двойников (например, автомобиль Тесла, «умные светофоры»). В обозримой перспективе с развитием автопилотного транспорта и «умной городской среды» (системы ЖКХ, общественный транспорт) большинство физических объектов обретут своих цифровых двойников, наподобие Бостона, Сингапура, нового индийского города Амаравати, имеющих их уже сегодня.
В основе внедряемых в процессе цифровизации digital-решений находится создание нейронных сетей, представляющих собой модель человеческого мозга, клетки которого (нейроны) принимают, обрабатывают и передают электрические сигналы. В цифровой сети миссию нейронов выполняет математическая функция, вписанная в код. По сути, речь идет о создании с помощью машинного обучения искусственного интеллекта, представляющего собой экспертную систему, способную «мыслить» или действовать как человек, учиться новому, но все же, во всяком случае, пока, не достигшего уровня человеческого разума. Сегодня активно развивается «воспринимающий» искусственный интеллект – чат-боты, голосовые помощники вроде Алисы или Siri, умные колонки в онлайн-магазинах и кинотеатрах.
Однако, разумеется, нельзя исключить наступление следующего этапа – автономизации искусственного интеллекта – когда человек будет исключен из ряда процессов, а машины будут в состоянии импровизировать и самостоятельно принимать решения. Так, например, компания TwoSense, специализирующаяся на биометрической безопасности SaaS (англ. software as a service – программное обеспечение как услуга), использует машинное и глубокое обучение для преодоления проблем с аутентификацией и для предотвращения мошенничества. Уже сегодня существуют сложные алгоритмы, позволяющие руководить строительством или разрабатывать новые лекарства.
Однако, необходимо помнить о том, что имманентно присущие нейросетям на сегодняшний день проблемы в виде их необъективности и невозможности интерпретировать принятые ими решения, порождает проблему уже этического толка: какие вопросы можно отнести к компетенции искусственного интеллекта, а какие нет. Это главная дихотомия цифровой этики, которая с неизбежностью обозначает необходимость регламентации применения искусственного интеллекта, особенно в тех сферах, где ошибка может иметь юридические последствия (например, вынесение приговора в суде).
В настоящее время цифровизация является насущной задачей, стоящей перед Российской Федерацией. На практике это означает максимально широкое внедрение цифровых технологий, основным технологическим наполнением которых являются большие данные и искусственный интеллект. Последний необходим как для развития систем управления и принятия решения, так и для работы с BigData на всем протяжении их жизненного цикла. Такое сопряжение технологий больших данных и технологий искусственного интеллекта составит ядро строящейся цифровой экономики и определит ее черты в обозримой перспективе.
1.3. Цифровая трансформация и Четвертая
