Машинопонимаемость

как ограничитель искусственного интеллекта

Вокруг искусственного интеллекта (далее — ИИ) в последнее время ломается много копий. Часть англосаксонского мира в лице нескольких тысяч человек во главе с Илоном Маском и Стивом Возняком вдруг осознала опасность ИИ и призвала остановить обучение нейросетей. Открытое письмо с таким обращением появилось в марте 2023 года на сайте некоммерческой организации Future of Life Institute [1]. Кстати, это уже не первое публичное беспокойство по поводу растущего влияния ИИ на нашу жизнь. Ранее — в апреле 2015 года — на том же сайте те же люди, а именно Билл Гейтс и Илон Маск, обсуждали будущее ИИ, и Билл заявил, «…что разделяет опасения Илона по поводу безопасности…» [2]. Авторы письма 2023 года задаются вопросами: «Должны ли мы позволять машинам наводнять наши информационные каналы пропагандой? Должны ли мы автоматизировать все рабочие места? Должны ли мы развивать нечеловеческие умы, которые в конечном итоге могут превзойти нас численностью, перехитрить, сделать нас ненужными и заменить нас? Должны ли мы рисковать потерей контроля над нашей цивилизацией?» [1]. Во многом разумный призыв, особенно с учетом бурного роста и развития ИИ за пределами «их цивилизации», т.е. в так называемых странах третьего мира. Таким образом, этот призыв во многом напоминает желание остановить в развитии других и обеспечить собственный приоритет. Например, те же специалисты отрасли считают, что обучение нужно остановить, пока не появятся общие протоколы безопасности. Вопрос — кто будет писать эти протоколы и контролировать их исполнение — риторический.

Желание России продолжать развитие технологического суверенитета прокомментировал премьер-министр РФ М.В. Мишустин. По его мнению, «…подобные вопросы (призывы ограничить развитие ИИ) будут стоять всегда, но технологию нужно использовать на благо людей, без этого технический прогресс будет практически невозможен…» [3]. Вежливо, но конкретно и с достоинством. Хочется привести мнение еще одного уважаемого ученого. В рамках Конгресса молодых ученых Беларуси и России президент Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» М.В. Ковальчук предупредил о проблемах, связанных с распространением систем типа ChatGPT. По мнению Михаила Валентиновича, «…искусственный интеллект в сегодняшнем виде „ничего общего с интеллектом не имеет“. „Это просто увеличение объема вычислений, это облако. — В основе лежит энергетика, поэтому такая злоба по отношению к нам“…» [4].

Целью написания настоящей статьи является не рассмотрение политических, информационных или этических особенностей ИИ, а необходимость положить начало автоматическому ограничению возможности применения ИИ, и в первую очередь — в цифровой стройке. Нужно следовать принципу «сделаем правильно сейчас — дешевле будет исправлять ошибки потом». Это значительно упростит будущие технологические решения по формированию и ведению информационной модели и позволит исключить ошибки западных технологий, которые сейчас пытаются огульно и торопливо либо «импортозамещать», либо «пиратить», что в любом случае сдерживает собственное развитие.

Основа как самой информационной модели (далее — ИМ), так и возможности одной из технологий для ее формирования и ведения закладывается на проектно-строительном этапе. Затем продолжающая свой жизненный путь ИМ, но уже как ИМ здания, строения или сооружения, также будет испытывать воздействие ИИ с учетом новых технологических разработок, уровень и возможности которых сейчас сложно представить. Базовой частью для понимания возможности применения ИИ в информационном моделировании является обеспечение структурированности данных ИМ отечественными программными комплексами и в первую очередь — уникальными возможностями линейки программных продуктов Model Studio CS российского разработчика АО «СиСофт Девелопмент». Ведущий отечественный вендор использует для внутренней интероперабельности [5, 6] открытый формат данных XPG [7].

