Искусственный интеллект в оптике философской методологии: образовательный трек

Введение. Проблематика искусственного интеллекта (ИИ) является одной из центральных для современного научного и бизнес-сообществ. Несмотря на актуальность и особую востребованность ИИ-профессий, в настоящее время на рынке труда наблюдается острая потребность и в высококвалифицированных, и в молодых профессионалах данного направления. Образовавшийся дефицит, по мнению аналитиков, обусловлен недостатками в системе подготовки ИИ-специалистов. Рассматриваются причины, определившие кризисное положение образовательных программ в сфере IT. Главный акцент делается на новые подходы к получению знаний при подготовке ИИ-специалистов, соответствующие специфике новых реалий.
Методология и источники. Используется методология сравнительного анализа, междисциплинарного и философского подходов к рассмотрению ИИ как информационно-коммуникативного феномена новой реальности. В качестве истоковедческой базы использована специальная литература зарубежных (К. Шваб, Н. Девис, П. Доэрти, Дж. Уилсон и др.) и отечественных (Э. М. Пройдаков, В. Б. Тарасов, П. М. Готовцев и др.) авторов, научные исследования (коллективное исследование российских ученых «Сильный искусственный интеллект», 2021 и др.), публикации и сайты, посвященные проблематике ИИ, включая образовательную сферу (О. Е. Баксанский, Ю. Пахомов и др.; www.trends.rbc.ru/trends/education и др.).
Результаты и обсуждение. Определяются основные тенденции создания искусственного интеллекта, который развивается и как специальная область научного знания, и как огромная ИИ-отрасль. Выявляется специфика образовательного трека при подготовке молодых специалистов ИИ-профиля, ставится вопрос о необходимости разработки новой образовательной модели, реализующей потребности цифровой экономики в плане подготовки высококвалифицированных кадров в сфере IT.
Заключение. В настоящих условиях, когда объемы информации постоянно увеличиваются, а практика развития ИИ опережает теорию, подготовка ИИ-специалистов все еще имеет узкопрофильный характер. В этой связи рассматривается последняя модификация STEM-образования – i-STEAM, которая также, как и STEM, направлена на обеспечение сквозного взаимодействия между прикладными задачами, фундаментальными исследованиями и системой образования, но в отличие от STEM, включает и гуманитарную, и инновационную составляющие, что особенно актуально для подготовки молодых ИИ-специалистов. Однако применительно к ИИ-направлению гуманитарная составляющая должна быть обязательно дополнена предметным полем цифровой гуманитаристики с основным акцентом на цифровую прикладную этику как необходимое условие прогрессивного развития ИИ. Подчеркивается, что именно такой подход к подготовке кадров ИИ-профиля отвечает требованиям человеко-ориентированной цифровой эпохи.

1. Шваб К. Четвертая промышленная революция / пер. с англ.; ред. А. Меркурьева, М.: Эксмо, 2016.

2. Шваб К., Девис Н. Технологии четвертой промышленной революции / пер. с англ. К. Ахметова, А. Врублевского, В. Карпюка, А. Козлова. М.: Бомбора, 2018.

3. Доэрти П., Уилсон Дж. Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта / пер. О. Сивченко, Н. Яцюк. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019.

4. Искусственный интеллект, разработка, области применения // Sci-news. 2019. URL: https://sci-news.ru/2019/oblasti-primenenija-trendy-i-tehnologii-iskusstvennogo-intellekta/ (дата обращения: 15.10.2021).

5. Роботы-курьеры // Tadviser. 2019. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Продукт:Роботы-курьеры__JDcom (дата обращения: 16.10.2021).

6. Пройдаков Э. М. Современное состояние искусственного интеллекта // Науковедческие исследования. 2018. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/18013229 (дата обращения: 12.08.2021). DOI: 10.31249/scis/2018.00.09.

7. Чат-боты: настоящее и будущее искусственного интеллекта // Promdevelop. 2020. URL: https://promdevelop.ru/chat-boty-nastoyashhee-budushhee-iskusstvennogo-intellekta/ (дата обращения: 02.11.2021).

8. Козлов С. Transformer – новая архитектура нейросетей для работы с последовательностями. 2017. URL: https://habr.com/ru/post/341240/ (дата обращения: 15.08.2021).

