В Казахстане утвердили концепцию развития искусственного интеллекта

На правительственном заседании 16 июля была принята концепция развития искусственного интеллекта на период с 2024 по 2029 год.
Премьер-министр Олжас Бектенов подчеркнул, что использование технологий искусственного интеллекта может автоматизировать выполнение рутинных задач.

“В частности, ряд производственных процессов, расчеты рисков в сфере здравоохранения, прогнозирование ЧС, заблаговременное выявление угроз и кибератак. Отмечены приоритетные секторы экономики для внедрения ИИ, среди которых – госуправление, субъекты естественных монополий в нефтегазовой, горнодобывающей, энергетической, транспортной, логистической, водоснабжающей и сельскохозяйственной отраслях”, – дополнил он.

По его словам, к 2029 году количество продуктов с применением искусственного интеллекта должно вырасти в пять раз.

“Соответственно, должна увеличиться доля образовательных программ или дисциплин по искусственному интеллекту. Нам нужны квалифицированные специалисты в данной сфере. При этом важно максимально учитывать возможности и потребности отечественных компаний, что позволит создать мультипликативный эффект на экономику в целом”, – озвучил Бектенов.

Премьер-министр поручил Министерству цифрового развития РК совместно с акиматами приступить к реализации Концепции.

“Особенно важно рассмотреть возможности использования вычислительных мощностей суперкомпьютера бизнесом и научными кругами. В связи с этим перед Министерством финансов поставлена задача по упрощению процедуры аренды объектов информационно-коммуникационной инфраструктуры”, – сказал он.

Современные технологии и приложения искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) занимает важное место в современной науке и технике, предлагая инновационные решения для множества отраслей. Современные технологии, такие как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, играют ключевую роль в развитии ИИ.

Машинное обучение позволяет компьютерным системам самостоятельно улучшаться на основе опыта, без явного программирования. Глубокое обучение использует искусственные нейронные сети для анализа сложных данных и создания моделей прогнозирования. Обработка естественного языка (NLP) помогает компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческую речь, тогда как компьютерное зрение позволяет машинам анализировать и интерпретировать визуальные данные.

Применение ИИ охватывает множество сфер. В здравоохранении ИИ используется для диагностики заболеваний и персонализации лечения. Например, алгоритмы машинного обучения помогают врачам быстрее и точнее диагностировать рак, анализируя медицинские изображения. В финансовом секторе ИИ активно используется в торговых алгоритмах и для оценки кредитных рейтингов. ИИ помогает банковским учреждениям автоматизировать процесс принятия решений и минимизировать риски.

Транспортная отрасль также выигрывает от внедрения ИИ. Автономные автомобили, оснащенные технологиями машинного обучения и компьютерного зрения, становятся все более распространенными. Эти автомобили способны анализировать окружающую обстановку и самостоятельно принимать решения. Кроме того, ИИ используется для оптимизации маршрутов и управления трафиком, что способствует уменьшению заторов и улучшению транспортной логистики.

В повседневной жизни ИИ становится неотъемлемой частью умных домов и голосовых помощников. Умные устройства, такие как термостаты и системы безопасности, могут адаптироваться к предпочтениям пользователей и обеспечивать комфорт и безопасность. Голосовые помощники, такие как Amazon Alexa и Google Assistant, помогают пользователям управлять устройствами, получать информацию и выполнять повседневные задачи с помощью голосовых команд.

1 уведомление

  1. Тургенские водопады: Путеводитель по природному чуду

Оставить комментарий

Ваша электронная почта не будет отображаться.


*