При этом для национальной экономики этот тренд становится весьма серьезным вызовом, поскольку, как сказал президент, «формирование цифровой экономики — это вопрос национальной безопасности и независимости России, конкуренции отечественных компаний».
Но что это за тренд и о чем идет речь? О цифровой экономике, месте России в мировом экономическом процессе и ее перспективах инновационного развития — доктор физико-математических наук, профессор НГУ Дмитрий Свириденко.
В чем особенность и специфика явления цифровизации, включая цифровизацию экономики? И если согласиться с тем, что цифровизация экономики — это новая объективная потребность, то что ее отличает, скажем, от той же самой информатизации экономики? В случае «информатизации экономики» речь шла, главным образом, об использовании вычислительной техники и информационных технологий для решения отдельных экономических задач. «Цифровизация экономики» означает создание целостных технологических сред «обитания» (экосистем, платформ), в рамках которых пользователь мог бы создавать для себя нужное ему дружественное окружение (технологическое, инструментальное, методическое, документальное, партнерское и т.п.) с тем, чтобы решать уже не отдельные задачи, а классы задач.
Конечно, нельзя сказать, что цифровая экономика в России создается на пустом месте. Отдельные элементы цифровой экономики использовались и продолжают использоваться многими учреждениями и компаниями — и крупными, и малыми. Но только элементы.
Что же есть у России в этом направлении? Ради справедливости следует отметить, что при всех трудностях и недостатках, свойственных российской экономике, некоторые перспективы и даже преимущества в области цифровизации экономики у России все-таки имеются. Созданы и функционируют некоторые отдельные части нужной инфраструктуры. Так, например, разработаны программные продукты по кибербезопасности, и самый яркий пример тому — продукты «Лаборатории Касперского». С каждым годом увеличивается проникновение Интернета в домохозяйства. Разработаны очень сильные платформенные решения для промышленной автоматизации и глубокой роботизации. Безусловно, неплохо в России развито направление финтеха. Имеются и нужные специалисты, хотя и в недостаточном количестве.
Уже благодаря только всем этим обстоятельствам Россия, например, вполне может претендовать на то, чтобы стать авторитетным центром мирового уровня в некоторых секторах высоких технологий, производя широкую линейку востребованных цифровых продуктов. Но эти преимущества быстро могут исчезнуть, если привычно «заболтать» тему цифровизации. А отстав в цифровизации от лидирующих стран, Россия в реальности рискует оказаться на периферии научно-технического прогресса и попасть в состав вечных аутсайдеров, тем самым надолго лишившись перспектив инновационного развития.
Для того чтобы этого не случилось, прежде всего, нужна четкая и жесткая политическая воля руководства страны с тем, чтобы по-настоящему вложиться не только в оборону, но, прежде всего, в науку (в том числе, фундаментальную) и образование. Если этого не сделать сейчас, то уже к 2025 году Россия может столкнуться с нехваткой специалистов по аналитической и творческой работе в размере около 10 млн человек (!). Такие данные приведены в исследовании The Boston Consulting Group (Бостон Консалтинг Групп), World-Skills Russia и Global Education Futures «Россия-2025: от кадров к талантам». Столь мрачный прогноз перспектив российского рынка труда можно объяснить многими причинами, среди которых, прежде всего:
— сложившаяся в России система образования, ориентированная на подготовку специалистов, способных решать исключительно стандартные (а не творческие) задачи — как показывает практика, такие работники в сложных ситуациях не могут самостоятельно принимать правильные решения;
— искаженная система оплаты труда, которая практически уравнивает размер вознаграждения специалистов сложных и творческих профессий и работников, пользующихся простыми, типовыми и рутинными навыками и умениями (так, например, разница в оплате труда водителя и врача в России не превышает 20%, в то время как в развитых странах эта разница составляет сотни процентов: в Германии — 174%, в США — 261%).
Таким образом, массовая подготовка специалистов в области цифровизации должна занимать особое место.
В свою очередь это умение требует владения навыками моделирования предметных областей, релевантных решаемым задачам. Именно моделирования, а не программирования — умение программировать, конечно же, является важным современным навыком и умением, но оно играет вторичную, вспомогательную и скорее инструментальную роль по отношению к умению моделировать.
Что же касается умения решать творческие задачи, то здесь можно сослаться на ТРИЗ (Теория Решения Изобретательских Задач), родиной которой является Россия. Эта дисциплина в настоящее время преподается во многих зарубежных университетах и чрезвычайно эффективно применяется практически во всех в крупнейших корпорациях мира, чего нельзя сказать о России. На взгляд автора, ТРИЗу обязательно нужно обучать российских студентов и специалистов практически всех направлений, в том числе и гуманитарных. При этом, учитывая современные реалии, эту теорию следует дополнить новым содержанием и несколько видоизменить, интерпретируя ее как Теорию Решения Инновационных Задач.
Теперь о знаниях и умениях создавать цифровые модели предметных областей. Речь здесь должна идти, прежде всего, об умении строить не столько императивные модели, создаваемые при программировании предметных областей и, как правило, разрушающие их семантику (т.е. исходное содержание, смысл), а сколько об умении строить декларативные формальные описания, сохраняющие эту семантику. При этом естественно требовать, чтобы подобные декларативные описания были исполнимы компьютерами. Стоит отметить, что многие проблемы, возникающие при решении задач и связанные с так называемыми большими (в том числе и потоковыми) данными — Big (Stream) Data, например, проблема неструктурированных или слабо структурированных данных, являются следствием именно разрушения семантики предметных областей при их программировании.
Помимо Big&Stream Data все более важное место в цифровизации экономики занимают методы искусственного интеллекта (ИИ). Этим методам, как и методам обработки и хранения данных, также непременно следует учить студентов и специалистов. Заметим, что именно методы и алгоритмы ИИ позволяют восстанавливать (извлекать) разрушенную при программировании семантику предметных областей. Однако здесь к используемым на практике методам ИИ имеются очень серьезные претензии. Так, например, нейронным сетям, составляющим основу, скажем, Deep Leaning (Глубокого обучения), свойственен так называемый эффект «черного ящика» — в результате обучения мы не знаем, как в действительности обученная нейронная сеть (система ИИ) будет принимать решения. Данное обстоятельство делает проблематичным использование подобных методов ИИ в таких, например, областях, как оборона, медицина, финансы.
При подготовке современных специалистов в области цифровизации экономики, помимо ТРИЗ, семантического моделирования, программирования, Big&Stream Data, ИИ и других дисциплин следует обратить также серьезное внимание на преподавание студентам основ криптографии и криптоанализа, поскольку эти методы уже сейчас имеют широчайший спектр применения и дальше этот спектр будет только увеличиваться, особенно в связи с предстоящим появлением квантовых компьютеров.
В частности, этим методам отводится центральное место в такой современной цифровой технологии, как блокчейн (цепочка блоков). Отсюда следует, что обязательно нужно обучать студентов общей теории и технологиям распределенных и децентрализованных реестров, а также технологии «умных» контрактов, которые строятся на их базе.
История показывает, что у России есть одно очень сильное качество — в нужный момент она может мобилизовать все свои силы и имеющиеся ресурсы с тем, чтобы успешно преодолеть то или иное препятствие.
Полагаю, что вызов цифровизации — это и есть пример той ситуации, когда потребуется мобилизация сил и ресурсов российского общества. И здесь многое зависит от руководства страны — надо не только осознавать и без конца говорить о необходимости такой мобилизации, но и правильно ее организовать, финансировать и эффективно управлять. Сейчас за всем этим «хайпом» главное сформировать устойчивый вектор цифровизации.
