ДОСЛІДЖЕННЯ ҐРУНТОВНИХ ВІДМІННОСТЕЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ТА МАШИННОГО НАВЧАННЯ - БЕСЕДОВСЬКИЙ, ОЛЕКСІЙ (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2024)
Статтю присвячено виявленню ґрунтовних відмінностей штучного інтелекту та машинного навчання. Метою дослідження є аналіз, систематизація та удосконалення наявного теоретико-методичного забезпечення щодо функціонування штучного інтелекту та машинного навчання та визначення відмінностей між цими системами. В статті розглянуто сучасний стан та перспективи розвитку штучного інтелекту і машинного навчання як невід'ємних компонентів інноваційних технологій, що сприяють автоматизації складних процесів та підвищенню ефективності в різних сферах. В дослідженні наведено основні етапи розвитку штучного інтелекту: слабкий штучний інтелект, що спеціалізується на виконанні вузькоспеціалізованих завдань, сильний штучний інтелект, спрямований на досягнення когнітивних можливостей людини, та суперінтелект, який, як передбачається, зможе перевершити людський інтелект у багатьох аспектах. В дослідженні обґрунтовано роль машинного навчання як ключового інструменту для реалізації штучного інтелекту, що дозволяє створювати системи, здатні самонавчатися і адаптуватися до змінних умов без додаткового програмування. В статті наведено приклади застосування штучного інтелекту і машинного навчання у різних сферах, таких як медицина, фінанси, кібербезпека, маркетинг і транспорт, де ці технології сприяють вдосконаленню процесів діагностики, прогнозування ринкових коливань та оптимізації рішень. Зокрема, виявлено основні переваги машинного навчання, серед яких адаптивність та здатність до прогнозування на основі великих обсягів даних, що дозволяє підвищувати ефективність аналізу та прийняття рішень у реальному часі. Дослідження розвитку штучного інтелекту дозволило виявити технічні та етичні виклики, пов'язані зі створенням сильного інтелекту та суперінтелекту, які потребують розробки відповідних регуляторних заходів. В статті обґрунтовано значення штучного інтелекту та машинного навчання для сучасного суспільства, їхньому впливі на різні галузі економіки, науки та техніки, а також на необхідності подальших досліджень для безпечного і ефективного розвитку цих технологій.
Keywords: штучний інтелект; машинне навчання; автоматизація; прогнозування; технологічний розвиток