accountingУчет. Анализ. АудитAccounting. Analysis. Auditing2408-93032619-130XFinancial University under The Government of Russian Federation10.26794/2408-9303-2020-7-2-17-29accounting-306Research ArticleТЕОРИЯ УЧЕТНО-КОНТРОЛЬНЫХ И АНАЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВTHEORY OF ACCOUNTING AND CONTROLСтоит ли увлекаться Большими Данными?Whether it is worth Being Fond of Big Data?https://orcid.org/0000-0002-2307-2336ШуремовЕ. Л.ShuremovE. L.

Евгений Леонидович Шуремов — доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой информационных технологий

Сочи

Evgenii L. Shuremov — Dr. Sci. (Econ.), Professor, Head of the Department of Information Technologies

Sochi

shurem@mail.ruМеждународный инновационный университетРоссияInternational Innovative UniversityRussian Federation202007052020721729Copyright © Шуремов Е.Л., 20202020Шуремов Е.Л.Shuremov E.L.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://accounting.fa.ru/jour/article/view/306

Статья посвящена анализу разработки систем искусственного интеллекта (СИИ). При проведении исследования применены методы анализа, сравнения, дедукции. Несмотря на важные достижения при решении некоторых частных задач и большое финансирование, отрасль в целом сталкивается с серьезными проблемами развития. Уже в ближайшее время ограничением глубокого машинного обучения станет нехватка вычислительных мощностей. Проведенный обзор литературных источников показал, что коммерциализация разработок искусственного интеллекта и больших данных негативно сказывается на решении фундаментальных проблем развития отрасли. Показано, что приоритеты разработчиков СИИ все больше смещаются в сторону реализации простых потребительских сервисов, в то время как решение действительно важных для всего человечества задач не реализуется. Непонимание людьми механизмов выработки решений интеллектуальными компьютерными системами может привести к возникновению масштабных экономических проблем из-за развивающегося пессимизма инвесторов в отношении перспектив компаний, занятых в рассматриваемой сфере. Принципиальные результаты исследования рекомендованы специалистам по разработке СИИ в рамках создания больших данных.

The paper considers the analysis of the development of artificial intelligence systems. There were methods of analysis, comparison and deduction applied. Despite important achievements at the solution of some private tasks and big financing, the industry in general faces serious problems of development. Already in the nearest future the shortage of computing power will become serious restriction of deep machine learning. A review of literature showed that the commercialization of artificial intelligence and big data negatively affects the solution of fundamental problems in the industry development. The author shows that priorities of developers of systems of artificial intelligence are more and more displaced towards realization of simple consumer services while the solution of tasks, really important for all mankind, is not implemented. Dangers of misunderstanding by people of mechanisms of decisions development are revealed by intellectual computer systems. It is specified the signs allowing to assume possibility of global economic problems because of the developing pessimism of investors concerning prospects of the companies engaged in this field. The principal results of the study are recommended to specialists in the development of artificial intelligence systems as a part of a big data creation.

