umano esistente. Un dilemma dal quale è impossibile sottrarsi o rinviare, ed è difficile dire quale sia la peggiore. I maggiori, sofisticati nei loro epiteti, paragonano l'importanza dell'intelligenza artificiale al volo del primo satellite: il bene più grande, ecc. È più appropriato confrontarlo con il disastro più grande.

Conclusione

Chiamare Intelligenza Artificiale tutti i processi tecnologici automatizzati e le innovazioni non ti avvicinerà ad essa. Ciò che sta accadendo oggi è solo un'introduzione all'IA, o più precisamente, la formazione della sua versione predatoria. I problemi dell'IA sono globali nei contenuti e nelle conseguenze nella misura in cui cambieranno lo status di una persona e, quindi, implicano la sua trasformazione. Ciascuno dei suoi segmenti richiede di avere una teoria fondamentale simile alla fusione termonucleare. Ce ne sono più di venti, ma ancora nessuno. Ad esempio, il famigerato “pulsante rosso”, che si basa sulla teoria del “balance” (equilibrio attivo). E lei non è nemmeno all'orizzonte. E questo è l’aspetto dell’intero campo dell’intelligenza artificiale adesso. In fin dei conti, l’umanità ha un prodotto che è molte volte maggiore in termini di potenza, conseguenze e rischi di tutto ciò che conosciamo. E un esercito di candidati investiti è ansioso di aprire il “vaso di Pandora” senza avere la minima idea del suo contenuto…

Domande di prova per esperti di intelligenza artificiale e investitori.

1. Ragioni della diversità terminologica di Intelligence e AI.

2. Il motivo della mancanza di una teoria scientifica generale e fondamentale unificata dell'IA?

3. Punti di riferimento e coordinate finali dell'AI come innovazione assoluta?

4. Struttura della formazione sull'IA?

5.Segmenti base dell'intelligenza artificiale e relativi algoritmi strutturali?

6.Architettura algoritmica dell'obiettivo AI? Competenze?

7. Dati tattici e tecnici non di un elemento del sistema, ma del prodotto finale dell'IA?

8.Funzioni dell'intelligenza artificiale come prodotto finale?

9. “Ambito” del prodotto finale dell'IA (limiti del suo campo, algoritmi esponenziali)?

10.Algoritmi di rischio dell’intelligenza artificiale?

11.Il concetto del “bottone rosso”?

Evgenij Kryachko. e-mail: [e-mail protetta]

Tutto è iniziato con la rivoluzione scientifica e tecnologica, che ha servito da potente impulso per lo sviluppo della tecnologia. Fu allora che avvenne il passaggio dalla società industriale alla società postindustriale. Nikola Tesla con la sua corrente alternata, Alexander Popov con l'invenzione della radio, Alexander Bell - grazie a lui l'umanità ha conosciuto il telefono - sono considerati geni che hanno capovolto la solita immagine del mondo.

Vale la pena menzionare le persone che recentemente hanno creato o continuano a lavorare in questo fertile campo. Bill Gates, Mark Zuckerberg, Elon Musk sono menti eccezionali che hanno dato, e continuano a dare, contributi significativi allo sviluppo della società odierna. Fanno avanzare il nostro nuovo mondo high-tech. E molto presto un nuovo miracolo apparirà davanti agli occhi della gente. L’instancabile Elon Musk ha affermato che tra dieci anni sarà possibile scrivere messaggi sfruttando il “potere del pensiero”. Relativamente di recente, sarebbe stato definito pazzo o eccentrico, ma ai bei vecchi tempi avrebbero potuto essere impalati! Ma nel ventunesimo secolo il mondo è diventato più tollerante e curioso. Tuttavia, è difficile sorprendere l'umanità, sazia di un gran numero di nuovi prodotti, informa.

Allora cosa può interessare la nostra generazione e portare la tecnologia a un nuovo livello? La risposta è l’intelligenza artificiale e le nanotecnologie. La creazione dell’intelligenza artificiale porterà all’emergere di nuovi settori, nonché all’espansione delle funzioni esistenti, come il riconoscimento e la sintesi vocale, la prognosi, l’analisi dei cluster e molte altre. Lo sviluppo va avanti da molto tempo, ma per creare un modello pienamente operativo sarà necessaria una nuova soluzione tecnica, nota come “supercomputer quantistico”, la cui potenza di calcolo possa fornire tutte le funzionalità.

L’implementazione di queste idee ha i suoi pro e contro globali:
Il primo vantaggio è il fattore produttivo. Oggi è necessaria la presenza di una persona che valuta la qualità del lavoro svolto ed elimina i difetti tecnici.

In futuro l’intelligenza artificiale gestirà in autonomia l’intera catena. Si presume che lo farà molto meglio del suo creatore.

La seconda è la ricerca. Studiare lo spazio, le profondità dell'oceano o il nucleo terrestre diventeranno più sicuri e offriranno maggiori opportunità. Dove una persona non può andare, una macchina può gestirlo.

Il terzo è la medicina. Diagnostica, chirurgia, riabilitazione, protesi.

Gli svantaggi includono:
La cosa principale è la sostituzione degli esseri umani con le macchine, che porterà a una massiccia disoccupazione della popolazione. Cosa fare con milioni, miliardi di disoccupati? La questione è ancora aperta.

Il secondo riguarda le interruzioni nelle reti globali di informazione e produzione. Ciò potrebbe creare problemi su scala planetaria.

