В статье рассмотрены основные вопросы когнитивизма как базы искусственного интеллекта (ИИ) в современной философской трактовке этих сущностей. Дана классификация ИИ по уровню когнитивизма базовых функций. Рассмотрены вопросы эволюции когнитивных возможностей искусственного интеллекта. Подняты проблемы предсказуемости негативного воздействия ИИ на социум. В статье выделены основные когнитивные искажения, которые возможны при применении искусственного интеллекта в научных исследованиях, а именно иллюзия исследовательской широты. Авторы дают рекомендации для учёных и редакций научных журналов по грамотному использованию ИИ в научных экспериментах. В данной работе также поднята проблема доверия в области кибербезопасности систем ИИ. Авторы рассматривают гипотезу о наличии сознания у чат-ботов и делают однозначные выводы о его отсутствии.
В статье обсуждаются основания схожести общественного мнения об искусственном интеллекте в разных странах. В то же время оно отличается от суждений по этой тематике, которые высказывают эксперты. Эти сходства и различия объясняются близостью народных теорий, которые возникают у граждан в силу ограниченного опыта взаимодействия с искусственным интеллектом. Оценки рисков, которые дают эксперты, не полностью учитывают результаты и выводы когнитивных наук, имеющие непосредственное отношение к искусственному интеллекту. Приводится ряд результатов, полученных в когнитивных науках, и выделяются некоторые из них, которые полезно учитывать при оценке искусственного интеллекта.
Обсуждается проблема регулирования разработки и использования технологий искусственного интеллекта (ИИ). Рассмотрен генезис технологии ИИ. Показано, что принятое изначально определение ИИ как совокупности методов моделирования психических функций человека с помощью компьютерных программ не соответствует реальной направленности исследований в силу недостаточного знания и неполного понимания механизмов высшей нервной деятельности. В действительности речь должна идти о создании когнитивного технологического устройства, методы которого, не повторяя и не воспроизводя механизмы функционирования головного мозга человека, способны реализовывать все виды его творческой деятельности. Если решение подобной задачи окажется успешным, то это повлечёт необходимость полного пересмотра экзистенциальных позиций человека и человечества во всех сферах жизнедеятельности, включая ценностной базис современной цивилизации.
Научная дискуссия о том, является ли искусственный интеллект интеллектом, далека от завершения, но новые технологии уже ворвались в жизнь современного общества. Области широкого практического использования искусственного интеллекта уже сейчас обширны, а способы применения разнообразны. Так, в медицине он применяется для сохранения здоровья и спасения жизни человека, в военной сфере - для прямо противоположных целей. Всё это порождает одновременно надежды и опасения, даже эйфорию и ожидание конца человеческой истории. Ни пределы возможностей искусственного интеллекта, ни последствия его применения как в ближайшей, так и тем более в отдалённой перспективе пока не понятны. Сумеет ли человечество развивать и использовать новые технологии во благо или впустит в жизнь могущественные разрушительные силы? На что действительно способны новые технологии, а что останется пустыми фантазиями? По каким направлениям пойдёт развитие новых технологий? Всё это остаётся пока дискуссионной областью.
В статье представлена информация о VI Международной научно-практической конференции «Большая Евразия: национальные и цивилизационные аспекты развития и сотрудничества». Основное внимание уделяется докладам, посвящённым определению места и роли науки и образования в модернизации, инновационном и технологическом развитии и сотрудничестве стран ЕАЭС и других государств Большой Евразии, в том числе целям и задачам модернизации научного комплекса этих стран, приоритетам научных исследований, роли научного сообщества в формировании системы стратегического управления, глобальным трендам научно-технологического развития, новым формам взаимодействия науки и образования, механизмам стимулирования развития науки и оценки результатов научной деятельности. Значительное место в обзоре уделено докладам по проблемам искусственного интеллекта, в которых рассматриваются перспективы использования ИИ в математических исследованиях, фундаментальной физике, биологии, кристаллографии и неорганической химии, обработке естественного языка, медицине, сфере образования и др.; характеризуются взаимоотношения естественного и искусственного интеллекта, а также состояние правового регулирования ИИ на международном уровне и в национальном законодательстве РФ.
