Пленарная панель Искусственный интеллект наука или инженерия

Модератор - Гасников Александр Владимирович - Университет Иннополис, ректор; руководитель лаборатории «Многомасштабная нейродинамика для интеллектуальных систем», созданной по программе мегагрантов в Сколтехе, профессор, доктор физико-математических наук Участники панели: Марков Сергей - управляющий директор, начальник управления экспериментальных систем машинного обучения в департаменте общих сервисов «Салют», ПАО Сбербанк Визильтер Юрий – начальник подразделения интеллектуального анализа данных и технического зрения Государственного научно-исследовательского института авиационных систем, профессор РАН, доктор физико-математических наук Кузнецов Андрей – директор лаборатории FusionBrain Института искусственного интеллекта AIRI, кандидат технических наук. Один из «основателей» семейства моделей Kandinsky Димитров Денис - руководитель научной группы Sber AI Research, руководитель разработки моделей генерации изображений и видео по тексту Kandinsky, один из создателей нейросети GigaChat. Искусственный интеллект привел Четвертую промышленную революцию к переломному моменту, и производители должны выбрать путь продвижения вперед: внедрять инновации, ускоряться или быстро следовать им. Нельзя отрицать, что ИИ представляет огромную ценность для мировой экономики. По данным консалтинговой фирмы McKinsey, умные машины могут добавить от 2,6 до 4,4 триллионов долларов к годовому объему мирового ВВП за счет применения 63 генеративных сценариев в разных областях, от маркетинга и продаж до разработки ПО ИИ является объектом пристального внимания большого количества академических и корпоративных исследовательских центров, что прямо отражается в росте научных публикаций на тему ИИ. Согласно отчету AI Index Report 2022, с 2010 года по 2021 количество научных работ, связанных с ИИ, удвоилось и достигло 334,5 тысяч. Вместе с тем, отсутствует единый взгляд на ИИ как раздела науки, и это является главным научным пробелом в выработке методологии научного исследования этого явления. Бурный рост количества исследований, высокий интерес научного сообщества к этому явлению определяет потребность в разработке общей методологии изучения ИИ как самостоятельного междисциплинарного научного направления. Необходимость этого диктуется потребностью систематической основы, используемой для решения проблемы исследования путем применения наилучших и наиболее осуществимых методов проведения исследования в соответствии с целью и задачами этого исследования. Именно методология отличает науку от так называемого «здравого смысла» обыденных представлений. И можно ли считать ИИ отдельной областью наук или это просто инженерия знаний, то есть наука, которая родилась в рамках искусственного интеллекта 40 лет назад. Она о моделях и методах извлечения, структурирования и формализации знаний.