Аннотация
В работе обсуждается значимость оценки интеллектуального коэффициента искусственных интеллектов (AIIQ), подходы к определению «интеллекта» в контексте ИИ и важность таких оценок для разработки и применения ИИ-систем.
Эта книга могла бы стать достаточно ценным ресурсом для исследователей, разработчиков ИИ, студентов и любого, кто интересуется вопросом оценки интеллекта искусственного интеллекта.

Оглавление:
Введение
Глава 1: Основы интеллекта ИИ
1.1 Определение интеллекта, теории интеллекта в психологии и их применение к ИИ.
1.2 Модели оценки интеллекта
Традиционные IQ тесты и их применимость к ИИ.
Специфические задачи для ИИ и создание адекватных тестов.
Глава 2: Методы оценки AIIQ
2.1 Стандартные методы измерения интеллекта ИИ
Тесты на решение задач.
Тесты на творчество и адаптивность.
2.2 Новаторские подходы к оценке
Игры (шахматы, Go), научные задачи.
Междисциплинарные методы оценки.
Глава 3: Примеры известных систем ИИ и их AIIQ
3.1 Примеры систем
DeepMind’s AlphaGo.
GPT-3 от OpenAI.
3.2 Анализ их возможностей
Оценка и сравнение производительности с человеческим интеллектом.
Глава 4: Практическое применение AIIQ
4.1 Отраслевое использование
Как AIIQ влияет на выбор системы для конкретных задач.
4.2 Этические и социальные аспекты
Влияние ИИ на рабочие места.
Этические дилеммы использования ИИ в зависимости от их AIIQ.
Глава 5: Будущее AIIQ
5.1 Развитие тестирования и оценки ИИ
Прогнозы по изменениям в методах оценки.
5.2 Взаимодействие человека и ИИ
Влияние развития ИИ на образование и профессиональную подготовку.
Глава 6: Суперкритерии уровня развития AIIQ
6.1 Способность к решению нетривиальных творческих задач
6.2. Генерация изобретений на основе известных физических и иных эффектов с использованием ИИ
6.3 Способность ИИ к полному или частичному к разрешению априори неразрешимых задач
Заключение
Приложения
A. Таблицы с результатами AIIQ для различных систем ИИ
B. Методологические подходы к оценке AIIQ
С. Многокритериальное сравнение AIIQ и функционала различных систем ИИ, основанных на концепции Chat Gpt — Chat Gpt 1, Chat Gpt 2, Chat Gpt 3, Chat Gpt 3.5, Chat Gpt 4.
D. Тренды (прогнозы) развития общего AIIQ и фундаментальных творческих способностей будущих версий ChatGPT (ChatGPT 5 — ChatGPT 10)
Библиография
Перечень использованных источников и дополнительной литературы для глубокого изучения темы.

Введение
В нашем стремлении создать искусственный интеллект (ИИ), который не только имитирует, но и превосходит человеческие способности, возникает необходимость в объективных и эффективных методах оценки этих систем. Понимание и измерение интеллекта ИИ становится не только академическим интересом, но и практической необходимостью, ведущей к широким обсуждениям как в научных кругах, так и в индустрии.
Термин «Интеллектуальный Коэффициент Искусственного Интеллекта» (AIIQ) отражает попытки количественно оценить интеллектуальные способности ИИ.
В настоящей работе исследуется вопрос о том, каким образом можно оценивать интеллект ИИ, отталкиваясь от существующих понятий и мер интеллекта в человеческой психологии и применяя их к машинам.
Введение книги устанавливает основную тематику и подходы, которые будут рассмотрены для оценки AIIQ, включая как адаптацию существующих тестов, так и создание новых методов, которые учитывают уникальные аспекты искусственного интеллекта.
Основной вопрос, который мы стремимся осветить — это «Что именно мы измеряем, когда говорим об интеллекте ИИ?» Ответ на этот вопрос требует глубокого понимания различий между человеческим и машинным «разумом», и разработки критериев, которые могут адекватно отражать способности ИИ к обучению, адаптации, творчеству и решению сложных задач.
Введение также затрагивает важность разработки стандартов для оценки ИИ, что становится все более актуальным по мере их интеграции в критически важные области нашей жизни. Эти стандарты помогут не только различать между разными ИИ-системами по уровню «интеллектуальности», но и обеспечивать безопасность и эффективность их применения.
Таким образом, введение к книге устанавливает контекст и объясняет, почему вопросы измерения интеллекта ИИ являются критически важными для дальнейшего развития технологий и общества в целом. В следующих главах мы более детально рассмотрим конкретные методы, примеры исследований и практические аспекты применения AIIQ.
Глава 1: Основы интеллекта ИИ
1.1. Определение интеллекта
Интеллект — это комплексная когнитивная способность человека, которая включает в себя способность понимать сложные идеи, быстро и эффективно усваивать знания, решать проблемы, адаптироваться к новым ситуациям, использовать логическое мышление, размышлять абстрактно, планировать, понимать идеи, обучаться на опыте, а также принимать во внимание культурные и контекстуальные переменные.
Интеллект проявляется через различные когнитивные процессы, такие как внимание, память, восприятие и языковые способности. Он также включает в себя эмоциональный интеллект, который охватывает способность управлять собственными и чужими эмоциями, распознавать их и правильно реагировать на эмоциональные состояния других людей.
Различные теории интеллекта предлагают разные подходы к его измерению и определению. Например, теория множественного интеллекта Говарда Гарднера подчеркивает существование нескольких независимых форм интеллекта, таких как лингвистический, математический, пространственный, музыкальный, кинестетический, межличностный и внутриличностный интеллекты, о чем будет сказано ниже.
Таким образом, интеллект можно рассматривать как многоаспектное явление, объединяющее аналитические, творческие и практические способности человека, а также его способность к социальному взаимодействию и адаптации.
Теории интеллекта в психологии и их применение к ИИ
Применение психологических теорий интеллекта к искусственному интеллекту
Изучение человеческого интеллекта через призму психологических теорий предоставляет ценные уроки для разработки и оценки искусственного интеллекта (ИИ). Применение этих теорий к ИИ не только помогает в создании более адаптивных и способных систем, но также предоставляет рамки для оценки их способностей в различных контекстах.
Рассмотрим, как можно адаптировать некоторые из таких теорий к потребностям искусственного интеллекта.
Теория множественных интеллектов Говарда Гарднера
Адаптация для ИИ: Разработка специализированных ИИ-систем, оптимизированных для конкретных типов интеллекта. Например, создание отдельных ИИ для визуального восприятия, музыкальной композиции или логического рассуждения.
Примеры в ИИ: Watson IBM для анализа данных и диагностики в медицине, AIVA для композиции музыки.
Однофакторная теория Чарльза Спирмена (g-фактор)
Адаптация для ИИ: Создание универсальных ИИ-моделей, способных эффективно решать разнообразные задачи, предполагает разработку систем, обладающих высоким уровнем общего интеллекта. Это может включать развитие алгоритмов, которые оптимизируются не для конкретной задачи, а для обучения на разнообразных данных и выполнения множества функций, например, многоцелевое машинное обучение.
Примеры в ИИ: ИИ, подобные OpenAI GPT, которые могут выполнять разнообразные задачи от перевода текста до создания программного кода.
Триархическая теория Роберта Штернберга
Адаптация для ИИ: Разработка ИИ, которые могут проявлять аналитический, творческий и практический интеллект. Это требует интеграции различных методов ИИ, чтобы обеспечить гибкость и адаптивность в различных прикладных областях.
Примеры в ИИ: AlphaGo DeepMind, демонстрирующий как аналитический (стратегическое планирование), так и творческий интеллект (неожиданные ходы).
Эмоциональный интеллект Даниела Гоулмана
Адаптация для ИИ: Включение способностей по распознаванию и реагированию на человеческие эмоции. Разработка ИИ с эмоциональным интеллектом может революционизировать области, где важно понимание человеческих эмоций, такие как обслуживание клиентов, психотерапия или образование.
Примеры в ИИ: Социальные роботы, например, Pepper или Sophia, которые используют распознавание эмоций для взаимодействия с людьми.
Выводы и будущее направления
Применение психологических теорий интеллекта к искусственному интеллекту позволяет создавать более глубоко адаптированные и функционально разнообразные системы.
Этот подход не только способствует технологическому прогрессу в области ИИ, но и помогает лучше понять, как эти технологии могут быть интегрированы в социальные и культурные контексты. Исследование и разработка ИИ, основанные на различных аспектах человеческого интеллекта, продолжают расширять границы того, что машины могут делать, и как они могут обучаться решать задачи, которые ранее считались исключительно человеческими.
1.2 Модели оценки интеллекта
Традиционные IQ тесты и их применимость к ИИ
Традиционные IQ тесты разработаны для оценки широкого спектра когнитивных способностей человека, включая память, логическое мышление, пространственное восприятие и языковые навыки. Чтобы понять, как эти тесты могут быть применены к искусственному интеллекту, стоит рассмотреть их структуру и цели.
Особенности традиционных IQ тестов:
Стандартизация: IQ тесты разработаны так, чтобы быть универсальными и сравнимыми между разными людьми, предоставляя стандартизированную меру для оценки интеллектуальных способностей.
Объективность: Результаты тестов предполагаются объективными и не зависимыми от субъективного мнения оценивающих.
Разнообразие задач: Включают в себя различные типы заданий, оценивающие разные аспекты когнитивной функции.
Применимость к ИИ:
Адаптация заданий: Многие задания традиционных IQ тестов могут быть адаптированы для ИИ. Например, задачи на логику и математику могут быть использованы для оценки алгоритмической эффективности ИИ в решении проблем.
Измерение обучаемости: Важным аспектом интеллекта ИИ является способность к обучению и адаптации. Задачи из IQ тестов можно использовать для оценки этой способности, наблюдая, как ИИ улучшает свои результаты в процессе «обучения».
