Опубликован наш доклад, представленный на Международную научную конференцию «Коэволюция техники и общества в контексте цифровой эпохи».
Полную версию доклада можно закачать на портале "ИНИОН РАН - Россия: ключевые проблемы и решения".
Артамонова Е.В.
к.т.н. (PhD), член Международного научного общественного объединения «Международная академия информационных технологий» (МАИТ), ООН
ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 6 ПРОМЫШЛЕННОГО УКЛАДА: ПРЕИМУЩЕСТВА И ПРОБЛЕМЫ ИХ ВНЕДРЕНИЯ
Ключевые слова: цифровая трансформация, промышленная революция, технологический уклад, человеческий социум, электронное правительство, информационные технологии, информационная безопасность, Интернет вещей, машинное обучение, искусственный интеллект, виртуальная реальность, дополненная реальность, 3D-печать, дистанционное образование, блокчейн, смарт-контракты, криптовалюты.
Keywords: digital transformation, industrial revolution, society, e-government, information technologies, information security, Internet of Things (IoT), machine learning (ML), artificial intelligence (AI), e-learning, 3D Printing, blockchain, smart contracts, cryptocurrency.
Введение
С начала 21 века во всех развитых странах набирает темпы Industrie 4.0 или четвертая промышленная революция, пока она идет в рамках развития цифровых технологий и так называемой «цифровой трансформации». Но не за горами — «шестой технологический уклад», при котором мы увидим не только качественные изменения в технологиях, но и последующие за ними трансформации в социальных и культурных отношениях, а также в принципах управления социумом. Переходный период к следующему технологическому укладу возможно будет ускорен в связи с эпидемией коронавируса, а также последующим за пандемией, международным финансовым и экономическим кризисом, который поставит общество перед проблемой перехода к совершенно новому укладу в производстве, науке, технологиях, обучении, здравоохранении и новому образу жизни в будущем. Переход этот будет болезненным и может разрушить многие старые и привычные нам сферы экономики и бизнеса, а также он может стать жизненной катастрофой для целых больших социальных групп людей во всем мире. Для того, чтобы максимально подготовиться к таким масштабным изменениям, надо четко определить, какие технологии будут базовыми для шестого уклада.
В этой статье мы постараемся обозначить главные тренды в области информационных технологий, немного детализировать их развитие, а также указать потенциальные угрозы информационной безопасности, возникающие по мере внедрения таких технологий. Постараемся рассказать, как о преимуществах этих технологий, так и о недостатках и уязвимостях, которые могут привести к неприятным последствиям для общества и государств.
Итак, для шестого технологического уклада будут характерны следующие тренды:
- Искусственный интеллект и робототехника;
- Аддитивные технологии (3D печать и др.);
- Фотоника;
- Виртуальная и дополненная реальность;
- Грамотное природопользование;
- Блокчейн, криптовалюты и смарт-контракты;
- Новые модели управления (рефлексивное управление, вероятностные модели и т.д.).
Дополнительно можно обозначить такие важные направления ближайшего будущего, как удаленная работа и дистанционное обучение (англ., E-learning). Некоторые исследователи прогнозируют развитие квантовых технологий, биотехнологий, альтернативной энергетики.
В нашей работе мы не сможем охватить весь спектр перспективных технологий нового уклада, но постараемся побольше рассказать именно об информационных технологиях, которые уже задействованы в переходном периоде («цифровой трансформации») и показать, как они будут развиваться в ближайшем будущем.
Искусственный интеллект и робототехника как основа новой промышленности
Еще со времен 20-го века писатели-фантасты описывали просто «небывалые возможности» искусственного интеллекта (ИИ, англ., Artificial intelligence, AI), а также пугали человечество негативными последствиями его применения. Сейчас материалы на тему «искусственного интеллекта», «робототехники» и др. появляются в популярных СМИ очень часто. Главная угроза, по мнению авторов этих изданий — это тотальная безработица и власть роботов и интеллектуальных компьютерных систем над человеком. А как на самом деле обстоят дела с ИИ и развитием робототехники? Какие задачи стоят перед робототехникой в 6-м технологическом укладе?
Мы уже сейчас видим широкое внедрение роботизированных систем, как в промышленности, так и в интеллектуальной сфере. Это дроны, безлюдные производства, испытания беспилотных автомобилей. Так вот, в 6-м технологическом укладе ставится цель по созданию единой промышленной роботизированной среды. Это совсем не означает, что человеку там не будет места, хотя уровень безработицы, конечно же будет высокий. На примере беспилотных автомобилей можем рассмотреть, почему на данном этапе нереально построить роботизированные системы без участия человека. Итак, аварии с участием беспилотных автомобилей уже были (эти случаи можно поискать в Интернете), а в США для испытания беспилотных автомобилей выдвигается обязательное условие:
«По закону на водительском сидении должен присутствовать человек, который в случае экстренной ситуации сможет взять управление на себя.»
Дело в том, что научить интеллектуальные машины принимать правильные с точки зрения этики и морали решения — это фундаментальная задача, которая стоит перед разработчиками программного обеспечения для беспилотников, и пока она не решена. А человек способен принять такое решение очень быстро и интуитивно (может быть не каждый человек, но опытный водитель принимает такие решения очень часто). Почему?
