CC BY
29ОТ ПРИРОДНО-ТЕХНОГЕННЫХ И ДРУГИХ УГРОЗ К УСТОЙЧИВОМУ РАЗВИТИЮ
FROM NATURAL-TECHNOGENIC AND OTHER THREATS TO SUSTAINABLE DEVELOPMENT
DOI: 10.38197/2072-2060-2020-223-3-203-212
ВАСИЛЬЕВ Станислав Николаевич
Главный научный сотрудник, Институт проблем управления имени В.А. Трапезникова Российской академии наук (ИПУ РАН), академик РАН Stanislav N. VASSILYEV
Chief researcher, Trapeznikov Institute of ^ntrol Sciences of of the Russian Academy of Sciences, Academician of the Russian Academy of Sciences ГОНЧАРЕНКО Станислав Степанович
Президент Евроазиатского транспортного инновационного центра (ЕАТИЦ), доцент Юридического института Российского университета транспорта (МИИТ), к.э.н. Stanislav S. GONCHARENKO
President, Euro-Asian Transport Innovation Center, Law Institute of the Russian University of Transport (MIIT), Candidate of Economic sciences
Статья посвящена анализу влияния искусственного интеллекта и цифровых технологий на общество и их значения для экономики, экологии и противодействия природным и техногенным угрозам. Рассматриваются проблематика искусственного интеллекта, его состояние, эволюция, факторы его продвижения и развития. Акцентируется значение цифровых технологий для перехода цивилизации к ноо-сферному состоянию с приоритетами науки и информации, как ресурсов развития, над энергией и веществом и с главенством духовно-нравственных ценностей. Рассматриваются факторы стратегического развития России и роль роботизации в реиндустриализации восточных и других регионов страны.
Abstract The article is devoted to the analysis of the importance of artificial intelligence and digital
technologies for countering the threats of both natural and man-made disasters, as well as for the sustainable development of civilization. The problems of artificial intelligence, its condition, evolution, advancement factors and amplification prospects are considered. The importance of digital technologies for the transition of civilization to a qualitatively new Noosphere state with the accelerated development of intellectual and spiritual processes over matter is emphasized. The factors of Russia's strategic growth and the role of robotics in the reindustrialization of its eastern and other regions are considered.
Ключевые слова Цифровые технологии, искусственный интеллект, робототехника, ноосфера, устойчивое развитие.
bywords Digital technologies, artificial intelligence, robotics, noosphere, sustainable
development.
Введение
Пандемия с коронавирусом и нарастание инфодемии обратили мир в новую реальность, обнажив слабые и сильные стороны государств, их конституционных строев, социальных, научно-технологических, экономических и экологических моделей развития. Пандемия COVID-19 - первая глобальная эпидемия в эпоху социальных сетей, породившая не только инфодемию, но и широкое использование цифровых средств.
Государства должны опереться на платформы цифрового мониторинга, моделирования и управления социумом, его средой обитания и экономикой на разных уровнях власти и госуправления для ситуационного анализа обстановки и динамики ее развития, обеспечивая качество жизни и здоровье с сохранением приватности частной жизни и не подменяя обработку данных манипулятивным социальным контролем. Настоящее и будущее «цифровизации» среды жизнедеятельности человека сегодня связываются с 1Т-технологиями в области искусственного интеллекта (ИИ), с проектами телемедицины, умного дома - города - общества и т.п.
В некоторых странах, относящих себя к демократии, звучат разноречивые оценки успешности борьбы Китая с COVID-19: «образ т.н. „развития без демократии" потускнел» (не справились) или «цифровой диктатуре легче» (справились, но ценой нарушения приватности частной жизни). К тому же борьба за лидерство в мире обострилась тем, что в 2017 г. Китай объявил о программе достижения глобального лидерства в области ИИ.
При всеобщей перегрузке СМИ темой пандемии и на фоне вынужденной дистанционной работы человека тематика ИИ и партнерских отношений человека с ИИ неизменно находятся в центре внимания.
