В статье приведены наиболее известные определения термина «интеллект». Научное содержание этого термина устанавливается очень медленно,
поскольку лежит в области пересечения многих научных дисциплин и не имеет до сих пор достаточно обоснованной количественной характеристики
или степени интеллектуализации. В основе феномена интеллекта, как функции мозга, лежит такое явление, как сенсорный образ — проявление функции
рецепторных систем, который может формироваться у любых животных. Приведены примеры междисциплинарных исследований по изучению и моделированию работы головного мозга. Изложены известные методы определения степени интеллектуализации. Большинство попыток расчета степени
интеллектуализации имеют один и тот же недостаток: происходит объединение интеллектуальных функций и функций автоматизации управления.
Предложен комплексный функциональный подход к определению степени интеллектуализации систем и объектов
Ключевые слова: интеллект, интеллектуализация, интеллектуальный продукт, искусственный интеллект, когнитивная способность, мозг, мышление, наука, нейронные сети, принятие решений, психология, размерность, робот, сенсорный образ, степень интеллектуальности, технология, управление, функция
Список использованных источников
- Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Утверждена Указом Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации”. — 23 с.
- Евсеенко С. М. Этапы развития технологий искусственного интеллекта и уточнение терминологии//Инновации. — 2021, №4, с. 39-48.
- Евсеенко С. М. Обзор направлений интеллектуализации продукции и деятельности приборостроительного предприятия//Инновации. — 2021.
- Психологический словарь/Под ред. В. В. Давыдова. — М.: Акад. Пед. Наук СССР, 1983. — 448 с.
- Линн Р. Интеллект и экономическое развитие//Психология. Журнал высшей школы экономики. — 2008. — № 2. — С. 89–108.
- Лобанов А. П. Интеллект: определения, теории, парадигмы//Весиi БДПУ, Сер. 1, 2014, № 2. — С. 42–46.
- Ильясов Ф. Н. Разум искусственный и естественный//Известия АН Туркменской ССР, серия общественных наук, 1986, № 6. — С. 46–54.
- Семь интеллектов Говарда Гарднера. https://hr-academy.ru/hrarticle/sem-intellektov-govarda-gardnera.html (дата обращения: 15.02.2021).
- Большая Российская Энциклопедия. — М.: Большая Российская Энциклопедия, 2008, т. 11. — С. 429–430.
- Брандин В. М. Размерностная сложность. Интеллект. — М.: Физматлит, 2008. — 168 с.
- Каку М. Будущее разума: Пер. с англ. — 4-е изд. — М.: Альпина нон-фикшн, 2018. — 646 с.
- Тьюринг А. Может ли машина мыслить? — М.: Физматгиз, 1960. — 112 с.
- Искусственный интеллект. Что надо знать о наступающей эпохе разумных машин/под ред. Д. Хэвен: пер. с англ. О. Д. Сайфудиновой. — М.: АСТ, 2019. 352 с.
- Шевченко А. И., Сальников И. С., Сальников Р. И. О принципах построения искусственного интеллекта в антропоморфных системах//Искусственный интеллект, 2010, № 4, с. 4–19.
- Кузнецов и др. Круглый стол «Парадигмы искусственного интеллекта»//Новости искусственного интеллекта.- М.,1998, № 3, С. 3–21.
- Маркофф Дж. Homo Roboticus? Люди и машины в поисках взаимопонимания. — М.: АНО, 2017. — 405 с.
- Ray Kurzweil. Haw to create a mind: the secret of human thought revealed. — В переводе на русский издательства: Эволюция разума или бесконечные возможности человеческого мозга, основанные на распознавании образов. — М.: БОМБОРАтм. — 2018. — 350 с.
- Хокинс Дж., Блейксли С. Об интеллекте: Пер. с англ. — М.: ООО «И. Д. Вильямс», 2007. — 240 с.
- Осин А. А. Модель роевого интеллекта в организационных коммуникациях//Социально-гуманитарные знания, 2012. — № 6. — С. 343–349.
- Карпов В. Э., Карпова И. П., Кулинич А. А. Социальные сообщества роботов. — М.: ЛЕАНДР, 2019. — 352 с.
- Финн В. К. Далеко не все функции естественного интеллекта могут быть формализованы и автоматизированы//Журнал «Коммерсант Наука», № 68 от 23.12.2019. — М.: ИД «Коммерсант». — С. 33–38. https://www.kommersant.ru/doc/4198609 (дата обращения: 15.02.2021).
- Величенко В. В. Принципы технического интеллекта в проблеме управления сложными экономическими системами//Интеллектуальные системы, 1997, том 2, вып. 1–4.
- Макаров И. М., Лохин В. М., Манько С. В., Романов М. П. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы. — М.: Наука, — 2006. — 333 с.
- Остроух А. В. Интеллектуальные системы. Учебное пособие. — Красноярск: Научно-инновационный центр, 2015. — 110 с.
- Бранец В. Н., Клаб Д., Кнутов А. С., Микрин Е. А., Черток Б. Е., Шеррил Д. Развитие вычислительных систем с элементами искусственного интеллекта, применяемых в системах управления космическими аппаратами//Известия РАН, Т и СУ, 2004. — № 4. — С. 146–149.
- Красилов А. А. Информатика. Том 7. Интеллектуальные системы (Системы решения проблем). — М., 2003. — 232 с. http://rudocs.exdat.com/docs/index-18530.html (дата обращения: 15.02.2021).
- Лябах Н. Н., Умрихин Н. Г. Методы оценки интеллектуальности компьютерных систем//Вестник Университета, 2013. — № 6. — С. 54–58.
- Литвинов В. А., Оксанич И. Н. Оценка уровня виртуальной интеллектуальности прикладной программно-технической системы на основе анализа эргономической модели// Математичнi мaшини i системи, 2008, № 2, С. 100 –105.
- Большой экономический словарь/под. общ. ред. А. Н. Азрилия. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Институт новой экономики, 1998. — 864 с.
- Александров П. С., Пасынков Б. А. Введение в теорию размерности.- М.: Наука, 1973. — 577 с.
- Клайн М. Математика. Утрата определённости. — М.: МИР, 1984.
- Углов В. А., Митихин В. Г. Оценка характеристик сложных систем//Сб. научных трудов “В мире науки”. — Международная академия информатики, 1996. — С. 40–46.
- Чечкин А. В. Математическая информатика. — М.; Наука, 1991. — 416 с.
- Клайн С.Дж. Подобие и приближенные методы. — М.: МИР, 1968. — 304 с.
- Нитежук М. С. Верификация и поиск противоречий в базах знаний интеллектуальных систем//Молодая наука Сибири: электрон. науч. журн. — 2018. — № 2. http://mnv.irgups.ru/toma/22–2018 (дата обращения: 15.02.2021).
- Шемакин Ю. И. Тезаурус в автоматизированных системах управления и обработки информации. — М.: Воениздат, 1974. — 202 с.
- Мохов А. И., Душкин Р. В., Андронов М. Г., Мальцев В. П. — Методика оценки степени интеллектуальности технических и социотехнических систем//Цифровая экономика. —2019, № 3 (7). — С. 24–33.
- Джарратано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. — 1152 с.
- Julian Hyde. Data in Flight. How streaming SQL technology can help solve the Web 2.0 data crunch. ACM Queue, vol. 7, no. 11, December 2009 https://dl.acm.org/doi/10.1145/1661785.1667562 (дата обращения: 15.02.2021).
- Евсеенко С. М., Скороходов Д. А. О степени механизации и автоматизации организационно-технологических процессов предприятия и корабля//Морские интеллектуальные технологии, 2013, № 3 (21). — С. 44–50.
- Евсеенко С. М. Комплексный показатель качества проектирования изделий научно-производственного приборостроительного предприятия//Инновации, 2020, № 7. — С. 20–29.
- Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. — М.: Радио и связь, 1993. — 314 с.
- Алексеев А. В., Смольников А. В., Сус Г. Н., Ушакова Н. П. Когнитивные технологии системы поддержки принятия решений и управления борьбой за живучесть корабля, судна//Системы управления и обработки информации: научн.-техн. сб./АО «Концерн «НПО «Аврора». СПб, 2019. Вып. 3 (46), с. 18–27.
- Субетто А. И. Синтетическая квалиметрия. Книга 1/Под ред. Л. А. Зеленова. — С.-Петербург — Кострома: КГУ им. Н. А. Некрасова, 2011. — 620 с.
- Микони С. В., Соколов Б. В. Юсупов Р. М. Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов: монография. — М.: РАН, 2018. — 314 с.
Авторы