Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "machine intelligence" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 79
Tytuł:
ChatGPT – a tool for assisted studying or a source of misleading medical information? AI performance on Polish Medical Final Examination
ChatGPT – pomoc naukowa przyszłości czy źródło fałszywych informacji? Analiza odpowiedzi sztucznej inteligencji na przykładzie zadań Lekarskiego Egzaminu Końcowego
Autorzy:
Żmudka, Karol
Spychał, Aleksandra
Ochman, Błażej
Popowicz, Łukasz
Piłat, Patrycja
Jaroszewicz, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/29783504.pdf
Data publikacji:
2024-04-16
Wydawca:
Śląski Uniwersytet Medyczny w Katowicach
Tematy:
artificial intelligence
public health
machine learning
sztuczna inteligencja
zdrowie publiczne
nauczanie maszynowe
Opis:
INTRODUCTION: ChatGPT is a language model created by OpenAI that can engage in human-like conversations and generate text based on the input it receives. The aim of the study was to assess the overall performance of ChatGPT on the Polish Medical Final Examination (Lekarski Egzamin Końcowy – LEK) the factors influencing the percentage of correct answers. Secondly, investigate the capabilities of chatbot to provide explanations was examined. MATERIAL AND METHODS: We entered 591 questions with distractors from the LEK database into ChatGPT (version 13th February – 14th March). We compared the results with the answer key and analyzed the provided explanation for logical justification. For the correct answers we analyzed the logical consistency of the explanation, while for the incorrect answers, the ability to provide a correction was observed. Selected factors were analyzed for an influence on the chatbot’s performance. RESULTS: ChatGPT achieved impressive scores of 58.16%, 60.91% and 67.86% allowing it pass the official threshold of 56% in all instances. For the properly answered questions, more than 70% were backed by a logically coherent explanation. In the case of the wrongly answered questions the chatbot provided a seemingly correct explanation for false information in 66% of the cases. Factors such as logical construction (p < 0.05) and difficulty (p < 0.05) had an influence on the overall score, meanwhile the length (p = 0.46) and language (p = 0.14) did not. CONCLUSIONS: Although achieving a sufficient score to pass LEK, ChatGPT in many cases provides misleading information backed by a seemingly compelling explanation. The chatbot can be especially misleading for non-medical users as compared to a web search because it can provide instant compelling explanations. Thus, if used improperly, it could pose a danger to public health. This makes it a problematic recommendation for assisted studying.
WSTĘP: ChatGPT jest modelem językowym stworzonym przez OpenAI, który może udzielać odpowiedzi na zapytania użytkownika, generując tekst na podstawie otrzymanych danych. Celem pracy była ocena wyników działania ChatGPT na polskim Lekarskim Egzaminie Końcowym (LEK) oraz czynników wpływających na odsetek prawidłowych odpowiedzi. Ponadto zbadano zdolność chatbota do podawania poprawnego i wnikliwego wyjaśnienia. MATERIAŁ I METODY: Wprowadzono 591 pytań z dystraktorami z bazy LEK do interfejsu ChatGPT (wersja 13 lutego – 14 marca). Porównano wyniki z kluczem odpowiedzi i przeanalizowano podane wyjaśnienia pod kątem logicznego uzasadnienia. Dla poprawnych odpowiedzi przeanalizowano spójność logiczną wyjaśnienia, natomiast w przypadku odpowiedzi błędnej obserwowano zdolność do poprawy. Wybrane czynniki zostały przeanalizowane pod kątem wpływu na zdolność chatbota do udzielenia poprawnej odpowiedzi. WYNIKI: ChatGPT osiągnął imponujące wyniki poprawnych odpowiedzi na poziomie: 58,16%, 60,91% i 67,86%, przekraczając oficjalny próg 56% w trzech ostatnich egzaminach. W przypadku poprawnie udzielonych odpowiedzi ponad 70% pytań zostało popartych logicznie spójnym wyjaśnieniem. W przypadku błędnych odpowiedzi w 66% przypadków chatbot podał pozornie poprawne wyjaśnienie dla nieprawidłowych od-powiedzi. Czynniki takie jak konstrukcja logiczna (p < 0,05) i wskaźnik trudności zadania (p < 0,05) miały wpływ na ogólną ocenę, podczas gdy liczba znaków (p = 0,46) i język (p = 0,14) takiego wpływu nie miały. WNIOSKI: Mimo iż ChatGPT osiągnął wystarczającą liczbę punktów, aby zaliczyć LEK, w wielu przypadkach podawał wprowadzające w błąd informacje poparte pozornie przekonującym wyjaśnieniem. Chatboty mogą być szczególnym zagrożeniem dla użytkownika niemającego wiedzy medycznej, ponieważ w porównaniu z wyszukiwarką internetową dają natychmiastowe, przekonujące wyjaśnienie, co może stanowić zagrożenie dla zdrowia publicznego. Z tych samych przyczyn ChatGPT powinien być ostrożnie stosowany jako pomoc naukowa.
