Актуальная проблематика фундаментальных и прикладных исследований в области компьютерных технологий, мобильной связи, робототехники и искусственного интеллекта

АКТУАЛЬНАЯ ПРОБЛЕМАТИКА

ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПРИКЛАДНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, МОБИЛЬНОЙ СВЯЗИ, РОБОТОТЕХНИКИ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Предваряя текущие и будущие публикации научно-теоретического международного рецензируемого журнала «Проблемы искусственного интеллекта», следует сразу заметить, что он должен отражать и способствовать обнародованию результатов фундаментальных и прикладных исследований как в области искусственного интеллекта, так и в смежных областях науки и техники и науках, в связи с которыми он развивается, перечислить которые, вообще-то говоря, не так просто, ибо в настоящее время искусственный интеллект захватывает всё новые и новые области и науки. Также невозможно охватить и всю проблематику исследований, в которой решаются вопросы и проблемы искусственного интеллекта. Остановимся на перечнях только тех проблем и вопросов, которые уже обнародованы в печати публично или представлены в средствах массовой информации, или на соответствующих конференциях, семинарах и симпозиумах, а также в интернете и только по некоторым наиболее развитым странам.

В настоящем сообщении приводятся сведения по наиболее актуальной проблематике фундаментальных и прикладных исследований в области искусственного интеллекта и смежных областях исследований Управления научных исследований ВВС США, Инновационного центра «Сколково» (Россия), экспертов фирмы DataArt и материалов конференции «Искусственный интеллект: проблемы и пути их решения - 2018» (Москва). Приводятся также сведения по пятому поколению мобильной связи 5G.

Такой выбор сделан в связи с тем, что наибольшее развитие искусственного интеллекта и смежных с ним областей науки и техники получили в США, за которыми по пятам следует Китай. Россия также обнародовала свои планы интенсивного развития исследований и получения результатов в области искусственного интеллекта и смежных областях на предстоящие годы. Сведений по исследованиям и разработкам Китая очень мало, но это не исключает его больших достижений в этих областях. Другие страны также ведут исследования и разработки, но в более скромных объемах и более-менее специализированных областях науки и техники.

Существует всеобщее мнение, что без использования такого рода результатов исследований и разработок в настоящее время развиваться невозможно. Приведём перечни актуальных проблем, исследуемых в настоящее время, направлений актуальных исследований и разработок, а также главные технологические тренды 2018 года, названия секций и докладов последней по времени конференции по искусственному интеллекту.

Научные интересы Управления научных исследований ВВС США с финансированием фундаментальных исследований в области искусственного интеллекта, распознавания образов и робототехники:

- разработка алгоритмов получения информации из комплексных и/или рассеянных сигналов для автоматического опознавания объектов и навигации;

- разработка численных методов решения сложных систем уравнений, большей частью дифференциальных уравнений в частных производных (оптимизация, сходимость, прогноз, адаптивность, устойчивость);

- создание автоматизированных систем анализа сложных и динамичных сценариев (прогноз, разработка алгоритмов, извлечение полезной информации из большого объема данных);

- теория автоматического управления (ТАУ - сложные, распределенные, нелинейные, гибридные, адаптивные, эволюционирующие, нестабильные, многосенсорные системы, системы с неполной и/или ошибочной информацией); применение принципов управления, обоснованных изучением биологических систем; применение в ТАУ теории игр, нелинейного управления, новых математических методов и пр.;

- математическое моделирование распознавания и принятия решений; исследование когнитивных процессов высшего порядка, которые отвечают за человеческие реакции по решению сложных задач и принятию решений; основная цель - понимание этих процессов за счёт разработки и эмпирического анализа математических или вычислительных моделей человеческого внимания, памяти, категоризации, рассуждений, решения задач, обучения и мотивации, принятия решений;

- изучение, использование, имитация естественных функций живых систем; имитаторы природных сенсоров; изучение технических процессов и механизмов управления биологическими системами в различных условиях;

- оптимизация и дискретная математика; развитие математических методов для оптимизации больших и сложных моделей; создание оптимальных систем управления; развитие новых нелинейных целочисленных и комбинаторных алгоритмов оптимизации, в том числе алгоритмов со стохастическими компонентами;

- анализ акустической информации; акустическая навигация; пространственная селекция акустической информации; понимание психоакустической основы информационной маскировки; развитие новых методов для автоматического распознавания речи; необходимо и достаточно описать, развить и испытать принципы, происходящие от современного понимания кортикальных и субкортикальных процессов в слуховой зоне коры головного мозга;