Вернемся к техническим возможностям ИИ. Согласно одному из определений, ИИ имеет свойство интеллектуальных систем выполнять функции, которые традиционно считаются прерогативой человека [8]. То есть «…обучающаяся интеллектуальная система самостоятельно обобщает информацию, которая содержится в ее базе данных или наблюдается во внешней среде. С помощью индуктивного вывода и, возможно, рассуждений по аналогии и рассуждений по ассоциации эта система формирует гипотезы о новых закономерностях в той предметной области, в которой она работает. Этим новым знаниям система может приписывать оценки правдоподобия…» [8]. Иными словами, и, наверное, в противовес мнению М.В. Ковальчука, в ИИ есть некие зачатки искусственного разума, раз уж формируемые им гипотезы приобретают правдоподобие. Примеры этого мы можем наблюдать воочию, когда на наших глазах, ну или за определенное время, машина под воздействием ИИ научила робота-пса ходить [9]. Отличная работа ИИ, и основное — оценки правдоподобия уже были известны изначально. И это совершенно неизвестные кинологии виды движения собаки: шаг, рысь, галоп и даже редко встречающаяся собачья иноходь. Рискнем предположить, что оценкой являлись требования по вертикальности (верх-низ), устойчивости и движению вперед корпуса робота-пса. С военной точки зрения, ошибки и неверные действия ИИ списываются на боевые действия и меньше интересуют создателей, хотя известен любопытный факт, когда дрон Пентагона решил убить своего оператора во время испытаний [10].

Оставим рассмотрение действия ИИ в физическом мире в виде роботов, тем более что строительная роботизация еще недостаточно развита. Различные виды 3D-принтеров не в счет. Виртуальные действия ИИ с данными — это, действительно, настоящее и ближайшее будущее. Для начала разберем терминологию отечественной цифровой стройки.

Цифровая и не только цифровая терминология информационного моделирования так разнообразна, что при желании всегда можно найти подходящий «термин» под свои цели и задачи. Поэтому в настоящей статье будем использовать формулировки нормативно-правовых актов и проверенную временем базу знаний российского разработчика АО «СиСофт Девелопмент», формализованную компанией в виде нескольких стандартов как концептуальное понимание развития информационного моделирования [11]. Другие термины взяты из авторитетных словарей и даже из Википедии, с условием полного с ней согласия в определении термина. Итак, рассмотрим ряд терминов. И начнем с термина «данные», которые «Большой энциклопедический словарь» (2000) определяет как «информацию, представленную в формализованном виде, что обеспечивает возможность ее хранения, обработки и передачи» [12]. Из этого следует, что данные — есть «формализованная информация». То есть, согласно толковому «Словарю русского языка» Ожегова, формализовать информацию — это представить ее в виде некой формальной системы [13]. Есть еще один вариант определения, который нельзя игнорировать, учитывая, что его «автор» — СКБ Контур, крупнейшая российская группа компаний, занимающаяся разработкой программного обеспечения для бизнеса. На вопрос «Чем отличаются формализованные документы от неформализованных в Диадоке?» СКБ Контур отвечает: «…формализованный электронный документ — это документ в виде файла с расширением *xml, созданного по формату, утвержденному или рекомендованному ФНС или разработанному участниками ЭДО для собственного удобства…» [14]. Пока запомним, это пригодится нам в дальнейшем.

Кроме того, нам нужно определение термина «формат файла» или «формат данных», которое Википедия подает как «спецификацию структуры данных, записанных в компьютерном файле» [15]. Еще одно определение из Википедии — «стандарт» (от англ. standard): «нормативный технический документ, устанавливающий нормы, правила, требования к объекту стандартизации» [16]. Перейдем к официально зафиксированной и утвержденной терминологии цифровой стройки. Первым нужно упомянуть термин «информационная модель объекта капитального строительства», который включен в Градостроительный кодекс от 29 июня 2019 года: «…информационная модель объекта капитального строительства (ИМ) — совокупность взаимосвязанных сведений, документов и материалов об объекте капитального строительства, формируемых в электронном виде на этапах выполнения инженерных изысканий, осуществления архитектурно-строительного проектирования, строительства, реконструкции, капитального ремонта, эксплуатации и (или) сноса объекта капитального строительства…» [17].

Затем в целях развития информационной вертикали цифровой стройки и во исполнение требований Градостроительного кодекса был принят ряд постановлений Правительства РФ, два из которых трактуют включенные в определение ИМ понятия «документ», «материал» и «сведения». Это действующее до 01.09.2023 г. постановление Правительства РФ от 28 сентября 2020 года № 1558 «О государственной информационной системе обеспечения градостроительной деятельности Российской Федерации» [18] и заменившее его с 1 сентября 2023 года постановление Правительства РФ «О единой государственной информационной системе обеспечения градостроительной деятельности „Стройкомплекс.РФ“, о внесении изменений в некоторые акты Правительств Российской Федерации и о признании утратившим силу постановления Правительства Российской Федерации от 28 сентября 2020 г. № 1558» [18, 19]. Терминология определений имеет некоторую разницу, и для удобства понимания термины обоих постановлений сведены в таблицу 1.

