Искусственный интеллект в России: история, состояние, тренды и ограничения

Новым этапом внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в повседневную жизнь России станет массовое внедрение его технологий и продуктов, созданных на его основе, в систему государственного управления и бюджетную сферу. Сегодня же ИИ используется в большинстве сфер общественной жизни, но уровень его развития все еще недостаточно высок. В этой связи задачи, рассмотренные в данной публикации, являются современными и актуальными и могут быть использованы на стадиях разработки и использования ИИ. Авторы уточнили определение понятия «искусственный интеллект», проанализировали направления развития ИИ и определили перспективные сферы наиболее ускоренного технологического развития интеллектуальных систем: генеративного, голосового и языкового, объяснимого и периферийного ИИ с характеристикой этапов до настоящего времени. Проанализированы два основных критерия ИИ: «сильный ИИ» и «слабый ИИ» и рассмотрены их фундаментальные различия.

Представлены результаты краткого анализа состояния и планов развития ИИ в России. Уровень внедрения ИИ в отраслях экономики достигает 20%, и этого недостаточно для обеспечения ускоренного роста экономики. Предполагается, что внедрение ИИ должно обеспечить к 2030 г. дополнительный прирост мирового ВВП в 1,2%, а наша страна к 2025 г. планирует получить от его применения более 11 трлн рублей. Будущее искусственного интеллекта в России определил президент страны на Петербургском международном экономическом форуме (ПЭМФ–2023). Озвученные направления позволят шире раскрыть потенциал ИИ и обеспечить его массовое внедрение для формирования суверенитета России.

1. Абдуллаев 2023 – Абдуллаев Э.А. Искусственный интеллект: текущие достижения и перспективы // Молодой ученый. 2023. № 33 (480). С. 9–10.

2. Бахтеев 2019 – Бахтеев Д.В. Предпосылки становления и этапы развития технологии искусственного интеллекта // Genesis: исторические исследования. 2019. № 8. С. 89–98. DOI: 10.25136/2409-868X.2019.8.30382.

3. Ивановский 2021 – Ивановский Б.Г. Экономические эффекты от внедрения технологий «искусственного интеллекта» // Социальные новации и социальные науки. 2021. № 2. С. 8–25.

4. Карпов 2022 – Карпов В.Э. Биоинспирированные модели поведения. Системный кризис или новые горизонты? // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте: Сб. науч. трудов XI Междунар. научно-практич. конф. (ИММВ-2022, Коломна, 16–19 мая 2022 г.): В 2 т. Т. 1. М.: РАИИ, 2022. С. 25–36.

5. Кобринский 2022 – Кобринский Б.А. Интегрированные и гибридные системы искусственного интеллекта: методологические проблемы и вопросы терминологии // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте: Сб. науч. трудов XI Междунар. научно-практич. конф. (ИММВ-2022, Коломна, 16–19 мая 2022 г.): В 2 т. Т. 1. М.: РАИИ, 2022. С. 37–46.

6. Ладоша, Коструб 2022 – Ладоша Е.Н., Коструб М.И. Искусственный интеллект: потенциал развития на пути создания нового цифрового искусства // Молодой ученый. 2022. № 48 (443). С. 1–4.

7. Малинецкий и др. 2022 – Малинецкий Г.Г., Войцехович В.Э., Смолин В.С. Анализ подходов к построению сильного искусственного интеллекта на основе компьютерных наук и информационных систем: креационизм и эволюция // Цифровая экономика. 2022. № 55 (21). С. 79–90.

8. Остроух 2020 – Остроух А.В. Введение в искусственный интеллект: Монография. Красноярск: Научно-инновационный центр, 2020. 250 с.

9. Райков 2020 – Райков А.Н. Слабый vs Сильный искусственный интеллект // Информация и связь. 2020. № 1. С. 81–88.

10. Щербаков 2019 – Щербаков М.Г. Правовые запреты и ограничения в области исследований искусственного интеллекта // Вестник Казанского юридического института МВД России. 2019. Т. 10. № 4. С. 436–441. DOI: 10.24420/KUI.2019.80.51.004.