Нейросетевые технологии и искусственный интеллект в методологии разработки национальных проектов высокотехнологических компаний Азиатского региона

Широковских С.А.1
1 Институт социальных наук, Россия, Москва

Статья в журнале

Экономика Центральной Азии
Том 3, Номер 3 (Июль-Сентябрь 2019)

Цитировать:
Широковских С.А. Нейросетевые технологии и искусственный интеллект в методологии разработки национальных проектов высокотехнологических компаний Азиатского региона // Экономика Центральной Азии. – 2019. – Том 3. – № 3. – С. 149-158. – doi: 10.18334/asia.3.3.111594.

Аннотация:
В статье рассматриваются возможности высокотехнологических компаний Центральной Азии войти в авангард разработок в сфере искусственного интеллекта и нейросетевых технологий. Представлены перспективные направления разработок в предметной сфере, рассмотрено место высокотехнологических компаний Центральной Азии на современном рынке искусственного интеллекта и нейросетевых технологий. Обосновано, что высокотехнологические компании Центральной Азии по-прежнему не находятся в мейнстриме разработок в сфере искусственного интеллекта и нейросетевых технологий, хотя имеются возможности не только присоединиться к актуальным исследованиям, но и в известной мере обеспечить свое превосходство. Констатируется, что значительный интерес вызывает применение рассматриваемых новых цифровых технологий в рамках разработки и реализации национальных проектов, при этом, интенсификация разработок в сфере искусственного интеллекта и нейросетевых технологий может рассматриваться отдельно как приоритетное направление государственных программ и проектов государств Центральной Азии. Описаны возможности применения новых цифровых технологий в методологии разработки национальных проектов, констатируется, что подобная практика сформирует закрытый круг инноваций по направлению цифровизации национальных проектов и сформулирует контур перспективного прорывного развития национальных высокотехнологических компаний государств Центральной Азии.

Ключевые слова: нейросетевые технологии, искусственный интеллект, высокотехнологические компании, национальные проекты, инновационный прорыв



Введение. В современных условиях тотального развития «экономики знаний» актуализируется проблематика применения передовых достижений цифровизации для целей обеспечения национального экономического прорыва и устойчивого роста конкурентоспособности экономики. В авангарде соответствующих процессов находятся высокотехнологичные компании, прежде всего сектора информационных технологий (ИТ). Именно на них возлагаются особые надежды на разработку прорывных решений, в частности по таким перспективным направлениям, как нейросетевые технологии и искусственный интеллект, обеспечивающим лидерство в технологической гонке с развитыми индустриальными странами.

В настоящей публикации будут рассмотрены возможности применения нейросетевых технологий и искусственного интеллекта в методологии разработки национальных проектов высокотехнологичных компаний азиатского региона.

Материалы и методы. Публикация основана на сочетании диалектического, системно-структурного и сравнительного подхода к исследованию изучаемых социально-экономических явлений. Информационную основу составляют сведения о перспективных разработках в сфере применения нейросетевых технологий и искусственного интеллекта для целей конструирования проектов цифровизации национального масштаба, а также материалы публичной отчетности высокотехнологичных компаний государств Центральной Азии в сравнении с Россией, КНР, государствами Европейского союза. Материалы исследования дополнены данными релевантных обзоров мегатрендов цифровых разработок в «экономике знаний».

Нейросетевые технологии и искусственный интеллект: характеристики технологий и направлений их использования. В современных условиях важнейшими направлениями цифровизации выступают разработки в сфере искусственного интеллекта (ИИ) и нейросетевых технологий (НТ) [1] (Nagoev et al., 2016).

ИИ и НТ имеют громадный потенциал широкого применения в различных областях социально-экономической жизни.

Рассмотрим их подробнее, по ключевым направлениям.

ИИ – прорывная технология «разумного» автоматизированного анализа больших объемов информации. Искусственный интеллект позволяет декодировать тексты, изображения, восстанавливать утраченную информацию, принимать решения в автоматизированном режиме по широкому спектру вопросов. «Будущее» ИИ – программы и приспособления, заменяющие человеческий разум не только в рамках рутинных процессов и процедур, но и творческих заданий, а также при решении сложнейших научно-поисковых задач [2] (Petrunin, 2018).

