Практикум_1_Искусственный_интеллект_презентация

1.

ИСКУССТВЕННЫЙ
ИНТЕЛЛЕКТ
В строительстве новой экономики
Практикум 1 • Цифровая экономика, социально-экономический контекст
Контрольные вопросы • кейс • глоссарий • презентация
Учебная работа
Практикум 1 • Цифровая экономика
Искусственный интеллект
1

2.

1. Почему ИИ стал ключевой темой новой экономики
Переход от автоматизации отдельных операций к цифровой модели принятия решений
Большие данные
Скорость решений
Цифровая среда
ИИ позволяет быстро обрабатывать
массивы данных, которые человек не
способен охватить в обычном режиме.
Конкурентоспособность зависит не
только от качества решения, но и от
своевременности его принятия и
реализации.
ИИ соединяет технологии,
организационные процессы, данные,
правила и человеческие коммуникации
в единую систему.
Экономический
эффект
снижение издержек → ускорение процессов → повышение точности прогнозов → новые
продукты и бизнес-модели
Источник: учебный материал пользователя, раздел «Искусственный интеллект – главная повестка дня в строительстве новой экономики».
Практикум 1 • Цифровая экономика
Искусственный интеллект
2

3.

2. Исторические этапы развития ИИ
От математического моделирования и кибернетики к машинному обучению и платформенной экономике
1943
МакКаллок–Питтс
формальный нейрон
1950
А. Тьюринг
вычислительная машина и критерий машинного интеллекта
1955–56
Г. Саймон / Дж. Маккарти ограниченная рациональность; термин «искусственный интеллект»
1970-е
Ограничения нейросетей период замедления развития
1980-е
Символический ИИ +
нейросети
XXI век
Цифровая экономика ИИ становится фактором производства и основой цифровой трансформации
возвращение нейросетевого подхода и моделей блоков
Опорные идеи: Н. Винер; W. McCulloch & W. Pitts; A. Turing; H. Simon; J. McCarthy; учебный материал пользователя.
Практикум 1 • Цифровая экономика
Искусственный интеллект
3

4.

3. Два научных направления: логическое и нейрокибернетическое
Различие подходов определяет способы моделирования экономических и управленческих процессов
Логическое направление
Нейрокибернетическое направление
• правила и логические конструкции
• эмпирическое выявление связей
• символическое представление знаний
• преимущество — объяснимость формальных правил
• ограничение — трудоёмкость и слабая адаптивность
• самоорганизующиеся алгоритмы
• искусственные нейронные сети
• обучение на примерах и данных
• распознавание сложных зависимостей
• преимущество — адаптивность и работа с
неструктурированными данными
Современные системы часто комбинируют оба подхода: правила + данные + модели машинного обучения.
Практикум 1 • Цифровая экономика
Искусственный интеллект
4

5.

4. Преимущества ИИ при принятии и реализации решений
Главное отличие — способность работать с объёмом, скоростью и сложностью данных
01
Объём
02
Анализ огромных массивов
данных
04
Масштаб
Параллельная обработка
множества процессов
Скорость
03
Мгновенная обработка и реакция
на изменения
05
Автоматизация
Точность
Выявление закономерностей и
прогнозирование
06
Передача рутинных операций
цифровым системам
Персонализация
Адаптация решений к клиентам и
ситуациям
Практический вывод: ИИ усиливает человека прежде всего в задачах, где требуется обработка больших объёмов информации и быстрый выбор альтернатив.
Практикум 1 • Цифровая экономика
Искусственный интеллект
5

6.

5. Институциональное доверие в цифровой экономике
Цифровые платформы меняют способы подтверждения обязательств и управления репутацией
ДОВЕРИЕ
прозрачность
+
репутация
+
взаимная оценка
+
контроль рисков
Проблема
Механизм платформ
Низкое доверие увеличивает
транзакционные издержки и риск
оппортунистического поведения.
Отзывы, рейтинги и наблюдаемость
действий делают поведение
участников более предсказуемым.
Экономический смысл
Цифровая репутация частично заменяет традиционные способы проверки
контрагентов и снижает неопределённость при взаимодействии незнакомых
участников.
Примеры из учебного материала: BlaBlaCar, Airbnb, Uber; идея рейтингов и репутационных механизмов в шеринговой экономике.
Практикум 1 • Цифровая экономика
Искусственный интеллект
6

7.

6. Кейс: этика, машинное обучение и риск ошибок ИИ
Правильная стратегия — не отказ от цифровых систем, а управляемое и контролируемое их применение
Тренировочная фаза
Тестовая фаза
Контроль человеком
Риск 1. Ошибочная модель
Риск 2. Иллюзия точности
Риск 3. Оппортунистическое
использование
Система может выучить неправильные
закономерности из некачественных
или смещённых данных.
Результат ИИ может выглядеть
убедительно, хотя основан на
неверных предпосылках.
Технологию можно применять в
личных целях вопреки интересам
организации или общества.
Принцип: ИИ принимает участие в решении, но ответственность за критически важные решения сохраняет
человек.
Практикум 1 • Цифровая экономика
Искусственный интеллект
7

8.

7. Моя позиция по вопросам кейса
Готовая формулировка для письменной работы и устной защиты
Вопрос 1. Отказываться ли от цифрового сопровождения?
Нет. Полный отказ от ИИ не решит проблему ошибок, а может привести к потере скорости и качества анализа. Рациональнее
использовать ИИ там, где риск контролируем, а результаты проверяются человеком.
Вопрос 2. Доверю ли я ИИ «алгоритм своей жизни»?
Нет — в полном смысле. ИИ можно доверять отдельные задачи: анализ информации, рекомендации, планирование, поиск
альтернатив. Но цели, ценности, окончательный выбор и ответственность должны оставаться за человеком.
Ключевая мысль
Лучший сценарий — сотрудничество «человек + ИИ», а не полная замена одного другим.
Практикум 1 • Цифровая экономика
Искусственный интеллект
8

9.

8. Где цифровая форма наиболее перспективна?
Четыре направления из задания 4 объединены в единую логику цифровой трансформации
Бизнес-среда
Банковская деятельность
CRM, маркетинг, прогноз спроса, автоматизация процессов и
персонализация клиентского опыта.
Скоринг, выявление мошенничества, анализ рисков, поддержка
клиентов и автоматизация внутренних операций.
Производственная единица
Негодование и сопротивление
Предиктивное обслуживание, контроль качества, оптимизация
запасов, цифровые двойники и планирование.
Опасения касаются безработицы, приватности, ошибок
алгоритмов, непрозрачности решений и передачи слишком
большой власти технологиям.
Цифровая трансформация = технология + данные + процессы + компетенции + правила + доверие
Практикум 1 • Цифровая экономика
Искусственный интеллект
9

10.

9. Казахстанский контекст
ИИ и цифровизация рассматриваются как факторы конкурентоспособности и обновления бизнес-среды
Что меняет цифровая среда
Вывод для бизнеса
• новые технологические решения и ИИ
Главным конкурентным преимуществом
становится способность быстро внедрять
технологии, переобучать персонал и
выстраивать доверие к цифровым
системам.
• изменение регулирования
• изменение потребительских предпочтений
• разрыв/перестройка цепочек поставок
• дефицит цифровых компетенций
• новые конкуренты из смежных отраслей
• переход к новым источникам энергии
Задача государства и бизнеса — создать условия,
при которых цифровая трансформация повышает
производительность, а риски ИИ остаются
управляемыми.
В учебном материале: технологии цифровой среды названы основным фактором, способным изменить бизнес-среду в 10-летней перспективе.
Практикум 1 • Цифровая экономика
Искусственный интеллект
10

11.

10. Глоссарий
Краткие экономические определения для задания 5
Цифровая трансформация изменение бизнес-процессов и моделей на
основе цифровых технологий, данных и новых
организационных практик.
Цифровая экономика система экономических отношений, в которой
Нейронная сеть
Генетический алгоритм метод оптимизации, использующий идеи отбора,
модель машинного обучения из связанных
вычислительных элементов, способная выявлять
закономерности в данных.
Искусственный интеллект совокупность методов и систем, выполняющих
задачи, требующие элементов восприятия,
анализа, обучения и принятия решений.
ключевую роль играют данные, платформы,
цифровые технологии и сетевое взаимодействие.
скрещивания и мутации для поиска эффективного
решения.
Машинное обучение
подход, при котором система выявляет
закономерности на основе данных и улучшает
результаты без явного задания каждого правила.
Моделирование процессовпостроение формального или вычислительного
представления процесса для анализа, прогноза и
выбора управленческих решений.
Рекомендуемая база: Н. Винер; A. Turing; H. Simon; J. McCarthy; W. McCulloch & W. Pitts; литература и учебный материал по цифровой экономике и ИИ.
Практикум 1 • Цифровая экономика
Искусственный интеллект
11

12.

11. Итог и тезисы для защиты
Главные мысли, которые стоит произнести устно
1
ИИ — не отдельный инструмент, а часть новой цифровой архитектуры экономики.
2
Экономическая ценность ИИ связана со скоростью, масштабом обработки данных и
качеством прогнозов.
3
Доверие становится самостоятельным экономическим ресурсом: его поддерживают
прозрачность, правила и репутация.
4
Наиболее рациональная модель — человек + ИИ + контроль рисков, а не безусловная
передача решений машине.
Спасибо за внимание
Литература и материалы: Wiener, Cybernetics (1948); Turing, Computing Machinery and Intelligence (1950); Simon (1955); материалы по McCulloch–Pitts и Rosenblatt; PwC, материалы по цифровой
трансформации; лекционные материалы, указанные в задании.
Практикум 1 • Цифровая экономика
Искусственный интеллект
12