DOI: 10.33917/es-5.191.2023.78-93

Проведенный анализ сути, содержания и форм сценарного состояния Японии в 2040 г., отраженных в 11-м Научно-техническом прогнозе NISTEP 2019 г., выявил ряд концептуальных диалектических противоречий. Они сводятся к вопросу о допустимости и целесообразности изменения природы человека ради обеспечения его благополучного, безопасного, наполненного смыслом и счастливого существования. Предлагается к дискуссии вывод о неизбежности трансгуманизации человечества в масштабах отдельной страны (Японии) и всего мира, учитывая характер стоящих перед ним больших вызовов. Отмечается возможность удержания их исторического развития в условно-гуманистическом русле, учитывая акцент социальных реформ в Японии, отраженных в 6-м Базовом плане научно-технического и инновационного развития страны, на построении общества наиболее полной реализации и использования интеллектуального потенциала человека.

2. Report on the 5th Science and Technology Basic Plan [Электронный ресурс]. Council on Science, Technology and Innovation. Cabinet office, Government of Japan. December 18, 2015. URL:

https://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/5basicplan_en.pdf

3. Toward Realization of the New Economy and Society — Reform of the Economy and Society by Deepening of the “Society 5.0” — Outline [Электронный ресурс]. Keidanren (Japan Business Federation). April 19, 2016. URL: https://www.keidanren.or.jp/en/policy/2016/029_outline.pdf

4. Мамедьяров З.А. Дорога к «Обществу 5.0» [Электронный ресурс]. Эксперт. 2018. № 44. URL: https://expert.ru/expert/2018/44/doroga-k-obschestvu-5_0/?ysclid=llm6l4drah852037971

5. Уэмура Н.М. «Общество 5.0» — взгляд Mitsubishi Electric [Электронный ресурс]. Экономические стратегии. 2017. № 4. С. 122–131. URL: https://www.inesnet.ru/wp-content/mag_archive/2017_04/es2017-04-122-131_Uemura_Noritsugu.pdf

6. Mitsubishi Electric представила платформу e-F@ctory российским компаниям [Электронный ресурс]. ООО «Мицубиси Электрик (РУС)». 2017. 20 июля. URL:https://ru.mitsubishielectric.com/ru/news/releases/local/2017/0720-a/pdf/170720-a_local_ru_ru.pdf

DOI: 10.33917/es-2.188.2023.24–35

В статье рассматривается схема расширенного воспроизводства по Марксу через призму анализа накопления капитала Розой Люксембург в преломлении влияния инфраструктуры на развитие капитализма. Даны примеры инфраструктуры XXI в., в том числе рассмотрены многосторонние платформы — платежные системы для трансграничных платежей, сопряженные с широкополосным спутниковым доступом в Интернет и средой искусственного интеллекта.

Источники:

1. Кузнецова А.И. Инфраструктура: вопросы теории, методологии и прикладные аспекты современного инфраструктурного обустройства. Геоэкономический подход. М.: КомКнига, 2006. 456 с.

2. Новоселов А.С. Региональные рынки. М.: ТЕРРА, 1999. 476 c.

3. Самуэльсон П., Нордхаус В.М. Экономика. М.: Вильямс,2001. 688 с.

4. Бузгалин А.В., Колганов А.И. Глобальный капитал. М: Едиториал УРСС, 2004. 512 с.

5. Вазюлин В.А. Логика «Капитала» К. Маркса. 2-е изд. М: Современный гуманитарный университет, 2002. 392 с.

6. Гегель Г.В.Ф. Наука логики. СПб.: Наука, 2005. 799 с.

7. Маркс К. Капитал. Т.I–III. М.: Политиздат, 1978. 629 с.

8. Люксембург Р. Накопление капитала. 5-е изд. М. — Л.: Гос. социально-экономическое издательство, 1934. 478 с.

9. Организация экономического сотрудничества и развития, M3 для США [Электронный ресурс] // FRED, Федеральный резервный банк Сент-Луиса. URL: https://fred.stlouisfed.org/series/MABMM301USM189S.

10. Зайденварг В.Е., Подоляк В.И., Сараев В.Н. Основы управления кризисами на рынках угля, газа и электроэнергии. М.: Институт экономических стратегий, 2003. 192 с.

11. Малков С.Ю. Социальная самоорганизация и исторический процесс: Возможности математического моделирования. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. 240 с.

