CC BY
261
И. А. Кубасов,
доктор технических наук, доцент
ПРОБЛЕМНЫЕ ВОПРОСЫ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНОВ ВНУТРЕННИХ ДЕЛ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
PROBLEMATIC ISSUES OF THE APPLICATION OF ARTIFICIAL
INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN THE ACTIVITY INTERNAL AFFAIRS BODIES OF THE RUSSIAN FEDERATION
Актуальность темы статьи обусловлена важностью и сложностью крайне необходимой разработки и внедрения инновационных технологий в деятельность органов внутренних дел. Ввиду имеющихся отставаний по вопросам применения технологий искусственного интеллекта обоснована потребность прорывного развития научных фундаментальных и прикладных исследований в этой области, безотлагательного совершенствования нормативно-правового и методического обеспечения, подготовки квалифицированных кадров, создания отечественных аппаратно-программных средств, широкомасштабного внедрения технологий и систем искусственного интеллекта в оперативно-служебную деятельность подразделений МВД России. Предложен путь решения проблемных вопросов — создание цифровой экосистемы искусственного интеллекта МВД России как составной части экосистемы искусственного интеллекта Российской Федерации.
The relevance of the topic of the article is due to the importance and complexity of the extremely necessary development and implementation of innovative technologies in the activities of internal affairs bodies. In view of the existing gaps in the application of artificial intelligence technologies, the need for breakthrough development of scientific fundamental and applied research in this area, urgent improvement of regulatory and methodological support, training of qualified personnel, creation of domestic hardware and software, large-scale introduction of artificial intelligence technologies and systems in the operational and service activities of the departments of the Ministry of Internal Affairs of Russia is justified. A way to solve problematic issues is proposed -the creation of a digital ecosystem of artificial intelligence of the Ministry of Internal Affairs of Russia, as an integral part of the ecosystem of artificial intelligence of the Russian Federation.
Введение. В современных условиях применение технологий искусственного интеллекта (далее — ТИИ) является одним из основных факторов не только экономического роста развитых стран, но и устойчивого обеспечения общественного порядка и безопасности. Ведущие государства мира рассматривают широкомасштабное использование ТИИ как
одно из ключевых направлений по достижению политического, экономического и военного лидерства.
В Российской Федерации уже во многих областях имеются успешные примеры ТИИ как драйвера цифровой трансформации экономики [1, 2]. При этом важно понимать, что искусственный интеллект (далее — ИИ), аккумулируя в себе совокупность прорывных достижений естественных
и гуманитарных наук, становится также новым фактором развития органов внутренних дел Российской Федерации.
Следует отметить, что, как указано в Ведомственной программе цифровой трансформации МВД России на 2021—2023 годы, в настоящий исторический момент одной из основных ведомственных задач является ликвидация имеющихся отставаний по вопросам применения ТИИ [3]. В связи с этим существующие риски применения ТИИ подлежат максимальному нивелированию, а проблемы, препятствующие эффективному развитию и внедрению ТИИ в оперативно-служебную деятельность органов внутренних дел, — безотлагательному устранению.
В данной статье исследованы проблемные вопросы, обуславливающие отставание в широкомасштабном и «сквозном» применении систем и технологий искусственного интеллекта в органах внутренних дел Российской Федерации, и выработаны предложения по их скорейшему решению.
1. Проблемные вопросы нормативно-правового и методического обеспечения применения систем и технологий искусственного интеллекта.
В Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года даны четкие определения ряда ключевых терминов, таких как «искусственный интеллект», «технологии искусственного интеллекта» и «перспективные методы искусственного интеллекта» [4]. Однако в данном стратегически значимом документе определение термина «система искусственного интеллекта» отсутствует, хотя он более ёмкий в сравнении с термином «технология искусственного интеллекта».
Под системой искусственного интеллекта (далее — СИИ) будем понимать совокупность программных и аппаратных средств, а также базы знаний, комплексное использование которых приводит к результатам, сопоставимым с результатами интеллектуальной деятельности человека. Функциональная структура СИИ должна включать в себя три обязательных взаимосвязанных элемента: исполнительную подсистему; базу знаний и интеллектуальный интерфейс.
