Искусственный интеллект и ГЧП. Плюсы и минусы такого тандема
Заказать уникальное эссе- 8 8 страниц
- 8 + 8 источников
- Добавлена 15.12.2020
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Введение 4
Искусственный интеллект и ГЧП. Плюсы и минусы такого тандема 5
Заключение 9
Список использованной литературы 10
Например, целью проекта IBMBlueBrain научиться в ближайшее время модельно симулировать работу той части мозга, которая отвечает за восприятие, моторные функции, пространственное воображение, язык и сознание. Естественно, количество элементов и скорость вычислений у человеческого мозга намного выше,тем не менее программные проекты искусственного интеллекта интенсивно развиваются. На сегодняшний день информационные технологии искусственного интеллекта задействованы во многих отраслях жизнедеятельности человека, в том числе и ГЧП. Естественно, людям не стоит забывать о том, что помощь искусственного интеллекта хоть и необходима для ускорения работы человека в различных отраслях, но в тоже время ему обязательно стоит держать под контролем все вычислительные процессы и рассчитывать полностью на абсолютно компьютеризированные технологии не стоит. Особенно это касается военных разработок. Тем не менее разработки в этой области с использованием грамотного подхода очень нужны и останутся актуальными еще долгое время.В данной работе достигнута основная цель описан искусственный интеллект и ГЧП. Также при написании этой работы использовалась современная и классическая литература, а также источники, расположенные в глобальной сети Интернет.Список использованной литературыДейтел Пол, Дейтел Харви. Python. Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления. Спб.: Питер, 2020. — 864 с.Искусственный интеллект и робототехника. Баранов М.И. Антология выдающихся достижений в науке и технике. Электронная компиляция, 2020— 507 стр.Болдырев А.Н. Государственно-частное партнерство: сущность, функции и мировая практика. М.: Вестник университета МГУ, 2018. – С. 14–18Кохановская И.И., Петин А.А. Проблемы развития государственно-частного партнерства в Российской Федерации. М.: Управление, 2018. – С. 34–39.Пенькова Т.Г., Вайнштейн Ю.В. Модели и методы искусственного интеллекта.Красноярск: СФУ, 2019. — 117 с.Громова Е. А. Создание цифровых технологий в рамках государственно-частного партнерства: опыт БРИКС. Вестник ЮУрГУ. Серия «Право».2019. Т. 19, № 1, С. 42–45.Фролов А.В. ГЧП в разработке технологий искусственного интеллекта: опыт стратегии Китая и США для Евразии. Цифровизация Евразии: новые перспективы экономического сотрудничества и развития. Материалы международной научной конференции. — Под науч. ред. С.А. Афонцева, Л.Г. Беловой. — М.: Экономический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова, 2019. — С. 116–119.Никитенкова М.А. Государственно-частное партнерство для развития цифрового правительства Россия: Тенденции и перспективы развития. Ежегодник ИНИОН РАН. Вып. 14 / Отв. ред. В.И. Герасимов. – М., 2019. – Ч. 1. –С.528–535.
1. Дейтел Пол, Дейтел Харви. Python. Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления. Спб.: Питер, 2020. — 864 с.
2. Искусственный интеллект и робототехника. Баранов М.И. Антология выдающихся достижений в науке и технике. Электронная компиляция, 2020— 507 стр.
3. Болдырев А.Н. Государственно-частное партнерство: сущность, функции и мировая практика. М.: Вестник университета МГУ, 2018. – С. 14–18
4. Кохановская И.И., Петин А.А. Проблемы развития государственно-частного партнерства в Российской Федерации. М.: Управление, 2018. – С. 34–39.
5. Пенькова Т.Г., Вайнштейн Ю.В. Модели и методы искусственного интеллекта. Красноярск: СФУ, 2019. — 117 с.
6. Громова Е. А. Создание цифровых технологий в рамках государственно-частного партнерства: опыт БРИКС. Вестник ЮУрГУ. Серия «Право». 2019. Т. 19, № 1, С. 42–45.
7. Фролов А.В. ГЧП в разработке технологий искусственного интеллекта: опыт стратегии Китая и США для Евразии. Цифровизация Евразии: новые перспективы экономического сотрудничества и развития. Материалы международной научной конференции. — Под науч. ред. С.А. Афонцева, Л.Г. Беловой. — М.: Экономический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова, 2019. — С. 116–119.
8. Никитенкова М.А. Государственно-частное партнерство для развития цифрового правительства Россия: Тенденции и перспективы развития. Ежегодник ИНИОН РАН. Вып. 14 / Отв. ред. В.И. Герасимов. – М., 2019. – Ч. 1. –С.528–535.
