УДК 004.8
СОВРЕМЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В ОБЛАСТИ СОЦИОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: БАЗОВЫЕ ПОДХОДЫ. ЧАСТЬ 6.4
Наталья Петровна Копцева1, Юлия Сергеевна Замараева2
1 КРОО «Содружество просветителей Красноярья», Красноярск, Россия
2 Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия
1 nkoptseva@sfu-kras.ru, https://orcid.org/0000-0003-3910-7991
2 yzamaraeva@sfu-kras.ru, https://orcid.org/0000-0003-1299-6741
Аннотация. В шестой части научного обзора продолжается анализ базовых подходов к социологическим исследованиям искусственного интеллекта. Рассматривается специфика современных социальных исследований искусственного интеллекта, связанная с лонгитюдным исследованием «Столетнее исследование искусственного интеллекта». В настоящее время опубликовано два базовых отчета по данному проекту, который имеет кодовое название AI100. В предшествующих научных статьях начато подробное рассмотрение отчета 2021 года. Проанализированы ответы на 1, 2, 3 и 4 постоянные вопросы. Отчет составлен в виде ответов на ключевые вопросы, которым предшествовали два интерактивных исследовательских семинара по важнейшим проблемам внедрения технологий ИИ в социальные сферы, прежде всего, в здравоохранение, образование, социальную сферу, кредитование людей, прием на работу и другие.
Представлены аналитические материалы по ответам на пятый постоянный вопрос, связанный с тенденциями движения к общему искусственному интеллекту. Выделены пять тенденций, в том числе, модели глубинного обучения и невозможность в настоящее время для моделей ИИ реализовывать логические формы так называемого «здравого смысла».
В дальнейшем анализ материалов отчета 2021 в виду его особой важности для социологии ИИ будет продолжен.
Ключевые слова: искусственный интеллект, социальные исследования, методы исследования, «Столетнее исследование искусственного интеллекта», AI100, общий искусственный интеллект, узкий искусственный интеллект, здравый смысл.
Благодарности: исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-28-00255, https://rscf.ru/project/23-28-00255/
Для цитирования: Копцева, Н. П. Современные исследования в области социологии искусственного интеллекта: базовые подходы. часть 6.4 / Н. П. Копцева, Ю. С. Замараева // Социология искусственного интеллекта. – 2023. – Т. 4. – № 4. – С. 8-19. – EDN: GXNYRB
Список цитируемой литературы
1. Badia A. P. et al. Agent57: Outperforming the Atari human benchmark //International conference on machine learning. — PMLR, 2020. — P. 507-517.
2. Baldassarre G. et al. (ed.). Intrinsically motivated learning in natural and artificial systems. — Springer Berlin Heidelberg, 2013. — P. 1-14.
3. Beaulieu S. et al. Learning to continually learn //arXiv preprint arXiv:2002.09571. — 2020.
4. Colas C. et al. Curious: intrinsically motivated modular multi-goal reinforcement learning //International conference on machine learning. — PMLR, 2019. — P. 1331-1340.
5. Davis E., Marcus G. Commonsense reasoning and commonsense knowledge in artificial intelligence //Communications of the ACM. — 2015. — V. 58. — №. 9. — P. 92-103.
6. Ellis K. et al. DreamCoder: growing generalizable, interpretable knowledge with wake-sleep Bayesian program learning //Philosophical Transactions of the Royal Society A. — 2023. — V. 381. — №. 2251. — P. 20220050.
7. Finn C., Abbeel P., Levine S. Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks //International conference on machine learning. — PMLR, 2017. — P. 1126-1135.
8. Gentner D., Forbus K. D. Computational models of analogy //Wiley interdisciplinary reviews: cognitive science. — 2011. — V. 2. — №. 3. — P. 266-276.
9. Ha D., Schmidhuber J. Recurrent world models facilitate policy evolution //Advances in neural information processing systems. — 2018. — V. 31.
10. Hafner D. et al. Mastering atari with discrete world models //arXiv preprint arXiv:2010.02193. — 2020.
11. https://ai100.stanford.edu/gathering-strength-gathering-storms-one-hundred-year-study-artificial-intelligence-ai100-2021-study.
12. Lake B. M., Salakhutdinov R., Tenenbaum J. B. Human-level concept learning through probabilistic program induction //Science. — 2015. — V. 350. — №. 6266. — P. 1332-1338.