Проблемы применения: Традиционные IQ тесты также включают вопросы, требующие эмпатии, понимания человеческих эмоций или интерпретации социокультурных контекстов. Эти аспекты сложно адаптировать к ИИ из-за их высокой зависимости от человеческого опыта и культурных знаний.
Разработка новых подходов:
Специфические тесты для ИИ: Для адекватной оценки ИИ могут потребоваться специально разработанные тесты, которые учитывают уникальные способности и ограничения машин. Эти тесты могут включать сложные алгоритмические задачи, задачи на обработку больших данных и реальные сценарии использования.
Интеграция многообразия задач: Подобно множественным интеллектам человека, для ИИ могут быть разработаны тесты, которые оценивают различные виды «интеллекта», от аналитического до творческого и социального.
В заключение, хотя традиционные IQ тесты предоставляют некоторые полезные рамки для оценки интеллекта, их прямое применение к ИИ требует значительной адаптации и разработки новых методов оценки, специально предназначенных для искусственных систем. Это включает в себя как адаптацию существующих задач, так и создание новых методик, которые могут эффективно измерять способности ИИ в разнообразных и изменяющихся условиях.
Специфические задачи для ИИ и создание адекватных тестов
Для точного и объективного измерения интеллектуальных способностей искусственных систем, требуется разработка специфических задач и тестов, которые отражают уникальные возможности и ограничения ИИ. Эти тесты должны быть способны оценивать различные аспекты интеллекта, такие как адаптивность, обучаемость, творческое мышление и способность к решению сложных, мультидисциплинарных задач. Рассмотрим несколько подходов к созданию таких тестов.
1. Задачи на адаптивность и обучаемость
Цель: Оценить способность ИИ адаптироваться к новым условиям и оптимизировать свои стратегии в ответ на изменяющиеся данные.
Пример задачи: ИИ может быть представлена серия задач, которые постепенно усложняются или изменяются. Эффективность ИИ в адаптации к этим изменениям и улучшение его производительности с течением времени могут быть измерены для оценки его обучаемости.
2. Тесты на решение сложных задач
Цель: Измерить способность ИИ к анализу и решению многоаспектных и сложных задач, которые требуют интеграции знаний из разных доменов.
Пример задачи: Симуляция реального бизнес-кейса, где ИИ необходимо оптимизировать производственные процессы, учитывая экономические, технические и экологические параметры.
3. Тесты на творческие способности
Цель: Оценить способность ИИ к генерации новых и оригинальных идей, продуктов или решений.
Пример задачи: Предложить ИИ создать музыкальное произведение или произведение искусства, которое затем можно сравнить с работами, созданными человеком, на основе критериев оригинальности и эстетической ценности.
4. Тесты социального взаимодействия
Цель: Оценить способность ИИ к восприятию и адекватному реагированию на социальные сигналы в интерактивных сценариях.
Пример задачи: ИИ может участвовать в сценарии ролевой игры, где требуется интерпретация эмоциональных выражений лица, жестов, и вербальных указаний, чтобы адекватно отреагировать на человеческие эмоции и намерения.
Разработка и стандартизация тестов
Создание надежных и валидных тестов для ИИ требует междисциплинарного подхода, включая экспертов в области когнитивной науки, информационных технологий, машинного обучения, и психологии.
Тесты должны быть стандартизированы для обеспечения сопоставимости результатов между различными ИИ-системами и их версиями.
Этические соображения
При разработке и проведении тестов на ИИ важно учитывать этические аспекты, такие как прозрачность процессов, справедливость методов оценки и конфиденциальность данных.
Разработка адекватных тестов для оценки ИИ представляет собой сложную, но крайне важную задачу, которая позволяет не только точнее понимать возможности и ограничения искусственных систем, но и эффективно их интегрировать в общество.
Глава 2: Методы оценки AIIQ
2.1 Стандартные методы измерения интеллекта ИИ
Чтобы адекватно измерить интеллект искусственных систем, используется ряд стандартизированных методов. Эти методы помогают определить, насколько эффективно ИИ может решать задачи, для которых он был разработан, а также его способность к обучению и адаптации. В этой главе рассматриваются наиболее распространённые подходы к измерению интеллекта ИИ.
Тесты на решение проблем
Описание: Эти тесты оценивают способность ИИ решать конкретные логические или математические задачи. Примером может служить использование задач из тестов на IQ, адаптированных для ИИ, например, задачи на понимание последовательностей или паттернов.
Применение: Тесты применяются для оценки способности ИИ анализировать информацию, делать выводы и применять извлечённые знания для решения новых, нестандартных задач.
Компьютерные соревнования
Описание: ИИ соревнуется в специализированных играх и симуляциях, которые требуют стратегического мышления и планирования, таких как шахматы, Go или видеоигры. Эти платформы предоставляют сложные сценарии, где ИИ может демонстрировать свои способности.
Применение: Оценка производительности ИИ в динамических и сложных средах, где требуется быстрая адаптация и принятие решений.
Стандартные бенчмарки и датасеты
Описание: Использование предопределённых наборов данных и задач для оценки производительности ИИ в определённых областях, например, обработка естественного языка (NLP) или компьютерное зрение. Примеры включают ImageNet для задач распознавания изображений или GLUE benchmark для задач NLP.
Применение: Позволяют сравнивать различные ИИ системы по стандартизированным метрикам и задачам, обеспечивая объективность оценок и возможность измерения прогресса во времени.
Тесты Тьюринга и его модификации
Описание: Изначальный тест Тьюринга предназначен для оценки способности машины имитировать человеческое поведение настолько убедительно, чтобы человек не мог отличить машину от другого человека. Модификации могут включать более специализированные сценарии взаимодействия.
Применение: Используется для оценки продвинутых способностей ИИ к восприятию, пониманию и генерации человеческого языка, а также его способности к социальному взаимодействию.
Самообучение и адаптивные тесты
Описание: Эти методы измеряют способность ИИ к самообучению и адаптации в процессе выполнения задач. Тесты могут динамически изменять сложность или тип задач в зависимости от успехов ИИ.
Применение: Оценка гибкости ИИ и его способности к улучшению собственной производительности без вмешательства человека.
Эти стандартные методы оценки предоставляют ценные инструменты для измерения и сравнения интеллектуальных способностей ИИ. Они помогают установить бенчмарки, которые могут быть использованы для дальнейших исследований, разработки и коммерческого применения искусственных систем.
Тесты на творчество и адаптивность
Творчество и адаптивность являются ключевыми аспектами интеллекта, которые часто оцениваются в рамках человеческих тестов на интеллект. Для ИИ эти характеристики также становятся важными метриками, указывающими на его способность к инновациям и гибкости. Рассмотрим, как именно можно оценить творчество и адаптивность искусственных систем.
Тесты на творчество
Творчество ИИ можно оценить через его способность генерировать новые, оригинальные идеи, решения или продукты, которые являются как инновационными, так и полезными. Эти тесты часто требуют от ИИ выхода за рамки традиционных алгоритмов.
Генерация нового контента: ИИ может быть задана задача создания текстов, музыки, изобразительного искусства или новых продуктов дизайна. Примером может служить использование ИИ для создания новых стилей живописи или композиции пьесы.
Решение проблем нестандартными способами: Задачи, требующие от ИИ найти необычное решение известной проблемы или предложить новый подход к сложной задаче. Это может быть оценено на примере сценариев, где традиционные методы не работают.
Использование случайности и абстракции: Оценка способности ИИ интегрировать элементы случайности и абстракции для создания уникальных и творческих проектов.
Тесты на адаптивность
Адаптивность оценивает способность ИИ быстро реагировать на изменения в окружающей среде или требованиях задачи, меняя свои методы или подходы без внешнего вмешательства.
Динамически изменяющиеся задачи: Испытания, в которых условия или параметры задачи меняются в процессе выполнения, могут оценивать способность ИИ к адаптации. Примеры включают симуляцию, где ИИ управляет логистикой в условиях постоянно меняющегося спроса и предложения.
Интерактивные задачи с обратной связью: Задачи, которые адаптируются на основе входных данных или реакций ИИ, также являются хорошим способом оценить адаптивность. Например, игры или симуляции, где ИИ должен менять стратегию в ответ на действия противника.
Тесты с непредсказуемыми элементами: Включение случайных или непредсказуемых элементов в тесты может показать, насколько хорошо ИИ способен адаптироваться к новым и неожиданным ситуациям.
Тесты на творчество и адаптивность предоставляют ценные инструменты для оценки глубины и гибкости искусственного интеллекта. Они помогают выявить системы, которые могут быть не только эффективными в стандартных сценариях, но и способны к инновациям и быстрой адаптации в меняющихся условиях. Создание и внедрение таких тестов требуют междисциплинарного подхода и тесного сотрудничества между разработчиками ИИ, исследователями и пользователями, что является ключом к развитию действительно интеллектуальных систем.
2.2 Новаторские подходы к оценке ИИ
В поисках эффективных способов оценки интеллекта ИИ, исследователи и разработчики сталкиваются с необходимостью разработки новаторских методов, которые могут точнее и полноценнее измерять способности искусственных систем. Игры и научные задачи представляют собой два таких подхода, каждый из которых предлагает уникальные вызовы и возможности для оценки ИИ.
Использование игр для оценки ИИ
Игры, такие как шахматы и Go, традиционно используются для измерения стратегического мышления и принятия решений. Эти игры предоставляют структурированную, но сложную среду, где ИИ может демонстрировать свои способности к анализу, планированию и принятию тактических решений.
Шахматы и Go: Программы, играющие в шахматы и Go, например, Deep Blue (IBM) и AlphaGo (DeepMind), продемонстрировали, что ИИ способен достигать и даже превосходить уровень лучших человеческих игроков. Оценка основывается на способности ИИ обрабатывать большие объемы информации и принимать оптимальные решения в условиях неопределенности.
