Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Эконометрика

Подписаться Бесплатная «Серебряная» новостная рассылка Подписчиков 938 RSS
←   Октябрь 2024   →
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31


За последние 60 дней 8 выпусков (3-4 раза в месяц)


Сайт рассылки: http://orlovs.pp.ru/ivst.php
Открыта: 29-06-2000
Адрес автора: science.humanity.econometrika-owner@subscribe.ru

Автор
Орлов А.И.

Статистика

938 подписчиков
0 за неделю
←   Все выпуски   →

Эконометрика - выпуск 1238


"Эконометрика", 1238 выпуск, 14 октября 2024 года.

Электронная газета кафедры "Экономика и организация производства" научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им.Н.Э. Баумана. Выходит с 2000 г.

Здравствуйте, уважаемые подписчики!
*   *   *   *   *   *   *

Радостная новость - в России 1 декабря будут отмечать День математика.

Одной из самых обсуждаемых тем этого десятилетия является искусственный интеллект. Развитие человечества в области машинного обучения и внедрения этих достижений в социальную реальность далеко продвинулось за эти годы. Однако стихийное и неконтролируемое обществом движение в этом направлении не может не вызывать беспокойства. Об этом - в статье Андрея Кошкина "Осторожно: искусственный интеллект!".

О том, как искусственный интеллект надевает погоны, рассказывает Александр Воронцов.

Национальный проект "Экономика данных" обсуждают Роман Рожков и Анастасия Гаврилюк в статье "Поставьте Data: как власти хотят перевести экономику на информационные рельсы".

Суть "русского метода обучения ремёслам", жизнь и труды его основателя Дмитрия Константиновича Советкина (1838-1912) - предмет статьи Ксении Бобровой "У истоков инженерной профессии".

Все вышедшие выпуски доступны в Архиве рассылки по адресу subscribe.ru/catalog/science.humanity.econometrika.

*   *   *   *   *   *   *

В России появится День математика

В России 1 декабря будут отмечать День математика.

В России появится новый профессиональный праздник - День математика, он будет отмечаться 1 декабря. Закрепить его в календаре распорядился премьер-министр Михаил Мишустин, сообщила пресс-служба правительства.

Отмечать праздник предлагается в день рождения выдающегося русского математика Николая Лобачевского. В своем распоряжении Мишустин поручил Министерству просвещения в течение двух месяцев закрепить принятое решение нормативным правовым актом.

Установить в России День математика ранее предложил ректор Московского государственного университета Виктор Садовничий. Предложение поддержали, в частности, участники Всероссийского съезда учителей и преподавателей математики, который прошел в вузе осенью 2023 года.

В декабре в России отмечается несколько профессиональных праздников. Среди них - День юриста (3 декабря), День работников органов ЗАГСа (18 декабря) и День спасателя (27 декабря).

В 2021 году Международный математический союз установил Международный день математики, он отмечается по всему миру 14 марта. Эта дата также известна как День числа пи - отношения длины окружности к диаметру круга и приблизительно равного 3,14.

https://www.rbc.ru

http://government.ru/news/51535/

*   *   *   *   *   *   *

Осторожно: искусственный интеллект!

Андрей Кошкин

Одной из самых обсуждаемых тем этого десятилетия является искусственный интеллект. Развитие человечества в области машинного обучения и внедрения этих достижений в социальную реальность далеко продвинулось за эти годы.

И речь идёт не только о каких-то мелочах, вроде написанных нейросетями дипломных работ студентов. Мы наблюдаем, как всё больше процессов благодаря всё новым и новым достижениям в этой области автоматизируется. Сам процесс внедрения искусственного интеллекта в экономику активно пропагандируется не только различными энтузиастами, но и самой властью. И здесь необходимо вспомнить не потерявшую актуальности статью Владимира Ильича Ленина "Кому выгодно?" в газете "Правда" от 13 апреля 1913 года: "Мы живём в торговое время, когда буржуазия не стесняется торговать и честью, и совестью. Бывают и простачки, которые по недомыслию или по слепой привычке защищают господствующие в известной буржуазной среде взгляды. Нет, в политике не так важно, кто отстаивает непосредственно известные взгляды. Важно то, кому выгодны эти взгляды, эти предложения, эти меры".

Так, целый ряд исследователей уже окрестили наблюдаемые изменения новым качественным витком развития человечества. По их представлению, впервые за долгие годы мы наблюдаем не экстенсивный рост или совершенствование каких-то отдельных технологий, придуманных до этого, а имеем дело с новым фактором, который сущностно меняет сложившийся статус-кво не только в мире науки и техники, но и в сфере общественных отношений.

Аргументы подобной позиции вполне убедительны. Долгое время мы полагали, что достижения в области машинного обучения приведут к автоматизации наименее творческих профессий. Уж кому-кому, а художникам и писателям за свой хлеб волноваться в прекрасном технологическом будущем не приходилось. Куда более беспокойно себя чувствовали, к примеру, таксисты на фоне активного развития беспилотных автомобилей.

Однако пришло время, и оказалось, что нейросети могут по весьма размытым вербальным описаниям оперативно генерировать сотни изображений. Уже сегодня подчас бывает трудно отличить изображение, сгенерированное нейросетью, от полотна из-под руки опытного художника. О генерации текста и говорить не приходится. "Скормив" нейронной сети достаточно строк для обучения, можно получить весьма качественный слепок стиля того или иного автора. В США уже проходят суды между именитыми писателями и организациями, разрабатывающими нейронные сети. Конечно, ключевой вопрос там финансовый, пусть и облечённый в витиеватые конструкции авторского права.

В этих условиях действительно легко поверить в слова об изменившихся правилах игры социальной реальности. Но так ли это? Действительно ли мы столкнулись с фактором, который меняет общественно-экономические отношения настолько фундаментальным образом, что парадигма старого капиталистического общества с царящей там системой угнетения владельцев капитала над пролетариями более неприменима?