Źródło:
Annales Academiae Medicae Silesiensis; 2024, 78; 94-103
1734-025X
Pojawia się w:
Annales Academiae Medicae Silesiensis
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Yet another research on GANs in cybersecurity
Autorzy:
Zimoń, Michał
Kasprzyk, Rafał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/13946602.pdf
Data publikacji:
2023-02-20
Wydawca:
Akademia Sztuki Wojennej
Tematy:
cybersecurity
malware
artificial intelligence
machine learning
deep learning
generative adversarial networks
Opis:
Deep learning algorithms have achieved remarkable results in a wide range of tasks, including image classification, language translation, speech recognition, and cybersecurity. These algorithms can learn complex patterns and relationships from large amounts of data, making them highly effective for many applications. However, it is important to recognize that models built using deep learning are not fool proof and can be fooled by carefully crafted input samples. This paper presents the results of a study to explore the use of Generative Adversarial Networks (GANs) in cyber security. The results obtained confirm that GANs enable the generation of synthetic malware samples that can be used to mislead a classification model.
Źródło:
Cybersecurity and Law; 2023, 9, 1; 61-72
2658-1493
Pojawia się w:
Cybersecurity and Law
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie dziennych obrotów przedsiębiorstwa za pomocą algorytmu XGBoost – studium przypadku
Forecasting daily turnover using XGBoost algorithm – a case study
Autorzy:
Wójcik, Filip
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/586257.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Prognozowanie
Sztuczna inteligencja
Uczenie maszynowe
Artificial intelligence
Forecasting
Machine learning
Opis:
Celem niniejszego artykułu było zbadanie możliwości wykorzystania algorytmu Extreme Gradient Boosting (XGBoost) jako narzędzia prognozowania obrotów przedsiębiorstwa. Na studium przypadku wybrano udostępnione przez firmę Rossmann (wraz z prośbą o opracowanie innowacyjnej metody prognozowania) dane, obejmujące informacje z mikro- i makrootoczenia oraz obrotów 1115 oddziałów. Działanie algorytmu porównano z klasycznymi modelami SARIMAX i Holta–Wintersa, wykorzystując walidację krzyżową oraz testy statystycznej istotności różnic trafności predykcji. Badano metryki średniego błędu procentowego, współczynnik Theila oraz skorygowany współczynnik determinacji. Wyniki przekazano do weryfikacji firmie Rossmann. Potwierdzono, iż XGBoost po zastosowaniu odpowiedniej obróbki danych i sposobu uczenia osiąga lepsze rezultaty niż modele klasyczne.
The goal of this paper was to investigate use of the Extreme Gradient Boosting XGBoost algorithm as a forecasting tool. The data provided by the Rossman Company, with a request to design an innovative prediction method, has been used as a base for this case study. The data contains details about micro- and macro-environment, as well as turnover of 1115 stores. Performance of the algorithm was compared to classical forecasting models SARIMAX and Holt–Winters, using time-series cross validation and tests for statistical importance in prediction quality differences. Metrics of root mean squared percentage error (RMSPE), Theil’s coefficient and adjusted correlation coefficient were analyzed. Results where then passed to Rossman for verification on a separate validation set, via Kaggle.com platform. Study results confirmed, that XGBoost, after using proper data preparation and training method, achieves better results than classical models.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2018, 375; 121-140
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Applying Machine Learning to Software Fault Prediction
Autorzy:
Wójcicki, B.
