С 1 января 2025 года вступил в силу национальный стандарт Российской Федерации ГОСТ Р 71476—2024 "Искусственный интеллект. Концепция и терминология искусственного интеллекта" (ISO/IEC 22989:2022)
Основная тема документа:
Стандартизация концепций и терминологии в области искусственного интеллекта (ИИ).
Ключевые аспекты, которые охватывает документ:
1.Термины и определения — содержит четкие и унифицированные определения основных понятий в сфере ИИ, таких как:
2.Концепции ИИ — объясняет фундаментальные идеи и подходы:
3.Жизненный цикл системы ИИ — описывает стадии от замысла до вывода из эксплуатации, включая:
4.Экосистема ИИ — рассматривает компоненты, необходимые для создания и функционирования систем ИИ:
5.Предметные области и применения ИИ — приводит примеры использования ИИ в различных сферах:
Цель документа:
Создать единую терминологическую и концептуальную базу для обеспечения взаимопонимания между всеми заинтересованными сторонами (разработчиками, регуляторами, пользователями) в сфере ИИ. Это способствует более эффективной разработке, внедрению, оценке и регулированию технологий искусственного интеллекта.
Для кого предназначен:
Стандарт предназначен для широкого круга специалистов — как для экспертов в области ИИ, так и для тех, кто не имеет глубокого практического опыта, но вовлечен в процессы, связанные с искусственным интеллектом (менеджеры, юристы, регуляторы).
Основная тема документа:
Стандартизация концепций и терминологии в области искусственного интеллекта (ИИ).
Ключевые аспекты, которые охватывает документ:
1.Термины и определения — содержит четкие и унифицированные определения основных понятий в сфере ИИ, таких как:
- Искусственный интеллект, система ИИ, агент ИИ.
- Машинное обучение (с учителем, без учителя, с подкреплением и т.д.).
- Нейронные сети (глубокое обучение, сверточные сети, рекуррентные сети).
- Данные (обучающие, тестовые, валидационные, аугментация, разметка).
- Надежность и доверие к ИИ (робустность, объяснимость, предсказуемость, прозрачность, предвзятость).
- Обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение.
2.Концепции ИИ — объясняет фундаментальные идеи и подходы:
- Узконаправленный (слабый) и универсальный (сильный) ИИ.
- Символьный и субсимвольный ИИ.
- Парадигма агента в ИИ.
- Роль данных в жизненном цикле ИИ.
- Автономность, управляемость и автоматизация.
3.Жизненный цикл системы ИИ — описывает стадии от замысла до вывода из эксплуатации, включая:
- Проектирование и разработку.
- Верификацию и валидацию.
- Развертывание.
- Эксплуатацию и мониторинг.
- Непрерывное обучение и повторную оценку.
4.Экосистема ИИ — рассматривает компоненты, необходимые для создания и функционирования систем ИИ:
- Вычислительные ресурсы (CPU, GPU, ASIC).
- Данные и их источники.
- Алгоритмы машинного обучения и инженерии знаний.
- Интеграция с облачными и периферийными вычислениями.
5.Предметные области и применения ИИ — приводит примеры использования ИИ в различных сферах:
- Компьютерное зрение и распознавание образов.
- Обработка естественного языка (машинный перевод, распознавание речи, анализ тональности).
- Интеллектуальный анализ данных.
- Планирование.
- Конкретные приложения: выявление мошенничества, самоуправляемые транспортные средства, прогнозное техническое обслуживание.
Цель документа:
Создать единую терминологическую и концептуальную базу для обеспечения взаимопонимания между всеми заинтересованными сторонами (разработчиками, регуляторами, пользователями) в сфере ИИ. Это способствует более эффективной разработке, внедрению, оценке и регулированию технологий искусственного интеллекта.
Для кого предназначен:
Стандарт предназначен для широкого круга специалистов — как для экспертов в области ИИ, так и для тех, кто не имеет глубокого практического опыта, но вовлечен в процессы, связанные с искусственным интеллектом (менеджеры, юристы, регуляторы).
