Что это такое?
Автономные системы - это как физические, так и программные обучаемые системы, осуществляющие самостоятельное управление, модификацию собственных алгоритмов и оптимизацию поведения внутри сложных ИТ-систем. Автономные системы также обеспечивают защиту от атак и могут динамически изменять алгоритмы без необходимости обновлять программное обеспечение.
Автоматизированные системы оказались особенно популярными среди профессионалов по кибербезопасности, так как именно такие системы позволяют передать решение скучных, рутинных задач компьютерам. Кроме того, автоматизированные системы реже ошибаются и могут находить проблемы, недоступные для обнаружения при ручной проверке.
Примерами простейших автоматизированных систем являются роботы-советники (roboadvisers), которые часто используются в качестве личных финансовых помощников и при автоматизированном кредитовании. Пользователи часто сталкиваются с роботизированными помощниками, когда обращаются к чат-ботам или в автоматизированную поддержку интернет-магазина. Однако стоит отметить, что уровень автоматизации роботов-советников настолько высок, что вызывает проблемы с доверием.
Автономные системы могут самостоятельно справляться с задачами настройки, оптимизации, восстановления и защиты. Такой технологический скачок обусловлен на двух ключевых разработках - обучении с подкреплением и цифровых двойниках. Подобные решения использует, например,
Обучение с подкреплением - один из методов машинного обучения, основанный на положительном и отрицательном подкреплениях, что побуждает агента научаться желательным действиям и отказываться от нежелательных. Концепция обучения с подкреплением напоминает теорию необихевиоризма Скиннера, только в отношении программ, а не людей: положительное подкрепление используется для закрепления навыка, а отрицательная стимуляция - для пресечения определенных действий.
Цифровым близнецом, или двойником, называют полную виртуальную копию физического объекта, имитирующую его как внутренние, так и внешние характеристики. Создание подобных моделей возможно за счет прикрепления датчиков к непосредственно реальному физическому объекту, что впоследствии способствует созданию подробных наборов данных, отражающих действительность.
Как это связано с автономными системами? В отличие от обучения с подкреплением, технология цифровых двойников реже используется в кибербезопасности, однако имеет высокий потенциал для контроля физической безопасности. Они ускоряют и облегчают безопасную децентрализацию любых бизнес-компонентов, управляемую с помощью обучаемого гибкого алгоритма, в том числе управление реальными материальными объектами.
Автономные системы действительно могут предложить невиданный ранее впечатляющий скачок в технологической отрасли, однако они не позволяют решить новые угрозы, связанные с кибербезопасностью. Поэтому в первую очередь внедрение автономных систем в ИТ-процессы приведет к оптимизации и повышению производительности (что тоже неплохо).
Зато в отношении управления ИТ-услугами автономные системы действительно открывают новые горизонты, стремительно сокращая роль человеческого управления в этой области. Такие системы, очевидно, будут более надежными и стабильными за счет нивелирования человеческого фактора, что позволит решать более сложные задачи и сэкономит время.
На сегодняшний день, разработка автономных систем - поле экспериментов для талантливых девелоперов. Несмотря на то, что такие системы используются уже сейчас, их потенциал значительно шире.