Важнейшим источником для понимания перспектив развития и применения ИИ является его методологическое обеспечение, т.е. перечень научных областей, фундаментальных и прикладных дисциплин, инструменты которых формируют технологии искусственного интеллекта. Обобщает мнения аналитиков в области ИИ по этому вопросу следующий классификатор:
1) математическое обеспечение: математическая логика; теория графов; теория вероятности и математической статистики; динамические систе-
мы; теория оптимизации; теория экспертного оценивания; теория нечетких множеств;
2) алгоритмическое обеспечение: вероятностные алгоритмы (анализ, идентификация/оценивание); алгоритмы оптимизации/управления; алгоритмы экспертных систем; алгоритмы решения уравнений различного вида;
3) информационно-технологическое обеспечение: модели реальных объектов; информационные технологии.
В Российской Федерации в соответствии с нормативными правовыми документами принята следующая основная классификация технологий ИИ:
- технологии машинного обучения,
- технологии извлечения знаний из различных источников,
- технологии интеллектуального анализа больших данных,
- технологии распознавания образов,
- технологии прогнозирования и поддержки принятия решений,
- технологии планирования и управления целенаправленным поведением в неструктурированных средах,
- когнитивные технологии,
- технологии мультиагентного управления и дис-петчирования ресурсов в распределенных системах,
- технологии мультимодальной аналитики и рассуждений,
- технологии обработки естественных языков,
- технологии автономных непилотируемых интеллектуальных систем,
- технологии создания машин знаний и их операционных систем,
- технологии гибридного человеко-машинного интеллекта [2, 4, 5, 6].
При этом отсутствуют отечественные стандарты и подходы к регулированию ТИИ и робототехники в связи с наличием ряда проблем, не имеющих однозначного решения. Среди них применительно к органам внутренних дел Российской Федерации следует отметить:
- отсутствие правосубъектности ИИ и соответствующего статуса принимаемых на основе ТИИ решений;
- низкую надежность решений, вырабатываемых системами ИИ и невозможность в ряде случаев полного обоснования таких решений;
- невозможность полного соблюдения требований по защите персональных данных при обучении систем ИИ;
- необходимость организации обучения систем ИИ с привлечением наиболее квалифицированных специалистов в соответствующей предметной области, при этом, как правило, необходимо использование достаточно большого массива исходных данных и «учебных» задач.
В настоящее время требуется разработать национальные стандарты в области ИИ, в том числе и в целях обеспечения снижения затрат на создание приложений искусственного интеллекта и существенного повышения эффективности оперативно-служебной деятельности подразделений МВД России. В статье, опубликованной в журнале «Вестник МВД России» [7], предложены названия новых национальных стандартов по приложениям биометрической ветви искусственного интеллекта, востребованных МВД России.
Также следует предусмотреть внедрение искусственного интеллекта в защищенном исполнении в соответствии с национальным стандартом ГОСТ Р 52633.0-2006 «Техника защиты информации. Требования к средствам высоконадежной биометрической аутентификации» [8].
Следовательно, для успешного внедрения и дальнейшего использования ТИИ в системе МВД России необходимо совершенствовать методологическое обеспечение в соответствии с предлагаемым классификатором, а также разработать и принять:
- нормативный правовой акт, регламентирующий использование ТИИ субъектами их применения по направлениям деятельности подразделений МВД России;
- административные регламенты (в том числе использования результатов работы ИИ для принятия процессуальных и управленческих решений; организации обучения систем ИИ);
- национальные (ведомственные) стандарты, в том числе определяющие основные понятия и термины, а также требования по обеспечению безопасности применения систем и технологий ИИ.
2. Проблемные вопросы обеспечения безопасности применения систем и технологий ИИ.
В современных условиях применение ТИИ для обеспечения решения задач подразделениями МВД России неизбежно влечет проявление определенных рисков, основными из которых можно выделить:
- риски, связанные с иностранным происхождением систем искусственного интеллекта (наличие «закладок» и недокументированных функций, устаревшие и содержащие ошибки иностранные цифровые платформы, возможность несанкционированного доступа и утечки данных);
- технологические риски (невозможность контроля скрытых внутренних функций СИИ, построенных на многослойных искусственных нейросе-тях, низкая надёжность и риск выхода СИИ из-под контроля);
- риски мошенничества с данными и манипулирования ими (наличие целой индустрии по взлому/обману приложений ИИ, специализирующейся на биометрической идентификации);
- правовые риски (неурегулированность правового статуса ИИ, отсутствие нормативных пра-
вовых актов, определяющих ответственность за решения, принимаемые ИИ);
- кадровые риски (неумение технических специалистов донести до руководства соображения выгоды от внедрения ИИ; угроза пользователям ИИ или обслуживающему персоналу потерять работу / получить лишнюю нагрузку; использование неправильных алгоритмов и др.).
