Разработка систем искусственного интеллекта – одно из самых перспективных направлений современной информатики, и для его успешного существования нужны специалисты, владеющие компьютерными технологиями и математическими знаниями. Сегодня ведущие университеты страны включают в свои учебные программы дисциплины, связанные с направлениями искусственного интеллекта. Одно из определений интеллекта, общее для человека и «машины», можно сформулировать так: «Интеллект — это способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи».
Предлагаем вниманию виртуальную выставку «Эра искусственного интеллекта», призванную ознакомить с разнообразием учебных пособий по данному направлению. Презентация состоит из следующих разделов: учебные и методические пособия ЮФУ, электронные учебники и статьи из периодических изданий. Электронные ресурсы представлены ЭБС «ИВИС», «Университетская библиотека онлайн», издательскими образовательными платформами «ЮРАЙТ», «Лань» и научной электронной библиотекой «eLibrary». Список использованных источников можно скачать по ссылке.
«Вполне очевидно, что мы быстро движемся к появлению цифрового СВЕРХИНТЕЛЛЕКТА, который превзойдет любого человека»
Илон Маск
УЧЕБНЫЕ ПОСОБИЯ НТО ЗНБ ЮФУ
Информационная парадигма и искусственный интеллект [Текст] : [монография] / Брыкина, Т. А. [и др.] ; Волгодонский ин-т технологий ; ДГТУ ; под ред. В. С. Чуракова. — Ростов н/Д ; Новочеркасск : НОК, 2017. — 90 с.
В работе рассматривается специфика Третьей промышленной революции, совпавшей со становлением Шестого технологического уклада, в основу которого входит когнитивистика. Показаны перспективные направления перехода от кибернетического подхода к подходу когнитивному, т.е. оперированию образами. Монография будет полезна научным работникам, преподавателям вузов, аспирантам, магистрантам, студентам технических и естественнонаучных специальностей, а также всем, интересующимся современными научными идеями.
Жданов, А. А. Автономный искусственный интеллект [Текст] : [16+] / А. А. Жданов. — 2-е изд. — Москва : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2014. — 359 с.
Книга, посвященная моделированию нервных систем, дает возможные ответы на следующие вопросы: как должна быть устроена нервная система с логически-рациональной точки зрения? можно ли воспроизвести путь «конструкторской мысли», который прошла Природа, конструируя нервные системы; что такое нейрон и как он работает? Рассмотрены способы построения адаптивных систем управления на основе эмпирических явлений, или систем динамической оптимизации. Представлены прототипы некоторых прикладных систем, построенных с использованием предложенного метода. Для научных работников, аспирантов и студентов, интересующихся кибернетикой; для специалистов по системам управления, биологов и математиков.
Финн, В. К. Искусственный интеллект [Текст] : методология, применения, философия / В. К. Финн ; науч. ред. М. А. Михеенкова ; Всероссийский ин-т научной и технической информации. — М. : УРСС, 2011. — 447 с.
В настоящей книге систематически рассматривается главный продукт искусственного интеллекта — интеллектуальные системы. Интеллектуальные системы, представленные в книге, реализуют оригинальный метод анализа данных и машинного обучения — ДСМ-метод автоматического порождения гипотез. Рассмотрены применения метода в интеллектуальных системах для наук о жизни и социальном поведении. В книге также обсуждаются логические проблемы формализации когнитивных рассуждений и представлены версии логик аргументации, применяемые для анализа данных и машинного обучения. Книга является оригинальным введением в проблематику искусственного интеллекта, его методологию и эпистемологию. Адресовано специалистам в области искусственного интеллекта, логики, методологии и философии науки, а также всем, кто интересуется применением методов искусственного интеллекта в информационных технологиях и когнитивных исследованиях.
Сидоркина, И. Г. Системы искусственного интеллекта [Текст] : учеб. пособие для студ. вузов / И. Г. Сидоркина. — М. : Кнорус, 2011. — 245 с.
Рассмотрены теоретические аспекты проектирования систем искусственного интеллекта, даны модели представления знаний, изложены материалы информационного, справочного, консультирующего характера по использованию инструментальных средств, а также технологическим особенностям разработки систем данного класса.
Раннев, Г. Г. Интеллектуальные средства измерений [Текст] : учебник / Г. Г. Раннев. — М. : Academia, 2011. — 263 с.
Рассмотрены проблемы интеллектуализации измерений, применение нейроструктуры в средствах измерений; измерительные базы знаний; особенности аппаратной и программной частей интеллектуальных средств измерений. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению «Приборостроение», и специалистов в области информационно-измерительной техники и технологий, информационных систем и метрологии.