Статья предлагает читателю результаты обобщения практической деятельности компаний по разработке и/или внедрению технологий искусственного интеллекта (далее - ИИ), а также компаний-пользователей этих технологий - какие сценарии применения технологий ИИ существуют и в каких отраслях, с какими проблемами сталкиваются организации, внедряющие ИИ, как видится решение этих проблем экспертным сообществом сферы искусственного интеллекта и что предлагается со стороны государства. В части государственной политики в отношении развития искусственного интеллекта статья содержит сведения о факторах, закладываемых в актуализируемую национальную стратегию развития ИИ, отражает связь технологий ИИ и государственного суверенитета, показывает воздействие искусственного интеллекта на конкурентоспособность компании и творческие способности человека. Также в статье приведены основные поручения руководства Российской Федерации по развитию искусственного интеллекта, некоторые статистические данные по использованию ИИ в отраслях экономики и секторах социальной сферы, обозначены меры поддержки разработчиков и «внедренцев» технологий искусственного интеллекта, предлагаемые институтами развития в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Много внимания в статье уделяется вопросу кадрового обеспечения ИИ-сферы - какие специалисты нужны компаниями, каков должен быть их уровень подготовки и что они должны уметь делать, какие требования предъявляются к преподавателям ИИ, что спрашивают компании-лидеры у соискателей на собеседовании и какова траектория «выращивания» талантов в сфере искусственного интеллекта. В заключительной части статьи даются рекомендации нынешним студентам по подготовке к повсеместному использованию технологий искусственного интеллекта.
До настоящего времени ни в академических кругах, ни в медицинском и ИТ сообществах не сформировано единого мнения, какой должна быть архитектура медицинской экосистемы. В связи с ориентированностью медицинских экосистем, в отличие от иных бизнес-экосистем, в первую очередь на удовлетворение потребностей пациентов в здоровье-сбережении, а также в связи с постоянными изменениями в мире ИТ и современном бизнесе, работа по согласованию бизнеса и ИТ в интересах пациентов в медицинской экосистеме приобретает особое значение. Предлагается использовать подход, основанный на концепции архитектуры предприятия (АП), которая уже в течение достаточно длительного времени использовалась для разработки информационных систем, в сочетании с подходом, основанном на управлении ИТ-сервисами. В данной статье при- водится обоснование использования концепции АП совместно с управлением ИТ-сервисами для согласования потребности бизнеса и информационных технологий при разработке архитектуры медицинской экосистемы. Цель данной статьи – дать общее представление об использовании АП для решения проблем совместного создания ценностей в рамках медицинской экосистемы средствами информационных технологий. Также в статье представлен фреймворк TOGAF как один из наиболее перспективных общих фреймворков для разработки архитектуры медицинской экосистемы. В качестве экосистемного продукта описан массив медицинских услуг экосистемы, также описаны основные артефакты и система управления экосистемы. Настоящая статья может стать отправной точкой для разработки архитектуры медицинской экосистемы с использованием существующих архитектурных фреймворков или для разработки специализированных фреймворков для применения в этой области.
Усилия медицины постепенно смещаются от борьбы с конкретным заболеванием к обеспечению индивидуального благополучия пациентов с одновременным ростом информационной емкости медицины. Информационно-коммуникационные технологии рассматриваются как ключевой фактор любой стратегии повышения качества и экономической эффективности медицинской помощи. Развитие систем электронных медицинских карт, интеллектуального здравоохранения, мобильной медицины, искусственного интеллекта открыли новые возможности для сотрудничества и взаимодействия между поставщиками медицинских услуг и пациентами в рамках цифровой экосистемы медицинской помощи, стимулируя технологические инновации. Медицинская экосистема призвана реализовать системный подход к обработке клинических данных, как основы повышения эффективности медицинской помощи за счет цифровой трансформации сквозных медицинских технологических процессов. Она сфокусирована на интеграции работы разных поставщиков и потребителей медицинской помощи, обмене между ними данными и информацией для оказания комплексной медицинской помощи пациентам некоторого объединения МО. Медицинские экосистемы рассматриваются как системы, которые фокусируются на данных и генерировании новых знаний о здоровье сбережении, то есть как открытые и слабосвязанные системы, которые позволяют участникам использовать полученные знания по-своему, например, в отдельных экосистемах МО участников.