12. Interlinking payment systems and the role of application programming interfaces: a framework for cross-border payments. Basel, Switzerland, Bank for International Settlements, Committee on Payments and Market Infrastructures (CPMI). Report to the G20, 2022, July. 53 p.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-6.186.2022.104-110

В статье рассматриваются три ключевые проблемы, которые играют особую роль в разработке стратегий и политики для цифровых технологий: 1) особенности цифровых технологий, которые в значительной степени предопределяют принципы и методологические подходы к разработке стратегических документов; 2) драйверы, основные игроки и тренды глобального рынка; 3) тенденции накопления базы технологических знаний для обеспечения конкурентных преимуществ национальным компаниям на кратко- и среднесрочных траекториях.

Источники:

1. Gaponenko N.V., Glenn J.C. Technology Industry 4.0: Problems of Labor, Employment and Unemployment // Studies on Russian Economic Development. 2020. Vol. 31. No. 3. P. 271–276.

2. Гапоненко Н.В. Теоретические и методологические основы исследования инновационных систем и формирования технологических приоритетов их развития в экономике, основанной на знаниях. М.: ИПРАН РАН, 2020. 151 с.

3. Гапоненко Н.В. Закономерности и особенности эволюции секторальных инновационных систем в рамках долгосрочного цикла // Systems and Management. 2020. № 1. C. 44–67.

4. Гапоненко Н.В. Секторальные инновационные системы в экономике, основанной на знаниях. М.: ИПРАН РАН, 2021. 264 с.

5. Going Digital: Shaping Policies, Improving Lives. Paris: OECD Publishing, 2019.

6. IT Industry Outlook 2021. CompTIA, 2020.

7. Гапоненко Н.В. Глобальные вызовы в формировании полицентричного мирового порядка: траектории ретро и траектории будущего [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2020. Т. 22. № 1(167). С. 28–35. DOI: https://doi.org/10.33917/es-1.167.2020.28-35.

8. Positive 5G Outlook Post COVID-19: What Does It Mean for Avid Gamers? Forest Interactive, 2020.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-2.182.2022.20-31

Системы искусственного интеллекта (СИИ) быстро становятся инструментом конкурентной борьбы, важнейшим фактором повышения эффективности социально-экономического воспроизводства и даже атрибутом развития человеческой цивилизации, ядром глобальных и национальных проектов развития. Сравнительные оценки степени развития СИИ также превратились в инструмент воздействия на экономические стратегии государств и компаний и поддержки их реализации. Определение места страны в мировой «табели о рангах» позволяет не только уточнить ее реальный статус в глобальной конкуренции в СИИ, но и обнаружить неучтенные элементы для повышения результативности государственных инициатив в области развития СИИ

Источники:

1. Глава ВЭФ заявил, что ковид следует рассматривать как долгосрочный вызов для человечества [Электронный ресурс] // ТАСС. URL: https://tass.ru/obschestvo/13273357.

2. Кричевский Г.Е. НБИКС-технологии для Мира и Войны. Саар брюккен, Германия: Ламберт, 2017. 634 с.

3. Овчинников В.В. Дорога в мир искусственного интеллекта. М.: Институт экономических стратегий, РУБИН, 2017. 536 с. (Cерия: Стратегическая аналитика).

4. Гонка за цифровым призраком [Электронный ресурс] // Коммерсант. 2019. 24 июня. URL: https://www.kommersant.ru/doc/4003879.

5. Каляев И.А. Искусственный интеллект: камо грядеши? [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2019. № 5. С. 6–15. DOI: https://doi.org/10.33917/es-5.163.2019.6-15.

6. Markoff J. A learning advance in artificial intelligence rivals human abilities [Электронный ресурс] // The New York Times. 2015. URL: https://www.nytimes.com/2015/12/11/science/an-advance-inartificial-intelligence-rivals-human-vision-abilities.html.

7. Агеев А.И., Логинов Е.Л., Шкута А.А. Китай как нейроинформационная мегаматрица: цифровые технологии структурирования когнитивных ансамблей порядка [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2021. № 1. С. 50–61. DOI: https://doi.org/10.33917/es-1.175.2021.50-61.

DOI: 10.33917/mic-5.100.2021.87-102

В статье представлено описание и анализ реализуемой японским правительством политики модернизации сектора здравоохранения на основе технологии искусственного интеллекта, приведены конкретные примеры некоторых научно-исследовательских проектов и практического применения описываемых технологий, выявлены проблемные области реализуемой политики и разрабатываемых проектов.

Модернизация сектора здравоохранения и медицинского обслуживания с применением новейших цифровых технологий, в частности, технологии искусственного интеллекта, является на сегодня одним из ключевых мировых трендов. В России цифровая трансформация здравоохранения определена как одна из ключевых задач и производится в рамках Национального проекта «Здравоохранение».