Видеоигры: ИИ, который используется в сложных видеоиграх, таких как StarCraft II или Dota 2, может быть оценен по его способности координировать действия, адаптироваться к стратегиям противника и работать в команде. Эти игры требуют от ИИ высокого уровня стратегического планирования и адаптивности.
Использование научных задач для оценки ИИ
Научные задачи представляют собой еще один слой сложности, поскольку они часто требуют от ИИ не только анализа данных, но и генерации новых гипотез и моделей, что тесно связано с инновационным и креативным мышлением.
Автоматизация научных экспериментов: ИИ, такой как система Robot Scientist, который способен самостоятельно проводить биохимические эксперименты, представляет собой пример использования ИИ в научных исследованиях. Эффективность ИИ оценивается по способности оптимизировать экспериментальные процессы и генерировать точные научные данные.
Разработка новых материалов и лекарств: ИИ может быть использован для предсказания свойств новых материалов или эффективности лекарственных препаратов, что требует глубокого понимания химических процессов и взаимодействий. Примеры включают использование ИИ для разработки новых батарей или лекарств от редких заболеваний.
Новаторские подходы к оценке ИИ, такие как игры и научные задачи, предоставляют возможности для оценки широкого спектра интеллектуальных способностей ИИ. Они позволяют измерить как стратегическое мышление и адаптивность, так и способность к инновациям и креативному решению проблем. Такие методы делают возможным не только оценку текущего состояния ИИ, но и стимулируют разработку более продвинутых и способных систем, способных справляться с реальными и сложными вызовами.
Междисциплинарные методы оценки
Междисциплинарные методы оценки ИИ объединяют концепции, техники и инструменты из различных научных и технических дисциплин, чтобы создать более комплексные и всесторонние системы тестирования. Эти методы помогают оценивать ИИ не только с точки зрения технических способностей, но и его взаимодействия с человеческими факторами, социальными нормами и этическими стандартами.
1. Интеграция когнитивной науки и информатики
Описание: Комбинирование теорий и методик когнитивной науки с алгоритмами и технологиями машинного обучения позволяет разрабатывать тесты, которые оценивают ИИ на способность моделировать человеческие процессы мышления и принятия решений.
Примеры: Использование когнитивных моделей для создания сценариев тестирования, где ИИ должен решать задачи, имитируя человеческий процесс рассуждения.
2. Соединение психологии, этологии и ИИ
Описание: Этот подход включает анализ поведения как человека, так и ИИ для понимания того, как машины могут имитировать или дополнять человеческие действия и реакции в социальных и физических контекстах.
Примеры: Оценка способности ИИ к распознаванию и реагированию на эмоции человека или социальные сигналы в реальном времени.
3. Применение биоинформатики и системной биологии
Описание: Использование комплексных данных и методов анализа из биоинформатики для оценки способности ИИ обрабатывать большие объемы биологических данных, предсказывать биомедицинские явления или участвовать в разработке новых лекарственных препаратов.
Примеры: Анализ геномных последовательностей или моделирование сложных биологических систем, где ИИ может предсказывать результаты экспериментов или предлагать новые научные гипотезы.
4. Связь юридических и этических стандартов с ИИ
Описание: Включение юридических и этических рамок в оценку ИИ для убеждения, что системы действуют в соответствии с установленными нормами и стандартами.
Примеры: Разработка тестов, которые оценивают способность ИИ соблюдать конфиденциальность, права человека или другие юридические требования в процессе выполнения задач.
5. Мультикультурные исследования и ИИ
Описание: Анализ и оценка способностей ИИ к работе и взаимодействию в различных культурных и языковых контекстах.
Примеры: Использование ИИ для автоматического перевода языков или для модерации контента, учитывая культурные особенности и нормы.
Междисциплинарные подходы к оценке ИИ открывают новые возможности для разработки более умных, адаптивных и социально ответственных систем. Они позволяют не только более полно оценивать технические способности ИИ, но и его способность интегрироваться в человеческую деятельность, соблюдая при этом социальные, культурные и этические нормы.
Оценка AIIQ GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) — это одна из самых продвинутых систем искусственного интеллекта, разработанная компанией OpenAI. Это третья итерация в серии моделей GPT, которая значительно увеличила масштаб и возможности по сравнению с предыдущими версиями. Модель представляет собой трансформер, обученный на очень большом корпусе текста и способный генерировать тексты, отвечать на вопросы, переводить языки, писать программный код и выполнять множество других задач, связанных с обработкой естественного языка.
Технологические аспекты GPT-3
GPT-3 имеет 175 миллиардов параметров, что делает её одной из крупнейших на сегодняшний день моделей, обученных на языковых данных. Модель использует архитектуру трансформера, которая позволяет эффективно обрабатывать и генерировать текст на основе контекста, предоставленного входными данными.
AIIQ GPT-3
Оценка AIIQ GPT-3 включает несколько ключевых аспектов, которые показывают её способности в области понимания и генерации текста:
Генерация текста: GPT-3 демонстрирует высокие способности к созданию связного и согласованного текста на основе предоставленных ей подсказок. Модель может создавать тексты, имитирующие стили определённых авторов, жанров или даже специализированные профессиональные тексты.
Адаптация и обучение: Несмотря на то что GPT-3 является моделью с фиксированными параметрами после предварительного обучения, её адаптация к различным задачам показывает, как она может применять свои знания в новых контекстах без дополнительного обучения.
Понимание и ответы на вопросы: GPT-3 обладает способностью понимать и отвечать на вопросы, предоставляя детализированные и точные ответы, что свидетельствует о её способностях в области информационного поиска и обработки знаний.
Значение GPT-3 для развития ИИ
Появление GPT-3 значительно повлияло на область искусственного интеллекта, демонстрируя потенциал масштабных языковых моделей для решения разнообразных задач. Модель стимулировала дебаты о возможностях и рисках связанных с мощными ИИ-системами, а также вызвала дискуссии о необходимости регулирования и контроля над искусственным интеллектом. GPT-3 также показала, как передовые ИИ-модели могут быть использованы в коммерческих и образовательных целях, открывая новые пути для интеграции ИИ в повседневную жизнь.
Глава 3: Примеры известных систем ИИ и их AIIQ
3.1 Примеры систем DeepMind’s AlphaGo. GPT-3 от OpenAI.
DeepMind’s AlphaGo
AlphaGo — это программа, созданная компанией DeepMind для игры в Го, древнюю китайскую настольную игру. AlphaGo прославилась в 2016 году, когда обыграла чемпиона мира по Го, Ли Седоля. Эта система использует методы глубокого обучения и обучения с подкреплением, что позволяет ей анализировать и прогнозировать ходы игры. Уникальность AlphaGo заключается в её способности учиться самостоятельно, изучая тысячи партий игр, что делает её одним из наиболее продвинутых примеров ИИ в области настольных игр.
GPT-3 от OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) — это третье поколение модели искусственного интеллекта от OpenAI, способное генерировать тексты, которые трудно отличить от текстов, написанных человеком. Модель обучена на огромном наборе данных и может выполнять разнообразные задачи, такие как написание статей, переводы, ответы на вопросы и даже программирование. GPT-3 демонстрирует впечатляющие способности к пониманию и генерации текста, делая её одной из наиболее мощных систем в области обработки естественного языка.
Эти примеры показывают, как разные подходы в области ИИ могут привести к созданию систем, которые могут значительно превосходить человеческие способности в определённых задачах. AIIQ каждой системы можно оценить по различным параметрам, включая способность к обучению, адаптивность, самостоятельность и творческий потенциал.
3.2 Анализ их возможностей
Оценка и сравнение производительности с человеческим интеллектом
Проанализируем и сравним возможности двух продвинутых систем искусственного интеллекта, AlphaGo и GPT-3, с человеческим интеллектом, чтобы понять их уникальные способности и ограничения.
AlphaGo
Стратегическое мышление: AlphaGo продемонстрировала выдающуюся способность к стратегическому мышлению, обыграв мировых чемпионов в Go, игре, известной своей сложностью и требующей глубокого стратегического планирования. Это сравнимо с высшими проявлениями человеческого интеллекта в данной области.
Адаптивность: Хотя AlphaGo и способна адаптироваться к различным стилям игры, её способности ограничены рамками заранее обученных данных и алгоритмов, в то время как человеческий мозг способен к обучению и адаптации в более широком диапазоне ситуаций.
Творческие способности: AlphaGo иногда делает ходы, кажущиеся творческими и неожиданными, но эти действия всё же основаны на статистическом анализе больших объемов данных, а не на истинной творческой интуиции.
GPT-3
Языковые способности: GPT-3 может генерировать тексты, которые по своему качеству порой неотличимы от текстов, написанных человеком, охватывая широкий спектр тем и стилей. Однако, в отличие от человеческого интеллекта, GPT-3 иногда проявляет недостатки в понимании глубоких контекстов и создании смысловых связей.
Обучаемость и гибкость: GPT-3 обладает способностью быстро адаптироваться к новым задачам текстовой обработки без дополнительного обучения, но её возможности ограничены областью языка и не распространяются на другие типы когнитивной деятельности.
Творчество: В отличие от человеческого творчества, которое может быть инспирировано эмоциями, опытом и субъективными взглядами, творчество GPT-3 исходит из способности обрабатывать и перекомбинировать существующие информационные блоки.
Общий анализ
Производительность: И AlphaGo, и GPT-3 показывают выдающиеся результаты в своих специализированных доменах, которые могут сравниваться и даже превосходить человеческую производительность. Однако, они остаются инструментами с ограниченным применением по сравнению с универсальностью человеческого интеллекта.
Версатильность: Человеческий мозг остаётся намного более гибким и адаптивным, способным к обучению и применению знаний в широком диапазоне контекстов, в то время как ИИ системы обычно оптимизированы для конкретных задач.
