CC BY
6PPSUTLSC-2024
PRACTICAL PROBLEMS AND SOLUTIONS TO THE USE OF THEORETICAL LAWS IN THE SCIENCES OF THE 2IST CENTURY
tashkent, e-e may 2004 www.in~academy.uz
ЭВОЛЮЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ: ОТ ТЕОРИИ К
ПРАКТИКЕ В МИРЕ XXI ВЕКА
БМога Кепфаеуа 1Старший преподаватель, Ташкентский университет прикладных наук, улица Гавхар 1, Ташкент 100149, Узбекистан [email protected], ORCID ГО: 0000-0002-4337-3080 https://doi.org/10.5281/zenodo.13358796 Аннотация: Данная статья представляет собой обзор современного состояния и развития искусственного интеллекта (ИИ) и его приложений в различных сферах жизни. В статье рассматривается исторический контекст возникновения и развития концепций ИИ, начиная с ранних теоретических основ и экспертных систем, и продвигаясь к современным методам глубокого обучения и нейронным сетям. Особое внимание уделяется применению ИИ в медицине, финансах, производстве, транспорте и других областях. Статья также обсуждает вызовы и перспективы использования ИИ в XXI веке, включая этические вопросы, конфиденциальность данных и необходимость развития более гибких и адаптивных моделей. Эта статья призвана дать читателям обзор современного состояния и перспектив развития искусственного интеллекта, от его теоретических основ до практического применения в нашем мире.
Ключевые слова: Искусственный интеллект, эволюция, интеллектуальные системы, теоретические основы, практическое применение, XXI век, глубокое обучение, конфиденциальность данных, технологические вызовы, перспективы развития.
1 ВВЕДЕНИЕ
В мире XXI века наблюдается стремительное развитие информационных технологий и искусственного интеллекта, что приводит к значительным изменениям в нашем обществе и способе жизни. Интеллектуальные системы, которые когда-то казались лишь утопической фантазией или предметом научной дискуссии, сегодня становятся неотъемлемой частью нашей повседневной жизни и производственных процессов. В этой статье мы проведем подробный анализ эволюции интеллектуальных систем: от их теоретических основ и концепций до практического внедрения в различные сферы нашей жизни.
Первые шаги в направлении создания искусственного интеллекта были сделаны еще в середине XX века. Ученые и инженеры начали задумываться о том, как можно программно воспроизвести некоторые аспекты человеческого мышления, такие как логическое рассуждение, обучение на опыте и принятие решений. Эти теоретические исследования в области искусственного интеллекта привели к созданию первых экспертных систем, которые способны анализировать данные и давать рекомендации по принятию решений в специфических областях.
С развитием компьютерной техники и увеличением объема данных, доступных для анализа, интеллектуальные системы стали более
эффективными и широко применяемыми. Они нашли свое применение в различных сферах, таких как медицина, финансы, производство, транспорт и другие. Например, в медицине интеллектуальные системы используются для диагностики заболеваний, анализа медицинских изображений и разработки индивидуализированных лечебных режимов. В финансовой сфере они помогают в прогнозировании рыночных трендов, управлении инвестиционными портфелями и выявлении мошенничества.
Несмотря на значительные достижения в области интеллектуальных систем, остаются вызовы, которые нужно преодолеть. Проблемы этического использования, конфиденциальности данных и вопросы влияния на рынок труда требуют серьезного внимания и дальнейшего исследования. Кроме того, необходимо продолжать развивать более сложные и гибкие модели интеллектуальных систем, которые способны адаптироваться к изменяющимся условиям и обучаться на небольших объемах данных.
Эволюция интеллектуальных систем от теоретических концепций до практического внедрения в мире XXI века отражает огромные возможности и вызовы, с которыми мы сталкиваемся в этой области. Несмотря на сложности, интеллектуальные системы продолжают трансформировать наш мир, улучшая качество
PPSUTLSC-2024
PRACTICAL PROBLEMS AND SOLUTIONS TO THE USE OF THEORETICAL LAWS IN THE SCIENCES OF THE 2IST CENTURY
tashkent, e-e may 2004 www.in~academy.uz
жизни и создавая новые возможности для инноваций и развития.
