В условиях стремительного развития цифровых технологий и внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в различные сферы жизни общества, актуализируется задача адаптации системы профессионального образования к новым вызовам. В частности, перед научно-профессиональным педагогическим сообществом (сообщество, НППС) встает вопрос о разработке и реализации методологических подходов и стратегий интеграции ИИ в процессы непрерывного образования педагогов, что требует комплексного исследования. Предложенная публикация содержит методы трансдисциплинарного подхода и методы формирования трансактивной памяти (TPM). Использование трансдисциплинарного подхода направлено на развитие у профессорско-преподавательского состава высшей школы новых свойства личности, суть которых в повышенной личной ответственности за внедряемые нововведения в образовательные процессы. Использование методов трансактивной памяти проявляется в процессе внутригрупповых трансакций - делового и неформального общения, с помощью которых научно-профессиональное педагогическое сообщество объединяется в единую сеть, содержащую в себе и конкретные информационные «блоки знаний» и информацию об «адресах», т. е. о том, к кому из членов сообщества следует обращаться за какой информацией.
Результаты исследования направлены на создание инфраструктуры развития неформального и информального образования в контексте внедрения искусственного интеллекта. Особое внимание уделяется анализу потребностей и возможностей научно-профессионального педагогического сообщества в адаптации к новым технологиям, разработке методологических основ и стратегий интеграции ИИ в образовательный процесс, а также оценке перспектив развития данного направления через систему неформального и информального образования. Предложена модель структуры базы знаний научно-профессионального педагогического сообщества при формировании и развитии трансактивной памяти в процессе принятия управленческих решений.
Развитие информационных технологий способствует качественным изменениям в современном мире. Такое направление, как искусственный интеллект не может оставаться без должного внимания и применения. Сегодня минимальный уровень знаний, связанных с искусственным интеллектом, является неотъемлемой частью повседневной жизни. Особенно это касается медицины. Будущим медикам уже сегодня необходимо показывать способы использования искусственного интеллекта на практике. Проблема заключается в том, что в технических вузах этому предмету предшествует изучение других связанных дисциплин. У студентов медицинских вузов такого набора технических дисциплин нет. Необходимо адаптировать темы, связанные с искусственным интеллектом, для студентов медицинских вузов. Анализ существующих учебников и методических пособий показал как разброс тем, так и сложную их техническую составляющую. На основе общего опыта были выделены и адаптированы наиболее важные темы для студентов-медиков, отражающие основы искусственного интеллекта и его применение в медицине. Разработанный тематический план включает в себя наиболее важные темы дисциплины с аргументацией и необходимое количество часов для их изучения. Рассмотрение обозначенных тем может быть использовано в педагогической деятельности в медицинских вузах в рамках изучения дисциплины «Введение в искусственный интеллект».
В условиях глобальной цифровизации экономики и реализации национальных стратегий развития возникает необходимость анализа внедрения технологий ИИ в различные отрасли экономики. Имеет значение, какими темпами будут развиваться данные направления в нашей стране. Применение ИИ становится ключевым фактором повышения эффективности и конкурентоспособности, а также основой перехода к новой цифровой экономике.
Исследование направлено на анализ теоретических и организационно-методических аспектов внедрения ИИ в экономику, динамики отраслевых экономических эффектов и формулирование прогноза достижения целевых показателей Национальной стратегии развития искусственного интеллекта. Для анализа использованы методы сравнительного и экономико-статистического анализа, которые позволяют сопоставить исходные и целевые показатели эффективности, оценить структурные изменения и формализовать выводы о влиянии ИИ на сокращение операционных расходов и оптимизацию бизнес-процессов. Рассмотрены ключевые отрасли, в которых внедрение технологий ИИ оказывает значительное влияние: от обрабатывающей промышленности до государственного управления, здравоохранения и сельского хозяйства. Исследована динамика экономических эффектов, выявлены тенденции и потенциал снижений затрат благодаря цифровым технологиям. Научная новизна исследования заключается в оценке возможностей достижения важнейших целевых индикаторов Национальной стратегии развития искусственного интеллекта.