- коллективное поведение и социокультурное моделирование; исследование вычислительных и моделирующих подходов при изучении поведения групп и сообществ;

- системы искусственного интеллекта, которые будут служить усилителями человеческого интеллекта в таких сферах, как планирование, восприятие, оценка ситуации и прогнозирование, контроль и выявление неисправностей; взаимодействие искусственного интеллекта с человеком через робототехнические устройства;

- интегрированное многомодальное распознавание, обработка и использование; обнаружение, отслеживание и идентификация целей в чрезвычайно загруженных динамичных сценах;

- надежное принятие решений; смешанное человеко-машинное принятие решений; определение максимально эффективного соотношения человеческого и машинного принятия решений в сложных и динамических сценариях.

Направления развития стратегических компьютерных технологий и программного обеспечения Инновационного центра «Сколково» (Россия):

- новые системы поиска, распознавания и обработки аудио-, видео- и графической информации, новые решения для поиска, распознавания и обработки аудио, видео и изображений использование семантики (смысла) при поиске и анализе информации; новые технологии в системах машинного перевода;

- новые способы хранения, обработки, передачи и отображения информации, разработка новых наноустройств для хранения и обработки информации (туннельные транзисторы, спинтроника; резистивные, наномеханические и другие новые элементы памяти) для энергоэффективных приборов; новые исследования и разработки в квантовой информатике, фотонике, нанофотонике и метаматериалах, в том числе для интегрированных оптических систем; разработка новых быстродействующих электронных и оптических устройств и материалов, в том числе для оптических и беспроводных сетей; аппаратное и программное обеспечение для человеко-машинных интерфейсов; новые средства отображения информации;

- интеллектуальная робототехника и автономные транспортные средства. совершенствование восприятия, понимания, автономной навигации, теле-/суперви-зорного управления и планирования робототехнических систем в динамических недетерминированных средах всех видов (подводные, подземные, наземные, воздушные или космические); новое аппаратное или программное обеспечение для человеко-машинного взаимодействия и коллаборативного поведения роботов, естественные интерфейсы управления и машинного обучения роботов, в том числе для промышленного или сервисного применения; система восполнения/улучшения возможностей человека, в том числе экзоскелетоны промышленного или реабилитационного назначения, интеллектуальные протезы; новое оборудование, сенсоры или программное обеспечение для медицинской робототехники, роботы для хирургии, включая микро- и наноробототехнику;

- новые разработки в компьютерной графике и геймификации, новые разработки по созданию реалистичного виртуального пространства, включая графическую визуализацию, пространственное звучание и симуляцию физических и виртуальных объектов; создание новых технологий геймификации, разработки по стратегии и тактике игр; высокопроизводительные и горизонтально масштабируемые технологии для высоконагруженного многопользовательского взаимодействия; разработка алгоритмов, аппаратных средств и программ для воспроизведения реалистических сцен в режиме «реального времени», в том числе и на мобильных устройствах; новые методы использования жестов, зрения, голосовых и других интерфейсов для управления и взаимодействия с компьютерными системами; новые методы, инфраструктурные решения, аппаратные средства и программное обеспечение для дополненной реальности.

Главные технологические тренды в 2018 году, разработанные экспертами DataArt - глобальный технологический консультант, который создает, развивает и поддерживает уникальные программные решения, помогающие развитию бизнеса клиентов в различных индустриях. DataArt объединяет опыт более 2400 специалистов из 20 городов США, Западной и Восточной Европы, Латинской Америки. За 20 лет DataArt завоевал доверие клиентов, в том числе, Nasdaq, S&P, oneworld Alliance, Ocado, artnet, Betfair и skyscanner. Оборот сети по итогам 2016 года превысил $97 млн. В России DataArt объединяет более 1000 специалистов, работающих в Санкт-Петербурге и Воронеже. Прогнозы о том, какие технологии повлияют на бизнес и пользователей в 2019 году и как изменятся индустрии финансов, путешествий, телекоммуникаций, розничной торговли, здравоохранения, медиа и развлечений.

