CC BY
88ÜB
BBgjM
i-klassifikaciya-onlajn-igr.php/ (дата обращения: 20.09.2021).
3. История онлайн-игр. [Электронный источник]. URL: https://pro-spo.ru/internet/4012-istoriya-onlajn-igr/ (дата обращения: 22.09.2021).
4. Разбор: типы и виды онлайн-игр. [Электронный источник]. URL: https://www.rubaltic.ru/press/razbor-tipy-i-vidy-onlayn-igr/ (дата обращения: 20.09.2021).
5. Классификация компьютерных игр. [Электронный источник]. URL: https ://gamesisart.ru/game_class_all. html (дата обращения: 20.09.2021).
6. Описание игровых жанров. [Электронный источник]. URL: http://app-s.ru/index/genres_of_games/0-52 (дата обращения: 20.09.2021).
7. Онлайн-игры. Классификация. [Электронный источник]. URL: http://igamer.biz/populyarnejjshie-zhanry-onlajjn-igry-v-sovremennom-mire/ (дата обращения: 22.09.2021).
8. Преимущества геймификации: о чем
East European Scientific Journal #10(74), 2021 23 говорят исследования. [Электронный источник]. URL: https ://newtonew. com/tech/preimushchestva-gejmifikacii-o-chem-govorjat-issledovanija (дата обращения: 20.09.2021).
9. Статистика. [Электронный источник]. URL: http ://security. mosmetod.ru/internet-zavisimosti/statistika (дата обращения: 20.09.2021).
10. Компьютерные и видеоигры (российский рынок). [Электронный источник]. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Компьюте рные_и_видеоигры_(российский_рынок) (дата обращения: 22.09.2021).
11. Видеоигры и киберспорт. [Электронный источник]. URL: https://www.pwc.ru/ru/publications/mediaindustriya-v-2020-2024/videoigry-i-kibersport.html (дата обращения: 22.09.2021).
12. Исследование. [Электронный источник]. URL: https://tass.ru/obschestvo/10444597 (дата обращения: 22.09.2021).
13. Индустрия компьютерных игр. [Электронный источник]. URL: https://dcenter.hse.ru/ (дата обращения: 22.09.2021).
Дворянкин Олег Александрович,
старший преподаватель кафедры информационной безопасности Учебно-научного комплекса информационных технологий Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя,
кандидат юридических наук
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ - БУДУЩАЯ НОВЕЙШАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ
ТЕХНОЛОГИЯ ИНТЕРНЕТА
Oleg A. Dvoryankin,
candidate of legal sciences, lecturer at the chair of information security of the Moscow MUR RS Kikot
university.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IS THE FUTURE LATEST INFORMATION TECHNOLOGY
OF THE INTERNET
Аннотация. В настоящей статье проведено изучение одного из новейших направлений в науке и непосредственно в Интернете - это искусственный интеллект. Представлены его виды, характеристики, особенности, положительные и отрицательные стороны. Исследованы основные формы организации искусственного интеллекта, его влияние на различные сферы жизнедеятельности людей. Также представлен прогноз его развития и рекомендации по личной безопасности при его использовании.
Abstarct. This article examines one of the newest trends in science and directly on the Internet - what is the artificial intelligence. Its types, characteristics, features, positive and negative sides are presented. The main forms of the organization of artificial intelligence, its influence on various spheres of human activity are investigated. The forecast of its development and recommendations for personal safety when using it are also presented.
Ключевые слова. Интернет, информационная безопасность, искусственный интеллект, транспорт, медицина, образование, полиция, ЖКХ, аналитика, биометрия
Keywords. Internet, information security, artificial intelligence, transport, medicine, education, police, housing, analytics, biometrics
Ежедневное развитие технического прогресса, в первую очередь с учетом информационных технологий Интернета, порождает появление новых областей развития в науке. Особое внимание на сегодняшний день уделяется области искусственного интеллекта (ИИ).
Несмотря на то, что данная область стала популярна только в последнее время, многие эксперты активно обсуждают вопросы, касающиеся развития и применения технологий искусственного интеллекта в различных сферах жизнедеятельности человека.
24 East European Scientific Journal #10(74), 2021
Так, еще в мае 2018 года Указом Президента Российской Федерации была принята национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» сроком до 2024 года [1].
Цели Национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» - сделать интернет доступным для всех, покрыть крупнейшие города связью 5G, защитить информацию граждан, бизнеса и государства, повысить эффективность основных отраслей экономики, подготовить кадры для работы в цифровой среде, увеличить долю затрат на развитие цифровой экономики в ВВП (внутренний валовый продукт) страны в 3 раза.
