Публичное обсуждение проекта продлится до 2 января 2024 г.

В данном документе описаны процессы, поддерживающие определение, контроль, управление, функционирование и совершенствование системы искусственного интеллекта на стадиях её жизненного цикла. Эти процессы также могут быть использованы в рамках организации или проекта при разработке или приобретении систем искусственного интеллекта.

Публикация и внедрение отечественного стандарта на основе ИСО/МЭК 5338:2023 даст возможность эффективно использовать при создании систем искусственного интеллекта и управлению ими на протяжении всего их жизненного цикла опыт, накопленный при работе с традиционным программным обеспечением и системами, а также будет способствовать взаимодействию с международным сообществом специалистов в области ИИ.

Ожидается, что стандарт благоприятно повлияет на скорость и качество разработки ИИ-систем и управление их жизненным циклом, будет способствовать более эффективной

Публичное обсуждение проекта продлится до 2 января 2024 г.

Международный стандарт ИСО/МЭК 22989:2022 «Информационные технологии — Искусственный интеллект — Концепции и терминология в области искусственного интеллекта» (Information technology — Artificial intelligence — Artificial intelligence concepts and terminology) является одним из основополагающих стандартов в сфере искусственного интеллекта (ИИ), на базе которых создаются другие стандарты и приложения. Он устанавливает единую терминологию в области ИИ, помогающую понимать друг друга представителям различных специальностей. Документ также описывает основные направления ИИ и определяет соответствующие понятия, способствуя тем самым последующей разработке непротиворечивых стандартов и руководств в области ИИ, которые можно будет использовать совместно. В документе определены понятия, относящиеся к ИИ, машинному обучению, данным, надёжности и доверенности, жизненному циклу ИИ-систем, функциональной

...

Публичное обсуждение проекта продлится до 2 января 2024 г.

Целесообразность разработки проекта национального стандарта объясняется тем, что технологии искусственного интеллекта являются особо важными и перспективными инструментами для реализации разного рода задач во многих отраслях экономики. В настоящем стандарте представлены критерии, применимые для оценки робастности нейронных сетей и определены способы проверки нейронных сетей с помощью формальных методов на каждой стадии жизненного цикла ИИ-системы. При использовании формальных методов могут возникнуть сложности с точки зрения масштабируемости, однако они по-прежнему применимы ко всем типам нейронных сетей, выполняющих различные задачи с несколькими типами данных. Формальные методы уже давно используются в традиционных программных системах, однако их применение по отношению к нейронным сетям началось сравнительно недавно и все еще является активной областью исследований.

Настоящий стандарт

...

Публичное обсуждение проекта продлится до 10 октября 2023 г.

В федеративных системах машинного обучения (SML-системах) несколько участников совместно используют зашифрованные данные и/или обмениваются параметрами моделей с целью обеспечить безопасность данных и защиту персональных данных. Чтобы обеспечить наиболее эффективное использование данных, зашифрованные данные каждой стороны и/или предоставленные ею параметры моделей собираются и используются для обучения модели федеративного машинного обучения. Модели федеративного машинного обучения продолжают обучаться в интересах само-оптимизации, а участники или иные лица, авторизованные на доступ к модели, могут вводить информацию для получения результатов или прогнозов на основе совместно используемых значений. Федеративные системы машинного обучения могут, например, применяться (не ограничиваясь ими) в мультимедийных и игровых приложениях (media applications).

Федеративные системы машинного обучения

Публичное обсуждение проекта продлится до 10 октября 2023 г.

Надёжность данных является важным фактором при определении надёжности результата анализа. Информация о происхождении данных помогает обеспечить надёжность данных посредством обеспечения прозрачности их исторического пути. В среде больших данных сложная обработка данных и их миграция, связанная с жизненным циклом больших данных и их распространением, приводят к разного рода трудностям при управлении информацией о происхождении данных. В первую очередь больших усилий и затрат требует сбор надёжной и достоверной информации о том, что происходило с большими данными на различных этапах их жизненного цикла.

В настоящем стандарте описана концептуальная модель автоматического сбора, управления и сохранения информации о происхождении больших данных по мере их обработки, использования и хранения в экосистеме больших данных. Реализация данной концепции, хотя и не решит проблему отслеживаниязующим

Публичное обсуждение проекта продлится до 10 октября 2023 г.

Целесообразность разработки проекта предварительного национального стандарта объясняется тем, что технологии искусственного интеллекта являются особо важными и перспективными инструментами для реализации разного рода задач во многих отраслях экономики. Целью настоящего проекта национального стандарта является описание общей концепции обеспечения сохранности данных, а также иллюстрация процесса обеспечения сохранности данных в экосистеме больших данных.

Публичное обсуждение проекта продлится до 31 августа 2023 г.

Разработка данного стандарта позволит установить общие требования к протоколу низкоскоростного обмена данными по спутниковым каналам связи при создании и эксплуатации сетей связи интернета вещей с использованием низкоорбитальных многоспутниковых систем передачи данных, которые необходимо включать в нормативные документы и которые должны быть согласованы изготовителем/разработчиком и потребителем при поставках оборудования с целью развёртывания и эксплуатации глобальных беспроводных сетей интернета вещей и обеспечения возможности обмена данными по низкоскоростным каналам спутниковой связи в сетях связи интернета вещей с большим количеством абонентов и высокой энергоэффективностью при преобладании передачи данных в восходящем направлении (от устройств к серверу).

Разработанный стандарт можно применять во всех видах документов (стандартах, технической или договорной документации,

Разр

Публичное обсуждение проекта продлится до 23 августа 2023 г.

Проект предстанадарта разработан в целях гармонизации положений международного стандарта, рассматривающего вопросы функциональной безопасности и системы искусственного интеллекта, а также в целях их предварительной апробации в РФ.

Публичное обсуждение проекта продлится до 23 августа 2023 г.

Целесообразность разработки проекта предварительного национального стандарта объясняется тем, что технологии искусственного интеллекта являются особо важными и перспективными инструментами для реализации разного рода задач во многих отраслях экономики. Целью настоящего проекта национального стандарта является описание структуры систем искусственного интеллекта, использующих машинное обучение. Машинное обучение является направлением искусственного интеллекта, использующее вычислительные методы для того, чтобы дать системам возможность учиться на основе данных и опыта. Другими словами, системы машинного обучения разрабатываются путем оптимизации алгоритмов, обеспечивающей соответствие обучающим данным и повышение эффективности посредством максимизации вознаграждения. Методы машинного обучения включают глубокое обучение, также рассматриваемое в настоящем проекте.

Благодаря установлению единой

Публичное обсуждение проекта продлится до 31 июля 2023 г.

Объектом стандартизации является стратегическое управление организацией при использовании искусственного интеллекта (далее – ИИ), включая связанные с этим риски, преимущества и ограничения, а также политику в отношении использования ИИ.

Как и любой мощный инструмент, применение технологий ИИ влечет за собой новые риски и ответственность, которые следует учитывать организациям. Для учета таких рисков необходимо создание руководства для членов руководящего органа организации по обеспечению и регулированию применения ИИ с целью обеспечения его эффективного, действенного и приемлемого использования в организации.