следует помнить о таком понятии как «патенты» на открытия. Из этого также следует ряд проблем:
-из-за увеличения популяции населения, а также распространения технического творчества среди населения, изобрести что-либо инновационное становится всё сложнее, так как выше шанс, что это уже изобрели;
-при существующей патентной системе просто изобрести что-либо недостаточно, необходимо проверить, существует ли уже патент на изобретение с разработанными параметрами и характеристиками, иначе можно получить штраф или судебный иск;
Также говоря о перспективах чего-либо следует учитывать текущее положение дел. В данный момент времени наблюдаются следующие проблемы:
-обществу нужны инженерные кадры, но при этом идёт уничтожение технических детских объединений, следовательно, необходимо определить, как активизировать поведение детей и подростков, направленное на увеличение их любознательности в процессе погружения в техническое творчество;
-слабая материальная база образовательного учреждения, низкая мотивация преподавательского состава, из-за отсутствия дополнительного финансирования.
23. Искусственный интеллект и творчество. - Расулов Ответ:
Новые цифровые технологии, в частности искусственный интеллект, кардинально меняют характер не только «традиционных» технических профессий, но и проникли в художественную среду, влияют на творческие процессы, и даже возник феномен под названием цифровое искусство.
Они уже начали играть очень важную роль в творческой деятельности, такой как музыка, архитектура, изобразительное искусство. Без использования цифровой обработки и компьютерных эффектов невозможно себе представить ни современный кинематограф, ни музыку. «Компьютер» в наши дни в прямом смысле стал и холстом, и кистью, и музыкальным инструментом. По-видимому, следующей ступенью в развитии цифрового искусства станет использование «компьютера» уже не только в качестве инструмента реализации идей человека, а в качестве самостоятельной творческой сущности. Эта точка зрения вызвала новое направление искусственного интеллекта (ИИ) под названием вычислительное творчество.
По-видимому, мы уже находимся на пороге новой эры творчества, когда ИИ и художник становятся соавторами, дополняя друг друга в тех областях и «умениях», где они наиболее сильны.
При этом развитие цифрового искусства поднимает новый вопрос: может ли AI стать не просто инструментом художника, а самостоятельным автором?
Для того, чтобы это понять, рассмотрим существующие методы работы с изображением и постараемся выяснить, могут ли они претендовать на самостоятельность в творчестве.
Neural style transfer – это самая простая и популярная форма использования ИИ в творчестве. Модель основана на стилизации изображения и построена на основе сверхточных нейронных сетей (CNN). Она внедрена в такие популярные мобильные приложения, как DeepArt и Prisma. На входе модели два изображения – шаблон-стиль и
31
оригинал. При высокой стилизации алгоритм оптимизирует параметры таким образом, что результаты преобразования шаблона и оригинала максимально близки в промежуточных слоях CNN, которые отвечают за метаобраз. Фактор стилизации может регулироваться. Технология позволяет успешно имитировать стиль Ван Гога, Моне по библиотеке шаблонов. Каждому шаблону соответствует сет параметров предобученной нейронной сети. Технология позволяет использовать образы персонажей в рекламе и продвижении товара.
При использовании такого рода технологий неизбежно возникает вопрос об авторском праве. Стилизация известных персонажей ставит вопрос, где проходит граница между ними и оригиналом и как защитить авторские права носителям бренда. По-видимому, ИИ сможет решить и этот вопрос, создавая собирательный образ на основании узнаваемых брендов, дополняя его “случайным шумом”.
Результат обработки в промежуточных слоях нейронной сети также используется в технологии DeepDreamот компании Google в 2015 г. Результат применения ближе всего к стилю позднего Дали и психоделическому искусству 80-х годов.
Современное искусство, основанное на технологиях искусственного интеллекта, привлекло внимание прессы и широкой общественности после продажи созданной французской арт-группой Obvious картины «Эдмона де Белами» на аукционе Christie’s 25 октября 2018 года, за 432,5 тыс. долларов». Произведение представляет собой нечеткий портрет человека, который был распечатан на холсте размером 700 x 700 мм. Он был создан с использованием GAN (Generative Adversarial Network). Технология состоит в использовании двух нейронных сетей, одна из которых генерирует псевдослучайные образы из заданного набора распределений, а вторая (CNN дискриминатор) определяет правдоподобие образа на основе тренировочного набора. CNN является бинарным классификатором и пытается ответить на вопрос: ‘образец создан человеком?’ Если ответ отрицательный, то пример маркируется как неудачный. Обучается сеть по размеченному набору из фейковых и созданных человеком образов. Обе нейронные сети связаны по замкнутом контуру.