Nel 2003 in Canada si sono verificati guasti nel sistema di approvvigionamento energetico. New York, Detroit, Toronto, Montreal, Ottawa sono rimaste senza elettricità. Ingorghi, centinaia di migliaia di persone chiuse nella metropolitana, fatti di saccheggi, vittime, fluttuazioni degli scambi petroliferi mondiali.

Questa è una chiamata davvero spiacevole. Sono state espresse varie ragioni. Un fulmine, guasti a una centrale nucleare, ma il fatto resta un dato di fatto. Cinquanta milioni di persone rimasero senza elettricità per diverse ore, provocando panico e confusione. Alcuni si comportavano come bambini smarriti, altri peggio degli animali.

Il mondo è molto fragile e la patina della civiltà umana è molto sottile.

Il terzo è la presa del potere sul pianeta da parte di artificiali, riduzione in schiavitù o completa distruzione delle persone. Oggi, uno scenario del genere è considerato solo nei film e nei libri di fantascienza. Ma questa non è la prima volta che l'umanità realizza una fiaba. E non necessariamente una favola a lieto fine.

Ma siamo ottimisti. Crediamo nel genio umano e nei nuovi nomi nel mondo dell'alta tecnologia e delle idee umane. La civiltà è stata sull'orlo più di una volta, ma ogni volta le persone appaiono con pensieri avanzati e non standard che impediscono loro di cadere nell'abisso.

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Soggetto la ricerca scientifica è “Intelligenza Artificiale: prospettive di sviluppo”;

Rilevanza Questo argomento riguarda l’importanza dello sviluppo della tecnologia dell’intelligenza artificiale per rami della scienza progressisti, oggi, come la robotica, la cibernetica e per un accesso più rapido e conveniente alle risorse di informazione globali. L’intelligenza artificiale è necessaria anche per lo sviluppo dei servizi sociali e per condurre guerre informatiche. L'ultimo campo di applicazione di questa tecnologia contraddice principi del mondo libero come la riservatezza delle informazioni e il diritto alla segretezza. Ma purtroppo questo è l’ambito di applicazione dell’intelligenza artificiale, che occupa una delle posizioni di primo piano nella domanda di questa tecnologia, seconda solo al settore dei servizi e alle imprese. A causa della tesa situazione internazionale, della formazione di conflitti regionali, di numerose rivoluzioni e colpi di stato, l'intelligenza artificiale viene percepita dai governi di molti paesi o come una minaccia, se non dispongono di questa tecnologia, o come un'arma, un mezzi di influenza.

Il lato positivo dell’intelligenza artificiale, insieme alla robotica, è la sua applicazione nel settore dei servizi, e soprattutto in quelli sociali. L'intelligenza artificiale, nel corpo di un robot ad alta tecnologia, dotato di elevati principi morali da parte dell'uomo, si prenderà cura degli anziani o dei bambini piccoli meglio di qualsiasi essere umano. Mostrerà la massima attenzione e cura, eliminando il cosiddetto fattore umano o, grosso modo, la negligenza di un assistente sociale. Qualsiasi innovazione ha bisogno di sponsor e, quando si tratta di nuove tecnologie, questi investimenti diventano molto rischiosi. Tali investimenti si ripagano nel lungo periodo. Ma l’intelligenza artificiale si sta già sponsorizzando. Lo schema è il seguente: questa tecnologia è sviluppata da piccole startup, commissionate da grandi aziende transnazionali, la cui attività principale è l'elaborazione e il possesso di enormi quantità di informazioni. Un esempio lampante di un tale gigante IT è Google. Lei e aziende come lei stanno investendo enormi quantità di denaro nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Come puoi vedere, la rilevanza di questo studio non richiede prove. Questa tecnologia copre le attività più redditizie delle persone, della guerra e degli affari. Non smetteremo mai di lottare e di fare soldi, ma alimenteremo solo questi tratti distruttivi della nostra personalità, e se prima usavamo le armi e l’usura per introdurre con successo la guerra e sviluppare l’imprenditorialità, ora queste funzioni vengono trasferite alle nuove tecnologie e all’intelligenza artificiale in particolare.

L'umanità, al ritmo attuale dello sviluppo tecnologico e dei crescenti volumi di informazioni, ha bisogno di un assistente e non solo di un assistente, ma di un ragionevole alleato, compagno e amico. Il cui ruolo dovrebbe essere svolto dall’intelligenza artificiale.

Scopo Questa ricerca ha lo scopo di sviluppare proposte per un'implementazione più efficace dell'intelligenza artificiale nell'ambiente umano, oltre a fare previsioni sulla possibilità di implementare questo progetto.

Per raggiungere l’obiettivo del progetto scientifico sono stati determinati: compiti:

1) analizzare le dinamiche di sviluppo della tecnologia dell'intelligenza artificiale negli ultimi cinque anni.

2) sviluppare scenari per l'introduzione dell'intelligenza artificiale nella comunità umana.

3) determinare le possibili conseguenze dopo l'integrazione dell'intelligenza artificiale nella società umana.

Oggetto di studioè l'intelligenza artificiale. L'oggetto dello studio è considerare il processo di introduzione e adattamento dell'intelligenza artificiale nella società umana.

Ipotesi la ricerca riguarda la possibilità di introdurre l’intelligenza artificiale nella comunità umana, il suo adattamento al suo interno e il suo impatto sugli esseri umani e sul mondo nel suo complesso.

Metodi di ricerca: revisione del materiale, conduzione di un sondaggio, analisi della letteratura necessaria, domande, analisi teorica.