Искусственный интеллект
Создание партнерской атмосферы в развивающемся цифровом мире и единение человечества на максимально гуманизированной и экологизированной основе на фоне национальных интересов цифрового суверенитета и роботизации цифровых систем - новый вызов устойчивому развитию человечества, хотя о перспективности искусственного интеллекта (ИИ) широко заговорили еще в 50-е годы прошлого века. Тогда же стал использоваться и сам термин «искусственный интеллект», обозначавший именно область исследований и 1Т-разработок. Первые достижения по автоматизации решения математических, игровых и других задач логическими, эвристическими и другими методами окрылили авторов, но затем энтузиазм несколько ослаб, поскольку явно недоставало производительности компьютеров, а цифровизация данных с бумажных носителей требовала времени.
А через два десятилетия - новый всплеск интереса к ИИ: создавались прикладные экспертные системы на логических правилах, системы нейросетевой обра-
ботки данных с усиленными методами машинного обучения, хотя сыграло свою роль и усиление производительности тогдашних ЭВМ.
В настоящее время рост интереса и бурное развитие ИИ можно объяснить следующими факторами. Прежде всего, возможностями существенного сокращения ручного труда и повышения прибыльности бизнеса на основе внедрения цифровых технологий с интеллектуализацией; масштабом накопленных и используемых цифровых данных и развитием коммуникационных средств с уменьшением возрастной асимметрии пользователей, что особенно проявилось в условиях пандемии; предпочтением удаленной работы, высказываемым как сотрудниками, так и некоторыми их руководителями, отмечающими повышение производительности сотрудников на «удаленке»; улучшением характеристик компьютеров - их производительности, объема памяти, мобильности, энергоэкономичности; расширением дистанционно предоставляемых сервисов. Это не только информационные и вычислительные, но и аппаратные сервисы, благодаря доступности автономной (беспилотной) и другой удаленной техники, опробуемой не только для информационных целей мониторинга, но и в киберфизи-ческих задачах доставки материалов и предметов на расстояние и пр.
Функциональная нацеленность ИИ разнообразна. Это задачи автоматического и автоматизированного приема, передачи, накопления, обработки информации и управления. В числе этих задач - распознавание видеообразов и речи, анализ трехмерных сцен, автоматизация рассуждений, межязыковый перевод естественноязыковых и других текстов и речи, машинное обучение, выявление закономерностей, визуализация и анализ больших данных, семантические модели и вычисления, управление в сетях и сетями, облачные вычисления, интернет вещей и многое другое.
Разработки гражданского и военного назначения, в т.ч. в стратегически значимой для страны сфере управления автономными (беспилотными) мобильными объектами космической, авиационной, морской, наземной и многосредовой природы, критически нуждаются в технологиях ИИ для обработки сигналов, данных и знаний (например [1-4]). Таковы, в частности, задачи группового преследования и маршрутизации в конфликтных средах, которые в силу своей сложности, помимо классических, нуждаются в ИИ [4, 5]. При этом традиционные вычислительные средства (моделирования, анализа, оптимизации и др.) комплексируются с 1Т-продуктами ИИ (логические средства автоматизации рассуждений, нейросети распознавания образов, классификации, машинного обучения, генетические и другие средства эволюционной оптимизации и адаптации, модели когнитивной эволюции и др.). Перспективны разработки, интегрирующие нейросетевые и символьные методы и расширяющие область применения ИИ [15-7]. Например, в процессе обучения нейросети распознаванию образов и естественно-языковых текстов анализ изображений ведется совместно с анализом связанных с ними ЕЯ-текстов [7].
Наиболее активно развиваются сейчас такие направления, как обработка больших данных (BigData) с обучением и автономизацией агентов, планирующих самостоятельно свои действия. Под агентами можно понимать как программы (софтботы в сетях и пр.), так и беспилотный транспорт (складской, пассажирский) и прочих роботов (например, роботов-манипуляторов в сборочном и других производствах). Исследователей интересуют также такие направления, как семантическое моделирование, автоматизация проектирования онтологий, создание мультидисциплинар-ных моделей ИИ; комплексирование методов достоверного и правдоподобного вывода с методами гипотезирования; моделирование рефлексии, децентрализо-
ванное групповое управление, многокритериальное принятие решений в задачах жесткого реального времени и др. В проблематике т.н. интеллектуального анализа данных партнерские человеко-машинные системы являются основным средством генерации нового знания в различных приложениях от медицины до наук о человеке и обществе [8].
