CC BY
50
бизнес-компетенций / С. Ю. Александров // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. - 2015. - № 3. - С. 79-83.
2. Дельман, О. А. Формирование интеграционных структур в условиях глобализации экономики / О. А. Дельман, В. А. Важоров // Актуальные проблемы экономической теории и региональной экономики. - 2014. - № 4. - С. 53-58.
3. Татуев, А. А. Новый этап промышленного развития российской экономики / А. А. Татуев, Е. Н. Стефанчук, М. М. Хоханов // Экономика в промышленности. - 2014. - № 1. - С. 9-14.
Литвинов Д.О. студент 4 курса Лениногорский филиал «Казанский национальный исследовательский технический
университет им. А.Н. Туполева-КАИ» Россия, г. Лениногорск ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ARTIFICIAL INTELLIGENCE
В данной статье описывается такая технология как искусственный интеллект. Данная технология быстро развивается в настоящее время. Она бы смогла облегчить многие аспекты человеческой жизни. Я хочу рассказать о наиболее перспективных направлениях.
This article describes this technology as artificial intelligence. This technology is developing rapidly at present. This technology would have been able to facilitate many aspects of human life. I want to tell you about the most promising directions.
Ключевые слова: искусственный интеллект, технология, сеть, система, приложения.
Keywords: artificial intelligence, technology, network, system, application.
Искусственный интеллект - это область информатики, которая изучает интеллектуальные возможности с помощью вычислительных устройств, а также создания интеллектуальных машин, в том числе и интеллектуальных компьютерных программ.
Термин искусственный интеллект появился давно, примерно в 1956 г., но интегрироваться в повседневную жизнь стал недавно. Многие люди думают, что искусственный интеллект это нечто сверхъестественное, но на самом деле он рядом. К примеру, взять любой современный смартфон, в нем реализованы такие функции как синтезатор речи, распознаватель текста. Также, мы часто пользуемся поисковой системой Google, и в их приложения внедрен искусственный интеллект, такой как распознаватель речи, текста. Все вышеперечисленное всего лишь небольшая частичка в развитии искусственного интеллекта.
Ниже приведены наиболее перспективные технологии искусственного интеллекта.
Нейронные сети
Нейронные сети представляют собой искусственную модель биологических нейронных сетей мозга, которая состоит из простых, однотипных искусственных нейронов. Нейронную сеть можно представить в виде направленного графа, в котором вершины являются искусственными нейронами, а связи между нейронами являются дугами.
Область применения данной технологии - автоматизация производства, экономика и бизнес, распознавание текста и речи, анализ текстов и т. д. Ниже описывается связь нейронных сетей и информационных технологий.
Определение предмета текстовых сообщений - это очень хороший пример применения нейросетей. Большинство серверов по опубликованию новостей в интернете используют данную технологию. Она работает на принципе определения значения ключевых слов по контексту. При помощи данной технологии появляется возможность автоматической классификации огромных потоков текстовых сообщений. Также эта технология широко используются в рекламе. Технология определяет интересы пользователей Интернета и на основе полученных данных предлагает рекламу соответствующей тематики.
Эволюционные вычисления
Эволюционные вычисления используются как автономные системы в качестве секретарей, планировщиков работ, виртуальных продавцов. Основным направлением развития является разработка эффективного взаимодействия программного обеспечения с людьми, интеллектуальных оболочек, языков управления.
Данные системы активно внедряются в бытовые устройства, которые сумели бы готовить пищу, прибирать помещения, являться автопилотом в автомобиле. При объединении автономных агентов появляется возможность решать более сложные задачи, таких как исследование большого массива данных.
Военные технологии
Данная отрасль является очень перспективной. Ведь если бы получилось реализовать внедрение искусственного интеллекта в военную технику, то жертвы при военных действиях сводились бы к минимуму. На сегодняшний день существуют беспилотные самолеты-разведчики, которые помогают собирать информацию о враге. Данный пример, я думаю, является наиболее пригодным для использования, ведь на них возложена не столь большая ответственность.
Существует много нерешенных задач, таких как: недостатки систем автоматического распознавания, неспособность абсолютно точного распознавания своих и чужих, непонимание поведения в незнакомой среде. Из-за этих проблем не удается в полной мере использовать искусственный интеллект в военных целях.
В заключении хочется сказать, сфера ИИ развивается медленно, но верно, продвигаясь вперед. Скорость развития будет зависеть от новых
открытий в таких дисциплинах, как теория вероятности и нечетная логика, а также от расшифровки принципа человеческой психики.
Использованные источники:
1. Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети: Интернет сайт: НОУ «ИНТУИТ» [Электронный ресурс]. 2015. URL: http://www.mtuit.ra/studies/courses/6/6/lecture/178 (дата обращения: 05.01.2016).
2. Искусственный интеллект: Википедия [Электронный ресурс]. 2016.URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственный_интеллект (дата обращения: 26.12.2015).
Лощакова Э. У. старший преподаватель кафедра технологии машиностроения и приборостроения Казанский национальный исследовательский технический
университет им. А.Н. Туполева-КАИ Россия, РТ, г. Лениногорск ЗАВИСИМОСТЬ КОРРОЗИОННОЙ СТОЙКОСТИ СВАРНЫХ СОЕДИНЕНИЙ ОТ ВЕЛИЧИНЫ ЗЕРНА АУСТЕНИТА
В статье рассмотрены вопросы коррозионной стойкости сварных соединений, а именно, склонность к межкристаллитной коррозии в активных средах в зависимости от величины зерна аустенита.Влияние легирующих элементов на коррозионную стойкость сварного шва.
Ключевые слова: аустенит, зона термического воздействия, межкристаллитная коррозия, легирование, сенсибилизация.
Энергетическое воздействие сварочного процесса вызывает, как правило, неблагоприятные изменения в структуре свариваемого материала. Формируемая в сварных соединениях гетерогенная структура значительно отличается по своим механическим свойствам и эксплуатационным параметрам от структуры и свойств основного металла [5,152].
Проявлению межкристаллитной коррозии (МКК) легированных сталей способствуют активность рабочих сред и высокая цикличность эксплуатационных режимов. Данный вид износа обусловлен в основном растворением пограничных зерен, обедненных коррозионностойкими компонентами.
Известно, что металл одного класса с различной структурой по-разному проявляет себя в коррозионно-активных средах [1;4]. Склонность к МКК зависит от величины зерна. Металл с мелкозернистой структурой устойчивее в активных средах, чем с крупнозернистой.
Зерно аустенита является одной из важнейших структурных характеристик сталей. Различают следующие понятия о зерне аустенита: начальное, наследственное (или природное) и действительное.
Стали с крупным действительным зерном аустенита более склонны к короблению и образованию трещин от внутренних напряжений при сварке.
