CC BY
104УДК 338.4
ИННОВАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ Синева Надежда Леонидовна, к.п.н., доцент (e-mail: [email protected]) Вагин Дмитрий Юрьевич, к.с.н., доцент (e-mail:[email protected]) Лебедева Олеся Алексеевна, студент (e-mail: [email protected]) Туманова Анастасия Олеговна, студент (e-mail: [email protected]) Оленина Людмила Александровна, студент Синева Н.Леонидовна, к.п.н., доцент (e-mail: [email protected]) Нижегородский государственный педагогический университет им. К.Минина, г. Нижний Новгород, Россия (e-mail: [email protected])
В последние годы возможности искусственного интеллекта быстро расширяются благодаря методам машинного обучения, использующим преимущества, предоставляемые постоянно увеличивающимися объемами доступных данных, многочисленными датчиками и растущими вычислительными мощностями. Машинное обучение достигло уровня, на котором стало возможно достаточно близко имитировать человеческие действия (или превосходить их) в определенных рамках, например в компьютерных играх, обработке запросов потребителей, медицинской диагностике и управлении автономными автомобилями. В последние десять лет потенциал робототехники вырос благодаря использованию искусственного интеллекта для управления новыми физическими системами. Люди и машины, работая вместе, смогут сократить число задач, для выполнения которых необходимы специально обученные опытные специалисты - врачи, юристы, пилоты, водители грузовиков. Это создает беспокойство относительно того, какой будет роль человеческой компетенции и насколько нужны будут человеческие суждения и интеллект для выполнения многих функций, которые можно делегировать автоматизированным системам. Инновационные компании и предприниматели, использующие искусственный интеллект для анализа больших наборов свободно доступных данных, таких как спутниковые снимки, превращают эти данные в новый источник ценности. Использование искусственного интеллекта в качестве генератора новых идей на основе свободно доступных данных вносит важный вклад в экономику и науку и может приносить большую пользу для принятия решений в таких областях, как мониторинг и защита окружающей среды. В данной статье речь пойдет об актуальных вопросах
цифровизации и искусственном интеллекте, как движителях научно-технического прогресса во всем мире.
Ключевые слова: цифровизация, инновации, искусственный интеллект.
Искусственный интеллект перестраивает цифровую экономику и вскоре изменит экономику материального мира. В начале XXI века искусственный интеллект помогает автономным механизмам ориентироваться в материальном мире и взаимодействовать с людьми. В будущем системы с искусственным интеллектом смогут решать комплексные системные задачи, такие как глобальные выбросы углекислого газа и управление международными потоками воздушного транспорта, в масштабе, превосходящем человеческие способности. Эксперты считают, что реальностью могут стать даже сценарии сегодняшних фантастических фильмов: интеллектуальные операционные системы и сопереживающие цифровые помощники. Возможно, однажды роботы смогут выполнять и базовые полицейские функции. Искусственный интеллект уже обеспечивает мониторинг видеопотоков и данных, собранных множеством датчиков, и может предупреждать службы безопасности о подозрительной активности. [6]
В процессе этих изменений не избежать рисков. Например, роботы под управлением искусственного интеллекта изменят уровень безработицы и навыки, необходимые для трудоустройства, создав напряженность в обществе, и это влияние сложно поддается прогнозированию. Большинству людей остаются непонятными принципы работы алгоритмов машинного обучения, которые к тому же могут давать результаты, отражающие распространенные предубеждения, с которыми необходимо бороться. В долгосрочных прогнозах нельзя забывать об угрозах самому существованию человечества, которые возникнут, если не удастся добиться соответствия человеческим ценностям. Существуют риски кибербезопасности, связанные с возможностью взлома или обмана искусственного интеллекта. Исследователи пытаются начать обсуждение этических рамок и ценностей, которыми следует руководствоваться при разработке и внедрении искусственного интеллекта и роботов.