Было бы, пожалуй, некорректным поддаваться необоснованной панике отдельных футуристов по поводу того, что ИИ в скором времени заменит человеческий интеллект, вытеснив на рынке рабочей силы простых граждан, при этом нельзя отрицать, что такой потенциал имеется – попросту данное направление разработок в сфере ИИ является антигуманистическим и потому бесперспективным с учетом того, какие колоссальные ресурсы все еще требуются для обеспечения даже незначительного прогресса в развитии ИИ. Вместо этого более перспективными видятся направления разработки ИИ в сферах, где либо будут дополняться ресурсы и потенциал человеческого интеллекта, либо там, где человеческий интеллект вовсе неспособен обеспечить достижение ожидаемого результата.

В результате человеческий интеллект не вытесняется искусственным, а напротив, обеспечивается максимальное содействие получению наилучших результатов его применения. Например, комплексная реконструкция изображений на художественных картинах в первозданном виде, исключая все последующие прорисовки и реставрации [3] (Gorbacheva, 2018), что позволит искусствоведам понять и подробно описать замысел творца, возможно, впервые в истории таких исследований. Или же сотрудники правоохранительных органов получают возможность чуть ли не в автоматическом режиме выявлять лиц, находящихся в розыске, при любом факте их попадания в камеры наружного наблюдения, установленные на гражданских объектах – ИИ непрерывно анализирует весь массив поступающей на камеры информации о зафиксированных объектах (сведения о личности граждан в данном конкретном случае), сличает их с материалами в розыскных базах и подает сигнал на пульт управления правоохранительных органов, которые и принимают оперативные решения о необходимости дальнейших действий. Такая технология, уже на сегодняшний день вносящая неоценимый вклад в содействие правоохранительной деятельности, реализована, в частности, в Китае [4] (Marsal-Llacuna, Colomer-Llinàs, Meléndez-Frigola, 2015). Еще одним из великого множества примеров применения ИИ без «устранения» человека является оцифровка внутренних поверхностей сложных технологических объектов [5] (Arlazarov, Bulatov, Uskov, 2018).

Нейросетевые технологии могут рассматриваться как самостоятельное направление цифровизации, но их особая ценность формируется в увязке с ИИ, поскольку НТ рассматриваются как инструмент совершенствования искусственного интеллекта и одновременно один из внутренних механизмов решения задач ИИ [6] (Melikhova, 2015). Суть НТ заключается в том, что компьютерные программы, в том числе платформы ИИ, по мере поступления новой информации из внешней среды, включая сведения о функционировании самих цифровых платформ, обеспечивают их развитие без человеческого вмешательства – то есть происходит так называемое машинное обучение, а если более точно – самообучение. Пример сочетания НТ и ИИ – системы машинного перевода текстов с языка оригинала на другой язык и наоборот, качество результатов которого улучшается из года в год за счет того, что нейросети анализируют обратную связь от пользователей по поводу полученного перевода и допущенных ошибок, непрерывно улучшая компьютерные алгоритмы [7] (Sheremet, 2015). В приведенном ранее примере с распознаванием лиц, находящихся в розыске, роль НТ заключается в том, что такие системы позволяют «дополнять» получаемую картинку отсутствующей информацией, исходя из наиболее вероятных сценариев и алгоритмов, что может быть полезным, например, при получении «размытой» картинки в динамике.

Актуальные тренды в разработках искусственного интеллекта и нейросетевых технологий и место в них высокотехнологичных компаний Центральной Азии

Высокотехнологичные компании Центральной Азии по-прежнему не находятся в мейнстриме разработок в сфере искусственного интеллекта и нейросетевых технологий – лидерство в данной области захватили преимущественно компании из индустриально развитых стран, однако, прежде всего, потому, что они имели лучшие стартовые возможности, поскольку занимались соответствующими разработками еще в так называемую доцифровую эпоху, собственно, своими прототипами и сформировав базис современного технологичного прорыва. Однако реалии развития искусственного интеллекта и нейросетевых технологий таковы, что сегодня к ним могут присоединиться все желающие, в том числе по той причине, что платформы для разработок зачастую полностью открыты для публичного доступа, а ключевые игроки, в том числе международные, демонстрируют готовность к масштабной кооперации со всеми заинтересованными лицами [8] (Pan, 2016).

