CC BY
3712. Гимпельсон В. Е., Капелюшников Р., Рощин С. Ю. Российский рынок труда: тенденции, институты, структурные изменения / ВЕ Гимпельсона, РИ Капелюшни-кова, СЮ Рощина. - М.: ЦСР, НИУ ВШЭ. - URL: https://csr. ru/wpcontent/uploads/2017/03/Doklad_trud. pdf (дата обращения: 13.11.2022).
13. Кубаткина А. С. Состояние рынка труда молодежи и проблема безработицы среди молодежи в РФ / А. С. Кубаткина, Д. А. Храмцова // Молодой ученый. - 2019.
- № 4 (242). - С. 231-233. - URL: https://moluch.ru/archive/242/56021/.
14. Габбазова Н. Р., Коротаева Т. В. Изменения на рынке труда в связи с пандемией COVID-19 //Самарский государственный экономический университет. - 2020. -С. 32-35.
15. Земцов Д. И., Яськов И. О. Неформальные студенческие объединения в условиях пандемии COVID-19 // Вопросы образования / Educational Studies Moscow. -№ 4. - 2021. - С. 97-116. - URL - https://doi.org/10.17323/1814-9545-2021-4-97-116.
16. Achdut N., Refaeli T. Unemployment and Psychological Distress among Young People during the COVID-19 Pandemic: Psychological Resources and Risk Factors // International Journal of Environmental Research and Public Health. - 2020. - Vol. 17. No 19.
- Pp. 1-21.
17. Федеральный закон от 30.12.2020 N 489-ФЗ «О молодежной политике в Российской Федерации» // КонсультантПлюс [Информационноправовой портал]. - URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_372649/ (дата обращения: 27.05.2022).
18. Программа для когнитивного моделирования и анализа социально-экономических систем регионального уровня. Авторы: Горелова Г.В., Калиниченко А.И., Кузьминов А.Н.. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ N 2018661506 от 07.09.2018.
19. Программный модуль преобразования данных мониторинга природных явлений в прибрежных зонах в формат когнитивной имитационной модели экосистемы. Авторы: Горелова Г.В., Калиниченко А.И., Мельник Э.В. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2018661506. 17.06.2020.
УДК 165.5
doi:10.18720/SPBPU/2/id23-62
Ткачева Ирина Викторовна,
старший преподаватель, канд. филос. наук
ВЛИЯНИЕ КОГНИТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ НА СТАНОВЛЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Россия, Таганрог, Южный Федеральный Университет, itkacheva@sfedu.ru
Аннотация. Исследование искусственного интеллекта строится на основе предположения, что каждый аспект обучения человека, или другие характеристики его интеллекта могут быть таковыми, что появится возможность создания машины, имитирующей человеческий интеллект. Междисциплинарные и трансдисциплинарные исследования когнитивных процессов стали важнейшим условием более глубокого изучения интеллекта человека. Создание искусственного
интеллекта в его сильной версии не представляется возможным, т. к. мир человека слишком многомерен, не может быть сведен к даже самым сложным алгоритмам.
Ключевые слова, когнитивные процессы, искусственный интеллект, машинное обучение, эксперимент Тьюринга, сильная версия искусственного интеллекта, слабая версия искусственного интеллекта, алгоритмизация мышления.
Irina V. Tkacheva,
Senior Lecturer, PhD in Philosophy
THE INFLUENCE OF COGNITIVE PROCESSES ON THE DEVELOPMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Southern Federal University, Taganrog, Russia, itkacheva@sfedu.ru
Abstract. The study of artificial intelligence is based on the assumption that every aspect of human learning, or other characteristics of its intelligence, can be such that it will be possible to create a machine that mimics human intelligence. Interdisciplinary and transdisciplinary studies of cognitive processes have become the most important condition for a deeper study of human intelligence. The creation of artificial intelligence in its strong version is not possible, because the human world is too multidimensional, it cannot be reduced to even the most complex algorithms.
Keywords: cognitive processes, artificial intelligence, machine learning, Turing experiment, strong version of artificial intelligence, weak version of artificial intelligence, algorithmization of thinking.