Еще один тип CAN (creative adversarial networks) работает по тому же принципу, что и GAN за исключением одной важной детали. Дискриминатор имеет множество классов, каждый из которых соответствует своему стилю – импрессионисты, сюрриалисты и т.д. Таким образом, на выходе генератора остаются стилизованные образы. Пример – картина “Летние сады” итальянского художника Давиде Квайолы, представленная на выставке “ Искусственный интеллект и диалог культур” в Эрмитаже. Давиде снял на видео цветы, которые поздним вечером колеблются от порывов ветра. Дальше работать стал не художник, а креативно-состязательная сеть – преобразуя полученную информацию в полотна французских импрессионистов. При этом палитра и движения на видео остаются неизменными: сеть создает поверх исходных данных новую живопись.
Скульптуры, созданные искусственным интеллектом, пока не так популярны, как картины, однако развитие в данном направлении все же есть. В основном AI используется либо для создания GAN-макета, либо непосредственно для разработки объемной модели. Скульптура Скотта Итана дебютировала на выставке ‘Artist + AI: figures and forms’ и была создана в сотрудничестве с инструментами искусственного интеллекта. В данном случае AI переводит рисунки в трехмерную форму. Другой
32
пример – технология ‘Dio’ Бена Снэлла, суть которой не раскрывается. Обучающий сет состоял из 1000 классических скульптур. По словам художника, его основная цель заключалась не в том, чтобы сделать DIO человечной.
Технологии Neural style transfer, Deep Dream позволяют создавать объекты, которые во многих случаях не отличаются от творений человека. Генерация случайных образов в технологии CAN добавляет спонтанность в творчество искусственного интеллекта и позволяет сделать шаг вперед по сравнению с глубокой стилизацией. Безусловно, разрыв между AI и человеком сокращается. Тем не менее, по-видимому, в ближайшее время он не будет полностью преодолён, поскольку именно человек настраивает модель, подбирает обучающие примеры и использует технологии для творчества.
Идея о том, что машины могут быть художниками, или могут даже заменить художников, как они уже заменили некоторые профессии, выглядит пока слишком смелой.
Искусственный интеллект представляет экстраординарные инструменты работы и новое необычное экспериментальное поле для художников в сфере визуального искусства и индустрии развлечений (дизайн игр, кино – CGI и тд), а также упрощает и автоматизирует рутинные процессы. Однако, чем более автоматизированным становится процесс создания произведений искусства, тем выше возрастает ценность идеи, стоящей за ними.
Теперь, когда вопрос исполнения, физической реализации и наличия необходимых технических навыков отпадает, новые идеи являются основной движущей силой в развитии искусства. А генерация этих идей - эта та главная функция, которую искусственный интеллект не сможет (или пока не может) отобрать у творца.
24. Тенденции развития высоких технологий и биотехнологий. - Расулов Ответ:
Биотехнология — это использование живых систем, клеток, организмов для практических нужд человека. То есть использование современной науки для манипуляции с живыми объектами, чтобы получить некую выгоду и улучшить жизнь человека.
История развития биотехнологии условно делится на три последовательных этапа. Первый – это развитие биотехнологии в разрезе исторического аспекта.
При раскопках древних поселений в Месопотамии, в Египте, а также Греции были обнаружены остатки больших и малых пекарен и пивоварен.
Известно, что уже шумеры умели делать пиво, причем ассортимент его был довольно широк (около двадцати различных сортов). На территории Древней Греции и Римской империи было активно развито виноделие и производство сыра.
Изготовляли и льняное волокно, этот процесс происходит с участием микроскопических грибов и бактерий.
Вконце девятнадцатого века развитие биотехнологии вступило во второй этап, она начала развиваться, как наука. Появились первые ученые генетики, микробиологи и вирусологи.
Вначале прошлого века были созданы первичные установки по производству метана. Отходы сельскохозяйственного производства превращались в биологический газ и органическое удобрение.
33
Всередине двадцатого века начали производить антибиотики, как следствие, появились предприятия, которые с помощью микроорганизмов не только аминокислоты и витамины, но и органические кислоты, а также ферменты.
Вконце двадцатого века развилась генная и клеточная инженерия, что ознаменовало третий этап развития биотехнологии. Фактическим «днем рождения» этого вида современной науки считают 1972-ой год, время создания первой гибридной ДНК, в которую встроили чужеродные гены.