В данной программе отмечается необходимость развития «сквозных» технологий, то есть перспективных технологий, радикально меняющих ситуацию на существующих рынках или способствующих формированию новых рынков. Одной из таких технологий является искусственный интеллект.
В связи с этим изучение сферы искусственного интеллекта считается актуальным и необходимым в настоящее время.
Сам термин «искусственный интеллект» появился в 1956 году, когда был использован американским информатиком Джоном Маккарти на конференции в Дартмутском университете (двухмесячный научный семинар по вопросам искусственного интеллекта, проведённый летом 1956 года в Дартмутском колледже, США). Его авторству принадлежит первый язык программирования для задач искусственного интеллекта - «Lisp» [2].
Поясняя свое определение, Джон Маккарти указывает: «Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире».
В 1965 году американский ученый Джозеф Вайценбаум из Массачусетского технологического института (Кембридж, штат Массачусетс, США) создал компьютерную программу «Элиза», которая могла вести несложные диалоги. Можно сказать, это был первый чат-бот, прообраз современной «Siri» (голосовой помощник).
На этом исследования не закончились и разработки в области искусственного интеллекта продолжались.
Робот «Фредди», разработанный в 1973-м исследователями из Эдинбургского университета (Эдинбург, Шотландия), использовал зрение для поиска и сборки моделей. В 1979-м появилась «Стэнфордская тележка» - первый контролируемый компьютером автономный автомобиль, подобие современных беспилотных автомобилей.
UB
вшам
После некоторого спада новый всплеск интереса к искусственному интеллекту произошел в середине 1990-х. Самым известным успехом этого периода можно считать победу, одержанную в 1997 году суперкомпьютером «IBM Deep Blue» над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым [3].
Впрочем, каких бы успехов ни достигали разработчики, всегда находились скептики, заявлявшие, что даже если компьютер научится хорошо решать какие-то задачи, это еще не означает, что машина действительно самостоятельно мыслит.
Большая часть современных ученых сходятся во мнении, что искусственный интеллект - это совокупность методов и инструментов решения различных сложных прикладных задач, использующих принципы и подходы, аналогичные размышлениям человека над их решением (такие технологии еще называют когнитивными).
Сегодня обычно речь идет о программах, которые по мере накопления данных сами учатся их классифицировать, распознавая изображения, тексты, аудиофайлы и любые другие объекты, с каждым разом совершенствуясь и выполняя поставленную задачу все лучше. То есть искусственный интеллект приобретает
способность, до сих пор действительно считавшуюся исключительно человеческой прерогативой, - способность к обучению.
Также можно сказать, по данным других исследователей, что искусственный интеллект - это не формат и не функция, это процесс и умение думать и анализировать данные.
Сейчас искусственный интеллект определяют, как свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.
При слове «искусственный интеллект» многие представляют разумных человекоподобных роботов, которые стремятся завоевать мир. Однако искусственный интеллект не предназначен заменить людей. Его целью является расширение человеческих умений и возможностей [4].
В этой связи возникает вопрос: «В чем заключается важность искусственного
интеллекта?»
Искусственный интеллект:
1. Позволяет автоматизировать
повторяющиеся процессы обучения и поиска за счет использования данных. Однако искусственный интеллект отличается от роботизации, в основе которой лежит применение аппаратных средств.
Цель искусственного интеллекта - не автоматизация ручного труда, а надежное и непрерывное выполнение многочисленных крупномасштабных компьютеризированных задач.
Такая автоматизация требует участия человека для первоначальной настройки системы и правильной постановки вопросов.
ив
BBgSB
2. Делает существующие продукты интеллектуальными. То есть создается впечатление, что машина на самом деле «думает», хотя это не так.
Как правило, технология искусственный интеллект не реализуется как отдельное приложение, а функционал искусственного интеллекта интегрируется в имеющиеся продукты, позволяя усовершенствовать их, точно так же, как технология умного помощника «Siri» была добавлена в устройства «Apple» нового поколения.
Таким образом, голосовой помощник «Siri» стал «умным» дополнением к уже имеющему «не умному» устройству - телефону.
3. Адаптируется к условиям, в которых оказывается благодаря алгоритмам прогрессивного обучения.
Таким образом, обучение происходит на бесконечном анализе поступающих извне данных, которые обрабатываются искусственным интеллектом, и позволяют ему обучаться посредством анализа поступившей информации.