В 1956 году Дартмутский колледж провел конференцию, положившую начало разработкам в области искусственного интеллекта, а первый промышленный робот появился в 1961 году. За десять лет в массовой культуре появилось множество фантазий на тему новых устройств и существ, которые облегчат нашу жизнь, таких как робот-домохозяйка Рози из мультсериала «Джетсоны» («The Jetsons»), и немало пугающих сценариев технологического развития, ведущих к возникновению новых угроз, таких как взбунтовавшийся компьютер HAL 9000 из фильма Стенли Кубрика «Космическая одиссея 2001 года.
Сегодня искусственный интеллект приобретает все больше когнитивных способностей, которые мы привыкли приписывать только человеку, таких как общая обучаемость и высокоуровневая интеллектуальная деятель-
ность. [1] Программы, использующие машинное обучение, побеждают людей в играх, в которых, как некогда считалось, требуется человеческая интуиция. Компьютеры уже способны проходить простой тест Тьюринга, созданный, чтобы отличать человека от машины.
Достижения в области разработки передовых материалов и сенсорных технологий улучшили восприятие, движение и когнитивные способности машин. Дроны и промышленные роботы, используемые для сборки автомобильных деталей без участия человека, используют искусственный интеллект для решения сложных задач навигации и взаимодействия. Самоуправляемые роботы могут делать то, что раньше было под силу только людям, например водить грузовики по автомагистралям.
По всему миру появляется все больше учебных программ и исследований в области искусственного интеллекта и робототехники. Обрабатывая наборы данных, слишком большие для анализа человеком, приложения на основе искусственного интеллекта решают такие проблемы, как моделирование климата, расчет сценариев ядерной угрозы и управление крупномасштабными сетями датчиков. Также они способны собирать новую финансово значимую информацию, анализируя большие объемы общедоступных данных. Искусственный интеллект не только помогает обосновывать решения, но и может их самостоятельно принимать. [2]
Чем лучше искусственный интеллект принимает решения, тем лучше работают вместе с человеком роботы, управляемые этими решениями, и наоборот. Если робот Рози когда-нибудь станет реальностью, машины должны учиться распознавать человеческие ценности посредством наблюдений. Пока роботы учатся все лучше обслуживать нас, обучать студентов, управлять летательными аппаратами, оперировать пациентов и проводить поисково-спасательные операции, вопросы доверия приобретают первостепенное значение. По мере того как мы привыкаем к искусственному интеллекту в повседневной жизни, взаимодействие с ним может превращаться в тот инструмент, посредством которого мы интерпретируем мир вокруг нас, - это можно сравнить с ведением самолета по приборам в плохую погоду. Если вдаваться в крайности, существует вполне реальная опасность военизации искусственного интеллекта и роботов государствами и частными лицами, и различные международные группы уже исследуют практические и этические границы таких возможностей. При сохранении текущего направления развития комбинацию искусственного интеллекта и робототехники необходимо будет рассматривать с позиций власти, ответственности и подотчетности, а значит, потребуется всестороннее управление.
Исследования в области искусственного интеллекта быстро продвигаются, новые возможности появляются все чаще и привлекают новые инвестиции в исследования. В этой области не так много специалистов, считающих, что возможности машинного интеллекта ограниченны, и еще меньше тех, кто верит в его самоограничение. Поэтому следует предусмотрительно предполагать, что машины превзойдут человека. [3]
Пока самый распространенный способ создания машин, обладающих общим интеллектом, заключается в предоставлении им целей, которых нужно достичь, и алгоритмов, позволяющих искать способы достижения этих целей.
Достаточно способная система решит любую поставленную перед ней задачу, поэтому необходимо определять задачи так, чтобы найденное машиной решение было доказуемо выгодным для человека. Цель машины должна заключаться в максимально полном достижении выгодных для человека целей, но изначально она не будет знать, что это за цели. Именно эта неопределенность позволяет избежать однобокого и потенциально катастрофического преследования неполных или ошибочных целей. Первоначальную неопределенность машина может постепенно исправлять, наблюдая за действиями людей, получая информацию о настоящих, основополагающих целях. Возможно даже убедить машину, чтобы она позволила отключить себя: рационально мыслящий человек сделает такое только в том случае, если высок риск совершения машиной чего-то противоречащего истинной цели человека, которая по определению является также целью машины, так что и машине в таком случае будет выгодно ее отключение.
