В помощь студентам и преподавателям
слушателям ДПО
(Мультимедийный комплекс учебных, методических пособий,
учебной литературы и справочных материалов)

Цифровое общество:
введение в искусственный интеллект
и управление цифровой репутацией
(мультимедийное учебно-методическое пособие)

 
Цифровое общество:введение в искусственный интеллект и управление цифровой репутацией (мультимедийное учебное пособие). Изд. 2-е, истпр. и доп. Тамбов.  2023.  // Политическое управление: сетевое периодическое издание. ISSN 2221-7703 (сетевой научно-образовательный проект, 2014-2023). Сост. Санжаревский И.И.,URL:  https://virmk.ru/umk/TRAINING_COURSES/Digital_society/index.html. 1 п.л. (7 мб.).

             Для успешного изучения курса Вам необходимо:


1. Изучить теоретические материалы по темам (видеолекции, конспекты).

2. Ознакомиться с материалами для самостоятельного изучения по каждой теме курса.

3. Пройти тестирование по каждой теме курса.

4. Пройти итоговый контроль по курсу (итоговый тест по курсу).

 


Искусственный Интеллект: не боишься, человек? | Документальный фильм Би-би-си.

Топ-менеджеры компаний-техногигантов из Кремниевой долины обеспокоены. Какое будущее мы создаем? Искусственный интеллект на наших глазах меняет мир вокруг нас. Президент Microsoft Брэд Смит верит, что Оруэлловский «1984» может наступить уже в 2024. Есть достоверные сведения о том, что в Китае искусственный интеллект уже принимает решения о виновности или невиновности человека в преступлении. А США, где не хотят допускать первенства Китая ни в чем, вступили в гонку вооружений, оснащенных искусственным интеллектом, и вливают миллиардные суммы в передовые военно-технологические проекты. Внедрение искусственного интеллекта может стать золотой эрой для человечества, но эксперты предупреждают, что без должного регулирования мы потеряем контроль над ИИ.




В мире формируются две разные ИИ-антиутопии (антиутопии исусственного интеллекта): «ИИ Большого Брата» и «ИИ Большой Дубины».
В 2022 одно из двух главных предостережений фантастов и футурологов материализовалось.
1.  Первое предостережение - что создание искусственного сверхразума (AGI) приведет к потери людьми статуса главного носителя интеллекта на Земле (со всеми вытекающими негативными для людей последствиями), - все еще остается под вопросом.
2.  Второе предостережение – что развитие ИИ-технологий в США и Китае пойдет по двум разным путям, ведущим к двум совершенно разным антиутопиям, - матереализуется на практике и получает все больше подтверждений.
Такой вывод видится самым важным по прочтению опубликованного главного отчета 2022 года о состоянии и прогнозах в области ИИ в мире State of AI Report (https://www.stateof.ai/).
Коротко о технологиях  искусственного интеллекта



Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ; англ. artificial intelligence, AI) — свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека (не следует путать с искусственным сознанием, ИС); теория и технология создания интеллектуальных машин, собенно интеллектуальных компьютерных программ.

Искусственный интеллект (ИИ) позволяет машинам учиться на опыте, приспосабливаться к новой информации и выполнять задачи человека. Большинство примеров искусственного интеллекта, о которых вы слышите сегодня – от играющих в шахматы компьютеров до автомобилей с автоматическим управлением – в значительной степени зависят от глубокого обучения и обработки естественного языка. Используя эти технологии, компьютеры можно обучать выполнению конкретных задач с помощью обработки больших объемов данных и распознавания закономерностей в данных.



Машинное обучение
Машинное обучение  (англ. machine learning, ML) – это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это область искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут учиться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
В то время как искусственный интеллект (ИИ) является широкой наукой, имитирующей человеческие способности, машинное обучение – это особая разновидность ИИ, которая обучает машину обучаться.


Глубокое обучение
Глубокое обучение (глубинное обучение; англ. Deep learning) – это тип машинного обучения, который обучает компьютер выполнять задачи человека. Например, распознавать речь, идентифицировать изображения или делать прогнозы.
Вместо того, чтобы организовывать данные для работы с заданными по умолчанию формулами, глубокое обучение устанавливает базовые параметры данных и обучает компьютер самостоятельно обучаться, распознавая шаблоны с использованием множества слоев обработки.


Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – это область искусственного интеллекта, которая помогает компьютерам понимать, интерпретировать и манипулировать человеческим языком.
NLP помогает компьютерам общаться с людьми на человеческом языке, позволяя компьютерам читать текст, слышать речь, интерпретировать её, измерять настроение и определять, что из этого важно.


Компьютерное зрение
Компьютерное зрение – это область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры понимать и интерпретировать визуальный мир. Используя цифровые изображения с камер и видео, а также модели глубокого обучения, машины могут точно идентифицировать и классифицировать объекты, а затем реагировать на то, что они «видят». От распознавания лиц до обработки живого действия футбольной игры, компьютерное зрение конкурирует с человеческим и во многих сферах превосходит человеческие визуальные способности.

Санжаревский И.И. Изд. 2-е, истпр. и доп.Тамбов. 2023.
© Политическое управление: сетевое периодическое издание. ISSN 2221-7703.
(Мультимедийный сетевой научно-образовательный проект).
Авт. и сост.
Санжаревский И.И., Тамбов, 2014-2023.© 
«Региональный Сетевой Информационный Центр» (RU-CENTER)