Рутковский, Л. Методы и технологии искусственного интеллекта [Текст] / Л. Рутковский ; пер. с польск. И. Д. Рудинского. — М. : Горячая линия-Телеком, 2010. — 520 с.
В книге представлен современный подход к интеллектуальным вычислениям. Рассмотрены история развития и перспективы искусственного интеллекта, его приложения в каждодневной жизни человека. Обсуждаются методы представления знаний с использованием приближенных множеств и нечетких множеств, основные структуры и методы обучения нейронных сетей, эволюционные алгоритмы, методы группирования данных, а также различные нейро-нечеткие структуры. Особым достоинством книги является наличие в ней ряда примеров и иллюстраций описываемых методов, полезных для практического использования представленных алгоритмов. Для широкого круга специалистов в области математики, физики, информатики, электроники, телекоммуникаций, экономики, управления и смежных областей знаний. Будет полезна студентам и аспирантам.
Боровская, Е. В. Основы искусственного интеллекта [Текст] : учеб. пособие / Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова. — М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. — 127 с.
Учебное пособие знакомит читателей с историей искусственного интеллекта, моделями представления знаний, экспертными системами и нейронными сетями. Описаны основные направления и методы, применяемые при анализе, разработке и реализации интеллектуальных систем. Рассмотрены модели представления знаний и методы работы с ними, методы разработки и создания экспертных систем. Книга поможет читателю овладеть навыками логического проектирования баз данных предметной области и программирования на языке Prolog.
Системы искусственного интеллекта [Текст] : практический курс : учеб. пособие / В. А. Чулюков [и др.]. — М. : БИНОМ. Лаборатория знаний : Физматлит, 2008. — 292 с.
Настоящее учебное пособие посвящено изучению систем искусственного интеллекта. Содержит обширный теоретический материал и большое количество примеров, упражнений и лабораторных работ, построенных на основе различных программных продуктов. Рекомендовано для студентов физико-математических специальностей, аспирантов и преподавателей вузов.
Матвеев, М. Г. Модели и методы искусственного интеллекта [Текст] : применение в экономике : учеб. пособие для студ. вузов / М. Г. Матвеев, А. С. Свиридов, Н. А. Алейникова. — М. : Финансы и статистика : ИНФРА-М, 2008. — 446 с.
Представлены теоретические основы искусственного интеллекта: информационные аспекты, сведения о бинарной и нечеткой логике, а также методы и модели актуальных направлений искусственного интеллекта, экспертных систем, инженерии знаний, нейронных сетей и генетических алгоритмов. Подробно рассмотрены вопросы практической реализации интеллектуальных систем. Приведено множество примеров, иллюстрирующих разработку и применение рассматриваемых методов и моделей. Особое внимание уделено экономическим задачам.
Философские проблемы искусственного интеллекта [Текст] : монография / Поликарпов, В. С. [и др.] ; науч. ред. Е. Е. Несмеянов ; ТТИ ЮФУ, ЕГФ, Каф. И и Ф. — М. : Физматлит, 2008. — 260 с.
В монографии на основе новейших достижений психологии, нейробиологии, когнитивных наук, информатики, направлении «генетические алгоритмы», компьютерного моделирования рассматриваются актуальные философские проблемы развития искусственного интеллекта. Монография предназначена для специалистов в области информатики, искусственного интеллекта, философов и культурологов, преподавателей, аспирантов, магистрантов и студентов вузов.
Философия искусственного интеллекта [Текст] : [монография] / Поликарпов, В. С. [и др.] ; науч. ред. Е. Е. Несмеянов ; ТТИ ЮФУ. — Ростов н/Д-Таганрог : Изд-во СКНЦ ВШ ЮФУ : Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007. — 233 с. — (Актуальные проблемы современной науки). — Доступен в электронном виде. — http://ntb.tgn.sfedu.ru/NS/NS_IN520700.pdf
В монографии на основе новейших достижений психологии, нейробиологии, когнитивных наук, информатики, направления «генетические алгоритмы», компьютерного моделирования рассматриваются актуальные философские проблемы развития искусственного интеллекта. Монография предназначена для специалистов в области информатики, искусственного интеллекта, философов, культурологов, преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов вузов.