Цифровая трансформация здравоохранения происходит в фарватере цифровой экономики. Мы имеем дело с трансфером инновационных решений бизнес-экосистем в медицину, что предполагает необходимость учета особенностей предметной области. Ключевой технологией цифровой трансформации медицины вслед за многими отраслями экономики считается метод цифрового двойника, применение которого невозможно без использования и развития других экосистемных технологий: ЭМК, аналитики больших данных, ИИ, интернета вещей и блокчейна. Эффективная и всеобъемлющая реализация концепции цифровых двойников для такой предметной области, как медицина, возможна, если решена проблема объединения по- ставщиков и потребителей медицинской помощи в цифровую медицинскую экосистему, способную предоставить целостные и однородные первичные данные.
Реализация концепции совместного управления здоровьем пациента в рамках цифровых экосистем медицинской помощи сталкивается с препятствиями, в первую очередь, из-за сложных проблем, связанных с интероперабельностью, конфиденциальностью, безопасностью и эффективным управлением данными. Решение возможных проблем находится в обеспечении приоритета научных исследований для усиления объективизации выбора экосистемных технологий и определения этапности в достижении поставленных целей. Развитие экосистемы необходимо рассматривать в виде строительных блоков, которые со временем накладываются один на другой. Первые, нижние блоки призваны расширить возможности имеющихся технологий, а более поздние потребуют специальных исследований в области информационных технологий в широком смысле, а также медицинской информатики, в частности. Необходимы и упреждающие изменения в регулировании отрасли с учетом вызовов цифровой экономики и динамики изменений в социальной сфере.
Введение. В статье обращается внимание на важность и перспективы использования искусственного интеллекта (далее - ИИ) в предиктивной аналитике в контексте уголовного правосудия. Это обусловлено значительным развитием технологий ИИ и машинного обучения, что находит применение во множестве сфер, включая уголовное судопроизводство.
Авторы подробно излагают теоретические и практические аспекты предиктивной аналитики, которая позволяет на основе статистических данных и алгоритмов машинного обучения прогнозировать будущие события. Отдельное внимание уделяется различию между ИИ и предиктивной аналитикой. Освещаются вопросы эффективности применения предиктивной аналитики в уголовном правосудии, включая оптимизацию предварительного расследования, улучшение уголовного преследования и прогнозирование результатов рассмотрения уголовных дел.
Методы. Основу методологии исследования составляют диалектический материализм, применяемые общенаучные (системно-структурный и формально-логический, индуктивный и дедуктивный, анализ и синтез) и специальные (формально-юридический, сравнительно-правовой) методы.
Результаты. Авторами делается вывод, что ИИ охватывает более широкий спектр задач, требующих человеческого интеллекта, в то время как предиктивная аналитика концентрируется на создании предсказаний. Описываются передовые технологии, которые уже активно используются в различных странах и позволяют улучшать и оптимизировать распределение ресурсов правоохранительных и судебных органов.
Рассматривается перспектива интеграции технологий виртуальной и расширенной реальности в уголовное правосудие, что может радикально изменить подходы к предиктивной аналитике и уголовному процессу в целом, обогащая визуализацию и интерактивное взаимодействие между участниками правоотношений.
В данной статье рассмотрены особенности интеграции технологий искусственного интеллекта в правовое пространство Российской Федерации. Осуществлен анализ рисков и достоинств данного процесса в контексте обеспечения национальной безопасности государства в период вооруженных конфликтов. Рассмотрены принципы развития и использования искусственного интеллекта.