[7]
Эти идеи дают слабую надежду на то, что мы выработаем инженерную дисциплину, позволяющую найти безопасный подход к извлечению пользы из систем на основе искусственного интеллекта.
Исследования в области искусственного интеллекта имеют свои трудности. В настоящее время эталоны для сравнения устанавливаются путем грубого перебора и сопоставления шаблонов, и незначительные изменения во входных сигналах могут полностью нарушить модели машинного обучения. Возможно, текущие подходы имеют недостаточную конструктивную прочность, чтобы научить искусственный интеллект справляться с самыми сложными задачами, такими как решение проблемы «здравого смысла» или воссоздание ситуативных моделей. Исследователи хотели бы, чтобы машины могли действовать, исходя из ситуативного контекста, и делать общие выводы, не проходя предварительное обучение на огромных наборах данных, но пока это невозможно. Возможно, новые технологии, такие как квантовые вычисления, смогут изменить подходы искусственного интеллекта к получению информации о проблемах и позволят ему учиться посредством получения обратной связи, а может, даже имитировать человеческие когнитивные функции познания мира. Если это произойдет, искусственный интеллект сможет приносить экономическую выгоду, работая без свойственных человеку ошибок и усталости. [8]
Искусственный интеллект проникает в профессиональные области, требующие обширных знаний, такие как журналистика, медицина, бухгалтерия и юриспруденция. Даже если юристы и врачи не будут заменены полностью, интеллектуальные приложения, способные синтезировать и анализировать примеры из практики и диагностические снимки, изменят эти
профессии. [4] А пока искусственный интеллект активно улучшает себя, инвестиции в индустрию робототехники в 2019 году, по некоторым оценкам, превысят 135 млрд долл., что почти в два раза больше инвестиций 2015 года. Автомобили не только станут ездить без водителей, но и, скорее всего, будут производиться без участия человека, особенно если учесть, что автомобильная промышленность стоит на первом месте по числу приобретаемых роботов.
Во многих сферах экономики повышение уровня автоматизации может привести к созданию новых типов рабочих мест и исчезновению старых. Например, автоматизация грузоперевозок может привести к сокращению рабочих мест в сфере логистики.
Усиление влияния искусственного интеллекта и робототехники на рынок труда ожидается как в развитых, так и в развивающихся регионах. Автоматизация может отрицательно сказываться на индустриализации в развивающихся странах, уменьшая преимущества дешевой рабочей силы: если раньше многие производства было выгодно размещать в развивающихся странах, то теперь происходит отказ от этой практики.
Последствия для глобальной экономики обширны и непредсказуемы. Экономисты создают возможные экономические модели, учитывающие автоматизацию труда, тогда как образовательные учреждения пытаются предсказать, какие навыки потребуются завтрашним работникам. Внимания требуют также вопросы безопасности и уязвимости искусственного интеллекта. Хотя специализированный искусственный интеллект предлагает обществу огромные возможности, его можно обмануть, взломать или ввести в заблуждение. Необходимо убедиться, что решения, принимаемые машинами, не подвержены посторонним влияниям и не могут быть изменены посредством кибератак.
В основе этой важнейшей проблемы лежит другая, имеющая еще более широкие последствия: механизмы принятия решений, используемые алгоритмами машинного обучения, часто остаются неясными для людей-разработчиков, что поднимает вопрос о приемлемости делегирования власти этим алгоритмам. В мире людей доверие глубоко связано с обоснованием решений. Например, даже если искусственный интеллект будет лучше людей прогнозировать, кто из заключенных снова нарушит закон или кто из заемщиков не выплатит кредит, мы не будем удовлетворены принимаемыми машинами решениями, если они не смогут объяснить их. В первую очередь нам необходимо заняться следующими вопросами:
1. Этические стандарты. Требуется создать принципы и руководящие положения, формирующие этические стандарты и нормативные ожидания, предъявляемые к автономным процессам и машинам.
