CC BY
162ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ РАЗРАБОТКИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
12 3
Ходжаева Д.Ф. , Алиева М.Х. , Шарапова Н.А.
1Ходжаева Дамира Фарходовна - ассистент, кафедра методов оптимального управления;
2Алиева Махсуда Халиловна - ассистент; 3Шарапова Нафиса Аброровна - ассистент, кафедра информационных технологий, Самаркандский государственный университет, г. Самарканд, Республика Узбекистан
Аннотация: современное общество существует в удивительное время. Сегодня каждый его член может наблюдать изменения, происходящие во всех сферах человеческой деятельности, не отвлекаясь от привычного образа жизни. Еще пару десятилетий назад трудно было представить, что беспроводная связь, вездесущий высокоскоростной интернет, цифровое вещание и индивидуально подобранное информационное пространство прочно войдут в нашу жизнь и станут ее неотъемлемой частью. Каждый год цифровые технологии совершенствуются, становятся доступнее, расширяется их сфера применения. Поисковые возможности интернета, самоучки и искусственный интеллект уже не вызывают прежних восторженных восклицаний. Цифровизируются целые отрасли и регионы с их функциональными комплексами, включая транспортную инфраструктуру. Ключевые слова: искусственный интеллект, модель, моделирование, компьютерное моделирование.
Внедрение искусственного интеллекта в повседневную жизнь очень сложна. Особенно сейчас в эпоху цифровых технологий разработка искусственного интеллекта включает в себя выявление источников данных, сбор контента, фильтр и конечно же програмииста который мог бы следить за всем этим. Само собою это требует знание различных навыков и методов. Интеллектуальные системы наботающие на искусственном интеллекте должны будут обучаться в конкретной области. Коротко говоря разрабатывая искуственный интеллект разрабатывается не система приложений, а обучение, основанное на обратной связи и контроль за принимаемым решением[1]. Значит в внедрении искуственного интеллекта данные играют большую роль. Искусственный интеллект и машинное обучение опираются на огромном количестве качественнейших данных, на основе которых можно наблюдать тенденции и модели поведения, а также возможность быстро адаптироваться для повышения точности выводов, полученных в результате анализа этих данных. В принципе, сначала мы получаем данные, затем получаем искусственный интеллект. Чем хуже данные, тем больше проблем с искусственным интеллектом. Такие системы не просто требуют больше информации, чем люди, чтобы понять концепции или распознать особенности, они требуют в сотни тысяч раз больше. Другим важным моментом является качество данных, используемых для обучения прогностический модели. Наборы данных должны быть чрезвычайно репрезентативными и сбалансированными, в противном случае система в конечном итоге примет неправильное решение.
Развитие искусственного интеллекта в проводимых экспериментах. Из за этого трудно выявить рентабельность инвестиций[2]. Оптимизация результата зависит только от квалификации команды, которая может писать или адаптировать общедоступные алгоритмы, выбрать правильный алгоритм для желаемого результата и объединить алгоритмы по мере необходимости для оптимизации результатов. В данное время технология искусственного интеллекта помогает многим компаниям
удовлетворить свои потребности и выделиться. Но это не новость, что есть преимущества и темные стороны каждой разрушительной технологии, и искусственный интеллект не является исключением из этого правила. Для каждой компании важно решение проблем и убедиться, что они могут в полной мере воспользоваться преимуществами при минимизации компромиссов, которые могут навязать проблемы искусственного интеллекта[3].
Цифровой мониторинг полетов, оптимизация мультимодальных грузовых перевозок с использованием электронных грузовых документов, гармонизация расписаний различных видов пассажирских перевозок, большие данные транспортной отрасли, беспилотные автомобили, умные дороги и умный город - все это перспективы на ближайшие годы.
Концепция интеграции информационно-коммуникационных технологий и Интернета вещей для управления городом управляемым на основе интеллектуальных систем направлена на повышение качества жизни с помощью компьютерных технологий, повышение эффективности услуг и удовлетворение потребностей граждан. Благодаря использованию цифровых технологий, интегрированных в городскую среду, данные о городских жителях и их устройств собираются и анализируются. Собранная информация используется для быстрого решения городских проблем, повышения производительности и интерактивности городских служб, снижения затрат и потребления ресурсов, улучшения коммуникации между жителями города и государством.