2 ОСНОВЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
С середины XX века начали формироваться первые концепции и идеи о возможности создания машин, способных демонстрировать искусственный интеллект (ИИ). Этот период принёс с собой ряд важных вех в развитии компьютерных наук и кибернетики, а также открыл новые горизонты для исследования того, как можно программно воспроизвести некоторые аспекты человеческого мышления.
Одним из первых важных шагов в этом направлении было задумывание о том, как можно реализовать логическое мышление с использованием компьютеров. Программисты и учёные начали исследовать методы формализации логических операций, которые могли бы быть встроены в алгоритмы компьютерных программ. Например, идея символьной логики стала одним из основных принципов, лежащих в основе разработки первых систем искусственного интеллекта.
Другим важным аспектом, который учёные стали изучать, было обучение и принятие решений. Как можно научить компьютер "думать" и "учиться" на основе предоставленной информации? Этот вопрос привёл к развитию областей машинного обучения и нейронных сетей, которые стали ключевыми элементами многих современных интеллектуальных систем.
Теоретические исследования в области искусственного интеллекта привели к созданию первых практических приложений этой технологии -экспертных систем. Экспертные системы были созданы для того, чтобы анализировать данные и знания экспертов в специфических областях и использовать их для принятия рекомендаций и принятия решений. Например, MYCIN, разработанная в 1970-х годах, была экспертной системой в области медицинской диагностики, способной анализировать данные о симптомах и лечении, чтобы предоставить рекомендации по диагностике инфекционных болезней.
Таким образом, эта часть статьи описывает начальные этапы развития интеллектуальных систем, начиная с теоретических концепций искусственного интеллекта и заканчивая созданием первых практических приложений, таких как экспертные системы, которые стали отправной точкой для дальнейшего развития этой области.
3 ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ В РЕАЛЬНОМ МИРЕ
Интеллектуальные системы в настоящее время находят широкое применение в различных сферах, изменяя нашу жизнь и повседневные процессы. С развитием компьютерной техники и увеличением объёма данных, интеллектуальные системы стали более эффективными и широко применяемыми.
Медицина становится одним из ключевых примеров, где эти системы используются для диагностики различных заболеваний. Они могут анализировать медицинские данные пациентов, истории болезней, результаты лабораторных исследований и создавать рекомендации по лечению. Кроме того, интеллектуальные системы могут помогать в разработке
индивидуализированных лечебных режимов, учитывая особенности каждого пациента. Ещё одним примером в медицине является использование интеллектуальных систем для анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, МРТ и УЗИ, с целью выявления патологий и помощи в диагностике.
В финансовой сфере интеллектуальные системы также играют важную роль. Они могут анализировать большие объёмы данных о рыночных трендах и предсказывать возможные изменения цен на финансовых рынках. Это позволяет инвесторам принимать более обоснованные решения при управлении своими инвестиционными портфелями. Кроме того, интеллектуальные системы могут быть использованы для выявления мошенничества в финансовых операциях, анализируя транзакционные данные и выявляя аномалии или необычные образцы поведения.
Рассмотрим несколько реальных примеров применения интеллектуальных систем:
1. Медицина:
■ Системы помощи в диагностике заболеваний: Например, IBM Watson Health используется для анализа медицинских данных, включая симптомы, медицинские истории пациентов и результаты обследований, для помощи в диагностике рака, сердечно-сосудистых заболеваний и других патологий. Система анализирует медицинские исследования, клинические данные, информацию о лечении и экспертные мнения, чтобы помочь врачам разрабатывать наилучшие планы лечения для своих пациентов. Применение таких систем повышает точность диагностики и эффективность лечения рака.
■ Разработка индивидуализированных лечебных режимов: Интеллектуальные системы могут анализировать данные о пациенте, включая
PPSUTLSC-2024
PRACTICAL PROBLEMS AND SOLUTIONS TO THE USE OF THEORETICAL LAWS IN THE SCIENCES OF THE 2IST CENTURY
TASHKENT.MM.Y20M WWW.in-aCademy.UZ
генетическую информацию, личные факторы и результаты предыдущего лечения, для разработки оптимального лечебного плана, учитывающего уникальные особенности каждого человека.
■ Анализ медицинских изображений: Системы компьютерного зрения и глубокого обучения используются для автоматического анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, КТ и МРТ, для выявления аномалий и патологий, что помогает в более точной диагностике.
