Информационное право
МИНИСТЕРСТВО ВНУТРЕННИХ ДЕЛ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ
УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«МОСКОВСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ В.Я. КИКОТЯ»
Кафедра административной деятельности органов внутренних дел
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
по дисциплине Информационное право
Вариант № 7
(номер варианта)
Выполнил:
слушатель __ группы __ курса
факультета заочного обучения
________________
(специальное звание, Фамилия, Имя, Отчество)
зачетная книжка № __
Полное наименование подразделения:
телефон:
Занимаемая должность:
Москва 2022
СОДЕРЖАНИЕ
Содержание
Задание 1 …………………………………………………………………….стр.3
Задание 2 …………………………………………………………………….стр.5
Решение задачи………………………………………………………………стр.9
Список использованной литературы ………………………........................стр.10
Задание 1. Содержание понятия «искусственный интеллект»
Интеллект можно определить как общую умственную способность к рассуждению, решению проблем и обучению. В силу своей общей природы интеллект интегрирует когнитивные функции, такие как восприятие, внимание, память, язык или планирование. естественный интеллект отличает осознанное отношение к миру. Мышление человека всегда эмоционально окрашено, и его нельзя отделить от телесности. Кроме того, человек — существо социальное, поэтому на мышление всегда влияет социум. ИИ не имеет отношения к эмоциональной сфере и социально не ориентирован. Сравнить мышление человека с искусственным интеллектом можно исходя из нескольких общих параметров организации мозга и машины. Деятельность компьютера, как и мозга, включает четыре этапа: кодирование, хранение, анализ данных и выдачу результата. Кроме того, мозг человека и ИИ могут самообучаться в зависимости от данных, полученных из окружающей среды. Также человеческий мозг и машинный интеллект решают проблемы (или задачи), используя определенные алгоритмы.
Символьный подход к ИИ — совокупность всех методов исследования искусственного интеллекта, основанных на высокоуровневых символических (читаемых человеком) представлениях о задачах, логике и поиске. Символьный подход широко применялся в исследованиях ИИ в 1950–80-х годах. Одной из популярных форм символьного подхода являются экспертные системы, использующие сочетание определенных правил производства. Производственные правила связывают символы в логические связи, которые подобны алгоритму If-Then. Экспертная система обрабатывает правила, чтобы сделать выводы и определить, какая дополнительная информация ей нужна, то есть какие вопросы задавать, используя удобочитаемые символы.
Термин «логический подход» предполагает апеллирование к логике, размышлениям, решению задач с помощью логических шагов. Логики еще в XIX веке разработали точные обозначения для всех видов объектов в мире и отношений между ними. К 1965 году существовали программы, которые могли решить любую логическую задачу (пик популярности данного подхода пришелся на конец 1950–70-х годов). Сторонники логического подхода в рамках логического искусственного интеллекта надеялись выстроить на таких программах (в частности, записанных на языке Prolog) интеллектуальные системы. Однако у такого подхода два ограничения. Во-первых, нелегко взять неформальное знание и изложить его в формальных терминах, которые требуются для обработки ИИ. Во-вторых, есть большая разница между решением проблемы в теории и ее решением на практике. Даже проблемы с несколькими сотнями фактов могут исчерпать вычислительные ресурсы любого компьютера, если у него нет каких-либо указаний относительно того, какие рассуждения надо использовать в первую очередь.
Агент — это то, что действует (от лат. agere, «делать»). Конечно, все компьютерные программы что-то делают, но ожидается, что компьютерные агенты будут делать больше: работать автономно, воспринимать сигналы окружающей среды (с помощью специальных датчиков), адаптироваться к изменениям, создавать цели и выполнять их. Рациональный агент — это тот, кто действует так, чтобы достичь наилучшего ожидаемого результата. Ожидается, что рынок к 2025 году вырастет до 190,61 млрд долларов, при ежегодном темпе прироста — 36,62%. На рост рынка влияют такие факторы, как внедрение облачных приложений и сервисов, появление больших массивов данных и активный спрос на интеллектуальных виртуальных помощников. Однако экспертов, разрабатывающих и внедряющих технологии ИИ, пока немного, и это сдерживает рост рынка. Системам, созданным на основе ИИ, необходима интеграция и техническая поддержка при обслуживании. В конце 2018 года в России запустили серию серверов «Эльбрус-804», показывающих высокую производительность. Каждый из компьютеров оснащен четырьмя восьмиядерными процессорами. С помощью данных устройств можно выстроить вычислительные кластеры, они позволяют работать с приложениями и базами данных.