Словосочетания «нейронные сети», «машинное обучение», «искусственный интеллект» звучат все чаще и чаще. Но вокруг темы искусственного интеллекта существует большое количество мифов и заблуждений. Ответы на наиболее популярные вопросы об искусственном интеллекте VTimes даёт Дмитрий Ветров, профессор-исследователь НИУ ВШЭ:
Грозит ли нам восстание машин под предводительством ИИ?
«Это одно из самых больших и вредных заблуждений. Технологии ИИ предназначены для решения конкретных интеллектуальных задач. Для каждой задачи используется отдельная модель. Стратегическая цель — создание так называемого сильного ИИ: универсальной обучаемой системы, способной постоянно учиться решать все новые и новые разнообразные типы задач, но не забывающей, как решать старые задачи.
Такая система будет в состоянии пройти тест Тьюринга, то есть при общении с ней человек не сможет отличить, говорит он с компьютером или с человеком. Можно предположить, что с внедрением квантовых компьютеров удастся подступиться к созданию сильного ИИ. Но даже когда он будет создан, это будет всего лишь помощник (или, если угодно, раб) человека, не способный к самостоятельному целеполаганию. Для последнего необходим не искусственный интеллект, а искусственное сознание, когда система осознает себя как мыслящее существо и у нее могут появиться стремления к самосохранению и самовоспроизводству. Ничего даже близко похожего на искусственное сознание мы не наблюдаем, и вряд ли нам это грозит в обозримой перспективе. Чтобы понять, почему это так, необходимо разобраться, что же на самом деле происходит при обучении компьютера».
В каких сферах ИИ применяется уже сейчас?
«Одним из удивительных результатов последних лет стало осознание того, что модели ИИ можно использовать для очень широкого спектра задач, для которых еще 20 лет назад считалось, что они не могут быть решены с помощью компьютера и способность к их решению является атрибутом высшей нервной деятельности. Например, ИИ способен рисовать картины, поддерживать беседу, управлять автомобилем и многое другое. Уже сейчас ИИ активно применяется в системах распознавания печатных и рукописных текстов, распознавании и синтезе речи, интернет-поиске, рекомендательных системах».
Костров, Б. В. Основы искусственного интеллекта [Текст] : [учеб. пособие] / Б. В. Костров, В. Н. Ручкин, В. А. Фулин. — М. : ДЕСС, 2007. — 192 с.
Излагается история развития систем искусственного интеллекта. Описываются основные модели представления знаний, необходимые для проектирования современных СИИ. Даются понятие, структура построения и классификация экспертной системы. Приводятся основы теории нейрона и обучения нейронных сетей. Рассматриваются и излагаются принципы построения нейросетевой экспертной системы. Приводятся данные и рекомендации по использованию Турбо Пролога и Visual Prolog для построения баз знаний и экспертных систем.
Искусственный интеллект и принятие решений [Текст] . — М. : Институт системного анализа РАН, 2016-2017. — ISSN 2071-8594.
Журнал публикует оригинальные научные статьи и обзоры по широкому кругу проблем и методов искусственного интеллекта и когнитивных наук, проблем создания систем поддержки принятия решений и интеллектуальных робототехнических систем. Предназначен для научных сотрудников, исследователей и инженеров. Включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI), интегрированную с Web of Science в систему Российского индекса научного цитирования (РИНЦ), а так же в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, рекомендованных ВАК для публикации основных научных результатов диссертаций на соискание ученой степени доктора и кандидата наук.
№5633
Родзин, С. И. Системы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : учеб. пособие / Родзин, С. И. ; ЮФУ, ИТА, ИКТИБ, Каф. МОП ЭВМ. — Таганрог : ИКТИБ ЮФУ, 2015. — 177 с. — Доступен только в электронном виде. — http://ntb.tgn.sfedu.ru/UML/UML_5633.pdf
В пособии нашли отражение современные представления о гипертекстовых технологиях, инженерии знаний, Data Mining, системах и методах распознавания образов, многоагентных и онтологических системах, интеллектуальных сенсорных системах, интеллектуальных системах управления и перспективных «умных» информационных технологиях. Пособие включает также вопросы для собеседования, контрольные вопросы, список литературы, глоссарий и персоналии. Пособие основано на образовательном контенте, используемом автором в образовательных программах института компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета. Для студентов направлений вузов.
№5547-1
Сергеев, Н. Е. Системы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : учеб. пособие. Ч. 1 / Н. Е. Сергеев. — Таганрог : Изд-во ЮФУ, 2016. — 118 с. : ил. — Доступен только в электронном виде. — http://ntb.tgn.sfedu.ru/UML/UML_5547_1.pdf
Приведены теоретические положения, необходимые для решения некоторых практических задач для систем, основанных на знаниях. Приведены также задания, методические рекомендации и примеры выполнения лабораторных работ.