Как показывают материалы проведенного нами обзора разработок ИИ и НТ высокотехнологичными компаниями, по состоянию на 2018 год в регионе Центральной Азии лишь 8 крупных ИТ-компаний заняты в работе по направлению, при этом в основном данные компании являются юридическими лицами Республики Казахстан. Для сравнения (рис. 1): в России таких компаний – не менее 26, в Китае – свыше 50, в Нидерландах 44, а в небольшой Финляндии – 61.

Рисунок 1. Число высокотехнологичных компаний, зарегистрированных в определенной юрисдикции, задействованных в разработке решений в сфере ИИ и НТ по состоянию на конец 2018 года

Источник: [9, 10], материалы публичной отчетности компаний.

При этом у высокотехнологичных компаний Центральной Азии имеются возможности не только присоединиться к актуальным исследованиям, но и в известной мере обеспечить свое превосходство. Это связано, по нашей глубочайшей убежденности, со следующими аспектами:

– как уже говорилось, платформы для разработок ИИ и НТ в значительной части открыты для всех заинтересованных лиц, и, что особо важно: во-первых, «открытые платформы» охватывают весь спектр потребностей для разработчиков; во-вторых, хотя зачастую разработчики открытых платформ ограничивают их использование для коммерческих целей, однако не исключено право разработки группами или лабораториями, которые сами по себе являются некоммерческими структурами, с передачей их для использования непосредственно высокотехнологичным компаниям; наконец, в-третьих, никто не ограничивает разработчиков в возможности пользования коммерческими платформами, которые могут характеризоваться более высокой функциональностью, производительностью и др.;

– у высокотехнологичных компаний Центральной Азии имеется достаточный организационный, материально-технический и кадровый потенциал для разработок;

– имеется значительный неудовлетворенный внутренний и внешний спрос на перспективные разработки высокотехнологичных компаний Центральной Азии в сфере ИИ и НТ;

– и, пожалуй, главное: вплоть до настоящего момента, по состоянию на 2019 год интегральный прогресс в сфере ИИ и НТ не в полной мере удовлетворяет запрос со стороны общества и экономики, существуют несовершенства как в самих разработках (их применение и возможности все еще значительно ограничены), так и в части их технологического совершенства и информационной безопасности [11, 12] (Gilmiyarov, Kirilov, 2015; Moskvin, 2018).

Это означает наличие перспективной ниши для разработок, которые могут касаться не решений «с нуля», а доработки и совершенствования существующих инструментов и комплексов, в том числе в рамках отраслевой кооперации, включая международные. Следовательно, имеется возможность выхода высокотехнологичных компаний Центральной Азии на рынок ИИ и НТ с минимальным «входным билетом», которая должна быть всесторонне оценена и предпочтительна как для национальных экономик, так и для общества.

Применение ИИ и НТ в методологии разработки национальных проектов. Однако основная возможность раскрытия потенциала высокотехнологичных компаний Центральной Азии в сфере применения искусственного интеллекта и нейросетевых технологий, по нашему мнению, заключается в тесном сотрудничестве с государством, в том числе в части применения ИИ и НТ в разработке национальных проектов. Государства, даже с декларируемым минимальным вмешательством в бизнес-процессы, остаются крупнейшими заказчиками цифровых исследований [13, 15] (Greve, 2015). Данная ситуация видится объективной с учетом перспективных направлений применения ИИ и НТ, в том числе описанных выше, а также в контексте общей направленности правительственной политики как на формирующихся, так и на развитых рынках, связанной в 2010-е годы с обеспечением и поддержкой национального технологического прорыва [16].

Государства как крупнейшие заказчики и одновременно спонсоры высокотехнологичных разработок в сфере ИИ и НТ могут интегрировать достижения высокотехнологичных компаний Центральной Азии и приоритетные национальные программы и проекты, формируя тем самым win-win-стратегию для широкого круга заинтересованных лиц.