Выделенные курсивом в таблице 1 существенные (для настоящей статьи) отличия в терминологии, по сути, означают, что неопределенность («…в том числе») в новое постановление не перекочевала. Зато в определении «сведения» появилась «машиночитаемость». Что бы это значило? И тут как подарок и запоздалый реверанс от разработчиков нового постановления: в пункт 15 «Перечень сведений, документов, материалов и иных сведений, включаемых в информационную систему…» они записали, что «…сведения, документы, материалы должны быть включены в информационную систему в машиночитаемом формате». Оставим различную трактовку сведений, «обрабатываемых» (из определения «сведения» в пункте 2) и «включаемых» (пункт 15) [19] и аналогично в ст. 56 Градостроительного кодекса [17] на усмотрение юристов и предположим, что теперь в единой государственной информационной системе обеспечения градостроительной деятельности (цифровой строительной вертикали) будут только «машиночитаемые» документы, материалы и сведения. Правда, никто не пояснил, что это такое — «машиночитаемость».

Запомним этот факт и рассмотрим следующий. Им является еще один документ от Правительства РФ. Это распоряжение от 31 октября 2022 г. № 3268-р, которым была утверждена «Стратегия развития строительной отрасли и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации на период до 2030 года с прогнозом до 2035 года» (далее — Стратегия) [20]. В этом документе также есть термин «машиночитаемость», но появляется еще и «машинопонимаемость». Объяснений терминам тоже нет, но есть контекст, который мы попробуем разобрать. На странице 40 Стратегии [20] есть фраза, относящаяся к мероприятиям, — «…устранение излишних, противоречивых, дублирующих нормативных технических требований в строительстве, перевод нормативных технических документов в машиночитаемый и машинопонимаемый форматы…». Затем на странице 41 приведена фраза, относящаяся к результатам осуществления мероприятий Стратегии, — «…актуализированы и переведены в машиночитаемый и машинопонимаемый форматы все российские документы по стандартизации в сфере проектирования и строительства (более 3000 документов)…». Далее, на странице 101, есть фраза, относящаяся к задачам «цифровой зрелости», в которой мы читаем, что необходимо «…обеспечение формирования методологической, нормативной правовой базы для обеспечения надлежащего уровня „цифровой зрелости“ и перевод нормативно-технической документации в машиночитаемый формат…». А где «машинопонимаемый», что это — невнимательность? Если следовать принципу «большое поглощает малое», то можно сказать однозначно: у любого документа (НТТ, НТД, документы по стандартизации) в законодательном поле появились «читаемый» и «понимаемый» форматы.

Итак, что нам известно про «читаемость» и «понимаемость»?

К базе непроверенного знания — так иногда называют многочисленные ГОСТы и ПНСТ, а иногда и своды правил, которые, как горячие пирожки, выпрыгивают в нормативное поле, — нужно относиться очень и очень внимательно. Поэтому в расчет этот пласт «знаний» берем с большой осторожностью, хотя «машиночитаемость» там встречается часто. «Машинопонимаемость» — редкая птица, но и здесь уже есть прецедент: стандарт организации АО «Кодекс» под названием «Умные (SMART) стандарты» (СТО Кодекс 06−001−2023) [21]. Там сказано, что «…главная особенность четвертого уровня цифрового представления содержания документа по стандартизации — достижение такого качества в электронном представлении и изложении, которое делает его машинопонимаемым, то есть наряду с возможностью чтения человеком содержит возможность обработки и использования информационными и киберфизическими системами, минуя человека…». Ну вот, пожалуйста: основное отличие — это некое сверхкачество, позволяющее исключить человека! Где-то мы уже это слышали, но, в общем, пока ничего конкретного. Читаем дальше — в пункте 3.11 приведено определение понятия машиноориентированного информационного сервиса: «функция информационной системы, результат выполнения которой использует иная информационная система, минуя человека…». И далее, в пункте 3.12: «…машинопонимаемое содержание SMART-стандарта: машиночитаемое содержание специального вида, предназначенное для реализации машиноориентированных информационных сервисов…». Переводим на русский язык, убирая «лишние» слова, и получаем: машинопонимаемость — специальный вид машиночитаемости, предназначенный для получения результата без участия человека. Так? Тогда это очень похоже на обычный исполняемый программный код или файл, который можно запустить с набором инструкций или опций, то есть машинопонимаемость (по мнению разработчиков) — работающая без вмешательства человека компьютерная программа. Вот они, «знания» с терминами, не содержащими четких критериев оценки, которые больше годятся для опережающих «концепций». Но одно точно не вызывает сомнений, машиночитаемость — это то, что умеет читать машина: или программный код, или файл. Про «понимаемость» машиной смысла «прочитанного» пока будем говорить осторожно и рассмотрим ниже в настоящей статье.

