Цифровизация и общество: эпоха перемен

Таким образом, цифровизация направлена на создание цифровой картины окружающего мира, но в машиночитаемом формате. В результате описания свойств объекта с помощью машинного кода возникает его цифровой двойник, который представляет собой не просто совокупность данных, а цифровую модель объекта, непрерывно обновляемую за счет информации со специальных датчиков, что позволяет имитировать его поведение в реальном мире. К примеру, цифровой двойник завода помогает прогнозировать различные сценария его функционирования и подскажет сроки ремонта или замены оборудования, а также объемы и сроки нахождения необходимого сырья и комплектующих на складах предприятия. С помощью цифрового двойника можно виртуально протестировать сложное промышленное оборудование в разных условиях, что позволит сэкономить ресурсы на испытаниях физических прототипов в реальных условиях. Цифровые двойники, таким образом, становятся важной составляющей Индустрии 4.0 и позволяют перейти к совершенно новому состоянию производства – промышленному интернету вещей (англ. IndustrialInternetofThings, IIoT) – т. е. технологиям, основанным на киберфизических решениях и полной автоматизации производства, являющимся основой Четвертой промышленной революции.

Эволюционное развитие технологий приводит к слиянию реального мира и виртуального мира (цифровых двойников) и возникновению в результате гибридного мира, отличающегося возможностью совершения всех «жизненно необходимых» действий в реальном мире через виртуальный. Это становится возможным благодаря высокой эффективности и низкой стоимости информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) и доступности цифровой инфраструктуры, вместе обеспечивающих возможность полноценного взаимодействия в гибридном мире всех участников экономической деятельности: субъектов и объектов процесса создания, распределения, обмена и потребления товаров и услуг (рисунок 1).

Рисунок 1 – Слияние виртуального и реального миров с образованием гибридного мира[29]

В связи с этим возникает вопрос, возможна ли цифровизация человека? Ответ на этот вопрос перестал быть предметом только научной фантастики с момента запуска основанной в 2016 г. Илоном Маском американской нейротехнологической компании Neuralink, цель которой состоит в усовершенствовании людей посредством нейроимплантантов для лечения серьезных заболеваний головного мозга (болезней Паркинсона и Альцгеймера, эпилепсии, депрессии, паралича и др.). Очевидно, что революция и массовое применение имплантируемых нейрокомпьютерных интерфейсов, позволяющих стереть границы между реальным и виртуальным пространством, еще впереди, но движение в этом направлении уже началось. Сегодня это пока задел крупных промышленных компаний, которые развивают технологии, позволяющие влиять на физические объекты посредством изменения их цифровых двойников (например, автомобиль Тесла, «умные светофоры»). В обозримой перспективе с развитием автопилотного транспорта и «умной городской среды» (системы ЖКХ, общественный транспорт) большинство физических объектов обретут своих цифровых двойников, наподобие Бостона, Сингапура, нового индийского города Амаравати, имеющих их уже сегодня.

В основе внедряемых в процессе цифровизации digital-решений находится создание нейронных сетей, представляющих собой модель человеческого мозга, клетки которого (нейроны) принимают, обрабатывают и передают электрические сигналы. В цифровой сети миссию нейронов выполняет математическая функция, вписанная в код. По сути, речь идет о создании с помощью машинного обучения искусственного интеллекта, представляющего собой экспертную систему, способную «мыслить» или действовать как человек, учиться новому, но все же, во всяком случае, пока, не достигшего уровня человеческого разума. Сегодня активно развивается «воспринимающий» искусственный интеллект – чат-боты, голосовые помощники вроде Алисы или Siri, умные колонки в онлайн-магазинах и кинотеатрах.

Однако, разумеется, нельзя исключить наступление следующего этапа – автономизации искусственного интеллекта – когда человек будет исключен из ряда процессов, а машины будут в состоянии импровизировать и самостоятельно принимать решения. Так, например, компания TwoSense, специализирующаяся на биометрической безопасности SaaS (англ. software as a service – программное обеспечение как услуга), использует машинное и глубокое обучение для преодоления проблем с аутентификацией и для предотвращения мошенничества. Уже сегодня существуют сложные алгоритмы, позволяющие руководить строительством или разрабатывать новые лекарства.