CC BY
30В.Е. ВАНЯГИН, М.Р. ВАНЯГИНА, А.Н. ЧЕРНЫХ
V.E. VANYAGIN, M.R. VANYAGINA, A.N. CHERNYKH
ЭКОНОМЯ ВРЕМЯ ПЕДАГОГА
SAVING THE TEACHER'S TIME
РАЗВИТИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ DEVELOPMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ITS APPLICATION
Сведения об авторах: Ванягин Владимир Евгеньевич - докторант Михайловской военной артиллерийской академии, полковник, кандидат военных наук (г. Санкт-Петербург. E-mail: bobastik2008@yandex. ru);
Ванягина Марина Романовна - профессор кафедры иностранных языков Санкт-Петербургского военного ордена Жукова института войск национальной гвардии РФ, кандидат педагогических наук, доцент (г. Санкт-Петербург. E-mail: marmalkina@rambler. ru);
Черных Андрей Николаевич - преподаватель кафедры управления повседневной деятельностью РВиА Михайловской военной артиллерийской академии, подполковник (г. Санкт-Петербург. E-mail: andrio. ch@mail. ru).
Аннотация. В военной сфере искусственный интеллект находит своё применение в разных областях: моделирование ведения боевых действий, управление военными роботами и БПЛА, интеллектуальный поиск и анализ разведывательной информации, развитие методов принятия решений, обучающие тренажёры. Внедрение элементов системы искусственного интеллекта в военном образовании позволит повысить качество подготовки специалистов в высшей военной школе.
Ключевые слова: искусственный интеллект, технологии, глубокое обучение, военное образование, адаптация.
Information about the authors: Vladimir Vanyagin - doctoral student of the Mikhailovsky Military Artillery Academy, Colonel, Candidate of Military Sciences (St. Petersburg. E-mail: bobastik2008@yandex. ru);
Marina Vanyagina - Professor of the Department of Foreign Languages of the St. Petersburg Military Order of Zhukov Institute of the National Guard of the Russian Federation, Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor (St. Petersburg. E-mail: marmalkina@rambler. ru);
Audrey Chernykh - Lecturer of the Department of Management of Daily Activities of the Mikhailovsky Military Artillery Academy, Lieutenant Colonel (St. Petersburg. E-mail: andrio. ch@mail. ru).
Summary. In the military sphere, artificial intelligence finds its application in various fields: simulation of warfare, control of military robots and UAVs, intelligent search and analysis of intelligence information, development of decision-making methods, training simulators. The introduction of elements of the artificial intelligence system in military education will improve the quality of training of specialists at the higher military school.
Keywords: artificial intelligence, technology, deep learning, military education, adaptation.
Глобализация и информатизация современного общества приводят к возникновению и развитию новых информационных
технологий во всех сферах деятельности человека, в том числе и в образовательной. Внедрение цифровых технологий в структу-
ру общественной организации и совершенствование их применения и управления стало одной из важнейших задач современного госу-
дарства. В июле 2020 года указом Президента Российской Федерации определены национальные цели развития нашей страны на период до 2030 года. Одна из приоритетных задач - цифровая трансформация общества, которая включает в себя не только цифровизацию различных сфер общественной деятельности, но и пересмотр всей системы их функционирования, введение новых эффективных способов коммуникации.
На современном этапе промышленной революции развиваются следующие ключевые технологии: большие данные (Big data); интернет вещей; виртуальная и дополненная реальность; 3D-печать; печатная электроника; квантовые вычисления; блокчейн (Blockchain), автономные роботы в сфере логистики, производства; точное земледелие с использованием дронов и сенсоров; цифровые двойники в производстве и многие другие. Разрабатываются и внедряются технологии с использованием искусственного интеллекта(далее в статье ИИ). Искусственный интеллект позволяет компьютерам обучаться на собственном опыте, адаптироваться к задаваемым параметрам и выполнять те задачи, которые раньше были под силу только человеку.
Искусственный интеллект возник в XX веке и с тех пор активно развивается. Историю развития ИИ можно описать несколькими этапами (см. рис. 1).
ИИ стимулирует прогресс и влияет практически на все сферы жизни человека. Большое значение искусственного интеллекта заключается в том, что он даёт большие преимущества для развития человечества. Люди облегчают и делают свою жизнь разнообразнее благодаря технологиям ИИ.
