Введение 3
1. Теоретические основы использования искусственного интеллекта в социальных проектах 4
1.1. Определение искусственного интеллекта 4
1.2. История развития искусственного интеллекта 6
1.3. Современное состояние искусственного интеллекта 8
2. Возможности использования искусственного интеллекта в социальных проектах 13
2.1. Этапы развития искусственного интеллекта в управлении проектами 13
2.2. Области применения искусственного интеллекта и возможные препятствия 15
2.3. Искусственный интеллект и успех проекта в социальных проектах 17
Заключение 22
Список литературы 24
Читать дальше
В результате проделанной работы решены следующие задачи: рассмотрено определение искусственного интеллекта; описана история развития искусственного интеллекта; представлено современное состояние искусственного интеллекта; описаны этапы развития искусственного интеллекта в управлении проектами; проанализированы области применения искусственного интеллекта и возможные препятствия; показан искусственный интеллект и успех проекта в социальных проектах.
Проведенное в сообщении рассмотрение подводит к использованию креативности в качестве параметра для оценивания интеллекта на любом уровне, также на допсихическом и предбиологическом. Речь идет при этом о наличии тех или иных признаков интеллекта, но не о назывании конкретного сочетания признаков интеллектом. Оценивание по признаку креативности осуществляется с инструментальной стороны установлением степени аккумулирования в объекте свойств в направлении от автоматичности к нестереотипичности и креативности. Функциональное оценивание проводится путем тестирования с решением стандартного набора задач проблемного свойства. Основными градациями для оценивания решений являются: точные, приближенные, размытые, расширенные и трансформирующие решения.
Подход к интеллектуализации объектов и технологических процессов, основывающийся на оценке креативности, представляет собой шаг на пути к выработке обобщенного механизма нестереотипного регулирования и самоорганизации для решения задач управления.
Частичную реализацию описанного подхода иллюстрирует система логического проектирования, в которой синтез объекта происходит путем экспликация поведения объекта методом построения полного протокола поведения с актуализацией фрагментов решений в виде элементов структуры создаваемого объекта.
В качестве основы модели телекоммуникационной сети предложено использовать базовый блок, в состав которого входят системы, моделирующие входящие и исходящие интерфейсы, как физические, так и логические; и блок обработки, который является моделью основного обслуживающего устройства. В модели телекоммуникационной сети данные системы, рассматриваются, как ветви, обладающие направлением и ограниченные узлами.
На сегодняшний день решение задачи распределения ресурсов телекоммуникационной сети значительно усложняется. Это связано в большей степени с ростом числа устройств данных сетей, вектор развития которых направлен в сторону всепроникающих сенсорных сетей, увеличением количества связей между ними и динамически изменяемой структурой сети. Предлагаемый в работе метод анализа телекоммуникационных сетей, обеспечивающий учет процессно-структурного взаимодействия информационных потоков и топологии сетей, позволит получить решение задачи распределения ресурсов с небольшими вычислительными затратами, и, при этом, уменьшить задержки при динамическом управлении сетевыми элементами, обеспечив равномерную загрузку устройств сети, что приведет к снижению времени задержки в транзитных и оконечных узлах сети связи и повышению качества обслуживания информационных потоков в телекоммуникационных сетях.
Читать дальше
1. Александрович А.Е. Проектирование высоконадежных информационно-вычислительных систем / А.Е. Александрович. - М.: ГЛТ , 2018. - 144 c.
2. Алексеев Е.Б. Проектирование и техническая эксплуатация цифровых телекоммунных систем и связей: Учебное пособие / Е.Б. Алексеев. - М.: ГЛТ, 2017. - 392 c.
3. Джордан Дж. Роботы / Пер. с англ. - М.: Издательская группа «Точка»: Аль-пина Паблишер, 2017. - 272 с.
4. Зыль С. Проектирование, разработка и анализ программного обеспечения систем реального времени / С. Зыль. - СПб.: BHV, 2018. - 336 c.
5. Коваленко В.В. Проектирование информационных систем: Учебное пособие / В.В. Коваленко. - М.: Форум, 2019. - 320 c.
6. Олифер В.Г. компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы / В.Г. Олифер. – СПб.: Питер, 2018. - 672с.
7. Горлов Н.И. Оптические линии связи и пассивные компоненты ВОСП. Учебное пособие / Н.И. Горлов.- Новосибирск, 2017. -229 с.
8. Петров А.А. Цифровая экономика: вызов России на глобальных рынках // Торговая политика. - 2018. - № 1. - С. 44-74.
9. Последнее изобретение человечества: Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens: Научно-популярное / Баррат Д. -М.:Альпина нон-фикшн, 2016. - 304 с.
10. Петренко К.К. Искусственный интеллект как решение прогностических проблем на железнодорожном транспорте на примере компании ОАО «РЖД» // Научная электронная библиотека e-library. 2017. - 143 с.
11. Семенов А.Б. Проектирование структурированных кабельных систем и их компонентов / А.Б. Семенов. - М.: ДМК Пресс, 2018. – 415 с.
12. Симакова Н.Н. Организация рабочих мест с персональными электронно-вычислительными машинами (ПЭВМ): учеб. пособие / Н.Н. Симакова // Сиб. гос. ун-т телекоммуникаций и информатики. - Новосибирск: СибГУТИ, 2018. - 78 с.
13. Фокин В.Г. Проектирование оптической сети доступа: Учебное пособие / В.Г. Фокин // ГОУ ВПО «СибГУТИ». - Новосибирск, 2019. - 206с.
14. Шанахан М. Технологическая сингулярность / Пер. с англ. - М.: Издательская группа «Точка»: Альпина Паблишер, 2017. - 256 с.
15. Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные системы: учебник. – М.: Лаборатория знаний. 2018. — 221 с.
Читать дальше