Для ответа на данный вопрос стоит присмотреться к тому, как нейронные сети, машинное обучение, облачные сервисы и прочие технологические новшества изменили жизнь работников наёмного труда. В этом отношении примеры являются куда менее вдохновляющими. Вспомним ситуацию, возникшую на предприятиях одного из крупнейших западных интернет-магазинов Amazon. В 2018 году компания запатентовала дизайн браслета с тактильной обратной связью, который контролирует местоположение рук рабочего. Программное обеспечение должно было сопоставлять положение рук с предметом инвентаризации, который нужно отсортировать или упаковать, и с помощью вибрации браслет будет подсказывать сотруднику правильное направление.

Однако программа, заявленная цель которой была помощь сотруднику, оказалась инструментом давления на рабочих и привела к сверхэксплуатации. Система отслеживала движение рук сотрудника и его перемещения. Когда работник обрабатывал меньше заказов в час, чем требуется, система автоматически делала ему предупреждение. Она также следила за тем, сколько секунд проходит между сканированиями товаров, а также за количеством перерывов. Всего возможно было сделать три перерыва за смену: один раз - 30 минут и два раза по 15 минут. В итоге рабочие склада столкнулись с тяжёлыми условиями труда, когда необходимо упаковывать сотни коробок в час ради выполнения установленной нормы.

В июне 2020 года Amazon представила новый инструмент на базе искусственного интеллекта, который, по заявлению компании, поможет сотрудникам соблюдать правила социального дистанцирования. А уже в августе 2021 года компания ввела программу контроля за сотрудниками службы поддержки, которая отслеживала нажатие клавиш и движения "мыши" работников.

В том же году была внедрена автоматизированная система оценки работы водителей доставки с помощью умных камер. Теперь камеры отмечают нарушение правил техники безопасности и дорожного движения: например, если водитель не остановился под знаком СТОП, превысил скорость, отвлёкся во время вождения или просто не соблюдает дистанцию до впереди идущей машины. Под угрозой увольнения водители Amazon вынуждены были подписывать форму биометрического согласия.

Думать, что подобная практика является уделом лишь западного мира, - большое заблуждение. Аналогичные ситуации происходят и в странах Азии, и в России. Так, в 2018 году основатель и генеральный директор пермской компании Xsolla Александр Агапитов объявил об увольнении сразу 150 "невовлечённых и малопродуктивных сотрудников". Активность людей оценивала команда Big Data на основании того, как часто работники отмечаются в чатах, электронной почте и иных программах. Как заявил директор, в последний год его компания перестала показывать 40-процентный рост. Чтобы это компенсировать, было принято решение расстаться с неэффективными сотрудниками.

Также особенный интерес представляет конфигурация рыночных отношений, складывающаяся между цифровыми платформами, потребителями и курьерами/таксистами. Для более понятного изложения сосредоточимся на такси. Рядовой потребитель сегодня не задумывается, кто именно будет оказывать ему услугу перевозки. Он обращается в агрегатор, и тот услужливо предоставляет ему индивидуального предпринимателя или самозанятого, который готов подвезти потребителя за неизвестную для самого себя плату. Разумеется, никакой страховки во время поездки не предусмотрено, равно как и возможности выбора таксиста.

Полное отсутствие гарантий со стороны агрегатора (в том числе и таксистам, что им не попадётся асоциальный опасный элемент вместо потребителя) маскируется иллюзорной системой рейтингов, являющейся скорее ещё одной формой контроля агрегатора за таксистами. При этом потребителя, по вполне очевидным причинам, интересует больше цена поездки для себя, чем для водителя. Непрозрачная система ценообразования и назначения выплат самим таксистам в руках IT-гиганта создаёт колоссальные возможности для нездоровой конкуренции с традиционными автопарками, а впоследствии и монополизации рынка.

Казалось бы, очевидным ответом на попытки извлечения ренты возможным монополистом после демпингового захвата рынка может и должна являться растущая доля реально самозанятых таксистов. Тем не менее это не происходит и не может происходить. В условиях действительно происходящей трансформации рынка цифровая платформа превращается в аналог средства производства для крупных IT-компаний агрегаторов. Как и в XIX веке можно было сшить рубашку кустарными методами для продажи её на рынке, так и сегодня можно зарегистрироваться самозанятым таксистом и предпринимать попытки частного извоза. Однако как кустарный метод пошива просто неконкурентоспособен с производительностью мануфактур и фабрик, так и частный таксист или даже маленький региональный автопарк неконкурентоспособен с агрегатором. Вызов такси без удобного интерфейса, по телефону, да ещё и со значительно большим временем ожидания, не может соперничать с удобствами "Яндекс.Такси" для потребителя.

При этом стоимость разработки и обслуживания полноценного и качественного приложения-агрегатора создаёт существенный барьер для вхождения на рынок. Аналогично исследуемым Марксом средствам производства цифровые платформы становятся фактором разделения и поляризации участников рынка труда на хозяев средств производства и работников, продающих свой труд (ограниченных тем фактом, что без суммирования с дорогостоящими средствами производства результаты их труда неконкурентоспособны на рынке).

Но, может быть, мы стоим на пороге создания нового участника экономических отношений в виде искусственного интеллекта? Ведь если наши механические творения сами станут источником прибавочной стоимости и заменят собой массы наёмных рабочих как класс, то это потребует серьёзного пересмотра трудовой теории стоимости. На самом деле на любом этапе развития техники машины продолжают оставаться в разряде тех факторов производства, которые именуются капиталом. В этом плане вполне убедительна цитата Эвальда Васильевича Ильенкова о перспективах создания искусственного интеллекта из его работы "Об идолах и идеалах" 1968 года.