Dabrowski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384105.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
classifier
fault prediction
machine learning
metric
Naïve Bayes
Python
quality
software intelligence
Opis:
Introduction: Software engineering continuously suffers from inadequate software testing. The automated prediction of possibly faulty fragments of source code allows developers to focus development efforts on fault-prone fragments first. Fault prediction has been a topic of many studies concentrating on C/C++ and Java programs, with little focus on such programming languages as Python. Objectives: In this study the authors want to verify whether the type of approach used in former fault prediction studies can be applied to Python. More precisely, the primary objective is conducting preliminary research using simple methods that would support (or contradict) the expectation that predicting faults in Python programs is also feasible. The secondary objective is establishing grounds for more thorough future research and publications, provided promising results are obtained during the preliminary research. Methods: It has been demonstrated that using machine learning techniques, it is possible to predict faults for C/C++ and Java projects with recall 0.71 and false positive rate 0.25. A similar approach was applied in order to find out if promising results can be obtained for Python projects. The working hypothesis is that choosing Python as a programming language does not significantly alter those results. A preliminary study is conducted and a basic machine learning technique is applied to a few sample Python projects. If these efforts succeed, it will indicate that the selected approach is worth pursuing as it is possible to obtain for Python results similar to the ones obtained for C/C++ and Java. However, if these efforts fail, it will indicate that the selected approach was not appropriate for the selected group of Python projects. Results: The research demonstrates experimental evidence that fault-prediction methods similar to those developed for C/C++ and Java programs can be successfully applied to Python programs, achieving recall up to 0.64 with false positive rate 0.23 (mean recall 0.53 with false positive rate 0.24). This indicates that more thorough research in this area is worth conducting. Conclusion: Having obtained promising results using this simple approach, the authors conclude that the research on predicting faults in Python programs using machine learning techniques is worth conducting, natural ways to enhance the future research being: using more sophisticated machine learning techniques, using additional Python-specific features and extended data sets.
Źródło:
e-Informatica Software Engineering Journal; 2018, 12, 1; 199-216
1897-7979
Pojawia się w:
e-Informatica Software Engineering Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Komputery i odkrycie naukowe
Computers and Scientific Discovery
Autorzy:
Wiśniewski, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/373620.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Centrum Naukowo-Badawcze Ochrony Przeciwpożarowej im. Józefa Tuliszkowskiego
Tematy:
filozofia nauki
odkrycie naukowe
badania naukowe
kognitywistyka
algorytmizacja
sztuczna inteligencja
maszynowe uczenie się
philosophy of science
scientific discovery
research
cognitive science
algorythmization
artificial intelligence
machine learning
Opis:
Zwolennicy tradycyjnej filozofii nauki opowiadali się za wprowadzeniem rozróżnienia na kontekst odkrycia i kontekst uzasadniania, czyniąc ten ostatni jedynym właściwym przedmiotem filozoficznej refleksji. Wielu badaczy nie zgadzało się z tym rozstrzygnięciem. Niektórzy z nich podjęli wysiłki opracowania normatywnej teorii odkrycia naukowego. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych maszyn liczących starano się stworzyć program komputerowy generujący odkrycia naukowe. Doprowadziło to do powstania odrębnej dziedziny nauki – teorii odkryć maszynowych – czerpiącej z dorobku psychologii rozwiązywania problemów i badań nad sztuczną inteligencją. Celem pracy jest dowiedzenie, że żadna z prób oparcia odkrycia naukowego o procedury stosowane przez komputery jest nierealizowalna z przyczyn logicznych. W poniższej pracy przedstawiono historyczny proces, który doprowadził do wyodrębnienia się kontekstów odkrycia i uzasadnienia oraz wskazano badaczy i nurty, które sprzeciwiły się podziałowi na kontekst odkrycia i kontekst uzasadnienia. Następnie nakreślona została teoria odkryć maszynowych, której autorzy podjęli się próby skonstruowania programu komputerowego generującego odkrycia naukowe. Artykuł wieńczy przybliżenie racji logicznych, które czyniły ich starania niemożliwymi do zrealizowania. W toku badań wykazano, że istnieją przekonujące racje logiczne, by uznać, że algorytmizacja odkrycia naukowego nie jest programem badawczym, którego cele mogły być osiągnięte. Przybliżono szereg racji odwołujących się do natury poznania komputerowego, które czynią nadzieje badaczy na sukces programu płonnymi. Poznanie komputerowe ma charakter dedukcyjny, jest treściowo puste, ponieważ nie może dostarczyć żadnej nowej wiedzy. Chociaż wykorzystanie komputerów w pracy badawczej wydaje się decyzją słuszną, albowiem poprzez możliwości analizy ogromnej liczby danych otwierają przed naukowcami zupełnie nowe możliwości, maszyny liczące nie zastąpią naukowców całkowicie. Niezależnie od postępu technologicznego natura poznania komputerowego sprawia, że odkrycie naukowe będzie wymagało ludzkiej interwencji, a wszelkie próby redukcji odkrycia do czynności właściwych komputerom są skazane na niepowodzenie.