13. Michael L. Littman, Ifeoma Ajunwa, Guy Berger, Craig Boutilier, Morgan Currie, Finale Doshi-Velez, Gillian Hadfield, Michael C. Horowitz, Charles Isbell, Hiroaki Kitano, Karen Levy, Terah Lyons, Melanie Mitchell, Julie Shah, Steven Sloman, Shannon Vallor, and Toby Walsh. «Gathering Strength, Gathering Storms: The One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100) 2021 Study Panel Report». Stanford University, Stanford, CA, September 2021. Doc: http://ai100.stanford.edu/2021-report. Accessed: September 16, 2021.
14. Mitchell M. Abstraction and analogy-making in artificial intelligence //Annals of the New York Academy of Sciences. — 2021. — V. 1505. — №. 1. — P. 79-101. EDN: MHZMIT
15. Morozov E. To save everything, click here: the folly of technological solutionism //Public Affairs, New York. 2013. 16 p.
16. Morozov Evgeny (30 June 2023). The True Threat of Artificial Intelligence. The New York Times.
17. Pathak D. et al. Curiosity-driven exploration by self-supervised prediction //International conference on machine learning. — PMLR, 2017. — P. 2778-2787.
18. Pearl J. Theoretical impediments to machine learning with seven sparks from the causal revolution //arXiv preprint arXiv:1801.04016. — 2018.
19. Silver D. et al. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search //Nature. — 2016. — V. 529. — №. 7587. — P. 484-489.
20. Smith K. et al. Modeling expectation violation in intuitive physics with coarse probabilistic object representations //Advances in neural information processing systems. — 2019. — V. 32.
21. Vaswani A. et al. Attention is all you need //Advances in neural information processing systems. — 2017. — V. 30.
22. Zamaraeva, Yu. S. History of Complex Identity Research / Yu. S. Zamaraeva, N. P. Koptseva // Journal of Siberian Federal University. Humanities and Social Sciences. — 2020. — Vol. 13, No. 7. — P. 1216-1229. DOI: 10.17516/1997-1370-0637 EDN: JPNKZK
23. Zhu Y. et al. Dark, beyond deep: A paradigm shift to cognitive ai with humanlike common sense //Engineering. — 2020. — Т. 6. — №. 3. — С. 310-345.
24. Дегтяренко, К. А. Искусственный интеллект в медицине. Обзор 21 международной конференции по искусственному интеллекту в медицине (июнь 2023 Г.) / К. А. Дегтяренко // Азия, Америка и Африка: история и современность. — 2023. — Т. 2, № 3. — С. 27-42. DOI: 10.31804/2782-540X-2023-2-3-27-42 EDN: DBFYWB
25. Ермаков, Т. К. Базовые схемы взаимодействия и алгоритмы властных отношений в видеоиграх / Т. К. Ермаков // Северные Архивы и Экспедиции. — 2023. — Т. 7, № 1. — С. 88-96. EDN: FKFXWJ
26. Ермаков, Т. К. Становление персонального компьютера как актора в США 1970-х годов / Т. К. Ермаков, К. В. Резникова // Социальная антропология Сибири. — 2020. — Т. 1, № 3. — С. 26-36. DOI: 10.31804/2687-0606-2020-1-3-26-36 EDN: WSVYEH
27. Замараева, Ю. С. Формирование понятия «сложная идентичность» в современных гуманитарных науках / Ю. С. Замараева // Сибирский антропологический журнал. — 2020. — Т. 4, № 2. — С. 89-102. DOI: 10.31804/2542-1816-2020-4-2-87-100 EDN: YBRGNW
28. Кистова, А. В. Интеграция этнографического подхода и «понимающей герменевтики» как методологическая стратегия конструирования социальных идентичностей / А. В. Кистова // Сибирский антропологический журнал. — 2017. — Т. 1, № 2. — С. 24-40. EDN: ZDMEPZ
29. Кистова, А. В. Культура как фактор социальной динамики / А. В. Кистова // Северные Архивы и Экспедиции. — 2020. — Т. 4, № 2. — С. 100-111. DOI: 10.31806/2542-1158-2020-4-2-100-111 EDN: SABKQD
30. Колесник, М. А. Искусственный интеллект в Китае. Обзор 4 Международной конференции по искусственному интеллекту в Китае (Springer, 2023 Г.) / М. А. Колесник // Цифровизация. — 2023. — Т. 4, № 3. — С. 41-56. EDN: VJHQVI
31. Копцева, Н. П. Понятие «социально-техническая система» в социально-гуманитарных исследованиях конца XX — начала XXI века / Н. П. Копцева, Ю. С. Замараева, Ю. Н. Менжуренко // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки. — 2023. — Т. 16, № 8. — С. 1343-1354. EDN: UPFDTS