Производство различных продуктов, включая электронику, продолжает наносить ущерб окружающей среде. Как добыча никеля, кобальта и графита для аккумуляторов, увеличение производства пластика, огромное энергопотребление и т.д. - это лишь некоторые из них. Искусственный интеллект может помочь трансформировать производство, уменьшив или даже полностью изменив его воздействие на окружающую среду. Искусственный интеллект может поддержать разработку новых экологически чистых материалов и помочь оптимизировать.
Сбор, анализ и обработка данных. В действительности существует множество способов использования больших данных в производстве. Производители собирают огромные объемы данных, связанных с операциями, процессами и другими вопросами, и эти данные в сочетании с расширенной аналитикой могут дать ценную информацию для улучшения бизнеса. Управление цепочкой поставок, управление рисками, прогнозы по объему продаж, поддержание качества продукции, прогнозирование проблем отзыва - это лишь некоторые примеры того, как большие данные могут использоваться в интересах производителей. Этот тип приложения искусственный интеллект может разблокировать идеи, которые ранее были недоступны.
Прогнозирование цен. Для изготовления товаров сначала нужно приобрести необходимые ресурсы иногда цены могут быть больше чем предполагалось. Например, если вы покупаете нержавеющую сталь, на ее цену влияют различные факторы, в том числе листинг биржи металлов или цены на другие элементы, некоторые из которых не указаны на бирже металлов. В связи с быстрым изменением цен иногда бывает трудно оценить, когда лучше всего покупать ресурсы. Знание цен на ресурсы также необходимо для компаний, чтобы оценить цену своего продукта, когда он будет готов покинуть завод.
Робототехника. Неудивительно, что большую часть производственных работ выполняют роботы. Однако обычные промышленные роботы требуют специально запрограммированных для выполнения задач, для которых они были созданы. Обычные роботы теперь должны быть снабжены фиксированной процедурой сборки деталей, но роботы с искусственным интеллектом могут интерпретировать модели, что устраняет необходимость программировать их движения и процессы.
Обслуживание клиентов. Когда вы думаете об обслуживании клиентов, какие отрасли приходят вам на ум? Туризм, розничная торговля, банковское дело, проектирование? Они имеют дело с клиентами напрямую, поэтому обслуживание клиентов является огромной частью их бизнеса. В производстве, однако, важность обслуживания клиентов часто упускается из виду - что является ошибкой, поскольку потерянные клиенты могут означать миллионы долларов в потерянных продажах. Решения ИИ могут анализировать поведение клиентов, выявлять закономерности и прогнозировать будущие результаты. Наблюдение за фактическим поведением клиентов позволяет компаниям лучше отвечать их потребностям.
Нет единого мнения о том, является ли искусственный интеллект, заменяющий рабочие места в различных отраслях промышленности. По любому влияние искусственного интеллекта на рабочие места слишком очевидно. Проблема заключается в том, что современные технологии нарушают возможности трудоустройства оставив в будущем очень много людей без работы. Искусственный интеллект может улучшить любой бизнес, который использует большие данные для роста и создания конкурентного преимущества. Это означает, что возможности, основанные на искусственном интеллекте, такие как интеллектуальная автоматизация процессов, принятие решений на основе данных, прогностический менеджмент, прогностический анализ и так далее, могут иметь ценность для предприятий различных размеров и отрасли. В результате которого рабочие места могут уменьшиться конечно, но не до катастрофиечких размеров, потомучто на основе искусственного интеллекта собираются создавать ешё больше рабочих мест.
В заключении можно сказать, что искусственный интеллект поможет развитию многих отраслей производства, управления и образования. Но каким бы он не был сложным, человеческий фактор управления им обязателен.
Список литературы
1. Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу. Фрэнк Малкольм, Пол Рериг, Бен Принг, 2019.
2. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности. Томас Дэвенпорт, 2021
3. Моделирование инженерных задач и методика их решения. Ходжаева Д.Ф., Шарапова Н.А., Курбанова Ш.М.. Вестник науки и образования. № 6 (109). Часть 2, 2021.
