Владимир Овчинский - Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность

Тут можно читать онлайн Владимир Овчинский - Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность - бесплатно ознакомительный отрывок. Жанр: Публицистика, год 2018. Здесь Вы можете читать ознакомительный отрывок из книги онлайн без регистрации и SMS на сайте лучшей интернет библиотеки ЛибКинг или прочесть краткое содержание (суть), предисловие и аннотацию. Так же сможете купить и скачать торрент в электронном формате fb2, найти и слушать аудиокнигу на русском языке или узнать сколько частей в серии и всего страниц в публикации. Читателям доступно смотреть обложку, картинки, описание и отзывы (комментарии) о произведении.
  • Название:
    Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность
  • Автор:
  • Жанр:
  • Издательство:
    неизвестно
  • Год:
    2018
  • Город:
    Москва
  • ISBN:
    978-5-6041495-7-7
  • Рейтинг:
    5/5. Голосов: 11
  • Избранное:
    Добавить в избранное
  • Отзывы:
  • Ваша оценка:
    • 100
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

Владимир Овчинский - Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность краткое содержание

Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность - описание и краткое содержание, автор Владимир Овчинский, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки LibKing.Ru
Новые технологии меняют мир. Главным фактором изменений станет грядущая научно-техническая революция и внедрение искусственного интеллекта (ИИ) во все сферы деятельности человека. Но вместе с нашим миром изменяется и такая его неотъемлемая часть, как организованная преступность. Эксперты считают, что организованная преступность в течение следующего десятилетия подвергнется значительным изменениям, по существу, мафия превратится в своеобразную Crime Inc – глобальную криминальную многопрофильную корпорацию, использующую все новейшие достижения науки и техники, включая ИИ, дроны, социальный инжиниринг… Сможет ли противостоять этой корпорации «Зло» Интерпол и национальные полиции? Не придется ли ради победы над организованной преступностью отправить на свалку истории права человека и неприкосновенность личной жизни? Каким станет новый мир, где законопослушный гражданин окажется «голым» и перед государством, и перед преступником?

Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок

Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность - читать книгу онлайн бесплатно (ознакомительный отрывок), автор Владимир Овчинский
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

§ 2. ИИ, распознание угроз и оценка рисков

Магистральным направлением использования ИИ являются вопросы безопасности. При решении этой группы вопросов как в никакой другой сфере важно заблаговременно распознавать угрозы и оценивать риски. Распознавание угрозы мало чем отличается от распознавания лица. Любая угроза имеет определенный устойчивый паттерн, который может быть выражен через набор числовых характеристик. Поскольку вопросы распознавания в решающей степени зависят от скорости и полноты вычислений, то ИИ как комбинаторная машина, позволяет распознавать угрозы намного быстрее и точнее, чем человек.

Правда, есть одно важное ограничение. ИИ способен распознавать лишь те угрозы, которые имели место в прошлом. Поскольку в основе распознавания лежит машинное обучение, то фактически ИИ на числовых массивах прошлого устанавливает профиль угрозы, а потом ищет этот профиль в поступающих информационных потоках.

До сих пор остается открытым вопрос, может ли человек распознавать угрозы, которых ранее не существовало. На этот счет имеются различные точки зрения. Большинство психологов занимают точку зрения, что человек способен к этому. В то же время специалисты когнитивных наук полагают, что нет принципиальной разницы между переработкой информации у машины и человека, и соответственно, человек не может решать задачи, которые не решает машина.

Авторы доклада Центра новой американской безопасности полагают, что человек обладает способностью к решению задача, не доступных, по крайней мере, в настоящее время. Например, человек способен изменить правила игры, в то время как ИИ всегда играет по правилам. Однако применительно к новым, ранее не существовавшим угрозам, на сегодняшний день не существует однозначного ответа на вопрос: способны ли люди распознавать угрозы, с которыми до этого никогда не сталкивались.

Создание ИИ носит феноменальный характер. Существует множество различных программноаппаратных комплексов, каждый из которых уникален, а потому феноменален. В отличие от персональных компьютеров, планшетов, смартфонов и т. п. ИИ носят единичный, в крайнем случае, мелкосерийный, но отнюдь не массовый характер. Если явление не носит массового характера, то оно не может быть описано количественно. Соответственно прогноз тенденций в области ИИ – это всегда качественный прогноз.

