Искусственный интеллект: преимущества и последствия использования в ходе разработки управленческих решений

Искусственный интеллект (ИИ) — способность интеллектуальных машин выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Одновременно данное понятие обозначает науку и технологию создания интеллектуальных машин.
Главная цель ИИ – это проникновение в человеческую деятельность, способности человека к овладению ЗУН. Для этого требуется раскрыть все инструменты, за счет которых человек может научиться вести практически любой вид деятельности. Если в дальнейшем будет раскрыта суть этих инструментов, то это позволит осуществить их в искусственных системах, другими словами, это позволит превратить их в интеллектуальные. Данная цель изучений в процессе ИИ тесно соприкасает их с научными достижениями.
На сегодняшний день трудно назвать сферу деятельности, где бы не были задействованы различные умные устройства, которые помогают упростить человеку работу, и берут на себя часть их функций. Здесь можно назвать разные сферы деятельности: медицина, образование, бизнес, наука, развлечения, борьба с преступностью, решение многочисленных бытовых вопросов и др.
Такое активное применение ИИ объясняется двумя значимыми аспектами:
ИИ способен автоматизировать любой процесс, даже тот, где раньше нельзя было обойтись без человека;
ИИ способен оперативно проводить обработку и анализ огромнейших объемов данных и просчитывать варианты, используя множество переменных.
Человеку в своей деятельности постоянно необходимо принимать различного рода решения, и эти решения должны быть максимально верными, дабы добиться желаемого результата

. Компьютер и ИИ существенно ускорили и упростили данный процесс, и большую роль в обеспечении процесса принятия решения начали играть математические модели, что дало возможность достичь желаемой цели с минимальными издержками. Но здесь стоит отметить, что, например, в экономической сфере ИИ не способен решить абсолютно все проблемы, поскольку человеческое поведение не поддается полностью количественному описанию, человек продолжает принимать решения в первую очередь согласно своему опыту и при этом решения, которые принимаются человеком зачастую оказываются более правильными, нежели рекомендации ИИ. Это объясняется тем, что математическое моделирование не в состоянии учесть многих качественных характеристик объекта.
Интеллектуализация систем поддержки принятия решений началась с математической логики и ее приложений, которые позволили анализировать достаточно сложные ситуации при помощи простейших характеристик – «да» и «нет»