CC BY
564=
Z(Y - х )2 f6.
- (6)
n - m
Для определения границ интервалов используется интервальное неравенство:
Yt - tas< Ynp < Yt + tas (7)
Таким образом, для построения количественной модели, отображающей тенденцию качественных показателей производства льнопродукции в динамике (по отдельным этапам технологического процесса), целесообразно использовать метод аналитического выравнивания. Проверив трендовую модель на адекватность, осуществляют прогнозирование качественных показателей прроизводства льнопродукции.
Список литературы
1. БекВ.Л. Теорiя статистики: Курс лекцш. Навчальний поабник. К.: ЦУЛ, 2003. 288 с.
2. Чухлеб А.В. Аналитическая оценка производства льнопродукции в Украине // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук, 2014. № 9. С. 193-195.
РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МЕНЕДЖМЕНТЕ
12 3
Ильин А.С. , Панченко Г.М. , Ковалёва М.В.
1Ильин Алексей Сергеевич - студент; 2Панченко Глеб Михайлович - студент; 3Ковалёва Марина Владимировна - кандидат экономических наук, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Хабаровский государственный университет экономики и права, г. Хабаровск
Аннотация: в статье представлена периодизация развития систем искусственного интеллекта, дано определение искусственного интеллекта и конкретизированы его элементы. Определены сферы применения искусственного интеллекта. Представлен опыт внедрения отдельных элементов искусственного интеллекта российскими предприятиями.
Ключевые слова: искусственный интеллект, история развития искусственного интеллекта, сферы применения искусственного интеллекта.
В настоящее время менеджмент на основе искусственного интеллекта набирает все большую популярность. В современных условиях система управления организаций и, HR-сфера в частности, находится под неизбежным влиянием цифровой инновационной трансформации: бизнес-аналитики, искусственного интеллекта и других передовых технологий.
Область научного знания об искусственном интеллекте сформировалось в середине XX века, однако работы в этом направлении велись с древних времен. О прототипах современных систем искусственного разума можно говорить начиная с 1950-х гг. [1]. Этапы становления искусственного интеллекта представлены в таблице 1.
Понятие «интеллект» образовано от латинского слова inteUectus - ум, рассудок, разум, мыслительные способности. В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта: искусственный интеллект - это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих
50
возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т.д. [3]
Таблица 1. Этапы развития искусственного интеллекта
Периоды развития Характеристика
Нейрон и нейронные сети (1950г.) Он связан с появлением первых машин последовательного действий для решения задач сугубо вычислительного характера.
Эвристический поиск (1960г.) В «интеллект» машины добавились механизмы поиска, сортировки, простейшие операции по обобщению информации. Это стало новой точкой отсчета в развитии и понимании задач автоматизации деятельности человека.
Представление знаний (1970г.) Учеными была осознана важность знаний для синтеза интересных алгоритмов решения задач.
Обучающие машины (1980г.) Четвертый этап развития ИИ стал прорывным. С появлением экспертных систем в мире начался принципиально новый этап развития интеллектуальных технологий.
Автоматизированные и обрабатывающие сети (1990г.) Усложнение систем связи и решаемых задач потребовало качественно нового уровня «интеллектуальности» обеспечивающих программных систем.
Робототехника (2000г.) Область применения роботов достаточно широка и простирается от автономных газонокосилок и пылесосов до современных образцов военной и космической техники.
Сингулярность (2008 - настоящее время) Создание искусственного интеллекта и самовоспроизводящихся машин, интеграция человека с вычислительными машинами, либо значительное скачкообразное увеличение возможностей человеческого мозга за счёт биотехнологий.
К элементам искусственного интеллекта можно отнести системы автоматического проектирования, естественно-языкового общения, обработки визуальной информации, речевого общения, экспертные системы.
Представим в таблице 2 некоторые сферы применения искусственного интеллекта [2]. Становится очевидным, что технологии искусственного интеллекта проникли практически во все области функционирования организации.
