Выпуск журнала Computer за сентябрь посвящен переменам, возможностям и трудностям, связанным с искусственным интеллектом.
В статье «К антропоморфному машинному обучению» (Toward Anthropomorphic Machine Learning) Пламен Ангелов (Plamen Angelov) и Сяовэй Гу (Xiaowei Gu) представляют соответствующую концепцию, называя ее ориентиром для создания искусственного интеллекта следующего поколения. Идея антропоморфного машинного обучения подразумевает возможность самообучения машин так же, как это происходит у людей. Авторы перечисляют нынешние недостатки массово применяемых систем машинного обучения, в том числе глубинного, указывая на негибкость процесса обучения и необходимость использования огромных объемов данных, на невозможность машинного обучения в режиме реального времени и неспособность справляться с факторами неопределенности. Отмечается дефицит публикаций, обсуждающих не только перспективы полезных применений ИИ, но и связанные проблемы, а также недостаток исследований на эту тему.
В cтатье «Навстречу понятному и объяснимому искусственному интеллекту» (Toward Human-Understandable Explainable AI) Хани Хаграс (Hani Hagras) рассказывает о проблеме отсутствия прозрачности процесса принятия решения в широко используемых алгоритмах машинного обучения. Не поддающийся объяснению и инспекции «черный ящик» машинного обучения вызывает сомнения, препятствующие расширению сфер его использования. В публикации описывается ряд развивающихся методов, позволяющих обеспечить объяснимость искусственного интеллекта и созданных в рамках проекта XAI Агентства перспективных оборонных исследований DARPA.
В публикации «Эпоха эмоционально отзывчивого искусственного интеллекта» (The Age of Artifcial Emotional Intelligence) Дагмар Шуллер (Dagmar Schuller) и Бьорн Шуллер (Bjorn Schuller) затрагивают темы применения искусственного интеллекта для распознавания эмоций и реакций, а также использования этой способности для достижения каких-либо целей или решения задач. Описываются первые разрабатываемые сегодня системы искусственного эмоционального интеллекта, в которых с помощью различных алгоритмов машинного обучения, в том числе скрытых марковских моделей и нейронных сетей, обеспечивается распознавание эмоций человека по изменениям мимики, тональности голоса, содержания высказываний и т. д.
Заключительная публикация номера, «Искусственный интеллект и блокчейн: идеальная пара» (AI and Blockchain: A Disruptive Integration), которую подготовили Танг Динх (Thang N. Dinh) и Ми Тай (My T. Thai), описывает перспективы взаимного усовершенствования технологий искусственного интеллекта и блокчейна при их совместном использовании.
Тема октябрьского номера журнала Computer — «Победы и поражения в отрасли ИТ». В публикациях выпуска обсуждается, что именно в современном технологическом мире означают понятия «победа» и «поражение». Базовые показатели — рыночная капитализация, количество зарегистрированных патентов, прибыль, охват рынка, безопасность и риски — сегодня все чаще рассматриваются во взаимосвязи с такими факторами, как влияние на экологию, этническое и социокультурное разнообразие, соблюдение прав человека и социальная справедливость. Подчеркивается, что инженерам сегодня приходится все чаще принимать во внимание подобные факторы и их влияние на свою работу.
Статья «Автономные инструменты для проектирования систем: рефлексивная практика в проекте Ubisoft Ghost Recon Wildlands» (Autonomous Tools in System Design: Reflective Practice in Ubisoft’s Ghost Recon Wildlands Project), которую подготовили Штефан Зайдел (Stefan Seidel), Николас Беренте (Nicholas Berente), Бенуа Мартинес (Benoit Martinez), Арон Линдберг (Aron Lindberg), Калле Лиитинен (Kalle Lyytinen) и Джеффри Никерсон (Jeffrey Nickerson), посвящена опыту использования разработчиками видеоигр рефлексивной практики — метода, основанного на анализе своих действий для непрерывного обучения. Описывается, как рефлексивный принцип помогает осваивать автоматизированные инструменты игрового дизайна, выбирать баланс между творческой работой и автоматизацией и настраивать коллектив на успех.
