ГОСТ Р 71476—2024 (ИСО/МЭК 22989:2022) «Искусственный интеллект. Концепции и терминология искусственного интеллекта»
ИИ здесь представлен как «область науки и техники, рассматривающая технические системы, которые порождают такие результаты, как контент, прогнозы, рекомендации или решения для заданного набора поставленных человеком задач». Это дисциплина, посвященная исследованию и разработке механизмов и приложений систем ИИ.
Ключевые понятия ИИ:
- знания (абстрагированная информация об объектах, событиях, понятиях и правилах, их взаимосвязях и свойствах, организованная и упорядоченная для целенаправленного систематического использования);
- процедурные знания (знания, явным образом указывающие шаги, которые следует предпринять для решения задачи или достижения цели);
- модель (физическое, математическое или иное представление системы, объекта, явления, процесса или данных);
- система (техническая система, использующая модели), например:
- экспертная система;
- универсальный ИИ;
- узконаправленный ИИ;
- компонент ИИ (функциональный элемент системы);
- агент (автоматически действующий объект, который воспринимает свое окружение, реагирует на него, а также предпринимает действия для достижения своих целей);
- робот (оснащенная исполнительными устройствами автоматическая система, которая выполняет целевые задачи в материальном мире, измеряя с этой целью параметры своего окружения и используя программную систему управления);
- сервис с использованием ИИ (способ предоставления ценности потребителю с использованием ИИ в получении конечных результатов, которых хочет достичь потребитель);
- прогноз (основной результат работы системы, получаемый при подаче на системы входных данных и/или информации).
В целом ИИ стандарт делит на две группы:
- символьные или символические — основанные на методах и моделях, в которых для получения выводов используется манипулирование символами и структурами в соответствии с явно заданными правилами (выдает логически выведенные декларативные результаты);
- субсимвольные — основанные на методах и моделях, использующих неявное кодирование информации, которое может быть выработано на основе опыта и/или необработанных, первоначальных данных (выдает результаты с заданной вероятностью ошибки).
В стандарте приведены также термины, относящиеся:
- к данным (проверка качества данных, эталонное значение и т.д.);
- машинному обучению (параметр, обученная модель и т.д.);
- нейронным сетям (глубокое обучение, функция активации и т.д.);
- надежности и доверию (риск, робастность и т.д.);
- обработке естественного языка (распознавание именованных сущностей, машинный перевод т.д.);
- компьютерному зрению (распознавание лиц, распознавание образов и т.д.).
В основной части представлен 40-страничный обзор базовых подходов к проектированию, разработке и применению технологий ИИ.
Также для ознакомления доступны:
- ГОСТ Р 71539-2024 Процессы жизненного цикла системы ИИ;
- ГОСТ Р 71540-2024 Эталонная архитектура инженерии знаний;
- ГОСТ Р ИСО/МЭК 20547-3-2024 Эталонная архитектура больших данных;
- ГОСТ Р ИСО/МЭК 24029-2-2024 Оценка робастности нейронных сетей;
- ГОСТ Р ИСО/МЭК 42001-2024 Система менеджмента.
Атаманов, С. А., Григорьев, С. А. Опубликованы ГОСТы по искусственному интеллекту / С. А. Атаманов, С. А. Григорьев. – Текст : электронный // Учет недвижимости : электронный журнал : сайт «Кадастр.Москва». – Москва, 2024. – URL: http://кадастр.москва/news/1250. – Дата публикации: 09.12.2024
