Архив статей журнала
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в стратегии маркетинга становится ключевым направлением для современных компаний, стремящихся улучшить свои конкурентные позиции и повысить операционную эффективность. В эпоху цифровой трансформации ИИ предоставляет мощные инструменты для автоматизации, аналитики и персонализации маркетинговых усилий. ИИ способен анализировать огромные массивы данных, выявляя закономерности и предсказывая потребительское поведение, что значительно улучшает качество принятия решений в маркетинге. Применение алгоритмов машинного обучения позволяет компаниям не только оптимизировать рекламные кампании, но и значительно улучшить взаимодействие с клиентами через автоматизированные системы, такие как чат-боты, которые могут предоставлять круглосуточную поддержку без привлечения человеческих ресурсов. Однако внедрение ИИ в маркетинг требует значительных ресурсов, включая качественные данные для обучения моделей и специализированные навыки для разработки и поддержки таких систем.
Сенсорная активность мозга является необходимым компонентом психических и физиологических процессов, связанных с восприятием информации и возникновением различных заболеваний, в том числе обусловленных нарушением периферических границ поля зрения, отслоением сетчатки глаза и других. В данной статье рассматривается возможность создания отечественного аналога периметра для офтальмологической диагностики полей зрения. Глаукома прогрессирует, не вызывая симптомов, пока заболевание не достигнет стадии тяжелого повреждения нервов. Для замедления прогрессирования заболевания необходимо раннее вмешательство и наблюдение за развитием течения болезни. Именно поэтому принято решение изучить возможность использования методов графической обработки периметрических изображений с дальнейшей возможностью использования методов машинного обучения.
Экономическая модернизация и технологическое развитие страны всё больше связывают с мерами по укреплению международного сотрудничества и развитию возможностей взаимодействия в области высоких технологий. Если в 2015 г. развитие получили меры по усилению диалога между государством и бизнесом (деловые форумы с представителями органов власти, программы поддержки малого и среднего бизнеса, меры поддержки экспортеров), то сегодня на фоне ужесточения глобальной технологической конкуренции, роста протекционизма и феномена экстерриториальных экономических ограничений, внимание обращено на развитие международного технологического сотрудничества. Причём последнее приобретает не только стратегическую значимость, но, попадая в сферу экономической безопасности России, также получает иное наполнение в качестве объекта исследования. Новое понимание этого явления показал прошедший в сентябре 2024 года Международный технологический конгресс. Его центральной темой стало технологическое партнёрство и возможности для его развития между странами, в том числе, в рамках БРИКС. Отраслевые вопросы красной нитью связывала тема сотрудничества, надежного и долгосрочного партнёрства как основы технологического суверенитета. Данная статья вносит вклад в обсуждение темы технологического суверенитета, представляя позицию бизнеса в сообщениях участников конгресса. Эта позиция соотносится с возможными барьерами на пути к технологическому суверенитету и научными методами их преодоления. Подробного рассмотрения заслужили технологии искусственного интеллекта как одно из направлений сотрудничества и достижения в этой сфере, озвученные участниками конгресса.
Рассмотрено влияние искусственного интеллекта на сферу маркетинговой деятельности. Дано описание нейросетей и их применения в современном маркетинге. Представлены преимущества, которые дает интеграция ИИ и нейросетей с рекламными технологиями для анализа данных о потребностях клиентов, прогнозировании спроса на продукцию. Исследована возможность обучения нейронных сетей. Дана оценка скорости их развития и адаптации к исследуемым запросам.
Статья посвящена анализу потенциальных негативных последствий массового внедрения и бесконтрольного использования технологий искусственного интеллекта. Рассматриваются три основных неблагоприятных сценария. Первый сценарий описывает возможность массовых техногенных катастроф, вызванных непрозрачными алгоритмами. Второй сценарий связан с гносеологической катастрофой, обусловленной информационным шумом, генерируемым ИИ. Третий сценарий предполагает экономическую катастрофу, которая может возникнуть в результате интеллектуализации средств производства. В статье не рассматриваются способы смягчения описанных угроз, автор предлагает непрерывно мониторить возникновение новых технологических, экономических и социальных рисков, порождаемых дальнейшим прогрессом в области внедрения технологий искусственного интеллекта. Своевременное прогнозирование и управление этими рисками позволят снизить вероятность негативных эффектов и направить развитие технологий в позитивное русло.