№4303
Учебно-методическое пособие по курсу «Системы искусственного интеллекта и нейрокомпьютеры» [Текст] : для студ. спец. 230101 / ТТИ ЮФУ, ФАВТ, Каф. ВТ ; сост.: Ю. В. Чернухин, А. А. Приемко. — Таганрог : Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008. — 39 с. — Доступен в электронном виде — http://ntb.tgn.sfedu.ru/UML/UML_4303.pdf
В учебно-методическом пособии приведен план лекционной части дисциплины «Системы искусственного интеллекта и нейрокомпьютеры», тестовые задания и описание контрольных работ по курсу. Даны указания по выполнению заданий практической части курса, а также приведен глоссарий наиболее часто употребляемых терминов. Пособие предназначено для студентов очного обучения специальности «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети».
№4069
Системы искусственного интеллекта [Текст] : лаб. практикум : учеб. пособие для студ. направл. «Информатика и вычислительная техника» / Родзин, С. И. [и др.] ; ТТИ ЮФУ, ФАВТ, Каф. МОП ЭВМ. — Таганрог : Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007. — 128 с. : ил. — Доступен в электронном виде. — http://ntb.tgn.sfedu.ru/UML/UML_4069.pdf
Интеллектуальные модели, методы и технологии, добавление которых в существующие системы различного назначения позволяет придавать им различные «разумные» свойства, являются перспективной междисциплинарной областью инженерии знаний. Цикл из 5 лабораторных работ охватывает вопросы продукционного и фреймового программирования на языке CLIPS, задачи «мягких вычислений» в среде MatLab, а также проблемы проектирования интеллектуальных систем информационного поиска. Содержание учебного пособия основано на материалах и программных продуктах, используемых в образовательном процессе кафедры МОП ЭВМ в цикле лабораторных работ. Для студентов, изучающих дисциплину «Системы искусственного интеллекта», а также специализирующихся в области интеллектуальных информационных технологий.
Искусственный интеллект позволяет компьютерам обучаться на собственном опыте, адаптироваться к задаваемым параметрам и выполнять те задачи, которые раньше были под силу только человеку. В большинстве случаев реализации ИИ — от компьютерных шахматистов до беспилотных автомобилей — крайне важна возможность глубокого обучения и обработки естественного языка. Благодаря этим технологиям компьютеры можно «научить» выполнению определенных задач с помощью обработки большого объема данных и выявления в них закономерностей. Существуют следующие определения искусственного интеллекта:
- Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.
- Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы.
- Направление в информатике и информационных технологиях, задачей которого является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий.
- Способность системы правильно интерпретировать внешние данные, извлекать уроки из таких данных и использовать полученные знания для достижения конкретных целей и задач при помощи гибкой адаптации.
ЭЛЕКТРОННЫЕ РЕСУРСЫ
Воронов, М. В. Системы искусственного интеллекта : учебник и практикум для вузов / М. В. Воронов, В. И. Пименов, И. А. Небаев. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 256 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-14916-6. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/485440https://urait.ru/bcode/485440
В курсе рассматриваются вопросы, связанные с основами построения систем искусственного интеллекта, моделями и методологией вывода знаний, инструментами инженерии знаний, анализа данных и реализацией алгоритмов искусственного интеллекта на практике. Описаны концептуальные принципы реализации экспертных систем, нечеткой логики, искусственных нейронных сетей и т. д. Теоретический материал сопровождается обширным практикумом, решение задач которого демонстрируется как в рамках аналитической платформы, так и в форме программных реализаций на языке Python. Для бакалавров и магистров, обучающихся по направлениям «Информатика и вычислительная техника», а также другим направлениям, связанным с разработкой новых информационных технологий и интеллектуальных систем.
Загорулько, Ю. А. Искусственный интеллект. Инженерия знаний : учебное пособие для вузов / Ю. А. Загорулько, Г. Б. Загорулько. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 93 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-07198-6. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/494205
Пособие посвящено инженерии знаний научной дисциплине, включающей в круг изучения научные, технологические и методологические вопросы создания программных систем, основанных на знаниях. Рассматриваются основные модели и средства извлечения, представления, структурирования и использования знаний. В связи с большой практической значимостью экспертных систем подробно описываются принципы их построения, архитектура и технология их разработки.
