DOI: 10.33917/es-5.197.2024.70-79

В настоящее время тема супер-ИИ (Artificial General Intelligence or AGI) заполонила мировую прессу. Одни очарованы невероятными возможностями вплоть до создания будущего глобального правительства, другие опасаются прихода чуждого разума, способного вытеснить человека. Авторы показывают, что, как водится, обе позиции бьют мимо цели. Нет сомнения, что ИИ — это принципиально новый инструмент. Поэтому он может быть как исключительно полезен, так и безмерно опасен в зависимости от его применения. Одно ясно — произошла утеря невинности и отмотать назад не получится. Мир входит в новую фазу развития с огромным потенциалом. Однако переходный период грозит еще большими опасностями, чем первая половина XX в., когда приход двигателя внутреннего сгорания на смену паровику привел к драматическим сдвигам в экономике и смене политического доминирования на фоне двух мировых войн. По мере падения темпов роста индустриальной производительности растет финансиализация, угнетая «реальный» сектор, падает демография, а мир сползает в войны за доминирование на фоне угасания индустриального общества XX в.

Источники:

1. Бадалян Л.Г., Криворотов В.Ф. Индустриальные Средние века, или Есть ли жизнь после индустриального капитализма? Часть I // Российский экономический журнал. 2023. № 3. С. 17–37.

2. Бадалян Л.Г., Криворотов В.Ф. Индустриальные Средние века, или Есть ли жизнь после индустриального капитализма? Часть II // Российский экономический журнал. 2023. № 4. С. 4–23.

3. Corsini R.J. The Dictionary of Psychology. L.: Routledge, 2016. P. 494.

4. Davidson H. Alfarabi, Avicenna, and Averroes, on Intellect // Oxford University Press. 1992. P. 6.

5. Colman A.M. A Dictionary of Psychology (3rd ed.) // Oxford [etc.]: Oxford University Press, 2008.

6. Sangha N. Instinct, Intellect, Intelligence, Intuition [Электронный ресурс]. Occult Mysteries. 2015. URL: https://occult-mysteries. org/intelligence.html

DOI: 10.33917/mic-5.118.2024.14-25

Искусственный интеллект и естественный интеллект – это два типа интеллекта, которые сосуществуют сегодня в мире. Несмотря на то, что искусственный интеллект до сих пор мало изучен, он представляет собой технологию, которая меняет все сферы деятельности человека. Это универсальный инструмент, который позволяет людям переосмыслить то, как мы интегрируем информацию, анализируем данные и используем полученные знания для улучшения процесса принятия решений. Данное исследование анализирует области, где искусственный интеллект и естественный интеллект уникальны. Также выявляет положительное значение искусственного интеллекта для естественного интеллекта. Алгоритмы искусственного интеллекта не похожи на пассивные машины, способные только на механические или заранее определенные реакции. Искусственный интеллект объединяет информацию из множества различных источников, мгновенно анализирует материал и выводит результаты информации. Форма данных может разниться и выступать в виде цифровой информации, спутниковых изображений, визуальной информации, текста или неструктурированных данных. Благодаря масштабным улучшениям в системах хранения, скорости обработки и аналитических методах искусственный интеллект способен на невероятную сложность анализа и принятия решений. В статье выявлены основные различия и схожие черты в характеристиках искусственного интеллекта и естественного интеллекта, а также исключительные возможности данных понятий. Не взирая на то, что естественный интеллект наделен творческой составляющей, которую пока ничто не в силах вытеснить, искусственный интеллект уже меняет мир и выступает помощником естественного интеллекта. Искусственный интеллект – это не футуристическая концепция, а скорее то, что существует сегодня, интегрируется и внедряется в различные сектора. Сюда входят такие области, как финансы, национальная безопасность, здравоохранение, судопроизводство, транспорт, строительство, промышленность. Существует множество примеров того, как искусственный интеллект уже оказывает влияние на мир и существенно расширяет человеческие возможности.

DOI: 10.33917/es-4.196.2024.46-53

Целью данной статьи является обнаружение критериев влияния технологий искусственного интеллекта в платежных системах на сознание населения как их основного пользователя. При анализе технологий использовались методы научного анализа: метод анализа и синтеза, абстрагирования, обобщения, описания, индукции, дедукции. Проведена оценка внедрения и влияния технологий, базирующихся на искусственном интеллекте. Показано, что на текущий момент возникла ситуация, когда инструментарий искусственного интеллекта получил возможность манипулировать человеческим сознанием. Результатом ускоренного развития взаимодействия людей в виртуальном пространстве являются как положительные, так и отрицательные последствия использования технологий искусственного интеллекта в платежных системах в рамках новой социальной реальности. На основании выявленных преимуществ и недостатков были обнаружены и выделены критерии воздействия технологий искусственного интеллекта на сознание населения.