Adherents of traditional philosophy of science supported the distinction between context of discovery and context of justification, making the latter the only actual subject of philosophical inquiry. Many scientists did not follow this conclusion. Some of them tried to construct normative theory of scientific discovery. Due to application of advanced computing machines, they endeavoured constructing a computer programme as it would be able to generate scientific discoveries. It led to the emergence of separate scientific discipline – a theory of machine discovery that was based on the work of psychology of problem solving as well as artificial intelligence. The goal of the paper is to present argumentation in favour of the view that none of the attempts of reducing scientific inquiry to computation can succeed due to logical purposes. The paper shows the historical process that led to the distinction of context of discovery and context of justification as well as indicates the scientists and trends that objected such a distinction. Subsequently, the paper presents the theory of machine discovery, which authors tried to construct a computer program that would generate scientific discoveries. Last part of the material is dedicated to logical arguments that make such attempts unable to succeed. The inquiry showed that there are logical arguments to state that the algorythmization of scientific discovery is not possible. The paper delivers argumentation, derived from the nature of machine cognition that makes such attempts impossible to succeed. Machine cognition is deductive, without reference to any subject, has no content and can be reduced to the data given to the input of the system. While using the computers in scientific inquiry seems to be a reasonable decision, because of the possibility of analysing great sets of data what opens new possibilities to scientists, the computers will never be a substitute for human beings. Regardless of the technical development, the nature of machine cognition makes scientific discovery dependent on human intervention. All attempts of reducing discovery to computing procedure cannot, necessarily, succeed.
Źródło:
Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza; 2013, 3; 25-31
1895-8443
Pojawia się w:
Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Orszak wdzięcznych marionetek, czyli maszyna jako urzekający potwór
Autorzy:
Wieczorek, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/426823.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Papieski Jana Pawła II w Krakowie
Tematy:
artificial intelligence, transhumanism, machine, grace, monster, autonomy
sztuczna inteligencja, transhumanizm, maszyna, wdzięk, potwór, autonomia
Opis:
The author of the article asks questions about the limits of human–machine relations. He draws attention to the fact that while at the time of the dominance of the idea of mechanism, there was a conviction that there was a sharp, inviolable border between the mechanism (which also included biological organisms, including the human body) and the mind, which is an attribute of soul-endowed beings, this border is blurred. On the one hand, we observe the process of “machine humanization,” associated with various practices creating the transhumanism trend, and on the other hand, the symmetrical (though not entirely) process of “embodying the mind,” which can also be figuratively described as “humanizing the machine.” The intensively developing current of research and experiments aiming at the emergence of ever more perfect forms of artificial intelligence must sooner or later come across another border: the autonomy and subjectivity of objects equipped with intelligence. Without asking about the technical side of this process, the author reflects on its reflection and repercussions in philosophy as well as in public awareness. He reflects on criteria that will make it possible to see when this moment occurs, and on the future of relations between man and the machine world in a situation where the machine will become an equal partner of man in intellectual life.
Autor artykułu stawia pytania o granice relacji człowiek – maszyna. Zwraca uwagę na to, że o ile w czasach dominacji idei mechanicyzmu panowało przekonanie o istnieniu ostrej, nienaruszalnej granicy między mechanizmem (do której to kategorii zaliczano również organizmy biologiczne, włącznie z ludzkim ciałem) a umysłem, będącym atrybutem istot obdarzonych duszą, o tyle współcześnie ta granica ulega zatarciu. Obserwujemy z jednej strony proces „umaszynowienia człowieka”, związany z rozmaitymi praktykami tworzącymi nurt transhumanizmu, a z drugiej strony – symetryczny (choć nie do końca) proces „ucieleśnienia umysłu”, który można też obrazowo określić jako „uczłowieczenie maszyny”. Intensywnie się rozwijający nurt badań i eksperymentów zmierzający do powstawania coraz doskonalszych form sztucznej inteligencji musi prędzej czy później natrafić na kolejną granicę: autonomii i podmiotowości obiektów wyposażonych w inteligencję. Nie pytając o techniczną stronę owego procesu, autor zastanawia się nad jego odzwierciedleniem i reperkusjami w filozofii, a także w świadomości społecznej. Podejmuje refleksję nad kryteriami, które pozwolą dostrzec, kiedy ten moment nastąpi, oraz nad przyszłością stosunków między człowiekiem a światem maszyn w sytuacji, gdy maszyna stanie się równorzędnym partnerem człowieka w życiu intelektualnym.