Итак, биотехнология, как постоянно и динамично развивающаяся наука, охватывает несколько больших периодов. Первый их них – конец 19-го и начало двадцатого века. Это было время первых великих свершений, таких, как открытие структуры белков или применение вирусов при изучении генетики клеточных организмов.
Во втором периоде биотехнология сформировалась, как научно-техническая отрасль, уже производящая препараты. Наконец, в третьем периоде начала развиваться генная и клеточная инженерия.
Современные биотехнологии сыграют большую роль в качественном улучшении жизни человека, развитию экономического роста стран. Посредством биотехнологий получают новые средства для диагностики, вакцины, продукты питания, лекарства.
Биотехнология помогает в увеличении урожайности всех злаковых культур, что более чем актуально, принимая во внимание рост численности населения нашей планеты.
Внекоторых странах, где значительные объемы биомассы не используются полностью, биотехнология в обозримом будущем превратит их в ценные продукты или в биологические виды топлива. Биотехнология все больше перестает быть прикладной наукой, она активно входит в обычную жизнь людей, помогая решать насущные проблемы современного человечества.
Внастоящее время влияние высокотехнологичных производств на экономическое развитие отдельных стран и регионов мира неуклонно растет. Среди стран с наиболее весомым научно-техническим и технологическим потенциалом следует отметить США, Японию, Германию, Великобританию и Францию. Страны Азии, например такие, как Южная Корея, Малайзия, Сингапур и Гонконг, время от времени занимают лидирующие позиции по отдельным направлениям. Для рассматриваемых отраслей характерен высокий темп роста, кроме этого их особенностью выступает синергетический эффект на развитие других отраслей той или иной страны, как смежных, так и не завязанных на высокотехнологичное производство.
25. Социальные и этические проблемы использования ИТ-технологий. - Расулов
Ответ:
34
35
36
26. Свобода научного поиска и социальная ответственность ученого. - Шикула
Ответ:
Источники: https://www.ifilosofia.ru/otvety-na-voprosy-po-istorii-i-filosofii-nauki/585-svoboda-
nauchnyh-issledovanij-nauchnogo-poiska-i.html https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialnaya-otvetstvennost-uchenogo-i-svoboda-
nauchnogo-tvorchestva/viewer
Свобода научных исследований одна из очень значимых ценностей современной цивилизации, утвердившаяся в таком высоком статусе в ходе длительного и трудного процесса институционализации науки. В Конституции России содержится норма, гарантирующая свободу научного поиска. Ограничение этой свободы в каждом случае должно не только специально обосновываться, но и вводиться законодательным путем.
Социальная ответственность - ответственность отдельного ученого и научного сообщества перед обществом. Первостепенное значение при этом имеет безопасность применения тех технологий, которые создаются на основе достижений науки, предотвращение или минимизация возможных негативных последствий их применения, обеспечение безопасного как для испытуемых, так и для остального населения и для окружающей среды проведения исследований. Наряду с этим понятие социальной ответственности включает проведение исследований и экспертиз, направленных на решение стоящих перед обществом проблем.
Также учёный несёт ответственность за то, кому он передаёт результаты своих исследований. Если учёный сомневается в гуманности и добропорядочности лиц, которые хотят получить результаты его исследований, если он уверен, что он используют его изобретение во вред другим людям, то ему следует воздержаться от передачи результатов. Примером может служить Альберт Эйнштейн, который после изобретения атомной бомбы осознал опасность её наличия у военных США и даже написал письмо президенту с просьбой не использовать бомбу. Также подобную ответственность ощутил Никола Тесла, из-за чего уничтожил результаты некоторых своих исследований, чтобы ими не могли воспользоваться военные.
Существует широкий диапазон мнений о возможности и желательности регулирования исследований с тем, чтобы при их проведении соблюдались определенные этические нормы. Таким образом, свобода исследований рассматривается не как абсолютное право, а как то, что должно быть связано с определенными ограничениями и с ответственностью ученых перед обществом.
Понятие свободы в науке предполагает:
1.Предоставление свободы научных исследований для всех членов сообщества учёных (т.е. право на свободный выбор направления исследования и финансовое, материально-техническое, информационное обеспечение).
2.Рост численности специалистов на основе принципа профессионализма (свободное формирование элитарных структур, открытое для начинающих учёных).
3.Свободу публикаций и преподавания (т.е. выполнение профессиональных обязанностей вне зависимости от административных регламентаций).
37
4. Самоуправление вузов и академических учреждений, максимально защищенное от внешнего административного давления.
38