Иванов, В. М. Интеллектуальные системы : учебное пособие для среднего профессионального образования / В. М. Иванов ; под научной редакцией А. Н. Сесекина. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 93 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-07819-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/494505
В пособии излагаются сведения по теории искусственного интеллекта, которые следует изучить при подготовке к аттестации, установленной учебным планом. Теория, приведенная в издании, логически структурирована, для лучшего ее понимания приведен обширный иллюстративный материал в виде схем. Пособие содержит практические примеры с разбором решений, список рекомендуемой литературы и перечень примерных вопросов к итоговому испытанию.
Новиков, Ф. А. Символический искусственный интеллект: математические основы представления знаний : учебное пособие для вузов / Ф. А. Новиков. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 278 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00734-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/490386
Материал данного учебного пособия сконцентрирован вокруг ответа на вопрос: как знания и умения человека выразить в виде программы для компьютера? Современные тенденции в области применения компьютеров характеризуются возрастанием значения методов искусственного интеллекта в программном обеспечении. Системы искусственного интеллекта с пользой применяются в реальной жизни, в различных сферах — от медицинской диагностики до управления космическими аппаратами. Книга будет полезна студентам, впервые изучающим методы искусственного интеллекта, инженерам, проектирующим прикладные системы с элементами искусственного интеллекта, и пользователям таких систем.
Никольский, С. Н. Автоматизация информационного поведения и искусственный интеллект : учебное пособие / С. Н. Никольский. — Москва : РТУ МИРЭА, 2020. — 95 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/163824
Цель настоящего учебного пособия состоит в исследовании задачи автоматизации процесса моделирования для того, чтобы дать детальное представление о ее решении в форме системных структурных типов, а также провести анализ допускаемых ими моделей объектов исследования. В качестве общего контекста, определяющего возможную интерпретацию полученных системных структурных моделей рассматривается теория организаций, имеющая прямое отношение к вопросам синтеза многоагентных систем, как особой формы компьютерных интеллектуальных информационных систем распределенного искусственного интеллекта. Учебное пособие предназначено для магистров, обучающихся по направлению «Информационные системы и технологии». Оно будет безусловно полезно и бакалаврам, обучающимся по аналогичному направлению в качестве дополнительной литературы.
Сердюков, Ю. М. Философия виртуальной реальности и искусственного интеллекта : учебное пособие / Ю. М. Сердюков ; под редакцией Ю. М. Сердюкова. — Хабаровск : ДВГУПС, 2020. — 169 с. — ISBN 978-5-262-00881-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/179385
Соответствует рабочей программе дисциплины «Философия виртуальной реальности и искусственного интеллекта». Содержит краткие аннотации тем, планы семинарских занятий и методические рекомендации по изучению основных вопросов каждой темы, методические указания по написанию рефератов, темы рефератов, контрольные вопросы, терминологический словарь и библиографический список, включающий учебную литературу, первоисточники, монографии и статьи, необходимые для подготовки к семинарским занятиям и для написания реферата. Предназначено для преподавателей, студентов и аспирантов всех специальностей и направлений высших учебных заведений.
Станкевич, Л. А. Интеллектуальные системы и технологии : учебник и практикум для среднего профессионального образования / Л. А. Станкевич. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 397 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-11659-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/495988
В учебнике рассмотрены понятия искусственного интеллекта и методы представления, использования и приобретения знаний, а также принципы построения и функционирования логических, объектных, ассоциативных, обучаемых и когнитивных интеллектуальных систем. Описаны интеллектуальные технологии, позволяющие практически создавать экспертные системы на правилах, системы на нечеткой логике и искусственных нейронных сетях, гибридные системы, основанные на объединении разных моделей знаний, распределенные системы на взаимодействующих интеллектуальных агентах. Приведен практикум, включающий лабораторные работы, направленные на закрепление навыков, а также методические указания по курсовой работе и пример ее выполнения. Для студентов, специализирующихся на системном анализе и управлении, мехатронике и робототехнике, а также информационных системах и технологиях.
Сырямкин, В. И. Синтез искусственного носителя интеллекта: информационно-биологический подход / В. И. Сырямкин, В. Н. Шумилов. – 5-е изд., перераб. и доп. – Москва ; Берлин : Директ-Медиа, 2021. – 412 с. : ил., табл. – Режим доступа: по подписке. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=602211
В книге сформулированы принципы функционирования нервной системы, мозга, дана оценка информационной ёмкости мозга. Предложен механизм, обеспечивающий работу НС за счёт образования в ней следов событий, запоминания факта сочетания событий путём образования парных связей между одновременно возбуждёнными нейронами. Эти связи впоследствии обеспечивают опережающую реакцию организма на последовательности причинно-обусловленных событий и тем самым полезность запоминания для выживания организма. Для всех интересующихся вопросами функционирования нервной системы, мозга.