Проблемы обеспечения безопасности ИИ приобретают всё большее значение по мере роста научного и общественного внимания к этому направлению технологического развития.
В качестве основных проблем в сфере безопасности ИИ можно выделить:
- использование недостоверных или заведомо искаженных данных, применяемых для обучения алгоритмов ИИ;
- непреднамеренные ошибки и преднамеренная деструктивная модификация алгоритмов обработки данных в системах ИИ;
- необходимость применения доверенных аппаратно-программных средств для реализации алгоритмов ИИ;
- необходимость защиты ИИ от хакерских атак.
Вопросы обеспечения безопасности СИИ должны учитываться на всех этапах жизненного цикла — от первоначального проектирования и построения модели до проверки и валидации, развертывания, эксплуатации и мониторинга.
Обеспечение безопасности СИИ в целом включает в себя защиту как самих систем ИИ, так и цифровой инфраструктуры, в которой эти системы функционируют. Когда компоненты с ИИ подключены к большим организационно-техническим системам, уязвимости ИИ (например, повышенное количество ложноположительных и ложноотрица-тельных решений при работе с большими объемами данных) будут наследоваться этими большими системами и приобретать вследствие этого более высокую или даже критическую значимость. По мере того как возможности систем ИИ продолжают расти, их сложность также будет возрастать, что делает более трудным подтверждение функциональности систем и конфиденциальности обрабатываемой информации. Соответственно, должны быть разработаны методы обеспечения безопасности и надежности создания, оценки, развертывания и функционирования систем ИИ, масштабируемые с возрастающими возможностями и сложностью систем.
Для нивелирования вышеперечисленных рисков необходимо последовательно и систематически отказываться от иностранных цифровых платформ, строить системы искусственного интеллекта на отечественных аппаратно-программных средствах, развивать научные исследования, разрабатывать нормативно-правовое обеспечение, а также готовить квалифицированные кадры в области искусственного интеллекта.
Для подготовки специалистов в области ИИ целесообразно сформировать:
- программы дополнительного образования (программы профессиональной переподготовки и повышения квалификации) для преподавателей;
- основные образовательные программы (магистерские программы высшего образования, курсы в рамках бакалаврских и магистерских программ, выпускные квалификационные работы).
Необходимо включить в образовательные программы образовательных организаций МВД России дисциплину «Основы методов искусственного интеллекта» в качестве обязательного предмета, а также предусмотреть подготовку специалистов по дисциплине «Инженерия знаний». Узкоспециализированные модули (модели представления знаний, стратегия поиска в пространстве состояний, методы машинного обучения, методы планирования) должны коррелироваться с такими междисциплинарными программами, как прикладная математика, программирование, нейрофизиология, лингвистика, и другими, обеспечивающими глубокое погружение в специфику конкретной области.
3. Основные проблемы, препятствующие эффективному развитию и внедрению ТИИ в интересах обеспечения безопасности государства.
Ведомственные проблемные вопросы развития и внедрения ТИИ обусловлены нерешенными проблемами в масштабах всей страны, основными из которых являются:
- отсутствие научно-обоснованной методологии программно-целевого планирования развития ТИИ;
- слабое развитие нормативно-технической базы в области разработки и внедрения ИИ;
- отсутствие передовых технологий для создания вооружения, военной и специальной техники (далее — ВВСТ) с элементами искусственного интеллекта;
- отсутствие реестров и справочной информации по созданным и применяемым решениям в области искусственного интеллекта для конструкторов ВВСТ (отсутствуют базы данных, доступные для конструирования и использования ТИИ);
- отставание в развитии отечественной электронной компонентной базы, поддерживающей технологии ИИ;
- отставание в разработке общесистемного программного обеспечения в интересах создания унифицированных интеллектуальных аппаратно-программных платформ и средств обучения интеллектуальных систем;
- отсутствие в Государственной программе вооружения на 2018—2027 годы и государственной программе Российской Федерации «Развитие оборонно-промышленного комплекса» системообразующих работ по прорывным направлениям создания и внедрения ТИИ;
- необходимость создания развитых систем ва-лидации изделий ВВСТ, использующих ТИИ в критических приложениях;
- отсутствие стендовой базы для испытаний перспективных ВВСТ с элементами ИИ;
- отсутствие должной подготовки квалифицированных кадров по согласованию и использованию ТИИ;
- фрагментарность и несогласованность проводимых исследований в области ИИ, дублирование различными ведомствами усилий, что приводит к необоснованным финансовым затратам и, в целом, к общему снижению качества этих исследований.