В публикации «Привлечение женщин и представителей национальных меньшинств к работе в ИТ» (Increasing Women and Underrepresented Minorities in Computing: The Landscape and What You Can Do) Телле Уитни (Telle Whitney) и Валери Тейлор (Valerie Taylor) пишут об опыте работы в соответствующем направлении. Отмечается, что многие студенты и выпускники — участники демографических групп, ограниченно представленных в отрасли ИТ, — ощущают изоляцию, так как им не с кем делиться переживаниями и не на кого ориентироваться. Опасения оказаться в изоляции заставляют избегать карьеры в мире технологий. Авторы призывают к более широкому диалогу об усовершенствованиях, способствующих культурным изменениям и созданию среды, в которой все люди могут развиваться на равных.
Автор статьи «Как побеждать при внедрении инноваций» (Winning at Innovation) Питер Деннинг (Peter Denning) напоминает, что в инновации основную трудность представляет не изобретение новшеств как таковое, а последующее внедрение новых принципов. Статья посвящена методикам, повышающим шансы успеха новационных разработок. Обсуждается тезис о том, что центральным элементом инновации является не сам изобретатель, а процесс анализа откликов на проблему, которую предполагается решить. Перечисляются способы, помогающие не потерять ориентиры, когда разработка новшеств становится хаотичной.
В статье «Инновация и инерция: ИТ и образование в США» (Innovation and Inertia: Information Technology and Education in the United States) Джонатан Грудин (Jonathan Grudin) пишет о сложностях, возникающих при внедрении ИТ в образование. Отмечается неприспособленность многих технологий для использования учащимися и преподавателями, обусловленная влиянием рыночных приоритетов. Кроме того, некоторые сегменты образования получают меньше внимания со стороны отрасли ИТ и не везде есть стремление и возможность меняться.
Мэри Хикс (Marie Hicks) подготовила для выпуска статью «Как победа стала поражением: почему нация, которая изобрела компьютер, утратила лидерство» (When Winning Is Losing: Why the Nation that Invented the Computer Lost Its Lead). По мнению автора, Великобритания оказалась в проигравших в мире ИТ из-за присутствия гендерной и иной дискриминации. В статье обсуждается ущерб, который был нанесен компьютерной индустрии страны в связи с систематическим недопущением в нее женщин, хотя они внесли большой вклад в то, чтобы Великобритания стала одним из мировых лидеров в области ИТ. Отмечается, что в стране по сей день сохраняется предвзятость в процессах найма, увольнения и продвижения по службе.
Публикация «Победы и поражения в мире разработки крупномасштабного ПО: обзор за несколько десятков лет» (Winning and Losing in LargeScale Software Development: A Multi-Decade Perspective), которую подготовил Уолт Скаччи (Walt Scacchi), посвящена истории эволюции процессов разработки больших программных систем, в том числе теме успешных и провальных попыток улучшений, касающихся защиты интеллектуальной собственности, составления требований, координации разработки различных компонентов, организации производственного процесса и сопровождения. Отмечается проблема сохранения трудностей при планировании и осуществлении крупномасштабных программных проектов.
Завершающая статья номера, «Исчезнувшие: победы и поражения, стертые из истории» (The Disappeared: Beyond Winning and Losing), которую опубликовала Лин Конвей (Lynn Conway), представляет собой обзор эволюции индустрии сверхбольших интегральных схем [1] с точки зрения ее давнего участника, сменившего пол. Отмечаются факты дискриминации — в частности, тенденция предавать забвению или приписывать другим людям ценный вклад, внесенный в развитие отрасли представителями дискриминируемых меньшинств.
Литература
1. Леонид Черняк. Кремниевая компиляция, из прошлого в будущее // Открытые стемы.СУБД. — 2009. — № 2. — С. 60–63. URL: www.osp.ru/os/2009/02/7323751 (дата обращения: 21.11.2018).
Александр Тыренко (shoorah@osp.ru) — обозреватель «Computerworld Россия» (Москва).
