CC BY
218Научная статья УДК 37.01; ББК 74.0
https://doi.org/10.24412/2658-638X-2023-1-99-102 NIION: 2018-0077-1/23-289 MOSURED: 77/27-024-2023-01-488
Область науки: 5. Социальные и гуманитарные науки Группа научных специальностей: 5.8. Педагогика
Шифр научной специальности: 5.8.2. Теория и методика обучения и воспитания (по областям и уровням образования)
Использование искусственного интеллекта в качестве инструмента оптимизации научной деятельности: pro et contra
Иван Сергеевич Лукинский1, Ирина Аркадьевна Горшенева2, Алина Владимировна Сумина3 1 2. 3 Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя, Москва, Россия
Аннотация. Анализируются предпосылки научных подходов к созданию искусственного интеллекта, рассматриваются возможности его использования как ключевой составляющей общего вектора развития человечества. Отдельно обозначаются проблемные вопросы, связанные с применением ИИ в качестве инновационного инструмента организации научно-исследовательской деятельности, а также обработки, анализе и генерации тестовых файлов.
Ключевые слова: искусственный интеллект, ИИ, инновационный инструмент, научно-исследовательская деятельность, ChatGPT
Для цитирования: Лукинский И. С., Горшенева И. А., Сумина А. В. Использование искусственного интеллекта в качестве инструмента оптимизации научной деятельности: pro et contra // Психология и педагогика служебной деятельности. 2023. № 1. С. 99-102. https://doi.org/10.24412/2658-638X-2023-1-99-102.
Original article
Artificial intelligence application as an optimization tool of research
activity: pro et contra
Ivan S. Lukinsky1, Irina А. Gorsheneva2, Alina V. Sumina3
1 2 3 Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V.Ya. Kikot', Moscow, Russia
Abstract. The article analyzes the prerequisites of scientific approaches to the creation of artificial intelligence, considers prospects of its use as a key component of the general vector of human development. The problematic issues related to the application of AI as an innovative tool for organizing research activities, as well as the processing, analysis and generation of test files are separately outlined.
Keywords: Artificial intelligence, AI, innovative tool, scientific research activities, ChatGPT
For citation: Lukinsky I. S., Gorsheneva I. A., Sumina A. V. Artificial intelligence application as an optimization tool of research activity: pro et contra // Psychology and pedagogy of service activity. 2023;(1):99-102. (In Russ.). https://doi. org/10.24412/2658-638X-2023-1-99-102.
В 50 х годах прошлого столетия английским математиком, логиком и криптографом Аланом Тьюрингом в научном журнале [1] была опубликована статья под названием «Computing Machinery and Intelligence» (Вычислительные машины и разум). Статья Can the Machine think? (Может ли машина мыслить?) была переиздана в The World of Mathematics с комментари-
ями и пометками исследователей James R. Newman, Simon & Schuster, в своей работе автор рассуждал о том, что в определенный момент возможности вычислительных машин сравняются с возможностями человеческого мозга, он отмечал «...разве машина не может выполнять нечто такое, что следовало бы характеризовать как мышление, но что было бы весьма
© Лукинский И. С., Горшенева И. А., Сумина А. В., 2023
ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ НАУКИ
отлично от того, что делает человек?» [2]. Таким образом в рамках настоящей работы Тьюрингом был представлен метод определения «разумного поведения» машины, впоследствии названной «игра в имитацию» или «тест Тьюринга».
Заметим, что наряду с Аланом Тьюрингом исследователь Марвин Ли Мински также считается одним из основоположников искусственного интеллекта1. Ученый утверждает, что мозг является не чем иным, как сложная машина, функции которой могут быть скопированы компьютерами [3, с. 58]. В 1951 году ученым совместно с Дином Эдмондсом была разработана нейронная сетевая машина получившая название - Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator (CNARC)2, и ставшая первой самообучающейся компьютерной системой, явившейся результатом случайно подключенной сети из примерно 40 синапсов Хебба.
