17 апреля 2019 г. в Общественной палате РФ состоялось расширенное заседание экспертно-дискуссионного клуба Ассоциации аналитических центров «Аналитика» при участии Комиссии ОП РФ по развитию общественной дипломатии, гуманитарному сотрудничеству и сохранению традиционных ценностей. Основной целью мероприятия стало обсуждение вызовов будущего и разработка конструктивных предложений по проблемам искусственного интеллекта, технологий и этики. С ключевым докладом выступил президент фонда «Глобальная этика», основатель и руководитель социальной сети Globethics.net, профессор Базельского университета (Швейцария) Кристоф Штукельбергер
Авторами рассмотрены некоторые аспекты разработки искусственного интеллекта (ИИ), возможности появления искусственного разума и перенесения сознания на новый субстанциональный носитель как одной из целей движения трансгуманизма. Показано, что основой разработки ИИ являются формализуемые (математические) логики, в то время как деятельность человеческого разума (органического единства сознания, подсознания и неосознанного), логика его функционирования не поддаются математической формализации. В связи с этим авторы считают, что создание искусственного разума невозможно, а наиболее перспективной является концентрация научных усилий на исследованиях по разработке искусственного интеллекта высокого уровня. При этом, вероятно, наиболее эффективными могут оказаться искусственные интеллектуальные системы, использующие совокупность гибридных математических логик
1. Бурмистров А.Н., Ильин Ю.В. О возможном влиянии взаимодействия производительных сил и производственных отношений на развитие науки и техники // Экономические стратегии. 2018. № 7. C. 146–157.
2. Отчет Всемирного экономического форума – 2018. Революция роботов [Электронный ресурс] // NNN. Nano News Net. 2018. 22 сентября. URL: http://www.nanonewsnet.ru/news/2018/budushchee-rabochikh-mest-glavnoe-iz-otchetavsemirnogo-ekonomicheskogo-foruma.
3. Скиба И.Р. Проблема искусственного интеллекта: человек и машина [Электронный ресурс] // Neoronus.com. 2018. 29 апреля.URL:https://neuronus.com/stat/1392-problemaiskusstvennogo-intellekta-chelovek-i-mashina.html.
4. Холево А.С. Квантовый предел информации [Электронный ресурс] // Стимул. 2016. URL: https://stimul.online/articles/interview/kvantovyy-predel-informatsii/
5. Пенроуз Р. Новый ум короля. М.: УРСС, 2003. С. 12.
6. Лосев А.Ф. Собр. соч. Т. 6. Хаос и структура. К логическому обоснованию аксиоматики трансфинитов. М.: Мысль, 1997. С. 212.
7. Ильенков Э.В. Диалектическая логика. Очерки истории и теории. М.: Политиздат, 1984. С. 12, 164.
8. Батищев Г.С. Диалектика рефлексивной деятельности и научное познание. Ростов н/Д: Изд-во Ростовского ун-та, 1983. С. 42.
9. Лобастов Г.В. Философия в пространстве науки и культуры. Усть-Каменогорск: МОН РК, 2017. С. 55.
10. Батищев Г.С. Возражение Э.В. Ильенкову: почему антимония разлучается с истиной. М.: Политиздат, 1979.
11. Иванков К.В. Формальные основы диалектики: Материалы семинара «Геометрия и физика». Москва, физический факультет МГУ, 13 марта 2014 г. [Электронный ресурс] // Диалектическая модель мира. URL:http://kivankov.ru/articles/dialectica_formalizm.pdf.
12. Карпенко А.С. К определению логического: традиции и современный взгляд // Вестник ВГГУ, 2007. Вып. 19. C. 12.
13. Лобастов Г.В. В поисках новой теории сознания. Диалектика и проблемы развития науки. Ч. 2. Усть-Каменогорск: МОН РК, 2017. C. 58.
14. Жданов А.А. Адаптивные машины — неизбежное направление развития техники. Задачи и проблемы: Лекции по нейроинформатике. М.: НИЯУ МИФИ, 2010. С. 210, 211.
15. Редозубов А. Логика сознания [Электронный ресурс] // Habr. 2016. 22 августа. URL: https://habr.com/ru/post/308268/
16. Черниговская Т.В. Творчество как предназначение мозга. Философия творчества: Материалы Всероссийской научной конференции / Под ред. Н.М. Смирновой, А.Ю. Алексеева. М.: Ин-т философии РАН, 2016. С. 57–67.