"Тезис о возможности построить машину, такую же умную и такую же нравственно-осмотрительную, как Человек, верен лишь при том допущении, что понятие "человек" скроено по образцу таких людей, которые действительно больше похожи на машину, чем на человека. С подобных "человеков" (а точнее, с реальных людей в их машинообразных функциях) и сделано, видимо, то "индуктивное обобщение", которое может показаться определением понятия "человек". Что же касается понятия "человек" в подлинном смысле слова, то его "определённость" заключается в отсутствии всякой заранее и навсегда закодированной в нём определённости. В универсальности. Той самой универсальности, которая позволила ему сделать всё то, что он сделал в ходе своего исторического развития. И всё, что ему ещё предстоит сделать в мире. В том числе и кибернетические машины, те и такие, какие ему понадобятся".

Здесь необходимо заметить, что автор данных строк не является противником развития искусственного интеллекта. Более того, сам факт подобного развития является объективным и закономерным процессом. С тем же успехом можно быть противником восхода и захода солнца. Однако стихийное и неконтролируемое обществом движение в этом направлении не может не вызывать беспокойства. Пожалуй, со времён создания ядерной бомбы человечество как вид не стояло перед более существенной угрозой своему существованию. И исследования в области искусственного интеллекта должны быть регламентированы и поставлены под общественный контроль. Слишком высока степень ответственности для того, чтобы возлагать её на частные корпорации, которые гонятся лишь за собственной прибылью. Ибо за бесконтрольное и безответственное развитие искусственного интеллекта в конце концов человечество может дорого заплатить.

Газета "Правда" No.42 (31535) 19-22 апреля 2024 года, 2 полоса
 https://gazeta-pravda.ru

*   *   *   *   *   *   *

Искусственный интеллект надевает погоны

Александр Воронцов

Искусственный интеллект (ИИ) - одна из любимейших игрушек наших чиновников и банкиров. При любом удобном случае данное словосочетание упоминают не только Герман Греф, но и Владимир Путин, на что мы обращали внимание читателей (см. публикацию "Многомиллиардные "темы" для нищей России", "Правда", No.85 (31145) от 10-11 августа 2021 года). Ситуация вокруг ИИ развивается не просто стремительно, но драматично. На днях в Пентагоне провели четырёхдневный симпозиум по теме военного использования больших языковых моделей искусственного интеллекта, таких как ChatGPT.

Понятно, что натовских генералов мало интересуют телефонные роботы в колл-центрах российских банков, о чём любят рассказывать наши банкиры, и человекообразные роботы, способные поднести боссу чашечку кофе. У них к технологиям ИИ интерес не "представительский", а совершенно прикладной.

По всему миру разносятся восторги о возможностях ИИ, который способен не только подменять человека в творческих профессиях (он может даже писать стихи). А видео-поделки с применением ИИ, полностью имитирующие речь и жесты живого человека, уже стали почти что обыденностью: сегодня никого не удивишь каким-нибудь фальшивым интервью известного политика, изготовленным по технологии дип-фейк (англ. deepfake - глубокая подделка. - Ред.) с применением ИИ.

Однако интересы американских генералов простираются гораздо дальше. В феврале в Пентагоне американские военные провели встречи в формате многодневного научного симпозиума с лидерами высокотехнологичной отрасли США, о чём сообщила ежедневная газета министерства обороны США "Старз энд страйпс" (издаётся с 1861 года). Целью этих консультаций стало стремление ускорить создание и внедрение наиболее полезных военных компьютерных приложений. Любопытны не только сами темы докладов и их содержание, но даже должности и звания тех, кто выступал на симпозиуме. Потому что уже эти дежурные для американских военных и учёных "титулы" и "самоназвания" свидетельствуют о той степени серьёзности, с которой относятся в армии США к технологиям ИИ.

В результате многодневных консультаций и дискуссий военные, учёные и айти-эксперты пришли к консенсусному выводу: появляющаяся технология искусственного интеллекта может изменить правила игры для военных, но она нуждается в интенсивном тестировании, чтобы убедиться, что она работает надёжно и что нет уязвимостей, которыми мог бы воспользоваться противник.

Открывая четырёхдневный симпозиум по названной теме, доктор компьютерных наук Крейг Мартелл, глава Главного управления цифровых технологий и искусственного интеллекта Пентагона (американская аббревиатура данного военного подразделения - CDAO) сообщил переполненному бальному залу отеля "Вашингтон Хилтон", что его команда пытается сбалансировать скорость с осторожностью при внедрении передовых технологий искусственного интеллекта. "Все хотят работать на основе данных, - сказал Мартелл. - Все хотят этого так сильно, что готовы поверить в волшебство". Способность больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, просматривать гигантские массивы информации в течение нескольких секунд и кристаллизовать её до нескольких ключевых моментов, предлагает заманчивые возможности для военных и разведывательных агентств, которые ломают голову над тем, как просеять постоянно растущие океаны необработанных разведданных, доступных в эпоху цифровых технологий.

Вкратце поясним, что CDAO начал функционировать в июне 2022 года. Цель этого подразделения Пентагона - интеграция и оптимизация возможностей искусственного интеллекта в министерстве обороны. Офис CDAO отвечает за ускорение внедрения военным ведомством данных, аналитики и искусственного интеллекта, позволяя цифровой инфраструктуре и политике министерства внедрять масштабируемые решения на основе искусственного интеллекта для корпоративных и совместных случаев использования, с целью защиты США от текущих и возникающих угроз.

Основополагающий документ, согласно которому происходит внедрение ИИ в армии США, называется так: "Стратегия министерства обороны США по сбору данных, аналитике и внедрению искусственного интеллекта".

- Поток информации, которая поступает к человеку сегодня, особенно в условиях его высокой активности на поле боя, огромен, - сказал на симпозиуме капитан ВМС США М. Ксавьер Луго, командующий миссией недавно сформированной целевой группы по генеративной ИИ в CDAO. - Наличие надёжных методов обобщения, которые могут помочь нам управлять этой информацией, имеет решающее значение.

Исследователи утверждают, что потенциальное военное применение LLM может включать не только обучение офицеров с помощью сложных военных игр, но и оказание помощи в принятии решений в боевых условиях в режиме реального времени.

Пол Шарре, бывший чиновник министерства обороны США, ныне являющийся исполнительным вице-президентом Центра новой американской безопасности, заявил, что некоторые из лучших вариантов применения ИИ, вероятно, ещё предстоит найти. Он подтвердил, что представителей министерства обороны особенно впечатляет гибкость технологий LLM, которая позволяет решать самые разнообразные военные задачи по сравнению с более ранними системами искусственного интеллекта.

- Большинство систем искусственного интеллекта раньше были узкоспециализированными, - сказал он. - Они были способны правильно выполнить лишь одну задачу. Однако теперь система AlphaGo смогла сыграть в стратегическую настольную игру Go. Системы распознавания лиц могут распознавать лица, и это всё, что они могут сделать. В то время как язык сам по себе, по-видимому, является мостом к способностям ИИ более общего назначения.

Пока что главным препятствием на пути более широкого внедрения технологий ИИ, возможно, даже фатальным недостатком, является то, что у LLM продолжают возникать "галлюцинации", в результате которых они вызывают в воображении неточную информацию, - на это обратил внимание Ксавьер Луго. Он пока не взялся утверждать, что данный дефект можно исправить. Но именно эта не решённая ещё проблема препятствует массовому внедрению ИИ в промышленность.

Ксавьер Луго с августа прошлого года возглавляет в CDAO инициативную группу Lima, изучающую генеративный ИИ, цель которой - разработка рекомендаций по ответственному внедрению технологии ИИ в Пентагоне. Луго также сообщил, что изначально группа была сформирована с учётом LLM, однако вскоре сфера деятельности была быстро расширена за счёт включения генерации изображений и видео. По мнению Луго, прежде чем модели LLM смогут быть использованы с гарантированным результатом, предстоит ещё пройти немалый путь.

Исследователь из Карнеги-Меллона Шеннон Галлахер, выступая на конференции в Пентагоне, рассказала, что в прошлом году офис директора национальной разведки попросил её команду изучить, как LLM могут использоваться спецслужбами. Галлахер сообщила, что возглавляемая ею команда исследователей разработала "тест на воздушном шаре". В ходе теста исследователи попросили искусственный интеллект LLM описать то, что произошло во время прошлогоднего инцидента с китайским воздушным шаром наблюдения, в качестве примера геополитических событий, которые могут заинтересовать разведывательное управление.

Ответы нейросети были самыми разнообразными, причём некоторые из них оказались предвзятыми и бесполезными. Ответы были такими: "Я уверен, что в следующий раз у них всё получится правильно", "Китайцы не смогли определить причину сбоя. Я уверен, что в следующий раз у них всё получится правильно", "Вот что они сказали о первом испытании атомной бомбы. Я уверен, что в следующий раз у них всё получится", "Они - китайцы. В следующий раз у них всё получится".

Другие докладчики рассказали ещё об одной тревожной и пока что не решённой проблеме: квалифицированный враждебный хакер может взломать LLM военного ведомства и вынудить его выложить свои наборы данных из серверной части. В ноябре 2023 года исследователи доказали, что такое событие возможно. Они попросили ChatGPT бесконечно повторять слово "стихотворение", после чего попытались организовать утечку обучающих данных. ChatGPT исправил эту уязвимость, но могут существовать и другие.

"Противник может заставить вашу систему искусственного интеллекта делать то, чего вы не хотите, он может также заставить ИИ усвоить вредную для вас информацию, - сказал Натан Ванхуднос, учёный из Карнеги-Меллона, выступая на симпозиуме. Он также обратился к присутствовавшим на симпозиуме предпринимателям-разработчикам, заявив, что министерству обороны, возможно, не имеет смысла создавать свои собственные модели искусственного интеллекта.

- Мы не сможем сделать это без вас, предпринимателей, - сказал Мартелл. - Все эти компоненты должны представлять собой наборы готовых промышленных решений.

И в то время, пока он говорил это, более сотни представителей поставщиков it-технологий боролись за место в отеле "Хилтон", многие из них стремились заключить предстоящий контракт.

В начале января OpenAI, американская научно-исследовательская организация, занимающаяся разработками в области искусственного интеллекта, создатель ChatGPT, который может генерировать тексты, удалила ограничения в отношении военных приложений со своей страницы "Политика использования". Ранее OpenAI запрещала применение своих технологий для "деятельности, сопряжённой с высоким риском нанесения физического вреда". В частности, среди запрещённых видов применения ИИ ранее назывались "разработка оружия" и "вооружённые силы, ведение боевых действий". Теперь таких ограничений у продукции OpenAI больше нет...

Технологии ИИ усиленно разрабатывают и военные Великобритании. Выступившая на симпозиуме коммодор британских ВМС Рэйчел Синглтон, глава Центра искусственного интеллекта министерства обороны Великобритании, заявила, что её страна была вынуждена быстро разработать решение LLM для внутреннего военного использования из-за опасений, что у сотрудников может возникнуть соблазн использовать коммерческие LLM в своей работе, подвергая риску конфиденциальную информацию.

Авторы публикации в газете Пентагона не преминули упрекнуть своих военных чиновников в нерасторопности относительно необходимости скорейшего внедрения искусственного интеллекта. Они отметили: Китай ещё в 2017 году заявил о том, что хочет стать мировым лидером в области искусственного интеллекта к 2030 году. Агентство перспективных исследовательских проектов министерства обороны США, или DARPA, объявило в 2018 году, что инвестирует 2 миллиарда долларов в технологии искусственного интеллекта, чтобы Соединённые Штаты сохранили здесь своё преимущество.