искусственный интеллектвычислительные мощностимашинное обучениеэкспертные системыэкономический кризиснейронные сетиartificial intelligencecomputing powermachine learningexpert systemseconomic crisisneural networksReferencesРассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. Пер. с англ. М.: Вильямс; 2016. 1408 с. ISBN 978–5–8459–1968–7Rassel_S., Norvig_P. Artificial intelligence: A modern approach. Transl. from Eng. Moscow: LLC P. H. Williams; 2016. 1408 p. (In Russ.). ISBN 978–5–8459–1968–7.Баррат Дж. Последнее изобретение человечества: искусственный интеллект и конец Homo Sapiens. Пер. с англ. М.: Альпина нон-фикшн; 2015. 304 с. ISBN 978–5–9167–1436–4.Barrat J. Our final invention. Artificial intelligence and the end of the human Era. Transl. from Eng. Moscow: Alpina non-fiction; 2015. 304 p. (In Russ.). ISBN 978–5–9167–1436–4.Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегия и методы решения сложных проблем. Пер. с англ. СПб.: Вильямс; 2005. 864 с. ISBN 5–8459–0437–4.Luger G. F. Artificial intelligence. Structures and strategies for complex problem solving. Transl. from Eng. St. Petersburg: Williams; 2005. 864 p. (In Russ.). ISBN 5–8459–0437–4.Потапов А. С. Искусственный интеллект и универсальное мышление. СПб.: Политехника; 2012. 711 с.Potapov A. S. Artificial intelligence and universal thinking. St. Petersburg: Polytechnic; 2012. 711 p. (In Russ.).Тьюринг А. М. Вычислительные машины и разум. Пер. с англ. М.: Изд-во АСТ; 2018. 128 с. ISBN 978–517–105970–5.Turing A. M. Computing machinery and intelligence. Transl. from Eng. Moscow: AST Publishing House; 2018. 128 p. (In Russ.). ISBN 978–5–17–105970–5.Тьюринг А. Может ли машина мыслить? Пер. с англ. М.: Едиториал УРСС; 2016. 128 с. ISBN 978–5–97102758–4.Turing A. M. Can the machine think? Transl. from Eng. Moscow: Editorial URSS; 2016. 128 p. (In Russ.). ISBN 978–5–9710–2758–4.Николенко С. И., Кадурин А. А., Архангельская Е. В. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. СПб.: Питер; 2018. 480 с. ISBN 978–5–496–02536–2.Nikolenko S. I., Kadurin A. A., Arkhangel’skaya E. V. Deep learning. Immersion in the world of neural networks. St. Petersburg: Piter; 2018. 480 p. (In Russ.). ISBN 978–5–496–02536–2.Хомский Н., Бервик Р. Человек говорящий. Эволюция и язык. Пер. с англ. СПб.: Питер; 2018. 287 с. ISBN 978–5–496–02939–1.Chomsky N., Bervic R. Why only us: Language and evolution. Transl. from Eng. St. Petersburg: Piter; 2018. 287 p. (In Russ.). ISBN 978–5–496–02939–1.Chomsky N. On nature and language. Cambridge: Cambridge University Press; 2002. 218 р.Chomsky N. On nature and language. Cambridge: Cambridge University Press; 2002. 218 р.Chomsky N. Three models for the description of language. IRE Transactions on Information Theory. 1956;(2):113–124.Chomsky N. Three models for the description of language. IRE Transactions on Information Theory. 1956;(2):113–124.Norvig P. On Chomsky and the two cultures of statistical learning. In: Pietsch W., Wernecke J., Ott M., eds. Berechenbarkeit der Welt? Springer VS, Wiesbaden. DOI: 10.1007/978–3–658–12153–2_3Norvig P. On Chomsky and the two cultures of statistical learning. In: Pietsch W., Wernecke J., Ott M., eds. Berechenbarkeit der Welt? Springer VS, Wiesbaden. DOI: 10.1007/978–3–658–12153–2_3Домингос П. Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир. Пер. с англ. М.: Изд-во «МИФ»; 2016. 336 с. ISBN 978–5–00100–172–0.Domingos P. The master algorithm. How the quest for the ultimate learning machine will remake our world. Transl. from Eng. Moscow: MIF Publishing House; 2016. 336 p. (In Russ.). ISBN 978–5–00100–172-0.Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. Пер. с англ. М.: Изд-во «МИФ»; 2016. 100 с. ISBN 978–5–00057–810–0Bostrom N. Superintelligence. Paths, dangers, strategies. Transl. from Eng. Moscow: MIF Publishing House; 2016. 100 p. (In Russ.). ISBN 978–5–00057–810–0.Бринк Х., Ричардс Дж., Феверолф М. Машинное обучение. Пер. с англ. СПб.: Питер; 2017. 336 с. ISBN: 978–5–496–02989–6.Brink H., Richards J., Fetherolf M. Real-world machine learning. Transl. from Eng. St. Petersburg: Piter; 2017. 336 с. (In Russ.). ISBN 978–5–496–02989–6.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.