Źródło:
Logos i Ethos; 2020, 52
0867-8308
Pojawia się w:
Logos i Ethos
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rozwój sztucznej inteligencji i jej wpływ na rynek finansowy
The Development of Artificial Intelligence and its Impact on the Financial Market
Autorzy:
Tomaszek, Arkadiusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/36095177.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
financial market
artificial intelligence
machine learning
opportunities and threats
digitization
Opis:
The purpose of this article. The aim of the article is to analyze selected issues related to artificial intelligence and its development, particularly its impact on the financial market, taking into account the opportunities and threats that artificial intelligence and its areas, such as machine learning or deep learning, pose to financial market participants. The research methods utilized in the study were used to evaluate the phenomenon on a macroeconomic scale. Methodology. The results of the research were based on the analysis of secondary data, such as source literature – both domestic and foreign, systems analysis of European Union legal acts, as well as the review of reports on the use of AI within the financial market. The paper is theoretical. The result of the research. The development of artificial intelligence in financial markets may provide an opportunity to gain competitive advantage, especially for financial market participants who aptly implement AI-based solutions in its initial phase. However, this entails both benefits and risks, the possible occurrence of which depends on many other factors.
Źródło:
Finanse i Prawo Finansowe; 2022, 2 (Numer Specjalny); 109-119
2391-6478
2353-5601
Pojawia się w:
Finanse i Prawo Finansowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Artificial intelligence-powered pulse sequences in nuclear magnetic resonance and magnetic resonance imaging: historical trends, current innovations and perspectives
Autorzy:
Tokarz, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/35508129.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Radomskie Towarzystwo Naukowe
Tematy:
artificial intelligence
machine learning
evolutionary algorithm
artificial neural network
nuclear magnetic resonance
magnetic resonance imaging
pulse sequence
shaped pulse
sztuczna inteligencja
uczenie maszynowe
algorytm ewolucyjny
sztuczna sieć neuronowa
magnetyczny rezonans jądrowy
rezonans magnetyczny
sekwencja impulsów
impuls ukształtowany
Opis:
This review article explores the historical background and recent advances in the application of artificial intelligence (AI) in the development of radiofrequency pulses and pulse sequences in nuclear magnetic resonance spectroscopy (NMR) and imaging (MRI). The introduction of AI into this field, which traces back to the late 1970s, has recently witnessed remarkable progress, leading to the design of specialized frameworks and software solutions such as DeepRF, MRzero, and GENETICS-AI. Through an analysis of literature and case studies, this review tracks the transformation of AI-driven pulse design from initial proof-of-concept studies to comprehensive scientific programs, shedding light on the potential implications for the broader NMR and MRI communities. The fusion of artificial intelligence and magnetic resonance pulse design stands as a promising frontier in spectroscopy and imaging, offering innovative enhancements in data acquisition, analysis, and interpretation across diverse scientific domains.
Źródło:
Scientiae Radices; 2024, 3, 1; 30-52
2956-4808
Pojawia się w:
Scientiae Radices
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sisyphus Cannot Rest. Ethical Challenges of Artificial Intelligence
Autorzy:
Thiel, Volker
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/781483.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Tematy:
artificial intelligence
machine ethics
automotive driving
emotional elusions
personal responsibility
Opis:
The use of machines with artificial intelligence in different areas of life and the trend to develop a „homunculus“ makes ethical rating necessary. Starting with early rules of behavior and moral norms, traditions in the occidental ethic history will be presented and faced with the question, whether they can be of any help to understand artificial intelligence, and which conclusions should be considered while developing and using machines with (strong) artifical intelligence by individuals, states, and finally, the whole world.