- финансы (2018 год стал «годом искусственного интеллекта», с экспоненциальным ростом использования artificial intelligence (AI). Разрыв в уровне владения технологиями AI превратится в войну за таланты, а разговоры об AI как о похитителе рабочих мест трансформируются в обсуждения AI как создателя рабочих мест): сложность и мощность новых AI-программ будут стимулировать развитие кибер-безопасности финансовых и персональных данных; использование машинного обучения (machine learning, ML) для анализа финансовых данных будет стремительно распространяться, особенно в области анализа неструктурированных данных, например, новости компаний и клиентов. Это станет следующей крупной областью для управления инвестиционными рисками; развитие технологий AI стимулирует революцию в области регулирования финансовых рынков. Одно из регуляторных преимуществ AI -потенциальная возможность помочь избежать обвалов банковских систем; искусственный интеллект начинает все чаще использоваться в секторе для оценки рисков возникновения эффекта домино; диджитализация пользовательского опыта останется одним из ключевых приоритетов: клиенты ожидают получить доступ к тем же типам универсальных решений и интерфейсам, ориентированным на потребителя, который они используют в других аспектах своей жизни; компании, которые не смогут этого сделать, сохранив безопасность финансовой и личной информации, потеряют клиентов; важность управления операционными рисками (operational risk management, ORM) будет возрастать, по мере того как руководители будут терять работу в связи с провалами в управлении операционными рисками; технология будет играть все более значительную роль в оценке рисков компаний - менеджмент будет стремиться к совершенствованию практик управления данными для повышения степени точности идентификации рисков; преимущества распределенного регистра (distributed ledger technologies, DLT), такие как блокчейн, станут понятными большему количеству людей, что приведет к их значительному росту (не связанному с ростом криптовалют); технология распределенного регистра будет объединяться с другими технологиями, такими как интернет вещей (IoT); блокчейн станет рассматриваться как решение проблем кибербезопасности и защиты персональных данных;

- путешествия (туристические компании будут продолжать инвестировать в персонализирующее ПО (анализирующее персональные предпочтения пользователя) для улучшения пользовательского опыта; машинное обучение и искусственный интеллект также набирают обороты, компании видят перспективы в автоматизации простых бизнес-процессов): речевые технологии (voice activated technologies) вскоре могут заменить мобильные приложения; они демонстрируют лучшие результаты, распознавая устные запросы и давая более точные ответы для определенных наборов задач; виртуальная реальность (virtual reality, VR) и дополненная реальность (augmented reality, AR) изменят способ онлайн-шопинга путешественников; Marriott, Best Western, Kayak, Carlson Rezidor и Airbnb уже используют эти технологии; роботы начинают работать в отелях; совсем скоро они будут регистрировать заезды, использоваться для информационной поддержки и развлечения гостей, обслуживать номера; Robotic Process Automation (RPA) поможет предприятиям выполнять повторяющиеся административные задачи более качественно и дешево; нарушения правил кибербезопасности и управление рисками по-прежнему вызывают озабоченность у компаний всех калибров; 2017 год показал, что даже самые большие, богатые и устойчивые мировые корпорации могут пошатнуться из-за слабых подходов к безопасности и конфиденциальности;

- телеком (телекоммуникационные компании продолжат предоставлять услуги мобильной связи, в том числе для сохранения контактов с клиентами; при этом операторы будут вводить все новые услуги для поддержки и роста): технологии 5G позволят разрабатывать и развертывать новые типы цифровых услуг; ожидаемые преимущества услуги революционны, одно из ключевых - многократно превышающая существующую скорость передачи данных. Но телекоммуникационные компании только начинают объявлять намечаемые сроки развертывания сетей; первые опыты внедрения 5G ожидались в России на Чемпионате мира по футболу и на Олимпийских играх в Корее уже в этом году. Впрочем, полноценного внедрения технологии стоит ожидать не ранее 2020 года; к 2020 году будет создано 25 млрд удаленных устройств и интернет вещей (internet of things, IoT) поможет связать 4,4 млрд из них; цифровая трансформация представит новые возможности для телекоммуникационной отрасли, включая строительство платформ и приложений для транспортной сферы, сельского хозяйства, здравоохранения, страхования и дома; телекоммуникационные компании будут использовать свою масштабную инфраструктуру для расширения предложений обеспечения безопасности и смягчения проблемы растущих киберугроз; несмотря на антимонопольные вопросы AT&T / Time Warner в США, слияния и поглощения в секторе продолжатся: с 2010 года уже было объявлено более чем о 2400 сделках в телекоме;