2. Управление искусственным интеллектом и робототехникой. Недостаток общей компетентности в области исследования и применения искусственного интеллекта затрудняет прогнозирование. Кроме того, сложно определить, какие органы должны принимать решения, определяющие поли-
тику относительно искусственного интеллекта. Признание этих факторов поможет создать пространство для внедрения процедур инновационного управления и откроет возможности для создания новых типов комитетов, агентств и консультативных групп, чья власть еще не укрепилась. [5]
3. Разрешение конфликтов. В настоящее время нет установленных рамок или рекомендаций по разрешению конфликтов, связанных с применением систем искусственного интеллекта. Исследования в области искусственного интеллекта не регулируются, хотя продукты, использующие искусственный интеллект, могут регулироваться, в результате чего бремя регулирования возлагается на уровень производства продуктов.
4. Вопрос о том, насколько глубоко искусственный интеллект будет интегрирован в экономику, рынок труда и другие сферы, включая наши тела, только начал широко обсуждаться. Чтобы понять, к каким результатам может привести развитие искусственного интеллекта и робототехники, необходимо думать о будущем и рассматривать эту проблему с самых разных точек зрения.
5. Искусственный интеллект меняется со временем. Сегодня искусственным интеллектом чаще всего называют машинное обучение - программные подходы, использующие различные алгоритмы и методы, такие как линейная регрессия, деревья решений, Байесовы сети, эволюционные алгоритмы и искусственные нейронные сети. В 1960-х годах крупнейшим достижением искусственного интеллекта были подвижные роботы, сегодня - победа над мастерами игры го. Наше представление о том, что такое искусственный интеллект, меняется с прохождением каждой важной вехи в этой области.
6. Универсальный искусственный интеллект пока не создан, но мы уже окружены «узкоспециализированным искусственным интеллектом». Сегодняшние интеллектуальные системы все лучше справляются с выполнением конкретных, четко поставленных задач, но им все еще недостает понимания более широкого контекста и здравого смысла - того, что люди считают само собой разумеющимся. Другие важные, но менее заметные применения искусственного интеллекта - средства обеспечения кибербезопас-ности, контекстная реклама в Интернете, системы управления промышленными роботами и автономными автомобилями, методы обобщения текстовой информации и диагностики определенных заболеваний.
7. Искусственный интеллект, роботы и люди работают лучше, когда делают это вместе. Системам на основе искусственного интеллекта требуется помощь человека в установке целей. Интеллектуальные системы могут привести к вредным или непредвиденным последствиям, если не позаботиться о направлении их к нужным нам целям.
8. Многие из сегодняшних интеллектуальных систем работают по принципу «черного ящика». Не до конца понятно, как некоторые из наиболее популярных алгоритмов машинного обучения, например искусственные нейронные сети и методы глубокого обучения, приходят к своим выводам.
Разобраться в этих процессах технически возможно, но искусственный интеллект может изменить используемый подход во время принятия следующего решения. Это значит, что результаты проверить сложно, и это ограничивает возможность людей учиться у машин, самостоятельно принимающих решения.
9. Ресурсы, на основе которых создается искусственный интеллект, открыты и общедоступны. Значительная часть инновационной работы в области машинного обучения выполняется исследовательскими отделами университетов и коммерческих организаций по всему миру. Немалая доля полученных знаний публикуется в открытых источниках, и на это есть веские основания: без прозрачности будет нелегко изолировать проблемы и вносить важные корректировки.
10. Для использования искусственного интеллекта необходимо упорядочить данные. Хотя существуют системы искусственного интеллекта, помогающие извлекать пользу из данных, полученных из открытых источников, для применения частных данных в машинном обучении необходимо соответствующим образом организовать и защитить их. Разрабатываются системы искусственного интеллекта, помогающие искать данные в системах и на серверах компаний и подготавливать их для использования.
