Ավտոմատացման գաղտնիքը
Ֆլեյտահարը (The Flute Player)
1737 թվականին՝ արդյունաբերական հեղափոխության շեմին, ֆրանսիացի հանճարեղ մեխանիկ Jacques de Vaucanson-ն ավարտեց իր գլուխգործոցը՝ մի արձան, որը կարող էր ֆլեյտայով երաժշտություն ստանալ այնպես, ինչպես իրական մարդը։ Ֆլեյտան պահելով շուրթերին՝ մարդաչափ արձանը փչում էր գործիքը իր մեխանիկական թոքերով և նոտաներ ստանում։ Շարժելով շրթունքները, հարմարեցնելով փչելու ուժգնությունը և մատները ճշգրտորեն անցկացնելով անցքերի վրայով՝ արձանը կարողանում էր նոտաների այնպիսի հաջորդականություն ստանալ, որով կազմվում էր ամբողջական և անսխալ երաժշտություն։ Չգոհանալով նրանից, որ արձանը միայն մի մեղեդի է նվագում՝ Vaucanson֊ը արձանին օժտեց տասներկու տարբեր մեղեդիներ նվագելու կարողությամբ։
Հասարակությունը նախկինում ևս տեսել էր ֆլեյտահարի նման սարքեր, բայց այս մեկը յուրահատուկ էր։ Նրանք ծանոթ էին ավտոմատացված սարքերին և հիանում էին դրանցով։ Նման սարքավորումների գործարկումը դարձավ նախասիրություն Եվրոպայի հարուստ էլիտայի շրջանում։ Մի կարճ ժամանակ Vaucanson֊ը գանձում էր շաբաթական աշխատավարձին համարժեք գումար իր փոքրիկ լսարանի յուրաքանչյուր անդամի համար, որպեսզի գան և տեսնեն իր տարօրինակ սարքը։ Այդ ժամանակ սարքի բնական շարժուձևը և վարքագծի բարդությունը մարդականց պարզապես անծանոթ էր։ Ի վերջո, Vaucanson-ը ֆլեյտահարին և իր մի քանի այլ ավտոմատացված սարքեր ցուցադրեց նաև եվրոպական երկրներում։ Բայց ինչպե՞ս էր այն աշխատում, մի՞թե սև մոգություն էր։ Մեկ տասնամյակ առաջ եկեղեցու սպասավորներից մեկը կարգադրել էր վերացնել Vaucanson-ի արհեստանոցներից մեկը, քանի որ նա այն պղծություն էր համարել։ Ուստի, Vaucanson֊ը վստահ էր, որ պետք է խուսափել ցանկացած քայլից, որը կարող էր որպես մոգություն դիտարկվել։ ֆլեյտահարից ընդամենը մի քանի տարի առաջ ավտոմատացված մի սարք, որ կարողանում էր կլավեսին նվագել, հմայել էր Ֆրանսիայի արքա Լյուդովիկոս 15-րդին։
Արքան համառորեն ցանկանում էր իմանալ, թե ինչպես է աշխատում այդ սարքը և ի վերջո պարզեց, որ դա ընդամենը խամաճիկ էր, իսկ ներսում՝ հինգամյա մի աղջիկ։ Սակայն Vaucanson֊ը, տեղյակ լինելով այս խաբեության մասին, իր լսարանին սիրով ցույց էր տալիս ֆլեյտահարի ներքին մեխանիզմը։ Այն շարժվում էր շատ ճկուն ու բնական, չնայած, ինչպես Vaucanson-ը նրանց ցույց տվեց, սարքը պարզապես հետևում էր իր մեխանիկական «աղիներում» կոդավորված հրահանգների հաջորդականությանը։ Իր գյուտի հետագա օրինականցման համար Vaucanson֊ը ավտոմատացված սարքը, «Mechanism of the Automaton Flute Player»-ով վերնագրված դիսերտացիայի հետ միասին ներկայացրեց Ֆրանսիայի գիտությունների ակադեմիա։ Իր դիսերտացիայում Vaucanson-ը ճշգրտորեն ներկայացրել էր, թե ինչպես է աշխատում իր ֆանտաստիկ սարքը։ Արձանը կառուցված էր փայտից և ստվարաթղթից, ներկված էր այնպես, որ մարմարի տեսք ունենա, մատների ծայրերին կաշի էր՝ ֆլեյտայի անցքերը ամուր սեղմելու համար։ Սարքի մեխանիկական շարժիչները երկու պտտվող սռնիներն էին։ Արձանի շունչը ստանալու համար սռնիներից մեկը՝ ծնկաձև լիսեռը փչում էր երեք անգամ՝ ստեղծելով օդի հոսքեր երեք տարբեր ճնշումներով՝ ցածր, միջին և բարձր։ Այս երեք հոսքերը միավորվում էին մեկ արհեստական շնչափողի մեջ, որը արձանի շուրթերը սնուցում էր օդով։ Սարքի մյուս սռնին դանդաղ պտտում էր փոքրիկ գամերով ծածկված թմբուկը։ Երբ թմբուկը պտտվում էր, այս գամերը սեղմում էին տասնհինգ զսպանակներով լծակները։
