Как индустрия искусственного интеллекта будет влиять на экономическое развитие России в XXI веке
Читать статью полностью
Как индустрия искусственного интеллекта будет влиять на экономическое развитие России в XXI веке(762,25 KB)Аннотация
Темпы экономического роста, как правило, зависят от уровня научно-технологического развития той или иной страны. В настоящее время наблюдается новый этап технологического развития общества, основанный на расширяющемся применении искусственного интеллекта и интеллектуализации всех сфер жизни. В статье рассматривается влияние, которое оказывает новая индустрия искусственного интеллекта на развитие экономики страны.
Ключевые слова:
искусственный интеллект – artificial intelligence; цифровизация – digitalization; машинное обучение – machine learning; нейросеть – neural network; чип искусственного интеллекта – artificial intelligence chip; экономика – economics.
Список литературы
1. Комашинский В. И., Комашинский Д. В. Когнитивная метафора в развитии телекоммуникационных и индустриальных сетевых инфраструктур, или первые шаги к постинформационной эпохе // Технологии и средства связи. 2015. № 1. С. 62–67.
2.Комашинский В.И.От телекоммуникационной к когнитивной инфокоммуникационной системе / Комашинский В.И., Парамонов А.И. / В сборнике: 5-я Российская мультиконференция по проблемам управления материалы конференции «Информационные технологии в управлении» (ИТУ2012). 2012. С. 787–793.
3. Комашинский В.И. От телекоммуникационной к когнитивной инфокоммуникационной системе / Комашинский В.И., Мардер Н.С., Парамонов А.И. // М.: Технологии и средства связи. 2011. № 4. С. 52-54.
4. Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Введение в нейроинформационные технологии // СПб.: Тема. 1999. 92 с.
5. Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи // М.: Горячая Линия—Телеком. 2003. 94 с.
6. Yampolskiy R.V. Turing Test as a Defining Feature of AICompleteness // Studies in Computational Intelligence. Springer Berlin Heidelberg. 2013. pp. 3–17.
7. Kim J. The Problem of Distinction Between ‘weak AI’ and ‘strong AI’ // Journal of The Society of philosophical studies. vol. 117. 2017. pp. 111–137.
8. Voss P. Essentials of General Intelligence: The Direct Path to Artificial General Intelligence // Artificial General Intelligence. Springer Berlin Heidelberg. pp. 131–157.
9. Pennachin C., Goertzel B. Contemporary Approaches to Artificial General Intelligence // Artificial General Intelligence. Springer Berlin Heidelberg, pp. 1–30.
10. Hugo de Garis. Artificial Brains // Artificial General Intelligence. Springer Berlin Heidelberg, pp. 159-174.
11. Yudkowsky E. Levels of Organization in General Intelligence // Artificial General Intelligence. Springer Berlin Heidelberg, pp. 389–501.
12. Wang, Y. Cognitive Informatics Models of the Brain // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics (C). 2006. vol. 36 (2). pp. 203–207.
13. A. P. James A.P. Towards strong AI with analog neural chips // IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). 2020. pp. 1–5.