Перечисленные IT-разработки, хотя и претендующие называться интеллектуальными, правильнее называть интеллектными (Intelligent) [9], т.е. использующими наработки ИИ как области исследований. Интеллектные системы пока не умеют «самоозадачиваться» (целеполагать), т.е. не умеют ставить себе задачи, причем по большому счету - подобно человеку, т.е. осознавая обстановку и себя в ней.
Промышленные, медицинские и другие роботы - это в основном роботы-манипуляторы или подвижные роботы с контролируемой последовательностью не только целей, но и действий, т.е. интеллектные роботы. Интеллектуальными (Intellectual) будут называться будущие разработки со способностями не только автоматического достижения цели, но и самоозадачивания, т.е. обладающие, помимо реактивных и других регуляторных механизмов целенаправленного поведения, также и механизмами самого целеполагания. Обладая элементами интуитивного и ассоциативного мышления и даже псевдосознания, они освободятся от нацеленности на частные классы так или иначе близких задач, пусть даже разных областей. Так что в ИИ - огромное поле интереснейших задач, в т.ч. по нейросимвольному моделированию возникновения адаптивного поведения агентов, мотиваций и планирования индивидуальных и групповых действий с элементами целеполагания, по эволюционному подавлению внутривидовой и межвидовой конкуренции.
Сегодня же к интеллектуальным можно отнести человеко-машинные системы с целеполаганием человека. Применительно к ним президент В. Путин употребил термин «партнерские системы». На Международном форуме «Artificial Intelligence Journey» (Москва, 8-9.11.2019) он акцентировал также внимание на необходимости создания «свода этических правил» взаимодействия между людьми и продуктами ИИ, что важно для цифрового мира. Именно технологии ИИ могут и должны помочь гасить инфодемию в социальных сетях, не подминая их, тем более что эта проблема выходит из технологической в гуманитарно-правовую и социально-политическую сферы.
К устойчивому развитию
Интересный подход к проблеме устойчивого развития общества по результатам моделирования когнитивной эволюции познавательных способностей биоорганизмов предложен в [10]. В частности, некоторыми выводами по моделированию устранимости конкуренции биоорганизмов было бы интересно дополнить концепцию т.н. «суперинтеллектуального» общества 5.0 из [11] (по-другому - «суперумного» общества [12]), где, помимо оценок обоснованности суждений о влиянии на общество искусственного интеллекта, общество 5.0 характеризуется оптимальным сочетанием ресурсов общества посредством интеграции реального (физического) и виртуального (цифрового) пространства в условиях рыночной конкуренции. Проблеме преодоления сложности интеграции необходимых для этого моделей и технологических средств посвящена также работа [13].
COVID-19 - не исключение, а одна из череды проблем прошлого и будущего. И мир должен быть подготовлен лучше к встрече с ними. Странам необходимо сотрудничать и учиться управлять в науке и искусстве противодействия угрозам,
в т.ч. крупномасштабными системами. Трагедия пандемии должна инициировать стремление к росту, развитию и добрососедству. Так, президент В. Путин молниеносно отреагировал по одному из важнейших направлений. Учитывая, что разрастание эпидемии связано со скученностью людей и циркуляцией людского потока через объекты высокой плотности (популярные мировые туристские объекты), потока - разносящего болезнь по миру, он дал установку экстренно развивать внутренний туризм. А это значит индустрию, практически новую, точнее забытую старую для России, с необходимым качеством и доступностью во многих регионах. Индустрию - с новыми требованиями к культуре, строительству, транспорту и многому еще.