Источники:

1. Величковский Б.Б. Сознание [Электронный ресурс]. Большая российская энциклопедия. URL: https://bigenc.ru/c/soznanief1153b

2. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения [Электронный ресурс]. НИУ ВШЭ. 2021. 5 марта. URL: https://hsbi.hse.ru/articles/tekhnologii-iskusstvennogo-intellekta-imashinnogo-obucheniya/

3. 12 вариантов использования ИИ и машинного обучения в финансах [Электронный ресурс]. Генеративный анализ данных. 2020. 10 апреля. URL: https://zephyrnet.com/ru/12-use-cases-of-aiand-machine-learning-in-finance/

4. Федоров Д. Что такое NLP? [Электронный ресурс]. Реновацио. 2023. URL: https://реновацио.рф/media/natural-languageprocessing

5. Вот положение НЛП в финансах. Ты должен знать [Электронный ресурс]. Shaip. 2023. 26 октября. URL: https://ru.shaip. com/in-the-media/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-youneed-to-know/

DOI: 10.33917/es-3.195.2024.68-79

В данной работе продолжается рассмотрение модельно-ориентированного системного инжиниринга [1–3] и в то же время представлен подход упорядочения и последовательного комплексного дополнения форматов MBSE по принципу «от более простого к более комплексному» с последующим изучением возможности включения рассмотренных форматов моделирования в инструментальные платформы цифрового инжиниринга. Главным фокусом является системная упорядоченность и логичность представления подхода при том понимании, что в предметной области существует широкий спектр несовпадающих определений (известный эффект словаря строителей Вавилонской башни).

Источники:

1. Кондратьев В.В. Модельно-ориентированный системный инжиниринг 2.0. М.: МФТИ, 2021.

2. Гаричев С.Н., Горбачев Р.А., Давыденко Е.В., Джапаров Б.А., Кондратьев В.В. Модельно-ориентированный инжиниринг физико-технических, информационных и интеллектуальных систем // Труды МФТИ. 2022. Т. 14. № 2.

3. Кондратьев В.В., Тищенко Е.Б. Архитектурный инжиниринг гибридных моделей, включающих цифровые двойники и машинное обучение // Экономические стратегии. 2023. № 5(191). С. 94–99.

4. Семин А.Н., Тищенко Е.Б., Кислицкий М.М., Курдюмов А.В. Развитие методологических положений проектного управления в сфере обеспечения технологического суверенитета АПК // Фундаментальные и прикладные исследования кооперативного сектора экономики. 2022. № 4. С. 3–10.

5. Кондратьев В.В., Лоренц В.Я. Даешь инжиниринг! 2-е изд., пераб. и доп. М.: Эксмо, 2007 (Навигатор для профессионала).

6. Романов А.А. Прикладной системный инжиниринг. М.: ФИЗ-МАТЛИТ, 2015.

7. Боровков А.И., Бурдаков С.Ф., Клявин О.И., Мельникова М.П., Михайлов А.А., Немов А.С., Пальмов В.А., Силина Е.Н. Компьютерный инжиниринг: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2012.

DOI: 10.33917/es-3.195.2024.50-59

Инновации — ключевой фактор развития современной экономики. В то же время стратегическое планирование в контексте инновационного развития является первоочередным шагом к научно-технологическому лидерству и суверенитету. В современном мире ключевые державы вкладывают колоссальные средства в гонке за лидерство в сфере искусственного интеллекта — определяющей инновации на ближайшие годы и десятилетия. К настоящему моменту большинство стран уже сформировали свое стратегическое видение развития этой сферы, в том числе и Россия. Если рассматривать технологии искусственного интеллекта не просто как способ автоматизации производственных процессов, а как инструмент для трансформации всей экономики за счет синергетического эффекта от внедрения этих технологий, то первостепенным становится вопрос о текущей роли ИИ в стратегировании инноваций.