Искусственный интеллект обнаруживает в данных структурах закономерности, которые позволяют алгоритму освоить определенный навык: алгоритм становится классификатором или предикатором, то есть может как проводить классифицировать поступающую информацию, так и прогнозировать на ее основе необходимые данные.
Таким образом, по тому же принципу, по которому некоторый алгоритм осваивает игру в шахматы, он может научиться предлагать подходящие продукты онлайн. При этом адаптируется к поступлению для анализа новых данных по мере из поступления [5].
4. Осуществляет более глубокий анализ больших объемов данных с помощью нейронных сетей (математическая модель, а также ее программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей (нейросети) - сетей нервных клеток живого организма) с множеством скрытых уровней.
Несколько лет назад создание системы обнаружения мошенничества с пятью скрытыми уровнями было практически невозможным. Все изменилось после колоссального роста вычислительных мощностей ЭВМ и появлением «больших данных» (совокупность непрерывно увеличивающихся объемов информации одного контекста, но разных форматов представления, а
East European Scientific Journal #10(74), 2021 25 также методов и средств для эффективной и быстрой обработки). Для моделей глубокого обучения искусственного интеллекта необходимо огромное количество данных, так как именно на их основе они и обучаются.
Глубинные нейросети (нейронные сети, которые имеют много слоев, отсюда и название «глубинные» или «глубокие» сети) позволяют искусственному интеллекту достичь
беспрецедентного уровня точности.
К примеру, работа с голосовым помощником «Alexa», поисковой системой «Google Search» и сервисом «Google Photos» осуществляется на базе глубокого обучения (совокупность методов машинного обучения, основанных на обучении представлениям, а не специализированным алгоритмам под конкретные задачи), и чем чаще мы используем эти инструменты, тем эффективнее они становятся [6].
Таким образом, становится очевидно, что технология искусственного интеллекта является крайне важной для дальнейшего развития современной науки.
Проанализируем, как используют
искусственный интеллект в деятельности российских компаний.
В последнее время все чаще в литературе и средствах массовой информации отмечается, что появляются новые технологии в области искусственного интеллекта, которые помогают сделать более простым и удобным выполнение ряда функций в профессиональной деятельности людей, а также происходит автоматизация многих процессов в организациях.
Исследование «Цифровая экономика от теории к практике: как российский бизнес использует ИИ», проведенное российской ассоциацией электронных коммуникаций и национальным
исследовательским университетом «Высшая школа экономики» при поддержке компании «Microsoft» показало, что наиболее часто используемым типом решений на базе искусственного интеллекта в России являются виртуальные помощники: их применяют 38% руководителей и ведущих специалистов. На втором месте оказались прогнозный анализ (35%) и машинное обучение (35%) [7].
При этом большинство компаний планируют в ближайшие пять лет в большей степени использовать прогнозный анализ и виртуальных помощников - 39% и 38% соответственно (рис. 1).
26 East European Scientific Journal #10(74), 2021
Рис. 1 - Технологии искусственного интеллекта в российских компаниях [7]
Также ожидается, что в течение ближайших 5 лет применение искусственного интеллекта покажет взрывной рост в двух областях: самоуправляемые механизмы, например,
беспилотный транспорт (с 9% до 24%) и робототехника (с 8% до 17%).
Проанализируем также области использования искусственного интеллекта в российских компаниях (рис. 2).
Юридические функции (поиск, составление контрактов)
Ценообразование и продвижение Щ Финансы, бухгалтерий Повышение социальной активности Цепочка поставок, закупки, оптимизация логистики Выявление случаев мошенничества (например, предупреждение финансовых
Другое
Управление кадрами Управление и анализ рисков Управление операциями в реальном времени (например, повышение
Накопление знаний Клиентские инсайты
Прогнозная аналитика (например, прогнозирование спроса и запасов.
Обслуживание клиентов Работа с клиентами (например, персонализация) Исследования и разработка
I 13 ■
■
I '8
I ■
■ 20
■
Рис. 2 - Области использования искусственного интеллекта в российских компаниях [7]
ив
ешяв
Так, на представленной диаграмме (рис. 2) видно, что наибольшее применение искусственный интеллект найдет в исследовании и разработке, на втором месте находится работа с клиентами, далее идут - обслуживание клиентов, прогнозная аналитика. Меньше всего искусственный интеллект используется для юридических функций, ценообразования и продвижения, а также в области финансов и бухгалтерии.
Данный факт объясняется недоверием данных отраслей к новой технологии, так как все эти области требуют максимальной точности в принятии решений, что на сегодняшний день не гарантирует применение искусственного интеллекта.
