Искусственный интеллект: туманность определений в неопределенности реалий

Развитие систем искусственного интеллекта (СИИ) и цифровая трансформация в целом ведут к образованию коллективов автономных агентов искусственной и смешанной генеалогии, а также сложных конструкций информационной и нормативной среды со множеством возможностей и патологий и растущим уровнем неопределенности при принятии управленческих решений. Ситуацию осложняет сохраняющаяся множественность понимания сущности СИИ. Современное расширенное понимание ИИ восходит к представлениям, сформулированным более 100 лет назад. В официальных страновых программных документах о развитии СИИ предпочтение отдается рабочим определениям ИИ. Текущий статус жизненного цикла СИИ можно оценить как завершение стартового этапа развития систем, связанных со «слабым» ИИ. Способность искусственных систем к осознанию себя в качестве отдельной личности становится одним из серьезных научно-практических вызовов. Внимание к этике СИИ свидетельствует о начале их работы в пространстве целеполагания и расширении классов и контуров используемых данных. Новые морально-этические проблемы возникают и в связи с созданием в обозримой перспективе подлинно осознающих субъектов. Наблюдается усиливающийся феномен деградации естественного интеллекта. Требуется учитывать разнородность данных, генерируемых человеком, электронными сенсорами и сетевыми устройствами в динамических проблемных средах цифровой экономики, сложности процесса коэволюции СИИ, коллективного и индивидуального естественного сознания. Особая сфера возможностей и рисков – развитие нейротехнологий. Объектом управления становятся цифровые двойники, через которые может осуществляться манипуляция реальными установками, оценками и поведением личности. Как следствие, развиваются технологические возможности для провоцирования деструктивных явлений и формируется новый класс массовых зависимостей.

1. Агеев, Логинов 2017 – Агеев А.И., Логинов Е.Л. Битва за будущее: кто первым в мире освоит ноомониторинг и когнитивное программирование субъективной реальности? // Экономические стратегии. 2017. Т. 19. № 2(144). С. 124–139.

2. Агеев, Логинов 2019 – Агеев А.И., Логинов Е.Л., Шкута А.А., Деркач А.К. Сетевое нейрокогнитивное управление сложноорганизованными структурами с политической компонентой в нечетких информационных средах // Микроэкономика. 2019. Т. 15. № 5(88). С. 5–13.

3. Агеев, Логинов 2022 – Агеев А.И., Логинов Е.Л. Нейроменеджмент личности / 2-е изд. – М.: ИНЭС, 2022.

4. БРЭ 2008 – Большая Российская энциклопедия. Т. 11. – М.: Большая Российская энциклопедия, 2008.

5. Волынский-Басманов 2010 – Волынский-Басманов Ю.М. Применение методов нейролингвистического программирования для выявления потенциально опасных лиц // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2010. № 5. С. 124–128.

6. Гарднер 2007 – Гарднер Г. Структура разума. Теория множественного интеллекта. – М.: Вильямс, 2007.

7. Дьяков 2015 – Дьяков С.И. Психосемантическая модель и техника анализа и оценки субъектности личности // Научная конференция «Ломоносовские чтения – 2015». – М.: МАКС Пресс, 2015. С. 121–122.

8. К цифре… 2018 – К цифре готов? Оценка адаптивности высокотехнологичного комплекса России к реалиям цифровой экономики / под ред. А.И. Агеева. – М.: ИНЭС, 2018.

9. Каляев 2019 – Каляев И.А. Искусственный интеллект: Камо грядеши? // Экономические стратегии. 2019. Т. 21. № 5(163). C. 6–15.

10. Кукшев 2020 – Кукшев В.И. Классификация систем искусственного интеллекта // Экономические стратегии. 2020. Т. 22. № 6(172). С. 58–67.

11. Лефевр 2003 – Лефевр В.А. Рефлексия. – М.: Когито-Центр, 2003.

12. Ляхов, Тришин 2013 – Ляхов А.Ф., Тришин И.М. Компьютерное моделирование поведения игрока в интеллектуальной карточной игре с помощью нейронной сети // Компьютерные инструменты в образовании. 2013. № 5. С. 54–64.

13. Осоченко, Макушкин 2019 – Осоченко Е.А., Макушкин А.Г. Атлас сквозных технологий цифровой экономики России. – М.: Гринатом, 2019.

14. Пономарева, Устюжанин 2016 – Пономарева О.С., Устюжанин В.Н. О состоянии и перспективах использования психосемантических методов познания личности подозреваемого в деятельности следственного работника // Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России. 2016. № 2(70). С. 190–194.

15. Райков 2015 – Райков А.Н. Моделирование коллективного бессознательного при принятии решений // Труды Международной научной конференции CPT-2014 Московского физико-технического института (государственного университета), Института физико-технической информатики. – М.; Протвино: Институт физико-технической информатики, 2015. С. 146–156.

16. Райков 2021 – Райков А.Н. Гибридный сильный искусственный интеллект // Экономические стратегии. 2021. Т. 23. № 1(175). С. 62–63.

17. Самарцев, Латенкова 2016 – Самарцев О.Р., Латенкова В.М. Психосемантические аспекты восприятия интерактивного дискурса в Интернет-СМИ // Вестник Череповецкого государственного университета. 2016. № 2(71). С. 87–91.

18. Севостьянов 2014 – Севостьянов Ю.О. Изменение психосемантической структуры готовности работать в команде у студентов // Научный вестник Южного института менеджмента. 2014. № 2. С. 94–97.

19. Смирнов, Безносюк 1995 – Смирнов И., Безносюк Е., Журавлев А. Психотехнологии. Компьютерный психосемантический анализ и психокоррекция на неосознаваемом уровне. – М.: Издательская группа «Прогресс» – «Культура», 1995.

20. Социально-экономические аспекты… 2020 – Социальноэкономические аспекты внедрения искусственного интеллекта / под науч. ред. А.И. Агеева. – М.: Айти Сервис, 2020.

21. Холодов 1982 – Холодов Ю.А. Мозг в электромагнитных полях. – М.: Наука, 1982.

22. Энциклопедический словарь… 1902 – Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона. Т. XXXIV-A. – СПб.: Ф.А. Брокгауз, И.А. Ефрон, 1902.

23. Ясницкий, Сичинава 2011 – Ясницкий Л.Н., Сичинава З.И. Нейросетевые алгоритмы анализа поведения респондентов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 10. С. 59–64.

24. McCarthy 2007 – McCarthy J. What Is Artificial Intelligence? // Professor John McCarthy. 2007, Nov. 2. – URL: http://jmc.stanford.edu/articles/whatisai/whatisai.pdf

25. Raikov 2021 – Raikov A. Cognitive Semantics of Artificial Intelligence: A New Perspective. – Singapore: Springer, 2021.

26. Turing 1950 – Turing A.M. Computing Machinery and Intelligence // Mind. 1950. Vol. 59. No. 236. P. 433–460.