9. Гогитидзе К. Искусственный интеллект: угроза или помощник человечеству // BBS News. 2017. URL: https://www.bbc.com/russian/features-38931070 (дата обращения: 15.08.2021).

10. Сильный искусственный интеллект: на подступах к сверхразуму / М. С. Бурцев, О. Л. Бухвалов, А. А. Ведяхин и др. М.: Интеллектуальная литература, 2021.

11. Макаров И. М., Топчеев Ю. И. Робототехника: история и перспективы. М.: Наука; МАИ, 2003.

12. Невшатель // Точка на карте. URL: https://tochka-na-karte.ru/Goroda-i-Gosudarstva/5615-Neushatel.html (дата обращения: 10.08.2021).

13. Биография Жозефа Мари Жаккарда // Рослента. URL: https://www.roslenta.ru/page_pid_86.htm (дата обращения: 11.08.2021).

14. История робототехники: от античности до наших дней // Дом роботов. 2019. URL: https://www.robo.house/ru/istoriya-robototexniki/ (дата обращения: 11.08.2021).

15. Чарльз Бэббидж, математик и изобретатель первого в мире компьютера: 224 года со дня рождения // Хабр. 2015. URL: https://habr.com/ru/post/388517/ (дата обращения: 11.08.2021).

16. Человекоподобные роботы: польза и проблемы антропоморфных механизмов // PVSM. 2019. URL: https://www.pvsm.ru/robototehnika/304681 (дата обращения: 11.08.2021).

17. Человекоподобные роботы: польза и проблемы антропоморфных механизмов // Хабр. 2019. URL: https://habr.com/ru/company/toshibarus/blog/435536/ (дата обращения: 11.08.2021).

18. Ретроспектива технологических стартапов. Z3 − первый релейный компьютер // Хабр. 2018. URL: https://habr.com/ru/post/428055/ (дата обращения: 12.08.2021).

19. Шамис А. Л. От моделей поведения к моделям мышления. URL: https://www.abbyy.com/media/7774/от-поведения-к-мышлению.pdf (дата обращения: 12.08.2021).

20. Все, что вы хотели знать о перцептронах Розенблатта, но боялись спросить // Хабр. 2020. URL: https://habr.com/ru/company/sberdevices/blog/529932/ (дата обращения: 12.08.2021).

21. Тарасов В. Б. Искусственный интеллект: от прошлого к будущему. О жизненном пути и научном наследии профессора Д. А. Поспелова // Искусственный интеллект и принятие решений. 2020. № 2. С. 19–42. DOI: 10.14357/20718594200202.

22. Симонов Н. Три волны ИИ // Стимул. 2019. URL: https://stimul.online/articles/science-andtechnology/ri-volny-ii/ (дата обращения: 12.08.2021).

23. Готовцев П. М. Зачем искусственному интеллекту этика? // Etika.nplus1. URL: https://etika.nplus1.ru/programmer/ai-ethics (дата обращения: 13.08.2021).

24. Что такое STEM-образование, и почему компании ценят таких специалистов // РБК-Тренды. URL: https://trends.rbc.ru/trends/education/5f6399a69a79471ec02bfe4f (дата обращения: 21.11.2021).

25. Пахомов Ю. STEM- и STEAM-образование: от дошкольника до выпускника вуза // Педсовет. 2021. URL: https://pedsovet.org/article/stem-i-steam-obrazovanie-ot-doskolnika-do-vypusknikavuza (дата обращения: 19.11.2021).

26. Международный опыт развития предпринимательского и STEAM-образования в странах ОЭСР и в мире: аналитический отчет / Б. А. Газдиева, А. А Ахметжанова, Ж. О. Сагындыкова и др. Кокшетау: Изд-во КГУ им. Ш. Уалиханова, 2018.

27. Баксанский О. Е. Меганаука: методология конвергенции // Вестник ВоГУ. 2016. № 3. C. 20–24.

28. Цифровые гуманитарные науки: хрестоматия / под ред. М. Террас, Д. Найхан, Э. Ванхутта, И. Кижнер; пер. с англ. Ю. Вальковой, Я. Соколовского, К. Шилейкис. Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2017.

29. Мамина Р. И., Пирайнен Е. В. Цифровые деловые коммуникации. СПб.: ИД «Петрополис», 2021.