Выделим преимущества применения технологий искусственного интеллекта:
- автоматизация - надёжное выполнение повторяющихся многочисленных компьютерных задач;
- интеллектуализация -усовершенствование продуктов на основе наделения их элементами интеллекта;
- алгоритмизация - построение моделей операций на основе выявления структур и закономерностей;
- адаптация - заложенная возможность корректировки моделей операций на основе анализа данных;
- вариативность - возможность применения разных вариантов моделей в зависимости от ситуации;
- точность - соответствие высоким стандартам выполнения операций, не уступающим заключе-
ниям высококвалифицированных специалистов;
- большой объём обрабатываемых данных - огромные вычислительные и операционные мощности;
- практическая польза - выполнение важных задач на практике, что обеспечивает конкурентное преимущество;
- скорость - немаловажный фактор в современном быстро изменяющемся мире, где время имеет ключевое значение.
Рассматривая преимущества применения ИИ, важно упомянуть и о проблемах, с которыми сталкиваются разработчики ИИ:
- ограниченные возможности - не во всех отраслях можно
История развития искусственного интеллекта
50-60-ые гг.20в. 1. Период "раннего энтузиазма"
• Создание компьютерных систем
• Моделирование языка, творчества, задач (шахматы)
• Основы эвристического программировании
Джон МакКарти: появление понятия "Искусственный интеллект" Артур Сэмьуэл: компьютерные шашки
Ii
' 1
йо-70-ые гг.20 в. 2. " Столкновение с реальностью"
■ Попытки преодолеть проблемы машинного перевода, доказательства теорем, решении реальных задач
Маргэрэт Мастерман: основы машинного перевода Алан Робинсон; машинно-ориентированная логика
И_
1
70-80-ые гг.20 в. 3. "Системы, основанные на знаниях"
■ Программы спектрального анализа вещества • Развитие машинного языка
Дуглас Энгельбарт: компьютерная мышь
Программа "Dendral": спектрометрия химических элементов
Программа "Mycin": диагностика заболеваний кровеносной системы
п -
л!
90-ые-оо-ые21 в 4. Превращение ИИ в науку
• Обоснование системного анализа
• Исследование операций (Е.С. Вентцель)
• Теории принятия решений (О.И. Ларичев]
• Автоматизация процессов
• Компьютеризация
■ Основы глубокого обучения (А.Г. Ивахненко)
- 4
1О-ые-наст.время 5, Цифровая трансформация
* Массовое внедрение цифровых технологий и искусственного интеллекта в военное дело, науку, образование, услуги
+ Нейросети —
■ Интернет вещей к
* Большие данные
■ Виртуальная реальность + Гибридные модели
■ Индивидуализация контента
Ш
со
Рис. 1. История развития технологий искусственного интеллекта
применять ИИ, а в тех, где он применяется, его возможности могут быть ограничены рядом факторов;
- недостатки исходных данных влияют на технологии;
- узкая специализация применения - ограниченность выполнения спектра задач, невозможность достичь многозадачности человека;
- мнимая автономность - необходимость человеческого управления.
Принцип работы искусственного интеллекта заключается в сочетании большого объёма данных с возможностями быстрой, итеративной обработки и интеллектуальных алгоритмов. Это позволяет программам автоматически обучаться на базе закономерностей и признаков, содержащихся в данных. В большинстве случаев в реализации ИИ - от компьютерных шахматистов до беспилотных автомобилей - крайне важна возможность глубокого обучения и обработки естественного языка.
Искусственный интеллект имеет множество направлений функционирования, так как появляется всё больше и больше технологий на основе ИИ:
- машинное и глубокое обучение - обучение на основе анализа сложных моделей и алгоритмов;
- нейросети - моделирование аналитических механизмов по образу сетей нервных клеток живого организма;
- ансамблевое моделирование
- цифровое прогнозирование на основе базовых моделей;
- когнитивные вычисления -самообучающиеся системы, имитирующие работу мозга человека, дорожная карта создания искусственного интеллекта;
- компьютерное зрение - распознавание образцов объектов (фото, видео, изображения) на основе сопоставления с обширной базой данных;
- обработка языка и речи
- способность воспринимать, анализировать и синтезировать человеческую речь как устную, так и
письменную, а также переводить с одного языка на другой;
- виртуальная и дополненная реальность - многомерные симуляции, создающие иллюзию присутствия;
- интернет вещей - сбор, передача и анализ данных от сети большого количества подключенных устройств;
- программные интерфейсы - приложения, используемые для выполнения разных задач, и др.
Благодаря технологиям ИИ компьютеры можно «научить» выполнению определённых задач с помощью обработки большого объёма данных и выявления в них закономерностей.
Благодаря новым вычислительным технологиям машинное обучение сегодня не похоже на машинное обучение в начале развития компьютерной эпохи. В настоящее время диапазон возможностей информационных технологий расширился. Создаваемые модели постоянно подвергаются воздействию поступающих данных, и они становятся способными самостоятельно адаптироваться к новым условиям. Компьютеры делают выводы из настоящих и предыдущих вычислений для получения новых более надёжных, воспроизводимых решений и результатов. Это значит, что можно автоматизированно создавать новые модели, способные анализировать большие и сложные данные, и быстро представлять точные результаты в огромных объёмах. Построение точных моделей даёт возможности избежать различных рисков. Однако необходимо помнить, что ИИ не является заменой человеку и в обозримом будущем ею не станет.
