CC BY
1
Светодиоды являются одним из наиболее эффективных решений для освещения. Они потребляют значительно меньше энергии, чем традиционные лампы, и имеют длительный срок службы. Переход на LED-освещение может существенно снизить расходы на электроэнергию.
2. Умные системы управления
Умные технологии позволяют оптимизировать потребление энергии в домах и предприятиях. Умные термостаты, датчики движения и автоматизированные системы освещения могут существенно сократить ненужные затраты на электроэнергию.
3. Изоляционные материалы
Использование высококачественных изоляционных материалов в строительстве зданий помогает сократить теплопотери. Это приводит к снижению потребления энергии на отопление и кондиционирование.
4. Возобновляемые источники энергии
Интеграция солнечных и ветряных установок позволяет уменьшить зависимость от ископаемых топлив. Применение возобновляемых источников энергии становится ключевым элементом стратегии по повышению энергоэффективности. Сохранение ресурсов
Сохранение ресурсов включает использование вторичных материалов, оптимизацию производственных процессов и снижение объема отходов. К основным подходам относятся:
1. Рециклинг и повторное использование
Эффективная переработка материалов позволяет сократить потребность в первичных ресурсах и снизить объем отходов, что способствует более рациональному использованию ресурсов.
2. Устойчивые методы производства
Применение устойчивых практик в производстве, таких как минимизация отходов и энергозатрат, помогает снизить негативное воздействие на окружающую среду. Список использованной литературы:
1. А.А. Кузнецов, "Энергоэффективность в строительстве: современные технологии и решения", Журнал архитектуры и строительства, 2021. - 120 с.
2. В.Н. Смирнов, "Сохранение ресурсов: стратегии и практики", Экологический вестник, 2022. - 96 с.
3. О.Ю. Федорова, "Возобновляемая энергия и её роль в устойчивом развитии", Журнал устойчивого развития, 2023. - 140 с.
© Емисов Р., Абдуллаева Д., Аннаев Ы., Вепамырадов А., 2024
УДК 62
Кулиева А., преподаватель Одебердиева Ш., преподаватель Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана
ИСТОРИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ОТ ФИЛОСОФСКИХ РАЗМЫШЛЕНИЙ
ДО СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Искусственный интеллект (ИИ) - это область науки, занимающаяся созданием интеллектуальных агентов, то есть систем, способных воспринимать окружающую среду, обучаться на основе полученных данных и принимать решения для достижения поставленных целей. История ИИ тесно связана с
развитием философии, математики, психологии и компьютерных наук.
Корни ИИ: от мифов до философии
• Древние мифы: Идея создания искусственных существ, обладающих разумом, присутствует в мифах многих культур. Греческие мифы о Пигмалионе и Галатее, еврейские легенды о големе - яркие примеры таких представлений.
• Философия: Философы на протяжении веков размышляли о природе разума, сознания и возможности создания искусственных существ. Декарт, Локк, Лейбниц - лишь некоторые из мыслителей, внёсших свой вклад в эти дискуссии.
Рождение научной дисциплины
• Дартмутская конференция (1956 год): Этот год считается официальным годом рождения ИИ как научной дисциплины. На конференции в Дартмутском колледже группа ученых, включая Джона Маккарти, Марвина Минского и Клода Шеннона, заложила основы новой области исследований.
• Тест Тьюринга (1950 год): Алан Тьюринг предложил тест, позволяющий определить, может ли машина мыслить. Суть теста заключается в том, что если человек, общаясь с машиной и другим человеком, не может определить, с кем он общается, то можно считать, что машина обладает искусственным интеллектом.
Взлеты и падения
• Энтузиазм и первые успехи: В 1950-х и 1960-х годах наблюдался большой оптимизм в отношении возможностей ИИ. Были созданы первые программы, способные играть в шахматы, доказывать теоремы и переводить с одного языка на другой.
• "Зима" ИИ: В 1970-х годах наступил период разочарования, когда стало ясно, что многие задачи, которые казались легко решаемыми, на самом деле требуют гораздо больших вычислительных ресурсов и более глубокого понимания принципов работы человеческого интеллекта.
• Возрождение: С развитием компьютерных технологий и появлением новых алгоритмов в 1980-х годах началось новое возрождение интереса к ИИ. Были разработаны экспертные системы, нейронные сети и другие мощные инструменты.
Современный ИИ
• Машинное обучение: Один из самых динамично развивающихся подходов в ИИ. Машинное обучение позволяет компьютерам обучаться на больших объемах данных без явного программирования.
• Глубокое обучение: Подраздел машинного обучения, использующий многослойные нейронные сети для решения сложных задач, таких как распознавание изображений, речи и естественного языка.
• Применение ИИ: ИИ сегодня применяется во многих областях, включая медицину, финансы, транспорт, производство и многие другие. Чат-боты, системы рекомендаций, автономные автомобили -лишь некоторые примеры.
Вызовы и перспективы
• Этические проблемы: Развитие ИИ поднимает множество этических вопросов, связанных с ответственностью, безопасностью и потенциальными социальными последствиями.
• Будущее ИИ: Будущее ИИ обещает быть еще более захватывающим. Исследователи работают над созданием искусственного общего интеллекта (AGI), то есть машин, обладающих интеллектуальными способностями, сопоставимыми с человеческими.
Искусственный интеллект продолжает развиваться стремительными темпами, оказывая все большее влияние на нашу жизнь. Понимание истории ИИ помогает нам лучше оценить его потенциал и связанные с ним вызовы
Список использованной литературы:
1. «Концепция развития цифровой экономики в Туркменистане на 2019-2025 годы». - А., 2018.
© Кулиева А., Одебердиева Ш., 2024
