электротехника впечатляют, но он не смог предположить появления кибернетики и искусственного интеллекта, компьютеров и компьютерных сетей.

Если проанализировать особенности всех четырех промышленных революций, можно легко выделить общую тенденцию – стремление к автоматизации, и полному контролю за процессами. Этот тренд в значительной мере объясняет специфику текущей Четвертой промышленной революции.

Каждая из революций базировалась на трех «китах»:

8.Сырье, источники и способы передачи энергии.

9.Технологии.

10.Организация производства и управление.

Вконце XVIII в. главным сырьем были уголь и железо, главной технологией – преобразования тепловой энергии в механическую, а организация управления технологических процессов просто отсутствовала. Во второй половине XIX в. – начале XX в. с появлением электричества открылись возможности для начала работ по научной организации труда, появились первые производственные линии, конвейеры. Несколько позже появились теории автоматического и автоматизированного управления. Продолжение эти идеи получили в зародившейся в 1940-х гг. науке – кибернетике. В 1960-е гг., с появлением компьютеров, системы технологического и организационного управления приобрели еще большее значение. В конце XX в. роль системы управления стала сравнима со значением технологий, которыми они управляют.

Таким образом, на протяжении двух с лишним веков шло непрерывное совершенствование систем автоматизации от центробежного регулятора до современных цифровых роботизированных и интеллектуальных технологий.

Четвертая промышленная революция, как и любая другая, представляет собой чрезвычайно сложное и, подчеркнем, системное явление. Ее нельзя рассматривать исключительно как «черный ящик», нечто новое и загадочное, как грядущую неизбежность, сводя все к рассуждениям о последствиях и угрозах.

Далее

Автоматизация

Автоматизация получила свое развитие в технологиях искусственного интеллекта, позволяющих управлять технологическими процессами без участия человека, с использованием имеющихся данных о нем.

Сейчас мы часто слышим три термина, которые порой путают: «искусственный интеллект», «машинное обучение», «глубокое обучение». Разберемся в терминологии.

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение – каждая из областей – это подмножество предыдущей области. Искусственный интеллект – обобщающая категория для машинного обучения. А машинное обучение – обобщающая категория для глубокого обучения. Все эти технологии активно применяются для создания интеллектуальных, роботизированных или автоматических производств. Все эти термины являются, по сути, синонимами.

Интеллект (от лат. intellectus — «ощущение», «восприятие», «разумение», «понимание», «понятие», «рассудок»), или ум,– качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций, и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект – это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека – ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

Искусственный интеллект – это наука и технологии создания умных машин, особенно компьютеров. Область искусственного интеллекта основывается на цели сделать машину настолько же умной, как человек, принимать правильные решения без влияния эмоциональной составляющей, присущей человеку.

Истоки искусственный интеллект берет в середине XX в. В Дартмуте в 1956 г. родилась идея создания компьютерных программ, способных работать по образу и подобию человеческого мозга. Так и родился искусственный интеллект в привычном для нас смысле.

В начале 1980-х гг. ученый в области теории вычислений Барри Файгенбаум предложил следующее определение искусственного интеллекта: «Искусственный интеллект — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т. е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, – понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.».

Позже к искусственному интеллекту стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек. Основные свойства искусственного интеллекта– это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

Машинное обучение включает в себя целый комплекс родственных алгоритмов, технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно:

•классическое машинное обучение (Machine Learning, ML);

•распознавание человеческого языка (Natural Language Processing, NLP);

•рекомендательные (экспертные) системы;

•виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники);

•идентификация изображений с помощью алгоритмов компьютерного зрения

(Computer Vision, CV);

•временные ряды и др.

Воснове всего того, что является примерами применения искусственного интеллекта (а это машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение, автоматизация вождения автомобилей, производственных процессов и многое другое), лежит глубокое обучение. Это подмножество машинного

обучения, отличающееся использованием моделей нейронных сетей, которые имитируют работу головного мозга человека для обработки колоссальных по своим объемам данных. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных, обретает некоторые «навыки», в соответствии с которыми может давать рекомендации, предсказания или руководства к действию, в том числе контроллеру.

Сферы применения достаточно широки и охватывают многие современные технологии и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения. Иначе говоря, это весь спектр решений – от пылесосов и системы «умного дома» до космических технологических инноваций. К основным технологиям искусственного интеллекта можно отнести и Интернет вещей, и компьютерное зрение, и робототехнику. Технологические направления искусственного интеллекта фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.