“Хиймэл оюун”
2B | +1% better 2day | ai.001
Terminator киног үзээгүй хүн бараг байхгүй биз. (Үзээгүй бол яг одоо явж үз 🤚) Хэтэрхий ухаантай болсон Хиймэл оюун хүн төрөлхтөнд аюул болдог кино The Matrix, I Robot, Transcendence, West World, X-machina … гээд зөндөө.
Миний бодлоор хөгжлийн үе шатыг хойшлуулна уу л гэхээс хэзээ ч зогсоож чадахгүй. Болох ёстой юм жам ёсоороо л болно.
(Бурхны заасан зам гэсэн утгаар биш шүү 😂)
Change is inevitable, GROWTH is optional.
Өнөөдөр харин энэ бүх зөгнөлт киноны суурь болсон Хиймэл Оюун (Artificial Intelligence : AI)-ы талаар өөрийн олж мэдсэнээсээ хуваалцъя.
Хиймэл оюун гэж яг юу вэ?
Анх Artificial Intelligence : AI гэх нэр томьёог John McCarthy хиймэл оюуны талаарх анхны зөвлөгөөн дээр гаргаж ирсэн байдаг. (Dartmouth Conference, 1956 : link) Уулзалтын гол зорилго нь хүн шиг “бодох”, асуудлыг шийдэх, өөрийгөө сайжруулах (суралцах) чадвартай машиныг бүтээх байсан байна.
Хиймэл оюун гэж хүний хийх үйлдлийг хийж чадах МАШИН.
AI гэдэг нь өөрөө umbrella term буюу их олон зүйлийг дотроо агуулсан нэршил юм. Бараг л “ухаалаг” үйлдэл хийж байгаа бүх програмыг хэлж болохоор. Харин AI-г дотор нь хуваах юм бол.
- General AI
- Ерөнхий, хүнтэй төстэй — магадгүй хүнээс илүү? - Narrow AI (applied/specific)
- Ямар нэг зүйлд зориулсан, зөвхөн түүнийгээ л хийж чаддаг
Өнөөдөр хүмүүсийн амьдралд гар утсан дээрх камер, Siri, Google Translate, Alexa-аас эхлээд хаа сайгүй хиймэл оюун ажиллаж байдаг. Гэвч эдгээр нь бүгд Narrow AI буюу тодорхой зүйлийг л хийх чадвартай.
Одоогийн байдлаар General AI бий болоогүй л байгаа бөгөөд ХЭРЭВ гараад ирэх юм бол хормын дотор өөрөө өөрийгөө хөгжүүлэн Artificial Super Intelligence (ASI) 🤖 болно гэж үздэг хүмүүс зөндөө. (myself included)
Роботууд ихэвчлэн байнгын давтамжтай, тодорхой ажлуудыг хийдэг байсан бол Хиймэл оюун нь их хэмжээний тооцоолол шаардсан ажлуудыг хийх чадварыг олгосон. Тэгээд зогсохгүй одоо улам сайжирсаар “хүн” шиг зураг зурж …
эсвэл ая зохиож…
байгаа гээд л бодохоор… (The end is near)
AI to ML to DL
За тэгээд энэ нийтлэлээрээ Хиймэл оюуны талаар үргэлжлүүлээд сүүлийн үед “моод”-нд ороод байгаа Machine Learning, Deep Learning талаар, хоорондоо ямар хамааралтай, ямар ялгаатай зэргийг товч дурдана.
- ML : өөрийгөө “өөрчилдөг” програм
- DL : ML-ийн илүү сайжруулсан хувилбар (ML 2.0)
Машин сургалт (Machine Learning : ML)
Анхандаа AI-г урьдчилан тодорхойлогдсон томъёоны дагуу загварчилж байсан бол сүүлд нь өгөгдлөөс өөрөө “суралцаж” мэдээлэл олж авах Машин сургалт (Machine Learning) гэсэн төрөл хүчээ авсан.
Саяхан л боломжтой болсон энэ загварчлал нь машин сургах их хэмжээний өгөгдөлтэй (Big Data) болсон түүнийг нь тооцоолох чадамжтай технологи нь бий болсон (GPU) гэсэн 2 зүйлтэй салшгүй холбоотой.
Машин сургалтын алгоритмууд урьдчилан тодорхойлогдсон томьёо, загваргүйгээр, зөвхөн тооцоолох аргад суурилан, өгөгдлөөс шууд “суралцаж” мэдээллийг олж авдаг. — link
Машин сургалт нь дотроо үндсэн 3 төрөлд хуваагдаж байгаа.
