Читать книгу Цифровой рубль: базовый курс. Учебное пособие - - Страница 2

Как показывает ретроспективный анализ развития общества, становление цифровой экономики в результате четвертой промышленной революции (получившей в настоящее время обозначение Индустрия 4.0) опирается на достижения третьей промышленной революции. В 1971 г. появился первый в мире микропроцессор, что ознаменовало начало информационной революции. За этим последовал всплеск рыночного распространения персональных компьютеров в 1980-х гг., а также коммерческий запуск интернет-технологий в 1990-х гг. Информационная революция открыла новые возможности для инвестиций и роста, и повседневная деятельность человека начала переходить из физического пространства в виртуальное. В конце ХХ в. появляются фундаментальные исследования в предметном поле общественных наук, посвященные информационной революциии соответствующей трансформации общества. В результате определяются новые факторы роста и лимитирующие факторы экономического развития, формируются институты и инструменты управления информационными потоками.

В настоящее время можно говорить о тенденциях и перспективах развития цифровой экономики на разных иерархических уровнях. Во-первых, следует отметить, что целый ряд тенденций, имеющих глобальный характер, определяет векторы цифровой трансформации.

В первую очередь, к ним относятся:

– сжатие инновационного цикла (резко сократилось время между получением новых знаний, созданием на их основе новых технологий, продуктов и услуги их выводом на рынок) и переход к парадигме открытых инноваций, проявляющейся в выходе инновационной деятельности за границы отдельных предприятий и организаций;

– сокращение времени жизненного цикла предприятий и организаций, резкий рост рыночной капитализации цифровых компаний;

– устаревание форм организации экономики и осуществления экономической деятельности;

– размывание дисциплинарных границ и рост взаимопроникновения и взаимосвязанности различных индустрий и отраслей;

– резкое увеличение объема научно-технологической информации, возникновение принципиально новых способов работы с ней;

– рост требований к квалификации исследователей, дефицит цифровых талантов, трансформация форм занятости и смещение баланса от профессиональных к над профессиональным компетенциям;

– массовая кастомизация производства, отражающая новую производственную парадигму, реализующуюся в сочетании массовизации с индивидуализацией производства за счет создания умных предприятий;

– повышение уровня сложности производства, применяемых технологий и выпускаемых изделий, конвергенция продуктов, устройств и сервисов;

– ускоряющаяся интеллектуализация, роботизация, автоматизация производства, а также появление решений для совместной работы человека и роботов (коботы и т. п.);

– все большее распространение кросс-связей субъектов и объектов во всех сферах экономической деятельности (за счет технологий Интернета вещей и Индустриального интернета вещей);

– появление и быстрое распространение цифровых распределенных цепочек создания ценности и рост конкурентоспособности инновационных бизнес-моделей;

– изменение предпринимательской культуры, культуры взаимодействия, моделей поведения людей и организаций в цифровой экономике;

– высокие темпы и значительные масштабы появления и распространения сквозных технологий цифровой экономики.

Фактически тенденции развития цифровой экономики связаны не только и не столько с технологическими аспектами, сколько с организационно экономическими трансформациями общества. При этом, безусловно, соответствующие процессы очень тесно связаны между собой. Как отмечают эксперты Digital McKinsey, мировая цифровая экономика формируется под влиянием ускоряющихся волн инноваций. Наряду с этим, изучение тенденций развития цифровой экономики предполагает исследование различных индустриальных технологических фронтиров, а также глобальных трендов цифровизации для понимания перспектив и особенностей текущих и предстоящих изменений.

Согласно Мониторингу глобальных трендов цифровизации, который ежегодно проводится компанией Ростелеком, первые позиции в соответствующем рейтинге 2022 года вновь занимает искусственный интеллект. За пять лет он уже трижды занял первую строчку по интегральному показателю, который учитывает количество научных публикаций, патентов и объём инвестиций в технологию. Лидером по объёму инвестиций стало направление цифровой медицины, по патентной активности лидируют мобильные сети (142,2 тысячи патентов).

Топ-20 трендов цифровизации выглядит следующим образом:

– Искусственный интеллект (Artificial Intelligence).

– Альтернативная энергетика (Alternative energy).

– Мобильные сети (Mobile networks).

– Цифровое здравоохранение (e-Health).

– Изучение рака (Cancer research).

– Вычислительная биология (Computational biology).

– Интеллектуальный анализ данных (Data mining).

– Социальные сети (Social Media).

– Информационная безопасность (Information security).

– Робототехника (Robotics).

– Мобильные сети пятого поколения (5G).

– Электронная коммерция (e-Commerce).

– Мобильные платформы (Mobile platforms).

– Компьютерные игры (Computer games).

– Приложения на операционной системе Android.

– Блокчейн (Blockchain).

– Беспилотные автомобили (Autonomous vehicles).

– Облачные технологии (Cloud).

– Спутниковая связь (Satellite).

– Приложения на операционной системе iOS.

Китай обогнал США в рейтинге вклада стран в развитие цифровых технологий, став лидером по числу научных статей и патентов в сфере цифровых технологий, говорится в исследовании.

Отдельно отмечается, что в сфере информационной безопасности в США случилась волна M&A (пять сделок M&A объемом более 0,5 миллиарда долларов), после чего публичные компании стали частными и торги по их акциям были остановлены (Proofpoint, McAffee). Вероятная цель – усиление национальной безопасности США.

