The integration of artificial intelligence (AI) in cosmetology is transforming the industry in numerous ways, including the introduction of advanced tools such as at-home skin analysis devices that can evaluate skin quality and augmented reality applications that allow users to virtually try on various makeup products. These innovations empower individuals to make well-informed decisions about their cosmetic care and enable cosmetologists to predict treatment outcomes with higher accuracy. In this way, AI enhances patient satisfaction by better aligning expectations with achievable results.
A computerized database search was performed to identify articles relevant to this topic. A comprehensive search was applied to the following electronic databases: IEEE Xplore, PubMed, Google Scholar, and Research Gate. This review explores four key areas in the current literature where AI contributes to cosmetic procedures. Firstly, AI democratizes skincare by making products and services more accessible to everyone. Secondly, it bridges the gap between physicians and cosmetic suppliers by enlightening collaboration and innovation.
Thirdly, it improves the assessment of cosmetic ingredients by ensuring better safety and efficacy, and lastly, AI provides an ethical alternative to animal testing by replacing the Local Lymph Node Assay (LLNA) and the Guinea Pig Maximization Test (GPMT) with in silico models. While AI offers significant benefits, it also raises concerns about data privacy, informed consent, and the potential for promoting unrealistic beauty standards. Addressing these challenges involves implementing measures such as anonymization and de-identification techniques to protect sensitive data and safeguard informed consent for data collection and processing. This article aims to highlight the responsible and ethical use of AI in cosmetology, emphasizing the importance of accuracy and customization in cosmetic care, which represents a significant advancement in the industry.
В статье рассматривается влияние нейросетевой генерации антропоморфных изображений на психологию восприятия наружной рекламы. Анализируется эффект «зловещей долины», возникающий при несоответствии высокого реализма изображения отсутствию «жизненности» в деталях, и обосновывается необходимость гибридного подхода к созданию рекламного контента.
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.