4. Научные исследования и перспективные разработки в области ИИ в интересах МВД России.
В настоящее время ФКУ НПО «СТиС» МВД России приступило к осуществлению мероприятий по организации закупок научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ по реализации двух пилотных проектов федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации»:
- по определению индивидуальных анатомических признаков человека на основе анализа биологического материала, изъятого с мест совершения преступлений;
- по выявлению признаков серийных преступлений [3, 6].
В целях теоретического обеспечения успешной реализации двух ведомственных пилотных проектов ФКУ НПО «СТиС» МВД России совместно с образовательными организациями МВД России по заявке ДИТСиЗИ МВД России выполнена инициативная НИР «Теоретические исследования по созданию комплекса технологических решений (искусственный интеллект) для обработки больших данных в сфере внутренних дел», шифр «Семантика» [9].
Для полноценной реализации ведомственных пилотных проектов представляется целесообразным создание соответствующих информационных систем, интегрированных в ИСОД МВД России, что обеспечит синергетический эффект в борьбе с преступностью от совместного применения разрабатываемых инновационных технологий. Создание ведомственных информационных систем в качестве новых сервисов ИСОД МВД России соответствует перспективным направлениям применения методов анализа больших данных в информационно-аналитическом обеспечении оперативно-розыскной деятельности [10] и обеспечению решения основных задач дальнейшего развития ИСОД МВД России [11], а также направлениям внедрения технологий искусственного интеллек-
та в оперативно-служебную деятельность МВД России [12].
5. Путь решения проблемных вопросов.
В целях недопущения технологического отставания в области ИИ целесообразно:
- комплексное проведение фундаментальных исследований и прикладных разработок в области ИИ, создание передовых цифровых интеллектуальных технологий и их широкое «сквозное» внедрение;
- создание нормативно-методической базы, определяющей термины и понятия, относящиеся к области ИИ;
- формирование перечня технологий (систем) ИИ, уже готовых к применению в интересах МВД России;
- формирование перечня технологий ИИ, применение которых целесообразно для создания (модернизации) и эксплуатации специальной техники и ведомственных информационных систем;
- осуществление стандартизации интеллектуальных технологий в интересах МВД России;
- формирование и утверждение программы научных исследований и разработок, направленных на создание и внедрение перспективных технологий ИИ в интересах МВД России.
Резюмируя вышеизложенное, на основе исследования проблемных вопросов можно предложить следующий путь их решения — создание цифровой экосистемы ИИ МВД России, как составной части экосистемы ИИ Российской Федерации (Цифровая экосистема — это группа взаимосвязанных информационных технологических ресурсов, которые могут функционировать как единое целое).
В целях построения экосистемы ИИ МВД России предлагаем выполнить комплекс мероприятий по следующим наиболее актуальным направлениям:
- создание коллегиального органа управления разработкой, внедрением и развитием технологий и систем ИИ в МВД России, например, в форме научно-технической секции Научно-технического совета МВД России, с привлечением ведущих ученых и специалистов Российской Федерации в области ИИ;
- формирование штатных подразделений в структуре МВД России с функциями и задачами по разработке, внедрению и развитию технологий ИИ в интересах МВД России (в составе ДИТСиЗИ МВД России, ФКУ «ГИАЦ МВД России» и ФКУ НПО «СТиС» МВД России);
- создание системы подготовки специалистов в области ИИ на основе центров компетенций, формируемых на базе образовательных, научных и иных профильных подразделений МВД России.
Для построения экосистемы искусственного интеллекта МВД России потребуется разработка цифровой карты, являющейся ключом к формированию сильной экосистемы и обязательным атрибутом цифровой трансформации. Поэтому в целях эффективной реализации вышеуказанных мероприятий целесообразно предварительное проведение научно-исследовательской работы.
Заключение. Таким образом, перед министерством стоят весьма важные и сложные задачи по разработке и внедрению инновационных технологий, позволяющих оперативно обрабатывать большие объемы структурированных и неструктурированных данных из различных источников информации и обеспечивающих интеллектуальную поддержку принятия решений в определенных областях деятельности.
Повышение эффективности деятельности ОВД на основе технологий и систем ИИ возможно лишь при их массовом применении как средств коллективного или индивидуального пользования. Практически данный подход в ближайшей перспективе может быть реализован на основе специализированных сервисов ИСОД МВД России, а также сервисов в сети Интернет для исполнения внешних по отношению к системе МВД России функций.
