Использование искусственного интеллекта в прогнозировании эффективности функционирования многонациональных предприятий Южно-Африканской Республики

Ефименко С.В.1
1 Институт Африки РАН, Россия, Москва

Статья в журнале

Экономические отношения (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 12, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2022)

Цитировать:
Ефименко С.В. Использование искусственного интеллекта в прогнозировании эффективности функционирования многонациональных предприятий Южно-Африканской Республики // Экономические отношения. – 2022. – Том 12. – № 4. – С. 837-852. – doi: 10.18334/eo.12.4.116892.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=50087772

Аннотация:
В последнее десятилетие двадцать первого века искусственный интеллект все больше стал активизироваться на мировом пространстве, как на стадиях исследовательских работ во всех сферах науки, так и в качестве потенциала будущих направлений для всех учебных дисциплин. В экономике, технология искусственного интеллекта также, является новой яркой звездой, привлекающей внимание исследователей. Для большего понимания и применения искусственного интеллекта в деятельности мировых компаний и получения представления о будущих тенденциях этой захватывающей технологии, в данной статье было проведено исследование возможности использования искусственного интеллекта в прогнозировании эффективности функционирования многонациональных предприятий Южно-Африканской Республики. В статье, на основе анализа реальной ситуации специально проведены исследования и обобщено применение искусственного интеллекта в вопросах функционирования многонациональных предприятий Южно-Африканской Республики. На основе исследований и обсуждения сделан вывод о текущей ситуации применения искусственного интеллекта многонациональных предприятий Южно-Африканской Республики, а также представлены предложения и потенциальные направления будущей работы по применению искусственного интеллекта данными компаниями. Автором представлен перечень применения методов искусственного интеллекта при проектировании программы прогнозировании эффективности функционирования многонациональных предприятий. В процессе исследования решалась работа по внедрению искусственного интеллекта в область функционирования Южно-Африканских компаний. Вследствие чего предпринята попытка создания определенной модели по использованию искусственного интеллекта в прогнозировании эффективности функционирования многонациональных предприятий Южно-Африканской Республики. Информация статьи может быть интересна и полезна студентам и аспирантам экономических вузов, а также научным сотрудникам проводящих исследования цифровых технологий в странах Африканского континента.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейронные сети, облачные вычисления, многонациональные предприятия, Южно-Африканская Республика, цифровые технологии

JEL-классификация: F23, O31, O33, N77



Введение.

Актуальность темы исследования связана с мировым внедрением искусственного интеллекта (ИИ) и цифровизации в экономическую и финансовую области деятельности предприятий всех форм собственности. Возникающие отсюда проблемы использования таких инноваций, решаются каждым хозяйствующим субъектов по-разному. Вследствие чего происходит выстраивание сложного механизма между реальной сферой деятельности компаний и их переформатирование на новые этапы осуществления своих функций.

Как далеко может шагнуть наука об искусственном интеллекте, как она сможет помощь мировым компаниям и стать их неотъемлемой и повседневной частью, на сколько возрастет прибыль предприятий от внедрения цифровизации ? Эти и другие вопросы являются актуальными в настоящее время, когда весь мир представляет одну большую экономическую систему, в которой каждое из государств и компаний вынуждены решать свои поставленные задачи.

Проблемы, затронутые в исследовании ранее, рассматривались Алексом Мольцау [2] (Alex Moltsau, 2020), Дженнифером Брант, Маклином Сибанда [4] (Jennifer Brant, Maclean Sibanda, 2018), Джейком Окечукву Эффодух [5] (Jake Okechukwu Effoduh, 2020), Дробот Е.В. [6 - 9] (Drobot, 2022), Ави Голдфарбом, Аджеем Агравал, Джошуа Ганс [10] (Avi Goldfarb, Ajay Agrawal, Joshua Gans, 2019), Масюк Н.Н., Кирьяновым А.Е., Бушуевой М.А., Шакуевым Д.А. [13] (Masyuk, Kiryanov, Bushueva, Shakuev, 2021), Панцеревым К.А. [16] (Pantserev, 2020), Сагвади Мабунда [17] (Sagwadi Mabunda, 2022).