Так, в литературе по искусственному интеллекту эксперты отмечают, что на данный момент выполнение многих монотонных задач выполняют обученные системы на базе нейронных сетей. Однако данные системы в большинстве своем пока еще нуждаются в управлении и поддержке человеком, хотя и максимально считаются приближенными к полностью автономным системам, работающим на основе своего «мозга» - нейронной сети. Таким образом, полноценное использование искусственного интеллекта во многих областях на сегодняшний день остается невозможным.
Но в то же время стоит проанализировать примеры, которые демонстрируют нам успешное применение искусственного интеллекта в современном обществе.
На основе распознавания лиц властями Китая в 2015 году был запущен проект по созданию национальной базы данных. Для осуществления целей данного проекта в стране была построена сеть камер видеонаблюдения. С помощью данной системы Китай планирует создать огромную базу информации о гражданах, которая будет объединена с базами полиции, банков и онлайн-сервисов. Таким образом, Китай планирует ввести «рейтинг общественной надежности». Каждому жителю будет присваиваться определенное количество баллов, исходя из его поведения [8].
На основе этих баллов ему будут открывать (или закрывать) доступ к таким привилегиям как туристические визы, социальные пособия или выгодные ставки по кредитам.
Похожая система распознавания лиц работает и в нашей стране.
Последние два года в Москве тестируют систему видеонаблюдения, позволяющую идентифицировать нарушителей, которые находятся даже в многолюдных местах [9].
Стоит отметить, что благодаря данному решению уже были задержаны несколько десятков правонарушителей. На базе этой системы на период режима самоизоляции во время эпидемии коронавирусной инфекции в 2020 году были выдвинуты проекты по отслеживанию перемещения людей по городу, тем самым
East European Scientific Journal #10(74), 2021 27 выявленные нарушители режима привлекались к ответственности.
И вот уже в октябре 2021 года в московском метрополитене запустили систему биометрии «Face Pay». Данная система позволит пассажирам бесконтактно оплачивать проезд, т.е. надо будет лишь посмотреть в камеру на турникете. Все дальнейшие операции сделает искусственный интеллект.
Не менее важное применение искусственный интеллект нашел в медицине.
В России на данный момент разрабатывают системы, которые смогут диагностировать раковые опухоли. Для этого нейронную сеть обучают, используя тысячи различных снимков. Система позволяет проводить диагностику вновь поступившего снимка с точностью до 96% [10].
Интересные решения разрабатываются для сферы здравоохранения компанией «Третье мнение». В числе продуктов компании - сервисы распознавания патологий на рентгенограммах, маммограммах, компьютерной томографии легких, системы мониторинга, позволяющие усилить контроль за состоянием пациента во время нахождения его на лечении в стационаре [10].
Система мониторинга оказала существенное влияние в 2020 году при лечении больных коронавирусной инфекцией. Система устроена таким образом, что на основе камер, установленных в палате, отслеживается физическая активность пациентов в течение дня, так как нахождение в лежачем положении ухудшает циркулирование воздуха в легких более чем в два раза и увеличивает риск развития пневмонии. Отметим, что перед использованием системы в конкретной палате у каждого пациента берется согласие на обработку персональных данных
В конце 2019 года в СМИ появилась информация о том, что медицинские учреждения стали применять искусственный интеллект для того, чтобы предсказать здоровье пациента и тем самим определить необходимость в госпитализации. Такие системы на входе получают информацию о том, какой образ жизни ведет пациент, какие на данный момент имеет заболевания, имеющиеся вредные привычки [10].
Кроме того, имеются системы, позволяющие выявить вероятность возникновения приступа эпилепсии с точностью, близкой к 100%.
Искусственный интеллект позволяет по данным электрокардиограммы делать заключение о вероятности смерти пациента. Системы предсказывают сбои в сердечном ритме и на основе этого делают заключение.
Все системы, используемые в системе здравоохранения, имеют схожий принцип: система первоначально обучается на огромной выборке реальных пациентов, после чего систему можно использовать для полноценной работы.
Отмечу, что в данном случае очень важно обучить систему работать именно на реальных данных, так как в данном случае речь идет о
28 East European Scientific Journal #10(74), 2021 здоровье человека и очень важно получить результат, который будет иметь минимальную погрешность.
Активно растет количество транспортных средств, которые оборудованы системами помощи водителю на дороге (ADAS). Данные системы работают на базе видеокамер, датчиков, радаров и позволяют распознавать объекты. Системы ADAS позволяют распознавать пешеходов, знаки и светофоры [11].