Государства должны создать механизмы предсказания опасных явлений и борьбы с ними. COVID-19 показал, что любое государство в первую очередь беспокоится за свою страну, свою экономику, свой строй и почти всегда - свой народ. Это в определенной степени оправданно и даже спасительно. Но этого недостаточно, требуется международное сотрудничество, в т.ч. в сфере здравоохранения, ибо государственный изоляционизм может привести к катастрофе для всей цивилизации, и не только от «бионапасти». К этому относится, например, неприятие отдельными государствами, в первую очередь великими державами США и Китаем, единых требований по экологии. Очевидна потребность в парадигме развития стран и человечества в целом, учитывающей разные виды опасностей, в т.ч. амбиций государств, их блоковости и конкуренции, зачастую агрессивной, а также опасностей корыстных интересов транснациональных компаний.
Пандемия и проблемы противостояния ей актуализируют целеполагание и единение взглядов на развитие России в XXI веке. Стране необходимо применить принцип стратегического управления - превратить угрозы в возможности, слабые стороны (проблемы) - в сильные. Соответственно: «Проблемы России - это ее пока еще не использованные возможности». И в этом отношении у России объективные предпосылки для стремительного прорывного развития существуют: самая обширная территория в мире, в два раза превышающая территорию каждого из ближайших по ранжиру соседей (Китай и США) и огромнейший экологический резерв человечества; самый большой запас сырьевых ресурсов, в несколько раз превышающий ближайших по запасам соседей (Китая и США); обширная зона плодородия, проходящая широтной полосой через всю страну и имеющая 44% всех черноземов Земли.
Однако состояние и перспективы наращивания ВВП ведущих стран мира по оценке МВФ [14], представленные в таблице, показывают необходимость увеличения ВВП России на порядок для выхода на уровень лидеров. Другие проблемы России - а) низкая производительность труда, б) недостаточная численность населения для столь обширной территории и такого объема сырьевых ресурсов мирового уровня, в) асимметрия заселенности и освоения различных регионов, г) известные проблемы в сфере образования и науки (они же - снова причины других проблем) и др.
Стране нужна миссия, поддерживаемая всем народом, миссия, вызывающая общенациональный творческий, производственный порыв. Порыв, которому подчинены все силы, средства и механизмы государства. Кто и что мы, Россия, для своего народа и для всего мира, для стран СНГ, для стран дальнего зарубежья? Миссии есть у многих стран. Миссия России определена, но пока нет единения интересов и интеграции усилий. Миссия - в реализации национальной стратегии устойчивого развития с преодолением внешних и внутренних угроз, системных кризисов,
Таблица 1. Состояние и перспективы наращивания ВВП ведущих стран мира
построением общества высокого качества жизни и ответственным вкладом в развитие ноосферных процессов на планете [15, 16]. Миссия - показать пример успешного начала реализации этой стратегии, увлекающей страны и народы в ноосферу с глобальным устойчивым со-развитием природы и техносферы, с приоритетами нравственности и сознания над социальным бытием, интеллектуально-духовных процессов над материальными, приоритетами науки и информации, как ресурсов развития, над энергией и веществом.
МВФ: крупнейшие экономики мира по размеру
номинального ВВП, $ млрд
2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
1 США 20 494 21 345 22 198 23 060 23 923 24 813 25 7291
КИТАЙ 13 407 14 217 15 468 16 807 18 207 19 714 21 3101
3 япония 4 972 5 176 5 495 5 808 6 134 6 476 6 8491
4 ГЕРМАНИЯ 4 000 3 964 4 157 4 335 4 527 4 714 4 9121
5 ИНДИЯ 2 717 2 972 3 258 3 577 3 924 4 306 4 7291
6 ВЕЛИКОБРИТАНИЯ 2 829 2 829 2 927 3 027 3 142 3 266 3 399^
7 ФРАНЦИЯ 2 77Ь 2 762 2 876 2 982 3 100 3 220 3 354|
8 ИТАЛИЯ 2 072 2 026 2 090 2 142 2 201 2 257 2 3231
9 БРАЗИЛИЯ 1 868 1 960 2 063 2 156 2 256 2 360 2 4681
10 КАНАДА 1 711 1 739 1 832 1 926 2 027 2 134 2 2421
11 КОРЕЯ 1 619 1 657 1 744 1 832 1 930 2 036 2 1511
12 РОССИЯ 1 631 1 610 1 667 1 725 1 783 1 Й46 1921
13 ИСПАНИЯ 1 426 1429 1497 1 560 1 627 1693 1 766
14 АВСТРАЛИЯ 1 418 1417 1 481 1551 1630 1 716 1801
15 МЕКСИКА 1 223 1 241 1 298 1 358 1 424 1 495 1 570
Ранее Россия показала миру примеры выхода из системных кризисов, теперь уже классические. «Новый курс Рузвельта» с выходом США из Великой депрессии не является пионерным. В его основе - опыт СССР, его первых пятилеток, реализовавший стратегический план ГОЭЛРО. При этом план реализовывался в еще более критической ситуации, когда не было перепроизводства и достаточной индустриальной и транспортной основы. Для изучения этого передового для мировой практики опыта Россию посещали американские ученые, подготовившие «Новый курс Рузвельта».
Образование, культура и СМИ должны соответствовать сфере разума - быть опережающими, воспитывающими и ориентирующими на высоконравственные цели. «Человеческое знание состоит не из одной математики и технологий... это еще только низшее знание, высшее объемлет собой мир нравственный», - в предвидении технократического кризиса человечества писал еще В.Г. Белинский.
Успехи фундаментальной и прикладной биомедицины, и не только на поле боя с COVID-19, как и успехи всей науки, тоже относятся к числу важнейших факторов авторитета государства и весомости его голоса в мировой ноосферной политике. Устойчивое развитие человечества и само его существование подвержены глобальным рискам в условиях автаркии стран, изоляционизма или блоковости, которые нивелируют возможности кооперативного решения общих проблем.
Для ускоренного прорывного развития России крайне необходимо масштабное расширение индустриального пространства с выверенной и оптимальной моделью ускоренной реиндустриализации Сибири, Дальнего Востока и Россий-
ского Севера в виде Генеральной схемы развития и размещения производительных сил, аналогичной разработке 1968 года. Обоснование этой необходимости содержится в исследованиях отечественных ученых (в т.ч. [17-20]), с целой системой фондо- и трудоемких стратегических проектов, и в числе первых - развитие транспортной инфраструктуры для новых транспортно-промышленных комплексов (ТПК).
Главным транспортно-промышленным поясом должен быть Северный широтный экономический пояс на базе сквозной Северо-Российской евразийской широтной железнодорожной магистрали, включающей Сахалинскую дорогу, Байкало-Амурскую магистраль, Северо-Сибирскую магистраль и железнодорожные выходы на Баренцево, Белое и Балтийское моря. Этот пояс на перспективных месторождениях с мощными промышленными объектами кратно увеличит ВВП страны.
Проблема дефицита трудовых ресурсов вызовет сильнейшую потребность ТПК в автоматизации производственных и вспомогательных процессов и повышении качества жизни людей. Применение роботов и включающих их робототех-нических комплексов (РТК) позволит не только сократить дефицит работников, но и повысить производительность труда. По данным Центра экономических показателей при Лондонской школе экономики в развитых странах до 10% прироста ВВП за последние годы обусловлено внедрением промышленной робототехники, у которой в России пока ряд проблем [21]. От объемов ВВП США и Китая - эти 10% равны объему сегодняшнего ВВП России, будучи лишь дополнением к приросту за счет самой реиндустриализации страны. И эту аналитическую задачу должны решить ученые в будущей целевой НИР. Переход к роботизированным производственным системам в Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации (Указ Президента РФ от 01.12.2016 № 642) представлен в числе первых приоритетов. Понадобятся и дополнительные формы преобразования страны (свободные экономические зоны, кластеры). Создание широкого спектра масштабируемых малолюдных производств на основе РТК и, как следствие, увеличение ВВП страны будет амбициозным компонентом стратегии устойчивого развития и источником психологического подъема энтузиазма российского народа, как это бывало не раз в нашей истории. При упреждающем создании новых рабочих мест и переквалификации работников роботизация не вызовет безработицы, а нехватка инженеров и математиков-программистов в сфере РТК устранима мерами повышения привлекательности этих профессий, предпринимаемыми сейчас в стране.