Շղթաների և մալուխների միջոցով լծակները սարքի տարբեր մասերը շարժման մեջ էին դնում։ Լծակների մի մասը վերահսկում էր մատների և շրթունքների շարժումը։ Մնացած լծակները որոշում էին, թե ճնշման երեք տիրույթներից, որը պետք է օգտագործվեր ֆլեյտան փչելու համար և սարքի լեզուն ինչպիսի դիրք պետք է ընդուներ, որպեսզի փոխեր օդի հոսքը։ Տեղադրելով գամերը պտտվող թմբուկի ճիշտ տեղում՝ Vaucanson֊ը կարող էր ծրագրավորել արձանին այնպես, որ վերջինս նվագեր, ըստ էության ցանկացած երաժշտություն։ Դա ավելին էր, քան հսկայամարմին, թերևս լավ զարգացած երաժշտական արկղը։ Նրա դիսերտացիան դրական արձագանք ստացավ ակադեմիայի կողմից։
Vaucanson-ի գլուխգործոցը մեկն էր այն բազմաթիվ ավտոմատացված սարքերից, որոնք մշակել էին այդ դարի գյուտարարները մի քանի տասնամյակի ընթացքում։ Ավտոմատացված սարքը լայն տարածում ստացավ հենց այն պատճառով, որ այն ամբողջովին ինքնավար էր և փորձում էր կրկնօրինակել մարդկային բանականությանը։ ֆլեյտահարը և իր նման մյուսները` արհեստական բանականությամբ ազդարարում էին արդյունաբերական հեղափոխությունը։ Քանի որ այս հեղափոխությունը հնարավոր դարձնող նյութերը և հայտնագործությունները տասնամյակների ընթացքում դարձան հասանելի, ժամանակի տեխնոլոգները և հոբբիստները օգտագործեցին դրանք իրենց մարդկային յուրօրինակ որոնումներում՝ նպատակ ունենալով վերարտադրել մեր մարմինները և մտքերը։
Այսօրվա ավտոմատացված սարքերը
Այսօրվա ինքնավար մեքենաները անվերջ սլանում են Silicon Valley-ի քաղաքներում։
Միաժամանակ, ի լրումն այս շրջադարձային առաջխաղացումների՝ արհեստական բանականությունը զարգանում է այնպիսի թափով, որ զարմացնում է անգամ ոլորտի մասնագետներին։ Վերջին պնդումը բնավ չափազանցված չէ։ Այն թիմը, որը ստեղծել էր Watson֊ին Jeopardy խաղալու համար, ասել էր, որ պարզապես անհնար է ստեղծել մի ծրագիր, որը կկարողանար հաղթել աշխարհի լավագույն խաղացողներին, մինչդեռ հենց իրենք ձեռնարկեցին այն ծրագիրը, որը հենց այդպես էլ արեց։ Շատ մասնագետներ կարծում էին, որ ևս մեկ տասնամյակ կպահանջվի ստեղծելու այնպիսի համակարգչային ծրագիր, որը կկարողանա մրցունակ կերպով խաղալ Go խաղը։ Սակայն, AlphaGo-ն նրանց հակառակը ապացուցեց։ AlphaGo ծրագրին ընդամենը մի քանի ամսում վարժեցրել էին հաղթել աշխարհի առաջատար չեմպիոնին։
