Искусственный интеллект как объект статистического изучения

Статья посвящена вопросам организации статистического изучения одного из самых динамичных секторов экономики, основанного на применении технологий искусственного интеллекта. Учитывая новизну и фундаментальность проблемы, в работе делается акцент на усилении внимания на предметной стороне искусственного интеллекта, понимании его сущностных аспектов, экономической природы, движущих мотивах развития, с тем чтобы иметь четкие ориентиры их отражения в действующем статистическом учете и отчетности. В работе показываются противоречия в развитии искусственного интеллекта, дуализм и вариативность построения моделей сильного и слабого интеллекта.

Методологическую основу статистического изучения искусственного интеллекта составляют базовые положения ОЭСР, реализованные применительно к таким большим технологиям, как биотехнологии, нанотехнологии, информационно-коммуникационные технологии. В частности, в статье достаточно подробно проработаны вопросы науки и исследований, технологий и технологического базиса, а также приведена эскизная зарисовка основных методических вопросов статистического наблюдения: базового и списочных определений искусственного интеллекта; выявлены особенности подлежащих статистическому учету предприятий и организаций, включая стартапы; обозначены специальные статистические показатели; показаны драйверы и сегменты роста рынка искусственного интеллекта.

В статье акцентируется внимание на вопросах междисциплинарности; в особом порядке сделан краткий исторический экскурс в проблему зарождения понятия искусственного интеллекта, природу слабого и сильного интеллекта, а также показаны основные тренды мировоззренческих трансформаций. Боллее детально рассматриваются вопросы формирования исследовательского потенциала универсального (сильного) искусственного интеллекта.

Особое внимание автором уделяется технологическим аспектам прогресса искусственного интеллекта, целесообразности его анализа с позиций комплекса «больших» технологий, анализируются основные контуры взаимодействия различных фундаментальных и прикладных технологий при формировании единой технологической платформы создания и исследования искусственного интеллекта.

С привлечением конкретных статистических материалов показывается особенность организации мирового и внутрироссийского рынка технологий искусственного интеллекта, определяются основные драйверы роста.

1. Казанцев А. К. NBIC-технологии. Инновационная цивилизация XXI века. М.: Инфра-М, 2014.

2. Рыбак О.П. Познание информации и статистика. // Вопросы статистики. 2017. № 7.

3. Anderson J.A. The Architecture of Cognition. Cambr., 1983.

4. Саймон Г. Структура сложности в развивающемся мире // Компьютеры, мозг, познание: успехи когнитивных наук. М., 2008.

5. Маркрам Г. Проект цифрового мозга // В мире науки, 2012. № 8.

6. Касавин И.Т. Философия познания и идея междисциплинарности // Эпистемология и философия науки. 2004. № 2.

7. Рыбак О.П. Методологические проблемы становления статистики когнитивных технологий. Вопросы статистики. 2016. № 7.

8. A Push to Map All the Brain’s Neurons. Scientific American Mind; May/June 2013.

9. The Brain Activity Map Project and the Challenge of Functional Connectomics. 2012.

10. Черч Дж., Юсте Р. Новая эра в исследовании мозга // В мире науки. 2014. № 5.

11. The NIH Brain Initiative. Thomas R. Insel et al. in Science. Vol. 340. Р. 687-688; May 10, 2013.

12. Gardner H. The Mind’s New Science. A History of Cognitive Revolution. N.Y., 1985.

13. Малков П.В. Стратегия развития Росстата до 2024 года. Вопросы статистики. 2019. № 4.

14. Shastri D. Demystifying Artificial Intelligence. Deloitte University Press. 2016.