Źródło:
Ethics in Progress; 2019, 10, 2; 33-44
2084-9257
Pojawia się w:
Ethics in Progress
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sztuczna inteligencja (SI) w badaniach lingwistycznych
Artificial Intelligence (AI) in Linguistic Research
Autorzy:
Sztuk, Alicja
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/555501.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Lingwistyki Stosowanej
Tematy:
artificial intelligence
machine learning
linguistic intelligence
linguistic research
intelligent tutoring system
linguistic smart software system for glottodidactics and translation intelligent
voice recognition
chatbot
terminotics
Opis:
The main purpose of the paper is both to present and to highlight the wide range of artificial intelligence appliance in linguistic research. I intend to define the so called ‘linguistic intelligence’ in the sense of machine learning, based mainly on artificial neural networks. Linguistic intelligent solutions seem to be not only up-to-date but also very promising in the area of developing and improving any intelligent linguistic tools, such as intelligent tutoring systems that are able to interact with human being, or the voice (speech) recognition systems that are able to receive, interpret (understand) and sometimes even carry out spoken commands. Finally, I intend to present the area of so called ‘terminotics’. The term refers to the meeting point of three interrelated disciplines: terminology, computational linguistics and linguistic engineering. This branch is also assisted by computer tools and new technologies based on artificial intelligence and machine learning. These (tools) are mainly designed for term extraction and corpora development but lately there are also some new possibilities to use these tools to increase the quality of terminology infrastructure as well.
Źródło:
Applied Linguistics Papers; 2018, 25/4; 159-174
2544-9354
Pojawia się w:
Applied Linguistics Papers
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of the implications of the Moral Machine project as an implementation of the concept of coherent extrapolated volition for building clustered trust in autonomous machines
Autorzy:
Sołoducha, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/28763386.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Copernicus Center Press
Tematy:
ethics of artificial intelligence
ethics of autonomous machines
trust in artificial intelligence
moral machine project
coherent extrapolated volition
Opis:
In this paper, we focus on the analysis of Eliezer Yudkowsky’s concept of “coherent extrapolated volition” (CEV) as a response to the need for a post-conventional, persuasive morality that meets the criteria of active trust in the sense of Anthony Giddens, which could be used in the case of autonomous machines. Based on the analysis of the results of the Moral Machine project, we formulate some guidelines for transformation of the idea of a coherent extrapolated volition into the concept of a coherent, extrapolated and clustered volition. The argumentation used in the paper is intended to show that the idea of CEV transformed into its clustered version can be used to build a technically and socially efficient decision-making pattern database for autonomous machines.
Źródło:
Zagadnienia Filozoficzne w Nauce; 2022, 73; 231-255
0867-8286
2451-0602
Pojawia się w:
Zagadnienia Filozoficzne w Nauce
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wybrane koncepcje i praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji w diagnostyce obrabiarek i procesu skrawania
Selected concepts and practical implementation of artificial intelligence for machine tool and cutting process diagnostics
Autorzy:
Sokołowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/269723.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wrocławska Rada Federacji Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych
Tematy:
diagnostyka
obrabiarka
proces skrawania
sztuczna inteligencja
diagnostics
machine tool
cutting process
artificial intelligence
Opis:
W artykule przedstawiono wybrane koncepcje oraz praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji w diagnostyce obrabiarek i procesu skrawania. Artykuł ma charakter przeglądowy i odwołuje się głównie do badań realizowanych w Katedrze Budowy Maszyn Politechniki Śląskiej. Opisy koncepcji i zastosowań poprzedzono wybiórczą dyskusją zmian (ewolucji) podejść do diagnozowania obrabiarki i procesu skrawania. Zarys ewolucji podejść pozwala na umiejscowienie i jednocześnie uzasadnienie zrealizowanych prac i badań. W celu uwypuklenia efektywności proponowanych rozwiązań przedstawiono przykład selekcji i integracji danych pozyskiwanych podczas projektowania układów diagnostycznych.
The paper presents selected concepts and practical implementation of artificial intelligence for machine tool and cutting process diagnostics. The paper reflects the review of main directions of research conducted in Department of Machine Technology at Silesian Technical University. The description of concepts and their implementation is introduced by selective discussion of evolution of approaches to machine tool and cutting process diagnostics. Such discussion allows for placement and justification of the conducted research, at the same time. In order to emphasis the affectivity of proposed solutions, an example of data selection and integration while designing a diagnostic system is depicted.