Результаты исследования могут быть использованы при разработке и корректировке стратегий цифровой трансформации организаций и отраслей, формировании управленческих решений и государственной политики по внедрению ИИ. Практическая реализация рекомендаций способствует повышению цифровой зрелости экономики.
Применение искусственного интеллекта (ИИ) открывает новые горизонты для повышения эффективности деятельности компаний в банковской сфере, трансформируя привычные способы анализа информации и взаимодействия с клиентами. Поэтому изучение воздействия ИИ и последствий этого воздействия является критически значимым. В статье представлен комплексный анализ влияния искусственного интеллекта на банковский сектор, рассмотрены преимущества и риски данного влияния, проведена оценка перспективности рынка, определены особенности развития банковской системы РФ и начало использования ИИ в деятельности банков, выявлены ключевые игроки рынка. Описаны успешные случаи применения искусственного интеллекта в деятельности крупных банков России, рассмотрены особенности развития технологии ИИ с точки зрения практической применимости.
Искусственный интеллект может радикально изменить подход к некоторым методам диагностики состояния здоровья. Температурные характеристики, наблюдаемые на поверхности кожи, могут указывать на наличие и анатомическое распределение заболеваний, травм и инфекций. Раннее обнаружение заболеваний по изменению температуры поверхности кожи предпринималось на протяжении нескольких последних лет. Однако необходимость оценки большого количества данных не позволяла этому методу термографии занять место в практике врачей. Искусственный интеллект сделает возможным быстрый анализ термограмм и раннее диагностирование заболеваний.
Современные процессы производства в Российской Федерации в последние несколько лет получили необходимость соблюдения технологического, логистического и экономического суверенитета в рамках нестабильной геополитической обстановки. Также процессы производства в различных сферах промышленности имеют возможности по повышению производительности предприятий с помощью применения алгоритмов искусственных нейронных сетей. Данная работа рассматривает потенциал улучшения показателей производительности предприятий на территории России посредством внедрения алгоритмов искусственных нейронных сетей в процессы производства. Актуальность исследования обусловлена необходимостью адаптации предприятий к быстро меняющимся внешним условиям и требованиям импортозамещения. Анализ существующих технологий и их влияние на развитие промышленности представляют большой интерес для разработки стратегий национальной безопасности и повышения конкурентоспособности российских предприятий. Целью исследования является оценка потенциала и практических возможностей использования инструментов искусственного интеллекта для повышения эффективности управления предприятиями-производителями компонентов.
Цель исследования - оценить потенциал и практические возможности использования инструментов искусственного интеллекта для повышения эффективности управления предприятиями-производителями компонентов. К задачам исследования относятся изучение современных методов применения инструментов ИИ в промышленности на российском и зарубежном опыте, определение ключевых направлений внедрения ИИ в производственные процессы. В работе использованы методы системного анализа, статистического и сравнительного анализа, а также анализ данных и кейсов внедрения ИИ. Материалом послужили научные статьи из российских и международных журналов, отчёты государственных организаций, данные промышленных предприятий. В результате проведенного исследования было показано, что современные ИИ-инструменты демонстрируют значительный потенциал повышения эффективности производства и управления на предприятиях, внедрение ИИ способствует улучшению качества продукции, снижению простоев и затрат, оптимизации логистики и менеджмента, тогда как российские предприятия принимают активные меры по цифровизации и локализации технологий, что усиливает технологическую независимость. Результаты исследования могут быть использованы для усиления программ поддержки цифровизации и внедрения ИИ на государственном уровне, разработки образовательных проектов для подготовки квалифицированных кадров в сфере ИИ для промышленности, а также развития партнерств между научными институтами и производственными компаниями для адаптации и масштабирования ИИ-решений на компонентном производстве.