Особое внимание в развитии искусственного интеллекта в сфере транспорта уделяется сфере логистики. Сфера логистики на сегодняшний день является важной в силу того, что от того, насколько развита данная сфера, во многом зависит, как быстро будут доставляться товары и насколько эффективной окажется путь товародвижения.
В сфере ЖКХ искусственный интеллект позволяет оценивать текущее состояние жилого дома, делать прогнозы по потреблению воды, газа, электроэнергии.
В судебной системе искусственный интеллект позволяет делать объективные заключения, так как на него не действуют эмоции людей, искусственный интеллект не берет взяток, вероятность возникновения ошибки при разбирательстве по делу становится минимальной [12].
Таким образом, станет возможным создать эффективную и справедливую судебную систему.
Кроме этого достижения в области искусственного интеллекта создают новые беспрецедентные возможности для
правоохранительной и правоприменительной деятельности, прежде всего, по направлению идентификации фигурантов или транспортных средств, связанных с уголовными делами и другими нарушениями.
Так, МВД России разработала систему «Паутина», которая активно прошла тестирование в г. Москве и Московской области, и уже распространена на весь Центральный Федеральный округ Российской Федерации. Данная система позволит сотрудникам органом внутренних дел (полиции) отслеживать угнанные и покинувшие место ДТП автомобили, а также позволит водителям обжаловать штрафы, выписанные с помощью видеокамер. [13].
В промышленности искусственный интеллект позволяет автоматизировать некоторые действия сотрудников, заменив их думающей машиной. Тем самым у работников появляется больше возможностей и времени уделить внимание тем вопросам, которые искусственный интеллект на сегодняшний день не способен решить.
Искусственный интеллект в области промышленного производства - это повсеместная автоматизация производства, вплоть до полного исключения людей из этого процесса. Например, компания «LG» запланировала к 2023 году запустить предприятие, которое будет полностью находиться под управлением искусственного
ЦИ
вшам
интеллекта, который будет контролировать процесс от покупки необходимых материалов до контроля качества товара и его отправки по назначению.
Кроме того, искусственный интеллект будет держать под контролем выработку (износ) производственных механизмов и другие параметры вплоть до контроля выполнения заданного плана [12].
В сельском хозяйстве искусственный интеллект применяется для слежения за развитием посадок, влажностью грунта и воздуха, присутствием в почве нужных удобрений и общего ухода за растениями. К примеру, машины обучились обнаруживать сорняки и очень осторожно удалять их (путём выдергивания без повреждения остальных посадок или обработки ядохимикатами). Интеллектуальные машины в состоянии идентифицировать болезни растения или вредителей по изображениям, и кроме того целенаправленно доставить в нужную точку нужные химикаты. Это существенно экономит пестициды и гербициды.
Не так давно появившиеся дроны (беспилотный летательный аппарат) уже нашли свое применение в задаче распознавания.
Норвежской компанией «eSmart Systems» было разработано совершенно новое интеллектуальное решение для энергетических сетей. Компания использует в своей новинке такое устройство как дроны, которые в последнее время получают все большее распространение. Дроны применяют для обнаружения различных неисправностей на линиях электропередач. Предварительно дроны проходят обучение и по его окончанию могут распознавать элементы установок ЛЭП, что позволяет им проверять целостность проводов, изоляторов и других частей [14].
Данное решение позволит быстро обнаружить неисправность на линии, которая часто находится в труднодоступных местах. В таких случаях эффективнее на поиск неисправности отправить бригаду дронов, чем бригаду людей.
Также необходимо отметить, что искусственный интеллект позволяет изменять характер розничных продаж, оптимизируя выпуск товаров потребления в соответствии с запросами покупателей, а также повышая качество логистики.
Складские роботы, разработанные американской некоммерческой организацией «Kiva», используемые компанией «Amazon», сокращают время транспортировки, более рационально размещают товары на складах, что позволило снизить расходы на 20%.
Наряду с этим можно добавить, что, например, динамика рынков ценных бумаг и финансовых активов, обусловленная сложными
закономерностями, требует нового подхода и новейшего проведения анализа экспертных знаний.
И уже в этой отрасли появились первые успехи, связанные с применением искусственного
ив
ялзв
интеллекта. Программы, дающие советы по формированию инвестиционных пакетов уже существуют, хотя их массовое развитие пока сдерживается соображениями информационной безопасности.
Существует и еще одна отрасль применения искусственного интеллекта.