Эти анализы показывают, что, несмотря на впечатляющие достижения в области ИИ, человеческий интеллект остаётся уникальным в своей способности к обучению, адаптации и творчеству в реальном мире.
Глава 4: Практическое применение AIIQ
4.1 Отраслевое использование
Как AIIQ влияет на выбор системы для конкретных задач.
AIIQ, или Интеллектуальный Коэффициент Искусственного Интеллекта, играет ключевую роль в оценке и выборе ИИ-систем для конкретных промышленных и коммерческих задач. Рассмотрим, как именно AIIQ влияет на выбор ИИ в различных отраслях и какие факторы учитываются при этом выборе.
1. Финансы и банковское дело
Пример использования: ИИ-системы, используемые для анализа финансовых рынков, обнаружения мошенничества или автоматизации клиентских операций.
Влияние AIIQ: Высокий AIIQ в области анализа данных и прогнозирования трендов помогает выбирать системы, способные к сложному финансовому моделированию и обеспечивающие точность и надежность в решениях, что критично для финансовой отрасли.
2. Здравоохранение
Пример использования: ИИ в диагностике, персонализированной медицине и управлении клиническими данными.
Влияние AIIQ: Системы с высоким AIIQ в обработке и анализе медицинских изображений или генетических данных могут революционизировать диагностику и лечение, предлагая более точные и оперативные решения, что улучшает исходы для пациентов.
3. Розничная торговля
Пример использования: Использование ИИ для управления запасами, логистики, анализа поведения потребителей и персонализации предложений.
Влияние AIIQ: Выбор ИИ с высоким AIIQ в области обработки больших данных и машинного обучения позволяет компаниям оптимизировать операционные процессы, улучшить взаимодействие с клиентами и повысить общую эффективность бизнеса.
4. Производство
Пример использования: Автоматизация производственных линий, роботизированные системы управления качеством и предиктивное обслуживание оборудования.
Влияние AIIQ: ИИ с высоким AIIQ в промышленной автоматизации и робототехнике способен значительно увеличить производительность, снижать отходы и предотвращать аварии на производстве, что приводит к сокращению затрат и повышению безопасности.
5. Транспорт
Пример использования: Автономные транспортные средства, системы управления движением и оптимизация логистических цепочек.
Влияние AIIQ: ИИ с высоким AIIQ в анализе данных о движении и машинном зрении играет критическую роль в разработке и внедрении надежных и безопасных систем автономного транспорта.
AIIQ является критически важным инструментом при выборе ИИ-систем для конкретных отраслевых задач. Понимание и измерение AIIQ позволяет организациям эффективно оценивать потенциальные возможности и ограничения ИИ, выбирая наиболее подходящие технологии для решения их уникальных проблем. Это, в свою очередь, приводит к более эффективному использованию ресурсов, повышению производительности и улучшению качества услуг и продуктов.
4.2 Этические и социальные аспекты
Искусственный интеллект вносит значительные изменения в социальную и рабочую среду, вызывая как положительные, так и негативные последствия. Оценка AIIQ помогает предсказать потенциальное влияние ИИ на рабочие места и выявить этические дилеммы, связанные с его использованием.
Влияние ИИ на рабочие места
Автоматизация и замена труда: ИИ может автоматизировать рутинные и повторяющиеся задачи, что улучшает эффективность, но также приводит к уменьшению количества рабочих мест для неквалифицированных сотрудников. ИИ с высоким AIIQ в определённых областях может заменить сложные профессии, включая юридическую практику, финансовый анализ, даже элементы медицинской диагностики, что вызывает необходимость в переобучении и переквалификации рабочей силы.
Создание новых рабочих мест: С другой стороны, ИИ также создаёт новые рабочие места, требующие специализированных знаний в области данных, машинного обучения и управления ИИ-системами. Развитие и внедрение ИИ стимулируют спрос на IT-профессионалов, инженеров данных, аналитиков и других специалистов.
Этические дилеммы использования ИИ
Принятие решений: ИИ с высоким AIIQ способен принимать решения, основанные на сложном анализе данных. Однако, когда дело касается моральных и этических вопросов, таких как принятие медицинских или судебных решений, возникает вопрос о прозрачности алгоритмов и ответственности за ошибки или предвзятость ИИ.
Конфиденциальность и надзор: Использование ИИ для анализа больших данных может улучшить безопасность и маркетинговую эффективность, но также поднимает вопросы конфиденциальности и надзора. ИИ, способный анализировать персональные данные, должен управляться таким образом, чтобы уважать права на частную жизнь и избегать наблюдательных злоупотреблений.
Справедливость и доступ: Распределение выгод от ИИ должно быть справедливым. Высокий AIIQ в экономически развитых регионах может увеличить «цифровой разрыв» между развитыми и развивающимися странами. Важно стремиться к тому, чтобы преимущества ИИ были доступны широкому кругу людей, независимо от географического или социального положения.
Оценка AIIQ и понимание его влияния на рабочие места и этические аспекты использования ИИ помогают формировать стратегии и политики, которые способствуют положительному и ответственному применению этих технологий. Компании и государственные органы должны активно заниматься вопросами обучения и переквалификации, разработкой этических стандартов и созданием открытой среды для обсуждения влияния ИИ на общество.
Глава 5: Будущее AIIQ
5.1 Развитие тестирования и оценки ИИ
Прогнозы по изменениям в методах оценки
Оценка интеллектуальных способностей искусственного интеллекта (AIIQ) продолжает развиваться с ускорением технологического прогресса. Адаптация и инновации в методах тестирования и оценки необходимы для того, чтобы точно отражать растущие и меняющиеся способности ИИ. Вот некоторые ключевые тенденции и прогнозы, которые могут определить будущее тестирования и оценки ИИ.
1. Интеграция междисциплинарных подходов
Прогнозируется, что оценка ИИ будет включать более широкое применение междисциплинарных методов, объединяющих элементы информатики, когнитивной науки, психологии и социальных наук. Это позволит создавать тесты, оценивающие не только технические способности, но и способность ИИ взаимодействовать и адаптироваться в социальных контекстах.
2. Адаптивное тестирование
Будущие методы оценки ИИ могут стать более адаптивными, автоматически корректируя уровень сложности задач в реальном времени в зависимости от производительности ИИ. Это позволит точнее измерять пределы возможностей ИИ и определять области, требующие дальнейшего развития.
3. Стандартизация и сертификация
Ожидается, что будет разработана более строгая стандартизация тестов для ИИ, что включает в себя международные стандарты для оценки AIIQ. Это облегчит сравнение различных ИИ-систем и обеспечит надежность и воспроизводимость результатов оценки.
4. Этические и прозрачные методы оценки
В будущем в оценку ИИ будут интегрированы более четкие этические рамки. Тесты будут разрабатываться с учетом прозрачности алгоритмов и их соответствия этическим нормам, что особенно важно для ИИ, принимающего решения в критически важных областях, таких как здравоохранение и юридическая практика.
5. Прогресс в обучении и самообучении ИИ
Тесты будущего также сосредоточатся на оценке способности ИИ к обучению и самообучению. Это включает в себя оценку того, как ИИ может обучаться без прямого человеческого вмешательства и насколько эффективно он может адаптироваться к новым и неожиданным условиям.
Заключение
Будущее тестирования и оценки ИИ будет сфокусировано на создании гибких, стандартизированных и этичных методов, которые могут адекватно оценить широкий спектр способностей ИИ. Эти методы помогут не только понять текущие возможности ИИ, но и направить разработку ИИ в более безопасные и социально ответственные русла.
5.2 Взаимодействие человека и ИИ
Влияние развития ИИ на образование и профессиональную подготовку
Искусственный интеллект уже начал трансформировать образовательный сектор и сферу профессиональной подготовки, предлагая новые методики обучения и инструменты для улучшения образовательного процесса. По мере того как ИИ становится все более интегрированным в эти области, его влияние на образование и подготовку профессионалов продолжит расти.
1. Персонализированное обучение
ИИ способен анализировать индивидуальные потребности учащихся и предоставлять материалы, которые лучше всего соответствуют их уникальному темпу обучения и стилю восприятия информации. Это позволяет создать гибкую образовательную среду, в которой каждый студент получает поддержку в соответствии со своими потребностями.
Пример: ИИ-платформы, такие как Carnegie Learning или Khan Academy, используют данные о процессе обучения студентов для адаптации учебных планов и тестов, что улучшает обучающий процесс и повышает его эффективность.
2. Автоматизация административных задач
ИИ может значительно снизить нагрузку на образовательные и тренировочные учреждения за счет автоматизации административных задач, таких как регистрация, оценка и отчетность. Это освобождает время преподавателей и тренеров для более качественной работы с учащимися.
Пример: Системы, которые автоматически оценивают студенческие работы и предоставляют обратную связь, такие как Turnitin или Gradescope.
3. Разработка навыков критического мышления
ИИ может быть использован для создания сложных симуляций и виртуальных сред, которые стимулируют развитие критического мышления и решения проблем. Эти инструменты особенно ценны в обучении студентов анализу, инженерии и другим сложным дисциплинам.
Пример: Использование виртуальных лабораторий в обучении химии и физике, где студенты могут проводить эксперименты без риска и больших затрат.
4. Непрерывное обучение и развитие
ИИ облегчает доступ к обучающим ресурсам, что позволяет профессионалам легко находить и изучать новые материалы для повышения квалификации. Это особенно важно в быстро меняющихся отраслях, где важно постоянно обновлять знания.
Пример: Платформы онлайн-обучения, такие как Coursera или Udacity, предлагают курсы с использованием ИИ для рекомендации контента, основываясь на предыдущем опыте обучения и карьерных целях пользователей.