Анализ взаимосвязи документов стратегического планирования и Национальной стратегии развития ИИ позволит определить ее место в существующей иерархии стратегических документов и, как следствие, определить потенциал стратегии в стимулировании инновационного развития России и трансформации экономики.

Источники:

1. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» [Электронный ресурс]. Гарант. URL: https://base.garant.ru/72838946

2. Портер М. Конкурентная стратегия. Методика анализа отраслей конкурентов. М.: Альпина Паблишер, 2015. 435 с.

3. Хамел Г., Прахалад К.К. Конкурируя за будущее. Создание рынков завтрашнего дня. М.: Олимп-Бизнес, 2014. 288 с.

4. Квинт В.Л. Концепция стратегирования. Кемерово: Кемеровский государственный университет, 2022. 170 с. DOI:

DOI: 10.33917/es-2.194.2024.42-53

Если физическая основа естественного интеллекта — это человеческий мозг, то физической основой для искусственного интеллекта (ИИ) являются компьютеры. В настоящее время процессы создания ИИ на базе компьютерных технологий развиваются по двум основным направлениям — логическому и нейроморфному.

Логический подход направлен на создание компьютерных систем, предназначенных для решения одной или некоторого ограниченного множества «интеллектуальных» задач (то есть задач, решение которых потребовало бы интеллекта, если бы их решал человек). Нейроморфный подход направлен на создание компьютерных систем, имитирующих работу человеческого мозга, и в конечном итоге на создание его искусственного аналога.

Источники:

1. Yangging Jia. Technical Report. No. VCB/EECS 2014-93, Berkley.

2. Kalyaev I.A., Levin I.I., Semernikov E.A., Shmoilov V.I. Reconfigurable Multipipeline Computing Structures. Nova Science Publishers, Inc. USA. 2012. 340 p.

3. Гузик В.Ф., Каляев И.А., Левин И.И. Реконфигурируемые вычислительные системы / Под общ. ред. И.А. Каляева. Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2016. 472 с.

4. Каляев И.А., Левин И.И. Реконфигурируемые вычислительные системы на основе ПЛИС. Ростов н/Д: Изд-во ЮНЦ РАН, 2022. 475 с.

5. Spall J., Guo X., Barrett T.D., Lvovsky A.I. Fully reconfigurable coherent optical vector-matrix multiplication. Optics Letters, 45, 5752–5755 (2020).

6. Tait A.N., de Lima T.F., et al. Neuromorphic photonic networks using silicon photonic weight banks. Scientific Reports, 7, 7430 (2017).

7. Shen Y., Harris N.C., et al. Deep learning with coherent nanophotonic circuits. Nature Photon, 11(7), pp. 441–446 (2017).

8. Головастиков Н.В., Дорожкин П.С., Сойфер В.А. Интеллектуальные технические системы на основе фотоники // Ontology of Designing. 2021. Vol. 11. P. 422–436.

9. Михайлов А.Н., Грязнов Е.Г., Лукоянов В.И., Коряжкина М.Н., Борданов И.А., Щаников С.А., Тельминов О.А., Иванченко М.В., Казанцев В.Б. На пути к реализации высокопроизводительных вычислений в памяти на основе мемристорной электронной компонентной базы // Физмат. 2023. Т. 1. № 1. С. 42–64. DOI: 10.56304/S0000000023010021

DOI: 10.33917/es-1.193.2024.84-85

Предисловие научного редактора к коллективной монографии «Прагматическая аналитика». Печатается в сокращении.

Оригинал: Прагматическая аналитика: Монография // Науч. ред. А.И. Агеев, отв. ред. Н.И. Нехорошкин. М.: Ассоциация развития аналитического потенциала личности, общества и государства («Аналитика»), Евразийский информационно-аналитический консорциум, Международный научно-исследовательский институт проблем управления, 2023. 1066 с.

DOI: 10.33917/es-6.192.2023.134-135

Рецензия на учебник «Научно-технологический прогресс и современные международные отношения», выпущенный Московским государственным институтом международных отношений (университетом) Министерства иностранных дел Российской Федерации (МГИМО МИД России) по инициативе Центра международной информационной безопасности и научно-технологической политики.

В учебнике дана актуальная и структурированная информация и аналитика по отдельным видам технологий с акцентом на их значении для мировой политики.