Źródło:
Inżynieria Maszyn; 2018, R. 23, z. 1; 97-110
1426-708X
Pojawia się w:
Inżynieria Maszyn
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Artificial Intelligence and Human Talent in Decision Making in the Sphere of Marketing in an Enterprise
Sztuczna inteligencja i ludzki talent w podejmowaniu decyzji z zakresu marketingu w przedsiębiorstwie
Autorzy:
Sobocińska, Magdalena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1925924.pdf
Data publikacji:
2021-04-09
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
Tematy:
talent
artificial intelligence
machine learning
marketing
sztuczna inteligencja
uczenie maszynowe
Opis:
Purpose: The analysis of the content of publications concerning decision-making processes in an enterprise indicates that one of the tasks of modern management is to identify effective solutions based on the synergy of human and technological resources that support decision-making processes. This also applies to marketing, which is subject to virtualization related both to its concept and instruments, as well as marketing activities. The purpose of the paper is to show the role of artificial intelligence and human talent in decision making in the field of marketing in an enterprise. Design/methodology/approach: Critical literature review; the research procedure that is based on the review of the literature is focused on formulating the answers to the following questions: – What factors determine the effective implementation of artificial intelligence as a technology supporting decision-making processes in the sphere of marketing in enterprises? – What are the identified models of application of artificial intelligence and human talent in making decisions in enterprises? Findings: The use of the opportunities offered by artificial intelligence in supporting marketing decisions brings many benefits, but it also requires overcoming mental and cultural barriers. It should be emphasized that relying on artificial intelligence in decision-making processes does not mean eliminating people, especially the talented ones, because it is the employee who can revise the decision-making criteria or state that the algorithm on the basis of which decisions are made in the company is outdated. Research limitations/implications: Empirical verification of the proposed model would allow for identifying the role performed by talented employees and algorithms in decision-making processes in the era of development of innovative IT solutions along with determination of the hierarchy of factors stimulating these processes. Originality/value: Proposing a model of determinants and types of solutions that allow for effectively combining human resources described as talent and artificial intelligence in making decisions in the field of marketing in enterprises is the result of the considerations provided in the paper.
Cel: analiza treści publikacji z zakresu procesów podejmowania decyzji w przedsiębiorstwie wskazuje, że jednym z zadań współczesnego zarządzania jest identyfikowanie efektywnych, bazujących na synergii zasobów ludzkich i technologicznych, rozwiązań stanowiących wsparcie w procesach decyzyjnych. Dotyczy to także marketingu, który podlega wirtualizacji odnoszonej zarówno do jego koncepcji, jak i instrumentów oraz działań marketingowych. Celem artykułu jest ukazanie roli sztucznej inteligencji i ludzkiego talentu w procesach podejmowania decyzji z zakresu marketingu w przedsiębiorstwie. Metodologia: krytyczny przegląd literatury; bazujące na kwerendzie literatury postępowanie badawcze ukierunkowane zostało na sformułowanie odpowiedzi na następujące pytania: – jakie czynniki warunkują skuteczne wdrażanie sztucznej inteligencji jako technologii stanowiącej wsparcie w procesach decyzyjnych w obszarze marketingu w przedsiębiorstwie; – jakie wyróżnia się modele zastosowania sztucznej inteligencji w podejmowaniu decyzji w przedsiębiorstwie? Wyniki: wykorzystanie możliwości stwarzanych przez sztuczną inteligencję we wspieraniu decyzji marketingowych przynosi wiele korzyści, lecz wymaga przełamywania barier mentalnych i kulturowych. Należy podkreślić, że bazowanie na sztucznej inteligencji w procesach decyzyjnych nie oznacza eliminacji ludzi, w szczególności utalentowanych, ponieważ to pracownik może zrewidować kryteria decyzyjne, czy też stwierdzić, że zdezaktualizował się algorytm, w oparciu o który podejmowane były decyzje w przedsiębiorstwie. Ograniczenia/implikacje badawcze: empiryczna weryfikacja zaproponowanego modelu pozwoliłaby na identyfikację roli, którą odgrywają utalentowani pracownicy oraz algorytmy w procesach decyzyjnych w dobie rozwoju innowacyjnych rozwiązań informatycznych wraz z określeniem hierarchii czynników stymulujących te procesy. Oryginalność/wartość: efektem prowadzonych w artykule rozważań jest propozycja modelu czynników i typów rozwiązań pozwalających na efektywne łączenie zasobów ludzkich określanych jako talent i sztucznej inteligencji w podejmowaniu decyzji z zakresu marketingu w przedsiębiorstwie.