Справедливости ради отметим, что проект ПНСТ «Умные (SMART) стандарты. Общие положения» от ПТК 711, любезно предоставленный автору настоящей статьи, содержит несколько иные формулировки рассмотренных выше понятий СТО Кодекс 06−001−2023. Но проект нуждается в утверждении, и когда это произойдет, будем анализировать утвержденные формулировки.

Продолжим анализ и вспомним определение «формализованных документов» от СКБ Контур. Там основное их отличие от неформализованных следующее: формализованный документ создан (формализован) по некоему формату (утвержденному рекомендованному или разработанному для собственного удобства) [14]. Да и, согласно толковому словарю Ожегова, формализовать информацию — это представить ее в виде некой формальной системы [13]. Продолжаем логическую цепочку и вспоминаем слово «взаимосвязанных» из определения ИМ в Градостроительном кодексе [17]. Там взаимосвязанность относилась к сведениям, документам и материалам, существующим, как мы уже тоже выяснили, в машиночитаемом формате [18, 19].

Тема настоящей статьи узкоспециализированная и является всего лишь фрагментом большого пазла под названием «информационное моделирование». Этот фрагмент, несомненно, будет поставлен на положенное ему место. Тем не менее, для полного раскрытия темы «машинной читаемости и понимаемости» нужно упомянуть два отечественных стандарта от ТК 022 «Информационные технологии», которые даже были введены в один день — 30.04.2022 г. Это ГОСТ Р 59797−2021 [5] и ГОСТ Р 55062−2021 [6] (полные названия приведены в списке литературы). Оба ГОСТа регламентируют интероперабельность информационных технологий, но один по общероссийскому классификатору стандартов (ОКС) 35.240.01 относится к применению информационных технологий в целом, а другой, выпущенный совместно с ТК 459 по ОКС 35.240.50, — к применению приложений информационных технологий в промышленности. В этих ГОСТах рассматриваются три вида интероперабельности — организационная, техническая и семантическая. Причем если первые два определения совпадают слово в слово, то в определении семантической интероперабельности есть различия. Напомним, ГОСТы введены в один день и выпущены одним и тем же техническим комитетом: первый — самостоятельно, а второй — совместно с другим ТК. Подробнее об этих различиях и их влиянии на концептуальное понимание машинопонимаемости мы поговорим позже, а пока зададимся вопросами: можно ли считать техническую интероперабельность машиночитаемостью, а сумму организационной и семантической — машинопонимаемостью? Рассмотрим данные вопросы в следующей статье, а пока ситуация с машинной «читаемостью и понимаемостью», которую условно можно назвать поиском истины, напоминает изучение слона слепыми мудрецами (рис. 1). Для них слон — это змея, веер, стена, дерево или веревка. Как в случае со слоном, так и у нас нужно просто перейти на уровень выше и объединить уже известное.

Рис. 1. Слепые мудрецы ищут истину

Сделаем одно допущение, которое нам поможет

Хотя на самом деле это не допущение, а последовательная и полная логика событий с недостающими в нормативно-правовых актах звеньями цепочки, которые требуются для четкого понимания государственной политики в области цифровой экономики. Ведь отсутствие в нормативно-правовых актах таких необходимых звеньев не приносит пользы бесшовной цифровизации строительства. Надеюсь, что эти строки прочитают люди, принимающие соответствующие решения.

Допустим, что взаимосвязь машиночитаемых документов (сведений, документов и материалов) или формализованных документов по некоему формату и определенной разметке (утвержденному, рекомендованному или разработанному для собственного удобства) может обеспечить только внешняя структура, знающая или понимающая все взаимосвязанные с ней документы — как это написано в определении ИМ в Градостроительном кодексе. Тогда формализованные документы как отдельные сущности (стандарты, нормы, сведения и/или материалы), «взаимосвязываясь» с некой структурой ИМ, например, с графической частью ИМ, становятся для этой структуры понимаемыми. Причем эта структура может однозначно обеспечивать взаимосвязь или структуризацию, по, как минимум, двум параметрам — времени и месту взаимосвязи (структуризации). С точки зрения формирования и ведения по жизненному циклу ИМ это немаловажные параметры. Иными словами, данная структура, прочитав все документы, понимает, для каких целей, задач структуры, в каком объеме и в какое время эти документы нужны.

Для ИМ такое, нечетко прописанное в НПА, понимание взаимосвязанности очень хорошо подходит. Об этом свидетельствуют и обобщенный опыт, и проверенные временем знания российского разработчика АО «СиСофт Девелопмент». О том, что такое машиночитаемость и машинопонимаемость данных, можно прочитать в стандарте о терминах и определениях в пунктах 29 и 30 [11]. Для удобства понимания и связи с определениями из нормативно-правовых актов документы и их отдельные сущности (стандарты, нормы, сведения и/или материалы) обобщены более верхнеуровневым термином — «данные», что также соответствует определению ИМ в Градостроительном кодексе и выводится из логики рассуждений в начале настоящей статьи.

Таким образом, для целей цифровизации строительства и формирования и ведения ИМ на всем протяжении жизненного цикла можно определить, что:

• машиночитаемые данные ИМ — это данные ИМ, поддающиеся машинному восприятию и обработке, не взаимосвязанные по принципу структурирования ИМ и требующие структуризации с помощью человека [11];
• машинопонимаемые данные ИМ — это данные ИМ, поддающиеся машинному восприятию и обработке, взаимосвязанные по правилам структуризации ИМ по как минимум двум параметрам: месту и времени в ИМ [11].

Эти определения являются исчерпывающими и могут оказать существенную помощь в структурировании (взаимосвязи) информационной вертикали цифровой стройки. Включение данных определений в НПА цифровой стройки привело бы к существенному снижению ошибок и рисков. Концептуальность указанных определений состоит еще и в том, что наряду с таким, не рассматриваемым в настоящей статье, но весьма существенным фактором структуризации (взаимосвязи), как классификатор строительной информации (КСИ) [22], отечественная цифровизация может сделать огромный шаг к реальной интероперабельности данных будущих умных домов в составе цифровых двойников городов и цифровых городов в составе цифровых двойников территориального планирования и градостроительного зонирования. В настоящее время такая интероперабельность в принципе невозможна, так как западные варианты решений работают плохо.

Как нам ограничить искусственный интеллект

В начале настоящей статьи была сформулирована цель — заложить основы понимания возможности применения ИИ в цифровой стройке. Приведенные выше сведения об инструменте машинопонимаемости позволят получить в виде этого инструмента программные ограничители возможных действий ИИ по тем направлениям ИМ, где присутствует машинопонимаемость. Конечно, в настоящей статье не ставится задача дать четкую инструкцию к действию, а лишь описывается концептуальный подход. Кроме того, эта публикация является продолжением статьи из первого номера журнала «Информационное моделирование», где наши читатели начали знакомиться с концептуальным пониманием цифровой стройки, изложенным в виде нескольких стандартов АО «СиСофт Девелопмент» [11]. Обращаем внимание, что указанные стандарты ориентированы на цели и задачи российской цифровой стройки, то есть «вендоронезависимы», хотя большая часть их разработчиков — сотрудники компании АО «СиСофт Девелопмент». При разработке этих стандартов были проанализированы возможности для формирования и ведения ИМ в условиях повышенных, амбициозных целей цифровой экономики и требований российского технического регулирования. По результатам анализа и с учетом действующих технологических возможностей отечественных разработчиков программного обеспечения было предложено на строительном этапе и, особенно, на этапе эксплуатации отказаться от привычной схемы этапа проектирования под названием «среда общих данных» (CDE/СОД) и перейти к более универсальной схеме, названной «информационным пространством» (далее — ИП). В [11] концептуально, а иногда и подробно, описаны функции отдельных частей и возможностей ИП. В рамках настоящей статьи рассмотрим принципиальные возможности ИП по ограничению действий ИИ как одной из технологий информационного моделирования формирования и ведения ИМ. Для этого обратимся к публикации из первого номера журнала «Информационное моделирование» [23], в которой были рассмотрены концептуальные понятия, необходимые для цифровой стройки. Это — уровень детальной проработки (УДП) информационной модели и уровень насыщения информацией (УНИ) информационной модели [11, 23]. Совокупное действие УДП и УНИ позволит на основе машинопонимаемости данных (документов, материалов и сведений) автоматически ограничивать возможности ИИ — жестко или в определенном коридоре возможностей. Выход результата программного действия ИИ за определенную границу или приближение к ограничивающему фактору являются недопустимыми и приведут либо к блокированию соответствующего действия ИИ и/или к информированию человека. Причем машинопонимаемость позволяет легко отслеживать уровень приближения ИИ к границам коридора возможностей, но это уже не тема настоящей статьи.

