Развитие когнитивных способностей ИИ для проведения оценки и анализа

Введение

С появлением мощных вычислительных машин и развитием алгоритмов машинного обучения, значительно расширились и возможности искусственного интеллекта (ИИ). Сегодня искусственный интеллект применяется во многих сферах деятельности, например, в медицине, на производстве, в финансовых организациях и многих других.Актуальность данной работы обусловлена нарастающим интересом и спросом к развитию и применению искусственного интеллекта, а также необходимостью создания таких моделей ИИ, адекватность ответа которых будет на порядок выше ее предшественников. На текущий момент существует огромное количество данных, которые требуют анализа и оценки. Проведение такого анализа человеческими усилиями бывает очень трудозатратным и не всегда достоверным. Тогда как с данной задачей в недалеком будущем должен справиться искусственный интеллект. Поэтому развитие когнитивных способностей ИИ является актуальной задачей.Объектом исследования данной работы являются когнитивные способности искусственного интеллекта, которые позволяют проводить оценку и анализ различных данных. Когнитивные способности включают в себя такие процессы, как восприятие, понимание, обучение, рассуждение и принятие решений. Развитие этих способностей позволяет ИИ эффективно анализировать большие объемы данных и выдавать качественные результаты.Предмет исследования: методы и техники развития когнитивных способностей ИИ для проведения оценки и анализа.Целью данной работы является изучение и анализ различных подходов и методов развития когнитивных способностей искусственного интеллекта для проведения оценки и анализа данных.

Список литературы

Меркулов И.П. Когнитивные способности. – М., 2005: Институт философии РАН – 182 с. Нестерова М. А. Когнитивные технологии трансформативного обучения в фокусе нейросетевого подхода // Вести БГПУ. Серия 1 2017 № 2 С. 60–64.ГОСТ Р ИСО/МЭК 22989–2022. Концепции и терминология искусственного интеллекта – М., 2023: Российский институт стандартизации.Rozenblit J.W., Cognitive computing: Principles, architectures, and applications. In: Proc. 19th European Conf. on Modelling and Simulation (ECMS) (2005).Андреев А.В. Искусственный интеллект и его роль в обработке больших данных. Умная цифровая экономика. 2023 Т.3, №1, с. 65-69Гольдберг Й. Нейросетевые методы в обработке естественного языка / пер. с анг. Слинкина А.А. – М.: ДМК Пресс, 2019. – 282 с.: ил.Halpern, Joseph, and Pearl, Judea, 2001, “Causes and Explanations: A Structural-Model Approach”, in Uncertainty in Artificial Intelligence. Proceedings of the Seventeenth Conference, San Francisco: Morgan Kaufmann, 194–202.Shi, Y., and Li, C. Exploration of computer emotion decision based on artificial intelligence in Proceedings of the 2018 international conference on virtual reality and intelligent systems, 2018 – с. 293–295. doi: 10.1109/ICVRIS.2018.00078Taylor, J. E. T., and Taylor, G. W. Artificial cognition: How experimental psychology can help generate explainable artificial intelligence. Psychon Bull. Rev. 28, 2021 – 454–475c. doi: 10.3758/s13423-020-01825-5.Лебедева И., Ин Ф. & Го Ю. Персонализированная оценка красоты лица: метаобучающий подход. Vis – с 39, 1095-1107, 2023 [электронный ресурс] https://doi.org/10.1007/s00371-021-02387-w (дата обращения 12.01.2024).Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые. извлекают знания из данных / пер. с англ. А. А. Слинкина. – М.: ДМК Пресс, 2015. – 400 с.: ил.Laurens R. Krol, Thorsten O. Zander, in Current Research in Neuroadaptive Technology, 2022 [электронный ресурс] https://doi.org/10.1016/B978-0-12-821413-8.00002-6 (дата обращения 13.01.2024).Михаил Э. Искусственный и человеческий интеллекты: новый эксперимент по их сопоставлению [электронный ресурс] URL: https://snob.ru/profile/27356/blog/3059715/ (дата обращения 14.01.2024).Данилина М., Андрейчева А. Применение технологий искусственного интеллекта на финансовом рынке ключевые выводы. /Команда исследований и аналитики АФТ июль 2023. – 15 с.Человек и системы искусственного интеллекта / Под ре д. акад. РАН В.А. Лекторского. — СПб.: Издательство «Юридический центр», 2022 — 328 с.