Таблица 2. Сферы применения искусственного интеллекта
Сферы применения Характеристика
1 2
Медицина Регулярная диагностика здоровья, разработка лекарств, телемедицина
Образование Беспристрастность оценивания студентов, индивидуальные программы
Финансы Предотвращение мошенничества, обслуживание клиентов, контроль правомерности действий банков
Транспорт Безопасность на дорогах, расписание транспорта «онлайн», разгрузка дорожных «пробок»
Менеджмент Автоматизация бизнес-процессов, снижение издержек, повышение качества продукции
Управление персоналом и др. Прогнозирование и планирование потребности в кадрах, поиск и отбор кандидатов, оценка персонала
Тем не менее, в современных условиях все чаще и чаще российские предприятия начинают внедрять элементы искусственного интеллекта в свою деятельность.
Рассмотрим опыт применения отдельных программ цифрового управления человеческими ресурсами российскими предприятиями (таблица 3).
Таблица 3. Опыт внедрения отдельных элементов искусственного интеллекта российскими
предприятиями
Компани я Наименован ие программы Содержание Некоторые результаты от внедрения
ПАО «Сбербан к» Система помощи клиентам Автоматизирование работы банка с клиентами. Увеличение прибыли, за счёт сокращения рабочих мест, замена 3000 сотрудников на одного робота.
ПАО «Мегафо н» Виртуальный помощник «Елена» Помощь в корректировке графиков работы розничных салонов, а так же управление ассортиментом Рациональный подбор ассортимента в различные районы города, за счёт чего увеличивается объем продаж.
«CocaCola HBS Россия» Менеджер по подбору персонала -робот Вера Поиск резюме, обзвон, консультирование кандидатов по обзвон вопросам, первичное видео собеседование. Сокращение времени обзвона кандидатов с 3-4 недель до 2-3 часов, а времени найма работников с 20 дней до 5,5 дней.
Исходя из таблицы 3 можно сделать вывод, что сфера HR-менеджмента является одной из наиболее перспективных для внедрения искусственного интеллекта. На ряду с очевидными плюсами от внедрения передовых технологий, отметим и некоторые минусы. Так, например, люди не хотят разговаривать с автодозвонщиком Верой, которая отвечает только на заранее сформулированные вопросы, и не дает консультаций по индивидуальным вопросам. Неизменная интонация голоса и темп речи, ассоциация с бездушной машиной - все эти факторы снижают восприимчивость человека к разговору с менеджером-роботом.
Таким образом, искусственный интеллект хоть и развивается стремительными темпами на мировом рынке, но пока рано говорить о полноценном применении данных технологий, можно говорить лишь об использовании отдельных его элементах. Необходимо помнить, что он является вспомогательным инструментом, берущим на себя функции по выполнению достаточно простой, монотонной работы. Это позволяет высвобождать время для решения топ-менеджментом и HR-специалистами более сложных и инновационных задач.
Список литературы
1. Двадцатов Р.В., Иванова И.В. История появления и развития искуссвтенного интеллекта / Р.В. Двадцатов, И.В. Иванова Вопросы образования и науки: теоретический и методический аспекты: сб. научных трудов по материалам Междунар. Научно-практич. конф. (31 мая 2014 г.); под ред. А.А. Довлатова. Тамбов : ООО «Консалтинговая компания Юком», 2014. С. 50-53.
2. Искусственный интеллект VS финансовый менеджмент [Электронный ресурс]. URL: http ://www.sbr. in.ua/?p=620/ (дата обращения: 07.12.2018).
3. Муртазин Н.С., Аюпова С.Г. Роль искусственного интеллекта в менеджменте / Н.С. Муртазин, С.Г. Аюпова. Современные проблемы развития техники, экономики и общества: мат. II Междунар. научно-практич. очно-заочной конференции (4 апреля 2017 г.); под ред. А.В. Гумерова. С. 185-187.