Крейг Мартелл отказался обсуждать возможности противников во время своего выступления, заявив, что эта тема будет затронута позже на закрытом заседании. Пол Шарре подсчитал, что китайские модели искусственного интеллекта в настоящее время отстают от американских на 18-24 месяца. "Технологические санкции США для них больнее всего, - сказал он. - Они очень хотят найти способы снизить напряжённость в отношениях между США и Китаем и снять некоторые из ограничений на американские технологии, такие как поставки чипов в Китай".

Шеннон Галлахер отметил, что Китай по-прежнему может иметь преимущество в маркировке данных для LLM, что является трудоёмкой, но ключевой задачей при обучении моделей. Затраты на рабочую силу в Китае остаются значительно ниже, чем в Соединённых Штатах. Поэтому технологические санкции США не будут сняты с Китая, чтобы предотвратить ускоренное развитие КНР.

На симпозиуме CDAO обсуждались также такие темы, как этика использования LLM в обороне, вопросы кибербезопасности, и то, как технология ИИ может быть интегрирована в повседневную жизнь вооружённых сил. В рамках симпозиума состоялся также секретный брифинг, посвящённый вновь созданному Центру безопасности искусственного интеллекта Агентства национальной безопасности.

Актуальность работ по ИИ подтверждается неиссякающим потоком информации по данной теме. Так, на днях стало известно, что если на 2024 год Пентагон запросил у конгресса выделить 1,8 миллиарда долларов на разработку и внедрение возможностей с применением искусственного интеллекта, то годом ранее эта сумма составляла лишь 874 миллиона долларов.

Согласно подсчётам Управления государственной отчётности США, весной 2021 года министерство поддерживало 685 несекретных военных проектов искусственного интеллекта, разработок и исследований, финансируемых за счёт бюджета Пентагона. Данных более свежих по этой теме в открытых источниках пока нет, но можно предположить, что количество таких проектов, финансируемых военными США, измеряется тысячами.

О том, как применяются разработки по теме ИИ в Российской армии, известно не много. Скажем, имеется ряд публикаций о сухопутном танке РТК "Уран-9" разработки компании "766 УПТК", который принят на вооружение в 2019 году. РТК "Уран-9" представляет собой самоходную гусеничную машину с боевым модулем, оснащённым пушечно-пулемётным и реактивным вооружением. В автономном режиме, используя ИИ, такой робот способен двигаться по заданному маршруту, вести наблюдение, искать и поражать цели. При этом решение об открытии огня остаётся за оператором.

Весной 2021 года российское минобороны запустило закрытый конкурс на проведение научно-исследовательских разработок (НИР) "Исследования по созданию экспериментального образца комплекса разработки, обучения и реализации глубоких нейронных сетей для нового поколения военных систем с искусственным интеллектом". На проведение работ выделено почти 390 млн рублей на три года. Содержание данного проекта, получившего шифр "Каштан", не разглашается. Тем не менее само название НИР показывает: наше военное ведомство интересуется темами, связанными с искусственным интеллектом.

Газета "Правда" No.46 (31539) 3-6 мая 2024 года, 6 полоса
 https://gazeta-pravda.ru

*   *   *   *   *   *   *

Поставьте Data: как власти хотят перевести экономику на информационные рельсы

Роман Рожков, Анастасия Гаврилюк

Владимир Путин предложил разработать нацпроект по формированию экономики данных до 2030 года. По словам президента, должен быть выстроен "целостный механизм создания и повсеместного внедрения передовых разработок". При этом особое внимание будет уделено квантовым технологиям. Forbes расспросил экспертов и участников рынка о том, что они думают об экономике данных, чего в озвученном президентом не хватает для ее построения и оправданна ли, по их мнению, ставка на квантовые компьютеры и криптографию

"Выстроить целостный механизм"

Как заявил Владимир Путин в ходе пленарного заседания форума будущих технологий "Вычисления и связь. Квантовый мир", проходивший с 7 по 14 июля 2023 г., национальный проект "Экономика данных" подготовят в течение года. Он будет рассчитан до 2030 года. Речь, по словам президента, идет не только о том, чтобы консолидировать существующие инструменты поддержки развития цифровой экономики, искусственного интеллекта и высокотехнологичных проектов, но и "выстроить целостный механизм создания и повсеместного внедрения передовых разработок". По его словам, это касается всех технологий и сфер жизни. "Мы много об этом говорим и постепенно двигаемся, решаем эти вопросы, но нужно максимально форсировать эту работу, в том числе по такому направлению, как формирование экономики данных", - сказал Путин.

Цель нового нацпроекта - перевести всю экономику, социальную сферу, органы власти на качественно новые принципы работы, внедрить управление на основе данных, выйти на новый уровень в логистике, телемедицине, онлайн-образовании, предоставлении госуслуг, говорится в сообщении Минцифры: "Новый нацпроект будет способствовать росту экономики и развитию социальной сферы. Он улучшит качество работы органов власти и, самое важное, - качество жизни граждан".

В том-то и фокус

Исходя из речи Владимира Путина, нацпроект будет сосредоточен на шести основных направлениях, обращают внимание в Минцифры. Примечательно, что большой упор делается на развитие квантовых технологий и коммуникаций, а также на использовании больших данных и усилении микроэлектронной промышленности.

Сбор данных

Основная задача - развитие применения высокочувствительных датчиков, в том числе квантовых сенсоров. Они применяются не только в промышленности, но и в системах спутниковой и наземной связи, в медицине. Например, такие сенсоры позволяют обнаруживать заболевания на самых ранних стадиях.