В конце февраля 2020 года в сети Интернет появилась информация о том, что изучение искусственного интеллекта станет внедряться для изучения в школах страны. Таким образом, предполагается, что охват школ, в которых появится новый предмет, к 2024 году будет составлять более 50%. Данное введение позволит уже с подросткового возраста получить теоретическую и практическую базу в данном направлении, что позволит в еще большей степени иметь возможности в освоении данной сферы. Кроме того, отмечается, что учителя также пройдут курсы для получения квалификации по искусственному интеллекту [15].
На сегодняшний день искусственный интеллект в сфере образования находит применение для проведения индивидуальных занятий с учеником - репетиторство; созданы и активно применяются системы, позволяющие автоматизировать оценивание знаний учащихся.
Интересным применением искусственного интеллекта становится распознавание и анализ поведения учащихся во время обучения. Так же системы на основе искусственного интеллекта позволяют оценивать то, как учащиеся воспринимают тот или иной материал -отслеживают их реакцию; позволяют оценивать профессиональное мастерство преподавателей.
Безусловно, технологии искусственного интеллекта способны изменить любые отрасли, но их возможности не безграничны.
Главное ограничение искусственного интеллекта заключается в том, что обучение возможно только на основе данных, другими способами - невозможно. Это означает, что любые неточности в данных отразятся на результатах и даже могут очень существенно, что приведет к отрицательным итогам.
Наряду с этим, современные системы искусственного интеллекта заточены под выполнение четко определенных задач.
Система, предназначенная для игры в покер, не сможет раскладывать пасьянсы или играть в шахматы. Система, настроенная на выявление мошенничества, не сможет водить машину или предоставлять правовую помощь [16].
Более того, система искусственного интеллекта, предназначенная для выявления мошенничества в сфере здравоохранения, не сможет с той же степенью точности выявлять махинации с налогами или претензиями по гарантиям.
Другими словами, эти системы характеризуются очень узкой специализацией. Они
East European Scientific Journal #10(74), 2021 29 предназначены для выполнения одной конкретной задачи, и им далеко до многозадачности человека.
Кроме того, самообучающиеся системы не являются автономными.
Образы технологий искусственного интеллекта, которые мы видим на экранах телевизоров и кинотеатров, по-прежнему являются элементами фантастики. Тем не менее, компьютеры, способные анализировать сложные данные (многозадачностные) для освоения и совершенствования конкретных навыков, уже не редкость и они существуют.
Среди основных препятствий для полноценного внедрения искусственного интеллекта можно выделить отсутствие информационно-технологической инфраструктуры, нехватку квалифицированных специалистов, а также законодательные проблемы
[17].
Последние можно условно разделить на «проблемы формы» и «проблемы содержания».
«Проблемы формы» связаны с отсутствием логически выстроенной, понятной и прозрачной системы законодательных и подзаконных правовых актов в рассматриваемой сфере, когда в основу правового регулирования закладывается минимальное число базовых законов, положения которых получают развитие в подзаконных актах.
«Проблемы содержания» касаются отдельных направлений внедрения искусственного интеллекта в государственное управление, требующих тщательной правовой регламентации и конкретизации. Среди них можно выделить:
1) отнесение искусственного интеллекта к субъектам права;
2) правовой статус сети Интернет и возможности использования ее инфраструктуры в государственном управлении;
3) сферы применения искусственного интеллекта в государственном управлении;
4) механизмы воздействия на искусственный интеллект и принятия решений и т.д.
Совершенствование законодательства с учетом указанных проблем должно носить комплексный характер и осуществляться поэтапно
[18].
Причем законодательный подход должен сочетать решение разнообразных задач не только в области применения электронных технологий, но и в рамках гражданского, административного, уголовного, налогового и финансового права.
Таким образом, значимость развития искусственного интеллекта на сегодняшний день не вызывает сомнения. Каждый, кому удалось столкнуться с возможностями, которые предоставляет использование искусственного интеллекта, несомненно, хотел бы добиться получения еще больших впечатляющих результатов. Ведь в действительности использование данной технологии в производстве, медицине и других областях позволило добиваться
30 East European Scientific Journal #10(74), 2021 результата в разы быстрее, практически не затрачивая при этом человеческие ресурсы.
Несмотря на наличие некоторых проблем для полноценного внедрения искусственного интеллекта в современную жизнь есть все предпосылки ведь данная сфера продолжает успешно и эффективно развиваться.
Государствами и коммерческими компаниями предпринимаются попытки научить системы, основанные на искусственном интеллекте принимать решения, действовать так, как это сделал бы человек, и во многом такие попытки оказываются успешными.
Однако полностью заменить человека искусственным интеллектом на сегодняшний день не представляется возможным.
Таким образом возникает главный и основополагающий вопрос: «Так что же такое искусственный интеллект сегодня?»
Мнения экспертов расходятся, но при этом некоторые точки соприкосновения все же существуют. Итак, объединяя различные мнения можно предположить и отметить, что машина, которая действительно умеет «думать» или же это всего лишь желание создателей показать всем, что даже у техники может быть «разум».
При этом в заключение считаю целесообразным отметить, что как бы не развивалась человеческая мысль, искусственный интеллект, информационные технологии, главным все равно останется информационная безопасность, т.е. защита себя, как индивидуума в новой информационной эпохе.
Берегите себя.
Список использованной литературы:
«Цифровая экономика РФ». [Электронный источник]. URL:
https://digital.gov.ru/ru/activity/directions/858/ (дата обращения: 10.10.2021).
Афанасьева Д.В. Применение искусственного интеллекта в обеспечении безопасности данных // Известия ТулГУ. Технические науки. 2020. №2. [Электронный источник]. URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-v-obespechenii-bezopasnosti-dannyh (дата обращения: 10.10.2021).
Искусственный интеллект (ИИ).
[Электронный источник]. URL:
http ://www.tadviser. ru/index.php/ Продукт:Искусственный_интеллект_(ИИ) (дата обращения: 12.10.2021).
Бедняков И.Л., Развейкина Н.А. Возможности применения искусственного интеллекта в судопроизводстве // Вестник Самарского юридического института. 2019. №2 (33). [Электронный источник]. URL:
https://cyberleninka.ru/article/n7vozmozhnosti-primeneniya-iskusstvennogo-intellekta-v-sudoproizvodstve (дата обращения: 12.10.2021).
Каблучко Ю.В. Применение искусственного интеллекта в банковской сфере // Вопросы науки и
ЦИ
вшам
образования. 2018. №16 (28). [Электронный источник]. URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-v-bankovskoy-sfere (дата обращения: 12.10.2021).
Бессмертный И. А. Системы искусственного интеллекта: учебное пособие для вузов / И. А. Бессмертный. - 2-е изд., испр. и доп. - Москва: Издательство Юрайт, 2020. - 157 с. - (Высшее образование).
Васильев А.П., Абрамов А.Х. Искусственный интеллект на основе нейронных сетей // Academy. 2018. №5 (32). [Электронный источник]. URL: https://cyberleninka. ru/article/n/iskusstvennyy -intellekt-na-osnove-neyronnyh-setey (дата
обращения: 08.10.2021).
Система распознавания лиц в Москве. Как используется и как будет развиваться. [Электронный источник]. URL:
http://www.tadviser.ru/index.php/Проект: Как_устроена_система_распознавания_лиц_в_Мос кве (дата обращения: 08.10.2021).
ИИ: новая революция в области данных. [Электронный источник].
URL:https://www.intel.ru/content/www/ru/ru/analytic s/artificial-intelligence/overview.html (дата
обращения: 10.10.2021).
Прорыв в онкологии: нейронную сеть научили распознавать раковые клетки. [Электронный источник]. URL:
https://rossaprimavera. ru/news/6d 1ebc7d (дата
обращения: 08.10.2021).
Беспилотные автомобили в России. [Электронный источник]. URL:
http://www.tadviser.ru/
index.php/Статья:Беспилотные_автомобили_в_
России (дата обращения: 10.10.2021).
Современные системы содействия водителю (ADAS). [Электронный источник]. URL: https://www.nvidia.com/ru-ru/self-driving-cars/adas/ (дата обращения: 10.10.2021).
«МВД запустило систему «Паутина» для розыска авто и обжалования штрафов» электронное издание «РБК» [Электронный источник]. URL:https://www.rbc.ru/society/21/04/2021/607f9649 9a79476f48cdde73 (дата обращения: 10.10.2021).
Forbes. Разбор полетов. Как помочь взлететь промышленному дрону. [Электронный источник]. URL: https://www.forbes.ru/biznes/364063 -razbor-poletov-kak-pomoch-vzletet-promyshlennomu-dronu (дата обращения: 08.10.2021).
Эксперты рассказали, как можно внедрить искусственный интеллект в школы. [Электронный источник]. URL: https://rg.ru/2020/02/27/eksperty-rasskazali-kak-mozhno-vnedrit-iskusstvennyj-intellekt-v-shkoly.html (дата обращения: 12.10.2021).
Солнцева О.Г. Аспекты применения технологий искусственного интеллекта // E-Management. 2018. №1. [Электронный источник]. URL: https://cyberleninka. ru/article/n/aspekty -
ив
ешяв
primeneniya-tehnologiy-iskusstvenшgo-inteИekta (дата обращения: 12.10.2021).