Целью статьи является попытка исследования возможности использования искусственного интеллекта в прогнозировании эффективности функционирования многонациональных предприятий Южно-Африканской Республики (МНП ЮАР).

Научная новизна заключается в исследовании влияния инновационных цифровых технологий на реальный экономический процесс ведения своего бизнеса Южно-Африканскими компаниями. Кроме этого, автором рассматривается гипотеза о получении колоссального экономического эффекта от использования программ искусственного интеллекта в целях прогнозирования результатов своей работы в будущем.

Методология настоящего исследования основана на использовании статистических методов обработки информации и экспертных оценок.

Результаты исследования.

Само понятие «искусственный интеллект» исходит из комплекса компьютерных наук, а создаваемые на его основе технологии относятся к информационным. Многие мировые предприятия и отдельные отрасли экономики в ближайшее время ожидает не просто автоматизация подавляющего большинства процессов, а полный переход к автономному производству [6 - 9]. Предпосылки данного перехода видны уже сейчас, когда многие процессы переводятся в цифровое поле автоматизированных и программируемых режимов. Цифровая трансформация предоставлена ценной возможностью основных бизнес-функций, уйти от ручных процессов и автоматизировать все ключевые области. После автоматизации и облачными вычислениями следует искусственный интеллект, для создания более умных машин, фабрик и экосистем умных технологий. [10]

В современном сложном мире цифровые технологии – это необходимая, фундаментальная бизнес-стратегия, внедряемая в каждую часть организации, в каждую область ее деятельности. Наличие трансформации, способствует качественному сотрудничеству внутри организаций и между ними, более грамотным способам взаимодействия, более высокой продуктивности и более точному анализу данных, что помогает расти бизнесу и дает ему больше шансов на процветание. [13]

Благодаря наличию алгоритмов интеллектуального анализа данных используются огромные объемы необработанных производственных данных, фиксируя тысячи временных рядов, непрерывно отбирая и отслеживая их на протяжении многих лет. Применяя методы машинного обучения для автоматического распознавания образов и классификации, производственные данные уточняются и обрабатываются с помощью расширенного статистического анализа и сжимаются до высококачественной информации с помощью запатентованных и запатентованных алгоритмов. Далее строятся модели оценки и прогнозирования, используя несколько параллельно работающих систем машинного обучения в реальном времени. [14]

Искусственный интеллект сочетая в себе иерархические нейронные сети, физику первых принципов, статистические модели и известные параметры, позволяет технологии фиксировать и анализировать динамику системы работы компаний и отделять влияние конкурентов от рисков управления предприятием: исследование территорий размещения филиальной сети, наличия проблем ведения бизнеса, анализа влияния социальных, политических и экономических факторов на функционирование компаний в целях их устойчивого развития. [15]

Далее, применяя возможности прогнозирования с помощью современных, быстрых и точных моделей, обеспечивается непрерывный поиск максимума в решении текущих проблем с помощью алгоритма оптимизации.

С разработкой и внедрением методов, появляются новые области применения данной IT технологии, а работая совместно с африканскими компаниями, с частым взаимодействием, быстрой разработкой и внедрением новых способов, прямой обратной связью с конечными пользователями и прагматичным подходом к решению проблем.

Возникающие по ходу деятельности проблемы, объясняются симуляторами и допущениями, на которые они опираются, но легко замечаются алгоритмами интеллектуального анализа данных, считывающих фактические производственные данные, поступающие непосредственно с самого будущего месторасположения филиалов МНП. Исследуя и разрабатывая новые алгоритмы машинного обучения, и применяя их к полученным данным, следует идентифицировать проблему и точно указать на проблемный факт, что позволяет ее ликвидировать и восстановить контроль над процессами максимальной эффективности работы компаний. [3]

Перспективы цифровой трансформации экономики Африки следует рассматривать с позиций корпоративного менеджмента компаний и с позиций государственного управления. [2] В Африке ведется разработка цифровых продуктов, но крайне медленно и многие решения применяются компаниями, но существуют ограничения для их масштабирования, несмотря на меньшую стоимость африканских специализированных продуктов программного обеспечения по сравнению с зарубежными аналогами.