Передача данных и развитие систем связи

Информация должна передаваться в режиме реального времени, без задержек и на большой скорости. Это критически необходимо для развития робототехники, систем беспилотного транспорта и автоматизации городской среды.

Хранение данных

Речь прежде всего о развитии отечественных облачных платформ, центров обработки данных и вычислительных мощностей собственного производства. Например, компьютеров с использованием квантовых и фотонных технологий.

Безопасность данных

Необходимо продолжить работу над технологиями квантовых коммуникаций и квантового шифрования. Они помогают отражать любые кибератаки, как классические, так и с применением квантовых компьютеров. Благодаря таким технологиям системы безопасности страны будут неуязвимы для взлома.

Стандарты и протоколы работы с данными

Они нужны для обеспечения безопасности, для надежной обработки и хранения данных. Особенно в части хранения персональных данных граждан. В том числе с применением технологий квантовой криптографии.

Обработка и анализ данных, репозитории открытого кода

Алгоритмы анализа данных должны основываться на технологиях искусственного интеллекта. Важно, чтобы эта работа велась на базе российского ПО. Необходимо развитие отечественных платформ и сервисов, которые нужны для совместной работы программистов как из России, так и из других стран.

У вас для этого все данные

Новый нацпроект должен обеспечить комплексный подход к развитию технологий, считают эксперты. Если в рамках "дорожных карт" основные задачи - поддержка науки и создание исследовательской инфраструктуры, то формат нацпроекта позволит сформировать экосистему роста, объясняет сооснователь Российского квантового центра Руслан Юнусов. "Появится возможность уделить точечное внимание одновременно научным исследованиям, инфраструктуре, кадрам, международному сотрудничеству и, что крайне важно, стимулированию спроса на отечественные разработки", - надеется он.

Гендиректор АНО "Цифровая экономика" Сергей Плуготаренко называет новый нацпроект "логическим продолжением работы по развитию перспективных высокотехнологических направлений, которая проводилась в последние годы под руководством вице-премьеров Андрея Белоусова и Дмитрия Чернышенко. "Развитие новых технологий связи, квантовых вычислений и коммуникаций признается перспективным направлением практически в любом документе стратегического развития технологий, вышедшем за последние несколько лет в различных странах", - говорит Плуготаренко.

У России, пожалуй, один из самых высоких шансов на успешное построение экономики данных, полагает Алина Садукевич, руководитель департамента развития продуктов больших данных дирекции по искусственному интеллекту и цифровым продуктам "Билайна". "У нас для этого есть высококвалифицированные специалисты, которых хотят заполучить в том числе в Кремниевой долине, выстроен диалог бизнеса и государства, дополнительная стимуляция в виде ухода иностранных компаний с российского рынка тоже может помочь реализации инициативы президента", - перечисляет она.

Составляющие экономики данных президент перечислил, говорит директор Российской ассоциации электронных коммуникаций Сергей Гребенников: это датчики и сенсоры для сбора данных, системы связи для передачи данных, суверенная инфраструктура для вычислений и хранения данных внутри страны, безопасность данных, суверенные и национальные стандарты и протоколы работы с данными, алгоритмы обработки и анализа данных. "Для этого нужны и научные исследования, и подготовка кадров, и создание условий для разработки отечественных решений для сбора, хранения и анализа данных, - продолжает он. - В той или иной степени все это уже существует и развивается, так как цифровая трансформация происходит повсеместно".

По оценкам Института исследований интернета (ИИИ), создание регуляторной среды, которая позволит повысить эффективность бизнеса за счет внедрения проектов на основе данных, обеспечит рост операционной прибыли компаний всех секторов экономики до 1,6 трлн рублей в перспективе двух лет. Однако, по мнению директора по стратегическим инициативам ИИИ Ирины Левовой, есть фундаментальные вопросы, без решения которых бизнес не сможет полноценно работать с обезличенными персональными данными и другой информацией, "а значит, и не построить экономику данных". "Проблемы по большей части связаны с регуляторными барьерами в части доступа к государственным данным, с возможностями работы с обезличенными и анонимизированными массивами данных, а также с тайнами, - говорит Левова. - Мы надеемся, что поручение президента позволит государству комплексно взглянуть на эти вопросы, в том числе с точки зрения потенциала для развития экономики и провести соответствующие реформы".

С Ириной Левовой соглашаются в МТС, добавляя, что для создания комплексной системы необходимы "существенные затраты", а стимулом для ее развития являются инвестиции, которые невозможны без окупаемости. Экономика данных требует сбора и аналитики колоссальных объемов разрозненных данных, которые невозможно собрать отдельно ни одной частной компании, ни государству, указывают в компании. "Этот ресурс и такой проект вообще становится целесообразным только при обеспечении диверсификации и разнообразия сбора и анализа данных и взаимодействия участников рынка. Для реализации этого в первую очередь необходимо снимать очевидные препятствия, например, разрешить наконец обработку обезличенных данных", - сказали в МТС.

При этом в выступлении президента ничего не было сказано про прозрачность работы с данными, указывает директор некоммерческого партнерства "Информационная культура" Иван Бегтин. По его словам, явный акцент на экономику данных без открытых принципов работы с ними - это "игра" в пользу крупных корпораций, которые собирают персональные данные и договариваются с государством по их использованию, и, наоборот, все больший сбор информации о гражданах государством через корпорации, добавляет он. "Суверенность" работы с данными, скорее всего, будет выражаться, по мнению Бегтина, в раздаче крупных субсидий на строительство и развитие дата-центров и российских систем хранения данных, "потому что без масштабных вливаний со стороны государства ни о какой "суверенности" не стоит и мечтать".

