Анализ современных подходов к решению проблем повышения эффективности применения и обеспечения устойчивого развития сложных социально-экономических систем, позволяет утверждать, что в стратегической перспективе фундаментальную основу их решения составляет когнитивный (познавательный) подход [1].

В условиях интенсивного развития цифровой экономики в мировой̆ торговле все больше проявляется и начинает доминировать новый̆ товар – «товар-цифра». В конечном итоге — это 1) материальный̆ или нематериальный̆ предмет (цифра-предмет) или 2) услуга, предоставляемая посредством информационных технологий (цифра-услуга) [2].

Появление товара, перемещаемого через таможенную границу в электронной среде, требует поиска адекватных решений по его идентификации, декларированию и таможенному контролю. В более широкой постановке — требуется развитие концепции институтов таможенного регулирования и управления под условия цифровизации мировых экономических процессов; необходима разработка принципиально новых моделей, методов и инструментов таможенного администрирования [3].

В этой связи в таможенных органах на новом этапе их развития все отчетливее проявляется тенденция интеллектуализации таможенных методов и технологий, обеспечивающих формирования знаний с учетом специфики внешнеэкономической и таможенной деятельности (когнитивная составляющая) и их использования на практике (продуктивная составляющая) [4].

Интеллектуализация как базовая концепция развития информационных таможенных технологий проявляется в решениях по адаптации и применению элементов искусственного интеллекта при работе с большими массивами данных в условиях неопределенности и риска, в создании «интеллектуального пункта пропуска», в развитии электронного межведомственного пространства и модернизации современной платежной системы.

Так, например, в конечном итоге в разрабатываемом интеллектуальном пункте пропуска все необходимые таможенные процедуры будут осуществляться в автоматическом режиме, без участия должностных лиц. Кроме того, таможенные органы планируют также создать автоматизированную и самонастраиваемую систему управлениями рисками.

В целом интеллектуализация нацелена на создание интеллектуальной таможни, и ее основные концептуальные положения раскрывают следующие тезисы [5].

Интеллектуальная таможня — это таможня, технологические системы и средства которой реализуют процесс обучения, самообучения, саморазвития и принятия решений по широкому спектру вопросов в таможенной сфере на основе знаний.

В результате такого процесса формируется и актуализируется база знаний, адекватная многопрофильной̆ модели функционирования и развития института таможни [1]. Такая база является интегратором когнитивных и продуктивных моделей̆ (знаний) принятия решений по таможенному регулированию, администрированию и контролю товаров и услуг в сфере ВЭД, а также моделей̆ (знаний) для подготовки и принятия решений по управлению таможней.

Инструментальную основу формирования и управления знаниями составляет соответствующая метатехнология – совокупность когнитивных и продуктивных технологий, реализующих интеллектуальные функции формирования и управления знаниями в процессе таможенного администрирования сферы ВЭД и управления таможенными институтами.

В целом речь идет о создании специальных интеллектуальных технологических систем – систем, формирующих и реализующих требуемые когнитивные возможности искусственного интеллекта в таможенных целях.

Важно отметить, что на данный момент строгого определения термина искусственный интеллект не существует.  Однако, по нашему мнению, можно обозначить границы данного понятия.

С одной стороны, — это свойство интеллектуальных систем (подразумеваются технологические системы) выполнять творческие функции, которые традиционно свойственны для человека. А с другой, — это область исследований, направленных на создание компьютерных машин с элементами искусственного интеллекта, широко — интеллектуальных компьютерных систем [6,8].

В широком понимании «интеллектуальная машина» представляет собой аппарат, решающий задачи, которые может решать человек с помощью таких функций, как восприятие, рассуждение, анализ, планирование, адаптация, самообучение и т.д. В 1950 году проводился эмпирический тест А. Тьюринга для определения уровня интеллектуальности машин. На основе данных, полученных в ходе проведения теста, было выявлено, что эксперт мог вступать в диалог с компьютером, либо с человеком. Тьюринг считал поведение компьютера интеллектуальным, если в общении участвовал компьютер, а эксперт не мог определить, с кем он ведет диалог. В дальнейшем стали считать, что искусственный интеллект отличается от человеческого интеллекта, вероятнее всего, попытка сравнения его с интеллектом человека преждевременна [7].

Принципиальный вопрос, который возникает в процессе формирования интеллектуальных систем – какого уровня интеллект достижим; в более конструктивной постановке – может ли интеллектуальная техническая система саморазвиваться?