32. Копцева, Н. П. Современные исследования в области социологии искусственного интеллекта: базовые подходы. Часть 6.3 / Н. П. Копцева, Ю. С. Замараева // Социология искусственного интеллекта. — 2023. — Т. 4, № 3. — С. 8-21. EDN: QFJEJC
33. Копцева, Н. П. Современные исследования в области социологии искусственного интеллекта: базовые подходы. Часть 5 / Н. П. Копцева // Социология искусственного интеллекта. — 2022. — Т. 3. — № 4. — С. 9-22. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-4-9-22 EDN: AAVWZH
34. Копцева, Н. П. Современные исследования в области социологии искусственного интеллекта: базовые подходы. Часть 6.2 / Н. П. Копцева, Ю. С. Замараева // Социология искусственного интеллекта. — 2023a. — Т. 4, № 2. — С. 8-25. EDN: FMQUUM
35. Лещинская, Н. М. Внедрение технологий искусственного интеллекта в России / Н. М. Лещинская, М. А. Колесник // Социология искусственного интеллекта. — 2023. — Т. 4, № 2. — С. 63-72. EDN: LNJOTJ
36. Лещинская, Н. М. Дайджест новостей в сфере развития искусственного интеллекта / Н. М. Лещинская, Н. А. Сергеева // Социология искусственного интеллекта. — 2022. — Т. 3, № 3. — С. 41-51. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-3-41-51 EDN: INAALZ
37. Научно-технический прогресс в кинематографе и фотографии на материале российской периодики 1907-1917 гг. / А. А. Ситникова, Н. М. Лещинская, Е. А. Сертакова, М. А. Колесник // Былые годы. — 2023. — № 18(1). — С. 420-430. DOI: 10.13187/bg.2023.1.420 EDN: RGAJPA
38. Научно-технический прогресс начала ХХ века в периодической печати Российской империи (журнал «Зодчий», 1902 г.) / Ю. С. Замараева, Н. Н. Середкина, Д. С. Пчелкина, Н. Н. Пименова // Былые годы. — 2023. — № 18(1). — С. 390-401. DOI: 10.13187/bg.2023.1.390 EDN: SYMSSL
39. Новое будущее Сибири: ожидания, вызовы, решения / А. В. Бухаров, Н. А. Бахова, Е. А. Викторук [и др.]; Министерство образования и науки РФ, Сибирский федеральный университет, Красноярский государственный университет им. В.П. Астафьева. — Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2013. — 490 с. — (Путь в будущее: Сибирь глазами учёных). — ISBN 978-5-7638-2537-4. EDN: SFCXHJ
40. Образ искусственного интеллекта в кинематографе: трансформации в период 1980-2010-х годов / К. А. Дегтяренко, Д. С. Пчелкина, А. А. Шпак, Н. Н. Пименова // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки. — 2023. — Т. 16, № 8. — С. 1454-1470. EDN: XVMNJF
41. Образ искусственного интеллекта в сериале «Черное зеркало» (2011-2019) / Н. М. Лещинская, М. А. Колесник, А. А. Омелик, Т. К. Ермаков // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки. — 2023. — Т. 16, № 8. — С. 1331-1342. EDN: VHEJDX
42. Омелик, А. А. Влияния искусственного интеллекта на творческий процесс / А. А. Омелик // Проспект Свободный — 2023: Материалы XIX Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Красноярск, 24-29 апреля 2023 года. — Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2023. — С. 2606-2609. EDN: EJYQDN
43. Омелик, А. А. Развернутая рецензия на коллективную монографию «Философские проблемы развития искусственного интеллекта» / А. А. Омелик, Ю. В. Квашнина // Социология искусственного интеллекта. — 2022. — Т. 3, № 4. — С. 129-141. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-4-129-141 EDN: TIIAMI
44. Омелик, А. А. Трансформации визуального искусства под влиянием искусственного интеллекта / А. А. Омелик // Северные Архивы и Экспедиции. — 2023. — Т. 7, № 2. — С. 126-132. EDN: KLVCSC
45. Пашова, Э. В. Роботы с искусственным интеллектом в современной визуальной культуре:анализ образа персонального помощника по уходу за здоровьем — Бэймакса -в полнометражном анимационном фильме «Город героев» и его сериальных продолжениях / Э. В. Пашова // Сибирский антропологический журнал. — 2023. — Т. 7, № 3. — С. 25-36. EDN: ZANNHD
46. Пашова, Э. В. «Супербоги»: как создатели комиксов осмысляют архетипы супергероев / Э. В. Пашова // Северные Архивы и Экспедиции. — 2020. — Т. 4, № 3. — С. 100-110. DOI: 10.31806/2542-1158-2020-4-3-100-110 EDN: LFNHAG
