Вплив штучного інтелекту, комп'ютерного зору та машинного навчання на життя людини
DOI:
https://doi.org/10.32347/2412-9933.2023.55.175-185Ключові слова:
комп'ютерний зір, штучний інтелект, аналіз зображення, методи глибокого навчання, машинне навчанняАнотація
Розглянуто майбутнє штучного інтелекту (ШІ), комп'ютерного зору та машинного навчання, а також те, як ці технології можуть вплинути на наше щоденне життя. Ці технології мають потужність впливати на спосіб, яким ми живемо і взаємодіємо з ними, відкриваючи нові можливості в таких галузях, як охорона здоров'я, транспорт та освіта. Проте майбутнє ШІ, комп'ютерного зору та машинного навчання також викликає етичні і соціальні питання. Розвиток цих технологій має ґрунтуватися на етичних принципах, щоб забезпечити їх використання на благо людства, а не на шкоду. Загалом ця тема підкреслює величезний потенціал штучного інтелекту, комп'ютерного зору та машинного навчання, а також можливість визначати наше майбутнє. Продовжуючи розширювати межі технологій, важливо враховувати етичні наслідки і забезпечувати відповідальне використання цих технологій на благо всіх.
Посилання
Elyan, E., Vuttipittayamongkol, P., Johnston, P., Martin, K., McPherson, K., Moreno-García, C. F., Jayne, C., Mostafa Kamal Sarker, M. (2022). Computer vision and machine learning for medical image analysis: recent advances, challenges, and way forward. Art. Int. Surg,2, 24–45. http://dx.doi.org/10.20517/ais.2021.15.
Report of IBM Computer systems. https://www.ibm.com/topics/computer-vision.
Yann, LeCun, Yoshua, Bengio, Geoffrey, Hinton. (2015). Deep Learning. University of Montreal.
Kaiming He, et al. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.
Carmigniami, et al. (2011). Augmented Reality: An Overview Handbook of Augmented Reality, Springer, New York, pp. 3–46.
O’Mahony, N., Campbell, S., Carvalho, A., Harapanahalli, S., Hernandez, G. V., Krpalkova, L., et al. (2019). Deep learning vs. traditional computer vision K. Arai (Ed.). Science and Information Conference, Springer, pp. 128–144.
Jordan, M. I., Mitchell, T. M. (2015). Machine learning: trends, perspectives, and prospects. Science,349, 255–260.
Zhang, X.-D. (2020). Machine learning. A Matrix Algebra Approach to Artificial Intelligence, Springer, 223–440.
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT press.
Deng, L. Yu. D. (2014). Deep learning: methods and applications. FNT. Signal Processing, 7, 197–387.
Bostrom, Nick, Yudkowsky, Eliezer. (2011). The ethics of artificial intelligence. Cambridge University Press.
Amodei, Dario, Olah, Chris, Steinhardt, Jacob, Christiano, Paul, Schulman, John, Mané, Dan. (2016). Concrete Problems in AI Safety. Cornell University.
Artificial Intelligence and Life in 2030. (2016). Stanford University's One Hundred Year Study on Artificial Intelligence.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Андрій Валентинович Касянчук, Владислав Володимирович Гоц, Наталія Леонтіївна Попович, Володимир Миколайович Хроленко
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