Как тут не вспомнить три закона робототехники Азимова (1942 г.) и особенно нулевой, сформулированный в 1986 г. Поэтому пусть зарубежные «коллеги по ИИ» за отечественную стройку не беспокоятся.

Может быть, логика приведенного рассуждения и описанных возможностей машиночитаемого принципа не всем покажется убедительной, но для концептуального понимания изложено более чем достаточно и описывать подробнее пока нет необходимости. Читателю проще самостоятельно ознакомиться с текстами упоминаемых стандартов [11].

Вывод: машинопонимаемость данных является естественным ограничителем искусственного интеллекта. На этом можно считать заявленную цель достигнутой, а статью законченной. Но есть еще одно обстоятельство, которое следует указать в качестве окончательного аргумента для внесения в законодательное поле термина «машинопонимаемость» в контексте стандартов [11]. Очень хотелось бы, чтобы на это обратили внимание люди, занимающиеся регулированием законодательного поля цифровой стройки нормативно-правовыми актами. В ближайшие годы в информационном поле России появится множество ИМ, многие из которых частично или полностью не будут иметь бумажной версии. Часть данных из них в отсутствие законодательно утвержденного владельца распределится по различным системам, и хорошо, если государственным (имеется в виду, что государство — Россия). Что будет с таким огромным массивом данных, если из-за допущенных ошибок в управлении информацией на старте цифровой стройки она будет недоступна, повреждена или умышлено искажена?

Предложенное в статье неожиданно получило практическое развитие в технологии под названием PhotoGuard по защите фотографий от вмешательства ИИ (MIT CSAIL).

"…PhotoGuard работает путем изменения выбранных пикселей на изображении таким образом, что они нарушают способность ИИ понимать, что это за изображение. Эти «возмущения», как их называет исследовательская группа, невидимы человеческому глазу, но легко читаемы машинами… [24]. Метод, направленный на внедрение этих «возмущений», нацелен на скрытое представление целевого изображения алгоритмической моделью — по сути, не позволяя ИИ понять, на что он смотрит…". Таким образом, отдельное машинопонимаемое «возмущение» как часть другой математической системы, отличной от структуры самого изображения является естественной преградой и ограничителем ИИ.

Хочется привести ряд определений, характеризующих стратегические направления, которые уже появились в законодательстве [20] и по которым уже сейчас нужно разрабатывать машинопонимаемые ограничения (новый вид бизнес-направлений) будущего применения в них ИИ:

• «умный дом» — комплексная система автоматизации управления оборудованием, размещенным на объекте капитального строительства (как правило, применительно к жилым зданиям) и обеспечивающим работу систем инженерно-технического обеспечения и других функционально-технологических систем, характерных для объектов капитального строительства;
• «цифровой двойник объекта капитального строительства» — синхронизированная цифровая копия объекта капитального строительства, представляющая собой виртуальную модель, воспроизводящую форму оригинального объекта и все характерные для такого оригинала процессы, что позволяет однозначно идентифицировать все исторические изменения, выполненные для объекта-оригинала, а также прогнозировать жизненный цикл копируемого объекта.

В заключение отметим, что правильные терминологические понятия по «понимаемости» и «читаемости» необходимо расшифровать в законодательном поле уже сегодня, даже пусть сейчас это может кому-то показаться несущественным, иначе завтра с реализацией цифровых двойников нам будет очень сложно.