В создании РТК и роботов нуждаются не только производственные системы промышленности, но и медицинская, космическая и другие отрасли страны. Эволюция этих разработок в направлении от интеллектных систем к созданию автономных интеллектуальных систем - актуальное направление научно-технологического развития государства. Требуют постоянного внимания проблемы развития электроники и программно-аппаратных платформ цифровизации, а также проблемы цифрового суверенитета - гарантированной защиты цифровых платформ и инфраструктур государства с противодействием утечке данных и инноваций, а также злонамеренному их использованию, включая проблемы государственного и международного правового обеспечения партнерской атмосферы цифрового мира.
Заключение
Миссия России - показать пример успешной реализации национальной стратегии устойчивого развития, увлекающий страны в глобальное устойчивое со-развитие человечества, природы и техносферы. Возможности есть. Дело за реализацией, а для этого необходимо единение интересов и усилий.
Библиографический список
1. Aksaray D., Vasile C-I., Belta C. Dynamic Routing of Energy-Aware Vehicles with Temporal Logic Constraints // Proc. of the International Conference ICRA on Robotics and Automation. - Stockholm, Sweden. - 2016. -P 3141-3146.
2. Galyaev A.A. On the Detection Functional in Motion of an Object in a Threat Environment //Automation and Remote Control. - 2011. - Vol. 71, № 4. - P. 634-639.
3. Leahy K, Zhou D., Vasile C.I., Oikonomopoulos K., Schwager M., Belta C. Provably Correct Persistent Surveillance for Unmanned Aerial Vehicles Subject to Charging Constraints // Experimental Robotics. -2016. - P. 605-619.
4. Васильев С.Н., Галяев А.А. Логико-оптимизационный подход в задачах преследования группы целей //ДАН. - 2017. - Т. 474, № 6. - С 1-7.
5. Komendantskaya E. First-order Deduction in Neural Networks // Proc. of the 1st Internat. Conf. LATA on Language and Automata Theory and Applications. - Tarragona, Spain. - 2007. - P. 307-319.
6. Katz G, Barrett C. W, Dill D. L., Julian K., Kochenderfer MJ. An Efficient SMTSolver for Verifying Deep Neural Networks // CAV. - 2017. - P. 97-117.
7. Mao J., Gan C, Kohli P., Tenenbaum J.B, Wu J. The Neuro-symbolic Concept Learner: Interpreting Scenes, Words, and Sentences from Natural Supervision // ICLR. - 2019. - P. 1-28.
8. Финн В.К. Об эвристиках ДСМ-исследований // Научно-техническая информация. Сер. 2. - 2019. -№ 10. - С. 1-34.
9. Васильев С.Н. Формализация знаний и управление на основе позитивно-образованных языков // Информационные технологии и вычислительные системы. - 2008. - № 1. - С. 3-19.
10. Редько В.Г. Моделирование когнитивной эволюции: На пути к теории эволюционного происхождения мышления. - М.: ЛЕНАНД. - 2019. - 264 с.
11. НорицугуУ. Общество 5.0: взгляд Mitsubishi Electric//Экономические стратегии. 2017, № 4. - С. 2-11.
12. Гончаров С.С., Свириденко Д.И. Проблемы цифровизации и семантическое моделирование // Материалы XII Мультиконференции по проблемам управления (МКПУ-2019). - Ростов-на-Дону; Таганрог: Изд. ЮФУ. - 2019, т. 1. - С. 16-19.
13. Каляев ИА. Камо грядеши?//Экономические стратегии. - М.: ИЭС. - 2019, т. 21, № 5 (163). - С. 6-15.
14. Крупнейшие экономики мира. [Электронный ресурс]. - https://yandex.ru/images/search?pos=3&img_ url =https 0/o3A°/o2F0/o2Fpbs.twimg.com%2Fmedia°/o2FD4LMB_LWAAAF4A7.jpg%3Alarge&tex t=Экономик а+России+2019+место+в+мире&rpt=simage&source=related-duck.
15. Новая парадигма развития России в XXI веке. Комплексные исследования проблем устойчивого развития: идеи, результаты. Под ред. В.А. Коптюга, В.М. Матросова, В.К. Левашова. - М.: Изд. «Academia». - 2000. - 397 с.