Термин искусственный интеллект, впервые ввел в обиход Джон Маккарти на знаменитой Дартмутской летней конференции, прошедшей в 1956 году посвященной механизации интеллекта. Он впервые сравнил компьютер с человеческим мозгом. «Мы предлагаем провести двухмесячное исследование искусственного интеллекта с участием 10 человек летом 1956 года в Дартмутском колледже в Ганновере, штат Нью-Йорк. Хэмпшир. Исследование должно продолжаться на основе предположения, что каждый аспект обучения или любая другая характеристика интеллекта в принципе могут быть таковыми, что можно создать машину, имитирующую его. Будет предпринята попытка выяснить, как заставить машины использовать язык, формировать абстракции, и концепции, решать виды проблем, которые теперь предназначены для людей, и улучшать себя. Мы считаем, что значительный прогресс может быть достигнут в одной или больше из этих проблем, если тщательно подобранная группа ученых поработает над этим вместе в течение лета. [7, с. 1] Данное событие было решающим, и большинству из его участников понравился не только новый термин, но и наратив всей конференции, что привело к формированию новой отрасли научного знания получившей название «искусственный интеллект», а в дальнейшем возникновения машинного обучения.
Приступая к изучению искусственного интеллекта необходимо обратить внимание, на данный термин. Искусственный интеллект: artificial от artifice [2, C.35] — изобретение, хитрость, ловкость, и intelligence [2, с. 377] — ум, рассудок, смышлёность. Для обозначения термина интеллект в английском языке используется иной термин intellect, а не intelligence. А.В.Остроух в своей монографии «Введение в искусственный интеллект», определяет искусственный интеллект (ИИ) — как одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппа-ратнопрограммных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными, задачи, общаясь с компьютером на ограниченном подмножестве естественного языка. [3, с.7] В результате становления нового направления науки связанного с созданием искусственного интеллекта, когнитивные науки, к которым принято относить — нейронауки, психологию, философию, лингвистику, вышли на новый виток своего развития.
Именно достижения и открытия в этих дисциплинах привели к тому, что искусственный интеллект как отдельная отрасль научного знания, получил почву для дальнейшего развития и стал неотъемлемой частью современной жизни, частью которой является цифровой мир. Технологии ИИ, например самообучающиеся системы, — уже сейчас привычный инструмент для распознавания речи, перевода, моделирования поведения, роботизированного управления, оценки рисков и др. По расчетам McKinsey, эти технологии к 2025 году принесут более 50 триллионов долларов. Если прогноз верен, в ближайшее время стоит ожидать значительного увеличения объемов инвестиций [6, с.11].
Для того чтобы понять, что же такое искусственный интеллект в классическом понимании, необходимо обратится к эксперименту Тьюринга, который он назвал игрой в имитацию. Суть данной игры заключается в том, что участники, задавая друг другу вопросы, должны определить, кто из вопрошаемых мужчина, а кто женщина. Причем участники не видят и не слышат друг друга, а вопросы печатаются на бумаге. И в итоге автор проводит мысленный эксперимент, и на место живого игрока помещает «машину» и далее пытается ответить на следующие вопросы. «Будет ли исследователь ошибаться в своих выводах столь же часто, как тогда, когда в игре участвовали реальные мужчина и женщина?» [5, с. 7] И в итоге задает свой самый знаменитый вопрос, а «может ли машина мыслить?» Далее автор считает, что попытка выдать себя за машину обязательно окажется провальной. Ведь «все мгновенно станет понятно по замедленности расчетов и по ошибкам в арифметических вычислениях. Кроме того, машины, возможно, обладают чем-то, что можно описать как мышление, но это мышление принципиально отлича-
ется от человеческого.» [5, с. 11-12] Даже самые сложные машины, предназначенные для работы в тяжелых, экстремальных условиях не в состоянии справиться с простыми задачами, посильными даже детям, например завязывание шнурков.
Естественно, что, моделируя искусственный интеллект ученные все больше и больше стали пытаться понять, а как же работает естественный интеллект человека. Проблемы, связанные с естественным интеллектом, в частности, каким образом наш мозг обрабатывает информацию, является ли она подлинной, или нет, волновали философов с момента возникновения самой философии, постепенно сформировав философию сознания и познания в отдельные направления философского знания.