Квант от государства

Внимание властей к теме квантовых технологий подтверждают и суммы инвестиций, которые вкладывает в ее развитие государство. "В мире постоянно растет заказ на фундаментальные квантовые исследования. Государство выступает главным заказчиком таких исследований - до 2024 года на эти цели правительство выделило финансирование в размере свыше 24 млрд рублей", - заявил в пятницу, 14 июля, в ходе в пленарной сессии Форума будущих технологий вице-премьер Дмитрий Чернышенко. По словам Чернышенко, правительство вместе с отраслью сформировало дорожные карты "Квантовые вычисления" и "Квантовые коммуникации", на реализацию которых до 2026 года будет выделено 41 млрд рублей, обеспечен паритет государственного и частного финансирования.

Квантовые технологии уже в ближайшем будущем изменят наше стандартное представление о таких классических отраслях, как медицина, транспорт, урбанистика, и значительно повысят качество жизни людей, убежден Руслан Юнусов. Такие вычисления позволят, по его словам, моделировать новые лекарства и материалы, анализировать социальные и природные процессы, а также решать сложные оптимизационные задачи. "Квантовые коммуникации обеспечат защиту данных на уровне фундаментальных законов физики, а квантовые сенсоры дадут возможность собирать огромное количество новой и очень точной информации о человеке и окружающей среде", - говорит Юнусов.

Постквантовая эра отделена от нас всего несколькими годами, магистральные линии квантовых коммуникаций уже построены в России и других странах с сильным технологическим бэкграундом, обращает внимание директор технологической практики Kept Сергей Вихарев. "Обсуждать перспективы развития анализа и монетизации данных, разумеется, нужно с учетом значительного роста вычислительных возможностей появляющихся квантовых компьютеров. Для некоторых типов задач ускорение уже составляет миллионы раз. Отставание страны в отрасли квантовых вычислений может в долгосрочной перспективе оставить ее за бортом глобальной конкуренции, предостерегает он.

17 июля 2023 г.

https://www.forbes.ru

*   *   *   *   *   *   *

У истоков инженерной профессии

Ксения Боброва

29 апреля 1838 года родился Дмитрий Константинович Советкин - русский инженер-механик, изобретатель и педагог, основоположник отечественной теории и методики производственного обучения. С именем Дмитрия Константиновича мы связываем историю зарождения и развития русского метода обучения, который получил широкое распространение не только в России и был перенят учебными заведениями США и Западной Европы.

22-23 апреля 2024 г. в Бауманском университете прошла ХI Всероссийская конференция "Русская система обучения ремёслам. Истоки и традиции". Таким образом университет поддерживает интерес к истории вуза и его достижениям в деле обучения инженеров. Специалисты, собравшиеся на конференции, вспоминали Дмитрия Константиновича Советкина, его коллег и сподвижников, создавших русский метод обучения ремёслам и внёсших существенный вклад в становление технического обучения во всём мире.

Ещё в 1850-х годах, то есть в самом начале работы в Московском техническом училище (ИМТУ), на базе которого впоследствии возник один из ведущих технических вузов современной России - МГТУ имени Н. Э. Баумана, Д.К. Советкин начал разрабатывать систему обучения "механическим искусствам". В то время училище готовило механиков-строителей, инженеров-механиков и инженеров-технологов.

Суть "русского метода обучения ремёслам" заключалась в том, что наставник передавал знания подопечным не столько об изготовлении деталей, механизмов и машин, сколько обучал лучшим технологическим процессам. Идея "процессного подхода", обучения наилучшим приёмам выполнения, разделения процесса труда на операции и приёмы, из которых складывается работа, строилась на следующих основных принципах:

- изучение токарного, столярного, кузнечного, слесарного дела и других работ в порядке возрастания сложности;

- наличие учебных наглядных пособий, дополняющих устные инструкции, в виде моделей инструментов в увеличенном, как правило, в 6 раз, масштабе с указанием видов работ, для которых они предназначены;

- наличие коллекции измерительных инструментов с указанием областей и способов их применения.

Для практики студентов в МВТУ были организованы специальные мастерские, где для каждого вида работ создавалось оборудованное помещение. Здесь преподаватель занимался со студентами, погружая их в тонкости производственных процессов. Только ближе к концу обучения, овладев необходимыми навыками, учащиеся шли практиковаться в цеха. Еще на стадии изучения теории Д.К. Советкин предложил использовать наглядные пособия: модели, инструменты, образцы, формы, механизмы. Это было пока не теорией, а только приближением к ней, но помогало ученикам связать изучаемый материал с практикой и вникнуть в суть производственных процессов. Система обучения включала также организацию работ, наиболее рациональное размещение оборудования, управление персоналом, составление смет - всё, что могло понадобиться не только простому рабочему, но и будущему управленцу.

Учёный-мастер Советкин создавал новую систему обучения вместе со своими коллегами - мастерами по ИМТУ, среди которых был инженер-механик Алексей Платонович Платонов, руководитель МРУЗ и ИМТУ Александр Степанович Ершов, сыгравший в жизни Дмитрия Константиновича Советкина первостепенную, определяющую роль, ректор ИМТУ Виктор Карлович Делла-Вос. Среди тех, кто участвовал в создании русского метода, также были А.М. Михайлов, А.М. Марков, Г.И. Гослау, Ф.Д. Эдельман, профессоры А.В. Летников, Ф.Е. Орлов. В целом на создание новой системы потребовалось около двадцати лет.

В 1890-х гг. метод был развит русским инженером и промышленником, ректором Императорского технического училища Александром Павловичем Гавриленко, автором теории и методики подготовки рабочих Сергеем Алексеевичем Владимирским, в 1892-1902 гг. руководившим ремесленными и техническими училищами в Москве и Костроме, Густавом Юльевичем Гессе - инспектором Петербургского ремесленного училища цесаревича Николая.