16. Селезнев Г.Н., Христенко В.Б., Залиханов М. Ч., Львов Д.С., Матросов В. М., Гранберг А.Г., Левашов В. К., Урсул А.Д., Шелехов А.М. Научная основа стратегии устойчивого развития Российской Федерации. Под общ. ред. М.Ч. Залиханова, В.М. Матросова, А.М. Шелехова. - М.: Изд. Госдумы РФ. - 2002. - 392 с.
17. Гончаренко С.С., Персианов В.А. Роль социальной инфраструктуры в экономике России. - М.: НП «Центр стратегического партнерства». - 2013. - 339 с.
18. Проблемные регионы ресурсного типа: азиатская часть России. - Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, ИИ СО РАН, ИСЭМ СО РАН. - 2005. - 377 с.
19. Транспортно-промышленное освоение Сибири и Дальнего Востока и приграничных территорий -системный фактор прорывного развития экономики России, ее интеграции в мировую систему («Горизонт-2030»), ч. II: Аналитический доклад Байкальского экономического форума. Под науч.ред. С.Н. Васильева, В.И. Суслова, В.А. Персианова, С.С. Гончаренко, Т.Н. Есиковой. - М. - Новосибирск: ИПУ РАН, ИЭОПП СО РАН, ЕАТИЦ. - 2006. - 192 с.
20. Прокофьева Т.А., Гончаренко С.С., Семенов Н.Н., Элларян А.С. Стратегическая доктрина развития транспорта и формирования интегрированных транспортно-логистических систем в регионах Европейского Севера, Сибири и Дальнего Востока. - М.: ОАО «ИТКОР». - 2020. - 226 с.
21. Перепелица А.А. Промышленная робототехника в России. Состояние и проблемы развития. Видение интегратора. [Электронный ресурс]. - http://alphajet.ru/knowledge/articles /stati_45.html.
References
1. Aksaray D, Vasile C.-I., Belta C. Dynamic Routing of Energy-Aware Vehicles with Temporal Logic Constraints//Proc. of the International Conference ICRA on Robotics and Automation. - Stockholm, Sweden. - 2016. - P. 3141-3146.
2. Galyaev A.A. On the Detection Functional in Motion of an Object in a Threat Environment //Automation and Remote Control. - 2011. - Vol. 71, № 4. - P. 634-639.
3. Leahy K, Zhou D., Vasile C.I., Oikonomopoulos K., Schwager M., Belta C. Provably Correct Persistent Surveillance for Unmanned Aerial Vehicles Subject to Charging Constraints // Experimental Robotics. — 2016. - P. 605-619.
4. Vassilyev S.N., Galyaev A.A. Logical-optimization Approach to Pursuit Problems for a Group of Targets // Doklady Mathematics. - 2017. - Vol. 95, no. 3. - P. 299-304.
5. Komendantskaya E. First-order Deduction in Neural Networks // Proc. of the 1st Internat. Conf. LATA on Language and Automata Theory and Applications. - Tarragona, Spain. - 2007. - P. 307-319.
6. Katz G, Barrett C. W, Dill D. L., Julian K., Kochenderfer MJ. An Efficient SMTSolver for Verifying Deep Neural Networks // CAV. - 2017. - P. 97-117.
7. Mao J., Gan C, Kohli P., Tenenbaum J.B, Wu J. The Neuro-symbolic Concept Learner: Interpreting Scenes, Words, and Sentences from Natural Supervision // ICLR. - 2019. - P. 1-28.
8. Finn V.K. Ob evristikakh DSM-issledovanii // Nauchno-tekhnicheskaya informatsiya. Ser. 2. - 2019. -№ 10. - S. 1-34.
9. Vassilyev S.N. Formalizatsiya znanii i upravlenie na osnove pozitivno-obrazovannykh yazykov // Informatsionnye tekhnologii i vychislitel'nye sistemy. - 2008. - № 1. - S. 3-19.