Что более важно, ИИ и НТ могут быть использованы в рамках методологии разработки собственно национальных программ и проектов:

– на основе ИИ могут быть созданы автоматизированные планировщики государственных программ, реализованы инструменты их отбора и оценки;

– ИИ способен дополнить экспертный метод, применяемый в ретроспективной оценке ключевых социально-экономических показателей и моделировании целевых ориентиров достижения национальных проектов;

– ИИ может быть привлечен к контролю и мониторингу национальных проектов в рамках их реализации в целях корректировки проектов, что также входит в цикл проектных разработок;

– нейросетевые технологии способны дополнить систему развития ИИ, участвующего в управлении разработкой национальных проектов;

– наконец, нейросети позволят анализировать массивы больших данных о состоянии окружения проектов, в том числе восполнять пробелы в аналитических данных, способствуя высокоточной оценке ресурсов, возможностей и качественной постановке целевых ориентиров национальных проектов.

Сказанное предопределяет наличие уникальных возможностей применения искусственного интеллекта и его важнейшего инструмента – нейросетевых технологий в разработке, проектировании и управлении национальными проектами. И как бы парадоксально это ни звучало, но для тех государств Центральной Азии, где все еще не предприняты решительные шаги по направлению к реконфигурации национальных инновационных систем в соответствии с актуальными глобальными трендами в сфере цифровизации, одним из первых приоритетных национальных проектов должен стать проект по цифровому развитию национальной экономики, предусматривающий тесное взаимодействие и многолетнее перспективное сотрудничество правительства и национальных высокотехнологичных компаний.

Заключение

Высокие технологии цифровой эпохи, прежде всего искусственный интеллект и нейросети, выступают драйверами социально-экономического развития современных государств; в их активной разработке и мультипликации должны быть заинтересованы правительства и национальные высокотехнологичные компании государств Центральной Азии.

Разрабатываемые высокотехнологичными компаниями решения в сфере применения искусственного интеллекта и нейросетевых технологий в рамках национальных программ и проектов следует рассматривать как инструмент рыночного прорыва для ИТ-компаний Центральной Азии. При этом соответствующие решения в области ИИ и НТ могут быть результативно использованы в рамках методологии разработки собственно национальных программ и проектов, что сформирует закрытый круг инноваций по направлению.


Источники:

1. Нагоев А. В. и др. Применение нейросетевых технологий в экономике // Знание. – 2016. – № 1-1(30). – c. 153-155.
2. Петрунин Ю.Ю. Искусственный интеллект: ключ к будущему? // Философские науки. – 2018. – № 4. – c. 96-113. – doi: 10.30727/0235-1188-2018-4-96-113 .
3. Горбачева А.Г. Искусственный интеллект и современное искусство: новые возможности и вызовы // Человек. – 2018. – № 13. – c. 145-154. – doi: 10.32691/2410-0935-2018-13-145-154 .
4. Marsal-Llacuna M. L., Colomer-Llinàs J., Meléndez-Frigola J. Lessons in urban monitoring taken from sustainable and livable cities to better address the Smart Cities initiative // Technological Forecasting and Social Change. – 2015. – p. 611-622. – doi: 10.1016/j.techfore.2014.01.012.
5. Арлазаров В.В., Булатов К.Б., Усков А.В. Модель системы распознавания объектов в видеопотоке мобильного устройства // Труды Института системного анализа Российской академии наук. – 2018. – c. 73-82. – doi: 10.14357/20790279180508 .
6. Мелихова О.А. Нейронные сети как составная часть систем искусственного интеллекта // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. – 2015. – № 1(21). – c. 40-51.
7. Шеремет А.Н. Информационные технологии в переводе // Информационно-коммуникационные технологии в педагогическом образовании. – 2015. – c. 26-30.
8. Pan Y. Heading toward artificial intelligence 2.0 // Engineering. – 2016. – № 4. – p. 409-413. – doi: 10.1016/J.ENG.2016.04.018.
9. Andersson P., Movin S., Mähring M., Teigland R., Wennberg K. Managing digital transformation. SSE Institute for Research, Stockholm School of Economics. - 2018
10. OECD., K. OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2018. OECD Publishing. - 2008
11. Гильмияров Р., Кирилов А. Проблема искусственного интеллекта // Инновационные процессы в науке и технике xxi века. – 2015. – c. 42-46.
12. Москвин В.А. Границы опасности искусственного интеллекта // Инвестиции в России. – 2018. – № 2(277). – c. 25-35.
13. Greve C. Ideas in public management reform for the 2010s. Digitalization, value creation and involvement // Public Organization Review. – 2015. – № 1. – p. 49-65. – doi: 10.1007/s11115-013-0253-8.

Страница обновлена: 01.03.2021 в 15:18:53