1. Supervised — Удирдлагатай суралцах
Хэв шинжийг олохдоо оролтын болон гаралтын өгөгдлийг хоёуланг нь ашигладаг аргыг хэлдэг. Бүх удирдлагатай сургалтын аргууд Classification (Ангилал) болон Regression (Регресс) техникийн аль нэгт хамаарна.
- Classification : Discrete (ялах ялагдах)
- Regression : Continuous утга таамаглах (зах зээл ханш?)
2. Un-supervised — Удирдлагагүй суралцах
Өгөгдлөөс яг юу хайхаа мэдэхгүй байгаа үед энэ арга тохиромжтой. Түүхий өгөгдлийг ойлгохын тулд ихэвчлэн ашигладаг. Ихэнх удирдлагагүй сургалт Cluster Analysis (Бүлэглэх шинжилгээ) гэдэг техник дээр суурилна.
3. Reinforcement — Бататган суралцах
Програм нь өөрийнх нь үйлдэлд орчноос хэрхэн хариу (шагнал авах) өгч байгаагаас суралцан өөрийгөө сайжруулдаг
За тэгээд аль нь ч байсан яахав тухайн тохиолдол буюу case-тээ тааруулаад сургах хэрэгтэй. Сургалтын арга бүр нь ондоо үр дүн гаргах учраас тааруулах л чухал. Харин гол үйл явц нь иймэрхүү болдог.
- Сурах
— Өгөгдөл + Бэлтгэл + Сурах + Алдааг багасгах = Загвар - Таамаглах
— Сургасан загвар + Шинэ өгөгдөл = “Таамаглал” хийх - Шинэчлэх
— Алдаанаасаа суралцаад Загвараа шинэчлэх + Давтах
Гүний сургалт (Deep Learning : DL)
Хэдий машин сургалт (Machine Learning : ML) огцом дэвшилт болсон ч тодорхой цэгт хүрээд үр өгөөж нь зогссон. Тэгвэл тэр үед нь Гүн сургалт (Deep Learning : DL) гарч ирснээр илүү оновчтой үр дүнг гаргаж чадах болсон байна. (2012 он Deep Learning revolution)
Deep learning is a way to achieve machine learning
Ерөнхий загвар (ANN) нь хүний тархийг дуурайсан бөгөөд олон давхаргуудын (layers) ачаар илүү сайн ажилладаг.
Мэдээж Машин сургалтаа бодвол хамаагүй их өгөгдөл, илүү олон давхарга, их хэмжээний тооцоолол хийдгээрээ өртөг өндөртэй.
Important history
Олон ололт, дэвшил, нээлтүүдээс хамгийн чухал гэж бодсон (миний хувьд) түүхэн үйл явдлуудыг энд орууллаа.
Өвөл айсуй?
Өнөөдрийг хүртэл 2 ч удаа AI Winter буюу өвөл болсон байдаг. Хэтэрхий том амлалт, санаанд хүрэхгүй үр дүн гэх мэтээс болж бараг л зогсонги байдалд орж байсан байна. Одоо Гүн сургалтын ачаар дахиад од болоод байгаа Хиймэл оюуны салбарт удахгүй өвөл болох юм биш биз?
Personal dilemma
Skynet is loading… 100 эсвэл ??? жилийн дараа гэхэд Artificial Super Intelligence (ASI) бидэнтэй зэрэгцэн орших болно гэдэгт би итгэдэг.
- Тэр үед “тэд нар” хүн төрөлхтөнг устгах уу?
- Устгах гэхээсээ илүүтэйгээр хүмүүс “тэнэг” учраас өөрөө өөрсдийгөө устгахаас сэргийлж амьтны хүрээлэн шиг “хүний хүрээлэн” гэж үүсгэх юм болов уу?
- Аль эсвэл бид нар хувьсан өөрчлөгдөж хагас хүн/хагас робот болох уу? (cyborg)
Хамгийн магадлал өндөртэй нь 3 байх. Гар утас, интернет нь бидний салшгүй хэрэглээ болсон байгаа нь бэлтгэл ажил аль хэдийн болчихсон мэт. Бас дээрээс нь Elon Musk-ийн Neuralink — хүний тархийг холбох туршилт амжилттай явж байгаа шүү дээ. (Deus Ex)
За тэгээд энэ хүрээд өнөөдөртөө өндөрлөе. Энэ бол ердөө эхлэл байлаа. Үргэлжлэл бий.
References :
- Хиймэл оюуны түүхэн хөгжил
- Machine Learning гэж юу вэ?
- Deep Learning гэж юу вэ?
- And various other sources from Google Oppa
