ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ НЕЙРОСЕТИ — БУДУЩИЙ ПОТЕНЦИАЛ ЦИВИЛИЗАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ЦИФРОВОГО МИРА

  • Владислав Олегович Саяпин Тамбовский государственный университет имени Г. Р. Державина http://orcid.org/0000-0002-6588-9192

Аннотация

Показано, что искусственные нейросети с глубоким машинным обучением нового поколения являются ведущей технологией зарождающегося нового цифрового уклада. По мере того, как эти искусственные нейросети в дальнейшем будут развиваться, они будут создавать проблемы во многих отраслях функциональной системы мировой экономики. Всё это поднимает важную проблему того, как грядущий цифровой социум сможет обеспечить людей работой. В настоящее время человечеству необходимо акцентировать внимание на тех образовательных профессиональных программах обучения, повышения квалификации и переподготовки, которые будут востребованы в будущем.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Литература

1. Ильясов Ф. Н. Разум искусственный и естественный // Известия АН Туркменской ССР. Серия общественных наук. 1986. № 6. С. 46–54.
2. Турчин В. Ф. Феномен науки: кибернетический подход к эволюции. 2-е изд. М. : ЭТС, 2000. 368 с.
3. Терехов В. А., Ефимов Д. В., Тюкин И. Ю. Нейросетевые системы управления. М. : Высшая школа, 2002. 184 с.
4. Ерёмин Д. М., Гарцеев И. Б. Искусственные нейронные сети в интеллектуальных системах управления. М. : МИРЭА, 2004. 75 с.
5. Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект. М. : Академия, 2005. 176 с.
6. Савельев А. В. На пути к общей теории нейросетей. К вопросу сложности // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 4–5. С. 4–14.
7. Голубев Ю. Ф. Нейросетевые методы в мехатронике. М. : Изд-во Моск. ун-та, 2007. 157 с.
8. Пройдаков Э. М. Современное состояние искусственного интеллекта // Науковедческие исследования, 2018 : сб. науч. тр. / РАН. ИНИОН. Центр науч.-информ. исслед. по науке, образованию и технологиям ; отв. ред. А. И. Ракитов. М., 2018. С. 129–153.
9. Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. СПб. : Питер, 2020. 480 с.
10. Fortune Business Insights. URL: https://www.fortunebusinessinsights.com/big-data-analyticsmarket-106179. (Дата обращения: 20.05.2023).
11. United Nations Population Fund (UNFPA). URL: https://www.un.org/en/desa/world-population-reach-8-billion-15-november-2022. (Дата обращения: 20.05.2023).
12. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Население_Земли. (Дата обращения: 20.05.2023).
13. Лекун Я. Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. М. : Интеллектуальная литература, 2021. 351 с.
14. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение / пер. с англ. А. А. Слинкина. 2-е изд., испр. М. : ДМК-Пресс, 2018. 652 с.
15. Алгоритмы обучения нейронной сети: наиболее распространённые варианты. URL: https://gb.ru/blog/algoritmy-obucheniya-nejronnoj-seti. (Дата обращения: 20.05.2023).
16. Заменит ли ChatGPT программистов? URL: https://www.bfm.ru/news/521595. (Дата обращения: 20.05.2023).
Опубликована
2023-11-21
Как цитировать
САЯПИН, Владислав Олегович. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ НЕЙРОСЕТИ — БУДУЩИЙ ПОТЕНЦИАЛ ЦИВИЛИЗАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ЦИФРОВОГО МИРА. ВЕСТНИК ЧЕЛЯБИНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА, [S.l.], n. 7(477), p. 21–26, nov. 2023. ISSN 2782-4829. Доступно на: <https://journals.csu.ru/index.php/BulletinCSU/article/view/2248>. Дата доступа: 24 apr. 2024 doi: https://doi.org/10.47475//1994-2796-2023-477-7-21-26.

Ключевые слова

ChatGPT
чат-бот
искусственный интеллект
нейросеть
цифровой социум