- медицина (больницы и фармацевтические компании будут проявлять живой интерес к блокчейну, используя его для анализа данных пациентов в исследовательских целях; пациенты, в свою очередь, смогут контролировать доступ к персональным данным, что ранее было невозможно): развитие технологий искусственного интеллекта (AI) в телемедицине будет ускоряться по мере развития машинного обучения (ML) и методов обработки естественного языка (natural language processing); это позволит клиентам предоставить персонализированный опыт, поможет повысить эффективность и сократить расходы в системе здравоохранения; population health management - агрегация данных и выбор лучших практик в области здравоохранения - приведет к увеличению инвестиций в программы оздоровления, призванные сохранить здоровых людей здоровыми и создать передовые способы профилактики заболеваний пациентов, подверженных рискам;

- розничная торговля (ритендеры будут продолжать цифровую трансформацию, которой способствуют интернет-продажи ведущих игроков отрасли. Благодаря внедрению масштабируемых Agile-технологий, изменения произойдут и в IT-ландшафте ритейлеров, и в их бизнес-моделях в целом): data analytics и машинное обучение помогут розничным сетям персонализировать свои сообщения и использовать данные для настройки алгоритмов работы с покупателями; анализ данных будет играть значительную роль в управлении товарными запасами и их распределении; ожидаемы ориентированные на ритейл технологические стартапы или решения автоматизации процессов робототехники (robotics process automation), поскольку все больше и больше розничных компаний делают ставку на автоматизацию операций для оптимизации затрат;

- медиа и развлечения (технологические изменения в медиа и развлечениях сделают 2018 год «годом голоса»; ожидается, что к концу 2018 года будет продано более 24,5 млн устройств Google Home и Amazon Echo): виртуальные помощники (virtual assistants) позволят пользователям использовать голосовой поиск, а подкасты и social video позволят обмениваться голосовыми сообщениями; ожидается, что в 2018 году подкастинг вырастет с 21% до 24% вместе с ростом визуальных social medial-платформ, которые позволят пользователям создавать видеоконтент на разных

платформах; доверительные рассказы в формате social video заставляют действовать, открывая огромную возможность для брендинга, продвижения и продаж.

Тематика пленарных и секционных докладов конференции «Искусственный интеллект: проблемы и пути их решения - 2018», Москва, Россия:

- пленарные доклады:

Искусственный интеллект: состояние исследований в Европе и мире.

Интеллектуальное управление в задачах робототехники.

Grand Design когнитивной организации головного мозга человека.

Самоорганизующиеся сети агентов - базовая модель группового и кооперативного поведения автономных объектов.

Распределенный бортовой искусственный интеллект поддержки процесса решения задач экипажами летательных аппаратов.

Направления и проблемы применения искусственного интеллекта.

Создание и развитие Центра Национальной технологической инициативы по сквозной технологии «Искусственный интеллект» на базе МФТИ.

О создании Военного инновационного технополиса «ЭРА».

- секционные доклады:

• Интеллектуальный анализ данных:

Задачи и методы интеллектуального анализа неструктурированной текстовой информации.

Экстрактор фактов на основе инструментальной системы PullEnti.

Комбинирование онтологических и статистических методов в задачах автоматической обработки больших текстовых данных.

Разведочный поиск: как найти и остаться незамеченным.

Аналитическая текстология в системах интеллектуальной обработки неструктурированных данных.

Алгоритмы и процедуры интеллектуальной обработки текстовой информации.

• Интеллектуальный анализ неструктурированной информации:

Концепция комплексной интеллектуализации наземных станций командно-

измерительных систем аэрокосмического назначения.

Интеллектуальная технология поиска объектов на изображениях.

Тензорные декомпозиции в задачах статистического оценивания и принятия решений.

Интеллектуальная классификация в условиях шума.

Интеллектуальный анализ аэрокосмических снимков с применением высокопроизводительных вычислителей.

Методы когнитивно-графического отображения контролируемой информации в системах космического назначения.

• Интеллектуальные динамические иробототехнические системы:

Методы и алгоритмы автоматического планирования траектории, картирования

и локализации для робототехнических систем.

Модели стай роботов в групповой робототехнике.

Об управлении в мультиагентных робототехнических системах, использующих методы искусственного интеллекта.

Встроенные средства и технологии наземных роботизированных платформ для обслуживания БЛА.

Групповое применение БЛА в разведывательных операциях.

Использование методов искусственного интеллекта в тренажерных средствах.

Групповое управление интеллектуальными объектами как задача искусственного интеллекта.

Применение дополненной реальности в задачах навигации.

• Интеллектуальные системы поддержки принятия решений и управления:

Метод когнитивной компьютерной графики в задачах поддержки принятия

управленческих решений различных уровней.

Прогнозирование условий и результатов динамического взаимодействия космических аппаратов и объектов космического мусора методами мягких вычислений.

