Искусственный интеллект — комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека.

Цели развития искусственного интеллекта в Российской Федерации — обеспечение роста благосостояния и качества жизни ее населения, обеспечение национальной безопасности и правопорядка, достижение устойчивой конкурентоспособности российской экономики, в том числе лидирующих позиций в мире в области искусственного интеллекта.

Комплекс технологических решений включает в себя:

• информационно-коммуникационную инфраструктуру
• программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения)
• процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений.

Развитие информационных систем, помогающих человеку принимать решения, началось с появления в 1950-х годах экспертных систем, описывающих алгоритм действий по выбору решения в зависимости от конкретных условий. На смену экспертным системам пришло машинное обучение, благодаря которому информационные системы самостоятельно формируют правила и находят решение на основе анализа зависимостей, используя исходные наборы данных (без предварительного составления человеком перечня возможных решений), что позволяет говорить о появлении искусственного интеллекта.

В связи с увеличением вычислительных возможностей программно-аппаратных комплексов, в том числе в результате использования графических процессоров и распределенных архитектур вычислительных систем, стало доступным широкое применение машинного обучения на базе множества вычислительных систем, организованных по принципу нейронных сетей (по аналогии с человеческим мозгом), что привело к значительному повышению качества разрабатываемых технологических решений.

Машинное обучение характеризуется рядом особенностей.

Во-первых, для поиска вычислительной системой непредвзятого решения требуется ввести репрезентативный, релевантный и корректно размеченный набор данных.

Во-вторых, алгоритмы работы нейронных сетей крайне сложны для интерпретации и, следовательно, результаты их работы могут быть подвергнуты сомнению и отменены человеком.

Отсутствие понимания того, как искусственный интеллект достигает результатов, является одной из причин низкого уровня доверия к современным технологиям искусственного интеллекта и может стать препятствием для их развития.

Технологические решения, разработанные с использованием методов машинного обучения, являются примером искусственного интеллекта, способного решать только узкоспециализированные задачи (слабый искусственный интеллект).

Создание универсального (сильного) искусственного интеллекта, способного, подобно человеку, решать различные задачи, мыслить, взаимодействовать и адаптироваться к изменяющимся условиям, является сложной научно-технической проблемой, решение которой находится на пересечении различных сфер научного знания — естественно-научной, технической и социально-гуманитарной.

Решение этой проблемы может привести не только к позитивным изменениям в ключевых сферах жизнедеятельности, но и к негативным последствиям, вызванным социальными и технологическими изменениями, которые сопутствуют развитию технологий искусственного интеллекта.

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта сопровождается существенным ростом как государственных, так и частных инвестиций в их развитие, а также в разработку прикладных технологических решений на основе искусственного интеллекта.

Указанные тенденции обусловлены следующими факторами:

а) общий («сквозной») характер применения прикладных технологических решений, разработанных на основе искусственного интеллекта;
б) высокая степень влияния технологических решений, разработанных на основе искусственного интеллекта, на результативность деятельности организаций и человека, в том числе связанной с принятием управленческих решений;
в) высокая доступность инструментов (в том числе программ для ЭВМ с открытым кодом) для разработки на основе искусственного интеллекта технологических решений;
г) потребность в обработке больших объемов данных, создаваемых как человеком, так и техническими устройствами, для повышения эффективности экономической и иной деятельности.

Использование технологий искусственного интеллекта в социальной сфере способствует созданию условий для улучшения уровня жизни населения, в том числе за счет:

а) повышения качества услуг в сфере здравоохранения (включая профилактические обследования, диагностику, основанную на анализе изображений, прогнозирование возникновения и развития заболеваний, подбор оптимальных дозировок лекарственных препаратов, сокращение угроз пандемий, автоматизацию и точность хирургических вмешательств);
б) повышения качества услуг в сфере образования (включая адаптацию образовательного процесса к потребностям обучающихся и потребностям рынка труда, системный анализ показателей эффективности обучения для оптимизации профессиональной ориентации и раннего выявления детей с выдающимися способностями, автоматизацию оценки качества знаний и анализа информации о результатах обучения);
в) повышения качества предоставления государственных и муниципальных услуг, а также снижения затрат на их предоставление.

Тем не менее нельзя забывать и о негативных последствиях применения искусственного интеллекта, тем более на фоне того, что эта сфера пока не урегулирована законодательством в достаточной степени.

Одной из главных проблем сегодня является подход бизнеса к использованию данных, получаемых в результате работы искусственного интеллекта.

В первую очередь речь идет о том, что фирмы, получающие информацию о своих клиентах, могут использовать ее для искусственного увеличения спроса потребителей на свой товар, исключая при этом другие предложения рынка.

Другая проблема — искусственный интеллект позволяет получить контроль над огромным объемом данных как о прямых пользователях онлайн-платформ, так и о других связанных с ними пользователях.

В данном случае имеется риск нарушения конфиденциальности и сокращения выгод потребителя. В дальнейшем такое преимущество может оказывать влияние на поведение потребителя, что недопустимо.

Также, ошибки при формировании алгоритмов искусственного интеллекта могут приводить к генерированию нейросетями недостоверной или неточной информации, на которую впоследствии будет опираться потребитель.

Вопросы использования искусственного интеллекта в потребительских правоотношениях еще требуют многочисленных доработок.

Российская Федерация обладает существенным потенциалом для того, чтобы стать одним из международных лидеров в развитии и использовании технологий искусственного интеллекта.

Этому способствуют высокий уровень базового физико-математического образования, сильная естественно-научная школа, наличие компетенций в области моделирования и программирования. Российские команды регулярно занимают первые места на школьных и студенческих международных олимпиадах по математике, информатике, программированию.

Россия входит в десятку стран — лидеров по количеству научных публикаций по физике, математике, химии. Кроме того, в Российской Федерации сформировано активное и постоянно растущее сообщество специалистов по обработке данных с использованием искусственного интеллекта.

Дополнительными благоприятными факторами развития технологий искусственного интеллекта в России являются современная базовая информационно-коммуникационная инфраструктура (высокий уровень доступа к сети «Интернет», развитие сети радиотелефонной связи третьего и четвертого поколений) и доступность мобильной передачи данных.