Так как обеспечение безопасности страны является одной из важнейших функций государства, то и в этой области использование технологий ИИ не обошло его стороной. Многие современные достижения науки в первую очередь реализуются в оборонной промышленности.
«Уже сегодня технологии ИИ позволяют повысить боевую эффективность ВВСТ, снизить затраты на их эксплуатацию, уменьшить риск ранений и гибели людей. И развитие научно-технического прогресса будет способствовать всё большему применению искусственного интеллекта в военном деле». Высокие достижения России в области искусственного интеллекта признают даже аналитики НАТО. Они призывают «не сбрасывать со счетов потенциал России по использованию технологий с поддержкой ИИ».
ИИ в российских военных технологиях используется в основном в сферах дистанционного управления как войсками, так и техническими боевыми системами наблюдения и разведки, РЭБ, обеспечения кибербезопасности и участия в информационных операциях. Большое внимание уделяется обеспечению возможностей уничтожения систем командования, управления и связи противника, а также установлению информационного превосходства на всех этапах военных действий и в мирное время. Технологии ИИ делают возможным принятие асимметричных ответных мер против высокотехнологичных противников. Нынешний фокус на разработке БПЛА, систем управления и ведении РЭБ делает современный бой более прогнозируемым и управляемым, что позволяет быть российским Вооружённым Силам более мобильными и эффективными.
«Основные методы, которые сейчас включаются в теорию ИИ и активно используются в военном деле, - нейронные сети, формальная семантика, мультиагентное моделирование, нечёткая логика, мягкие вычисления, возможност-но-вероятностная оптимизация, гибридные модели, сочетающие два и более методов ИИ, и некоторые другие».
Системы ИИ должны соответствовать следующим требованиям (см. рис. 2).
Особую популярность приобрели гибриды на основе теории нечётких множеств и нейросетей. Уже в ближайшее время по мнению учёных (В.М. Буренок, Р.А. Дурнева, К.Ю. Крюкова) возможен прирост в следующих областях военного дела (см. рис. 3).
Направления развития систем искусственного интеллекта можно схематично представить на рис. 4.
Несмотря на огромные преимущества, которые даёт внедрение технологий ИИ, необходимо помнить об угрозах, которые несёт неумелое, слепое или злонамеренное использование ИИ. Обязателен учёт всех возможных рисков применения новых технологий в военных сферах. Некоторые из них отражены на рис. 5.
При этом возможны следующие последствия рисков, которые необходимо будет учитывать и снижать, это - «уменьшение или ненанесение ожидаемого ущерба противнику; выход из строя образцов, комплексов и систем ВВСТ с искусственным интеллектом; нанесение незначительного ущерба собственным силам и средствам, объектам и инфраструктуре; нанесение катастрофического ущерба собственным силам и средствам, объектам и инфраструктуре».
Ещё одна актуальная сфера использования ИИ - обучение и подготовка высококвалифицированных военных специалистов. Использование технологий ИИ в военном образовании поможет, как и педагогам, так и обучающимся:
- персонализировать процесс обучения: обучающиеся получат возможность узнавать новое в удобном темпе, используя специальные приложения, - цифровые приложения становятся для обучающихся своеобразными «репетиторами» и помогают им реализовывать свой потенциал по максимуму;
- автоматизировать оценивание;
- составить расписание занятий;
ТРЕБОВАНИЯ к системам искусственного интеллекта
1 Адаптивна
способная приспосабливалась к любым условиям
^ 2. Интуитивна
использовала в мыслительном процессе не только дискурсивное мышление, но и применяла нестандартные шаги на основе «озарений», «мгновенного охвата _проблемы»___
3. Самообучаемая (самопрограммируемая)
способная в ходе использования неструктурированнной, нечеткой, размытой информации обучаться и перестраивать «паттерны» своего поведения (в том числе и принципы адаптации и интуиции
Рис. 2. Требования к системам ИИ
- проанализировать поведения обучающихся и т.д.
«ИИ-наставник» всегда будет рядом с обучающимся, что невозможно в других условиях. Приложение позволит в любой момент зайти и дополнительно изучить непонятную тему. Алгоритмы ИИ будут анализировать большие массивы проверочных работ, определять проблемные области в том или ином предмете и создавать индивидуальные занятия для восполнения пробелов в знаниях.
Кроме того, проведённый анализ даст педагогам представление о способностях обучающихся и укажет, где необходимо скорректировать программы обучения и подготовки.