Филипова, И. А. Правовое регулирование искусственного интеллекта : учебное пособие / И. А. Филипова. — Нижний Новгород : ННГУ им. Н. И. Лобачевского, 2020. — 90 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/191812
Учебное пособие включает лекционные материалы, планы семинарских занятий и вопросы к зачету по темам, связанным с влиянием искусственного интеллекта на право и осуществлением правового регулирования в отношении искусственного интеллекта. При подготовке учебного пособия использованы как работы иностранных, так и российских исследователей-правоведов, экономистов и специалистов в области Computer Science. В тексте пособия представлены не только положения, не вызывающие разногласий у исследователей, но и взгляды различных авторов по проблемам, поиск решения которых еще идет, с указанием на наличие дискуссии по этим вопросам. Учебное пособие предназначено для магистрантов юридических факультетов вузов.
Чесалин, А. Н. Основы искусственного интеллекта с приложениями в информационной безопасности : учебное пособие / А. Н. Чесалин. — Москва : РТУ МИРЭА, 2021. — 155 с. — ISBN 978-5-7339-1589-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/182429
В учебном пособии изложены современные проблемы и методы искусственного интеллекта. Материал снабжен большим количеством графического материала и разнообразными примерами в области информационной безопасности. Предназначено для студентов, обучающихся по специальности высшего образования 10.05.02 «Информационная безопасность телекоммуникационных систем». Учебное пособие издается в авторской редакции.
Что же будет дальше? Наука создаёт все более адекватный, человечный искусственный интеллект. Уже скоро у каждого из нас появится персональный умный помощник, через который мы будем взаимодействовать с другими сервисами и информацией в интернете. Он будет знать о нас так много, что сможет обеспечить беспрецедентное качество сервиса, предугадать желания, спрогнозировать вопросы еще до их формулировки. При этом он сможет защитить нас от навязчивых сервисов и минимизировать время нахождения в интернете. С другой стороны, он будет обладать информацией, которая может причинить вред, если попадет не в те руки.
«Создание искусственного интеллекта может стать последним технологическим достижением человечества, если мы не научимся контролировать риски»
Стивен Хокинг
«Эволюция нейронных сетей продолжается. Можно предположить, что в будущем появится принципиально новый способ кооперации, подобно тому, как одноклеточные организмы эволюционировали в сложные многоклеточные. Благодаря взаимодействию персональных помощников группы людей получат совершенно новый инструмент коммуникации, открывающий новые возможности развития» (Из лекции «В будущее с искусственным интеллектом», прошедшей в рамках акции «На острие науки»)
СТАТЬИ ИЗ ПЕРИОДИЧЕСКИХ ИЗДАНИЙ
Анохин К. В. Искусственный интеллект для науки и наука для искусственного интеллекта / К. В. Анохин, К. С. Новоселов, С. К. Смирнов, А. Р. Ефимов, Ф. М. Матвеев // Вопросы философии. – 2022. – № 3. – С. 93-105. — Текст : электронный — https://dlib.eastview.com/browse/doc/74849510
На конференции AI Journey 2021 этот вопрос обсуждался представителями четырех научных дисциплин (физика, математика, нейробиология, философия), ставших соавторами данной статьи. В этой научной дискуссии и статье, которая написана по ее следам, мы подвергли критическому анализу роль технологий ИИ в естественнонаучных исследованиях: насколько они могут быть полезны фундаментальной науке, каков потенциал или, наоборот, принципиальные ограничения использования ИИ в естественных и точных науках.
Арзуманян, А. Б. Искусственный интеллект: вопросы международно-правового регулирования / А. Б. Арзуманян // Северо-Кавказский юридический вестник. — 2021. — № 3. — С. 92-99. — ISSN 2074-7306. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/journal/issue/31534
В современном мире вопросы правового регулирования искусственного интеллекта и робототехники составляют актуальную повестку как государств и международных организаций, так и крупных корпораций. Одна из основных проблем — адаптация имеющегося правового инструментария к новым, активно развивающимся отношениям и создание эффективных моделей правового регулирования ИИ. Обозначенная проблема лежит не только в плоскости частного и публичного права, но и этических норм.
