1. Эволюция коммуникационной модели
1.1. Аристотель (IV в. до н.э.)
1.1.1. S (источник) > M (сообщение) > R (получатель)
1.2. Классический подход к планированию в области PR (XXI в.)
1.2.1. передатчик информации – приемник информации – обратная связь
1.3. Гарольд Лассуэлл (сер. 60-х гг. ХХ в.)
1.3.1. кто говорит > что сообщает > по какому каналу > кому > с каким эффектом
1.4. Хосе Луис Ориуэла (2017 г.) - сдвиг от классической модели СМК к новым медиа парадигмам
1.4.1. пользователь – часть коммуникационного процесса
1.4.2. контент – личность медиа
1.4.3. мультимедиа – новый универсальный язык
1.4.4. здесь и сейчас – единственное доступное время
1.4.5. гипертекст – новая грамматика
1.4.6. знания – новая информация
2. История развития ИИ
2.1. 1956 г. - появление термина
2.2. 50-е гг. ХХ в. - первые исследования - решение проблем и разработка систем символьных вычислений
2.3. 60-е гг. ХХ в. - Министерство обороны США - обучение компьютеров имитировать мыслительную деятельность человека
2.4. 70-е гг. ХХ в. - DARPA - проекты по созданию виртуальных уличных карт
2.5. 2003 г. - DARPA - создание интеллектуальных личных помощников
2.6. сегодня - интеллектуальные помощники Siri, Alexa, Cortana
3. Важность ИИ
3.1. Автоматизация повторяющихся процессов обучения и поиска за счет использования данных
3.2. Делает существующие продукты интеллектуальными
3.3. Адаптируется благодаря алгоритмам прогрессивного обучения
3.4. Осуществляет более глубокий анализ больших объемов данных с помощью нейросетей со множеством скрытых уровней
3.5. Беспрецедентный уровень точности благодаря глубинным нейросетям
3.6. Позволяет извлечь максимальную пользу из данных
3.7. Ограничения
3.7.1. Обучение возможно только на основе данных
3.7.1.1. любые неточности в данных отразятся на результатах
3.7.1.2. новые уровни прогнозирования или анализа необходимо добавлять отдельно
3.7.2. Очень узкая специализация
3.7.2.1. предназначены для выполнения одной конкретной задачи, и им далеко до многозадачности человека
3.7.3. Самообучающиеся системы не являются автономными
4. Отрасли применения
4.1. Вопросно-ответные системы
4.2. Персонализированная медицина и расшифровка рентгеновских снимков
4.3. Торговля
4.3.1. покупки онлайн с индивидуально подобранными рекомендациями
4.3.2. возможность продавцам обсуждать покупки с клиентами
4.3.3. оптимизация процессов управления товарными запасами и размещения товара
4.4. Спорт
4.4.1. организация игры, оптимизация расстановки игроков и стратегии
4.5. Журналистика
4.5.1. Преимущества
4.5.1.1. журналисты могут заниматься более качественным и сложным отбором нужной информации в больших потоках данных
4.5.1.2. журналисты будут лучше понимать потребности аудитории, следить за тем, что в тренде среди потребителей в режиме реального времени
4.5.1.3. журналисты научатся создавать совершенно новые виды журналистских историй
4.5.2. Основные направления в использовании ИИ для журналистских редакций (Автор - Ник Ньюман)
4.5.2.1. Персонализация контента и создание рекомендаций для аудитории
4.5.2.1.1. Примеры
4.5.2.2. Автоматизация историй и видео (робо-журналистика)
4.5.2.2.1. Примеры
4.5.2.3. Инструменты, которые помогут журналистам в борьбе с информационной перегрузкой
4.5.2.3.1. Примеры
4.5.2.4. Идеи и примеры
4.5.2.4.1. База знаний ИИ
4.5.2.4.2. 10 свежих AI-проектов со всего мира
4.5.3. Недостатки
4.5.3.1. Сбор персональных данных пользователя доступен только после разрешения самого пользователя, что говорит о его доверии или недоверии медиа
4.5.3.2. Кроме заданных намерений интеллектуальная система может перенять предрассудки, создававшего ее человека (не может решать этические задачи)
4.5.3.3. Алгоритм, персонализирующий информацию не должен игнорировать общечеловеческие ценности и не может заменить юридические, моральные и этические нормы, иначе это вызовет "информационный пузырь", ограничивающий познание
5. ИИ как комплексная дисциплина
5.1. Главные направления
5.1.1. Машинное обучение
5.1.2. Нейросеть
5.1.3. Глубокое обучение
5.1.4. Когнитивные вычисления
5.1.5. Компьютерное зрение
5.1.6. Обработка естественного языка
5.2. Технологии, обеспечивающие функционирование ИИ
5.2.1. Графические процессоры
5.2.1.1. предоставление вычислительных мощностей, необходимых для итеративной обработки данных
5.2.2. Интернет вещей
5.2.2.1. собирает колоссальные объемы данных от подключенных устройств
5.2.3. Совершенные алгоритмы
5.2.3.1. позволяют быстрее анализировать больший объем данных сразу на нескольких уровнях
5.2.4. API (программные интерфейсы приложений)
5.2.4.1. представляют переносимые пакеты кода, так функционал ИИ может быть интегрирован в существующие продукты и пакеты программ