Научный архив: статьи

Ключевым словом мировой литературы является любовь - оно начало начал человеческого бытия. В результате новой технологической революции на этот статус претендует новое словосочетание - искусственный интеллект. В статье обозначены основные подходы к определению понятий «любовь» и «искусственный интеллект», осуществлена попытка обнаружения возможных точек сопряжения между ними.

В статье рассматривается искусственный интеллект (ИИ), ставится задача сопоставить ИИ и интеллект человека, выяснив их особенности, исходя из таких оснований, как способность человека и машины к пониманию, интуиции, воображению, познанию и мышлению. Определено, что ИИ способен к функционированию в качестве кибернетической системы, но он не обладает возможностью к порождению мира идеального. Показано, что отсутствие такой способности ИИ делает невозможным сближение системы человеческого интеллекта и ИИ, которые принципиально различаются.

Статья посвящена монографии «Социально-технологический дискурс в теориях и практиках цифрового тренда» под редакцией Н. Г. Багдасарьян. Рассмотрены особенности развития искусственного интеллекта, распространения цифровизации и роботизации. Подчеркнуты риски и последствия их бесконтрольного внедрения в процессы социальной жизни.

Восприятие человеком автономных машин представляет собой сложный процесс, который не поддается инженерным вычислениям, а расчет на принятие апостериорных решений опасен. В статье изучена история автоматизации транспортных средств, определены основные типы взаимодействия беспилотных автомобилей с окружающей средой, рассмотрены особенности социального восприятия беспилотных автомобилей и роль человека в процессе вождения.

В статье представлен анализ материалов круглого стола «Киборгизация: новые вызовы для современной системы управления», проведенного Олегом Гуровым в МГИМО в октябре 2024 года. В мероприятии приняли участие ведущие российские и зарубежные эксперты из различных областей науки и практики для междисциплинарного обсуждения процессов слияния человеческого и технологического. Рассмотрены ключевые аспекты киборгизации в контексте медицины, образования, кибербезопасности, психотерапии и социальной роботехники. Особое внимание уделено этическим вопросам внедрения технологий, проблемам регулирования процессов киборгизации и определению допустимых границ технологической модификации человека. Представлены результаты практического опыта применения нейротехнологий, бионического протезирования и систем искусственного интеллекта. Проанализированы культурно-специфические особенности восприятия новых технологий в разных странах. Сформулирована необходимость выработать сбалансированный подход к определению границ технологической трансформации человека и степени признания субъектности киборгизированных сущностей.

В статье рассмотрено влияние искусственного интеллекта на ключевые отрасли российской экономики и социальной сферы, включая здравоохранение, сельское хозяйство, транспорт, промышленность и строительство. Данные сферы определены как приоритетные отрасли для внедрения ИИ до 2024 года Министерством экономического развития РФ и Национальным центром развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ. Целями исследования являются анализ текущего состояния внедрения ИИ в выбранных отраслях, оценка потенциала и перспектив использования ИИ в этих сферах, выявление основных барьеров и вызовов, связанных с внедрением ИИ, а также изучение успешных примеров применения ИИ в российской экономике. Проведен анализ нормативных документов, регулирующих развитие ИИ в России, с акцентом на Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490, а также теоретических и эмпирических источников. Особое внимание уделено современным версиям ИИ, таким как GPT-4o, и их роли в модернизации и оптимизации различных процессов. В статье исследуются гипотезы о возможных негативных последствиях стремительного внедрения ИИ, включая опасения, высказываемые такими известными критиками ИИ, как Элиезер Юдковский, Илон Маск и Стив Возняк, и рассматриваются вызовы, с которыми сталкиваются предприятия. При этом учитываются данные о текущем уровне внедрения ИИ в России, который, по оценкам экспертов, составляет около 32% в среднем по отраслям экономики. Описаны примеры успешного применения ИИ, а также выявлены основные препятствия и перспективы его использования в российской промышленности и других секторах. Особое внимание уделяется наиболее востребованным технологиям ИИ, таким как интеллектуальные системы поддержки принятия решений и компьютерное зрение, которые, согласно данным Национального центра развития искусственного интеллекта, используются в 71% и 69% случаев соответственно.