Изучение успешных примеров внедрения технологии искусственного интеллекта, а также, проблем, препятствующих или замедляющих интеграцию данной технологии и способов их преодоления, может стать ценным уроком для стран, также вовлеченных в разработку национальных стратегий по развитию искусственного интеллекта. 

Digitalization of the healthcare sector in Japan based on artificial intelligence technology: key problems and solutions

Источники:

1. Мелдо А.А., Уткин Л.В., Трофимова Т.Н. Искусственный интеллект в медицине: современное состояние и основные направления развития интеллектуальной диагностики // Лучевая диагностика и терапия. 2020. Т. 11. №1. С. 9-17. URL: https://doi.org/10.22328/2079-5343-2020-11-1-9-17

2. Моисеенко В.М., Мелдо А.А., Уткин Л.В., Прохоров И.Ю., Рябинин М.А., Богданов А.А. Автоматизированная система обнаружения объемных образований в легких как этап развития искусственного интеллекта в диагностике рака легкого // Лучевая диагностика и терапия. 2018. № 3. С. 62-68. URL: https://doi.org/10.22328/2079-5343-2018-9-3-62-68

DOI: 10.33917/es-7.173.2020.118-124

В современном мире внедрение технологий с элементами искусственного интеллекта во все сферы жизнедеятельности развивается стремительными темпами, которые значительно опережают развитие законодательства. В связи с этим возникает проблема определения ответственности за вред, причиненный применением подобных технологий, которая может быть разрешена только в результате разработки комплексной стратегии развития правового поля в данной сфере и доведения действующего законодательства до уровня информационно ориентированного Общества 5.0, концепция которого предполагает технический прорыв в области кибертехнологий. Цель настоящего исследования состоит в анализе сложившейся ситуации в сфере правового регулирования ответственности за вред, причиняемый технологиями с элементами искусственного интеллекта, и в определении стратегии формирования правового поля в данной сфере. В первой части работы проводится анализ сложившейся правовой ситуации на основе научных разработок в данной области, а также решений, предлагаемых стратегией развития технологий искусственного интеллекта как основы для

формирования правового поля. Вторая часть работы посвящена стратегии формирования правового поля в сфере определения ответственности за использование технологий с элементами искусственного интеллекта. В заключительной части статьи делается вывод о том, что рассматриваемая стратегия может быть реализована путем разработки комплекса мер, направленных на имплементацию в действующее  законодательство положений, определяющих ответственность

за использование технологий с элементами искусственного интеллекта

DOI: 10.33917/es-6.172.2020.46-57

Мировые достижения в области нейронаук открыли ранее недоступные возможности для создания принципиально новых систем управления на основе нейроинтерфейсов (мозг — компьютер — мозг). Происходит гибридизация сред — постепенное размывание границ между физической, когнитивной и цифровой реальностью. Описания социальных и когнитивных практик реальных людей трансформируются в формирование искусственного электронного субъекта, который становится более реальным, подменяя в социуме биологический объект (человек есть то, как он представлен в электронной информационной среде). При этом развитие нейроинтерфейса в перспективе ведет к перекодировке нервной ткани и меняет биологический субстрат человеческого мозга и тела в векторе конвергентной коллаборации живых и искусственных нервных систем.

Наши американские партнеры-конкуренты (Минобороны США в лице DARPA) ведут мультидисциплинарные комплексные исследования в этой сфере, лидируя по реальным результатам, руководство США наращивает госфинансирование. Происходит качественное изменение технологий управления человеком, социумом и государством. Задача России в этих условиях — формирование собственного сегмента Нейронет с опорой на отечественные нейротехнологии по аналогии с программным импортозамещением в российской атомной энергетике.

Источники:

1. Красильникова Ю. Нейроинтерфейсы лишат людей когнитивной свободы [Электронный ресурс] // Хайтек. 2017. 15 августа. URL: https://hightech.fm/2017/08/15/cognitive_liberty.

2. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Россия в новой экономической реальности. М.: ИНЭС, Ассоциация «Аналитика», 2016. 460 с.

3. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Битва за будущее: кто первым в мире освоит ноомониторинг и когнитивное программирование субъективной реальности? // Экономические стратегии. 2017. № 2. С. 124–139.

DOI: 10.33917/es-6.172.2020.58-67

В статье рассмотрена классификация систем искусственного интеллекта (ИИ). Роль ИИ существенно возросла в последнее время во всех сферах жизни. Применение ИИ в государственном управлении, производстве, медицине, военном деле, в социальной и иных сферах, обусловило ряд вопросов, связанных с определением понятия ИИ и классификацией систем ИИ. Такая классификация необходима для понимания роли ИИ в цифровой экономике. Большое значение классификация приобретает в условиях интенсивного развития международных стандартов систем ИИ и систем, построенных на знаниях (экспертных, нейронных, многоагентных, киберфизических систем и систем на основе промышленного Интернета).