На сегодняшний день имеются три главных фактора получения успешной прибыли африканскими компаниями: наилучшая практика на основе существующих знаний; дальнейшая оптимизация на основе моделей прогнозирования, основанных на больших данных и высвобождение времени специалистов для оптимального решения проблем. [4]

На основе изучения всех этапов оценки рынков, ИИ строит модели прогнозирования: состояние рынков сбыта и их изменения, наилучшее сочетание производственных параметров и т.д. Определено, что за счет использования этих моделей прогнозирования в передовых алгоритмах математической оптимизации производство получит развитие по сравнению с имеющимися действующими практиками на 3-5%. [12]

Так как ИИ превосходит в анализе истории производства, у инженеров-технологов высвобождается большое количество ценного времени, что позволяет им заниматься творческим решением проблем, где люди превосходят машины. К примеру, при наличии нескольких неблагополучных компаний, инженеры-технологи могут тратить больше времени на выяснение возможности снижения рисков банкротств, ликвидаций и увеличения максимизации получения прибыли.

В таблице 1 показано применение разных методов ИИ при проектировании программы прогнозировании эффективности функционирования МНП, согласно анализа данных, опубликованных за рубежом.

Таблица 1

Применение методов искусственного интеллекта при проектировании программы прогнозировании эффективности функционирования МНП

Table 1

The use of artificial intelligence methods in the design of the program forecasting the effectiveness of the functioning of the MNP

Операционный результат
Приложение (применение)
Применяемые методы искусственного интеллекта
Проектирование создание филиальной сети компаний
Выбор страны импортера
Предварительная оценка рынка
Прогноз развития компаний
Качество продукции / Оценка производительности
Выбор потенциальных бизнес-партнеров
Оптимизация поставок продукции
Искусственная нейронная сеть (ANN)
Обобщенно-регрессивная нейронная сеть
Нейронная сеть с обратным распространением
Искусственная нейронная сеть (ANN)
Гибрид (Нейронная сеть с обратным распространением)
Методы машинного обучения на основе прецедентов (CBR - системы)
Методическое определение оптимальных характеристик
Мониторинг конкурентов
Контроль производства
Прогнозирование нагрузки на компанию
Контроль финансовых потоков
Аудит производства
Искусственная нейронная сеть (ANN)
Искусственная нейронная сеть (ANN)
Искусственная нейронная сеть (ANN)
Искусственная нейронная сеть (ANN)
Нейронная сеть с обратным распространением / множественная линейная регрессия
Стабильность и устойчивость деятельности
Мониторинг рынка, потерь и размера убытков
Искусственная нейронная сеть (ANN)
Поддержка принятия решений в проблемных ситуациях
Контроль и устранение проблем
Нейронная сеть с обратным распространением / Искусственная нейронная сеть (GA-гибрид)
Распознание проблем, оценка рисков
Оценка рисков в процессе работы в реальном времени
Состояние компании
Методы машинного обучения на основе прецедентов (CBR - системы)
Искусственная нейронная сеть (ANN)
Принятие решений в критических ситуациях
Определение допустимых операций согласно условиям деятельности
Методы машинного обучения на основе прецедентов (CBR - системы)
Источник: разработано автором.

Возможности применения ИИ направлены на помощь компаниям в поиске перспективных решений, автоматизируя процессы функционирования на рынке, делая работу компаний масштабно рентабельной и эффективной.

Многолетнее функционирование мировых компаний собрало огромный объём сложноструктурированных данных, полученных в процессе разработок операционных циклов, но большинство предприятий почти их не используют. [6 - 9] А с помощью цифрового анализа этих данных, открываются новые возможности по возможному эффективному использованию существующей инфраструктуры. [4]

Так, главными целями цифровой трансформации бизнеса являются: интенсификация технологического прорыва; сокращение затрат; рост маржинальности; привлечение новых форм управления и организации бизнеса. [18] Она затронула все сегменты деятельности компаний по шести основным направлениям: цифровое поле деятельности; цифровой завод; цифровая цепочка поставок; цифровой трейдинг; цифровая безопасность; цифровой рабочий. Цифровые технологии для решения различных бизнес-задач МНП приведены на рисунке 1.

4-конечная звезда: ИИ

Рисунок 1 - Цифровые технологии для решения различных бизнес-задач МНП

Figure 1 - Digital technologies for solving various business tasks of MNEs

Источник: [17].

Так, Комиссия по делам компаний и интеллектуальной собственности ЮАР (Companies and Intellectual Property Commission, CIPC) первой в мире выдала патент на изобретение устройству, использующему в работе искусственный интеллект (ИИ). [11]

30 ноября 2022 года, министр связи и цифровых технологий ЮАР Кхумбудзо Нтшавхени в сотрудничестве с вице-канцлером Университета Йоханнесбурга, профессором Тшилидзи Марвала и вице-канцлером Технологического университета Тшване, профессором Тиньико Малулеке запустит Институт искусственного интеллекта Южной Африки и центры искусственного интеллекта UJ и TUT. [11]

Открытие Института искусственного интеллекта является реализацией одной из рекомендаций Президентской комиссии по четвертой промышленной революции (PC4IR). Соответствующее решение направлено на то, чтобы вывести Южную Африку в число ведущих стран мира по использованию цифровых технологий. [5]

Искусственный интеллект рассматривается как одна из нескольких трансформационных технологий, которые коренным образом изменят методы работы бизнеса, и Южная Африка не является исключением.

Почти половина (46%) южноафриканских компаний утверждают, что они пилотируют использование ИИ в своих организациях, демонстрируя энтузиазм страны по поводу новой технологии.

Согласно отчету об искусственном интеллекте в Южной Африке за 2019 год, подготовленному по заказу Microsoft и проведенному EY, за последнее десятилетие на технологию было потрачено 1,658 млрд долларов в рамках 134 сделок в стране.

Существует большое количество южноафриканских стартапов, использующих технологии, связанные с искусственным интеллектом, в своих программных решениях. Ниже приведен список некоторых наиболее известных стартапов ЮАР, некоторые из которых разработали передовые решения для искусственного интеллекта или потенциально прорывные технологии с использованием искусственного интеллекта. [2]

Все созданные стартапы представляют собой огромный «организм» под названием успешная цифровая система. Только крупные компании способны внедрять у себя стартапы, охватывая сразу весь цикл.

Представим некоторые из стартапов в ЮАР, которые могут применяться МНП ЮАР [11]:

1. Набор данных. Стартап позиционирует себя как специалист по машинному обучению, предоставляя консалтинговые услуги и услуги по разработке продуктов в самых разных отраслях - от финансов до юриспруденции.

2. Доступ для всех. Стартап с платформой искусственного интеллекта, позволяющей непрограммистам создавать и поддерживать навигационные приложения (виртуальные консультанты, которые могут помочь персоналу анализировать ситуации, принимать правильные решения и предпринимать правильные действия).

3. Аэроботика. Стартап по анализу данных, которая использует аэрофотоснимки и алгоритмы машинного обучения для решения конкретных задач в ряде отраслей, включая сельское хозяйство и страхование.

4. Страйдер. Стартап предлагает ряд решений для искусственного интеллекта финансовым учреждениям, таким как банки и страховые компании, технологические продукты для микрострахования и услуги по цифровому вводу в эксплуатацию и соблюдению нормативных требований.

5. Синеох. Стартап специализируется на применении математического моделирования и машинного обучения к рекламным технологиям.

6. Фо-Шо. Стартап страховой технологии предлагает краткосрочное страхование потребителям с низким доходом. Страховые продукты Фо-Шо используют искусственный интеллект, машинное обучение, поведенческую экономику и равноправное андеррайтинг. Держатели полисов сгруппированы по схожим профилям риска. Эти группы создают сберегательные пулы, которые затем снижают стоимость риска и действуют для уменьшения избыточных платежей в случае предъявления претензий.

7. Изази Консалтинг. Специализируется на машинном обучении и оптимизации. Центр машинного обучения, использующий творческое мышление, математику и искусственный интеллект для решения некоторых из самых сложных проблем Южной Африки в горнодобывающей промышленности, логистике, разработке программного обеспечения и приложений, борьбе с болезнями, онлайн-казино, выявлении мошенничества и фармацевтике.

8. Адаптация. Платформа адаптивного обучения использует искусственный интеллект, для помощи студентам, наставникам и учителям понять уровень владения знаниями каждым студентом и подбор соответствующего контента.

9. Новое право. Логистический стартап разрабатывает и внедряет цифровые платформы, целью которых является революция в том, как управляется обмен правовой информацией и как разрешаются споры.

10. Аналитика появления. Решает сложные бизнес-задачи, используя передовые методы анализа данных, такие как искусственный интеллект. Стремится помочь своим клиентам ориентироваться в лабиринте корпоративных данных, получая лучшие ответы, информацию о новостях и оптимизируя прибыльность.

11. Джумо. Финтех-платформа нацеленная на предоставление крупномасштабных и недорогих финансовых услуг развивающимся рынкам. Стартап использует поведенческие данные об использовании мобильных телефонов для создания финансовых идентификационных данных для малых и средних предприятий.

12. Финтех. Стартап использующий технологию истинной идентификации. Платформа стартапа позволяет компаниям снизить уровень мошенничества, автоматизировать проверки «Знай своего клиента» и улучшить обслуживание при посадке, а также увеличить доход, обеспечивая при этом бесперебойный клиентский сервис по требованию.

13. Гепстар. Предоставление специализированных услуг по страхованию путешествий онлайн-продавцам туристических услуг. Стартап использует аналитику данных, мерчандайзинг и машинное обучение.

14. Ссылка Про. Цифровая платформа для фриланса использует большие данные и технологию машинного обучения для автоматического подбора консультантов для составления резюме по проектам.

15. Ботца. Стартап разрабатывает платформы чат-ботов для нескольких приложений обмена сообщениями. Платформы Ботца используют искусственный интеллект и машинное обучение для более эффективного реагирования на запросы пользователей.

16. Понимание видимости. Прогнозирующее решение для арендаторов по умолчанию, которое работает с использованием искусственного интеллекта, позволяя управляющим недвижимостью заблаговременно выявлять арендаторов, которым грозит задержка оплаты и реагировать на них.

17. Прогнозные идеи. Стартап работает на стыке машинного обучения и поведенческой экономики для анализа, прогнозирования и стимулирования человеческого поведения. Кроме того, также проводит тренинги по науке о деловом поведении и машинному обучению.

18. Логика коры головного мозга. Осуществляет разработку программного обеспечения для машинного интеллекта, которая предоставляет предприятиям механизм искусственного интеллекта для работы с большими данными и аналитики, а также предоставляет самые современные приложения, решения и продукты на основе искусственного интеллекта. Разработка решений и продуктов, которые включают интеллектуальных виртуальных помощников и консультантов, обнаружение мошенничества, прогнозирование оттока, интеллектуальную оценку рисков, интеллектуальную торговлю, аналитику клиентов в режиме реального времени, интеллектуальные рекомендации и прогнозирование покупок, интеллектуальные платежи, прогнозирование медицинских рисков, точную медицину и персонализированные инструменты поиска ИИ.

19. Фирменный глаз. Стартап по сбору мнений и анализу. Используется запатентованную комбинацию поисковых алгоритмов, краудсорсинга и машинного обучения для анализа онлайн-разговоров на предмет настроений и тем, движущих этими настроениями.

Заключение.

В настоящее время, все большая часть мировой современной экономики насыщена передовыми технологиями, такими как искусственный интеллект и применение его в бизнесе не является исключением. У искусственного интеллекта есть все необходимое, чтобы произвести революцию в этом секторе по всему миру. Ожидается, что в скором времени искусственный интеллект превратится из удобной технологии в самый эффективный механизм принятия решений, который когда-либо присутствовал в экономических сферах деятельности. Спрогнозировано, что его внедрение сократит объем ручной работы, снизит риски и улучшит управление данными и активами компаний. Тем не менее, когда искусственный интеллект сможет произвести революцию в экономике, необходимо будет решить множество проблем. [12, 13]

В настоящее время мировые компании испытывают на себе все влияние нейросетей и искусственного интеллекта, способного превзойти человека в решении задач, где человеческий разум блуждал бы в поиске ответов годами. В будущем с постоянно развивающимися мощностями компьютеры получат самостоятельное управление целыми предприятиями без участия человека, задавая тренды, стандарты и совершенствуя технологические прорывы и революции. [16]

Таким образом, исследование и обсуждения позволяют сделать следующие некоторые выводы:

1. Установлено, что в ЮАР отсутствует опубликованная стратегия развития ИИ, но предпринимательски и технологически инновационно-ориентированным и осуществляющий сетевое взаимодействие на основе коллаборативных платформ с правительствами, частными компаниями, академическими учреждениями на международном уровне для регулирования развития в ЮАР таких новых технологий, как искусственный интеллект и блокчейн, создан Центр Четвертой промышленной революции страны.

2. Выявлено, что в ЮАР действуют Центр и Группы при университетах, занимающиеся исследованиями ИИ, содействием цифровой трансформации и наращиванием научного потенциала посредством междисциплинарных исследований с учетом выделенного набора технологий ИИ для приоритетного решения четырех насущных проблем (сельское хозяйство, здравоохранение, государственные и финансовые услуги) и таких четырех проблемных факторов, как этические последствия, системы образования, необходимость расширения широкополосной связи и обеспечение всеобщего легкого доступа к данным.

Таким образом, искусственный интеллект в прогнозировании эффективности функционирования многонациональных предприятий Южно-Африканской Республики станет одной из самых больших коммерческих возможностей в росте современной африканской экономики освоения мировых рынков. Преимущества применения ИИ широко распространены и высокорентабельны, революционизируя все направления деятельности МНП. Искусственный интеллект – важная и увлекательная тенденция, которой нужно следовать, особенно до того, как это сделают конкуренты. [20]


Источники:

