Современные проблемы защиты авторских прав в науке и искусстве тесно связаны с новым этапом технологического развития, который четко обозначился в начале 20-х годов XXI века в связи с внедрением искусственного интеллекта (далее - ИИ) во все сферы современной жизни [11, 165 ]. Внедрение ИИ в искусство и науку вызывает ряд юридических вопросов, особенно в отношении авторского права [3, 78 ]. В некоторых юрисдикциях авторство может быть приписано разработчику ИИ, в то время как в других - самому ИИ. Чтобы получить авторскую защиту, произведение должно быть оригинальным. Может ли ИИ создавать оригинальные произведения, или они будут считаться основанными на предыдущих работах? Если ИИ использует материалы или данные, которые являются объектом авторского права других лиц, то встает вопрос об использовании и лицензировании этих материалов. Если ИИ создает произведение, которое нарушает авторские права других лиц, тогда кто несет ответственность за нарушение - разработчик ИИ или сам ИИ? Какие права на использование произведения, созданного с помощью ИИ, должны быть предоставлены его создателю или владельцу ИИ, а также другим лицам? Параллельно возникает вопрос о том, как обеспечить юридическую защиту для ИИ и созданных им произведений, чтобы предотвратить незаконное использование или копирование этих произведений. В некоторых случаях ИИ может создавать новые технологии или изобретения. Тогда рождается вопрос о том, кому принадлежат патентные права на такие изобретения, и как они могут быть защищены. Все эти вопросы требуют дальнейшего юридического анализа и разработки соответствующих правовых норм и политик для регулирования внедрения ИИ в искусство и науку.
Применение искусственного интеллекта (ИИ) в инклюзивном художественном образовании открывает новые возможности для обучения и вовлечения всех студентов, включая тех, у кого есть ограничения по состоянию здоровья. ИИ может предложить адаптивные инструменты и технологии, которые помогут студентам с различными специальными потребностями участвовать в художественном процессе. В данной статье анализируется использование такого инструмента, как Kandinsky , для обучения слабовидящих и проверки уровня проработки и использования данной программы при визуализации образов в учебном процессе. Кроме того, в работе репрезентированы возможности программы MidJourney при внедрении данного продукта в образовательный процесс для обучения слабовидящих студентов. Рассматривается вопрос «однозначности» визуальных образов: сможет ли нейросеть выдать аутентичный образ, полученный при первоначальном запросе, если аналогичный запрос поступает несколько раз в разное время. Проводится сравнительный анализ данных нейросетей по двум критериям: техническое совершенство (насколько программа способствует визуализации образа, который требуется для обучающихся) и «дружелюбность интерфейса» (насколько легко и понятно обучающемуся работать с данной программой).
Бессознательное, как объективно существующий биопсихический феномен, до настоящего времени не является изученным объектом. Находясь в основе психической деятельности человека, бессознательное детерминирует активность сознания и дает возможность его эволюции — локально на уровне индивида и глобально на уровне общества.
В связи с растущей тенденцией по созданию искусственного интеллекта, задачи которого заключаются в имитации психических функций человека, исследование бессознательного приобретает фундаментальное значение.
Цель книги — осветить современный уровень развития кибернетики и связанных с нею наук. Среди авторов — видные ученые, философы и естествоиспытатели, разрабатывающие методологические проблемы кибернетики. В работе рассматриваются взаимосвязи современной научно-технической революции и кибернетики в области управления, а также методов научного исследования
Важное место занимают проблемы раскрытия природы информации и выявления специфики и значения теоретико-информационного подхода, вопросы автоматизации и моделирования интеллектуальных процессов.
В учебном пособии рассмотрен комплекс проблем по разработке, функционированию и проектированию систем и технологий искусственного интеллекта. Изложены теоретические и прикладные вопросы представления знаний в информационных системах, идеология построения интеллектуальных систем и технологий. Раскрыт математический аппарат представления знаний.
Рассмотрены возможности и пути использования искусственного интеллекта при проектировании информационных систем, новые аспекты представления знаний на основе искусственных нейронных сетей, расчетно-логических систем, генетических алгоритмов, мультиагентных систем. Большое внимание уделено использованию прикладных интеллектуальных технологий. Приведены примеры построения интеллектуальных систем.
Рассматриваются методы достоверного (дедуктивного) и правдоподобного (абдуктивного, индуктивного) выводов в интеллектуальных системах различного назначения. Приводятся методы дедуктивного вывода на графовых структурах. Описываются как классические, так и немонотонные модальные логики: логики убеждения и знания, немонотонные логики Мак-Дермотта и Дойла, автоэпистемические логики Мура, логики умолчания Рейтера. Приводятся основы теории аргументации и методы абдуктивного вывода. Рассматриваются базовые принципы построения систем обучения и принятия решений и даются задачи обучения «без учителя» и «с учителем». Излагаются индуктивные методы для случая с неполной информацией и методы теории приближенных множеств.
Во 2-е издание добавлены главы об исчислении высказываний и об исчислении предикатов первого порядка, а также о работе с реальными «зашумленными» базами данных в задаче индуктивного формирования понятий.
Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта и его применения в классическом бизнесе не утихает, но многие компании до сих пор не понимают, какую реальную выгоду принесет им внедрение новых технологий в их бизнес-процессы.
Эксперт в области аналитики и больших данных, преподаватель в Гарвардской школе бизнеса Томас Дэвенпорт в своей книге покажет, как можно эффективно интегрировать ИИ и когнитивные технологии в текущую бизнес-стратегию предприятия, чтобы сделать продукты привлекательнее, процессы совершеннее, а компанию успешнее.
Он подробно рассматривает преимущества и сложности внедрения различных видов технологий: статистическое машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, обработку естественного языка, экспертные системы на основе правил, роботов и роботизированную автоматизацию процессов. И приводит примеры как успешного, так и неудачного использования ИИ в разных компаниях: Amazon, Google, Facebook, GlaxoSmithKline, Uber, GE, цифровом банке DBS и др.
Книга Эндрю знакомит читателя с многочисленными очень интересными проблемами, связанными с разработкой больших вычислительных машин и методов решения на них различных задач, а также с широким кругом вопросов, возникающих при исследовании живого мозга.
Эта книга рассказывает о том, как человечество постепенно, шаг за шагом шло к созданию искусственного интеллекта и как он стал неотъемлемой частью нашей жизни.
Как представляли себе искусственный разум ученые, философы и писатели разных эпох? Какие механизмы создавали наши предки, чтобы облегчить решение умственных задач, и в чем сегодня алгоритмы превосходят нас самих? Как сложатся наши отношения с этими новыми сущностями? Что — или кого — мы создаем: верных помощников или потенциальных врагов? С какими этическими проблемами связано использование искусственного интеллекта?
Автор не дает окончательных ответов на эти вопросы, но объясняет, в чем их важность, и призывает читателя поразмышлять над ними.
Коллективная монография американских специалистов, отражающая состояние исследований в новом направлении искусственного интеллекта, в так называемых экспертных системах. Это — программные комплексы, предназначенные для отображения и использования знаний в той или иной области при решении различных задач.
Книга содержит большой фактический материал, интересный с теоретической и практической точек зрения. Для научных работников и инженеров, работающих в области искусственного интеллекта.