Рассматривается динамика медленных переменных в развитии человечества. На эту динамику принципиальное влияние может оказать развитие и тотальное внедрение систем искусственного интеллекта (ИИ). Этот процесс может сыграть роль «черного лебедя», пользуясь терминологией Нассима Талеба, в развитии мировой цивилизации. Внедрение ИИ можно сравнить с распространением книгопечатания в Средневековье. Но если последнее произошло в традиционной фазе истории человечества, то первое реализуется в постиндустриальной фазе и может иметь совершенно другие последствия. Управление рисками природных катастроф, техногенных аварий и социальных нестабильностей предполагает анализ всего набора возможных ситуаций, включая самые неблагоприятные. Одна из них на основе системного анализа, математического моделирования и теории самоорганизации рассматривается в настоящей работе. Показывается, что развитие ряда существующих тенденций может привести к кризису техносферы, неспособности следующих поколений удержать достигнутый уровень технологий и культуры. Использование ИИ может оказаться «подарком Люцифера» для человечества. Дьявол дарит желаемое, но при этом меняет реальность так, что этот дар обесценивается, а другие сущности, которыми он снабдил, делают жизнь людей гораздо хуже, чем до этой сделки. В работе предлагаются изменения в культурной, образовательной, научной стратегии, которые могут переломить опасные тенденции и изменить сценарий развития и использования ИИ.

Каждый год в том или ином регионе мира происходят стихийные бедствия (сильные разливы рек, прорывы дамб и плотин, землетрясения, бури и ураганы, лесные и торфяные пожары). В данной статье проведена систематизация подходов к оценке возможности применения искусственного интеллекта (ИИ) при стихийных бедствиях. Авторами впервые дана систематизация рисков применения данной технологии для управления при стихийных бедствиях. Кластеризация рисков проведена на основе предложенной Международным союзом электросвязи методологии по выделению четырех этапов в рамках цикла управления стихийными бедствиями (предупреждение (mitigation), готовность (preparedness), реагирование на стихийное бедствие (response), восстановление (recovery)). В работе показано как использование ИИ при управлении в рамках стихийных бедствий позволяет, с одной стороны, повышать эффективность деятельности специалистов на всех четырех выделенных этапах. С другой стороны, кластеризация рисков применения ИИ в рамках данной предметной области с точки зрения этапов управления позволяет выделить три основные направления дальнейшей работы связанных с качеством данных, оптимальным оснащением ИКТ инфраструктурой.

В работе ставится и проблема формирования дискретных представлений непрерывных процессов интеллектуальными системами различной природы. Выделяются несколько философских подходов, таких как монизм, сенсуализм, дуализм, физикализм, бихевиоризм, кибернетика и семиотика, которые предлагают разные интерпретации трансформации непрерывных процессов в их дискретные представления интеллектом и сознанием. Обсуждаются недостатки существующих теорий в объяснении механизмов, которые приводят к формированию дискретных представлений. Введение в представления междисциплинарных исследований искусственного интеллекта (ИИ) и когнитивных наук категории дискретизации, заимствованной из цифровой обработки сигналов, позволяет предложить новый взгляд на функции естественного и искусственного интеллекта, в котором дискретизация становится ключевой функцией ИИ, осуществляющей преобразование непрерывных процессов в их дискретные представления. Проводится аналогия между дискретизацией в сознании и механизмами, используемыми в искусственном интеллекте, подчеркивая важность формирования дискретных представлений в процессе восприятия и интеллектуальной обработки информации. Обсуждение принципа неопределенности Гейзенберга в контексте дискретизации показывает, как дискретизация в процессе восприятия может привести к потерям информации и возникновению неопределенности в системах искусственного интеллекта. Концепция дискретизации может существенно углубить наше понимание того, как происходит обработка информации в сознании, как формируются уникальные ощущения и качества воспринимаемого мира, а также как данные процессы связываются с идеями самоорганизации и странных петель, предложенными Дагласом Хофштадтером. Обсуждение понятия квалиа приводит к аргументированию положений о том, что квалиа как совокупность осознанного субъективного опыта необходимо содержит функцию дискретизации как составную часть организации субъективных восприятий. Если это представление верно, то философский зомби в мысленном эксперименте Чалмерса становится принципиально невозможным, а его критика физикализма и материализма предстает неубедительной. Исследование открывает новые возможности в изучении взаимодействия между непрерывным и дискретным, предлагая направления для будущих исследований в философии сознания, искусственном интеллекте и когнитивных науках.