DOI: 10.33917/es-5.191.2023.78-93

Проведенный анализ сути, содержания и форм сценарного состояния Японии в 2040 г., отраженных в 11-м Научно-техническом прогнозе NISTEP 2019 г., выявил ряд концептуальных диалектических противоречий. Они сводятся к вопросу о допустимости и целесообразности изменения природы человека ради обеспечения его благополучного, безопасного, наполненного смыслом и счастливого существования. Предлагается к дискуссии вывод о неизбежности трансгуманизации человечества в масштабах отдельной страны (Японии) и всего мира, учитывая характер стоящих перед ним больших вызовов. Отмечается возможность удержания их исторического развития в условно-гуманистическом русле, учитывая акцент социальных реформ в Японии, отраженных в 6-м Базовом плане научно-технического и инновационного развития страны, на построении общества наиболее полной реализации и использования интеллектуального потенциала человека.

2. Report on the 5th Science and Technology Basic Plan [Электронный ресурс]. Council on Science, Technology and Innovation. Cabinet office, Government of Japan. December 18, 2015. URL:

https://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/5basicplan_en.pdf

3. Toward Realization of the New Economy and Society — Reform of the Economy and Society by Deepening of the “Society 5.0” — Outline [Электронный ресурс]. Keidanren (Japan Business Federation). April 19, 2016. URL: https://www.keidanren.or.jp/en/policy/2016/029_outline.pdf

4. Мамедьяров З.А. Дорога к «Обществу 5.0» [Электронный ресурс]. Эксперт. 2018. № 44. URL: https://expert.ru/expert/2018/44/doroga-k-obschestvu-5_0/?ysclid=llm6l4drah852037971

5. Уэмура Н.М. «Общество 5.0» — взгляд Mitsubishi Electric [Электронный ресурс]. Экономические стратегии. 2017. № 4. С. 122–131. URL: https://www.inesnet.ru/wp-content/mag_archive/2017_04/es2017-04-122-131_Uemura_Noritsugu.pdf

6. Mitsubishi Electric представила платформу e-F@ctory российским компаниям [Электронный ресурс]. ООО «Мицубиси Электрик (РУС)». 2017. 20 июля. URL:https://ru.mitsubishielectric.com/ru/news/releases/local/2017/0720-a/pdf/170720-a_local_ru_ru.pdf

DOI: 10.33917/es-2.188.2023.24–35

В статье рассматривается схема расширенного воспроизводства по Марксу через призму анализа накопления капитала Розой Люксембург в преломлении влияния инфраструктуры на развитие капитализма. Даны примеры инфраструктуры XXI в., в том числе рассмотрены многосторонние платформы — платежные системы для трансграничных платежей, сопряженные с широкополосным спутниковым доступом в Интернет и средой искусственного интеллекта.

Источники:

1. Кузнецова А.И. Инфраструктура: вопросы теории, методологии и прикладные аспекты современного инфраструктурного обустройства. Геоэкономический подход. М.: КомКнига, 2006. 456 с.

2. Новоселов А.С. Региональные рынки. М.: ТЕРРА, 1999. 476 c.

3. Самуэльсон П., Нордхаус В.М. Экономика. М.: Вильямс,2001. 688 с.

4. Бузгалин А.В., Колганов А.И. Глобальный капитал. М: Едиториал УРСС, 2004. 512 с.

5. Вазюлин В.А. Логика «Капитала» К. Маркса. 2-е изд. М: Современный гуманитарный университет, 2002. 392 с.

6. Гегель Г.В.Ф. Наука логики. СПб.: Наука, 2005. 799 с.

7. Маркс К. Капитал. Т.I–III. М.: Политиздат, 1978. 629 с.

8. Люксембург Р. Накопление капитала. 5-е изд. М. — Л.: Гос. социально-экономическое издательство, 1934. 478 с.

9. Организация экономического сотрудничества и развития, M3 для США [Электронный ресурс] // FRED, Федеральный резервный банк Сент-Луиса. URL: https://fred.stlouisfed.org/series/MABMM301USM189S.

10. Зайденварг В.Е., Подоляк В.И., Сараев В.Н. Основы управления кризисами на рынках угля, газа и электроэнергии. М.: Институт экономических стратегий, 2003. 192 с.

11. Малков С.Ю. Социальная самоорганизация и исторический процесс: Возможности математического моделирования. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. 240 с.

12. Interlinking payment systems and the role of application programming interfaces: a framework for cross-border payments. Basel, Switzerland, Bank for International Settlements, Committee on Payments and Market Infrastructures (CPMI). Report to the G20, 2022, July. 53 p.