Статья изучает роль больших данных и технологий искусственного интеллекта в трансформации области знаний управления интеллектуальным капиталом. Анализ научных публикаций в рассматриваемой области позволил выделить основные направления взаимодействия больших данных и искусственного интеллекта с интеллектуальным капиталом. Особое внимание уделено двойственной природе изучаемых технологий: большие данные и искусственный интеллект одновременно выступают как объект управления (нематериальный актив) и как инструмент управления и оценки. Обоснована необходимость формирования нового методологического подхода и фреймворка, учитывающего данную двойственность и взаимосвязь больших данных и искусственного интеллекта с материальными активами организации. В рамках исследования предложен фреймворк, демонстрирующий управление и оценку взаимодействия больших данных и искусственного интеллекта с интеллектуальным капиталом, нематериальными и материальными активами, а также их роль в создании ценности и обеспечении стратегической устойчивости организаций.
Технологии цифровой экономики активно проникают во все бизнес- процессы и становятся ключевым фактором конкурентоспособности современных предприятий. При этом возникает потребность в развитии нормативно- правового регулирования технологий искусственного интеллекта в части применения как бизнес - субъектами, так и связанными институтами. Современные модели машинного обучения активно внедряются в практику финансового анализа, включая задачи оценки устойчивости предприятий.
Целью статьи является выявление проблем регулирования технологий искусственного интеллекта в цифровой экономике. Методологическая основа исследования включает теоретический обзор концепций цифровизации, формально - юридические и историко-правовые методы для систематизации правовых норм, а также общие эмпирические методы исследования (синтез, анализ, сравнение, классификация). Показано, что проблемы регулирования технологий искусственного интеллекта во многом сосредоточены на этических вопросах и вопросах правосубъектности. Выделен комплекс наиболее актуальных проблем регулирования, которые могут стать отправной точкой в развитии национальной и международной правовой базы.
Искусственный интеллект революционизирует маркетинг по всему миру, однако подавляющее большинство потребителей, говорящих по-арабски, по-прежнему недоступны. в этой статье рассматривается важная проблема: маркетинговые технологии с использованием искусственного интеллекта в настоящее время сталкиваются с трудностями при проведении кампаний на арабском языке. Сложность арабского языка, в том числе его многочисленные диалекты и культурные особенности, приводят к тому, что алгоритмы, разработанные в основном на основе данных на английском языке, не работают. Мы выявляем причины, по которым существующие решения в области искусственного интеллекта не работают, и оцениваем последствия для маркетологов, работающих на Ближнем Востоке. Исследование показывает, как ограниченная поддержка арабского НЛП и общих платформ приводит к снижению вовлеченности. В отличие от большинства обсуждений технологий, это исследование носит практический характер. Оно опирается на отраслевые примеры и существующие исследования, чтобы выявить реальные барьеры, сдерживающие использование ИИ в арабском маркетинге. Задача проста: выявить основные технические и культурные пробелы, мешающие ИИ эффективно “понимать” арабских потребителей, и предложить возможные решения для их устранения. Мы обсуждаем стратегические усовершенствования, которые могут устранить пробелы, включая перенаправление ресурсов на технологии ИИ на местном языке и адаптацию контента к различным диалектам. В заключение, в этом обзоре представлена краткая информация для маркетологов и политиков. В нем показано, как решение проблем, связанных с арабским языком в ИИ, - это не просто языковая проблема, но и возможность для бизнеса. Обладая этими знаниями, предприниматели и новаторы могут раскрыть весь потенциал искусственного интеллекта на Ближнем Востоке, привлекая новых потребителей более целенаправленным и эффективным способом.
В статье анализируются и оцениваются возможности США, Китая и России по созданию автономных систем военного назначения.
США, Китай, Россия и другие страны обладают большими возможностями по созданию автономных систем военного назначения. В то же время продолжается обсуждение проблемы гонки вооружений в области искусственного интеллекта на международном уровне.
Рассмотрение и анализ опыта управления разработками образцов вооружения и военной техники с использованием искусственного интеллекта в США и Китае предоставляют возможность его использования в интересах Российской Федерации.