Человек устроен достаточно сложно, может в узкоспециализированных задачах мы уступаем роботам, но робот не в состоянии охватить такой широкий спектр деятельности, который под силу человеку. У человека развита как первая, так и вторая сигнальные системы, а также, как логическое, так и образное мышление (левополушарное и правополушарное). Это и позволяет нам быстро принимать важные решения и оперировать моральными принципами, что пока недоступно роботам. Примерно такие же проблемы обнаружили ученые и при попытках внедрять полностью безлюдные производства вместо привычных нам промышленных предприятий. Какое же здесь возможно оптимальное решение?
На первом этапе роботизации возможно внедрение коллаборативных роботов (коботов).
«Коллаборативный робот (кобот) — это автоматическое устройство, которое может работать совместно с человеком для создания или производства различных продуктов. Коллаборативные роботы применяются на производстве в решении задач, которые нельзя полностью автоматизировать.»
Как несложно догадаться, операторами таких коботов будут люди, способные к принятию правильных решений в критических ситуациях, причем на интуитивном уровне и очень быстро.
Выше мы рассмотрели преимущества и недостатки внедрения робототехники в промышленности, логистике и сфере услуг, где будут замещены роботами места для «синих воротничков». А что же нас ждет в сфере интеллектуального труда, где работают высокоинтеллектуальные и креативные представители среднего класса? А здесь нужно обратить внимание на такие области ИТ, как машинное обучение (англ. machine learning, ML), нейронные сети и большие данные (англ. big data).
«Машинное обучение — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач.»
Очень интересно описывает применение искусственного интеллекта в креативной сфере русский писатель-фантаст Виктор Пелевин в своем романе «iPhuck 10», действие которого происходит в середине 21 века. Там одним из основных «героев» произведения обозначен компьютерный полицейско-литературный алгоритм «ZA-3478/PH0 бильт 9.3», имеющий имя Порфирий Петрович, который занимается расследованием преступлений и вместе с тем пишет роман. Обратите внимание на описание продвинутых средств в области кибербезопасности, которые рассматриваются в романе и которыми снабжаются в будущем все устройства Интернета вещей (англ. Internet of Things, IoT).
А как обстоят дела с внедрением решений AI в различных областях человеческой деятельности не в далеком будущем, а прямо сейчас?
Сегодня мы уже пользуемся системами машинного перевода, конечно же это не заменит профессиональных переводчиков, к примеру, сложной специализированной документации или художественных произведений, но для многих простых сфер деятельности нам достаточно и уровня машинного перевода. Уже работают системы ИИ для написания текстов, которые могут в будущем заменить целый спектр вакансий: журналистов, копирайтеров, маркетологов, контент-менеджеров и т.д.
Как ИИ пишет тексты? На первом этапе собирается и обрабатывается большой объем текстов с обозначенными характеристиками. К примеру, новости на заданную тему или документация в какой-то области техники. После этого подбирается конкретный алгоритм, который обучается на заданном наборе текстов, запоминает и обобщает характерные особенности исходного материала. На последнем этапе строится модель машинного обучения. Эта модель сама генерирует текст, похожий на первичный материал, но, пока еще с ошибками. Вот на этом этапе и нужен человек, чтобы проверить ошибки и отредактировать текст. Сегодня такие системы применимы только для простых и типовых задач, например, для создания кратких типовых новостей для сайта или описаний товаров. Серьезные аналитические статьи, конечно же, пишут люди.
Аналогичные системы разрабатываются и в других областях: в юриспруденции и государственном управлении (об этом мы расскажем в следующих частях статьи), в банковской сфере и бухгалтерии, а также в сочинении музыки и написании картин. Пока успех достигается в автоматизации рутинных операций (написании типовых текстов, автоматизации бухгалтерских операций, перевода с иностранных языков и т.д.). Но не за горами и автоматизация более креативной работы, что конечно же создаст большую угрозу вытеснения с рынка труда «белых воротничков», т.е. среднего класса.
В области автоматизации управленческой и консалтинговой деятельности можно рассмотреть примеры использования IBM Watson — суперкомпьютера фирмы IBM, оснащённого системой искусственного интеллекта. Класс задач, который пытаются решать с помощью такой системы очень широк — от исследований в области онкологии до принятия управленческих решений на уровне корпораций. Как видите, угроза безработицы возможна в будущем даже для высших слоев ТОП-менеджмента в крупном корпоративном секторе.
Отметим главные негативные социальные последствия, которые могут наступить в ходе внедрения систем ИИ (машинного обучения, нейронных сетей и больших данных):
- Алгоритмам дадут полную власть над людьми. ИИ и МО будут решать за людей, где им жить, работать, с кем встречаться и за кого голосовать.
- Цифровая диктатура, при которой каждый житель государства — это объект непрерывной слежки.
- Чрезмерное усложнение систем и очень узкая специализация.
Кстати, негативные футуристические прогнозы про цифровую диктатуру и влияние цифровых технологий на жизнь социума показываются в сериале «Черное зеркало». Да и власти Китая уже несколько лет практикуют внедрение, так называемого «социального рейтинга», который возможно приведет китайское общество к тотальной цифровой диктатуре в будущем.
Продолжение см. по ссылке.
Отправить статью в социальные сети, на печать, e-mail и в другие сервисы:
