CC BY
187
УДК 681.3.07
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ: НАСТОЯЩЕЕ И БУДУЩЕЕ
Геннадий Александрович Сырецкий
Новосибирский государственный технический университет, 630073, Россия, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20, кандидат технических наук, доцент кафедры проектирования технологических машин; Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат технических наук, доцент кафедры на-носистем и оптотехники, тел. (913)896-35-87, e-mail: sga-2002@mail.ru
Представлено современное состояние в области искусственного интеллекта. Показаны направления и прогнозы развития искусственного интеллекта с учетом развития Интернета вещей. Отражена роль информационной безопасности в условиях современного прогресса техники и технологий.
Ключевые слова: искусственный интеллект, информационная безопасность, киберфи-зические системы, умные взаимодействующие изделия, Интернет вещей, форсайт, Нейронет.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND INFORMATION SECURITY: THE PRESENT AND THE FUTURE
Gennady A. Syretsky
Novosibirsk State Technical University, 630073, Russia, Novosibirsk, 20, Prospekt K. Marksa, candidate of technical Sciences, associate Professor of engineering machinery industry; Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo Str., candidate of technical Sciences, Associate Professor, Department of Metrology and Optical instrumentation technology, tel. (913)896-35-87, e-mail: sga-2002@mail.ru
Presented by the current state in the field of artificial intelligence. Showing trends and development forecasts of AI, taking into account the development of Internet of things. It reflects the role of information security in today's technological progress and technology.
Key words: artificial intelligence, information security, сyber рhysical systems, smart-connected-products, the Internet of Things, foresight, NeuroNet.
Сегодня в передовых странах мира возникли предпосылки для перехода на новый, шестой технологический уклад. Предполагается, что в его основе будут превалировать конвергентные науки и технологии. В списке прогноза составляющих нового технологического уклада содержатся, в частности, технологии, связанные с наноразмерными (10-9м) структурами живого происхождения, неживой и гибридной природы, фемтосекундными (10-15 с) процессами, как искусственный интеллект, робототехника (одно из направлений современной ме-хатроники, технологии биотехнологизации и интеллектуализации мехатрони-ки), программная системная инженерии, лазерная техника и энергосбережение.
Совершенствование как существующих (рис. 1), так и формирование новых подходов, парадигм и алгоритмов (методов) искусственного интеллекта находится в неразрывной связи с научно-техническим прогрессом. В нынешних
условиях мегатрендом развития научно-технического процесса является и новая волна индустриализации промышленности, в том числе затрагивающая и оптическое приборостроение: в Европе — четвертая промышленная революция, Industry 4.0 (http://www.plattform-i40.de), в США — Re-industrialization и в Японии — Industrial Intelligence (интеллектуальная, умная индустрия).
Рис. 1. Современные аспекты искусственного интеллекта
Движущей силой новой волны индустриализации становятся, прежде всего, новые технологии виртуализации, всепроникающий Интернет, поддерживающий уже сегодня информационный обмен по сетевому протоколу IPv6, ки-берфизические системы (англ. Cyber Physical Systems, CPS) («умные системы, охватывающие вычислительные (т.е. аппаратное и программное обеспечение) и эффективно интегрируемые физические компоненты, которые тесно взаимодействуют между собой, чтобы чувствовать изменения состояния реального мира») (http://www.nist.gov)), или умные системы (англ. Smart Systems, SS) и умные, взаимодействующие по сети изделия (рис. 2), а также разнообразные интеллектуальные и неинтеллектуальные автоматизированные системы, комплексы и информационно-коммуникационные технологии нового поколения на базе конвергенции.
Ныне аналитики данных, работающие в области промышленности, определили для использования пятиуровневую архитектуру группировки задач, связанных с киберфизическими системами промышленного назначения (http://www.designworldonline.com/big-future-for-cyber-physical-manufacturingsys-tems/)
1. Connection Level (уровень соединение умных полевых технических средств).
2. Conversion Level (уровень преобразования данных полевых устройств посредством базовых приложений).
3. Cyber Level (кибер-уровень. Ориентирован на концентрацию информации и ее комплексную обработку. Это уровень обработки информации в облаке).
4. Cognition Level (когнитивный уровень. В нынешних условиях это уровень диагностики, прогноза и предупреждения аварийных ситуаций).
5. Configuration Level (уровень конфигурирования: самоконфигурирования с целью поддержания устойчивости (self- configuration for resilience); самонастройки при изменении условий работы (self-adjust for variation); самооптимизации при возникновении неисправностей (self-optimize for disturbance).
Уровень 3 -ч Изделия, обменивающиеся информацией между собой ■ Автономная работа. ■ Возможность удаленного улучшения и оптимизации ■ Координация работы с другими системами
Уровень 2 Изделия, получающие используемую для действий информацию ■ Возможность удаленного обслуживания и ремонта. ■ Прием оповещений и уведомлений. ■ Индивидуальная адаптация среды пользователя. ■ Возможность удаленного управления изделием.
Уровень 1 _ Изделия, передающие данные производителю ■ Мониторинг состояния изделия. ■ Мониторинг (при помощи датчиков) среды, в которой находится изделие. ■ Мониторинг эксплуатации (использования) изделия.