Создание цифровой экосистемы ИИ МВД России ликвидирует отставание в вопросах применения ТИИ, что не только обеспечит существенное повышение эффективности оперативно-служебной деятельности органов внутренних дел, но и будет способствовать повышению эффективности расходования бюджетных средств на обеспечение общественного порядка и общественной безопасности, а также обеспечит экономический рост страны.
ЛИТЕРАТУРА
1. Соколов И. А. Теория и практика применения методов искусственного интеллекта // Вестник Российской академии наук. — 2019. — Т. 89. — № 4. — С. 365—370.
2. Зацаринный А. А., Лазарев В. М. Некоторые аспекты искусственного интеллекта как драйвера цифровой трансформации экономики России // Информатика: проблемы, методы, технологии : материалы XX Международной научно-методи-
ческой конференции / под ред. А. А. Зацаринного, Д. Н. Борисова. — М., — 2020. — С. 1617—1626.
3. Об утверждении Ведомственной программы цифровой трансформации МВД России на 2021—2023 годы : распоряжение МВД России № 1/15065 от 29.12.2020 // СПС «КонсультантПлюс».
4. О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации : указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 // СПС «консультантПлюс».
5. Об утверждении Концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники до 2024 года : распоряжение Правительства РФ от 19 августа 2020 № 2129-р // СПС «КонсультанПлюс».
6. Паспорт федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» : утвержден протоколом заседания президиума Правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности от 23 октября 2020 г. № 23 // СПС «КонсультантПлюс».
7. Иванов А. И., Кубасов И. А., Шапкин А. В. О необходимости развития ветви национальных стандартов по нейросетевым приложениям искусственного интеллекта, востребованных МВД России // Вестник МВД России. — 2021. — № 1. — С. 127—133.
8. Шапкин А. В., Кубасов И. А., Иванов А. И. Развитие отечественного нейросетевого искусственного интеллекта в защищенном исполнении // Вестник Воронежского института ФСИН России. — 2019. — № 4. — С. 132—144.
9. «Теоретические исследования по созданию комплекса технологических решений (искусствен-
ный интеллект) для обработки больших данных в сфере внутренних дел» : отчет о научно-исследовательской работе (заключительный), шифр: «Семантика» / ФКУ НПО «СТиС» МВД России, рук. И. А. Кубасов. — М., 2021. — 240 л. № госрегистрации 07207009.
10. Кубасов И. А., Лекарь Л. А., Кондрущен-ков О. М. Перспективные направления применения методов анализа больших данных в информационно-аналитическом обеспечении оперативно-розыскной деятельности // Стратегическое развитие системы МВД России: состояние, тенденции, перспективы : сборник статей международной научно-практической конференции; под общ. ред. И. Г. Чистобородова, А. Л. Ситковского, В. О. Лапина. — М., 2020. — С. 436—442.
11. Кубасов И. А. Проблемные вопросы и направления развития единой системы информационно-аналитического обеспечения деятельности МВД России // Охрана, безопасность, связь. — 2020. — № 5—3. — С. 210—217.
12. Шапкин А. В., Кубасов И. А., Конюшев В. В. МВД России: дорога к искусственному интеллекту // Искусственный интеллект (большие данные) на службе полиции : сборник статей международной научно-практической конференции (28 ноября 2019 г.). — М., 2019. — С. 236—243.
REFERENCES
1. Sokolov I. A. Teoriya i praktika primeneniya metodov iskusstvennogo intellekta // Vestnik Ros-siyskoy akademii nauk. — 2019. — T. 89. — # 4.
— S. 365—370.
2. Zatsarinnyiy A. A., Lazarev V. M. Nekotoryie aspektyi iskusstvennogo intellekta kak drayvera tsifrovoy transformatsii ekonomiki Rossii // Informat-ika: problemyi, metodyi, tehnologii : materialyi XX Mezhdunarodnoy nauchno-metodicheskoy konfer-entsii / pod red. A. A. Zatsarinnogo, D. N. Borisova.
— M., — 2020. — S. 1617—1626.
3. Ob utverzhdenii Vedomstvennoy programmyi tsifrovoy transformatsii MVD Rossii na 2021—2023 godyi : rasporyazhenie MVD Rossii # 1/15065 ot 29.12.2020 // SPS «KonsultantPlyus».