Подход к созданию системы поддержки принятия решений по обеспечению устойчивого функционирования территорий в условиях дестабилизирующих воздействий.

Система поддержки принятия решений оператора объектов ответственного применения на основе гибридных методов интеллектуальной обработки данных.

Исследования и разработки кафедры прикладной математики НИУ «МЭИ» в области искусственного интеллекта и интеллектуальных систем поддержки принятия решений.

• Когнитивные модели:

Макромасштабные модели когнитивной организации: вчера, сегодня, завтра.

Знак против символа: модели субъективной картины мира.

Математические методы предсказания мозговой активности на базе данных ФМРТ покоя.

Минимальная архитектура сознания для искусственных интеллектуальных агентов.

Когнитивные модели рабочей памяти человека: от эксперимента к практическим приложениям.

• Многоагентные и распределённые системы:

От роевой робототехники к социуму роботов.

Анализ эффективности информационного взаимодействия в группировках малых спутников.

Искусственный интеллект в управлении: опыт разработок и перспективы развития мультиагентных технологий для управления ресурсами в реальном времени.

Агентно-ориентированное моделирование - анализ концепций.

• Нечеткие модели и мягкие вычисления:

Нечеткие гибридные системы в задачах интеллектуального анализа гетерогенных источников и автоматизированного проектирования сложных технических систем.

Применение нечётких графов в функционально-логическом моделировании техногенных комплексов.

Нечеткие модели для диагностики и анализа состояния сложных технических систем.

Разработка гибридного алгоритма решения оптимизационных задач принятия решений и управления.

Разработка алгоритма адаптивного поиска оптимальных решений на основе нечетких декодеров.

Методы вывода для систем МКО-структуры типа Мамдани на основе нечеткого значения истинности.

Статистический подход к оценке уровня развития методологии искусственного интеллекта в России и за рубежом.

• Прикладные интеллектуальные системы:

Проектирование бортовой системы ситуационной осведомленности экипажа вертолета.

Информационно-интеллектуальная поддержка экипажа для предотвращения попадания в опасные ситуации и для вывода из сложного пространственного положения и сваливания.

Система предупреждения критических режимов полета летательного аппарата.

Системный анализ ближнего воздушного боя для разработки базы знаний и алгоритмического обеспечения бортовой системы информационной поддержки деятельности летчика.

Бортовая система поддержки принятия решений на этапе взлёта пассажирского самолета.

Система речевого взаимодействия для авиационных комплексов.

Новая технология построения прикладных интеллектуальных систем на основе использования инструментального комплекса IT-технология.

Технология декларативно-компонентной разработки жизнеспособных интеллектуальных систем.

Интеллектуальные системы полуавтоматического проектирования и быстрого прототипирования изделий машиностроения.

Поддержка принятия тактических решений командиром группы истребителей сопровождения. бортовая оперативно советующая экспертная система типовой ситуации «Маршрут-1».

Интеллектуальная поддержка экипажа вертолета. проблемы и решения.

5G (fifth generation) - пятое поколение мобильной связи,

Действующее на основе стандартов телекоммуникаций, следующих за существующими стандартами 4G/IMT-Advanced. Стандарты для развертывания 5G-сетей пока не разработаны. В середине-конце 2010-х годов различными мобильными операторами связи во многих уголках мира испытываются отдельные элементы сети 5G, а также проводятся лабораторные тесты технологии 5G.

Технологии 5G должны обеспечивать более высокую пропускную способность по сравнению с технологиями 4G, что позволяет обеспечить большую доступность широкополосной мобильной связи, а также использование режимов device-to-device (букв. «устройство с устройством»), сверхнадёжные масштабные системы коммуникации между устройствами, а также более короткое время задержки, скорость интернета 1 - 2 Гбит/с, меньший расход энергии батарей, чем у 4G-оборудования, что благоприятно скажется на развитии Интернета вещей.

Требования, которым должны соответствовать стандарты 5G. Скорость передачи данных десятки Мбит/с для десятков тысяч пользователей одновременно;

• Скорость передачи данных 100 Мбит/с в условиях мегаполисов;

• Скорость передачи данных 1 Гбит/с одновременно для многих пользователей на одном этаже;

Одновременное подключение сотен тысяч беспроводных датчиков;

• Более высокая спектральная эффективность по сравнению с 4G;

• Улучшение охвата;

• Повышение эффективности передачи сигнала;

• Значительное снижение задержки по сравнению с LTE.

