Сборник АРГО 2020_compressed. Ассоциация российских географовобществоведов тихоокеанский институт географии дво ран xi научная Ассамблея
 Скачать 7.5 Mb.
|
|
Часть 2. «Россия и её регионы в евразийском общественно- географическом пространстве» УДК 911.3 Блануца В.И. Blanutsa V.I. РОССИЯ В ЕВРАЗИЙСКОМ ПРОСТРАНСТВЕ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ОБЩЕСТВЕННО- ГЕОГРАФИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ RUSSIA IN THE EURASIAN SPACE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE DEVELOPMENT: A SOCIO-GEOGRAPHICAL ANALYSIS Приведены результаты общественно-географического анализа «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» в контексте аналогичных стратегий других стран Евразии. Показано, что реализация национальной стратегии не сделает Россию лидером Евразии. Отмечены пять направлений совершенствования региональной политики развития цифровой экономики на платформе искусственного интеллекта. The results of a socio-geographical analysis of the “National Strategy of Artificial Intelligence Development for the Period until 2030” in the context of similar strategies of other countries of Eurasia are presented. It is shown that the implementation of the national strategy will not make Russia the leader of Eurasia. Five directions of improving the regional policy for digital economy development on artificial intelligence platform are noted. Ключевые слова: общественная география, искусственный интеллект, машинное обучение, пространственный анализ, Российская Федерация, Евразия. Keywords: human geography, artificial intelligence, machine learning, spatial analysis, Russian Federation, Eurasia. В наиболее общем виде под искусственным интеллектом понимается способность машины (программы) распознавать образы, анализировать их, обучаться и действовать как человек. В настоящее время в мире развернулась «гонка за искусственным интеллектом» [1] и «гонка вооружений с искусственным интеллектом» [2]. Согласно «Индексу искусственного интеллекта» от Стэнфордского университета 60 Чем менее благоприятна геополитическая обстановка, тем больше внешнеполитические задачи будут определять внутреннюю политику нашей страны, а не наоборот, как это имеет место в США и некоторых других странах Запада. Отношения с Индией к середине XXI в. будут столь же для нас важны, как и отношения с Китаем. Это должно найти достойное отражение в конфигурации расселения Азиатской России. Литература 1. Трейвиш А.И., Шупер В.А. Теоретическая география, геополитика и будущее России //Свободная мысль, 1992, №12. С. 23– 33. 2. Липец Ю.Г., Пуляркин В.А. Нелинейные процессы мирового развития //Изв. РАН. Сер. геогр. 2001. № 4. С. 31–37. 3. К Великому океану-5: от поворота на восток к Большой Евразии. Доклад Международного дискуссионного клуба «Валдай». М., сентябрь 2017. 47 с. URL: https://ru.valdaiclub.com/files/17048/ 4. Колосовский Н. Будущее Урало-Кузнецкого комбината. М. — Л.: Гос. соц.-эк. изд-во, 1932. 136 с. 5. Шупер В.А. Территориальная организация населения и хозяйства России на пороге тектонических сдвигов /Вопросы географии. Сб. 141. Проблемы регионального развития России. М.: Кодекс, 2016. С. 529–538. 6. Шупер В.А., Эм П.П. Расширение Москвы: альтернатива с точки зрения теории центральных мест //Региональные исследования. 2012, №4. С. 97–107. Сведения об авторе: Шупер Вячеслав Александрович, доктор географических наук, профессор, ведущий научный сотрудник Института географии РАН, vshuper@yandex.ru : тел. 8 915 198 99 89. 61 Часть 2. «Россия и её регионы в евразийском общественно- географическом пространстве» УДК 911.3 Блануца В.И. Blanutsa V.I. РОССИЯ В ЕВРАЗИЙСКОМ ПРОСТРАНСТВЕ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ОБЩЕСТВЕННО- ГЕОГРАФИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ RUSSIA IN THE EURASIAN SPACE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE DEVELOPMENT: A SOCIO-GEOGRAPHICAL ANALYSIS Приведены результаты общественно-географического анализа «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» в контексте аналогичных стратегий других стран Евразии. Показано, что реализация национальной стратегии не сделает Россию лидером Евразии. Отмечены пять направлений совершенствования региональной политики развития цифровой экономики на платформе искусственного интеллекта. The results of a socio-geographical analysis of the “National Strategy of Artificial Intelligence Development for the Period until 2030” in the context of similar strategies of other countries of Eurasia are presented. It is shown that the implementation of the national strategy will not make Russia the leader of Eurasia. Five directions of improving the regional policy for digital economy development on