1. Абрамова И.О., Фитуни Л.Л. Пути повышения эффективности африканской стратегии России в условиях кризиса существующего миропорядка // Вестник Российской академии наук. – 2022. – № 9. – c. 837-848. – doi: 10.31857/S086958732209002X.
2. Алекс Мольцау Искусственный интеллект в Южной Африке. Есть ли какой-либо стратегический акцент на ИИ в Южной Африке?. Alexmoltzau.medium.com. [Электронный ресурс]. URL: https://alexmoltzau.medium.com/artificialintelligence-in-south-africa-c9706a8ee3ff (дата обращения: 02.12.2022).
3. Беликова К.М. Правовое регулирование производства, распространения и внедрения научной информации и инноваций в странах БРИКС на примере ЮАР (некоторые аспекты защиты интеллектуальных прав) // Юридические исследования. – 2019. – № 5. – c. 1-17. – doi: 10.25136/2409-7136.2019.5.29541.
4. Дженнифер Брант, Маклин Сибанда Южная Африка: Управление интеллектуальной собственностью и коммерциализация результатов исследований, финансируемых государством. W ipo. [Электронный ресурс]. URL: https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_casestudy_ip_comm_za.pdf (дата обращения: 01.12.2022).
5. Джейк Окечукву Эффодух Это означает, что африканские государства узаконивают искусственный интеллект. Openair.africa. [Электронный ресурс]. URL: https://openair.africa/7-ways-that-african-statesare-legitimizing-artificial-intelligence (дата обращения: 02.12.2022).
6. Дробот Е.В. Факторы интеграции стран Африканской континентальной зоны свободной торговли в глобальные цепочки создания стоимости // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 1. – c. 741-754. – doi: 10.18334/vinec.12.1.114342.
7. Дробот Е.В. Перспективы интеграции стран Африканской континентальной зоны свободной торговли в глобальные цепочки создания стоимости // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 2. – c. 1283-1300. – doi: 10.18334/vinec.12.2.114935.
8. Дробот Е.В. Новые приоритеты национальной безопасности стран Африки в условиях нарушения глобальных цепочек создания стоимости // Экономические отношения. – 2022. – № 2. – c. 285-308. – doi: 10.18334/eo.12.2.114825.
9. Дробот Е.В. Перспетивы интеграции стран Африканской континентальной зоны свободной торговли с Евразийским экономическим союзом // Экономика Центральной Азии. – 2022. – № 1. – c. 65-88. – doi: 10.18334/asia.6.1.114447.
10. Ави Голдфарб, Аджей Агравал, Джошуа Ганс Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019. – 290 c.
11. Искусственный интеллект для Африки: возможность для роста, развития и демократизации. Университет Претории. П. 2. [Электронный ресурс]. URL: https://www.up.ac.za/media/shared/7/ZP_Files/ai-for-africa.zp165664.pdf (дата обращения: 02.12.2022).
12. Кэтрин Хьюм Искусственный интеллект — это будущее, но он не застрахован от человеческих предубеждений. Университет Претории. [Электронный ресурс]. URL: https://www.up.ac.za/media/shared/7/ZP_Files/ai-for-africa.zp165664.pdf (дата обращения: 02.12.2022).
13. Масюк Н.Н., Кирьянов А.Е., Бушуева М.А., Шакуев Д.А. Искусственный интеллект как ключевой элемент цифровой трансформации экономики // Фундаментальные исследования. – 2021. – № 10. – c. 49-54. – doi: 10.17513/fr.43108.
14. Боровская Е.В.,, ДавыдоваН.А Основы искусственного интеллекта. / 4-е изд. - М.: Лаборатория знаний, 2020. – 130 c.
15. Остроух А.В. Введение в искусственный интеллект. / Монография. - Красноярск: Научно-инновационный центр, 2020. – 250 c.
16. Панцерев К.А. Страны Африки южнее Сахары на пути к созданию искусственного разума: миф или реальность? // Азия и Африка сегодня. – 2020. – № 10. – c. 29-33. – doi: 10.31857/S032150750011108-0.
17. Сагвади Мабунда Кибербезопасность в Южной Африке: на пути к лучшим практикам. / Кибербрика: правила кибербезопасности в странах БРИКС. - Рио-де-Жанейро: Спрингер, 2021. – 253-254 c.
18. Сапунцов А.Л., Павлов В.В. Диверсификация внешнеэкономических связей России со странами Африки в сфере контрактной внешней торговли и инвестиций // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – № 4. – c. 2079-2094. – doi: 10.18334/vinec.11.4.114082.
19. Фитуни Л.Л. Текст и смыслы: введение в герменевтику нового миропорядка // Ученые записки Института Африки РАН. – 2022. – № 2(59). – c. 5-16. – doi: 10.31132/2412-5717-2022-59-2-5-16.
20. Аксёнова Е.И. Экспертный обзор развития технологий искусственного интеллекта в России и мире. Выбор приоритетных направлений развития искусственного интеллекта в России. / Брошюра. - Москва: ГБУ «НИИОЗММ ДЗМ», 2019. – 38 c.

Страница обновлена: 17.01.2023 в 20:14:27