Задание 2. Взаимосвязь беспилотного автомобиля и искусственного интеллекта
Считается, что за беспилотным транспортом будущее. Однако, при разработке беспилотных транспортных средств требуются огромные вложения. Искусственный интеллект играет в этом далеко не последнюю роль. Разработкой данного транспорта занимаются крупнейшие корпорации: Яндекс, Google, КАМАЗ и т.д.
Искусственный интеллект делает поездку на автомобиле в большее, чем обычное перемещение между двумя конечными пунктами. Современное оборудование способно обеспечить безопасное движение, выступает как дополнительные органы чувств, которые помогают в управлении, снижают вероятность дорожных проишествий и позволяют автомобилисту меньше уделять меньше внимания к дороге, не имея отрицательных последствий.
Искусственный интеллект автомобилей способен взять управление транспортным средством в свои руки. Это доказали компании Google, Tesla и другие разработчики беспилотных автомобилей.
Транспортные средства с искусственным интеллектом не только принимают на себя управление, но и способны построить оптимальный маршрут передвижения и в режиме реального времени уведомлять водителя об актуальной дорожной ситуации.
Для того, чтобы доехать до точки назначения, беспилотный автомобиль должен знать маршрут, ехать по правилам дорожного движения, ориентироваться в окружающей обстановке и взаимодействовать с остальными участниками движения.
Искусственный интеллект автомобиля использует следующие устройства:
- Лидар – это лазерный дальномер. Устанавливается это устройство на крыше автомобиля. Оно генерирует 3D-карту пространства в радиусе 100 метров. Обзор прибора составляет 360 градусов. Система управления объединяет полученные данные с картами. Это позволяет ей избегать аварийных ситуаций.
- Датчики положения отслеживают позицию автомобиля на карте. GPS-приемник определяет местоположение машины и маршрут следования.
- Радар также является неотъемлемой частью беспилотного транспортного средства. Прибор использует радиоволны для определения дальности объектов, скорости и траектории движения. Импульсы, посылаемые радаром, отражаются от препятствий на принимающую антенну. Радары являются зрением автомобиля. Они позволяют в любой момент отреагировать на изменения дорожной ситуации.
- Видеокамера обнаруживает объекты, которые приближаются на опасное расстояние и сигналы светофоров.
Уже сегодня компании-разработчики интеллектуальных автомобилей разработали, испытали и активно эксплуатируют собственные беспилотные автомобили во всём мире. Вопрос вывода интеллектуальных транспортных средств на рынок стоит в снижении стоимости используемого оборудования.
Беспилотным транспортом управляемым искусственным интеллектом занимаются и российские разработчики. В мае 2017 года компания «Яндекс» представила свой собственный прототип беспилотного такси.
Искусственный интеллект легко подбирает пассажиров, объезжает препятствия и совершает маневры на дорогах. Испытания беспилотного такси продолжаются и по сегодняшний день.
Первое поколение беспилотного автомобиля «Яндекс» представил в начале 2017 года — оно соединило в себе экспериментальные сборки компании. Во втором поколении была совершена унификация: компания поняла, какие сенсоры лучше подходят. Десять машин «Яндекс» выпустил во второй половине 2017 года и в 2018 году. Третье поколение беспилотных автомобилей появилось в 2019 году.
Система автопилота – это разработка компании «Яндекс». Беспилотный автомобиль принимает самостоятельные решения, которые основываются на полученных данных сервиса «Яндекс. Навигатор». Данный ресурс собирает всю информацию о пробках, ограничениях скорости, авариях на дорогах и т.д. В “силиконовые мозги” встроена карта для навигации. За ориентацию в пространстве и зрение отвечает лидар «Velodyne».
Пассажирский микроавтобус ШАТЛ (аббревиатура от Широко Адаптивная Транспортная Логистика) – это совместный проект Научно-исследовательского центра НАМИ и КАМАЗа. Интеллектуальный транспорт обладает следующими характеристиками:
- Максимальная скорость составляет 40 км/час. В автономной езде этот показатель уменьшается до 15-20 км/ч.
- Работа картографии, навигации и вычисления траектории обеспечивается сервисами Яндекс.
- В прототипе используется литиево-ионный аккумулятор, совместно разработанный НАМИ и КАМАЗ.
Для вызова автобуса ШАТЛ необходимо открыть специальное приложение и забронировать необходимое количество мест. Транспорт определяет оптимальный маршрут передвижения, по которому он подбирает пассажиров на заданном направлении. Работать он может как по маршруту, так и в режиме такси.
Спереди и сзади беспилотного транспортного средства размещены видеокамеры и стереокамеры. По периметру кузова располагаются несколько сонаров.
Программы распознавания и управления разработаны специалистами НАМИ.
Помимо ШАТЛа, в России разрабатывается ещё один беспилотный модуль - «MatrЁshka».