10. Red'ko V.G. Modelirovanie kognitivnoi evolyutsii: Na puti k teorii evolyutsionnogo proiskhozhdeniya myshleniya. - M.: LENAND. - 2019. - 264 s
11. Noritsugu U. Obshchestvo 5.0: vzglyad Mitsubishi Electric//Ekonomicheskie strategii. 2017, № 4. - S. 2-11.
12. Goncharov S.S., Sviridenko D.I. Problemy tsifrovizatsii i semanticheskoe modelirovanie // Materialy XII Mul'tikonferentsii po problemam upravleniya (MKPU-2019). - Rostov-na-Donu; Taganrog: Izd. YuFU. -2019,1.1. - S. 16-19.
13. Kalyaev I.A. Kamo gryadeshi?//Ekonomicheskie strategii. - M.: IES. - 2019, t. 21, № 5 (163). - S. 6-15.
14. Krupneishie ekonomiki mira. https://yandex.ru/images/search?pos=3&img_url =https %3A%2F%2Fpbs. twimg.com%2Fmedia%2FD4LMB_LWAAAF4A7. jpg%3Alarge&tex t=Экономика+России+2019+место+в+ мире&rpt=simage&source=related-duck
15. Novaya paradigma razvitiya Rossii vXXI veke. Kompleksnye issledovaniya problem ustoichivogo razvitiya: idei, rezul'taty. Pod red. V.A. Koptyuga, V.M. Matrosova, V.K. Levashova. - M.: Izd. «Academia». - 2000. - 397s.
16. Seleznev G.N., Khristenko V.B, Zalikhanov M.Ch., Lvov D. S., Matrosov V.M., Granberg A.G, Levashov V.K, Ursul A.D., Shelekhov A.M. Nauchnaya osnova strategii ustoichivogo razvitiya Rossiiskoi Federatsii. Pod obshch. red. M.Ch.Zalikhanova, V.M. Matrosova, A.M. Shelekhova. - M.: Izd. GosDumy RF. - 2002. - 392 s.
17. Goncharenko S.S., Persianov V.A. Rol' sotsial'noi infrastruktury v ekonomike Rossii. - M.: NP «Tsentr strategicheskogo partnerstva». - 2013. - 339 s.
18. Problemnye regiony resursnogo tipa: aziatskaya chast' Rossii. - Novosibirsk.: IEOPP SO RAN, II SO RAN, ISEM SO RAN. - 2005. - 377 s.
19. Transportno-promyshlennoe osvoenie Sibiri i Dalnego Vostoka iprigranichnykh territorii - sistemnyifaktor proryvnogo razvitiya ekonomiki Rossii, ee integratsii v mirovuyu sistemu («Gorizont-2030»), ch. II: Analiticheskii doklad Baikalskogo ekonomicheskogo foruma. Pod nauch. red. S.N. Vassilyeva, V.I. Suslova, V.A. Persianova, S.S. Goncharenko, T.N. Esikovoi. - M-Novosibirsk: IPU RAN, IEOPP SO RAN, EATITs. - 2006. - 192 s.
20. Prokofeva T.A, Goncharenko S.S., SemenovN.N., Ellaryan A.S. Strategicheskaya doktrina razvitiya transporta iformirovaniya integrirovannykh transportno-logisticheskikh sistem v regionakh Evropeiskogo Severa, Sibiri i Dal'nego Vostoka. - M.: OAO «ITKOR». - 2020. - 226 s.
21. Perepelitsa A.A. Promyshlennaya robototekhnika v Rossii. Sostoyanie i problemy razvitiya. Videnie integratora. http://alphajet.ru/knowledge/articles /stati_45.html
Контактная информация / Contact information
ИПУ РАН, 117997, г. Москва, ул. Профсоюзная, д. 65.
Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS, 65, Profsoyuznaya Street, Moscow, 117997, Russia
Васильев Станислав Николаевич / Stanislav N. Vassilyev
ЕАТИЦ, 119072, г. Москва, ул. Новоданиловская, д. 2, корп. 1.
EATIC: 2-1, Novodanilovskaya Street, Moscow, 119072, Russia
Гончаренко Станислав Степанович / Stanislav S. Goncharenko
