Стратегия развития искусственного интеллекта: перспективы достижения Россией лидирующих позиций в мире

Размещено на http://www.allbest.ru/

Стратегия развития искусственного интеллекта: перспективы достижения Россией лидирующих позиций в мире

В.И. Блануца, доктор географических наук, эксперт РАН по экономическим наукам, ведущий научный сотрудник лаборатории георесурсоведения и политической географии Института географии имени В.Б. Сочавы Сибирского отделения Российской академии наук

Artificial intelligence development strategy: will Russia achieve a leading position in the world?

V.I. Blanutsa, Doctor of Sciences (Geography), RAS Expert in Economic Sciences, Leading Researcher of the GeoResources Studies and Political Geography Laboratory, V.B. Sochava Institute of Geography, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

The “National Strategy for the Development of Artificial Intelligence for the Period until 2030” is analyzed. It is established that the focus of the strategy on Russia's achieving a leading position in the world does not correspond to the global situation and current trends in the main directions of artificial intelligence development. It is proposed to focus efforts on the development of artificial super intelligence.

Key words and word-combinations: artificial intelligence, development strategy, Russian Federation.

Аннотация

Проанализирована Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Установлено, что нацеленность Стратегии на достижение Россией лидирующих позиций в мире не соответствует глобальной ситуации и существующим тенденциям по основным направлениям развития искусственного интеллекта. Предлагается сосредоточить усилия на разработке искусственного суперинтеллекта.

Ключевые слова и словосочетания: искусственный интеллект, стратегия развития, Российская Федерация.

Искусственный интеллект (ИИ), под которым в наиболее общем виде можно понимать способность машины распознавать образы, анализировать их, обучаться и действовать как человек, начал активно развиваться с середины XX столетия и прошел несколько периодов подъема и спада. В последнее десятилетие наблюдается устойчивое увеличение количества стартапов, патентов и публикаций по данной проблематике [1--3]. Многие государства стали активно поддерживать исследования в этой области, что дало основание зафиксировать «гонку за искусственным интеллектом» [4] и «гонку вооружений с искусственным интеллектом» [5]. Согласно Индексу искусственного интеллекта от Стэндфордского университета [6], по состоянию на август 2019 г. в различных странах мира имелось 52 стратегических документа по развитию искусственного интеллекта, а в пятнадцати странах зафиксирована их активная реализация. Появились первые публикации, сравнивающие стратегии разных стран [7--9].

В России национальная стратегия развития искусственного интеллекта (далее -- Стратегия) принята в октябре 2019 г. [10] и уже появились первые комментарии [11; 12]. Одной из целей Стратегии является «достижение устойчивой конкурентоспособности российской экономики, в том числе лидирующих позиций в мире в области искусственного интеллекта» [10, п. 23]. Однако к настоящему времени нет ни одной научной публикации по анализу реализуемости этой внешнеполитической цели. В связи с этим проведено исследование возможности достижения Россией лидирующих позиций в мире в области ИИ. Для этого потребовалось выполнить понятийно-терминологический анализ Стратегии и сравнительный анализ приоритетов России и других стран по международным библиографическим базам данных. Практическая значимость исследования может быть связана с выполнением п. 57 Стратегии: «В целях аналитической поддержки реализации настоящей Стратегии проводятся научные исследования, направленные на прогнозирование развития технологий искусственного интеллекта... Результаты этих исследований должны учитываться при принятии управленческих решений» [10].

Анализируя и сравнивания понятия через термины, что методологически обосновано [13], можно подойти к пониманию латентных смыслов и целенаправленности стратегических документов. Наиболее часто в Стратегии встречаются термины «искусственный интеллект» (148 раз), «данные» (50) и «программирование» (19). Если максимальное значение первого термина естественным образом вытекает из названия национальной стратегии, то сочетание первого и второго терминов позволяет сформулировать предположение о целенаправленности Стратегии. Свободный доступ исследователей к «большим данным» весьма актуален для России [14], но это не может быть главной целью Стратегии (исходя из частотной последовательности терминов «ИИ» «данные»). Доступ к данным является законодательно-организационной проблемой, которую, несомненно, следует решать, как и техническую проблему программирования.