Транспортное средство предназначено для коммерческой перевозки грузов и пассажиров.
Разработкой занимается компания Bakulin Motors Group («Volgabus») совместно с инновационным центром «Сколково». Проект имеет несколько модификаций:
- «Умный» пассажирский автобус М2В8 на 8-12 мест.
- Автономный модуль М2С6 по типу диагностических комплексов, пожарных насосных систем и мобильных накопителей энергии.
- Открытая грузовая платформа М2 Platform для эффективной логистики.
Прототипы «Матрёшек» проходят испытания на закрытых полигонах «Сколково». Российских общественных дорогах увидят эти отечественные беспилотные машины ещё не скоро. Технические особенности модуля:
- MatrЁshka отличается своей универсальностью: платформу легко адаптировать под пассажирский салон, коммунальную мобильную технику или грузовую ёмкость.
- На полном заряде модуль способен преодолеть до 130 км.
- Развивает скорость до 100 км/ч. На автопилоте она ограничивается до 20 км/ч.
Способности искусственного интеллекта: открытая маршрутизация на основе пассажирских предпочтений по всему спектру услуг (остановки по маршруту, перемещение, информационное и медийное сопровождение); вызов и бронирование мест при помощи приложения iOS и Android; отслеживание технического состояния транспорта.
В случае возникновения неполадок, владельцам приходит отчет об состоянии.
Сегодня никого не удивить умным навигатором, которые прокладывает самый удобный маршрут.
Через несколько лет привычным явлением станут автомобили, которые управляются искусственным интеллектом, беспилотные такси, грузовики и автобусы, а наши путешествия станут более безопасными, комфортными и легкими.
Задание 3. Решение задачи
Условие. 01.01.2022 года по адресу г. Брянск, ул. Советская д.10. в 00 часов 56 минут гр-н Петров вышел из дома находясь в состоянии алкогольного опьянения, сел за руль автомобиля tesla, ввел маршрут, включил беспилотный режим, вследствие чего автомобиль начал движение.
1. Дайте правовую квалификацию действий гр-на Петрова.
Решение. Российское законодательство на данный момент никак не регулирует функцию автопилота и не признает автопилот тем, кто управляет транспортным средством. Также ни в Кодексе об административных правонарушениях, ни в Уголовном кодексе РФ нет такого основания для освобождения от ответственности, как наличие автопилота. То есть всю ответственность за нарушение КоАП РФ и УК РФ будет нести непосредственно сам человек, т.е. тот, кто сидел за рулем, заводил машину, включал автопилот и т.п. Прежде чем запустить опцию "Автопилот" нужно лицу управляющему автомобилем реализовать эту функцию, а это может сделать только лицо управляющее транспортным средством. Поэтому управление транспортным средством водителем, находящимся в состоянии опьянения, если такие действия не содержат уголовно наказуемого деяния, - влечет наложение административного штрафа в размере тридцати тысяч рублей с лишением права управления транспортными средствами на срок от полутора до двух лет. ч. 1 ст. 12.8 КоАП РФ.
Список используемой литературы
Нормативные правовые акты
1. Конституция Российской Федерации. Принята всенародным голосованием 12 декабря 1993 г. (с изм. 01.07.2020)
2. Федеральный закон РФ от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» (последняя редакция) // Собрание законодательства РФ, 31 июля 2006 г., № 31 (1 ч.)
3. Федеральный закон от 04.05.2011 № 99-ФЗ «О лицензировании отдельных видов деятельности» (последняя редакция) // «Российская газета» от 6 мая 2011 г. № 97.
Литература
1. Актуальные проблемы информационного права: учебное пособие (практикум) / составители Л. Э. Боташева [и др.]. — Ставрополь : Северо-Кавказский федеральный университет, 2018. — 92 c. — ISBN 2227-8397. — Текст : электронный // Электронно-библиотечная система IPR BOOKS : [сайт]. — URL: http://www.iprbookshop.ru/92529.html
2. Стащенко, С. П. Курс лекций по информационному праву : учебное пособие / С. П. Стащенко, Г. Х. Хадисов, Б. Ц. Жалсанов. — Саратов: Ай Пи Эр Медиа, 2016. — 176 c. — ISBN 978-5-9908055-1-4. Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/59275.html Электронно-библиотечная система IPR BOOKS.
3. Шибаев, Д. В. Информационное право : практикум по курсу / Д. В. Шибаев. — Саратов : Ай Пи Эр Медиа, 2017. — 277 c. — ISBN 978-5-4486-0016-6. — Текст : электронный // Электронно-библиотечная система IPR BOOKS : [сайт]. — URL: http://www.iprbookshop.ru/67340.html