17. Манифест стратегического общественного движения «Россия-2045» [Электронный ресурс] // Россия-2045. 2011. 22 августа. URL: http://www.2045.ru/manifest/
18. Формула Дрейка [Электронный ресурс] // Академик. URL: https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1168646.
19. Уласович K. Вероятность существования инопланетных цивилизаций свели до двух множителей [Электронный ресурс] // N+1. 2016. 29 апреля. URL: https://nplus1.ru/news/2016/04/29/the-truth-is-out-there.
20. Kowald A. Why is there no von Neumann probe on Ceres? Error catastrophe can explain the Fermi-Hart Paradox [Электронный ресурс] // Cornell University: arXiv.org. 2016, April, 13. URL:https://arxiv.org/abs/1605.02169.
21. Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. М.: Манн, Иванов и Фебер, 2016. С. 182.
Проанализированы возможности формирования интеллектуальной цифровой инфраструктуры управления экономикой страны в особых условиях: глобальных бедствий, катастроф и чрезвычайных ситуаций. Оценен опыт создания больших информационных систем управления экономикой страны в особый период. Предложен конвергентный подход к созданию требуемой системы для поддержки управления. Показано, что в указанных условиях высокую эффективность управления можно обеспечить на основе специальной поддержки процессов самоорганизации и антиколлапсной самонастраивающейся интеграции сегментов информационных систем и интеллектуальных сервисов, адаптируемых к условиям известного, предсказуемого и неизвестного характера. При этом интеграция сетевых инфраструктур предполагает распределенную обработку и хранение данных на основе взаимодействия и объединения различных сетевых сред, что позволяет обеспечить недостижимую ранее надежность, устойчивость и восстанавливаемость управления экономикой.
В статье Гари Маркуса Deep Learning: A Critical Appraisal [1] поставлены вопросы о современных достижениях глубинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Общий тон работы пессимистичный и настраивает на переосмысление полученных результатов, даже если они и промежуточные. Маркус дает прогнозы и пишет о возможных последствиях очередной шумихи вокруг ИИ-технологий [2]. В настоящей статье дается видение того, в каком направлении следует двигаться при разработке ИИ-систем.
IT — наиболее динамично развивающаяся отрасль экономики, где товаром является информация: описания технологий, компьютерные программы и услуги, цифровой мультимедийный материал, электронные книги, патенты и т.д. Платежные средства также представляют собой разновидность информации. Если раньше период смены технологических укладов составлял сотни лет, теперь это происходит за время жизни одного человека. Компания Gartner провела опрос и опубликовала список приоритетных направлений развития IT в 2017 г.: искусственный интеллект и глубокое обучение; интеллектуальные приложения; интеллектуальные вещи; виртуальная и дополненная реальность; цифровые двойники (динамические программные модели реальных объектов и систем); блокчейн (криптовалюты) и распределенная расходная книга; разговорные системы; сетевые приложения и архитектура; цифровые платформы; адаптивная архитектура безопасности.
Путь развития искусственного интеллекта в XXI в. в контексте становления новых технологических укладов и постнеклассической парадигмы управления можно спрогнозировать с учетом анализа его многоликой и тернистой исторической ретроспективы. Этот путь, естественно, не гарантирован от неожиданных ловушек. Вместе с тем их можно избежать, найдя новые решения в малознакомых пространствах для моделирования, взяв за основу иные подходы к решению сложных задач и семантической интерпретации данных, синтезировав под эти новации пока еще неведомые на Земле материалы для компьютерной памяти и процессоров.
Возможность искусственного интеллекта изначально ассоциировалась (фон Нейман) с проблемой преодоления некоего гипотетического порога сложности. В настоящее время становление современной парадигмы сложности в контексте идей философии Э. Морена, Ж. Делеза и Ф. Гваттари, кибернетики второго порядка Х. фон Ферстера, автопоэзиса Ф. Варелы и Ф. Матураны, киберсемиотики, а также рекурсивной логики «законов форм» Дж. Спенсера Брауна ведет к необходимости конструктивного введения концепции наблюдателя сложностности как самоорганизующегося ансамбля когнитивных агентов, эмерджентным продуктом взаимодействия которых, возможно, и явится искусственный интеллект и искусственное сознание.
Исходя из того, что ключевыми факторами конкурентоспособности является опережающее создание и использование знаниевого ресурса, автор определяет также основные факторы торможения этого процесса и пути их преодоления, приводя в качестве примера модель организационного дизайна для компании, действующей в определенных условиях.