Говоря о когнитивных процессах, прежде всего, следует обратиться к этимологии термина: когнитивный — от лат. cognitio, что переводится как «знание», «познание». К когнитивным процессам следует относить те процессы, которые связанны с познанием, мышлением, с обработкой информации, которая при помощи органов чувств поступает из внешнего мира. Хотелось бы, прежде всего, отметить, что данное понятие включает в себя два аспекта. Во-первых, это знание, которое уже у нас имеется. И познание, т. е. каким образом информация, поступающая из окружающего мира, становится знанием.
Интенсивность исследований в области искусственного интеллекта, естественного интеллекта, мозга, сознания не падет, а возрастает с каждым годом. Междисциплинарные и трансдисциплинарные исследования когнитивных процессов стали не только мировым трендом, но и важнейшим условием более глубокого изучения объекта. Как справедливо замечает российский исследователь И. В. Лысак «именно интеграция естественнонаучного и гуманитарного знания на основе прочного методологического фундамента может открыть новые перспективы в изучении человека» [1, с. 136].
Искусственный интеллект принято понимать в двух смыслах. В сильной, и его слабой версии. Данное разделение было предложено Д. Сёрлом в его работе «Сознание, мозг и программы» [4, с. 376]. С точки зрения сильной версии, искусственный интеллект подобен естественному интеллекту человека. В слабой версии, искусственный интеллект, не тождественен естественному интеллекту человека и может лишь воспроизводить некоторые интеллектуальные возможности человека.
Заключение
На наш взгляд создание искусственного интеллекта в сильной версии не представляется возможным, даже в далеком будущем, т.к. мир человека слишком многомерен, включает в себя не только рациональную, и эмоциональную составляющую, и не может быть сведен к даже самым
сложным алгоритмам, и включает в себя систему культурных норм, ценностей, смыслов, отношений, которые могут быть сформированы только в человеческом обществе.
Список литературы
1. Лысак И. В. Междисциплинарность и трансдисциплинарность как подходы к исследованию человека // Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики. - 2014. -№ 6-2(44). - С. 136.
2. Мюллер В. К. Новый англо-русский словарь. - М., 2002. - С. 35.
3. Остроух, А.В. Введение в искусственный интеллект. монография. - Красноярск. Научно-инновационный центр, 2020. - С. 7.
4. Сёрл Д. Сознание, мозг и программы // Аналитическая философия. становление и развитие. - М., 1998. -376 с.
5. Тьюринг А. Вычислительные машины и разум / Алан Тьюринг; [пер. с англ. К. Королева]. - М.: Издательство АСТ, 2018. - С. 7.
6. Что мы думаем о машинах, которые думают. Ведущие мировые ученые об искусственном интеллекте / Джон Брокман. - М.: Альпина нон фикшн, 2017.
7. A proposal for the Dartmouth summer research project on artificial intelligence / J. McCarthy, M. L. Minsky, N. Rochester, C.E. Shannon. 31 August 1955.
УДК 332.1
doi:10.18720/SPBPU/2/id23-63
Лесничая Марина Александровна.,
доцент Южного Федерального университета
ОЦЕНКА УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ (НА ПРИМЕРЕ РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ)
Россия, Таганрог, ФГАОУ ВО «Южный Федеральный Университет», grezinam@yandex.ru
Аннотация. В работе представлены результаты оценки уровня жизни населения и степени влияния цифровых технологий на благосостояние жителей Ростовской области. Для проведения исследования была разработана авторская система показателей, использовался когнитивный подход и аналитическая программная система (ПСКМ). В исследовании сделан вывод о том, что цифровые технологии приведут к значительному изменению структуры трудовой занятости населения, поэтому необходимо использовать преимущества цифровизации, вывести национальную экономику и социальную сферу страны на уровень, соответствующий новой технологической эпохе.
Ключевые слова. уровень и качество жизни, цифровые технологии, когнитивное моделирование, ориентированный граф, положительный импульс.