В современном мире стратегические цели развития ИИ совершенно иные [4]. Например, стратегия Китая называется «План развития искусственного интеллекта следующего поколения» [15]. Подразумевается, что там решили проблему «данных», занимаются повсеместными (а не эпизодическими, как сейчас в России) разработками в области слабого ИИ (Artificial Narrow Intelligence) и нацелены на создание сильного ИИ (Artificial General Intelligence). Эти этапы можно назвать поколениями ИИ. В российской Стратегии «сильный искусственный интеллект» упоминается только два раза (п. 5в, 9). Получается, что к 2030 г. Россия намерена решить проблему «данных», а Китай -- создать сильный ИИ. Отсюда можно сделать первое заключение: при декларируемой нацеленности Стратегии на достижение Российской Федерацией «лидирующих позиций в мире» понятийно-терминологические приоритеты расставлены так, что запрограммировано отставание от стран-лидеров на одно поколение искусственного интеллекта.

Более правильным представляется ориентация Стратегии на разработку сильного ИИ, а еще лучше -- сверхсильного интеллекта или суперинтеллекта (Artificial Super Intelligence) [16]. В последнем случае необходимы иные «данные» и другое программирование, поскольку речь идет о машинном построении научных абстракций и их обобщении в виде метаабстракций, что в ряде областей знания человек сделать не может. Это не означает отказ от повсеместной разработки систем слабого искусственного интеллекта и поиска подходов к созданию сильного ИИ. Представляется, что в этих областях Россия не сможет стать мировым лидером, поэтому остается только «асимметричный ответ»: сосредоточить значительные ресурсы на построении сверхсильного ИИ. В этой сфере в настоящее время идет активная дискуссия [17; 18] при отсутствии реальных разработок, что открывает России возможность стать мировым лидером (в единственном числе), а не стремиться войти в десятку стран-лидеров по слабому искусственному интеллекту.

В настоящее время сфера ИИ представлена различными фундаментальными и прикладными научно-исследовательскими направлениями. На основании ряда обзорных работ [3; 19; 20] были выявлены одиннадцать основных направлений ИИ, каждому из которых поставлен в соответствие определенный термин. Эти направления уже вышли за рамки искусственного интеллекта, но по-прежнему важны для него. Последние четыре направления с некоторой условностью можно отнести к прикладным разработкам. Для понимания приоритетности терминов была зафиксирована их встречаемость в Стратегии и научных публикациях по разным базам данных (табл. 1).

Каждая база данных имеет свои особенности поиска, поэтому сравнивались лишь ранжированные ряды терминов. В итоге получилось, что Стратегия совпадает с приоритетностью текущих отечественных исследований только по «машинному обучению» и отчасти (ранг по www.elibrary.ru вошел в интервал рангов по Стратегии) по «компьютерному зрению» и «беспилотному транспорту» (коэффициент ранговой корреляции Спирмена r_S = 0,100). При сравнении с мировыми приоритетами выявлено, что Стратегия им не соответствует (только по «Wiley» наблюдалось попадание «компьютерного зрения» и «распознавания речи» в интервалы рангов по Стратегии; ранговая корреляция с тремя международными базами данных составила соответственно 0,223, 0,091 и 0,064). Это позволило сделать второе заключение: приоритетность направлений исследования в Стратегии весьма слабо совпадает с приоритетностью отечественных разработок и не соответствует мировому опыту.

Таблица 1. Количество упоминаний ключевых терминов в Стратегии в сравнении с количеством научных публикаций 2019 г., в которых встречаются эти термины (согласно крупнейшим российским и международным базам данных)