Взаимодействие человека и ИИ в образовании и профессиональной подготовке открывает новые возможности для улучшения качества обучения и делает процесс более адаптивным и эффективным. Однако, важно уделять внимание этическим и социальным аспектам применения ИИ, обеспечивая равный доступ к образовательным ресурсам и защищая конфиденциальность данных учащихся.
Глава 6: Суперкритерии уровня развития AIIQ
6.1 Способность к решению нетривиальных творческих задач
Один из ключевых суперкритериев для оценки уровня развития ИИ — это его способность к решению нетривиальных творческих задач, включая генерацию патентоспособных изобретений высокого уровня и самостоятельное проведение фундаментальных научных и метанаучных исследований. Этот критерий является показателем не только технической совершенности ИИ, но и его способности к инновациям и творческому вкладу в науку и технологии.
Творчество и инновации в ИИ
Искусственный интеллект, который может самостоятельно генерировать идеи, способные к патентованию, и проводить научные исследования, должен обладать следующими характеристиками:
Глубокое понимание домена: ИИ должен иметь обширные знания в конкретной области или областях, чтобы разрабатывать инновационные решения и новаторские технологии.
Способность к абстрактному мышлению: Это включает в себя способность моделировать различные гипотетические сценарии и предсказывать их возможные исходы, что критично для научных и метанаучных исследований.
Креативное решение проблем: ИИ должен уметь выходить за рамки стандартных подходов и алгоритмов для создания оригинальных и функциональных решений, которые могут быть воплощены в патентоспособные изобретения.
Проведение научных исследований
Чтобы ИИ мог проводить самостоятельные научные исследования, необходимы следующие возможности:
Формулировка гипотез: ИИ должен быть способен самостоятельно формулировать научные гипотезы на основе доступных данных и предыдущих исследований.
Планирование экспериментов: ИИ должен уметь планировать и проводить эксперименты, выбирая наилучшие методы и подходы для проверки гипотез.
Анализ и интерпретация данных: Способность к анализу больших объемов данных и извлечение из них значимой информации критична для научной работы.
Метанаучные исследования
Метанаучные исследования включают анализ научной деятельности, оценку ее эффективности и разработку методов для улучшения качества научных исследований. ИИ, занимающийся метанаукой, должен обладать способностью:
Оценивать научные методы: Определение наиболее эффективных и надежных научных методик и процедур.
Предсказание научных трендов: Прогнозирование будущих направлений научных исследований и технологических инноваций.
Оптимизация научных процессов: Разработка рекомендаций для повышения эффективности научных исследований и ускорения научных открытий.
Способность ИИ к решению нетривиальных творческих задач представляет собой один из наиболее значимых критериев его развития и эффективности. Такие системы не только способны значительно продвигать науку и технологии, но и могут радикально изменять представления о потенциале искусственного интеллекта в обществе и экономике.
6.2. Генерация изобретений на основе известных физических и иных эффектов с использованием ИИ
Искусственный интеллект (ИИ) может играть ключевую роль в процессе изобретения, используя известные физические и другие научные эффекты как основу для создания новых технологий и продуктов. Возможность ИИ генерировать изобретения зависит от его способности к анализу больших объемов данных, распознаванию закономерностей и применению этих знаний для решения конкретных задач. Рассмотрим, как ИИ может использоваться для генерации изобретений на основе научных принципов.
Использование баз данных и моделей
Анализ научных баз данных: ИИ может анализировать данные из научных публикаций, патентов и технических документаций, чтобы идентифицировать возможные применения известных физических и других научных эффектов. Это включает в себя распознавание нерешенных проблем или новых областей применения существующих решений.
Компьютерное моделирование: ИИ может использовать компьютерное моделирование для тестирования и оптимизации предложенных решений. Это позволяет эффективно оценивать потенциальные инновации без необходимости физического прототипирования.
Генерация новых идей
Комбинаторика: ИИ может комбинировать различные научные эффекты и технологии для создания новых решений. Это включает в себя способность к «кросс-доменному» мышлению, когда ИИ находит аналогии или связи между различными областями знаний.
Генерация гипотез: ИИ может автоматически генерировать гипотезы о новых способах применения известных эффектов, которые затем могут быть проверены через эксперименты или дополнительное моделирование.
Примеры применения
Материаловедение: Использование ИИ для разработки новых материалов с улучшенными свойствами, основанными на физических эффектах, таких как сверхпроводимость или пьезоэлектричество.
Энергетика: Генерация концепций для новых методов генерации и хранения энергии, основанных на химических, термодинамических или ядерных эффектах.
Биотехнологии: Применение ИИ для разработки биомедицинских устройств или лекарственных средств, основываясь на биологических и химических принципах.
Искусственный интеллект, обладая способностью к анализу огромного количества информации и выявлению скрытых взаимосвязей, становится мощным инструментом в руках изобретателей и исследователей. Подходы, основанные на ИИ, не только ускоряют процесс разработки новых технологий, но и открывают новые горизонты в использовании известных научных эффектов для создания инновационных продуктов и решений.
6.3 Способность ИИ к полному или частичному к разрешению априори неразрешимых задач
Суперкритерий, связанный с способностью ИИ к разрешению традиционно неразрешимых задач, открывает философские и технические вопросы о пределах возможностей искусственного интеллекта. Этот критерий включает исследование потенциала ИИ в областях, где традиционная наука сталкивается с фундаментальными ограничениями. Такие задачи, как создание «перпетуум мобиле» или «философского камня», исторически считались невозможными или мифическими. Рассмотрим, что это означает для развития ИИ.
Основные понятия и примеры
«Перпетуум мобиле» — идея вечного двигателя, который может работать бесконечно без внешнего источника энергии. Физические законы термодинамики говорят о том, что такая машина не может существовать в нашем понимании физического мира.
«Философский камень» — алхимический символ, представляющий собой вещество, способное превращать любой металл в золото и давать вечную жизнь. Это также пример задачи, основанной на мифическом понимании природы.
«Рог изобилия» и «Мельница Сампо» — мифологические артефакты, обещающие неограниченные ресурсы и богатство.
Функциональные возможности ИИ в контексте неразрешимых задач
Теоретический анализ: ИИ может быть использован для глубокого анализа и моделирования этих концепций, пытаясь найти альтернативные решения или объяснения, которые могут привести к новому пониманию или переосмыслению физических законов и теорий.
Симуляционные исследования: Используя мощные вычислительные возможности, ИИ может создавать сложные симуляции, которые помогают исследовать потенциальные сценарии и взаимодействия, не достижимые в реальных условиях.
Поиск новых материалов и энергетических решений: Например, в области поиска сверхпроводников или новых форм энергии, которые могут казаться недостижимыми на текущем уровне технологий.
Этические и философские соображения
Реалистичность целей: Важно различать физически возможное от фантастического, чтобы не вводить в заблуждение научное сообщество и общественность.
Практическое применение: Исследование «неразрешимых» задач может привести к неожиданным открытиям и инновациям, даже если исходные задачи и остаются нерешенными.
Этика ИИ: Использование ИИ для исследования потенциально невозможных задач должно сопровождаться строгой этической оценкой, чтобы избежать необоснованных ожиданий и потенциального вреда.
Приложения
A. Таблица с результатами AIIQ для различных систем ИИ

B. Методологические подходы к оценке AIIQ
Для эффективной оценки Интеллектуального Коэффициента Искусственного Интеллекта (AIIQ) важно использовать обоснованные и систематические методологии. Ниже представлены основные подходы, которые помогают измерить и сравнить способности различных ИИ-систем.
1. Стандартизированные тесты
Стандартизированные тесты обеспечивают унифицированный подход к измерению способностей ИИ, что позволяет сравнивать различные системы на одинаковой основе. Примеры включают:
Тесты на решение проблем: Используются для оценки логического мышления и способности ИИ решать задачи в условиях ограниченных ресурсов.
Тесты на креативность: Направлены на оценку способности ИИ генерировать новые и оригинальные идеи или решения.
2. Компьютерные симуляции
Использование компьютерных симуляций позволяет оценить, как ИИ может реагировать в различных, в том числе экстремальных, условиях, что недостижимо в реальных экспериментах. Симуляции могут включать:
Виртуальные среды: ИИ помещается в динамически меняющуюся среду, где он должен выполнять задачи или принимать решения.
Стресс-тестирование: ИИ подвергается экстремальным условиям для проверки его устойчивости и адаптационных способностей.
3. Междисциплинарные методы
Эти методы сочетают подходы из разных научных областей для создания комплексной картины способностей ИИ. Примеры включают:
Когнитивное моделирование: Использование теорий когнитивной науки для создания тестов, оценивающих ‘размышления’ ИИ.
Эмпирические исследования: Наблюдение за ИИ в реальных или симулированных средах, чтобы оценить его поведение и взаимодействие с человеком и окружающим миром.
4. Адаптивное тестирование
Адаптивные тесты изменяют сложность задач в зависимости от текущей производительности ИИ, что позволяет точнее оценить его потенциал и границы возможностей. Эти тесты могут автоматически корректировать параметры задач для поддержания постоянного уровня вызова для ИИ.
5. Построение бенчмарков
Создание и использование бенчмарков для оценки производительности ИИ позволяет организациям и исследователям сравнивать ИИ системы на основе предварительно определенного набора задач и параметров. Бенчмарки могут охватывать широкий спектр областей, от естественного языка до сложных игр.
Эти методологии играют критическую роль в разработке, тестировании и внедрении ИИ систем. Они не только помогают оценить текущие возможности ИИ, но и указывают на направления для дальнейших улучшений и исследований в области искусственного интеллекта.
С. Многокритериальное сравнение AIIQ и функционала различных систем ИИ, основанных на концепции Chat Gpt — Chat Gpt 1, Chat Gpt 2, Chat Gpt 3, Chat Gpt 3.5, Chat Gpt 4.
