Введение в теорию построения обучающих систем с дополненной интеллектуальностью
Читать статью полностью
Введение в теорию построения обучающих систем с дополненной интеллектуальностью (2,58 MB)Аннотация
Дополненный интеллект (ДИ) сочетает в себе интеллект людей и искусственный интеллект (ИИ) и применяется в интересах повышения эффективности решения широкого круга сложных задач, стоящих перед людьми. В этой статье рассматриваются концепции и модели совместной работы людей с ИИ, такие как ИИ «человек в контуре» и ИИ когнитивных вычислений. Обучающие системы с расширенной интеллектуальностью могут стать важным атрибутом сложных технических систем, функционирующих с участием человека, которые будут применяться на всех этапах жизненного цикла систем, от проектирования до утилизации.
Ключевые слова:
Искусственный интеллект – artificial intelligence; дополненный интеллект – augmented intelligence; генеративный интеллект – generative intelligence; машинное обучение – machine learning; нейронные сети – neural networks; интеллектуальные обучающие системы – intelligent training systems.
Список литературы
1. Augmented intelligence / M.N. Sadiku, T.J. Ashaolu, A. Ajayi-Majebi, S.M. Musa // International Journal Of Scientific Advances. – 2021. – Vol. 2, No. 5. – P. 772–776.
2. Augmented intelligence facilitates concept mapping across different electronic health records / T.A. Dam, L.M. Fleuren, L.F. Roggeveen [et al.] // International Journal of Medical Informatics. – 2023. – Vol. 179. – P. 105233.
3. Augmented reality and artificial intelligence in industry: Trends, tools, and future challenges / J.S. Devagiri, S. Paheding, Q. Niyaz [et al.] // Expert Systems with Applications. – 2022. – Vol. 207. – P. 118002.
4. Wijnhoven, F. Organizational Learning for Intelligence Amplification Adoption: Lessons from a clinical decision support system adoption project / F. Wijnhoven // Information Systems Frontiers. – 2022. – Vol. 24, No. 3. – P. 731–744.
5. Human-centred design thinking using the intelligence amplification design canvas and the Adaptive Integrated Digital Architecture Framework / J.P. Piest, Y. Masuda, O. Nakamura, K. Karaca // Human Centred Intelligent Systems. – 2023. – P. 153–163.
6. Piest, J. P. S. Tutorial: Conceptualizing intelligence amplification in human-centred AI applications using the design canvas / J.P.S. Piest, M.E. Iacob, M.J.T. Wouterse // Human Interaction and Emerging Technologies (IHIET-AI 2023): Artificial Intelligence and Future Applications. – 2023. – Vol. 70. – P. 129–138.
7. Alghamdi, N. A. Augmented analytics driven by AI: A Digital Transformation Beyond Business Intelligence / N.A. Alghamdi, H.H. Al-Baity // Sensors. – 2022. – Vol. 22, No. 20. – P. 8071.
8. Pascucci, F. How Digital Technologies Reshape Marketing: Evidence from a qualitative investigation / F. Pascucci, E. Savelli, G. Gistri // Italian Journal of Marketing. – 2023. – Vol. 2023. – P. 27–58.
9. Calderon-Monge, E. The role of digitalization in business and management: A systematic literature review / E. CalderonMonge, D. Ribeiro-Soriano // Review of Managerial Science, 2023. – Vol. 18. – P. 449–491.
10. Forradellas, R. F. R. Digital Transformation and artificial intelligence applied to business: Legal regulations, economic impact and perspective / R.F.R. Forradellas, L.M.G. Gallastegui // Laws. – 2021. – Vol. 10, No. 3. – P. 70.
11. Kim, J. Augmented intelligence: Enhancing human decision making / J. Kim, T. Davis, L. Hong // Educational Communications and Technology: Issues and Innovations. – 2022. – P. 151–170.
12. Future of business culture: An artificial intelligencedriven digital framework for organization decision-making process / N.K. Rajagopal, N.I. Qureshi, S. Durga [et al.] // Complexity. – 2022. – Vol. 2022. – P. 1–14.
13. Generative AI and CHATGPT: Applications, challenges, and Ai-Human Collaboration / F. Fui-Hoon Nah, R. Zheng, J. Cai [et al.] // Journal of Information Technology Case and Application Research. – 2023. – Vol. 25, No. 3. – P. 277–304.
14. Human-machine collaboration in Intelligence Analysis: An expert evaluation / A. Toniolo, F. Cerutti, T.J. Norman [et al.] // Intelligent Systems with Applications. – 2023. – Vol. 17. – P. 200151.
15. Revolutionizing digital pathology with the power of Generative Artificial Intelligence and Foundation Models / A. Waqas, M.M. Bui, E.F. Glassy [et al] // Laboratory Investigation. – 2023. – Vol. 103, Iss. 11. – P. 100255.
16. From ChatGPT to threatgpt: Impact of generative AI in cybersecurity and privacy / M. Gupta, C. Akiri, K. Aryal, E. Parker [et al.] // IEEE Access. – 2023. – Vol. 11. – P. 80218–80245.
17. Lv, Z. Generative Artificial Intelligence in the metaverse era / Z. Lv // Cognitive Robotics. – 2023. – Vol. 3. – P. 208–217.
18. Does human–AI collaboration lead to more creative art? Aesthetic evaluation of human-made and ai-generated haiku poetry / J. Hitsuwari, Y. Ueda, W. Yun, M. Nomura // Computers in Human Behavior. – 2023. – Vol. 139. – P. 107502.
19. Hybrid-augmented intelligence: Collaboration and cognition / N. Zheng, Z. Liu, P. Ren [et al.] // Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. – 2017. – Vol. 18, No. 2. – P. 153–179.
20. Hybrid-augmented intelligence in predictive maintenance with Digital intelligent assistants / S. Wellsandt, K. Klein, K. Hribernik [et al.] // Annual Reviews in Control. – 2022. – Vol. 53. – P. 382–390.
21. Contreras, I. Artificial Intelligence for Diabetes Management and decision support: Literature review / I. Contreras, J. Vehi // Journal of Medical Internet Research. – 2018. – Vol. 20, No. 5.
22. Advanced diabetes management using artificial intelligence and continuous glucose monitoring sensors / M. Vettoretti, G. Cappon, A. Facchinetti, G. Sparacino // Sensors. – 2020. – Vol. 20, No. 14. – P. 3870.
23. Design of intelligent diabetes mellitus detection system using hybrid feature selection based XGBoost classifier / A. Prabha, J. Yadav, A. Rani, V. Singh // Computers in Biology and Medicine. – 2021. – Vol. 136. – P. 104664.
24. Комашинский, В. И. На пути к педагогической парадигме 4.0, или особенности применения искусственного интеллекта в системе образования РФ / В.И. Комашинский // Морской вестник. – 2024. – № 1 (89). – С. 112–114.
25. Интерфейс мозг-компьютер виртуальной реальности с биологической обратной связью для управления искусственным интеллектом / Ю.Н. Островский, С.С. Тихонов, Н.Л. Виткевич, С.Л. Хомутовский // Экстремальная робототехника. – 2024. – № 1 (34). – С. 235–239.