МОНИТОРИНГ Датчики и подключенные источники данных обеспечивают комплексный мониторинг состояния изделия, режима эксплуатации и внешней среды для формирования оповещений и аналитических данных для принятия мер.
УПРАВЛЕНИЕ Эксплуатация интеллектуальных, поддерживающих сетевые функции изделий с помощью удаленных команд, отправляемых производителем, пользователем или логическими компонентами и правилами, встроенными в изделие, позволяют обеспечить управление изделием и его персонализацию.
ОПТИМИЗАЦИЯ Широкий поток информации мониторинга в сочетании с возможностью управления изделиями позволяет производителям повысить характеристики изделий, а также выполнять дистанционное обслуживание и ремонт.
АВТОМАТИЗАЦИЯ Применение программных алгоритмов и бизнес-логики к данным об изделии, пользовательским предпочтениям и более широкой системе со временем позволит изделию работать автономно.
Рис. 2. Умные, взаимодействующие по сети изделия с позиции компании PTC (https://www.ptc.com/): а — функциональные уровни зрелости; б — категории возможностей
Очередной эволюционный этап интеграции и виртуализации реализует, в том числе, концепции, инфраструктуры и инструменты виртуальных сред (англ. Virtual Environments), облачных (англ. Cloud Computing) и туманных, или распыленных (англ. Fog Computing) вычислений («платформа с высоким уровнем виртуализации, предоставляющая вычислительные службы, службы хранения информации, а также сетевые службы между оконечными устройствами и центрами облачных вычислений, не обязательно расположенных на крайних уровнях сети». Концепция таких вычислений была предложена в 2012 году сотрудниками компании Cisco (http://www.cisco.com)), Интернета вещей (англ. Internet of Things, IoT) («глобальная инфраструктура информационного общества, обеспечивающая передовые услуги за счет организации связи между вещами (физическими или виртуальными) на основе существующих и развивающихся совместимых информационных и коммуникационных технологий») (http://www.iot-a.eu/), индустриального, промышленного Интернета (англ. Industrial Internet, II) (http://www.iiconsortium.org/), всеобъемлющего Интернета (Internet of Everything, IoE: объединение людей, физических устройств, процессов и данных), умных данных (англ. Smart Data), Умное всё (англ. Smart Anything) и больших данных (англ. Big Data). Кстати, промышленный Интернет — Интернет вещей, машин, компьютеров и людей, дающий возможность ускорено
выполнять на предприятии интеллектуальные операции для получения бизнес -результатов посредством инструментов расширенной аналитики данных (Industrial Internet Reference Architecture. - Industrial Internet Consortium, 2015. tech-arch.tr.001. Version 1.7).
Существуют различные взгляды к оценке развития научно-технического прогресса, среди них форсайт-проекты и дорожные карты. Форсайт — «система методов экспертной оценки стратегических направлений социально -экономического и инновационного развития, выявления технологических прорывов, способных оказать воздействие на экономику и общество в средне-и долгосрочной перспективе». В частности, к ним относятся прогнозы исследовательской и консалтинговая компаний Gartner, именуемые циклами зрелости технологий (Hype Cycle for Emerging Technologies). На рис. 3 приведена кривая цикла, отражающая прогноз 2015 года
(http://www.gartner.com/newsroom/id/3114217).
Рис. 3. Цикл зрелости новых технологий компании Gartner в 2015 году
Следует отметить, что в начале кривой зрелости отражается прогноз таких технологий, как умная пыль (Smart Dust - самоорганизующиеся микроскопические беспроводные устройства), цифровая безопасность (Digital Secutity), умные роботы (Smart Robots), платформы для Интернет вещей (IoT Platform), мысленно-компьютерный интерфейс (Brain-Computer Interface), эмоциональные вычисления (Affective Computing — определение эмоционального состоя-
ния человека по его лицу, жестикуляции и др. внешним проявлениям) и квантовые вычисления (Quantum Computing) и нейробизнес (Neurobusiness).
Одно из самых перспективных направлений научных исследований — создание интерфейса мозг-компьютер (Brain-computer Interface, BCI), являющегося отправной точкой для развития нейрокоммуникационных технологий разнообразных применений. Под BCI понимают создание технологии передачи информации напрямую из мозга в компьютер (дальнейшее логическое развитие этой технологии — передача сигнала из компьютера в мозг). Кроме того, сейчас пристальное внимание уделяется технологиям, которые способствуют возникновению и развитию Нейронет — Интернет для всех, в котором коммуникация и совместная деятельность осуществляется с использованием инструментов нейрокоммуникации. Ныне существуют различные дорожные карты его развития, как за рубежом, так и в России (рис. 4, 5).
Рис. 4. Тренды Нейронет (заимствовано из материалов НП РУССОФТ)
Рис. 5. Ключевые положения Российской национальной инициативы Co-Brain
Развитие всеобъемлющего Интернета и появление огромного числа беспроводных устройств разнообразного социального и промышленного назначения требует совершенствования существующих и создания новых технологий информационной безопасности.
© Г. А. Сырецкий, 2016