Автоматизация оценивания существенно экономит время преподавателей. Запрограммированные тестовые задания позволяют получать обратную связь об уровне
освоения материала и освобождает время для продуктивной коммуникации преподавателей и обучающихся. Особую роль в автоматизированном оценивании играет технология прокто-ринга, позволяющая выполнять контроль во время испытаний обучающихся. «Сейчас активно разрабатываются различные продукты, которые помогают осуществлять автоматизированный прокторинг. Программное обеспечение автоматически распознаёт нарушения правил экзамена, посылает предупреждающие сигналы экзаменующемуся, ... выполняет функции верификации личности, записи прохождения испытаний, технического сопровождения испытуемого на всём протяжении выполнения заданий, просчитывает уровень доверия к результатам экзамена».
Рис. 3. Области военного дела, в которых возможно применение ИИ
НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИИ В ВОЕННОМ ДЕЛЕ
* 1 интеллектуальные технологии разведки объединена нано-, био-, инфо- и когнитивных технологий в НБИК-конвергентные технологии направления применения ИИ в военном 1 деле могут быть системы разработки ВВСТ
основанные на метода* «умной» сшивки. привязки,
дешифрирования материалов видовой разведки,
- интеллектуальной обработки информации. получаемой от средств разведки, в том числе кибер-разведки,
- подготовки рекомендаций,
- разведывательно-информационного обеспечения применения оружия.
Все это будет. как представляется. начальным
этапом информационных войн, в которых активно будут использоваться методы сбора и анализа разведывательной
информации, подготовка
информационных воздействий, фейковых новостей, пресс-релизов. кибер-атак и т. л.
-высокоскоростные прямые интерфейсы между человеческим мозгом и машинами;
- удобные носимые сенсоры и компьютеры, улучшающие осведомленность каждого военнослужащего о состоянии здоровья, окружающей среде, потенциальных угрозах: -системы конструирования объемов (ВВСТ, фортификационных сооружений, среды жизнеобеспечения и т. л.) из экологически чистых энергоэффективных материалов с точно заданными свойствами, включая возможность адаптации к изменяющимся условиям;
- «умные» боевые и транспортные средства, приспосабливающиеся интеллектуальные материалы, неуязвимые информационные сети, разведывательные системы нового поколения, эффективные меры против биологических, химических, радиационных
с^^^^атаи и т, п.
Э1Х возд
совр
- самообучающиеся компьютерные системы для обработки неструктурированной информации ло современным и перспективным материалам, электронно-компонентной базе, промышленным технологиям, отдельным деталям, узлам и агрегатам, осуществления их комплексирования, сочетания и сопряжения (энергетического, вещественного, информационного и т п.) в образцах ВВСТ,
- высокопроизводительные вычислительные интеллектуальные системы для ускоренной разработки образцов ВВСТ с учетом информации о возможном применении новых, неизвестных ранее средств нападения противника в угрожаемый период;
- интеллектуальные программно-технические комплексы создания средств защиты, адаптируемых к текущим параметрам обстановки, изменяющих свойства под воздействием поражающих факторов современного оружия и др.
системы поддержки и принятий решений
>-
интеллектуальные технологии голосового управления
технологии радиолокационного наблюдения
управление движением, нанесением огня, укрытием и защитой ВВСТ, с использованием «технического зрения»
медицинское обеспечением в сфере военного дела .
т
-А-
создания интеллектуальных тренажеров для обучения
ч
совершенствованием
эргономических характеристик ВВСТ
путем создания биокибернетических кабин операторов
Рис. 4. Направления развития технологий ИИ в военном деле
Кроме автоматизации оценивания определённых знаний, умений и навыков ИИ способен собирать многочисленные данные о посещаемости занятий, поведении обучающихся, их предпочтениях, стиле обучения. На основании этого
можно составить индивидуальные рекомендации по построению и прохождению траектории обучения. Если сейчас автоматизированы процессы тестирования, составления расписания, сбора данных, то в ближайшем будущем можно ожидать
появление программ, способных осуществлять комплексную проверку письменных работ, а также выполнение комплексных учебных заданий.
Несомненно, использование элементов системы ИИ поможет улучшить систему образования. Один преподаватель никогда не сможет удовлетворить потребности всех обучающихся. Внедрение в учебный процесс цифровых приложений на основе ИИ может стать решением проблемы повышения качества образования, его доступности, а также уменьшить недостатки существующей системы образования. Для этого необходимы создание теоретических положений использования ИИ для определения требований к такой системе, проработка законодательной базы в вопросах культуры, этики и информационной безопасности применения искусственного интеллекта, определение границ его использования для эффективного внедрения в практику образования. "
Рис. 5. Риски применения искусственного интеллекта в военном деле
