CC BY
2
способствует увеличению срока службы и эффективности оборудования.
Механика материалов является важнейшим аспектом при проектировании и эксплуатации энергетических установок. Применение современных металлов, сплавов, полимеров и композитных материалов позволяет значительно повысить эффективность и долговечность компонентов энергетических систем. Исследования в области новых материалов и технологий их обработки открывают перспективы для создания более эффективных и экологически безопасных энергетических установок, способных удовлетворить растущие потребности в энергии. Список использованной литературы:
1. Иванов В.А., Петрова И.Н. Металлы и сплавы в энергетических системах. - М.: Энергия, 2020. - 456 с.
2. Дьяконов С.Н. Полимеры в энергетике: технологии и перспективы. - СПб: Наука, 2022. - 240 с.
3. Бондарь Л.М. Наноматериалы для энергетических систем. - Новосибирск: Сибирское университетское издательство, 2021. - 312 с.
© Атаев Р., Атаназаров Ы., Хусеинов Б., Гурбангулыев П., 2024
УДК 62
Байрамова Т.
преподаватель Тачмухаммедова Б.
студент
Туркменского государственного финансового института
ЭВОЛЮЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: СОВРЕМЕННЫЕ ДОСТИЖЕНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ
Искусственный интеллект (ИИ) за последние несколько десятилетий претерпел значительные изменения. От первоначальных попыток создать "умные машины" до современных алгоритмов глубокого обучения и нейронных сетей, ИИ развивается с ошеломляющей скоростью. На сегодняшний день ИИ не только активно используется в самых разных областях, от здравоохранения до финансов, но и продолжает открывать новые горизонты для разработки инновационных технологий и решений. В этой статье рассматриваются основные достижения ИИ в последние годы, а также возможные направления его развития в будущем.
Одним из самых значимых достижений является развитие глубокого обучения (deep learning). Этот метод обучения, основанный на многослойных нейронных сетях, позволил значительно улучшить результаты в ряде областей, включая обработку изображений, распознавание речи, машинный перевод и многие другие. С помощью глубокого обучения ИИ достиг новых высот в распознавании объектов и лиц, а также в создании текстов и генерации изображений.
ИИ в здравоохранении уже используется для диагностики заболеваний, разработки новых препаратов, а также для персонализированного лечения. Программы, обученные на большом объеме медицинских данных, могут точно определять заболевания на ранних стадиях, а также помогать врачам в принятии решений. Например, нейросети уже активно используются в рентгенографии для обнаружения опухолей, а также в генетических исследованиях для прогнозирования заболеваний, таких как рак или сердечно-сосудистые заболевания.
ИИ играет важную роль в разработке автономных автомобилей и беспилотных летательных аппаратов. Алгоритмы ИИ способны анализировать огромные объемы данных в реальном времени
(например, данные с датчиков, камер и радара) и принимать решения о движении транспортного средства, избегая препятствий и принимая во внимание дорожные условия. Хотя технологии автопилотов все еще находятся в стадии разработки, они уже успешно используются в ограниченных условиях, таких как парковка и короткие поездки.
Искусственный интеллект в финансовом секторе ИИ активно внедряется в финансовую индустрию, где его используют для анализа рынка, прогнозирования цен, управления рисками и даже для автоматизированной торговли. Алгоритмическая торговля и роботы-консультанты уже доказали свою эффективность, а системы ИИ способны выявлять подозрительные финансовые операции, предотвращая мошенничество.
Обучение с подкреплением — это подход, при котором агент (например, ИИ-система) учится взаимодействовать с окружающей средой, получая "награды" или "наказания" в зависимости от своих действий. Это позволяет развивать более сложные модели поведения, такие как игры (например, успехи ИИ в таких играх, как Go и шахматы), робототехнику, а также оптимизацию различных процессов в промышленности и бизнесе.
Одним из ярких примеров современных достижений ИИ является создание генеративных моделей, таких как генеративно-состязательные сети (GAN). Эти сети могут создавать фотографии, музыку, тексты, а также искусственные лица и другие изображения, которые практически невозможно отличить от реальных. Искусственное творчество, включая создание произведений искусства, музыки и даже литературы, становится новым и захватывающим направлением в области ИИ.
Одним из главных вызовов для ИИ является его "черный ящик". Современные модели ИИ, такие как глубокие нейронные сети, могут быть чрезвычайно эффективными, но их решения часто трудно объяснить или понять. В ответ на этот вызов развивается область объяснимого ИИ (XAI), которая направлена на создание моделей, решения которых можно интерпретировать. Это особенно важно в таких областях, как медицина и право, где прозрачность и объяснимость решений имеют критическое значение.
Развитие ИИ порождает множество этических и социальных вопросов. Одним из них является защита личных данных и конфиденциальности. ИИ-системы, использующие большие объемы персональных данных, могут подвергать риску конфиденциальность пользователей, если данные используются неправомерно или с нарушением прав человека. Этические проблемы также касаются вопросов предвзятости ИИ, так как алгоритмы могут отражать предвзятые мнения, основанные на данных, которые они анализируют.
С развитием технологий возникает также вопрос безопасности. Как обеспечить, чтобы ИИ не стал угрозой для людей? Один из важнейших аспектов — создание систем безопасности, которые позволят предотвратить неконтролируемые или опасные действия ИИ. Это может включать как технические меры (например, системы мониторинга и ограничения), так и юридические рамки, регулирующие использование ИИ в различных сферах.
С автоматизацией и внедрением ИИ в различные сферы труда возникают опасения по поводу потери рабочих мест. Многие задачи, которые ранее выполнялись людьми, теперь могут быть выполнены более эффективно ИИ-системами. Это требует переобучения работников и создания новых профессий, которые будут связаны с разработкой и управлением ИИ.
Список использованной литературы:
1. https://tdh.gov.tm/tk - официальный сайт Государственного информационного агентства Туркменистана.
2. https://fin Economic.gov.tm - официальный сайт Министерства финансов и экономики Туркменистана.
© Байрамова Т., Тачмухаммедова Б., 2024
