Этические вопросы и риски искусственного интеллекта: системный анализ Развитие искусственного интеллекта (ИИ), особенно в областях машинного обучения, глубоких нейросетей и генеративных моделей, выходит за рамки чисто технологических задач. Оно создает комплекс этических дилемм и системных рисков, затрагивающих основы человеческого общества, права личности, безопасность и экономику. Данная статья представляет собой детальный анализ этих вопросов, их взаимосвязей […]

Искусственный интеллект в современном мире: медицина, наука, бизнес Искусственный интеллект (ИИ) перестал быть технологией будущего и стал инструментом настоящего, кардинально трансформирующим ключевые сферы человеческой деятельности. Его способность анализировать огромные объемы данных, выявлять сложные паттерны и выполнять задачи с точностью, превышающей человеческие возможности, открывает новую эру эффективности, персонализации и открытий. Наиболее глубокое и значимое влияние ИИ […]

Генеративный искусственный интеллект: принципы, модели и применение Генеративный искусственный интеллект (Generative AI) — это класс моделей машинного обучения, способных создавать новый контент, включая текст, изображения, музыку, видео и код, на основе изученных паттернов из обучающих данных. В отличие от дискриминативных моделей, которые классифицируют или предсказывают метки для существующих данных, генеративные модели синтезируют новые данные, схожие […]

Нейросети и машинное обучение: архитектуры, принципы и применение Машинное обучение (Machine Learning, ML) — это подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться на основе данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования под каждую конкретную задачу. Нейронные сети (Neural Networks, NN) — это один из наиболее мощных и популярных классов моделей […]