По оценкам представителей NGMN, для бизнес-аудитории и рядовых

пользователей развернуты в 2018 году. Так что наряду с перечисленными качественными характеристиками, уже создают новые возможности для пользовате-

лей, такие как Интернет вещей, а также широкополосные медиасервисы и связь в реальном времени в районах природных катастроф. Поскольку базовые станции и мобильные устройства потребуют для 5G-стандартов новых и более быстрых процессоров и программных приложений, ведущие производители носителей информации, чипмейкеры, такие как Advanced Semiconductor Engineering (ASE) и Amkor Technology, Inc., готовят производство соответствующей продукции.

В опытных сетях скорость передачи данных доходит до 25 Гбит/с (4G), рекордная скорость передачи данных, которая составила 35 Гбит/с, была достигнута в России во время тестирования технологии 5G.

Тесты и появление в мире:

• Первые тесты технологии Pre-5G проведены в России в июне 2016 оператором связи «МегаФон» совместно с Huawei. В сентябре МТС при тестировании на канале связи с частотой 4,65-4,85 ГГц была достигнута скорость передачи данных 4,5 Гбит/с при полосе 200 МГц.

• 22 сентября 2016 года «МегаФон» совместно c Nokia на бизнес-саммите в Нижнем Новгороде запустили мобильный Pre^G^m^^^ В ходе испытаний была достигнута скорость передачи данных 4,94 Гбит/с. Через построенную сеть передавался панорамный ролик с разрешением 8К Ultra HD (7680*4320 точек).

• 1 июня 2017 года «МегаФон» совместно с Huawei показали возможность передачи данных в сетях Pre-5G со скоростью 35 Гбит/с на частоте 70 ГГц.

• В августе 2017 года «МТС» совместно с Nokia подготовили технологическую платформу (МГТС lOG-PON) для подключения базовых станций 5G в Москве.

«Национальный исследовательский институт технологий и связи» проводит испытания и тестирования сетей 5G на российском оборудовании. НИИТС занимается анализом радиочастотного спектра для стандарта 5G.

• Тестовую зону 5в-интернета планируется протестировать в Москве в 2019 году. Площадкой выбрана территория Морозовской детской городской клинической больницы.

• 1 октября 2018 компания Verizon запустила сеть 5G в США

Приведенные выше перечни научных направлений исследований и разработок

и технологические тренды по состоянию на 2018 год отображают мировые тенденции и пути развития проблематики искусственного интеллекта и связанных с ним смежных областей науки и техники и могут служить хорошим подспорьем для исследователей, выбирающих темы для актуальных проектов, результаты которых уже затребованы и найдут потребителей в различных отраслях производства, сферах обслуживания и управления.

Кроме того, редакция считает целесообразным отметить и некоторые другие более общие проблемы и тенденции, развивающиеся в искусственном интеллекте, обусловленные социально-экономическими преобразованиями современного общественного производства.

Во-первых, идёт интенсивная автоматизация и роботизация не только производства, но и сферы управления, и сферы обслуживания, в которых человек вытесняется автоматами, роботами и другими средствами, в том числе искусственного интеллекта: банкоматы, роботизированные комплексы, безлюдные такси, космические роботы, роботооператоры компьютерных технологий и т.п.

Во-вторых, предпринимаются попытки заставить и обучить роботов заниматься различного рода творческими процессами: научными исследованиями, созданием произведений искусства, проведением различных шоу, телепередач, концертов и т.п.

В-третьих, совершенствовать естественный интеллект человека, используя искусственный интеллект и его возможности: компьютерная диагностика, тестирование, библиотерапия, компьютерное обучение, духовная реабилитация, безмедикаментозная терапия, повышение мыслительной активности мозга при обработке информации и принятии решений в человеко-машинных системах и др.

Одной из наиболее привлекательных и сложных проблем для исследователей, разработчиков и конструкторов в настоящее время, по мнению редакции, является познание процессов преобразования информации и формирования физико-механических действий руки человека при его работе с клавиатурой персонального компьютера при вводе заданного текста, т.е. при исполнении функций компьютерного оператора или при самостоятельном формировании новых текстов и вводе их в компьютер.

Решение этой задачи достойно всяческих похвал, званий и премий высшего класса, какие существуют в мире для такого рода достижений в области информационной математики, физиологии и робототехнике нашего времени. Хотел бы пожелать успехов всем энтузиастам, кто возьмётся за решение этой проблемы.

Член редколлегии Международного рецензируемого научно-теоретического журнала «Проблемы искусственного интеллекта к.т.н. И. С. Сальников