artificial intelligence platform are noted. Ключевые слова: общественная география, искусственный интеллект, машинное обучение, пространственный анализ, Российская Федерация, Евразия. Keywords: human geography, artificial intelligence, machine learning, spatial analysis, Russian Federation, Eurasia. В наиболее общем виде под искусственным интеллектом понимается способность машины (программы) распознавать образы, анализировать их, обучаться и действовать как человек. В настоящее время в мире развернулась «гонка за искусственным интеллектом» [1] и «гонка вооружений с искусственным интеллектом» [2]. Согласно «Индексу искусственного интеллекта» от Стэнфордского университета 62 [3], по состоянию на август 2019 г. в различных странах мира имелось 52 стратегических документа по развитию искусственного интеллекта. Особенно активно проходила реализация национальных стратегий в США (стратегический план принят в октябре 2016 г. или 10.2016), Южной Корее (12.2016), Канаде (3.2017), Японии (3.2017), Сингапуре (5.2017), Китае (7.2017), Австралии (9.2017), Дании (10.2017), Объединенных Арабских Эмиратах (10.2017), Финляндии (12.2017), Великобритании (3.2018), Франции (3.2018), Швеции (5.2018), Индии (6.2018) и Германии (11.2018). Эти страны планируют занять лидирующие позиции в мире по развитию искусственного интеллекта. Даже в небольшой Финляндии стратегия называется «Finland’s Age of Artificial Intelligence: Turning Finland into a Leading Country in the Application of Artificial Intelligence», а в ОАЭ ввели должность единственного в мире министра по развитию искусственного интеллекта. В России «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» (далее – Стратегия) принята в октябре 2019 г. [4]. В докладе предпринята первая попытка проанализировать Стратегию с позиции общественной географии, сделав акцент на оценке обоснованности претензий на занятие «лидирующих позиций в мире» (пункт 23) и выявлении основных направления воздействия искусственного интеллекта на развитие экономики российских регионов с учетом опыта остальных стран Евразии. Анализируя и сравнивания понятия через термины, что применительно к общественно-географическим исследованиям методологически обосновано в теории географической экспертизы [5], можно подойти к пониманию латентных смыслов и целенаправленности стратегических документов. Наиболее часто в Стратегии встречаются термины «искусственный интеллект» (148 раз) и «данные» (50). Конечно, свободный доступ исследователей к «большим данным» весьма актуален для России [6], но это не может быть главной целью Стратегии, поскольку является лишь законодательно-организационной проблемой. Сегодня в мире стратегические цели развития в данной сфере связаны с формированием сильного (общего, универсального) искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence) [1]. На это, например, нацелена стратегия Китая («План развития искусственного интеллекта следующего поколения») [7]. Отсюда получается, что пока в России будет решаться проблема «данных», другие страны Евразии создадут 63 слабый (Artificial Narrow Intelligence) и сформируют основу сильного искусственного интеллекта. Выделив 11 основных направлений развития искусственного интеллекта и проанализировав количество научных публикаций 2019 г. по каждому из них в отечественной (www.elibrary.ru) и трех наиболее крупных международных базах данных (www.link.springer.com, www.sciencedirect.com, www.onlinelibrary.wiley.com), было установлено, что приоритетность направлений исследования в Стратегии очень слабо совпадает с приоритетностью отечественных разработок и не соответствует мировому опыту. Анализ распределения научных статей 2019 г. по странам Евразии и направлениям искусственного интеллекта (по базе данных Scopus) показал, что Россия, например, по количеству статей по машинному обучению занимает 25 место в мире, уступая Китаю, Индии, Великобритании, Германии, Южной Кореи, Испании, Японии, Италии, Франции, Ирану, Нидерландам, Швейцарии, Тайваню (Республика Китай), Турции, Малайзии, Саудовской Аравии, Сингапуру, Пакистану и Швеции. По искусственным нейронным сетям Россия находится на 21 месте, по роевому интеллекту – на 36, по компьютерному зрению – на 19, по распознаванию речи – на 26 месте в мире. Если обратиться к существующей тенденции роста количества статей за последние 10 лет (2010–2019 гг.), то к 2024 г. Россия не сможет войти в первую десятку стран мира (одна из целей Стратегии). Для больших стран со значительными социально-экономическими различиями между территориями весьма важно зафиксировать в основополагающих документах стратегию регионального развития, но в рассматриваемом документе это не сделано. Только в п. 3 и 4 упоминаются «региональные проекты», которые должны разрабатываться и реализовываться с учетом Стратегии. При этом никак не расшифрованы региональные и межрегиональные приоритеты, например, в концентрации, специализации, диверсификации, экспортной ориентации, инновационной трансляции и темпах роста экономической активности в сфере искусственного интеллекта. Анализ евразийского опыта развития цифровой экономики на платформе искусственного интеллекта показал, что необходимо вносить изменения в Стратегию и иные официальные документы по, как минимум, пяти пунктам – пространственному развитию, региональному экономическому росту, мультиагентному взаимодействию, трансформации рынков труда и межрегиональной диффузии инноваций. 