4. O razvitii iskusstvennogo intellekta v Rossiy-skoy Federatsii : ukaz Prezidenta RF ot 10 oktyabrya 2019 g. # 490 // SPS «konsultantPlyus».
5. Ob utverzhdenii Kontseptsii razvitiya reguli-rovaniya otnosheniy v sfere tehnologiy iskusstven-nogo intellekta i robototehniki do 2024 goda : rasporyazhenie Pravitelstva RF ot 19 avgusta 2020 # 2129-r // SPS «KonsultanPlyus».
6. Pasport federalnogo proekta «Iskusstvennyiy intellekt» natsionalnoy programmyi «Tsifrovaya ekonomika Rossiyskoy Federatsii» : utverzhden protokolom zasedaniya prezidiuma Pravitelstvennoy
komissii po tsifrovomu razvitiyu, ispolzovaniyu in-formatsionnyih tehnologiy dlya uluchsheniya kache-stva zhizni i usloviy vedeniya predprinimatelskoy deyatelnosti ot 23 oktyabrya 2020 g. # 23 // SPS «Kon-sultantPlyus».
7. Ivanov A. I., Kubasov I. A., Shapkin A. V. O neobhodimosti razvitiya vetvi natsionalnyih standar-tov po neyrosetevyim prilozheniyam iskusstvennogo intellekta, vostrebovannyih MVD Rossii // Vestnik MVD Rossii. — 2021. — # 1. — S. 127—133.
8. Shapkin A. V., Kubasov I. A., Ivanov A. I. Razvitie otechestvennogo neyrosetevogo iskusstvennogo intellekta v zaschischennom ispolnenii // Vestnik Voronezhskogo instituta FSIN Rossii. — 2019. — # 4. — S. 132—144.
9. «Teoreticheskie issledovaniya po sozdaniyu kompleksa tehnologicheskih resheniy (iskusstvennyiy intellekt) dlya obrabotki bolshih dannyih v sfere vnutrennih del» : otchet o nauchno-issledo-vatelskoy rabote (zaklyuchitelnyiy), shifr: «Semantika» / FKU NPO «STiS» MVD Rossii, ruk. I. A. Kubasov. — M., 2021. — 240 l. # gosregistratsii 07207009.
10. Kubasov I. A., Lekar L. A., Kondruschen-kov O. M. Perspektivnyie napravleniya primeneniya metodov analiza bolshih dannyih v informatsionno-analiticheskom obespechenii operativno-rozyisknoy deyatelnosti // Strategicheskoe razvitie sistemyi MVD
Rossii: sostoyanie, tendentsii, perspektivyi : sbornik statey mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii; pod obsch. red. I. G. Chistoborodova, A. L. Sitkovskogo, V. O. Lapina. — M., 2020. — S. 436—442.
Rossii // Ohrana, bezopasnost, svyaz. — 2020. —
12. Shapkin A. V., Kubasov I. A., Konyushev V. V. MVD Rossii: doroga k iskusstvennomu intellektu // Iskusstvennyiy intellekt (bolshie dannyie) na sluzhbe politsii : sbornik statey mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii (28 noyabrya 2019 g.). — M., 2019. — S. 236—243.
# 5—3. — S. 210—217.
11. Kubasov I. A. Problemnyie voprosyi i na-pravleniya razvitiya edinoy sistemyi informatsionno-analiticheskogo obespecheniya deyatelnosti MVD
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРЕ
Кубасов Игорь Анатольевич. Главный научный сотрудник ФКУ НПО «СТиС» МВД России, профессор кафедры информационных технологий Академии управления МВД России. Доктор технических наук, доцент.
Академия управления МВД России.
E-mail: [email protected]
Россия, 111024, г. Москва, ул. Пруд Ключики, 2. Тел. 8 (916) 157-34-95.
Kubasov Igor Anatolyevich. Chief researcher of the FKU NPO "STIS" of the Ministry of Internal Affairs of Russia, Professor of the chair of Information Technologies of the Academy of Management of the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation.. Doctor of Technical Sciences, Associate Professor.
Academy of Management of the Ministry of the Interior of Russia.
E-mail: [email protected]
Work address: Russia, 111024, Moscow, Prud Klyuchiki Str., 2. Tel. 8 (916) 157-34-95.
Ключевые слова: технологии искусственного интеллекта; системы искусственного интеллекта; цифровая экосистема; цифровая трансформация.
Key words: artificial intelligence technologies; artificial intelligence systems; digital ecosystem; digital transformation.
УДК 004.838.2