47. Пименова, Н. Н. Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект. Рецензия на книгу Мелани Митчелл / Н. Н. Пименова, А. А. Шпак // Социология искусственного интеллекта. — 2022. — Т. 3, № 2. — С. 71-82. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-2-71-82 EDN: DUPHQV
48. Сергеева, Н. А. Рецензия на книгу Кай-Фу Ли «ИИ-2041. Десять образов нашего будущего» / Н. А. Сергеева, Ю. С. Замараева // Социология искусственного интеллекта. — 2022. — Т. 3, № 3. — С. 52-68. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-3-52-68 EDN: JSZOCQ
49. Сергеева, Н. А. Дайджест новостей в сфере развития искусственного интеллекта / Н. А. Сергеева, А. А. Омелик, Ю. С. Замараева // Социология искусственного интеллекта. — 2023. — Т. 4, № 1. — С. 26-36. DOI: 10.31804/2712-939X-2023-4-1-26-36 EDN: HWZDKB
50. Середкина, Н. Н. Антропологические и этнологические подходы к изучению общероссийской гражданской идентичности / Н. Н. Середкина // Сибирский антропологический журнал. — 2022. — Т. 6, № 1. — С. 111-121. DOI: 10.31804/2542-1816-2022-6-1-111-121 EDN: AHNUED
51. Середкина, Н. Н. Социологические основания общероссийской гражданской идентичности / Н. Н. Середкина // Специфика этнических миграционных процессов на территории Центральной Сибири в XX-XXI веках: опыт и перспективы: Материалы Международной научно-практической конференции, Красноярск, 25-27 ноября 2021 года. — Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2022. — С. 16-28. EDN: KSCIJJ
52. Середкина, Н. Н. Цифровизация и лингвистика: актуальный статус исследований / Н. Н. Середкина // Цифровизация. — 2021. — Т. 2, № 2. — С. 25-34. DOI: 10.37993/2712-8733-2021-2-2-25-34 EDN: VVTKNU
53. Сертакова, Е. А. Компьютерное искусство 1960-1980-х годов / Е. А. Сертакова, А. А. Ситникова, М. А. Колесник // Социология искусственного интеллекта. — 2022. — Т. 3, № 3. — С. 69-90. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-3-69-90 EDN: JUGALR
54. Сертакова, Е. А. Понятие «сеть» Джона Барнса как аналитический подход в познании системы социальных отношений / Е. А. Сертакова // Молодежь и наука: Сборник материалов VI-й Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Электронный ресурс), Красноярск, 20-25 апреля 2010 года / Ответственный редактор: О.А. Краев. — Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2011. EDN: VCSSHX
55. Сертакова, Е. А. Социальные системы, модели, трансформации: анализ теоретических подходов / Е. А. Сертакова // Социальная антропология Сибири. — 2021. — Т. 2, № 2. — С. 18-35. EDN: ZUOLQV
56. Ситникова, А. А. Теоретические, прикладные и синтетические методы исследования культуры как социально-антропологической системы / А. А. Ситникова // Социальная антропология Сибири. — 2021. — Т. 2, № 2. — С. 6-17. EDN: ICEFEC
57. Ситникова, А. А. К вопросу о методологии исследований культуры как социально-антропологической системы / А. А. Ситникова // Социодинамика. — 2015. — № 1. — С. 75-100. DOI: 10.7256/2409-7144.2015.1.14237 EDN: TFCDPF
58. Ситникова, А. А. Художественный образ искусственного интеллекта в анимации XXI века / А. А. Ситникова, Е. А. Сертакова // Социология искусственного интеллекта. — 2022. — Т. 3, № 2. — С. 57-70. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-2-57-70 EDN: FNLDPE
59. Шпак, А. А. Культурные механизмы конструирования сложных идентичностей / А. А. Шпак // Сибирский антропологический журнал. — 2020. — Т. 4, № 3. — С. 73-84. DOI: 10.31804/2542-1816-2020-4-3-73-84 EDN: WXZIRO
60. Шпак, А. А. Проблемы применения технологий искусственного интеллекта в социологическом аспекте / А. А. Шпак // Социология искусственного интеллекта. — 2021. — Т. 2, № 4. — С. 43-46. DOI: 10.31804/2712-939X-2021-2-4-43-46 EDN: QVBASW
61. Шпак, Б. А. Методы машинного обучения в гуманитарных науках / Б. А. Шпак, К. А. Дегтяренко, А. А. Шпак // Социология искусственного интеллекта. — 2021. — Т. 2, № 3. — С. 21-24. DOI: 10.31804/2687-0606-2021-2-3-21-24 EDN: GJIBTC