На сегодняшний день данные технологии стремительно проникают во все сферы жизнедеятельности человека и результаты научно-технического прогресса становятся ключевой составляющей в общем векторе развития человечества, а цифровые технологии, ней-росети, появляющиеся новые версии ЭВМ, интеллектуальные системы оказывают на общество весомое влияние. Не остается невостребованным, а скорее выступает одним из передовых, наиболее стремительным, перспективным, медийным, а иногда и спорным, в силу того, что вычислительная мощность компьютерных систем (согласно закону Мура) удваивается приблизительно каждые полтора-два года, такое явление как искусственный интеллект (или машинное обучение).
Согласно указу Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» под искусственным интеллектом понимается комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека3. Заметим, что, по мнению исследователя В. Ф. Хорошевского, искусственный интеллект - это область информатики (т. е. наука в ряду других компьютерных наук ComputerSciences), при этом ученый справедливо подчеркивает, что некорректно утверждение о том, что ИИ - это область исследований, основной целью которых является создание устройств, имитирующих свойства человека во всей полноте его деятельности. В действительности же исследователи сферы искусственного интеллекта (ИИ) ставят гораздо более скромные задачи - выявление основополагающих ме-
ханизмов, выступающих основой жизнедеятельности человека и общества, в целом для наиболее эффективного использования их в ходе решения практически значимых задач4.
Основное преимущество ИИ - это возможность решать некоторые задачи, для решения которых человек не обладает алгоритмами или это решение потребует огромного количества времени, что в свою очередь способно привести к регрессу. И в данном случае интересно обратится к сфере образования.
Очевидно, что к настоящему времени человек получил широкую возможность использовать искусственный интеллект в практике повседневной жизни, например, при создании или обработке графических или текстовых файлов, поскольку наличие таких ней-росетей обрабатывающих графические файлы, сегодня стали уже нормой. Применение фоторедакторов, для корректировке традиционно сделанных фотографий; обработка снимков с использованием методов классической живописи или абстракции в стиле Ван Гога и многие другие приемы получают все большее распространение. Активное использование ИИ при работе с текстом получило в сфере журналистики. Рассмотрим с этой точки зрения деятельность зарубежных информационных агентств. Так информационное агентство Bloomberg News создает примерно треть своего контента с помощью нейро-сети Cyborg, также определенная номенклатура статей издательства The Guardian подготавливается ИИ5, не остался в стороне и The Washington Post, в котором на постоянной основе «работает» робот-журналист Heliograf.
В рамках настоящего исследования остановимся на программных продуктах, работающих с текстовой информацией. Один из таких продуктов, разработан американской компанией OpenAI -ChatGPT6 - чат-бот с искусственным интеллектом наделенный способностью работать в диалоговом режиме и поддерживать запросы на различных языках. Уже сегодня данный чат-бот получил широкую популярность за счет своей универсальности в виде возможности подготовки такого продукта как: программный код, стихи, сочинения, эссе, научные статьи и т. п.7. Рассматриваемый ChatGPT функционирует в диалоговом окне в формате «вопрос-ответ». Так на вопрос «Опиши себя» чат-бот ответил следующее: «Я - ChatGPT, большая модель языка, обученная OpenAI. Я могу отвечать на вопросы и выполнять
1 Далее также - ИИ, нейросети.
2 SNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator) - стохастический нейронный аналоговый усиленный калькулятор.
3 http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731.
100 PEDAGOGICAL
4 https://wwwhse.ru/data/2015/06/15/1083252656/Лек-цня%20в%20ВШЭ%20(нро%20ИИ)^£
5 https://www.theguardian.com/australia-news/2019/feb/01/ political-donations-plunge-to-167m-down-from-average-25m-a-year.
6 https://openai.com
7 Искусственный интеллект написал научную работу о себе за два часа и отправил ее на публикацию - https:// incrussia.ru/news/ai-bot-wrote-a-paper-about-itself/; Как искусственный интеллект написал свою первую научную работу -https://rb.ru/story/research-paper-ai/
SCIENCES
задачи, связанные с языком, такие как генерация текста, перевод, обработка естественного языка и т. д.». В свою очередь на вопрос «Можешь ли ты подготовить научную статью для меня?» был получен следующий ответ: «К сожалению, я не могу подготовить научную статью для Вас. Я могу предоставить Вам информацию и ответить на конкретные вопросы по теме, но создание научной статьи требует глубокого исследования и анализа, а также навыков написания научного исследования. Вам нужно найти и изучить источники информации, проанализировать данные, составить аргументы и оформить их в научной форме с соответствующими ссылками. Если у Вас есть конкретная тема или вопрос для исследования, я могу предоставить Вам информацию и ответить на конкретные вопросы, которые Вы можете использовать для написания своей статьи. Могу также помочь Вам с оформлением и стилем написания, но Вам все же следует провести глубокое исследование и анализ». Насколько можно заметить данный бот позволяет получать развернутый ответ на поставленный вопрос, подобная возможность вызывает особый интерес в контексте подготовки научных работ обучающимися. Сегодня концепция составления научных материалов изменилась и перешла к модели «вопрос-ответ». Однако важно подчеркнуть, что данная концепция требует более глубокого и предметного знания материала, по которому подготавливается научное исследование, поскольку некорректно заданный вопрос не приведет к получению необходимой информации. Таким образом, использование такого рода бота требует от пользователя составления стратифицированного плана предполагаемого исследования с определением целого ряда правильно составленных вопросов. К примеру, в своих научных работах, исполнители (обычно обучающиеся вузов) указывают имена ученых - основоположников той или иной области знаний. Так чат-бот ChatGPT на вопрос: «Укажи ведущих мировых ученых в области искусственного интеллекта» был получен весьма объемный ответ: «В области искусственного интеллекта есть множество ведущих ученых, назовем некоторых из самых известных: Yann LeCun - профессор компьютерной науки Нью-Йоркского университета, специалист в области deep learning; Geoffrey Hinton - профессор компьютерной науки в Университете Торонто, специалист в области нейронных сетей; Andrew Ng - профессор компьютерной науки станции Искусственного интеллекта и инженерных исследований Стэнфорда, основатель Google Brain; Yoshua Bengio - профессор компьютерной науки в Университете Монреаля, специалист в области deep learning; Demis Hassabis - основатель и генеральный директор Google DeepMind, специалист в области искусственного интеллекта и нейронных сетей; Kai-Fu Lee - профессор искусственного интеллекта и компьютерной науки, президент и генеральный директор Sinovation Ventures, известен как один из ведущих экспертов в области
искусственного интеллекта Китая и Азии; Ruslan Salakhutdinov - профессор компьютерной науки в Университете Карнеги-Меллона, специалист в области deep learning и машинного обучения; Jürgen Schmidhuber - профессор компьютерной науки в Университете Люцерна, специалист в области deep learning и нейронных сетей
И это лишь некоторые из множества выдающихся ученых в области искусственного интеллекта, которые внесли и продолжают вносить значительный вклад в развитие данной области».
Таким образом применение данных технологий открывают колоссальные возможности для студентов. Так у них возникает возможность в получении, ознакомлении и использовании достоверной, объемной, оригинальной1 и, что не мало важно, предоставленной с соблюдением норм научной стилистики информации.
Однако позитивная сторона вопроса имеет свое негативное содержание, заключающееся в получении качественной информации без какого-либо затруднения, вытесняя таким образом работу с учебной литературой, развитие навыков поиска обработки и осмысления необходимой информации. Кроме того, получение возможностей такого рода ставит перед пользователями целый перечень важных вопросов, связанных с авторством, технической составляющей, этикой использования предоставленных сведений и другими аспектами заимствования.
Список источников
1. Mind, v. 59 (1950), PP. 433-460.
2. Тьюринг, Алан Мэтисон Может ли машина мыслить? [Текст] Can the machine think?: с приложением статьи Дж. фон Неймана «Общая и логическая теория автоматов» / А. Тьюринг ; пер. с англ. Ю. А. Данилова ; под ред. и с предисл. С. А. Яновской; вступ. ст. Б. В. Бирюкова. М. : URSS: Ленанд, 2016. 110 с.
3. Хорган, Дж. Конец науки: Взгляд на ограниченность знания на закате Века Науки / пер. с англ. М. Жуковой. СПб. : Амфора, 2001. С. 58.
References
1. Mind, v. 59 (1950), PP. 433-460.
2. Turing, Alan Matheson Can a machine think? [Text] Can the machine think? : with an article by J. von Neumann «General and logical theory of automata» / A. Turing; per. from English. Yu. A. Danilova ; ed. and with preface. S. A. Yanovskaya; intro. Art. B. V Biryukova. Moscow : URSS: Lenand, 2016. 110 р.
3. Horgan, J. The End of Science: A Look at the Limits of Knowledge at the End of the Age of Science / Per. from English. M. Zhukova. St. Petersburg: Amphora, 2001. P. 58.
1 Проводя исследования с использованием данного чат-бота и системы «Антиплагиат-ВУЗ», нами было выявлено, что большинство получаемых ответов на наш запрос являются оригинальными на 100 %, при этом средний объем получаемого ответа - 1500 знаков.
СКИЕ НАУКИ 101
Библиографический список
1. Искусственный интеллект в образовании: Изменение темпов обучения. Аналитическая записка ИИТО ЮНЕСКО / Стивен Даггэн ; ред. С. Ю. Князева ; пер. с англ.: А. В. Паршакова. М. : Институт ЮНЕСКО по информационным технологиям в образовании, 2020.
Bibliographic list
1. Artificial Intelligence in Education: Changing the pace of learning. UNESCO IITE Policy Brief / Steven Duggan ; ed. by S. Y. Knyazeva ; translated from English by A. V. Parshakova. Moscow : UNESCO Institute for Information Technologies in Education, 2020.
Дополнительная информация об авторах
И. С. Лукинский - адъюнкт факультета подготовки научно-педагогических и научных кадров Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя;
И. А. Горшенева - зведующий кафедрой иностранных языков Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя, кандидат юридических наук, профессор, заслуженный работник высшей школы РФ;
А. В. Сумина - преподаватель кафедры технико-криминалистического обеспечения экспертных исследований учебно-научного комплекса судебной экспертизы Московского университет МВД России имени В.Я. Кикотя, кандидат юридических наук.
Additional information about the authors
I. S. Lukinsky - Moscow University of the MIA of Russia named after V. Ya. Kikot', Department for training scientific and pedagogical personnel, post graduate student;
I. A. Gorsheneva - Moscow University of the MIA of Russia named after V. Ya. Kikot', Foreign Languages Department, Chief. Honored worker of Higher school of Russia. Professor, Doctor of Law;
A. V. Sumina - Moscow University of the MIA of Russia named after V.Ya. Kikot', Lecturer at the Forensic Science Department of the Forensic Science and Training Centre Doctor of Law.
Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Contribution of the authors: the authors contributed equally to this article. The authors declare no conflicts of interests.
Статья поступила в редакцию 09.01.2023; одобрена после рецензирования 16.01.2023; принята к публикации 15.02.2023.
The article was submitted 09.01.2023; approved after reviewing 16.01.2023; accepted for publication 15.02.2023.
Служебное совещание в системе управления правоохранительными органами : учебник для студентов вузов / [И. В. Грошев и др.]. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2020. 183 с. ISBN 978-5-238-02886-6
Дается характеристика служебному совещанию, показываются задачи, стоящие перед ним, обосновываются структура, формы и виды. Рассматриваются теоретические основы методов подготовки и способов проведения служебного совещания в системе управления правоохранительными органами с максимально возможной эффективностью использования служебного времени для достижения конкретных результатов профессиональной деятельности.
Для слушателей, магистров, аспирантов юридических специальностей, руководителей правоохранительных органов и всех тех, кто связан с процессами управления правоохранительными органами.
Служебное совещание
в системе управления правоохранительными органами
VuûfiuMi/^
102
PEDAGOGICAL SCIENCES
