Neural network technologies and artificial intelligence in the methodology for the development of national projects of high-tech companies in the Asian region
Shirokovskikh S.A.1
1 Институт социальных наук, Russia
Download PDF | Downloads: 31 | Citations: 2
Journal paper
Journal of Central Asia Economy (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 3, Number 3 (July-September 2019)
Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=44858448
Cited: 2 by 24.01.2023
Abstract:
The author of the article examines the possibilities of high-tech companies in Central Asia to enter the vanguard of developments in the field of artificial intelligence and neural network technologies. The perspective directions of development in the subject area are presented. The place of high-tech companies in Central Asia in the modern market of artificial intelligence and neural network technologies is considered. It is substantiated that high-tech companies in Central Asia are still not in the mainstream of developments in the field of artificial intelligence and neural network technologies, although there are opportunities not only to join current research, but also, to a certain extent, to ensure their superiority. It is stated that the application of the considered new digital technologies in the development and implementation of national projects is of considerable interest, while the intensification of developments in the field of artificial intelligence and neural network technologies can be considered separately as a priority direction of state programs and projects of the Central Asian states. The possibilities of new digital technologies in the methodology for the development of national projects are described. It is stated that such a practice will form a closed circle of innovations in national projects digitalization and will formulate the outline of a promising breakthrough development of national high-tech companies in Central Asia.
Keywords: neural network technologies, artificial intelligence, high-tech companies, national projects, innovative breakthrough
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.
References:
Arlazarov V.V., Bulatov K.B., Uskov A.V. (2018). Model sistemy raspoznavaniya obektov v videopotoke mobilnogo ustroystva [A model of object recognition system in video stream of a mobile device]. Trudy Instituta sistemnogo analiza Rossiyskoy akademii nauk. 68 73-82. (in Russian). doi: 10.14357/20790279180508 .
Gilmiyarov R., Kirilov A. (2015). Problema iskusstvennogo intellekta [The problem of artificial intelligence]. Innovatsionnye protsessy v nauke i tekhnike xxi veka. 42-46. (in Russian).
Gorbacheva A.G. (2018). Iskusstvennyy intellekt i sovremennoe iskusstvo: novye vozmozhnosti i vyzovy [Artificial intelligence in contemporary arts: new possibilities and challenges]. Chelovek. (13). 145-154. (in Russian). doi: 10.32691/2410-0935-2018-13-145-154 .
Greve C. (2015). Ideas in public management reform for the 2010s. Digitalization, value creation and involvement Public Organization Review. 15 (1). 49-65. doi: 10.1007/s11115-013-0253-8.
Marsal-Llacuna M. L., Colomer-Llinàs J., Meléndez-Frigola J. (2015). Lessons in urban monitoring taken from sustainable and livable cities to better address the Smart Cities initiative Technological Forecasting and Social Change. 90 611-622. doi: 10.1016/j.techfore.2014.01.012.
Melikhova O.A. (2015). Neyronnye seti kak sostavnaya chast sistem iskusstvennogo intellekta [Neuron networks as the combined part of artificial intelligence systems]. Informatika, vychislitelnaya tekhnika i inzhenernoe obrazovanie. (1(21)). 40-51. (in Russian).
Moskvin V.A. (2018). Granitsy opasnosti iskusstvennogo intellekta [The boundaries of the dangers of artificial intelligence]. Investitsii v Rossii. (2(277)). 25-35. (in Russian).
Nagoev A. V. i dr. (2016). Primenenie neyrosetevyh tekhnologiy v ekonomike [The use of neural network technologies in the economy]. Znanie. (1-1(30)). 153-155. (in Russian).
Pan Y. (2016). Heading toward artificial intelligence 2.0 Engineering. 2 (4). 409-413. doi: 10.1016/J.ENG.2016.04.018.
Petrunin Yu.Yu. (2018). Iskusstvennyy intellekt: klyuch k budushchemu? [Artificial intelligence: is it the clue to the future?]. Filosofskie nauki. (4). 96-113. (in Russian). doi: 10.30727/0235-1188-2018-4-96-113 .
Sheremet A.N. (2015). Informatsionnye tekhnologii v perevode [Information technologies in translation]. Informatsionno-kommunikatsionnye tekhnologii v pedagogicheskom obrazovanii. 26-30. (in Russian).
Страница обновлена: 15.04.2025 в 00:32:31