Цифровизация и общество: эпоха перемен
Шрифт:
Одним из основных драйверов цифровизации становится интернет вещей (англ. InternetofThings, IoT), предполагающий оснащенность датчиками и подключение к интернету всех приборов (и вообще вещей), что позволяет реализовать удаленный мониторинг, контроль и управление процессами в реальном времени (в том числе в автоматическом режиме), собрать всевозможные данные, которые будут приоритетно использоваться для построения моделей и прогнозов (умный дом, умная медицина).
В английском языке процессы цифровизации описываются тремя разными терминами (digitization, digitalization и digitaltransformation), тесно связанными между собой, однако, имеющими различное содержание. Во избежание путаницы идентифицируем эти термины и уточним их значение.
Термин digitization переводится буквально «оцифровка»
Digitalization дословно переводится с английского как цифровизация и предполагает использование цифровых технологий и оцифрованной информации. На иностранном сайте I-SCOOP предлагается такая трактовка этих понятий: «Оцифровка – это больше о системе записи, в то время как цифровизация – это о системах взаимодействия и о системах понимания и использования оцифрованных данных» [28] .
28
Digitization, digitalization, digitalandtransformation: thedifference: [Электронный ресурс]. URL:(дата обращения: 15.01.2022).
Digitaltransformation (цифровая трансформация) предполагает полную перестройку бизнеса на основе новых возможностей, предоставляемых цифровыми технологиями. В отличие от цифровизации, которая представляет собой осуществление одного проекта, цифровая трансформация означает реализацию ряда проектов, в совокупности представляющих кастомизированную стратегическую трансформацию бизнеса и влекущих за собой организационную перестройку и внедрение цифровых технологий.
Этот процесс происходит в несколько этапов. На первой стадии – оцифровки – информация с физических носителей переводится в цифровой формат, после чего приступают собственно к цифровизации, используя оцифрованные данные для упрощения и оптимизации процессов. Вслед за этим наступает финальный этап – цифровая трансформация, предполагающий глубокое преобразование бизнеса с опорой на digital-решения.
Таким образом, цифровизация направлена на создание цифровой картины окружающего мира, но в машиночитаемом формате. В результате описания свойств объекта с помощью машинного кода возникает его цифровой двойник, который представляет собой не просто совокупность данных, а цифровую модель объекта, непрерывно обновляемую за счет информации со специальных датчиков, что позволяет имитировать его поведение в реальном мире. К примеру, цифровой двойник завода помогает прогнозировать различные сценария его функционирования и подскажет сроки ремонта или замены оборудования, а также объемы и сроки нахождения необходимого сырья и комплектующих на складах предприятия. С помощью цифрового двойника можно виртуально протестировать сложное промышленное оборудование в разных условиях, что позволит сэкономить ресурсы на испытаниях физических прототипов в реальных условиях. Цифровые двойники, таким образом, становятся важной составляющей Индустрии 4.0 и позволяют перейти к совершенно новому состоянию производства – промышленному интернету вещей (англ. IndustrialInternetofThings, IIoT) – т. е. технологиям, основанным на киберфизических решениях и полной автоматизации производства, являющимся основой Четвертой промышленной революции.
Эволюционное развитие технологий приводит к слиянию реального мира и виртуального мира (цифровых двойников) и возникновению в результате гибридного мира, отличающегося возможностью совершения всех «жизненно необходимых» действий в реальном мире через виртуальный. Это становится возможным благодаря высокой эффективности и низкой стоимости информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) и доступности цифровой инфраструктуры, вместе обеспечивающих возможность полноценного взаимодействия в гибридном мире всех участников экономической деятельности: субъектов и объектов процесса создания, распределения, обмена и потребления товаров и услуг (рисунок 1).
Рисунок 1 – Слияние виртуального и реального миров с образованием гибридного мира [29]
В
29
Введение в «Цифровую» экономику / А. В. Кешелава, В. Г. Буданов, В. Ю. Румянцев и др.; под общ. ред. А. В. Кешелава; гл. «цифр.» конс. И. А. Зимненко. – ВНИИГеосистем, 2017. – С.6. (На пороге «цифрового будущего». Книга первая).
В основе внедряемых в процессе цифровизации digital-решений находится создание нейронных сетей, представляющих собой модель человеческого мозга, клетки которого (нейроны) принимают, обрабатывают и передают электрические сигналы. В цифровой сети миссию нейронов выполняет математическая функция, вписанная в код. По сути, речь идет о создании с помощью машинного обучения искусственного интеллекта, представляющего собой экспертную систему, способную «мыслить» или действовать как человек, учиться новому, но все же, во всяком случае, пока, не достигшего уровня человеческого разума. Сегодня активно развивается «воспринимающий» искусственный интеллект – чат-боты, голосовые помощники вроде Алисы или Siri, умные колонки в онлайн-магазинах и кинотеатрах.
Однако, разумеется, нельзя исключить наступление следующего этапа – автономизации искусственного интеллекта – когда человек будет исключен из ряда процессов, а машины будут в состоянии импровизировать и самостоятельно принимать решения. Так, например, компания TwoSense, специализирующаяся на биометрической безопасности SaaS (англ. software as a service – программное обеспечение как услуга), использует машинное и глубокое обучение для преодоления проблем с аутентификацией и для предотвращения мошенничества. Уже сегодня существуют сложные алгоритмы, позволяющие руководить строительством или разрабатывать новые лекарства.
Однако, необходимо помнить о том, что имманентно присущие нейросетям на сегодняшний день проблемы в виде их необъективности и невозможности интерпретировать принятые ими решения, порождает проблему уже этического толка: какие вопросы можно отнести к компетенции искусственного интеллекта, а какие нет. Это главная дихотомия цифровой этики, которая с неизбежностью обозначает необходимость регламентации применения искусственного интеллекта, особенно в тех сферах, где ошибка может иметь юридические последствия (например, вынесение приговора в суде).
В настоящее время цифровизация является насущной задачей, стоящей перед Российской Федерацией. На практике это означает максимально широкое внедрение цифровых технологий, основным технологическим наполнением которых являются большие данные и искусственный интеллект. Последний необходим как для развития систем управления и принятия решения, так и для работы с BigData на всем протяжении их жизненного цикла. Такое сопряжение технологий больших данных и технологий искусственного интеллекта составит ядро строящейся цифровой экономики и определит ее черты в обозримой перспективе.