2. Финансы:
■ Алгоритмы торговли на финансовых биржах: Многие финансовые компании используют интеллектуальные системы для разработки алгоритмов торговли на финансовых рынках. Эти алгоритмы анализируют большие объемы данных о рыночной динамике, новостях, событиях и других факторах, чтобы автоматически принимать решения о покупке или продаже финансовых инструментов. Примером такой системы может быть высокочастотная торговля, где интеллектуальные алгоритмы реагируют на рыночные изменения в реальном времени.
■ Прогнозирование рыночных трендов: Интеллектуальные системы анализируют большие объемы финансовых данных, включая исторические цены акций, объемы торгов, новостные потоки и макроэкономические показатели, для прогнозирования будущих движений рынка и помощи инвесторам в принятии решений.
■ Управление инвестиционными портфелями: Системы роботизированного управления портфелями (Robo-Advisors) используют алгоритмы и искусственный интеллект для автоматического управления инвестиционными портфелями клиентов, оптимизируя их состав с учетом целей, рисков и временных горизонтов инвестирования.
■ Выявление мошенничества: Интеллектуальные системы анализируют финансовые транзакции, идентифицируют аномалии и необычные образцы поведения, которые могут указывать на мошеннические действия, такие как отмывание денег или кражи личных данных.
3. Транспорт: Автономные автомобили.
■ Интеллектуальные системы широко применяются в разработке автономных автомобилей. Эти системы используют датчики, камеры, лидары и другие технологии для сбора данных о дорожной обстановке и окружающей среде, а затем используют алгоритмы машинного обучения для принятия решений о безопасном управлении автомобилем. Примером компании,
разрабатывающей автономные автомобили, является Waymo, дочерняя компания Google.
4. Образование: Персонализированное обучение.
■ Интеллектуальные системы используются в образовании для предоставления
персонализированных образовательных материалов и поддержки ученикам. Например, платформа Khan Academy использует алгоритмы машинного обучения для адаптации обучающего контента к уровню знаний и скорости обучения каждого ученика, что позволяет им получать образование, соответствующее их индивидуальным потребностям и способностям.
Эти примеры показывают, как интеллектуальные системы активно применяются в современном мире, преобразуя различные сферы деятельности и обеспечивая новые возможности для повышения эффективности, точности и комфорта в нашей повседневной жизни. 4 ВЫЗОВЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ Несмотря на значительные достижения в области интеллектуальных систем, перед нами стоят существенные вызовы и проблемы, которые требуют внимания и решения. В этой части статьи мы рассмотрим некоторые из этих вызовов и их потенциальные решения.
Проблема этического использования
искусственного интеллекта:
Использование искусственного интеллекта в различных сферах жизни вызывает серьезные вопросы в области этики. Прозрачность алгоритмов становится важным вопросом, особенно в случаях, когда решения, принимаемые искусственными системами, имеют серьезные последствия для людей. Например, в сфере судебной практики прозрачность алгоритмов, определяющих сроки заключения или выдачи приговоров, может быть важным фактором для обеспечения справедливости.
Конфиденциальность данных также становится значительным аспектом в использовании искусственного интеллекта. Сбор и обработка больших объёмов данных о пользователях может создать риски для их конфиденциальности и приватности. Продвинутые технологии шифрования и защиты данных могут помочь решить эту проблему, обеспечивая безопасность личной информации.
Влияние на рынок труда является ещё одним вызовом, связанным с развитием искусственного интеллекта. Автоматизация процессов и замена трудоёмких задач роботами и компьютерными системами может привести к утрате рабочих мест в некоторых отраслях. Однако, та же технология
"¿J PPSUTLSC-2024
. -.(¡.¿if.I PRACTICAL PROBLEMS AND SOLUTIONS TO THE USE OF THEORETICAL LAWS IN THE SCIENCES Of THE 2IST CENTURY
TASHKENT. 0-8 MAY 2024
может создать новые возможности для труда, требующего высококвалифицированных
специалистов, а также стимулировать создание новых сфер деятельности.
Необходимость развития более сложных и гибких моделей:
Существующие модели искусственного интеллекта часто ограничены своей способностью адаптироваться к изменяющимся условиям и обучаться на ограниченных объёмах данных. Это может привести к недостаточной эффективности и точности систем в реальных ситуациях.
Развитие более сложных и гибких моделей искусственного интеллекта, способных быстро адаптироваться к новой информации и изменяющимся условиям, является важным направлением исследований. Например, применение техник обучения с подкреплением и обучения без учителя может помочь системам справляться с более сложными задачами и обучаться на более малых объёмах данных.