62 [3], по состоянию на август 2019 г. в различных странах мира имелось 52 стратегических документа по развитию искусственного интеллекта. Особенно активно проходила реализация национальных стратегий в США (стратегический план принят в октябре 2016 г. или 10.2016), Южной Корее (12.2016), Канаде (3.2017), Японии (3.2017), Сингапуре (5.2017), Китае (7.2017), Австралии (9.2017), Дании (10.2017), Объединенных Арабских Эмиратах (10.2017), Финляндии (12.2017), Великобритании (3.2018), Франции (3.2018), Швеции (5.2018), Индии (6.2018) и Германии (11.2018). Эти страны планируют занять лидирующие позиции в мире по развитию искусственного интеллекта. Даже в небольшой Финляндии стратегия называется «Finland’s Age of Artificial Intelligence: Turning Finland into a Leading Country in the Application of Artificial Intelligence», а в ОАЭ ввели должность единственного в мире министра по развитию искусственного интеллекта. В России «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» (далее – Стратегия) принята в октябре 2019 г. [4]. В докладе предпринята первая попытка проанализировать Стратегию с позиции общественной географии, сделав акцент на оценке обоснованности претензий на занятие «лидирующих позиций в мире» (пункт 23) и выявлении основных направления воздействия искусственного интеллекта на развитие экономики российских регионов с учетом опыта остальных стран Евразии. Анализируя и сравнивания понятия через термины, что применительно к общественно-географическим исследованиям методологически обосновано в теории географической экспертизы [5], можно подойти к пониманию латентных смыслов и целенаправленности стратегических документов. Наиболее часто в Стратегии встречаются термины «искусственный интеллект» (148 раз) и «данные» (50). Конечно, свободный доступ исследователей к «большим данным» весьма актуален для России [6], но это не может быть главной целью Стратегии, поскольку является лишь законодательно-организационной проблемой. Сегодня в мире стратегические цели развития в данной сфере связаны с формированием сильного (общего, универсального) искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence) [1]. На это, например, нацелена стратегия Китая («План развития искусственного интеллекта следующего поколения») [7]. Отсюда получается, что пока в России будет решаться проблема «данных», другие страны Евразии создадут 63 слабый (Artificial Narrow Intelligence) и сформируют основу сильного искусственного интеллекта. Выделив 11 основных направлений развития искусственного интеллекта и проанализировав количество научных публикаций 2019 г. по каждому из них в отечественной (www.elibrary.ru) и трех наиболее крупных международных базах данных (www.link.springer.com, www.sciencedirect.com, www.onlinelibrary.wiley.com), было установлено, что приоритетность направлений исследования в Стратегии очень слабо совпадает с приоритетностью отечественных разработок и не соответствует мировому опыту. Анализ распределения научных статей 2019 г. по странам Евразии и направлениям искусственного интеллекта (по базе данных Scopus) показал, что Россия, например, по количеству статей по машинному обучению занимает 25 место в мире, уступая Китаю, Индии, Великобритании, Германии, Южной Кореи, Испании, Японии, Италии, Франции, Ирану, Нидерландам, Швейцарии, Тайваню (Республика Китай), Турции, Малайзии, Саудовской Аравии, Сингапуру, Пакистану и Швеции. По искусственным нейронным сетям Россия находится на 21 месте, по роевому интеллекту – на 36, по компьютерному зрению – на 19, по распознаванию речи – на 26 месте в мире. Если обратиться к существующей тенденции роста количества статей за последние 10 лет (2010–2019 гг.), то к 2024 г. Россия не сможет войти в первую десятку стран мира (одна из целей Стратегии). Для больших стран со значительными социально-экономическими различиями между территориями весьма важно зафиксировать в основополагающих документах стратегию регионального развития, но в рассматриваемом документе это не сделано. Только в п. 3 и 4 упоминаются «региональные проекты», которые должны разрабатываться и реализовываться с учетом Стратегии. При этом никак не расшифрованы региональные и межрегиональные приоритеты, например, в концентрации, специализации, диверсификации, экспортной ориентации, инновационной трансляции и темпах роста экономической активности в сфере искусственного интеллекта. Анализ евразийского опыта развития цифровой экономики на платформе искусственного интеллекта показал, что необходимо вносить изменения в Стратегию и иные официальные документы по, как минимум, пяти пунктам – пространственному развитию, региональному экономическому росту, мультиагентному взаимодействию, трансформации рынков труда и межрегиональной диффузии инноваций. 64 Пространственное экономическое развитие России на платформе искусственного интеллекта вступает в противоречие с ранее принятой «Стратегией пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года» (Распоряжение Правительства РФ от 13 февраля 2019 г. № 207-р). Если пространственное развитие нацелено на выравнивание уровней социально-экономического развития регионов, то Стратегия должна обеспечить безопасность функционирования производственных, транспортных и сервисных систем искусственного интеллекта, что достигается при концентрации экономической деятельности в цифровых городских агломерациях [8]. Отсутствие в Стратегии целей регионального экономического роста, обусловленного искусственным интеллектом, может привести к срабатыванию «парадокса Солоу» (Solow Productivity Paradox) [9], когда инвестиции осуществляются ради дальнейших инвестиций. Такая региональная политика сформирует депрессивные территории по причине неэффективного развития искусственного интеллекта. Формирование мультиагентного экономического ландшафта, в котором помимо индивидуумов и компаний будут присутствовать искусственные экономические агенты (в соответствии с концепцией «machina economicus» [10]), никак не зафиксировано в Стратегии. Это может привести к дисбалансу между центром (столичным регионом), где стихийно сосредоточатся искусственные агенты, и периферией (остальными регионами). В результате внедрения искусственного интеллекта произойдет трансформация региональных рынков труда. В Стратегии отсутствуют установки федеральной и региональной политики в области занятости и трудовой миграции в связи с развитием искусственного интеллекта. Это может способствовать росту безработицы в периферийных регионах и неконтролируемому миграционному потоку в регионы- лидеры. Учет особенностей пространственной диффузии нововведений [11] весьма важен для регулирования межрегиональных инновационных потоков. Игнорирование этой составляющей региональной политики может привести к поляризации и хаотизации экономического пространства России, когда инновационные волны будут направляться в одни регионы, обходить другие регионы и сталкиваться в-третьих регионах. 65 Литература 1. Naude W., Dimitri N. The Race for an Artificial General Intelligence: Implications for Public Policy (IZA Discussion Papers, No. 11737). Bonn: Institute of Labor Economics (IZA), 2018. 23 p. 2. Haner J., Garcia D. The artificial intelligence arms race: Trends and world leaders in autonomous weapons development // Global Policy. 2019. Vol. 10, № 3. P. 331–337. 3. Artificial Intelligence Index: 2019 Annual Report // Human-Centered AI Institute, Stanford University. December 2019. URL: https://hai.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj10986/f/ai_index_2019_report.pd f (дата обращения: 20.20.2020). 4. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» // Президент России. URL: http://prezident.org/articles/ukaz-prezidenta-rf-490-ot-10- oktjabrja-2019-goda-11-10-2019.html (дата обращения: 20.20.2020). 5. Космачев К.П. Географическая экспертиза (методологические аспекты). Новосибирск: Наука, 1981. 109 с. 6. Блануца В.И. Социально-экономическое районирование в эпоху больших данных. М.: ИНФРА-М, 2018. 194 с. 7. Комиссина И.Н. Современное состояние и перспективы развития технологий искусственного интеллекта в Китае // Проблемы национальной стратегии. 2019. № 1. С. 137–160. 8. Blanutsa V.I. Territorial structure of the Russian digital economy: Preliminary delimitation of smart urban agglomerations and regions // Regional Research of Russia. 2019. Vol. 9, issue 4. P. 17–35. 9. Brynjolfsson E. The productivity paradox of information technology // Communication of the ACM. 1993. Vol. 36, issue 12. P. 66–77. 10. Parkes D.C., Wellmann M.P. Economic reasoning and artificial intelligence // Science. 2015. Vol. 349, issue 6245. P. 267–272. 11. Блануца В.И. Пространственная диффузия нововведений: сфера неопределенности и сетевая модель // Региональные исследования. 2015. № 3. С. 4–12. |