Борисов, М. А. Искусственный интеллект в построении вариантов математических моделей логистических систем / М. А. Борисов, Г. И. Шепелин // Актуальные научные исследования в современном мире. – 2022. – № 1-1(81). – С. 53-55. — Текст : электронный //URL:https://www.elibrary.ru/download/elibrary_47954945_32819650.pdf
В статье рассмотрены главные особенности новой компьютерной технологии в области построения вариантов математических моделей логистических систем. Если до недавнего времени искусственный интеллект позволял решать ряд медицинских задач и помогал в науке, то теперь он подобрался и к логистике, а сфера применения значительно увеличилась. Показаны перспективы, плюсы и минусы искусственного интеллекта связанного с автоматизацией расчетов, а так же возможности развития этого в будущем.
Дегтярева А. Футурология и искусственный интеллект / А. Дегтярева // Знание-сила. – 2020. – № 3. – С. 31-35. — Текст : электронный — https://dlib.eastview.com/browse/pdf-download?articleid=57847241
Можно представить, насколько далеко шагнет вперед наука, если мы получим дополнительные возможности с помощью искусственного интеллекта, вживленного в наш мозг. Но вероятно также и то, что мы не сможем эти научные результаты постичь. Возможно, это постигнет нейросеть и выдаст нам полный результат, пригодный для нашего понимания — и тогда это будут уже не «костыли», которые мы использовали для понимания процессов прежде.
Иванов А. Искусственный интеллект высокого доверия / А. Иванов // Системы безопасности. – 2020. – № 5. – С. 60-62. — Текст : электронный — URL: https://dlib.eastview.com/browse/doc/62863604
Малые сети искусственных нейронов дают решения относительно низкого качества, тестировать их несложно. Проблема тестирования возникает для больших сетей искусственных нейронов, связывающих уникальный биометрический образ человека с его личным криптографическим ключом. Тестирование качества работы большой сети искусственных нейронов по своей сложности приближается к задаче подбора криптографического ключа. Появилась возможность тестирования больших нейронных сетей на малых выборках. При таком тестировании возникают эффекты ускорения вычислений и экономии памяти по сравнению с классикой.
Иванов, А.И. Сильный искусственный интеллект: повышение качества нейросетевых решений с переходом к обработке входных данных большого объема / А. И. Иванов, И. А. Кубасов // Надежность и качество сложных систем. — 2021. — № 1. — С. 9-16. — ISSN 2307-4205. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/journal/issue/314983
Исследованы пути решения актуальной задачи перевода приложений «слабого» искусственного интеллекта в приложения «сильного» искусственного интеллекта, применяемые в интересах повышения надежности и качества сложных технических систем. Обоснована возможность повышения качества нейросетевых решений с переходом к обработке входных данных большого объема. Выполнена оценка влияния количества входных и выходных размерностей искусственной нейросети на качество принимаемых решений.
Игнатенко, В. А. Этические проблемы внедрения искусственного интеллекта в жизнь российского общества: культурно-философский аспект / В. А. Игнатенко // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2022. – № 2-1(65). – С. 106-109. – DOI 10.24412/2500-1000-2022-2-1-106-109. — Текст : электронный — URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_48078355_60432412.pdf
В статье анализируется ряд этических проблем, связанных с принятием Кодекса этики в сфере искусственного интеллекта, подписание которого произошло в России 26 октября 2021 года. Автор убежден, что еще требуются значительные усилия научного сообщества, практикующих IT-технологов, заинтересованных государственных структур и гражданского общества для совершенствования этических стандартов, принципов и нормативных правовых актов в сфере искусственного интеллекта.
Казанцев, Д. А. Анализ тенденций становления правового регулирования искусственного интеллекта и роботов / Д. А. Казанцев // Научные записки молодых исследователей. – 2022. – Т. 10. – № 1. – С. 66-76. — Текст : электронный — URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_48105352_83128793.pdf
В статье рассматриваются основные тенденции развития правового регулирования технологий искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники, как в Российской Федерации, так и в зарубежных государствах. Анализируются этические аспекты регулирования процесса разработки, внедрения и применения роботов и систем искусственного интеллекта, оценивается возможная этическая база такого регулирования. Предоставляется обзор правовых проблем, связанных со становлением правового регулирования в области автоматизированных транспортных средств, а также систем ИИ, применяемых в сфере государственного управления и в медицинских целях.
Карауш, Е. С. Возможности использования «больших данных» и искусственного интеллекта в образовании / Е. С. Карауш // Современный ученый. – 2022. – № 1. – С. 183-189. — Текст : электронный — URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_47813830_51085793.pdf
С каждым годом всё чаще обсуждаются новые проблемы и направления, стоящие перед использованием больших данных и искусственного интеллекта (ИИ) в исследованиях в сфере образования, разработке политики и промышленности. В последние годы применения больших данных и искусственного интеллекта в образовании значительно продвинулись вперед. Это подчеркивает новую тенденцию в передовых исследованиях в области образования.