Загорулько Ю. А. Искусственный интеллект. Инженерия знаний: учебное пособие для вузов / Ю. А. Загорулько, Г. Б. Загорулько. - Москва:
East European Scientific Journal # 10(74), 2021 31 Издательство Юрайт, 2020. - 93 с. - (Высшее образование).
Иванов В. М. Интеллектуальные системы: учебное пособие для вузов / В. М. Иванов. -Москва: Издательство Юрайт, 2020. - 91 с. -(Высшее образование).
УДК: 130.2+211.5 ГРНТИ: 13.07.25+21.31.35
Mashchytska Volha
Belarusian State University of Culture and Arts Rabkorovskaya st., 17, Minsk, Republic of Belarus
POSTSECULAR RELIGIOSITY AND ITS CONCEPTUAL VERSIONS: FROM "INVISIBLE RELIGION" TO "RELIGION WITHOUT ESSENCE"
УДК: 130.2+211.5 ГРНТИ: 13.07.25+21.31.35
Мащитько О.В.
Белорусский государственный университет культуры и искусств Рабкоровская ул., 17, Минск, Республика Беларусь
ПОСТСЕКУЛЯРНАЯ РЕЛИГИОЗНОСТЬ И ЕЕ КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ВЕРСИИ: ОТ "НЕВИДИМОЙ РЕЛИГИИ" К "РЕЛИГИИ БЕЗ СУЩНОСТИ"
DOI: 10.31618/ESSA.2782-1994.2021.4.74.148 The article is devoted to the theoretical reconstruction of the of the conceptual version of postsecular religiosity. All the theories clame that the traditional religion can survive today through cover-up it's religious identity. This is accompanied by the marginalization of religious organizations and an increase in the influence of religion at the level of individual interest. Theological analysis is limited mainly by negative characteristics when describing post-secular religiosity: the devaluation of transcendence and the rejection of dualism (Daniel HervierLeger), the absence of doctrinal boundaries (Thomas Luckmann), the weakening of the ideological core of the doctrine (Roberto Cipriani). The author argues that post-secular religion is an implicit ideology in terms of the way it functions. In the late XX - early XXI century, a number of researchers (U. Eco, S. Zizek, G. Marcuse and others) noted that the imaginary post-ideology of modern society is associated with the formation of a specific type of ideology, which can be designated as "implicit". The post-Christian secular world is also "implicitly" religious. The author reveals the commonality of the processes taking place in the field of religion with the characteristics of the "post-ideological" world and concludes that the religiosity of the post-secular society is most productive to study precisely as part of an implicit ideology.
Статья посвящена теоретической реконструкции основных концептуальных версий постсекулярной религиозности. Во всех рассмотренных концепциях утверждается, что традиционная религия может выжить сегодня через сокрытие своей религиозной сущности. Это сопровождается маргинализацией религиозных организаций и повышением влияния религии на уровне индивидуального интереса. Религиоведческий анализ при этом ограничивается главным образом отрицательными характеристиками при описании постсекулярной религиозности: девальвация трансцендентности и отказ от дуализма (Даниэль Эрвье-Леже), отсутствие доктринальных границ (Томас Лукман), ослабление идеологического ядра вероучения (Роберто Киприани) Автор утверждает, что по способу функционирования постсекулярная религия является неявной идеологией. В конце ХХ - начале XXI века ряд исследователей (У. Эко, С. Жижек, Г. Маркузе и др.) отмечали, что мнимая постидеологичность современного общества связана с формированием специфического типа идеологии, который можно обозначить как «неявный». Постхристианский секулярный мир также является «неявно» религиозным. Автор выявляет общность процессов, происходящих в области религии с характеристиками «постидеологического» мира и делает вывод о том, что религиозность постсекулярного общества наиболее продуктивно изучать именно как часть неявной идеологии.
Key words: secularism, post-secular, diffuse religion, religion of values, invisible religion, implicit ideology. Ключевые слова: секуляризация, постсекулярный, рассеянная религия, религия значений, невидимая религия, неявная идеология.
Since the middle of the twentieth century, researchers dealing with the problems of religion have increasingly begun to use the concept "post-secular". Its popularization is associated with the name of J. Habermas [1]. The concept of the postsecular is usually
associated with two aspects. On the one hand, this is a certain moral legitimation of religious fundamentalism, which looks like a defense of the rights of religion against the atheism and agnosticism of the Western world (religious "minority" in the secular "majority"