Для оценки прогресса в развитии моделей ChatGPT от OpenAI представим сравнительный анализ каждой версии по ключевым критериям AIIQ, включая языковые способности, адаптивность, творческие способности и обучаемость. Это сравнение позволяет наглядно увидеть эволюцию и улучшение функциональности с течением времени.

D. Тренды (прогнозы) развития общего AIIQ и фундаментальных творческих способностей будущих версий ChatGPT (ChatGPT 5 — ChatGPT 10)
Прогнозирование развития будущих версий ChatGPT включает анализ текущих тенденций в технологиях искусственного интеллекта, а также ожидаемых инноваций в областях машинного обучения, обработки естественного языка и нейронных сетей. Вот основные тенденции, которые могут определить развитие AIIQ и творческих способностей будущих версий ChatGPT.
Основные тренды развития AIIQ:
Улучшение языковых моделей: По мере улучшения архитектуры и обучающих алгоритмов, следующие поколения ChatGPT будут демонстрировать значительное улучшение в понимании и генерации естественного языка. Ожидается, что модели станут более нюансированными в понимании контекста и более точными в ответах.
Интеграция мульти-модального обучения: Будущие версии ChatGPT могут интегрировать текст, изображения и, возможно, аудио-визуальные данные, чтобы создать более глубокое и мультимодальное понимание запросов и обеспечить более богатые интерактивные возможности.
Развитие адаптивности: Повышение способности к адаптации к новым задачам и неожиданным запросам пользователей без необходимости переобучения с нуля.
Прогнозы развития творческих способностей:
Генерация оригинального контента: С улучшением алгоритмов и данных, модели станут способными создавать более оригинальные и творческие работы, включая литературу, поэзию, музыку и даже изобразительное искусство.
Решение комплексных творческих задач: Версии ChatGPT 5 и далее будут способны подходить к решению задач, требующих высокого уровня креативности и инновационного мышления, таких как создание новых научных теорий или разработка инновационных технологических продуктов.
Понимание и создание юмора: Ожидается, что ИИ сможет лучше понимать и создавать юмористический контент, что является одним из наиболее сложных аспектов человеческого общения.

Библиография
Основные источники
Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Pearson Education.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Poole, D., & Mackworth, A. (2017). Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents (2nd ed.). Cambridge University Press.
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2016). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed.). Springer Series in Statistics.
Дополнительная литература
Domingos, P. (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books.
Kaplan, J. (2016). Artificial Intelligence: What Everyone Needs to Know. Oxford University Press.
Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Knopf.
Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.
Marcus, G., & Davis, E. (2019). Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust. Pantheon.
Журналы и онлайн ресурсы
Artificial Intelligence Journal (AIJ)
Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR)
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
arXiv.org – предварительные публикации исследований, касающиеся многих аспектов ИИ.
Конференции
Neural Information Processing Systems (NeurIPS)
International Conference on Machine Learning (ICML)
AAAI Conference on Artificial Intelligence
International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)
Расширенный список литературы по развитию ИИ и его оценке
Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Pearson.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Poole, D., & Mackworth, A. (2017). Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents (2nd ed.). Cambridge University Press.
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2016). The Elements of Statistical Learning (2nd ed.). Springer.
Domingos, P. (2015). The Master Algorithm. Basic Books.
Kaplan, J. (2016). Artificial Intelligence: What Everyone Needs to Know. Oxford University Press.
Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Knopf.
Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.
Marcus, G., & Davis, E. (2019). Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust. Pantheon.
Kaku, M. (2018). The Future of Humanity: Terraforming Mars, Interstellar Travel, Immortality, and Our Destiny Beyond Earth. Doubleday.
Harari, Y.N. (2017). Homo Deus: A Brief History of Tomorrow. Harper.
Walsh, T. (2018). Machines That Think: The Future of Artificial Intelligence. Prometheus.
Wooldridge, M. (2020). The Road to Conscious Machines: The Story of AI. Penguin.
Copeland, J. (2004). Artificial Intelligence: A Philosophical Introduction. Blackwell.
Kurzweil, R. (2005). The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology. Penguin.
Gibson, W. (1984). Neuromancer. Ace Books.
Ertel, W. (2018). Introduction to Artificial Intelligence (2nd ed.). Springer.
Jackson, P. (1999). Introduction to Expert Systems (3rd ed.). Addison Wesley.
Nilsson, N. (1998). Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann.
Schank, R.C., & Abelson, R. (1977). Scripts, Plans, Goals, and Understanding: An Inquiry into Human Knowledge Structures. Lawrence Erlbaum Associates.
Lake, B., Ullman, T., Tenenbaum, J., & Gershman, S. (2017). Building Machines That Learn and Think Like People. Behavioral and Brain Sciences.
McCorduck, P. (2004). Machines Who Think: A Personal Inquiry into the History and Prospects of Artificial Intelligence. A. K. Peters/CRC Press.
Hinton, G., & Sejnowski, T. (1999). Unsupervised Learning: Foundations of Neural Computation. MIT Press.
Vinge, V. (1993). The Coming Technological Singularity: How to Survive in the Post-Human Era. Science Fiction.
Legg, S., & Hutter, M. (2007). A Collection of Definitions of Intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications.
Sutton, R.S., & Barto, A.G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press.
Jordan, M.I., & Mitchell, T.M. (2015). Machine Learning: Trends, Perspectives, and Prospects. Science.
Japkowicz, N., & Shah, M. (2011). Evaluating Learning Algorithms: A Classification Perspective. Cambridge University Press.
Stone, P., Brooks, R., Brynjolfsson, E., Calo, R., Etzioni, O., Hager, G., Hirschberg, J., Kalyanakrishnan, S., Kamar, E., Kraus, S., & Leyton-Brown, K. (2016). Artificial Intelligence and Life in 2030. One Hundred Year Study on Artificial Intelligence: Report of the 2015-2016 Study Panel, Stanford University.
Lin, P., Abney, K., & Bekey, G.A. (Eds.). (2012). Robot Ethics: The Ethical and Social Implications of Robotics. MIT Press.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W.W. Norton & Company.
Dreyfus, H.L. (1992). What Computers Still Can’t Do: A Critique of Artificial Reason. MIT Press.
McCarthy, J., Minsky, M.L., Rochester, N., & Shannon, C.E. (2006). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. AI Magazine.
Dietterich, T.G. (2002). Machine Learning Research: Four Current Directions. AI Magazine.
Pearl, J. (2000). Causality: Models, Reasoning, and Inference. Cambridge University Press.
Searle, J.R. (1980). Minds, Brains, and Programs. Behavioral and Brain Sciences.
Buchanan, B.G. (2005). A (Very) Brief History of Artificial Intelligence. AI Magazine.
Norvig, P. (1992). Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case Studies in Common Lisp. Morgan Kaufmann.
Parnas, D.L. (1996). Software Aging. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes.
Simon, H.A. (1996). The Sciences of the Artificial (3rd ed.). MIT Press.
Newell, A., & Simon, H.A. (1976). Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search. Communications of the ACM.
Langley, P. (2012). The Changing Science of Machine Learning. Machine Learning.
Littman, M.L. (2015). Reinforcement Learning Improves Behaviour From Evaluative Feedback. Nature.
Mitchell, T.M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.
Nilsson, N.J. (1980). Principles of Artificial Intelligence. Tioga Publishing Company.
Poli, R., Kennedy, J., & Blackwell, T. (2007). Particle Swarm Optimization. Swarm Intelligence.
Russell, S.J. (2019). Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control. Viking.
Silver, D., Huang, A., Maddison, C.J., Guez, A., Sifre, L., van den Driessche, G., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Panneershelvam, V., Lanctot, M., & Dieleman, S. (2016). Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search. Nature.
Sutton, R.S. (1988). Learning to Predict by the Methods of Temporal Differences. Machine Learning.
Turing, A.M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind.
Vapnik, V.N. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory. Springer.
Wiener, N. (1948). Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. MIT Press.
Wolfram, S. (2002). A New Kind of Science. Wolfram Media.
Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy Sets. Information and Control.
Zell, A. (2004). Simulation Neuronaler Netze [Simulation of Neural Networks]. Addison-Wesley.
Alpaydin, E. (2010). Introduction to Machine Learning (2nd ed.). MIT Press.
Bishop, C.M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
Chollet, F. (2017). Deep Learning with Python. Manning Publications.
Du Sautoy, M. (2019). The Creativity Code: Art and Innovation in the Age of AI. Harvard University Press.
Marcus, G. (2008). Kluge: The Haphazard Construction of the Human Mind. Houghton Mifflin Company.
Dennett, D. (1996). Darwin’s Dangerous Idea: Evolution and the Meanings of Life. Simon & Schuster.
Hawkins, J., & Blakeslee, S. (2004). On Intelligence. Times Books.
Hofstadter, D. (1979). Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid. Basic Books.
Joy, B. (2000). Why the future doesn’t need us. Wired Magazine.
Kelly, K. (2016). The Inevitable: Understanding the 12 Technological Forces That Will Shape Our Future. Viking.
Kohavi, R., & Provost, F. (1998). Glossary of terms. Machine Learning.
Lake, B., Salakhutdinov, R., & Tenenbaum, J. (2015). Human-level concept learning through probabilistic program induction. Science.
Lanier, J. (2010). You Are Not a Gadget: A Manifesto. Knopf.
Minsky, M. (1988). The Society of Mind. Simon and Schuster.
Moravec, H. (1988). Mind Children: The Future of Robot and Human Intelligence. Harvard University Press.
Norvig, P., & Thrun, S. (2012). Online education: AI Stanford courses. Communications of the ACM.
Penrose, R. (1989). The Emperor’s New Mind: Concerning Computers, Minds, and the Laws of Physics. Oxford University Press.
Pinker, S. (1997). How the Mind Works. W. W. Norton & Company.
Reich, R. (2018). Who Is an Algorithm? Machines, AI, and the Turing Test. Science and Engineering Ethics.
Samuel, A.L. (1959). Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers. IBM Journal of Research and Development.