В целом, эти вызовы и перспективы показывают, что развитие искусственного интеллекта требует не только технических инноваций, но и внимания к этическим, социальным и правовым аспектам его использования. Успешное преодоление этих вызовов позволит нам максимально использовать потенциал интеллектуальных систем в улучшении нашей жизни и общества в целом. 5 ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Эволюция интеллектуальных систем от теоретических концепций до их практического внедрения в мире XXI века является важным отражением наших колоссальных достижений и сопутствующих вызовов в этой области. Переход от абстрактных идей к реальным применениям подчеркивает мощь и потенциал, который содержится в интеллектуальных системах, и их значимость для нашего будущего.
Например, рассмотрим медицинскую сферу. Интеллектуальные системы, способные
анализировать медицинские данные и помогать в диагностике заболеваний, уже сегодня спасают жизни и улучшают качество медицинского обслуживания. Они не только облегчают работу врачей, но и позволяют предоставлять более точные диагнозы и рекомендации по лечению.
В финансовой сфере интеллектуальные системы прогнозируют рыночные тренды, оптимизируют инвестиционные портфели и помогают выявлять мошенничество. Это не только улучшает финансовые решения, но и повышает надёжность и безопасность финансовых операций.
www.in-academy.uz
Однако перед нами стоят и вызовы. Этические вопросы, конфиденциальность данных и вопросы рабочей силы требуют серьёзного внимания и обсуждения. Необходимо найти баланс между использованием технологий и обеспечением безопасности, приватности и справедливости.
В заключении, несмотря на сложности, которые мы встречаем на нашем пути, интеллектуальные системы продолжают трансформировать наш мир. Они улучшают качество жизни, создают новые возможности для инноваций и развития, и позволяют нам смотреть в будущее с оптимизмом и надеждой. Сохранение этой динамичной эволюции интеллектуальных систем требует сотрудничества, внимания к этическим аспектам и постоянного стремления к улучшению.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
[1] Russell, S., & Norvig, P. (2020). "Artificial Intelligence: A Modern Approach." Pearson.
[2] Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). "Artificial Intelligence for the Real World." Harvard Business Review.
[3] Topol, E. J. (2019). "Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again." Basic Books.
[4] Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). "Deep Learning." MIT Press.
[5] Müller, V. C., & Bostrom, N. (2016). "Future progress in artificial intelligence: A survey of expert opinion." In Fundamental issues of artificial intelligence (pp. 555-572). Springer.
[6] Domingos, P. (2015). "The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World." Basic Books.
[7] Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). "The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies." W. W. Norton & Company.
[8] Кенджаева Д.Х. Использование цифровых технологий и технологий искусственного интеллекта в современном образовании // Интернаука: электрон. научн. журн. 2024. № 6(323). URL:
https://internauka.org/journal/science/internauka/323 (дата обращения: 23.02.2024).
[9] Arora, P., & Hosanagar, K. (2019). "The Gig Economy: Research and Policy Implications of Labor Market Transformation." Journal of Marketing Research, 56(5), 677-688.
[10] Шадманова Г., Каримова Х.Х., Кенджаева Д.Х. Онлайн-курсы открытого доступа как
PPSUTLSC-2024
PRACTICAL PROBLEMS AND SOLUTIONS TO THE USE OF THEORETICAL LAWS IN THE SCIENCES OF THE 2IST CENTURY
TASHKENT.MM.Y20M WWW.in-aCademy.UZ
инновационный инструмент модернизации системы высшего образования // Интернаука: электрон. научн. журн. 2019. № 23(105). URL: https://internauka.org/journal/science/internauka/105 (дата обращения: 13.04.2024).
[11] Silver, D., Schrittwieser, J., Simonyan, K., Antonoglou, I., Huang, A., Guez, A., ... & Hassabis, D. (2017). "Mastering the Game of Go Without Human Knowledge." Nature, 550(7676), 354-359.
[12] Taddeo, M., & Floridi, L. (2018). "How AI Can Be a Force for Good." Science, 361(6404), 751752.
[13] Kendjayeva , D. K. (2024). Zamonaviy ta'limda raqamli texnologiyalar va sun'yiy intellekt texnologiyalaridan foydalanish. Golden Brain, 2(5), 207-213.