Источники:

1. Wiener N. Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine. Hermann & Cie Editeurs, Paris, The Technology Press, Cambridge, Mass., John Wiley & Sons Inc., New York, 1948.

2. Энциклопедия кибернетики: В 2 т. / Под ред. В.М. Глушкова. Т. 1. Киев, 1974.

3. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») [Электронный ресурс] // Департамент информационных технологий и цифрового развития Курганской области. URL: https://it.kurganobl.ru/Указ%20Президента%20РФ%20от%2010.10.2019%20N%20490.pdf.

4. Artificial Intelligence in Society [Электронный ресурс] // OECD. 2019. June, 11. URL: https://www.oecd-ilibrary.org/sites/eedfee77-en/index.html?itemId=/content/publication/eedfee77-en.

5. American National Standards Institute [Сайт]. URL: https://www.ansi.org.

6. Кукшев В. Международные стандарты цифровой экономики (ISO/IEC). Российский опыт [Электронный ресурс] // XIV Международная конференция «Нефтегазстандарт-2018». Екатеринбург, 2018. URL: https://238923.selcdn.ru/tm_production/media/files/events/extra_data/153/presentation/3_Kukshev_VI.pdf.

7. Кукшев В. Цифровые стандарты и международная практика каталогизации [Электронный ресурс]. Доклад на заседании Комитета по техническому регулированию, стандартизации и качеству Санкт-Петербургской торгово-промышленной палаты. Санкт-Петербург, 2019 . URL: https://238923.selcdn.ru/tm_production/activities/Vf8JlAml2ZPizh2faQGWgCe8lGZUWv58Y3ixHeAb.

DOI: 10.33917/mic-2.91.2020.5-12

В статье рассматриваются проблемы формирования цифровой модели повышения прозрачности и успешности обеспечения контроля движения активов между участниками товарных, финансовых и имущественных сделок в рамках финансовой системы ЕАЭС. Предлагается обеспечить повышение наблюдаемости любых сегментов финансовой системы, которую можно цифровым образом структурировать путем электронной цифровой идентификации каждой денежной единицы в доступных для мониторинга пространствах движения товарных, финансовых и имущественных активов. Получаемые результаты анализа могут быть использованы для оптимизации операционной динамики электронных транзакций явных альянсов и неформальных картелей финансовых агентов в наблюдаемом пространстве цифровых форматов финансовых коммуникаций с учетом движения финансовых средств в различной форме и номинированных в различных валютах.

Источники:

1. Агеев А.И., Радина В.А. Методика цифровой экономики в части управления и контрольной деятельности в реальном секторе экономики //Экономические стратегии. 2019. Т. 21. № 3 (161). С. 44-56. 

2. Агеев А.И., Ворожихин В.В., Кузык Б.Н., Махутов Н.А., Побываев С.А. Проблемы развития торговой, клиринговой, расчетной и платежной систем, обеспечивающих оптимизационное взаимодействие российских финансовых институтов и хозяйствующих субъектов //Стратегические тренды трансформации социально-экономических систем в рамках цифровой экономики/Материалы международной научно-практической конференции. М.: ИПР РАН, 2018. С. 7-9.

3. Агеев А.И., Логинов Е.Л., Махутов Н.А., Побываев С.А. Формирование системных механизмов защиты российских валютно-финансовых ресурсов в условиях спекулятивного манипулирования мировыми финансовыми рынками // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. 2017. № 7-2 (54). С. 8-11.

DOI: 10.33917/es-7.165.2019.78-93

Ключевым фактором, определяющим успех выборной стратегии Трампа, стало использование методов когнитивной нейрофизиологии — цифровой идентификации виртуального двойника реального избирателя в информационных и социальных сетях. Семантизация состояний сознания и психики индивидов, выявляемых в Глобальной сети, позволяет на основе вычислительных решений осуществить инкапсуляцию (схватывание) целостной позиции, устраивающей большинство доступных для мониторинга людей, с целью задания вектора устойчивой сходимости выборной платформы Трампа и взглядов описанного и проанализированного конкретного американского избирателя. Идентификация позволяет воздействовать на доминантный очаг эмоционально-образного блока для дистанционной когнитивной коррекции политической позиции людей в условиях стратегической бифуркации (выборы). Российские наработки в сфере нейроменеджмента личности также имеют большое научно-практическое значение

Источники: