Реферат на тему Применение искусственного интеллекта в экономике

Содержание:

Введение. 3

Глава
1. Теоретические аспекты влияние искусственного интеллекта на экономику  4

1.1.
Предпосылки развития и сущность искусственного интеллекта. 4

1.2.
Применение искусственного интеллекта в 
экономических процессах. 7

1.3.
Развитие и содержание категории «цифровая экономика». 11

Глава
2. Перспективы развития и состояние экономики с использованием искусственного
интеллекта. 15

2.1.
Стратегии развития экономики стран с применением искусственного интеллекта  15

2.2.  Проблемы субъектов экономики при внедрении
искусственного интеллекта  18

2.3.
Перспективы развития искусственного интеллекта и его влияние на экономику  20

Заключение. 23

Список
использованных источников. 24

Введение:

Актуальность исследования. Быстрое развитие искусственного
интеллекта (ИИ) представляет собой не только научный прорыв, но и оказывает
влияние на человеческое общество и экономику, а также на развитие экономики.
Принятие технологии искусственного интеллекта может помочь индустрии всего мира
сделать быстрое привлечение клиентов, обратившись к основным запросам с
возможностью понимать речь и язык, на котором разговаривают клиенты.

Цель исследования – изучить применение искусственного
интеллекта в экономике.

Задачи исследования, исходя из цели:

1. Выявить предпосылки развития и сущность искусственного
интеллекта.

2. Оценить применение искусственного интеллекта в  экономических процессах.

3. Проанализировать развитие и содержание категории
«цифровая экономика» .

4. Охарактеризовать стратегии развития экономики стран с
применением искусственного интеллекта.

5. Выделить  проблемы
субъектов экономики при внедрении искусственного интеллекта.

6. Рассмотреть перспективы развития искусственного
интеллекта и его влияние на экономику.

Объектом исследования в данной курсовой работе является
искусственный интеллект. Предметом исследования — развитие искусственного
интеллекта в сфере экономики.

Теоретико-методологической основой и информационной базой
исследования являются академическая литература в открытом доступе.

Методы исследования – анализ, синтез, сравнение  и прочие.

Заключение:

Главная особенность экономических теорий состоит в том, что
они пытаются устранить последствия неопределенностей, стремясь перенести
будущее в настоящее. Искусственный интеллект (ИИ) — это интеллект, полученный
нечеловеческим образом из синергии работы отдельных единиц в определенном
направлении с определенной целью.

Определение цены продажи на рынке, где происходят
бесчисленные сделки в отношении конкретного продукта — это процесс ИИ.

В финансовой экономике ИИ широко используется при принятии
решений о торговле финансовыми ценными бумагами, такими как акции и облигации,
на основе прогнозирования их цен, а также при принятии решений о заключении
процентных производных контрактов со спекулятивными или хеджирующими мотивами
на основе прогнозирования базовых процентных ставок. такие как LIBOR
(краткосрочная) и 10-летняя доходность государственных ценных бумаг
(долгосрочная). Алгоритмический трейдинг, автоматический трейдинг и т. д.
теперь широко используются в финансовой литературе. Самый впечатляющий вклад ИИ
заключается в том, чтобы указать на потерю хвоста в стоимости, подверженной
риску, которая была недоступна до кризиса субстандартного кредитования. Таким
образом, ИИ может быть полезен для предотвращения системного кризиса.

Применение больших данных к сведениям о неплательщиках по
кредитам во всех банках и применение ИИ для выявления морального риска,
лежащего в основе определенных кредитно-заемных решений, может дать более
ранний сигнал о предполагаемом дефолте.

Прежде всего речь идет об использовании ИИ, связанном с
решениями, направленными на получение прибыли или максимизацию полезности, как
правило, в области микроэкономики, финансовой экономики, экономики
промышленности и теории игр.