Зарождение работ в области искусственного интеллекта началось с нейрокибернетики. Так как мозг человека состоит из множество нейронных связей, то ученые старались построить интеллектуальные машины, основываясь на поведение нервных клеток человека. Главная идея нейрокибернетики заключается в том, что человеческий мозг – это единственный объект, способный мыслить. Исходя из этого, любые мыслящие устройства должны быть выполнены на подобии мозга человека [9,10].

Дальнейшее развитие систем искусственного интеллекта базируется на разработке программ, способных независимо осуществлять формирование и расширять возможность выбора интеллектуального функционального базиса систем. И ключевая из них – функция саморазвития.

Саморазвитие (самообразование) как интеллектуальная функция системы обуславливает способность интеллектуальной системы к осознанию своих когнитивных возможностей, формулированию потребностей в саморазвитии, определению средств и механизма реализации таких потребностей.

Определению и реализации такой функции в «машинной среде» предшествует определение и программно-техническая реализация других интеллектуальных функций «более низкого порядка»: функций обучения, самообучения, адаптации и др. Интеллектуальные функции, их иерархия в процессе приобретения знаний представлены нами на рисунке 1.

Рисунок 1. Иерархия интеллектуальных функций, реализуемых  в интеллектуальной системе

Если сравнивать интеллект человека и искусственный интеллект в контексте саморазвития, то можно выделить два ключевых момента в таком сравнении: наличие мотивации и наличие воображения.

В первую очередь, к действиям любого человека приводит мотивация. В науке рассматривается три вида мотивации:

1. Действие, которое возникает из страха наказания.
2. Действие, которое приводит к поощрению.
3. Действие, которое следует на основе собственных побуждений.

Во-вторых, благодаря богатой фантазии в результате развитого воображения могут изменяться как органические процессы в теле человека, и также может по-разному оцениваться значимость предметов и ситуаций для достижения целей и удовлетворения потребностей.

На сегодняшний день «планка» в реализации функции саморазвития для интеллектуальных систем рассматривается как непреодолимый барьер, как «красная черта» в развитии искусственного интеллекта. Однако, по нашему мнению, речь больше идет пока о существующих границах в постановке задачи и методах ее решения.

При этом достаточно очевидно, что консервативный характер поведения системы с искусственным интеллектом (с элементами искусственного интеллекта) в условиях динамично изменяющейся (или развивающейся) среды не приемлем для принятия адекватных решений. Динамика когнитивных изменений в управляющей (контролирующей системе) должна быть адекватной и опережающей. Только в таком случае может идти речь об результативной реакции контролирующей системы на новые, ранее неизвестные параметры контролируемой ситуации; только в таком случае контроль становится эффективным.

Учитывая возможные темпы изменения поведения контролируемого объекта (например, товара), производимого и перемещаемого в условиях цифровой среды проблема адекватной реакции контролирующей системы становится ключевой в создании инструментов (средств, элементов и т.п.) искусственного интеллекта в системах администрирования. Не погружаясь в особенности решения такого класса задач, например, методами теории игр [11], выскажем только идею на языке теории. Совершенно очевидно, что стратегия контролирующей системы всегда должна быть более эффективной, чем стратегия контролируемой. Только в этом случае у первого игрока (контроллера) появляется возможность говорить об оптимальной стратегии и о получении максимального выигрыша в темпе динамики изменений. В других ситуациях для контроллера – это всегда потери.

Иными словами, для таможенных органов нет смысла создавать системы с элементами искусственного интеллекта не способные интеллектуально доминировать в процессе администрирования. Это же возможно только на основе более эффективной реализации интеллектуальных функций саморазвития в таможенных системах, в сравнении с аналогичными возможностями систем, перемещающих гипотетический контролируемый объект, а также путем развития метатехнологии интеллектуализации таможенных когнитивных технологий до соответствующего уровня. И, следовательно, задачи саморазвития интеллектуальных технологий таможенного контроля и в постановочном плане, и в плане их решения являются наиболее актуальными; по сути – ключевыми.

Таким образом, развитие таможенной сферы имеет определяющее значение не только для поддержания национальной безопасности государства, но и для внешнеэкономической деятельности в целом. Под воздействием динамично-развивающейся среды и интеграционных процессов появляются новые принципы становления и развития таможенных институтов, которые предполагают создание интеллектуально-обеспеченной информативной базы, способной интерактивно взаимодействовать с различными информационными и когнитивными платформами в условиях цифровизации. И одним из основных условий успешной интеллектуализации таможенных технологий и систем становится обеспечение их способности к непрерывному самообучению и прогрессивному саморазвитию.