Матюк, Ю.С. Правовые и социальные аспекты применения искусственного интеллекта в условиях пандемии / Ю. С. Матюк // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. — 2020. — № 4. — С. 129-136. — ISSN 2073-3984. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/journal/issue/313787
Сравнительный анализ применения правительствами стран цифровых технологий и приложений на основе искусственного интеллекта для сдерживания распространения эпидемии выявил проблемы разного характера, в том числе правового. Целью исследования является анализ применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) для борьбы с COVID-19. В задачи исследования вошли изучение мирового опыта использования цифровых технологий и приложений на основе ИИ как части ограничительных мер, принятых государствами для борьбы с распространением коронавируса, а также анализ правового и социального аспектов такого применения.
Назарова, Ю. В. Дилеммы этики искусственного интеллекта / Ю. В. Назарова, А. Ю. Каширин // Гуманитарные ведомости ТГПУ им. Л.Н. Толстого. — 2020. — № 4. — С. 23-31. — ISSN 2304-4772. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/journal/issue/314022
В статье продолжается исследование этики искусственного интеллекта, предпринятое в предыдущей статье «Этика искусственного интеллекта в современной Росси: актуальные проблемы и тенденции развития». Одним из этапов анализа этики искусственного интеллекта (далее — ИИ) является реконструкция моральных дилемм ИИ, что поможет четко обозначить основные проблемы этики ИИ и впоследствии станет инструментом для этического анализа правовой базы ИИ в России. На основании отечественных и зарубежных исследований по этике ИИ, нормативных документов, касающихся ИИ и мнений разработчиков ИИ формулируются дилеммы ИИ, описывается и анализируется их этическое содержание, этически оцениваются возможные последствия применения ИИ.
Синтез искусственного и естественного интеллектов в контексте цифровой экономики / О. В. Раецкая, И. Б. Тарасеев, К. Е. Серый, Е. В. Баландина // Вестник Ульяновского государственного технического университета. — 2020. — № 1. — С. 56-57. — ISSN 1684-7016. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/journal/issue/314526
В статье рассматривается проблема развития исследований в области искусственного интеллекта, обработка больших массивов данных с помощью информационных технологий. Обосновывается необходимость объединения биологического мозга и искусственного мозга.
Харитонова, Ю. С. Предвзятость алгоритмов искусственного интеллекта: вопросы этики и права / Ю. С. Харитонова, В. С. Савина, Ф. Паньини // Вестник Пермского университета. Юридические науки. — 2021. — № 3. — С. 488-515. — ISSN 1995-4190. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/journal/issue/318320
В работе рассматриваются правовые проблемы применения технологии искусственного интеллекта для решения социально-экономических задач. Конвергенция двух подрывных технологий искусственного интеллекта (Artificial Intelligence) и Data Science (работа с большими данными (англ. Big Data) породила качественное изменение общественных отношений в различных сферах жизни людей. Преобразующую роль сыграли как классические области искусственного интеллекта: алгоритмическая логика, планирование, представление знаний, моделирование, автономные системы, мультиагентные системы, экспертные системы, системы поддержки принятия решений, моделирование, распознавание образов, обработка изображений и обработка естественного языка, так и специальные области: обучение представлениям, машинное обучение, оптимизация, статистическое моделирование, математическое моделирование, аналитика данных, обнаружение знаний, наука о сложности, вычислительный интеллект, анализ событий и поведения, анализ социальных сетей и др.
Искусственный интеллект давно перестал быть научной фантастикой и уже сейчас основательно входит в нашу жизнь. Учёные, работая над технологией, заставляют её действовать всё более похоже на настоящий мозг. Компьютеры распознают лица, прогнозируют дорожную ситуацию, предупреждают о проблемах со здоровьем. Но несмотря на то, что мы видим впечатляющие проекты, доказывающие, что интеграция ИИ делает жизнь удобнее и безопаснее, будущее искусственного интеллекта впереди. Специалисты считают, что быстрее всего искусственный интеллект будет развиваться в медицине, беспилотном транспорте, управлении сложными системами, прогнозе катастроф, создании лекарств и новых материалов.
Выставку подготовила ведущий библиотекарь НТО ЗНБ ЮФУ Карабутова Л. Е.
