НАДЕЖНОСТЬ

Несмотря на то, что современные технологии искусственного интеллекта в значительной степени основаны на машинном обучении, сами по себе алгоритмы машинного обучения стратегией не являются. Стратегией мы будем называть полное описание того, как система будет себя вести при всех возможных обстоятельствах. Наиболее перспективным инструментом, позволяющим автономным системам принимать эффективные решения при управлении корпорациями, представляется теория игр. Учитывая разнообразие проблем, с которыми приходится сталкиваться советам директоров, теория игр, нашедшая свое применение в экономике, политологии, чистой математике, психологии, социологии, маркетинге и финансах, предоставляет возможность обеспечивать автономность системы искусственного интеллекта на основе моделирования эффективной стратегии. Обязательное требование о разработке этичных и легитимных автономных систем искусственного интеллекта может привести к тому, что некоторые дилеммы самой теории игр для автономных систем или не существуют, или изменяют свой смысл.

Цель – конкретизировать понятия «искусственный интеллект» и «сложная проблема», а также рассмотреть современное состояние работ в области применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем.

Методы. Использованы методы контекстного поиска, системного анализа и обобщения информации.

Результаты. Сформулировано ключевое препятствие применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем, заключающееся в отсутствии концептуального и технического решения по представлению междисциплинарных знаний в форме, доступной для обработки и синтеза методами искусственного интеллекта. Обучение ЭВМ на разных массивах данных, но без понимания процесса синтеза, с которым так легко справляется мозг человека, не позволяет искусственному интеллекту претендовать на открытие чего-то нового, принципиально неизвестного, без чего невозможно решение сложных проблем. Нужен универсальный язык, имитирующий процессы человеческого мышления.

Заключение. Выполненный анализ и рекомендации позволяют взглянуть на задачу применения искусственного интеллекта к решению сложных проблем с отличной от принятой в настоящее время точки зрения, опирающейся на использование быстрых алгоритмов поиска (так называемые большие языковые модели). Создание языка-транслятора между различными областями знаний должно способствовать междисциплинарному обмену, развитию творческого мышления, появлению новых идей и генерации инновационных решений в самых разных областях деятельности человека. Развитый язык позволит решать сложные задачи, объединяя различные дисциплины.

Постановка задачи. Многие системы искусственного интеллекта по существу являются системами классификации событий. Они широко используются в предиктивной аналитике. Их роль непрерывно растет при прогнозировании опасных событий на транспорте. Эффективность применения методов искусственного интеллекта в значительной мере зависит от результатов неправильной классификации. Поэтому актуальна задача вычисления или оценки в статистическом смысле вероятности неправильной классификации и определения ее граничных значений. Цель. Оценить границы для комбинированной вероятности неправильной классификации из-за двух различных категорий ошибок: собственно ошибок неправильной классификации и статистических ошибок, возникающих вследствие неправильной классификации. Результаты. Выполнена статистическая оценка порогового значения, которое используется для классификации. Установлены граничные условия для комбинированной вероятности неправильной классификации. Представлено обобщение на N-мерные пространства и на произвольные распределения и формы пороговых поверхностей. Теоретические результаты проиллюстрированы примером практического применения.

В статье предлагается метод формирования выделенного операционного кон- текста при разработке и внедрении автономных систем управления корпорациями на примере автономных систем для совета директоров. Значительную часть операционного контекста для автономных систем управления компаниями составляет регуляторная и правовая среда, в рамках которой корпорации осуществляют свою деятельность. С целью создания специального операционного контекста для автономных систем искусственного интеллекта формулировки локальных нормативных документов могут быть одновременно представлены в двух вариантах: для использования людьми и для использования автономными системами. В таком случае система искусственного интеллекта получает четко очерченный операционный контекст, который позволяет такой системе выполнять функции в рамках необходимых эксплуатационных качеств. Локальные нормативные акты, которые предусматривают специфику совместной работы физических лиц и автономных систем искусственного интеллекта, могут стать базой для формирования основ соответствующего законодательства, регулирующего разработку и внедрение ав- тономных систем.