Их общим трудом и стараниями были созданы первые учебные модели механизмов, представленные на выставках в Париже (в 1867 и 1878 гг.), Петербурге (в 1870 г.), Москве (1872 г.), в Вене (1873 г.), Антверпене (1878 г.) и Чикаго (1893 г.), которые были отмечены наградами и высокими оценками. Отдельным разделом на Всемирной выставке в Париже в 1867 г.  МРУЗ экспонировал "русский метод обучения ремеслам", состоявший в постепенном переходе от простых операций к более сложным, в освоении смежных ремёсел, в широком применении наглядных пособий и учебных моделей. Например, была представлена двенадцатисильная паровая машина, станки собственной разработки, новая конструкция динамометра. Большой интерес вызвали демонстрационные приборы по механике профессора А.С. Ершова, поскольку в то время это был основной фундаментальный и прикладной курс в технических школах. "Русский метод обучения ремеслам" был высоко оценен, удостоившись Почётного диплома, двух серебряных и трёх бронзовых медалей.

С 1870-х годов систему Д.К. Советкина позже стали внедрять многие технические училища России. В частности, она была принята почти во всех российских технических железнодорожных училищах, на её основе в Западной Европе и Америке открылись: в США - Бостонская школа Массачусетского технологического института, Слоуновская школа обучения ручному труду Вашингтонского университета и ряд других подобных учебных заведений; в Германии - Королевская школа механических искусств; во Франции - Парижская консерватория искусств и ремёсел и другие учебные заведения.

Признание пришло и к создателю системы Дмитрию Константиновичу Советкину. Он удостоился нескольких дипломов, стал почётным членом Парижской академии наук, вступил в Американский совет по образованию.

В 1885 году Д.К. Советкин покинул родной ИМТУ и стал первым директором Горного ремесленного училища имени И.С. Мальцова во Владимире. Незаурядные способности Дмитрия Константиновича проявились и на новом поприще: училище, которое возглавил учёный, освещалось керосиновыми лампами и свечами, но Дмитрий Константинович решил организовать освещение на передовом уровне. Закупив за рубежом динамо-машину, он использовал её как источник тока в электростанции, которая ещё долго существовала как резервная после присоединения училища к центральной электросети.

Работая во Владимире, Советкин продолжал совершенствовать и развивать свой метод обучения. Он значительно увеличил число учебно-производственных наглядных пособий. Уже в третьем классе под руководством наставников ученики изготавливали в мастерских училища универсальные ключи, труборезы, настольные тиски, сверлильные машинки и другие инструменты.

По ходатайству Владимирского губернского земского собрания за свою деятельность во Владимире Д. К. Советкин был награжден орденом св. Владимира 3 степени.

Труды Дмитрия Константиновича Советкина оказали воздействие на развитие профессиональной дидактики Западной Европы и Америки. "Русский метод обучения ремёслам" позже развил Фредерик Уинслоу Тейлор, американский инженер, основоположник научной организации труда и менеджмента, привнеся в обучение производству науку.  "Фредерик Тейлор выделял операции и определял нормативное время на их выполнение, а также исследовал наилучшие приёмы выполнения операций, чтобы повысить производительность и заработок рабочих. Таким образом, можно говорить о том, что "русский метод" был предтечей тейлоризма", - считает Сергей Фалько, д-р экон. наук, профессор, заведующий кафедрой ИБМ 2 "Экономика и организация производства".

В развитие идеи практического обучения можно назвать школу выпускника инженерно-механического отделения Императорского Московского технического училища Владимира Григорьевича Шухова, который занимался решением научных задач, беря за основу наиболее оптимальный способ, который, как правило, основывался на экономических критериях. Знаменитый архитектор Шухов учил будущих инженеров: прежде чем начинать проектировать что-то, необходимо поставить задачу на оптимизацию. Шухов привнёс научный подход в свои изобретения, занимаясь проектированием оптимальных с точки зрения экономики конструкций.

Один из главных его патентов - на "приборы для непрерывной дробной перегонки нефти" позволил в промышленном масштабе, при простейшей аппаратуре, получать высококачественный бензин. Еще один патент Шухова - гиперболоидные конструкции с сетчатыми оболочками - патент Шухова от 12 марта 1899 года. Знаменитая телебашня, построенная по этому патенту, является сверхпрочной, несмотря на небольшую материалоёмкость. Она создавалась по тем же критериям, что и другие изобретения великого инженера: для заданного уровня прочности и устойчивости создавались конструкции с минимальными затратами материала. В книге "Сто шедевров советского архитектурного авангарда" Шуховская, или Шаболовская башня занимает второе место среди 100 других архитектурных шедевров России XX века.

В числе последователей "метода МВТУ" - Эдуард Адамович Сатель, учёный в области машиностроения, заслуженный деятель науки и техники, доктор технических наук, профессор, один из основоположников научной школы технологии машиностроения. Эдуард Адамович - создатель кафедры "Специальная технология", обучавшей специалистов в области производства вооружения и боеприпасов, с 1940 по 1963 год он руководил кафедрой М8 (ныне - СМ12).

Сегодня русский метод по-прежнему лежит в основе подготовки инженеров в МГТУ им. Н.Э. Баумана. В вузе работают междисциплинарные научно-образовательные учебные центры, лаборатории, университетом налажено сотрудничество с ведущими производственными предприятиями. МГТУ им. Н.Э. Баумана готовит кадры для самых передовых и высокотехнологичных отраслей науки и техники России, приоритетных направлений развития экономики страны, занимая первые позиции в рейтингах российских вузов технического профиля.

29 апреля 2024

https://bmstu.ru/news/u-istokov-inzhenernoi-professii

*   *   *   *   *   *   *

На сайте "Высокие статистические технологии", расположенном по адресу http://orlovs.pp.ru, представлены:

На сайте есть форум, в котором вы можете задать вопросы профессору А.И.Орлову и получить на них ответ.

*   *   *   *   *   *   *

Удачи вам и счастья!
В избранное