Рассмотрен искусственный интеллект как один из основных элементов цифровой трансформации. Описаны перспективные направления применения искусственного интеллекта в метрологии. Основное внимание уделено использованию искусственных нейронных сетей в составе средств измерений и измерительных систем для получения результатов измерений в случаях, когда функция измерения неизвестна, недостаточно определена или слишком сложна для алгоритмической формализации. Отмечено, что на практике часто требуется решать задачи с частично неопределённой функцией, когда помимо детерминированной основы существует дополнительный неизвестный компонент, оказывающий существенное влияние на результат измерений. Проведён имитационный эксперимент по решению подобной измерительной задачи с помощью нейросетевой модели. В эксперименте использована функция измерения, имеющая линейную детерминированную основу и дополнительный нелинейный компонент, составляющий примерно 10 % относительного среднего квадратического отклонения и априори неизвестный (по условиям задачи). Результаты эксперимента подтвердили практическую возможность и высокую эффективность применения искусственных нейронных сетей для решения подобных измерительных задач. Нейросетевая модель в условиях зашумлённой обучающей выборки, соответствующей реальным условиям измерений, практически полностью восстановила функцию измерения несмотря на то, что используемая нейросетевая модель была линейной, а дополнительный компонент функции измерения – нелинейным. В проведённом эксперименте за счёт использования нейронной сети точность измерений повышена примерно на порядок. Предоставлен доступ к машинному коду, реализующему данный имитационный эксперимент.