Начиная с 2014 года уже несколько систем искусственного интеллекта получили официальные назначения на управленческие позиции в международных компаниях. Таким образом можно говорить о том, что в настоящее время происходит смена парадигмы принятия управленческих решений: от ситуации, когда искусственный интеллект просто служит инструментом поддержки директоров или комитетов совета директоров мы переходим к ситуации, когда искусственный интеллект управляет процессом принятия решений. Один из ключевых вопросов сейчас заключается в том, стоит ли вообще заниматься правом как вычислением. Качественное вычислительное право является жизненно важным условием для успешного развития современной человеческой цивилизации. Необходимость создания алгоритмического законодательства для технических систем уже рассматривалась знаменитыми математиками, в частности Готфридом Лейбницем и Пьером Лапласом. Несмотря на то, что великие мыслители прошлого смогли предвидеть основные принципы, которые могут стать основой для построения рассуждений техническими системами, в свое время они не обладали необходимыми техническими и общественно-социальными инструментами. В статье предлагается методика создания справочника (словаря) по формулированию алгоритмических основ управленческих решений. Рассматриваемая модель справочника (словаря) имеет своей целью предложить справочную основу для формирования политик для автономных систем ИИ, которая позволит всем заинтересованным пользователям выражать информированное согласие или несогласие с принимаемыми системами ИИ решениями. Насколько известно автору, это первая модель справочника (словаря) по моделированию алгоритмических решений автономных систем ИИ для целей корпоративного управления.

Автор представляет гипотезу о том, что отсутствие фокуса на сравнении искусственного с человеческим интеллектом позволит усилить работу, связанную как с разработкой систем ИИ и доверием к таким системам. Антропоцентризм, по мнению автора, накладывает на доверие к ИИ определенные ограничения, а следовательно ограничивает потенциал принятия и развития технологии. В связи с этимпроанализированы и критически оценены предпосылки сравнения функций искусственного интеллекта со способностями человека: от наследия философских концепций из теории коммуникаций и философии сознания до влияния филологических и психологических предпосылок. Автором предложены аргументы за разрыв фокуса на сравнении функций искусственного интеллекта с человеческими способностями: аргумент теоретической возможности не зависящего от биологического субстрата интеллекта, о неполноте человеческого интеллекта, о достаточности изобретения ИИ, сравнимого с другими биологическими существами для глобального влияния на жизнь человека, а также о смене платформы, обуславливающей антропоцентричность. Также приведены примеры концепций современных философов указывающих на то, что больший прогресс технической и философской мысли мог бы быть достигнут в условиях отказа от антропоцентрической модели.

Технологии машинного обучения существенно расширяют возможности человека в области предсказания ольфакторных свойств веществ на основе их химической структуры, однако полученные данные носят вероятностный характер и допускают субъективизм, поскольку ключевым интерпретатором ольфакторных стимулов является человек. Способность искусственных нейронных сетей к самоорганизации, развитию и целенаправленному поведению позволяет говорить об их сходстве с живой материей, в связи с чем актуальным становится вопрос о границах ответственности за принятие решений на основе результатов обработки ольфакторной информации искусственным интеллектом.