Даже лучшие интеллектуальные системы подвержены ошибкам и отклонениям. Точность и полезность любого алгоритма зависит как от особенностей самого алгоритма, так и от данных, используемых для обучения.
Искусственный интеллект и робототехника не сделают человека ненужным, а изменят его задачи. За очевидными исключениями (такими, как водители, доставляющие грузы, и кассиры в супермаркетах) полной автоматизации поддается довольно небольшой процент рабочих мест. Вместо этого, самым значительным влиянием искусственного интеллекта и роботов на будущий рынок труда будет автоматизация ряда повторяющихся или технических задач, благодаря чему люди получат больше времени для творческой работы и межличностного взаимодействия.
Влияние искусственного интеллекта и робототехники зависит от того, как будут использоваться эти технологии. Определяющее значение будут иметь способы их практического применения для решения реальных проблем. Поэтому с расширением возможностей и влияния интеллектуальных систем и роботов будет расти и важность принимаемых директорами и менеджерами решений относительно того, где и когда их использовать.
Список литературы
1. Кудряшев А.Ф., Елхова О.И. Процесс творчества в системах с искусственным интеллектом Вестник Башкирского университета. 2016. Т. 21. № 4. С. 1124-1129.
2. Лаврентьева Л.В., Яшкова Е.В. Значение национальной «цифровой экономики» в общественной и финансовой жизни Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2018. № 1 (27). С. 98-103.
3. Мухамадиева К.Б. Перспективы внедрения инновационных систем хранения данных искусственным интеллектом Молодой ученый. 2015. № 22 (102). С. 153-154.
4. Синева Н.Л., Яшкова Е.В., Костерина Д.Д., Селещук Т.А., Сигова Е.С. Инновации сквозь призму цифровизации XXI века Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2019. № 1 (35). С. 261-266.
5. Синягин Ю.В. Изучение отношения руководителей к цифровизации и искусственному интеллекту Государственная служба. 2018. Т. 20. № 4. С. 6-16.
6. Фридман В. На пути к искусственному интеллекту В мире науки. 2014. № 2. С. 4653.
7. Шваб К. Четвертая промышленная революция. М.: Эксмо, 2016. - 138 с.
8. Shkunova, A.A., Yashkova, E.V.,Sineva, N.L.,Egorova, A.O.,Kuznetsova, S.N. General trends in the development of the organizational culture of Russian companies //Journal of Applied Economic SciencesVolume 12, Issue 8, Winter 2018, Pages 2472-2480
Sineva Nadezda Leonidovna, candidate of pedagogical sciences, docent
Vagin Dmitry Yuryevich, candidate of sociological sciences, docent
Lebedeva Olesya Alekseevna, student
Tumanova Anastasia Olegovna, student
Olenina Lyudmila Aleksandrovna, student
Minin Nizhny Novgorod State Pedagogical University, Russia
SYSTEM OF ADDITIONAL EDUCATION AS A DRIVER OF ECONOMIC
DEVELOPMENT OF THE RUSSIAN FEDERATION
Abstract: In recent years, the capabilities of artificial intelligence have expanded rapidly through machine learning techniques that take advantage of the benefits of ever-increasing amounts of available data, numerous sensors, and growing computing power. Machine learning has reached a level at which it has become possible to closely enough simulate human actions (or transcend them) within certain limits, for example, in computer games, processing consumer inquiries, medical diagnostics and managing autonomous cars. In the past ten years, the potential of robotics has grown through the use of artificial intelligence to control new physical systems. Working together, people and cars will be able to reduce the number of tasks that require specially trained experienced specialists - doctors, lawyers, pilots, truck drivers. This creates concern about the role of human competence and how much human judgment and intelligence will be needed to perform many of the functions that can be delegated to automated systems. Innovative companies and entrepreneurs using artificial intelligence to analyze large sets of freely available data, such as satellite imagery, turn this data into a new source of value. Using artificial intelligence as a generator of new ideas based on freely available data makes an important contribution to economics and science and can be of great help for decision-making in areas such as monitoring and protecting the environment. Keywords: digitalization, innovation, artificial intelligence.
