В современных условиях, когда экономика и общество развиваются в условиях стремительно развертывающейся Четвертой промышленнотехнологической революции [2; 5 и др.], концепция которой во многом построена на проникновении во все социально-экономические процессы (а не только в производство) информационно-коммуникационных и, в частности, цифровых технологий [4; 8 и др.], особое значение должно уделяться образованию.
Для подтверждения подобной позиции есть множество аргументированных доказательств. Мы остановимся на одном — «технократическом». Действительно, если предположить, что критически важным элементом ядра нового, формируемого сегодня, технологического уклада будут информационные технологии [1], то инструменты обработки, передачи, накопления и хранения, визуализации и — самое главное — создания новой информации и новых знаний приобретают первостепенное значение. При этом, несмотря на важность и значимость технических средств работы с информацией, создавать действительно новое знание, базируясь на слабо формализуемых эвристиках, может пока что только человек.
Анонсируемые и активно продвигаемые сегодня системы так называемого искусственного интеллекта (ИИ, англ. artifi cial intelligence — AI) на самом деле вовсе не так совершенны, как указывается в рекламных проспектах компаний-разработчиков, а зачастую попросту являются результатом манипуляций и подтасовок реальных фактов [7]. Слабость имеющихся разработок и их несовершенство, по сравнению с интеллектом естественным, человеческим, вынужденно признает, например, один из мировых лидеров в создании коммерческих систем искусственного интеллекта — компания DeepMind (дочерняя структура Google).
Проведенные этой компанией экспериментальные тестирования ИИ с помощью стандартных IQ-тестов показали: «Результаты теста не были хорошими. Когда проблемы обучения и тестирования были сосредоточены на одних и тех же абстрактных факторах, системы работали хорошо, правильно отвечая на проблемы в 75 % случаев. Тем не менее ИИ работали очень плохо, если набор для тестирования отличался от обучающего набора, даже когда разница была незначительной... В конечном счете тест IQ команды показывает, что даже некоторые из самых современных ИИ не могут понять проблемы, которые мы не обучили их решать. Это означает, что мы, вероятно, еще далеки от общего ИИ».