Вопрос-ответ:
Какие плюсы и минусы существуют при использовании искусственного интеллекта вместе с глобальным человеческим партнерством (ГЧП)?
Использование искусственного интеллекта вместе с ГЧП имеет свои плюсы и минусы. Плюсы включают повышение эффективности работы, автоматизацию повторяющихся задач, увеличение точности прогнозирования и принятия решений, возможность обработки больших объемов данных и создание инновационных решений. Однако, есть и минусы, такие как потенциальная угроза для рабочих мест, проблемы с безопасностью данных и этические вопросы, связанные с принятием решений и манипулированием информацией.
Какие цели преследует проект IBM BlueBrain?
Целью проекта IBM BlueBrain является модельное симулирование работы части мозга, отвечающей за восприятие, моторные функции, пространственное воображение, язык и сознание. Проект стремится понять основные принципы работы мозга и создать искусственные модели, имитирующие его функции. Однако следует отметить, что количество элементов и скорость вычислений в человеческом мозге значительно превышают возможности текущих программных проектов искусственного интеллекта.
Что является плюсом использования искусственного интеллекта в ГЧП?
Использование искусственного интеллекта в глобальном человеческом партнерстве (ГЧП) имеет ряд плюсов. Во-первых, это повышение эффективности и автоматизация рабочих процессов. Искусственный интеллект способен выполнить множество повторяющихся задач, освобождая людей от рутины и позволяя им заниматься более творческой работой. Во-вторых, ИИ может помочь в принятии решений, анализируя большие объемы данных и предоставляя точные прогнозы. Также интеллектуальные системы способны создавать инновационные решения, не ограничиваясь традиционными подходами.
Какое преимущество может дать тандем искусственного интеллекта и глубокого обучения?
Тандем искусственного интеллекта и глубокого обучения позволяет создавать более эффективные алгоритмы и модели, способные обучаться на больших объемах данных и делать сложные предсказания. Искусственный интеллект обеспечивает высокую скорость вычислений, а глубокое обучение позволяет автоматически извлекать признаки из данных и настраивать модель для достижения лучших результатов.
Какие проблемы могут возникнуть при использовании тандема искусственного интеллекта и глубокого обучения?
При использовании тандема искусственного интеллекта и глубокого обучения могут возникнуть такие проблемы, как необходимость больших объемов данных для обучения моделей, сложность интерпретации и объяснения результатов, а также возможность ошибок и некорректных предсказаний. Кроме того, вопросы этики и безопасности также важны при использовании искусственного интеллекта и глубокого обучения.
Какие цели преследует проект IBM BlueBrain?
Проект IBM BlueBrain стремится модельно симулировать работу определенных частей мозга, ответственных за восприятие, моторные функции, пространственное воображение, язык и сознание. Целью проекта является достижение высокой степени понимания работы человеческого мозга и создание мощной системы искусственного интеллекта на его основе.
Какие преимущества имеет человеческий мозг по сравнению с программными проектами искусственного интеллекта?
Одним из преимуществ человеческого мозга по сравнению с программными проектами искусственного интеллекта является его большой объем и сложность. Количество элементов и скорость вычислений в человеческом мозгу значительно выше, что позволяет ему выполнять сложные задачи и обучаться на основе опыта. Кроме того, человеческий мозг обладает интуицией и творческим мышлением, что пока сложно воссоздать в программных проектах искусственного интеллекта.
Какой проект нацелен на модельное симулирование работы части мозга, отвечающей за восприятие, моторные функции, пространственное воображение, язык и сознание?
Целью проекта IBM Blue Brain является модельное симулирование работы той части мозга, которая отвечает за восприятие, моторные функции, пространственное воображение, язык и сознание.
Какие достоинства имеет сотрудничество искусственного интеллекта и глобальной человеческой памяти?
Сотрудничество искусственного интеллекта и глобальной человеческой памяти позволяет обеспечить более эффективное использование информационных ресурсов, улучшить степень обработки данных, создать более точные алгоритмы и модели, а также повысить скорость и качество вычислений.
Каковы основные преимущества искусственного интеллекта в сравнении с человеческим мозгом?
Искусственный интеллект обладает возможностью обрабатывать и анализировать большие объемы данных в кратчайшие сроки, не испытывает усталости и не подвержен ошибкам, может использовать множество алгоритмов и методов для решения задач, а также может быть легко масштабирован и улучшен с помощью обновлений программного обеспечения.