Źródło:
Problemy Zarządzania; 2021, 19, 1/2021 (91); 65-75
1644-9584
Pojawia się w:
Problemy Zarządzania
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
IoT : review of critical issues
Autorzy:
Romaniuk, R. S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/226508.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Internet of Things
IoT
industrial IoT
machine to machine communications
industry 4.0
IoT civilization
artificial super-intelligence
cyber-man
future of work
Opis:
Science - research transformation of the Internet of Things (IoT) has a number of colours and shadows, many dimensions including technical, social, community, financial, economic and civilization. This transformation has many wide development roads but also numerable pitfalls and traps. It does not take place solely at the level of scientific and technical progress and innovation. It preliminarily takes place in a complex sociopolitical-economic context, narrowed for simplification as social acceptance and education only. Such acceptance, for example expressed simply by demand and market popularity, for simple items supplemented by useful functions, such as an iron that recognizes the type of fabric and matches its work accordingly, a completely autonomous vacuum cleaner, etc., is trivial. We aim at much deeper relations of IoT with society. If IoT were only adding such functionalities, it would not be worth the time to consider it here. IoT causes a lot of confusion for much more important reasons in many areas of life. Somewhere further on the potential paths of IoT development, it has been noted with interest, but also with anxiety, the possibility of its empowerment as local but also global, superintendent surveillance system, gathering enormous amounts of information, creating knowledge and making autonomous decisions. Potential subjectivity must include such attributes as acquiting from the creator, autonomy, consciousness, morality and further building by the society the whole legal system around the new entity. It will not be a single entity, it will be a whole virtual society, with electronic people. The consequences can be far-reaching and appear as an inevitable option on such a scale for the first time in the history of our human society. Overcoming certain barriers recognized by us may mean that the intelligence and consciousness are not only attributes of the human biological mind. Such reasoning, not without a reason, encounters strong resistance. However, there is a fundamental difference between the opposition to some genetic research and the potential modification of man himself, and the opposition to machine building, a system of superintendence that far exceeds the possibilities of a single man and of entire societies.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2018, 64, 1; 95-102
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sztuczna inteligencja w badaniu wybranych aspektów kultury
Artificial Intelligence in the Study of Selected Aspects of Culture
Autorzy:
Radomski, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/36854406.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Akademia Ignatianum w Krakowie
Tematy:
sztuczna inteligencja
uczenie maszynowe
kultura
humanistyka cyfrowa
artificial intelligence
machine learning
culture
digital humanities
Opis:
Sztuczna inteligencja jest jednym z najważniejszych elementów współczesnego świata. Funkcjonuje już ona w podstawowych dziedzinach życia. Jest także wykorzystywana w różnych dyscyplinach naukowych. Od pewnego czasu zaczyna się również stosować algorytmy sztucznej inteligencji do badania świata kultury. W artykule zostały ukazane najważniejsze metody i narzędzia sztucznej inteligencji stosowane w badaniach różnych zjawisk kultury, a także przykłady takich badań. Badacze kultury wykorzystują sztuczną inteligencję w dwóch obszarach. Pierwszym jest przetwarzanie języka naturalnego, drugim komputerowe badanie obrazów (filmów, zdjęć, grafiki itp.). Sztuczna inteligencja jest częścią uczenia maszynowego. Wykorzystuje ono konwolucyjne sieci neuronowe, duże ilości danych (big data) i superkomputery do analizy i wizualizacji cyfrowych wytworów. Badania kultury za pomocą sztucznej inteligencji są zaliczane do nowego paradygmatu zwanego humanistyką cyfrową.
Artificial intelligence is one of the most important elements of the modern world. It already functions in the most important areas of life. It is also used in various scientific disciplines. For some time now, artificial intelligence algorithms have been used to study the world of culture. The article presents the most important methods and tools of artificial intelligence that are used in the study of various cultural phenomena, as well as examples of such studies. Cultural researches use artificial intelligence in two areas. The first one is natural language processing, while the other – the computerized examination of images (movies, photos, graphic, etc.). Artificial intelligence is part of machine learning. It uses convolutional naural networks, big data and supercomputers to analyze and visualize digital product. Artificial intelligence research into culture belongs to a new paradigm called: digital humanities
Źródło:
Perspektywy Kultury; 2022, 39, 4; 313-330
2081-1446
2719-8014
Pojawia się w:
Perspektywy Kultury
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 79

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies