Введение 3
1. Современное научное представление об искусственном интеллекте 7
1.1 Исторические этапы формирования и развития искусственного
интеллекта 7
1.2 Теоретическое обоснование понятия искусственный интеллект 15
1.3 Применения технологий искусственного интеллекта в различных
отраслях 26
2. Принципы и механизмы функционирования искусственного интеллекта 36
2.1 Методы и механизмы искусственного интеллекта 36
2.2. Анализ факторов и сфер применения искусственного интеллекта 44
2.3 Искусственный интеллект как система управления бизнесом 65
3. Области возможного практического применения искусственного
интеллекта в менеджменте организаций 73
3.1 Искусственный интеллект в управлении товарными запасами 73
3.2 Оптимизация товарных матриц предприятий розничной торговли
искусственным интеллектом 78
3.3 Перспективность применения технологий искусственного интеллекта
и его потенциальные риски 86
Заключение 95
Список использованных источников 98
Актуальность темы исследования. В эпоху глобализации и цифровизации особое значение приобретает применение искусственного интеллекта в организации. Искусственный интеллект играет важную роль в трансформации всего общества. В последние годы искусственный интеллект вышел из исследовательских лабораторий, так что многие потребители не понимают, что они ежедневно используют продукты и приложения, которые содержат искусственный интеллект.
Искусственный интеллект приносит большую пользу всем отраслям, обеспечивая переход от потребительских сегментов к предприятиям и далее к промышленному сектору. Технический прогресс в области больших данных, алгоритмического развития, связности, облачных вычислений и вычислительной мощности повысил производительность компаний, предоставил доступность организациям к информации по приемлемым ценам так что средний бизнес может применять данный инструмент для повышения эффективности в собственной стратегии развития по всем направлениям.
Так же, как и реляционная база данных нашла свой путь в бизнесоперациях по всему миру-предоставляя безопасный способ хранения, извлечения и организации информации -искусственный интеллект стал следовать по аналогичному пути. Он становится неотъемлемой частью любой будущей программной системы, уже сегодня распространяясь в потребительских приложениях, различных функциях предприятиях, онлайн-и офлайн-рознице, автономной мобильности и интеллектуальном производстве.
Однако не каждая организация знает о реальных возможностях применения искусственного интеллекта при выполнении бизнес- процессов, поэтому получая сверхприбыль сегодня, компания не учитывающая инновационное развитие сферы рискует завтра потерять все.
Стоит заметить, что искусственный интеллект позволяет не только повысить получение прибыли, но и оптимизировать множество процессов, которые позволяют экономить большое количество ресурсов. Оптимизация товарных матриц предприятий розничной торговли ИИ, используя метод индивидуального спроса, позволит продемонстрировать возможности искусственного интеллекта в управлении организацией.
Все вышеизложенное определяет актуальность темы исследования и необходимость комплексного анализа вопросов формирования, применения искусственного интеллекта в организациях.
В данной работе рассматривается искусственный интеллект как инструмент оптимизации бизнес- процессов и повышения эффективности организации.
Целью данного исследования является теоретическое обоснование понятия искусственный интеллект и практическое применение искусственного интеллекта в управлении товарными запасами. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Рассмотреть концептуально- методологические подходы к определению искусственного интеллекта (ИИ);
2. Дать определение понятию искусственный интеллект и определить его роль в управлении организациями;
3. Определить механизмы и методы функционирования искусственного интеллекта;
4. Провести анализ применения искусственного интеллекта в различных сферах человеческой жизнедеятельности, в том числе в бизнес менеджменте;
5. Оптимизировать с помощью искусственного интеллекта товарные матрицы предприятий розничной торговли методом индивидуализации спроса;
6. Установить перспективы развития искусственного интеллекта и определить существующие риски и угрозы применения ИИ.
Объектом исследования является искусственный интеллект, предметом исследования - процесс управления организацией с применением искусственного интеллекта, направленного на повышение эффективности организаций.
Определению места искусственного интеллекта в общей системе управления организациями посвящены работы многих зарубежных, и отечественных исследователей, его открытие связывают с работами Ньюэлла, Саймана и Шоу, исследовавших процессы решения различных задач, а на последующие исследования в области искусственного интеллекта большое влияние оказало появление метода резолюций Робинсона.
Научные труды данных ученых оказали и оказывают большое влияние на особенности и направление разработки стратегии крупных организаций. Российскими учеными направления применения искусственного интеллекта концептуально представлены большей частью в теории развития IT сферы.
Информационной базой исследования послужили официальные статистические данные о развитии искусственного интеллекта в организациях, материалы международных конференций и научных семинаров, отечественных рейтинговых агентств, данные национальных исследований зарубежных и отечественных авторов, материалы периодической печати, экспертные оценки и расчеты. Также при написании работы были использованы нормативно федеральные законодательные акты, нормативные документы, финансовые отчеты сети магазинов «Магнит».
Научная новизна работы состоит в теоретическом обосновании понятия искусственный интеллект, а также в применении искусственного интеллекта для оптимизации бизнес- процессов в розничной торговле, а именно товарных матриц искусственным интеллектом методом индивидуализации спроса.
Структура работы отражает и раскрывает поставленную цель и задачи исследования, содержит введение, три главы, заключение, список использованных источников.
В первой главе приводится теоретическое обоснование искусственного интеллекта, рассматриваются исторические этапы его развития.
Во второй главе производится анализ факторов развития искусственного интеллекта, его применение в бизнес- процессах и различных сферах общества.
В третьей главе рассматривается практическое применение инструментов искусственного интеллекта в оптимизации бизнес- процессов, а именно в предприятии розничной торговли методом индивидуализации спроса.
Целью данной работы было теоретическое обоснование понятия искусственный интеллект, а также практическое применение искусственного интеллекта в управлении товарными запасами на основе выработанной методики товарной матрицы.
В рамках данной работы были решены поставленные задачи и получились следующие результаты:
1. Рассмотрены основные исторические этапы формирования искусственного интеллекта и концептуально - методологические подходы к определению искусственного интеллекта. Было дано теоретическое обоснование понятию искусственный интеллект - это моделирование процессов человеческого интеллекта, разумное рассуждение машинами, в процессе построения программных алгоритмов. Как упоминалось ранее, искусственный интеллект имеет неоднозначное развитие, периоды застоя сменяются периодами резких скачков открытий, вследствие этого определены механизмы и методы функционирования искусственного интеллекта.
2. Было выяснено, что быстрый рост сферы искусственного интеллекта является результатом ряда факторов: недорогая параллельная вычислительная мощность; обширное создание больших данных; и конкурентные потребности предприятий во многих секторах, которые признают необходимость ИИ для повышения их производительности.
3. Произведен анализ применения искусственного интеллекта в различных сферах человеческой жизнедеятельности, в том числе в бизнес менеджменте, где были выбраны наиболее приоритетные области дальнейшего развития, и определены области искусственного интеллекта, особое значение приобретают нейронные сети.
4. Проведен анализ применения искусственного интеллекта в управлении организацией товарными запасами.
5. Представлена оптимизация товарных матриц предприятий розничной торговли методом индивидуализации спроса с применением искусственного интеллекта на примере сети магазинов «Магнит». Системы искусственного интеллекта уже участвуют в оптимизации товарных запасов предприятий, используя в основном технологию глубокого обучения, однако данные методы не полностью раскрывают возможности для оптимального построения модели товарной матрицы.
6. Технологии искусственного интеллекта дают возможность не только выбрать оптимальный запас, но и предсказать возможную связь между ценой, средней покупательской корзиной и покупательским поведением.
7. Выявлены и определены перспективы развития искусственного интеллекта и существующие риски применения ИИ.
Вполне вероятно, что тенденция к повышению возможностей ИИ-систем будет продолжаться; что системы в конечном итоге станут способными решать широкий спектр задач (а не создавать новую систему для каждой новой проблемы), и что внедрение ИИ во многих отраслях промышленности будет продолжаться. Данные свидетельствуют о том, что ИИ в настоящее время не способен воспроизвести человеческое поведение или превзойти человеческое мышление; вероятно, он останется дополнительным инструментом рабочей силы в течение очень долгого времени. Однако устойчивые постепенные улучшения в ИИ могут достичь точки, когда ИИ превысит текущие ожидания.
Дальнейшее развитие ИИ будет зависеть от морального общественного мнения относительно его преимуществ и приемлемости, от того, будут ли предприятия продолжать получать конкурентные преимущества от его использования, а также от продолжения финансирования исследований и разработок в области ИИ.
Переход к автоматизации происходил веками, но сегодня он отличается тем, что затрагивает гораздо больше отраслей. Вполне вероятно, что мы адаптируемся к технологическим изменениям, изобретая совершенно новые виды работы и используя наши уникальные человеческие возможности.
Очевидно, что для ИИ важно установить контроль и цели, и что необходимо проделать гораздо больше эмпирической работы, чтобы лучше понять, как должны быть построены системы целей (в ИИ) и какие ценности должны иметь машины.
Можно сказать, что практическая значимость исследования заключается в применении искусственного интеллекта как эффективного инструмента для оптимизации бизнес-процессов в сети магазинах «Магнит». С помощью искусственного интеллекта можно оптимизировать и сэкономить большое количество ресурсов, если использовать метод индивидуализации спроса в розничной торговле.
Таким образом, была проведена исследовательская работа, которая отобразила практическое применение инструментов искусственного интеллекта в розничной торговле. В тоже время обширность выбранной темы позволила выделить наиболее значимые проблемы, анализ которых может быть основой для продолжения исследования искусственного интеллекта и в целом проблем его применения, регулирования формирования и функционирования в будущем.
1. Allen, Paul. "The Singularity Isn't Near". MIT Technology Review. Retrieved September 2018.
2. Allen, J., Hendler, J., and Tate, A. (Eds.) (1990). Readings in Planning. Morgan Kaufmann, San Mateo, CA.
3. Antoniou, G. and van Harmelen, F. (2008). A Semantic Web Primer. MIT Pres, Cambridge, MA, 2nd edition.
4. Bernardo, J.M. and Smith, A.F.M. (1994). Bayesian Theory. Wiley.
5. Harry Wechsler, Face Recognition: From Theory to Applications (1998 - Springer Verlag)
6. Luis von Ahn, Manuel Blum, Nicholas Hopper, and John Langford. CAPTCHA: Using Hard AI Problems for Security Archived 4 March 2019 at the Wayback Machine. In Proceedings of Eurocrypt, Vol. 2656 (2003), pp. 294-311.
7. Mark Ward Virtual Organisms: The Startling World of Artificial Life (2000 - St Martin’s Press)
8. Muehlhauser, Luke (11 August 2013). "What is AGI?". Machine Intelligence Research Institute. Retrieved 1 April 2019
9. Oxford University Press Dictionary of Psychology (quoted in "High Beam Encyclopedia")
10. Swaminathan, Nikhil (January - February 2011). "Glia—the other brain cells".Discover.
11. Thornton C, Hutter F, Hoos HH, Leyton-Brown K (2013). Auto-WEKA: Combined Selection and Hyperparameter Optimization of Classification Algorithms. KDD '13 Proceedings of the 19th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. pp. 847-855. Haifeng J, Qingquan S, Xia H (2018). "Auto-Keras: Efficient Neural Architecture Search with Network Morphism"
12. Абдулатипова М.А. Искусственный интеллект// Экономические науки. 2015. №5.
13. Андрейчиков А. В., Андрейчикова О. Н. Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике. Математические, эвристические и интеллектуальные методы системного анализа и синтеза инноваций. Учебное пособие; Ленанд - М., 2015. - 306 с.
14. Бессмертный И.А. Искусственный интеллект - СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. - 132 с.
15. Бондаренко А.Д. Информационные технологии: из прошлого в будущее // Студенческая наука для развития информационного общества. 2017. С.252-254.
16. Бородин В.А. Интернет вещей - следующий этап цифровой революции // Образовательные ресурсы и технологи. 2014. № 2 (5). - С. 178182.
17. Бостром, Ник. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии / Ник Бостром // Пер. с англ. С. Филина. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. - 760 с.
18. Гаврилов, А.В. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие: в 2-х ч. / А.В. Гаврилов. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2011.
19. Горбачева А.Г. Тест Тьюринга: диагностика человеческого в
интерфейсе человек-машина// Человек. 2015. №10. С.99-106.
20. Гузенко С.В., Цыганкова А.А. Возникновение теории искусственного интеллекта// Психология и соционика межличностных отношений. 2015. №4. С.52-54.
21. Гусев С.С. Нейронные сети, как основное направление развития
искусственного интеллекта // Современная российская наука глазами молодых исследователей: Материалы III Международной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов (Красноярск, 28 февраля 2013) /
Научн. ред. Я.А. Максимов. -Красноярск: Изд. Научно-инновационный центр,
2013. -С. 147-153.
22. Гусев С.С. Современное мировоззрение на проблему искусственного интеллекта // Научное творчество XXI века: Сб. статей / Научн. ред. Я.А. Максимов. - Т. 2. - Красноярск: Изд. Научно-инновационный центр, 2012. - С. 73-77.
23. Естественный и искусственный интеллект: методологические и социальные проблемы / Под ред. Д.И. Дубровского и В.А. Лекторского. М.: Канон+, 2011. - 352 с.
24. Кияев В., Граничин О. ИТ в современном менеджменте: учеб.пособие.
- Москва: Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ».2016с. 192 с.
25. Колесников, А.В. Организм и механизм / А.В. Колесников // Философия. Беларуская думка. - Минск, 2014. - №9. - С. 94-99.
26. Кравцова Е.А., Панченко К.С. Технологии искусственного интеллекта в управлении предприятиями// Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд. 2016. №37-2. С.174-179.
27. Люгер, Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Д.Ф. Люгер. - 4-е изд.: Пер. с англ. - М.: Изд. дом “Вильямс”, 2013. - 865 с.
28. Масленникова О.Е. Основы искусственного интеллекта: учеб.пособие.
- 2-е изд., стер. - М.: ФЛИНТА. 2015. 282 с.
29. Морхат П.М. К вопросу об определении искусственного интеллекта// Право и государство: теория и практика. 2017. №12. С.25-32.
30. Муравьева Е.А., Сагдатуллин А.М. Artificial intelligence in objects recognition// Ученые записки Альметьевского государственного нефтяного института. 2014. - №1. С.226-230.
31. Искусственный интеллект: философия, методология, инновации // Сборник трудов VIII Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. 20-22 ноября 2014 г. Под ред. Е.А. Никитиной. В 2-х частях. М.: Радио и связь, 2014. Часть 1 -212 с., часть 2 - 184 с.
32. Искусственный интеллект: междисциплинарные исследования //
Сборник пленарных докладов VIII Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. 20-22 ноября 2014 г. Под ред. Е.А. Никитиной. М.: Радио и связь, 2014. - 76 с.
33. Искусственный интеллект и принятие решений, №4, 2011: моногр. ; ИСА РАН - М., 2011. - 124 с.
34. Плахов А. О проблеме создания искусственного интеллекта // Мембрана. 2014. №10. С.52-57.
35. Потапов А.С. Технологии искусственного интеллекта/ Потапов А.С.— Электрон. текстовые данные.— СПб.: Университет ИТМО, 2010.— 218 с.
36. Рафикова А.А., Кадргулова А.Ш., Нурдавлетова Н.М. [и др.] Технологии искусственного интеллекта в системах управления предприятием // Научное сообщество студентов: междисциплинарные исследования: сб. ст. по мат. XXXVI междунар. студ. науч.-практ. конф. № 1(36). 2018.
37. Рахмангулова Г.И., Скачкова Ю.А. Искусственный интеллект
технологии будущего // Молодежный научный форум: Технические и
математические науки: электр. сб. ст. по мат. XXIX междунар. студ. науч.- практ. конф. № 10 (29). 2017.
38. Романова И.А. Системы искусственного интеллекта в работе по управлению персоналом// Шаг в будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика. 2017. №1. С.54-57.
39. Роуз Дэвид Будущее вещей. Как сказка и фантастика становятся реальностью; Альпина нон-фикшн - М., 2015. - 352 с.
40. Смолин, Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций / Д.В. Смолин - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 208 с.
41. Фридман В. Путь к искусственному интеллекту// В мире науки. 2016. - №3. С.26-33.
42. Хайитова И.И. Управление производства искусственным интеллектом - плюсы и минусы// Прогрессивные технологие и процессы.2014. - №1. С.224- 226.
43. Хокинс, Дж.Об интеллекте / Дж. Хокинс, С. Блейксли. - Москва- Санкт-Петербург-Киев: Издательский дом «Вильямс», 2012. -240 с.
44. Шаповалов, В.Ф. Философия науки и техники: о смысле науки и техники и о глобальных угрозах научно-технической эпохи / В.Ф. Шаповалов. - М., «Фаир-пресс», 2004. - С. 113-114.
45. Построение экспертных систем; СИНТЕГ - Москва, 2014. - 444 с.
46. Тархов Д. А. Нейронные сети. Модели и алгоритмы. Книга 18; Радиотехника - М., 2012. - 256 с.
Электронные ресурсы
47. Портал искусственного интеллекта. - Официальный сайт. - режим доступа: http:// www.aiportal.ru.
48. Smith, C., McGuire, B., Huang, T., & Yang, G. (2006, December). History of Artificial Intelligent [Scholarly project]. Retrieved April 20, 2019, from https://courses.cs.washington.edu/courses/csep590/06au/proiects/historv-ai.pdf
49. Artificial Intelligence Technology and Engineering Applications. (2017). ACES JOURNAL, 32, 5th ser., 381-386. Retrieved April 20, 2019, from file:///C:/Users/lenovo/Desktop/ContentServer%20( 1 ).pdf
50. Hong, K. (n.d.). Machine Learning with scikit-learn. Retrieved September
22, 2018, from http: //www.bogotobogo .com/python/scikit-
learn/scikit machine learning Support Vector Machines SVM.php
51. Mahmodey, Z. (2018, April 22). Big Data and Artificial Intelligence for
Digital Business. Retrieved November 25, 2018, from
http://www.immersiveauthority.com/big-data-artificial-intelligence-digital-business/