Другое дело, что отдельные аспекты этого качественного процесса могут иметь количественное выражение, типа знаменитого закона Мура [7] Гордон Эрл Мур (США) – почетный председатель совета директоров и основатель корпорации Intel, основоположник «закона Мура», который сводится к тому, что количество транзисторов в кристалле микропроцессора удваивается каждый год. В 1975 году он изменил временную составляющую закона и заявил об удвоении количества транзисторов каждые два года. , и тем самым служить ориентиром прогнозирования. При определении тенденции развития сложных явлений, в т. ч. ИИ, сегодня наиболее широко используют Форсайт метод, или сценарное прогнозирование. При том, что форсайт прогнозы являются сегодня абсолютно преобладающей формой составления прогнозов, разработки плановых программ на государственном уровне, включая США, страны ЕС, эффективность их крайне низка. Достаточно привести два примера. С 2003 по 2010 гг. было осуществлено на уровне федеральных органов власти США, исследовательских подразделений Федеральной резервной системы (ФРС) более 15 форсайт прогнозов дальнейшего развития глобальной финансовой системы. Ни в одном из прогнозов не нашли своего места криптовалюты и цифровые активы. Ни в одном прогнозе не были упомянуты смарт-контракты и цифровые монеты.

Это неудивительно. Во всех странах мира форсайт составляют статусные люди, которые плоть от плоти сложившейся системы. Соответственно, они видят в будущем линейное, но масштабируемое продолжение настоящего. А это принципиально не так.

В этой связи Центр новой американской безопасности предлагает использовать локусный подход к прогнозированию. Он состоит в том, что в рамках среднесрочного прогноза на горизонте три-пять лет верна мысль известного американского фантаста и мыслителя У.Гибсона: «Будущее уже наступило.

Просто оно пока неравномерно распределено». Для среднесрочных прогнозов локусный подход является не только наиболее эффективным, но и максимально дешевым и простым. Используя отработанные методы распознавания образов и обнаружения аномалий, осуществляется сканирование ноу-хау, разработок, гипотез в той области или сфере знания, применительно к которой осуществляется прогнозирование. Это позволяет выявить локусы будущего, а затем собственно прогноз сводится к тому, чтобы постараться оценить реалистично темпы экспансии этих локусов, как правило, находящихся на периферии, в ключевые сектора мировой и национальных экономик.

Тенденции всегда проявляют себя как возможности, т. е. варианты развития будущего. Практически все эмпирические исследования в области социальной динамики показывают, что у групп действия существует не один, а несколько вариантов поведения практически в любой ситуации.

Любое лицо, принимающее решение, заинтересовано в снижении риска. Собственно, ИИ и является мощнейшим инструментом подавления рисков. Однако это относится к гносеологическим рискам. Они минимизируются за счет получения дополнительной информации и ее глубокой обработки, позволяющей гораздо более достоверно, чем раньше судить о движущих силах и логике той или иной ситуации. Что же касается онтологического риска, то ИИ бессилен перед ним. В конечном счете, ИИ – это мощнейший многофункциональный вычислитель. Если же параметры, которые он вычисляет, предельно нестабильны, носят дискретный, а не непрерывный характер, находятся в состоянии, близком к белому шуму [8] Термин «белый шум» обычно применяется к сигналу, имеющему автокорреляционную функцию. Белый шум некоррелирован по времени (или по другому аргументу), не определяет его значений во временной (или любой другой рассматриваемой аргументной) области. , то даже самый мощный ИИ не сможет оказать большой помощи лицу, принимающему решения.

Использование ИИ позволяет гораздо более реалистично, чем раньше, заблаговременно определить экзистенциональные угрозы, а также позволяет в режиме мониторинга сканировать угрозы со стороны другого участника конфликта.

§ 3. ИИ как технология тройного назначения

ИИ – это технология тройного назначения. ИИ может быть использован как для гражданских, так и для военных целей. Отдельное направление использования ИИ – мафиозно-террористическое. Поскольку некоторые задачи, требующие интеллекта, являются доброкачественными с точки зрения права, а другие – нет, то ИИ обладает свойством тройного использования, также как и человеческий интеллект.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать


Владимир Овчинский читать все книги автора по порядку

Владимир Овчинский - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки LibKing.




Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность отзывы


Отзывы читателей о книге Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность, автор: Владимир Овчинский. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


Понравилась книга? Поделитесь впечатлениями - оставьте Ваш отзыв или расскажите друзьям

Напишите свой комментарий
x