17.01.2025; Львів, Україна: III Міжнародна наукова конференція «Технології та суспільство: взаємодія, вплив, трансформація»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

ПРОБЛЕМА ІСТИННОСТІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ЯК ІНСТРУМЕНТУ РОЗУМІННЯ РЕАЛЬНОСТІ

  • Микита Вороненко ,
  • Валентина Штанько
PDF

Опубліковано 29.01.2025

Як цитувати

Вороненко , М., & Штанько , В. (2025). ПРОБЛЕМА ІСТИННОСТІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ЯК ІНСТРУМЕНТУ РОЗУМІННЯ РЕАЛЬНОСТІ. Матеріали конференцій МЦНД, (17.01.2025; Львів, Україна), 449–452. вилучено із https://archives.mcnd.org.ua/index.php/conference-proceeding/article/view/471

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Авторське право (c) 2025 Микита Вороненко , Валентина Штанько

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Google Scholar

Анотація

Математика завжди була ключовим інструментом для пізнання світу. Як зазначає Моріс Клайн у своїй роботі «Математика. Пошук істини», вона не є просто набором прийомів для розв'язання задач, а радше основою для формулювання наукових теорій і моделей — ключовим інструментом, який дозволяє нам зрозуміти реальність. Обмеження людського сприйняття, зокрема, ставлять перед нами виклики у отриманні знань, які недоступні безпосередньо через досвід. Сучасні наукові теорії, такі як теорія відносності та квантова механіка, мають складну математичну структуру, яка виходить за межі чуттєвого сприйняття.

PDF

Посилання

  1. 1. ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ АНАЛІЗУ ТА СИНТЕЗУ ПОЯСНЕННИХ МОДЕЛЕЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ НА ОСНОВІ ВЕРБАЛЬНИХ МЕТОДІВ / E. Fastovskyi та ін. Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. 2024. Т. 3, № 77. С. 158–165. URL: https://doi.org/10.26906/sunz.2024.3.158 (дата звернення: 11.01.2025).
  2. 2. Неліпа О. Д., Штанько В. І. ФІЛОСОФСЬКІ АСПЕКТИ ПРИНЦИПУ ФАЛЬСИФІКАЦІЇ У ШТУЧНОМУ ІНТЕЛЕКТІ. The 16th International scientific and practical conference “New ways of improving outdated methods and technologies”: матеріали Міжнар. наук. конф., м. Копенгаген, 17 груд. 2024 р. Копенгаген, 2024. С. 265–267.
  3. 3. Штанько В. І. Філософія і методологія науки: навч. посібник. Х.: ХНУРЕ, 2002. 292 с.
  4. 4. Artificial Intelligence in Drug Discovery / ред. N. Brown. Cambridge : Royal Society of Chemistry, 2020. URL: https://doi.org/10.1039/9781788016841 (дата звернення: 11.01.2025).
  5. 5. Kitcher, P. "The Advancement of Science: Science Without Legend, Objectivity Without Illusions." Oxford University Press, 2011. 407 с.
  6. 6. M. Bishop C. Pattern Recognition and Machine Learning. New York, NY : Springer US, 2006. 778 с.
  7. 7. Zhou S. K., Greenspan H., Shen D. Deep Learning for Medical Image Analysis. Elsevier Science & Technology Books, 2017. 458 с.

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

1 2 > >>