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

ВОПРОСЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
ГОСУДАРСТВЕННЫХ ОРГАНОВ ВЛАСТИ
С ОБЩЕСТВЕННОСТЬЮ И СМИ

(мультимедийное учебное пособие)

 
 
Санжаревский И.И. Вопросы взаимодействия государственных органов власти с общественностью и СМИ (мультимедийное учебное пособие). 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/PR/. 2 п.л. (400 мб.).
 

КОРОТКО О ТЕХНОЛОГИЯХ  ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
 



ИИ СПОСОБЕН ПРЕВЗОЙТИ НАС В КУДА БОЛЬШЕМ, ЧЕМ ДУМАЛОСЬ. Как ни сложны шахматы почти неисчислимым числом вариантов, но от ИИ здесь не требуется ничего, кроме оптимизации перемещения фигур по доске. Как ни сложны задачи обработки естественного языка, но и здесь от ИИ не требуется ничего, кроме оптимизации расположения слов в тексте.
Но можно ли путем машинного обучения создать искусственного интеллектуального агента, обладающего разнообразным набором человеческих способностей? Например, - находить оптимальную военно-дипломатическую стратегию и реализовывать её в ходе переговоров, убеждая и настаивая, хитря и обманывая, выстраивая доверительные отношения и зарабатывая репутацию так, как это делают люди.
Год работы подразделения Meta AI (команды разработчиков признанной в России экстремистской организации, оснащенных самыми мощными в мире вычислительными кластерами для обучения ИИ) принес воистину прорывной результат.
Миру представлен «Цицерон» (Cicero) (https://ai.facebook.com/blog/cicero-ai-negotiates-persuades-and-cooperates-with-people/), первый в истории цивилизации искусственный интеллектуальный агент, достигший уровня человека в «Дипломатии» (Diplomacy) - стратегической игре, включающей сотрудничество и соревнование, в которой упор делается на переговоры на естественном языке и тактическую координацию между семью игроками.
В «Цицероне» языковая модель интегрирована с алгоритмами планирования и обучения с подкреплением.
Это позволяет ИИ агенту:
• делать выводы о целях, убеждениях и намерениях других игроков на основе их разговоров;
• выстраивать собственную стратегию в текущей ситуации;
• планировать совместные действия с учетом целей своего партнера;
• а также вести убедительный диалог с другими игроками, способствующий реализации своих планов.
Сыграв всего 40 анонимных онлайн игр с участниками лиги игроков в «Дипломатию» (72 игровых часа, включающих 5277 коммуникаций с людьми), «Цицерон» показал в 2+ раза лучший результат, чем в среднем у игроков-людей, и вошел в 10% лучших участников, сыгравших более одной игры.




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.

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/).

Санжаревский И.И. 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)