Россия в сфере технологий цифровизации топливно-энергетического комплекса входит в тройку стран-лидеров по зарегистрированным патентам и в топ-5 по научным публикациям. Среди других стран можно отметить интересную динамику у Ирана, который, несмотря на санкции, вошёл в мировой топ-10 по научным публикациям по двум направлениям – умные сети электроснабжения (Smart grid) и альтернативная энергетика.

Проект «Мониторинг глобальных трендов цифровизации» появился в 2016 году как инструмент определения приоритетов инновационного развития и анализа перспективных сфер применения технологий в группе компаний «Ростелеком» при разработке стратегии компании. Со временем исследование из инструмента, решающего локальные задачи, преобразовалось в систему поддержки принятия решений при стратегическом планировании, инновационном развитии, создании новых продуктов, выборе приоритетов инвестирования и проведении научных изысканий.

В свою очередь, компания Gartner регулярно составляет свой технологический радар (как по технологиям в целом, так и по отдельным видам сквозных технологий, например, искусственному интеллекту), характеризующий краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные перспективы разработки и распространения сквозных технологий цифровой экономики.

Gartner – американская исследовательская и консалтинговая компания, специализирующаяся на рынках информационных технологий. Один из её популярных визуальных инструментов, описывающих новые технологии является – Gartner Emerging Technologies and Trends Impact Radar.

На Радаре Gartner выделены 4 основные темы:

– Умный мир расширяется за счёт всё большего слияния физического и цифрового опыта.

– Революция в производительности набирает обороты благодаря достижениям в области технологий и возможностей искусственного интеллекта (ИИ).

– Прозрачность и конфиденциальность становятся всё более актуальными на фоне роста сбора корпоративных и личных данных.

– Важные вспомогательные средства создают возможности для монетизации бизнеса.

Ежегодно Gartner Radar выделяет технологии и тенденции, которые имеют наибольший потенциал изменить широкий спектр рынков. Тенденции сгруппированы по четырём ключевым темам, которые лидеры продуктов должны оценивать в рамках своей конкурентной стратегии. Руководителям стоит уже сейчас принять во внимание эти технологии, откорректировать стратегии и инструменты инвестиций, чтобы оставаться в топе и извлечь максимальную выгоду из рыночных возможностей.

Большинство новейших технологий получат широкое использование лишь спустя 3—8 лет, но очевидно, что в будущем они привнесут значительные инновации.

По мнению экспертов, окажутся особенно интересными окажутся следующие:

Нейроморфные вычисления

Такие системы станут основой широкого спектра будущих продуктов, т.к. лучше реагируют на события и информацию в режиме реального времени, и на непредсказуемость реального мира. Ранние варианты использования это: обнаружение событий, распознавание образов и обучение небольшим наборам данных.

– Нейроморфные вычисления в будущем позволят более точно моделировать работу биологического мозга с использованием цифровых или аналоговых методов обработки данных.

– Чтобы перейти от первого знакомства к стадии широкого использования потребуется от 3 до 6 лет.

– Нейроморфные вычисления способны радикально изменить многие текущие разработки ИИ, обеспечив более высокую производительность и экономию энергии, несравнимую с нынешними поколениями чипов.

Ожидаемо первые революционные нейроморфные устройства появятся к началу 2024 года, но потребуется около пяти лет, чтобы эти устройства получили раннее массовое признание.

Самоконтролируемое обучение

Модели с самоконтролем понимают, как информация соотносится с другой информацией. Например, какие ситуации обычно предшествуют другим или следуют за ними, и какие слова часто идут вместе.

– Самоконтролируемое обучение повышает производительность за счёт использования автоматизированного подхода к аннотированию и метке данных.

– Пройдёт от 6 до 8 лет прежде чем это получит широкое применение.

– Самоконтролируемое обучение окажет значительное влияние на существующие продукты и рынки.

Самоконтролируемое обучение только недавно появилось в академических кругах, и в настоящее время практикуется ограниченным числом компаний, занимающихся искусственным интеллектом. Однако несколько компаний, специализирующихся на компьютерном зрении (Computer Vision, CV) и НЛП, недавно добавили обучение с самоконтролем в свои планы развития продуктов.

Метавселенная

– В Метавселенной непрерывный, совместный, децентрализованный, совместимый цифровой контент пересекается с пространственно-организованным, индексированным контентом физического мира в реальном времени.

– Метавселенная движет вперёд умный мир, предоставляя иммерсивную цифровую среду.

– Потребуется 8 с лишним лет до перехода к широкому применению.

Преимущества и возможности метавселенной пока не могут быть реализованы в полной мере, но появляющиеся решения показывают потенциальные варианты её использования. Однако ожидается, что переход к метавселенной будет таким же значительным, как переход от аналога к цифре.

Антропоцентрический ИИ (АИИ) – ИИ, ориентированный на человека

АИИ иногда называют «дополненным интеллектом», «интеллектом кентавра» или «человеком в контуре управления», но в более широком смысле – это полностью автоматизированная система с целью принести пользу человеку.

– АИИ предполагает партнёрскую модель, в которой люди и ИИ работают вместе для улучшения когнитивных функций, включая обучение, принятие решений и получение нового опыта.

– Потребуется от 3 до 6 лет для широкого распространения.

– Потенциальное влияние АИИ велико, поскольку он использует человеческие способности, чтобы сделать людей более продуктивными и устранить ограничения, предубеждения и слепые зоны, которых можно избежать.

Технологический подход к разработке продуктов ИИ привёл к многочисленным негативным последствиям, заставив поставщиков пересмотреть свои стратегии и изменить свой подход на более эффективный и ответственный АИИ.