Searle, J. (1984). Minds, brains, and science. Harvard University Press.
Smolensky, P. (1988). On the proper treatment of connectionism. Behavioral and Brain Sciences.
Valiant, L. (2013). Probably Approximately Correct: Nature’s Algorithms for Learning and Prospering in a Complex World. Basic Books.
Waldrop, M.M. (2001). The Dream Machine: J.C.R. Licklider and the Revolution That Made Computing Personal. Viking.
Weng, J., McClelland, J., Pentland, A., Sporns, O., Stockman, I., Sur, M., & Thelen, E. (2001). Autonomous Mental Development by Robots and Animals. Science.
Haugeland, J. (1985). Artificial Intelligence: The Very Idea. MIT Press.
Kurzweil, R. (2012). How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed. Viking.
Legg, S., & Hutter, M. (2007). Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence. Minds and Machines.
McCarthy, J. (2007). From Here to Human-Level AI. Artificial Intelligence.
Newquist, H.P. (1994). The Brain Makers: Genius, Ego, and Greed in the Quest for Machines that Think. Sams.
Omohundro, S.M. (1987). Efficient Algorithms with Neural Network Behavior. Complex Systems.
Pinker, S. (2018). Enlightenment Now: The Case for Reason, Science, Humanism, and Progress. Viking.
Russell, S.J., & Wefald, E. (1991). Do the Right Thing: Studies in Limited Rationality. MIT Press.
Sun, R. (2006). Cognition and Multi-Agent Interaction: From Cognitive Modeling to Social Simulation. Cambridge University Press.
Thrun, S., & Pratt, L. (1998). Learning to Learn. Kluwer Academic Publishers.
Turing, A.M. (1948). Intelligent Machinery. National Physical Laboratory Report.
Vinge, V. (1993). The Coming Technological Singularity. VISION-21 Symposium.
Warwick, K. (2004). March of the Machines: Why the New Race of Robots Will Rule the World. University of Illinois Press.
Winograd, T., & Flores, F. (1986). Understanding Computers and Cognition: A New Foundation for Design. Ablex Publishing.
Yudkowsky, E. (2008). Artificial Intelligence as a Positive and Negative Factor in Global Risk. Global Catastrophic Risks.
Zilberstein, S. (1996). Using Anytime Algorithms in Intelligent Systems. AI Magazine.
Brooks, R.A. (1991). Intelligence without Reason. Computers and Thought.
Cassimatis, N. (2006). Cognitive Substrate for Human-Level Intelligence. AI Magazine.
Holland, J.H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press.
Pfeifer, R., & Bongard, J. (2006). How the Body Shapes the Way We Think: A New View of Intelligence. MIT Press.
Clark, A. (2013). Whatever Next: Predictive Brains, Situated Agents, and the Future of Cognitive Science. Behavioral and Brain Sciences.
Fjelland, R. (2020). Why General Artificial Intelligence Will Not Be Realized. Humanities and Social Sciences Communications.
Goertzel, B., & Pennachin, C. (Eds.). (2007). Artificial General Intelligence. Springer.
Hassabis, D., Kumaran, D., Summerfield, C., & Botvinick, M. (2017). Neuroscience-Inspired Artificial Intelligence. Neuron.
Hooker, J. N. (2020). Taking Ethics Seriously: Why Ethics Is an Essential Tool for the Modern Workplace. Stanford University Press.
Koch, C., & Tononi, G. (2011). A Test for Consciousness. Scientific American.
Lanier, J. (2017). Dawn of the New Everything: Encounters with Reality and Virtual Reality. Henry Holt and Co.
Legg, S. (2008). Machine Super Intelligence. PhD Thesis, University of Lugano.
Lipson, H., & Kurman, M. (2016). Driverless: Intelligent Cars and the Road Ahead. MIT Press.
McCarthy, J., & Hayes, P. (1969). Some Philosophical Problems from the Standpoint of Artificial Intelligence. Machine Intelligence.
McDermott, D. (2001). Mind and Mechanism. MIT Press.
Metzinger, T. (2009). The Ego Tunnel: The Science of the Mind and the Myth of the Self. Basic Books.
Miikkulainen, R., et al. (2017). Evolving Deep Neural Networks. Artificial Intelligence in the Age of Neural Networks and Brain Computing.
Mitchell, M. (2009). Complexity: A Guided Tour. Oxford University Press.
Norvig, P. (2012). Teach Yourself Programming in Ten Years. Essay published online.
Page, S.E. (2018). The Model Thinker: What You Need to Know to Make Data Work for You. Basic Books.
Polanyi, M. (1966). The Tacit Dimension. University of Chicago Press.
Simon, H.A. (1996). The Sciences of the Artificial (3rd ed.). MIT Press.
Steels, L. (2007). The Synthetic Modeling of Language Origins. Evolution of Communication.
Wooldridge, M. (2020). The Road to Conscious Machines: The Story of AI. Pelican Books.
Dennett, D.C. (1991). Consciousness Explained. Little, Brown and Co.
Franklin, S., & Graesser, A. (1997). Is it an Agent, or just a Program?: A Taxonomy for Autonomous Agents. Proceedings of the Third International Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages.
Gibney, E. (2017). Artificial intelligence masters the game of poker – What’s next?. News Article, Nature.
Haraway, D. (1991). Simians, Cyborgs, and Women: The Reinvention of Nature. Routledge.
Holland, J.H. (1992). Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence. MIT Press.
Knight, W. (2018). Once hailed as unhackable, blockchains are now getting hacked. MIT Technology Review.
Lakoff, G., & Johnson, M. (1999). Philosophy in the Flesh: the Embodied Mind and its Challenge to Western Thought. Basic Books.
Langton, C.G. (Ed.). (1995). Artificial Life: An Overview. MIT Press.
LaValle, S.M. (2006). Planning Algorithms. Cambridge University Press.
Lehman, J., & Miikkulainen, R. (2020). From Evolution to Revolution: A New Approach to AI-Driven Behavior. Artificial Intelligence.
Levesque, H.J., Davis, E., & Morgenstern, L. (2012). The Winograd Schema Challenge. Proceedings of the Thirteenth International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning.
Levy, S. (2011). In the Plex: How Google Thinks, Works, and Shapes Our Lives. Simon & Schuster.
Mackenzie, D. (1996). Knowing Machines: Essays on Technical Change. MIT Press.
Minsky, M. (2006). The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind. Simon & Schuster.
Nilsson, N.J. (2010). The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements. Cambridge University Press.
Parnas, D. (1994). Software Aspects of Strategic Defense Systems. Communications of the ACM.
Picard, R.W. (1997). Affective Computing. MIT Press.
Riedl, M.O., & Harrison, B. (2016). Using Stories to Teach Human Values to Artificial Agents. AI Magazine.
Shneiderman, B. (2020). Human-Centered Artificial Intelligence: Reliable, Safe & Trustworthy. International Journal of Human–Computer Interaction.
Sun, R. (Ed.). (2008). Cambridge Handbook of Computational Psychology. Cambridge University Press.
Список научно-фантастической литературы, посвященной ИИ
Айзек Азимов — серия книг о роботах, включая «Я, робот» и «Стальные пещеры»
Филип К. Дик — «Дубликаты мечут тень»
Вильям Гибсон — «Нейромант»
Артур Кларк — «2001: Космическая одиссея» (совместно с Стэнли Кубриком)
Дэниел Х. Уилсон — «Робопокалипсис»
Марвин Мински — «Общество разума»
Чарльз Стросс — серия «Акселерандо»
Иэн М. Бэнкс — серия о Культуре, включая «Игрок абсолют»
Грег Иган — «Перпетуум мобиле»
Нил Стивенсон — «Снежок» и «Фолл: или Упадок и разрушение Национальной Сети»
Жан-Ле Фламбёр — серия книг «Квантовый вор» Ханну Раяниеми
Пол Маколи — «Комплекс»
Алекс+Ада — серия комиксов Сары Вон и Джонатана Луна
Кадзуо Исигуро — «Погребенный великан»
Рэй Брэдбери — «451° по Фаренгейту»
Аннали Ньюиц — «Автономный»
Макс Барри — «Машина Дженнифер Правительство»
Линда Нагата — «Красная: Первая машина династии»
Питер Ф. Гамильтон — «Ночь без звёзд»
Ричард Морган — «Вдали от людей»
Вернор Виндж — «Глубина в небе»
Тед Чанг — «Жизненный цикл программного обеспечения» из сборника «Выдох»
Роберт Сойер — «WWW Trilogy»
Итало Кальвино — «Кибернетический город»
Мерседес Лэки — «Brainship» серия
Дэвид Брин — «Килн Люди»
Брюс Стерлинг — «Схолиястические записки»
Фрэнк Херберт — «Дюна» (особенно умные машины и искусственный интеллект в последующих книгах серии)
Алистер Рейнольдс — серия «Revelation Space»
Джо Холдеман — «Бесконечный день»
Джон Скальзи — «Запретная планета»
Стивен Бакстер — «Проксима»
Кевин Дж. Андерсон и Нил Пирт — «Часовые: Тирант»
Роберт Дж. Сойер — «Hominids» (серия «Neanderthal Parallax»)
Джули Е. Чернеда — «В поисках врага»
Джеймс С. А. Кори — «Игры Немезиды» (серия «Экспансия»)
Лиза Ючида — «Проект Himiko»
Дэн Симмонс — «Гиперион»
Клиффорд Саймак — «Город»
Майкл Крайтон — «Прей»
Грег Бир — Математические игры
Харлан Эллисон — Я — робот (сборник рассказов)
Кори Доктороу — Исходный код
Джоанна Русс — Когда это меняется
Йон Медема — Нанофлаеры
Ричард Морган — Ковчег Тиранта
Марк Стайнер — Картины из жизни демонов
Саймон Ингс — Петля Галатеи
Чарльз Стросс — Ускорение
Дэниел Суарес — Daemon и Freedom™
Хэнку Грин — Эдем отменяется
Питер Ф. Гамильтон — Двойная Звезда
Триша Салливан — Dreaming in Smoke
Гарри Харрисон — West of Eden
Гвендалин Клэр — Двойные звезды
Марта Уэллс — All Systems Red (Серия «Murderbot Diaries»)
Джеймс П. Хоган — Two Faces of Tomorrow
Паоло Бачигалупи — Водяной нож
Дэвид Брин — Волны экстаза
Лави Тидхар — Центральная станция
Линда Нагата — The Bohr Maker
Александра Ольховская — По ту сторону машины
Джон Скальзи — Lock In
Малкольм Роуз — Конструктор смерти
Энн Леки — Ancillary Justice (Серия «Imperial Radch»)
Нил Эшер — Gridlinked
Рэй Курцвейл — The Age of Spiritual Machines
Эд Монд Хэмилтон — City at World’s End
Роджер Макбрайд Аллен — The Modular Man
Юджин Суарес — Nexus
Мэри Дори Рассел — The Sparrow
Пат Кэдиган — Mindplayers
Майкл Маршалл Смит — Spares
Филип Керри — Version Control
Кадзуо Исигуро — Klara and the Sun
Ким Стэнли Робинсон — Aurora
Макс Барри — Machine Man
Тони Баллантайн — Recursion (Серия «Penrose»)
Джеймс Ловелок — Novacene: The Coming Age of Hyperintelligence
Марк Стайнер — The Artificial Intelligence Revolution
Алистер Рейнольдс — Revelation Space
Крис Бичи — This Is How You Lose the Time War
Мелисса Скотт — Trouble and Her Friends
Чарльз Ю — How to Live Safely in a Science Fictional Universe
Исаак Асимов — The Last Question
Клиффорд Саймак — Project Pope
Джо Холдеман — Forever Peace
Фредерик Пол — Gateway
Элизабет Мун — The Speed of Dark
Джулиан Мэй — The Surveillance
Энн Лецке — Provenance
Курт Воннегут — Player Piano
Гарднер Дозуа (ред.) — The Best of the Best: 20 Years of the Year’s Best Science Fiction
Фрэнк Херберт — Destination: Void
Йен Макдональд — River of Gods
Шери С. Теппер — Gibbon’s Decline and Fall
Брюс Стерлинг — Schismatrix
Уильям Гибсон — Agency
Джо Уолтон — My Real Children
Генри Каттнер — The Proud Robot
Питер Гамильтон — Pandora’s Star
Орсон Скотт Кард — Speaker for the Dead
Стивен Бакстер — Manifold: Time
Лоуренс Дагон — When HARLIE Was One
Нил Ашер — Polity Agent
Дэвид Брин — Existence
Грег Бир — Blood Music
Октавия Батлер — Parable of the Sower
Маргарет Этвуд — Oryx and Crake
Стивен Барнс — Kaleidoscope Century
Конни Уиллис — Doomsday Book
Грегори Бенфорд — Timescape
Шон Макмахон — The Jupiter Theft
Джоан Слончевски — Daughter of Elysium
Майкл Флинн — Eifelheim
Пол Дж. Маккали — The Engines of God
Леа Моджесит — The Eternity Artifact
Чарльз Плаатт — Protektor
Ларри Нивен и Джерри Пурнелл — The Mote in God’s Eye
Брайан Стейблфорд — The Halcyon Drift
Ричард Морган — Altered Carbon
Клиффорд Саймак — All Flesh Is Grass
Алистер Рейнольдс — Chasm City
Тед Чанг — Exhalation: Stories
Карл Шредер — Permanence
Пат Кэдиган — Synners
Кен Маклауд — The Cassini Division
Брюс Стерлинг — Distraction
Жан-Ле Фламбёр — The Quantum Thief
Чарльз Стросс — Saturn’s Children
Лиу Цысинь — The Three-Body Problem
Джеймс Са Кори — Leviathan Wakes
Мари Лу — Warcross
Филип Ривз — Mortal Engines
Элисон Уилгус — Chronin
Адриан Цчайковски — Children of Time
Бен Элтон — Time and Time Again
Кейт Маскерадас — The Quantum Magician
Питер Хэмилтон — The Night’s Dawn Trilogy
Иэн М. Бэнкс — Look to Windward
Женевьев Валентайн — Persona
Дэвид Брин — Kiln People
Энн Леки — Ancillary Sword
Роберт Сойер — WWW: Wake
Мартин Форд — Architects of Intelligence
Эд Монд Хэмилтон — The Star Kings
Фредерик Пол — Beyond the Blue Event Horizon
Николас Сенсон — Daimones
Рей Брэдбери — The Veldt (from The Illustrated Man)
Лиза Ясек — Galactic Suburbia: Recovering Women’s Science Fiction
Хоу Цзинфан — Folding Beijing
Дэниел Уилсон — Robopocalypse
Харлан Эллисон — I Have No Mouth, and I Must Scream
Томас Дисх — Camp Concentration
Пол Маколи — The Quiet War
Грег Бир — Hull Zero Three
Саймон Ингс — Wolves
Адриан Цчайковски — Dogs of War
Кевин Дж. Андерсон — The Saga of Seven Suns
Майкл Крайтон – Prey
Наиболее релевантные Интернет-ресурсы для книги: «Искусственный интеллект и меры интеллекта: Инновационные подходы к оценке AIIQ»
OECD iLibrary предоставляет информацию о таксономии когнитивных способностей и подходах к оценке способностей искусственного интеллекта и робототехники. Здесь рассматривается возможность использования фреймворка человеческих способностей для оценки AI и робототехники, что может быть полезно для изучения структурированных методов оценки в вашей книге (Site homepage). https://www.oecd-ilibrary.org/sites/feecd512-en/index.html?itemId=/content/component/feecd512-en
UNESCO обсуждает влияние AI на образование, подчеркивая как потенциал, так и вызовы, связанные с интеграцией AI в учебные процессы. Это может быть релевантно для обсуждения образовательных аспектов AI в контексте интеллекта (UNESCO). https://www.unesco.org/en/digital-education/artificial-intelligence
Encyclopaedia Britannica предоставляет общий обзор определений, примеров, типов и применений искусственного интеллекта. Данный ресурс может служить отличным введением в тему AI для читателей, не знакомых с предметом (Encyclopedia Britannica). https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence
В Hawaii’s Pressbooks описываются методы оценки интеллекта, включая историческую информацию о развитии интеллектуальных тестов и современные подходы, такие как шкала интеллекта Векслера. Это может быть полезно для разделов книги, посвященных психометрическим аспектам измерения интеллекта (UH Pressbooks). https://pressbooks-dev.oer.hawaii.edu/psychology/chapter/measures-of-intelligence/
IEEE — Институт инженеров по электротехнике и электронике, который исследует применение глубокого обучения в измерениях и инструментарии, предоставляя обширные руководства и статьи о последних достижениях в области AI источник. https://ieee-ims.org/
NIST (Национальный институт стандартов и технологий США) — предоставляет информацию о различных исследованиях и стандартах в области AI. Они фокусируются на разработке надежных методов измерения и стандартов для AI, обеспечивая безопасность и доверие к технологиям AI. NIST активно участвует в создании стандартов и методик оценки AI, а также проводит мероприятия, способствующие обмену знаниями и опытом в этой сфере источник. https://www.nist.gov/
Harvard School of Engineering and Applied Sciences — Публикация, обсуждающая текущее и будущее состояние ИИ, в том числе этические аспекты его развития и влияние на общество. Особое внимание уделяется потребности в этическом рассмотрении ИИ до того, как эти технологии станут повседневными (Harvard SEAS). https://seas.harvard.edu/news/2021/10/present-and-future-ai
MDPI (Multidisciplinary Digital Publishing Institute) — Журнал «BioMedInformatics» предлагает обзор, в котором обсуждаются последние достижения в области биомедицинского исследования с использованием ИИ, включая машинное обучение и нейронные сети, что важно для понимания вклада ИИ в современные научные исследования (MDPI). https://www.mdpi.com/2673-7426/2/4/49
Эти ресурсы могут служить полезным источником информации для глубокого понимания сложных вопросов, связанных с оценкой интеллекта и развитием искусственного интеллекта в различных прикладных областях.
Официальные сайты компаний, занимающихся разработкой систем и технологий ИИ.
OpenAI: Known for its groundbreaking work in AI research and deployment, OpenAI focuses on creating AI that benefits all of humanity. Their projects include advanced language models like GPT-4 and image generation models like DALL-E 3. More details about their research and products can be found on their official website. https://openai.com/
Google DeepMind: DeepMind is recognized for its pioneering research in AI to solve complex problems. Their projects range from health research applications to advanced AI for board games like Go. For more information about their latest developments, visit DeepMind’s website. https://deepmind.google/
Tesla: Tesla is at the forefront of integrating AI into the automotive sector, especially through its Full Self-Driving (FSD) and Dojo supercomputing technologies, which are crucial for advancing autonomous driving. Explore more about Tesla’s AI initiatives on their AI and Robotics page. https://www.tesla.com/AI
Thales Group: Thales uses AI to enhance decision-making and operational efficiency in critical sectors like aerospace, defense, and transportation. Their approach emphasizes the development of reliable and secure AI applications. You can read about their AI strategies on Thales Group’s website. https://www.thalesgroup.com/en
Базовые хэштеги для книги «Искусственный интеллект и меры интеллекта: Инновационные подходы к оценке AIIQ»
#ИскусственныйИнтеллект
#AIIQ
#МерыИнтеллекта
#ИнновацииВТехнологиях
#КнигаДня
#НаукаиТехнологии
#ИИТренды
#ИИОбразование
#ИсследованияИИ
#ТехнологииБудущего