Фрагмент текста работы:

Глава 1. Теоретические аспекты влияние
искусственного интеллекта на экономику 1.1. Предпосылки развития и сущность искусственного
интеллекта

Четвертая промышленная революция произошла в начале двадцать
первого века. Эта революция принесла с собой появление киберфизических систем,
которые представляют собой новый способ внедрения технологий в общества, т. е.
в бизнес, правительство, гражданское общество и т. д., и в человеческое тело.
Кроме того, это обусловлено быстрой конвергенцией передовых технологий в
биологическом, физическом и цифровом мирах. Четвертая промышленная революция
проявляется в новых технологических прорывах в ряде областей, которые включают,
среди прочего, робототехнику, искусственный интеллект, биотехнологии,
3D-печать, передовые материалы, такие как графен, «Интернет вещей» (IoT) и
блокчейн [1, c. 33].

Разрабатываются новые технологии и инновации, которые могут
решить текущие проблемы судоходной отрасли и портовых операций. Ручная
обработка приводит к потерям времени и сопряжена с риском, поскольку легко
приводит к ошибкам, особенно в среде, находящейся под постоянным давлением,
такой как портовые терминалы, и способствует мошенничеству. Всех этих
особенностей следует избегать.

Искусственный интеллект и машинное обучение работают на
основе массивных наборов данных, из которых запрограммированы алгоритмы для
выявления закономерностей. Эти шаблоны можно использовать для получения новых идей,
а также для прогнозирования поведения и результатов. Все чаще искусственный
интеллект и машинное обучение используются для замены человеческих решений
автоматизированным принятием решений от имени людей. Часто это происходит в
областях, которые могут оказать существенное влияние на жизнь людей.

В этом контексте искусственный интеллект (ИИ)
рассматривается как новая технология, способная преодолеть некоторые из
существующих проблем. Если говорить более конкретно, ИИ замыкает список из
шести технологий, которые дополняют друг друга в Индустрии 4.0, наряду с
аддитивным производством, передовой робототехникой, дронами, интернетом вещей и
блокчейном. В частности, ИИ использует ИТ-системы и алгоритмы для имитации
человеческого интеллекта для извлечения информации из данных для выполнения
описательного, прогнозирующего или предписывающего анализа. Это дополнительно
объясняется в этой статье.

Таким образом, потенциал ИИ в сборе данных и предоставлении
этих данных для других алгоритмов оптимизации высок. Технологии искусственного
интеллекта можно использовать в первую очередь для подключения к различным
источникам неструктурированных данных, их интерпретации и передачи этих данных
в алгоритмы прогнозирования и оптимизации. На сегодняшний день нет обзора,
который также охватывает использование приложений ИИ из информационных или
финансовых потоков.

Искусственные нейронные сети (ИНС) — это модели, построенные
на основе неврологической структуры мозга. Эти модели приписывают веса связям
между нейронами разных слоев. Если в выводе есть ошибка, веса связей между
нейронами корректируются, чтобы противодействовать этой ошибке.

ИНС можно разделить на контролируемые и неконтролируемые
методы обучения. К контролируемым методам относятся методы опорных векторов,
вероятностные нейронные сети, радиальные базисные сети, k-ближайшие соседи, а к
неконтролируемым нейронным сетям относятся жадный послойный и кластерный
анализ, нечеткая логика скорее отражает степень принадлежности к определенному
классу или степень истинности, чем единую классификацию.

ИИ постоянно работает на фоне нашей повседневной жизни. Все,
от создания новых бизнес-моделей для реактивных двигателей и финансовых услуг
до улучшения транспортных потоков в умных городах, использует возможности этой
цифровой трансформации. Его польза обществу и отдельным людям настолько велика
и безмерна, что ее нельзя свести к одним лишь цифрам. Тем не менее, по мере
того, как трансформационный потенциал ИИ становится очевидным, появляются и
риски, связанные с небезопасным или неэтичным использованием таких технологий.

Существует три типа искусственного интеллекта: машинное
обучение, вычислительный интеллект и мягкие вычисления.