 A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás hatása a tudásmenedzsmentre TÉMAKIÍRÁS Intézmény: Pannon Egyetem gazdálkodás- és szervezéstudományok Gazdálkodás- és Szervezéstudományok Doktori Iskola témavezető: Obermayer Nóra belső konzulens: Bőgel György helyszín (magyar oldal): Pannon Egyetem helyszín rövidítés: PE A kutatási téma leírása: A kutatási téma ismertetése: Korunk egyik meghatározó trendje a mesterséges intelligencia, illetve a gépi tanulás gyors fejlődése és terjedése. Várható, hogy egyre több "okos", helyzetfelismerésre és önálló döntésekre képes, egymással összekapcsolt gép jelenik meg. Nagyszabású projektek indulnak szerte a nagyvilágban, így Magyarországon is, okos városok építésére, Ipar 4.0 megoldások fejlesztésére és használatára, robotizálásra, döntések automatizálására, stb. Mesterséges intelligenciával, szakértői rendszerekkel már az ötvenes, illetve később a hetvenes-nyolcvanas években is foglalkoztak, de az eredmények nem hoztak átütő sikert. A technikai fejlődésnek köszönhetően mára a helyzet megváltozott, számos, korábban megoldhatatlannak látszó probléma (pl. gépi tolmácsolás, arcfelismerés, egyes ritka betegségek diagnosztizálása, előrejelzése) megoldása jól halad. Az "emberi" tudás mellett növekvő szerepet kap a "gépi", illetve a közös "emberi-gépi" tudás, az "emberi" kreativitás mellett a "gépi" kreativitás. A tudásmenedzsment területén elméleti és gyakorlati szempontból egyaránt fontos kérdések merülnek fel: (a) Milyen irányba fejlődik a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás? (b) Beszélhetünk-e autonóm "gépi tudásról"? Ha igen, milyen sajátosságai vannak a "gépi tudásnak"? (c) A tudásmenedzsment területén mennyiben alkalmasak a jelenlegi fogalmaink, modelljeink, eddigi felismeréseink a "gépi tudás" megértésére és kezelésére? (d) Mit jelent a "gépi tudás" menedzselése a vállalati, államigazgatási stb. gyakorlatban? Hogyan menedzselhető hatékonyan a "gépi tudás"? A kutatás célja e kérdések megválaszolása, kutatása interdiszciplináris módszerekkel A kutatási téma előzményei: Polanyi, M. (1966) The Tacit Dimension, London: Routledge. Nonaka, I. and Takeuchi, H. (1995) The Knowledge-creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation, Oxford University Press, Oxford Russell, S. and Norvig, P. (2010) Artificial Intelligence - A Modern Approach (3rd edition), Prentice Hall, Upper Saddle River New Jersey. Kasparov, G. (2017) Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins, PublicAffairs Obermayer, N.: Leveraging Knowledge Sharing over Social Media Tools. In Harnessing Social Media as a Knowledge Management Tool, edited by Ritesh Chugh, IGI Global, Hershey, PA, ISBN: 978-1-5225-0495-5, pp. 1-24, 2017 “Szervezeti tudásmegosztás Magyarországon 2013/2014” kutatás, Pannon Egyetem, Veszprém és KPMG Akadémia, Budapest, 2013-2014 „Global Knowledge Survey” research, Socio-Technical Centre, Leeds University Business School. Leeds, UK, 2012-2013 Bőgel, Gy.: Mi és a mesterséges intelligencia. Valóság, 2017. november, pp. 1-12. Gépi etika, gépi morál. Logisztikai Trendek és Legjobb Gyakorlatok. 2017. november, pp. 6-10 Competing in a Smart World. In. Csaba B. et al. eds: Management and Organization: Concepts, Tools, Practices. Pearson, England, 2017 A Big Data ökoszisztémája. Typotex, 2015. Budapest előírt nyelvtudás: angol felvehető hallgatók száma: 1 Jelentkezési határidő: 2018-01-12 |