Շուրջ քսան ամսում AlphaGo ստեղծողները մշակեցին ծրագրի մեկ այլ տարբերակ, որն ընդամենը երեք օրում յուրացրեց խաղի մասին կուտակված հազարավոր տարիների գիտելիքը։ AlphaGo-ի այս տարբերակը հաղթեց նախորրդին 100 խաղից 100-ում՝ համակարգչային հզորության մեկ տասներորդ մասով։ Սա մասամբ արհեստական նեյրոնային ցանցում առաջխաղացման, AlphaGo-ի վրա աշխատող տեխնոլոգիաների և վերջին տասնամյակի խորը հետազոտությունների շնորհիվ էր։ Այս ցանցերը միայն խաղեր չեն խաղում, նրանք ունակ են ճանաչել նկարներում առկա պատկերները և բանավոր խոսքը` մրցակցելով մարդկային կարողությունների հետ։ Քանի որ նման առաջխաղացումները շարունակում են մեծ տպավորություն թողնել, նրանք ինքնըստինքյան առաջացնում են մեր հետաքրքրությունը, թե ինչպես են նրանք աշխատում։ Այնպես, ինչպես 18-րդ դարի եվրոպացիներն էին տարակուսում ֆլեյտահարի և մյուս ավտոմատացված սարքերի աշխատանքից, այս հարցը մնում է անպատասխան, և այսօր էլ այն հեշտ չէ լուծել, երբ խոսում ենք ժամանակի նոր ավտոմատացված սարքերի մասին։ Բարեբախտաբար, ինչպես Vaucanson-ն էր դիսերտացիա ներկայացրել Ֆրանսիայի գիտությունների ակադեմիային, այնպես էլ վերջին առաջխաղացումների հեղինակները վավերագրել են ճշգրիտ մանրամասներով՝ ինչպես ստեղծել համակարգչային խելացի ծրագրեր։ Այդ մանրամասները տարածվել են ողջ աշխարհով՝ բացատրելու, թե ինչպես են խելացի սարքերը մտածում։ Ի տարբերություն այն խաբկանք սարքի, որի ներսում աղջնակ էր թաքնված, կան շատ հայտնագործություններ, որոնք իսկապես գիտական մեծ հաջողություններ են։ Չնայած նրանք կարող են հրաշքներ թվալ, ակադեմիական լայն շրջանակները մանրակրկիտ զննել են, այնպես ինչպես Ֆրանսիայի գիտությունների ակադեմիան ֆլեյտահարին։ Ինչպես ֆլեյտահարը, այնպես էլ AlphaGo-ն ևս ավտոմատացված սարք է։ Վերջինս ինքնավար մեխանիզմ է, որը գործում է ինքնուրույն, հաճախ ինչպես մարդը կամ կենդանին՝ ստեղծելով տպավորություն, իբրև թե մտածում է։ Սակայն, համաձայն սահմանման՝ ավտոմատացված սարքերը հետևում են ծրագրերի, որոնք նախօրոք մշակված հրահանգների հաջորդականություն են, ճիշտ այնպիսին, ինչպիսին Vaucanson-ն էր ստեղծել ֆլեյտահարի համար։
Վերջին մի քանի տասնամյակների ընթացքում տեխնոլոգները այդքան էլ չեն փոխվել, նրանք շարունակում են մշակել և ծրագրավորել մարդկային մարմինն ու միտքը կրկօրինակող սարքեր։ Երբեմն էլ, նրանք մինչև անգամ կեղծ սարքեր են ստեղծում։ Միակ տարբերությունն այն է, որ այժմ իրենց գործիքակազմը արդիականացրել են 21-րդ դարի լծակներով (levers), շարժակներով(gears) և շարժիչներով (engines)՝ ասել է, թե համակարգիչներով և ծրագրակազմով, որով էլ հենց այս սարքերը աշխատում են։
Ճոճանակի տատանումը (The swing of a pendulum)
18-րդ դարի ավտոմատացված սարքերն իրենց ծրագրերը աշխատեցնելու համար երբեմն օգտագործում էին ժամանակի ճշգրիտ տեխնոլոգիաների գլուխգործոցը՝ մեխանիկական ժամացույցի մեխանիզմը։
Այն լիցքավորվում էր մեխանիկական էներգիայով՝ մեծ քաշ բարձրացնելով կամ լարած զսպանակը բանալիով պտտելով։ Այս մեխանիզմը հաճախ ստեղծվում էր ժամագործների կողմից և սարքերի տեխնոլոգիական նախնիները ժամացույցներն էին, որոնք վարպետորեն աշխատում էին մեխանիկական հաջորդականությամբ յուրաքանչյուր ժամը ազդարարելու համար։ Ժամացույցները ցույց էին տալիս ժամը և աշխատում հմտորեն` օգտվելով այն պոտենցիալ էներգիայից, որ կուտակվում էր իրենց մեջ մինչև գործարկվելը։ Ժամացույցի մեխանիզմը թույլ էր տալիս քայլ առ քայլ իրականացնել գործառույթները՝ խնայողաբար սպառելով կուտակված էներգիան։ Մեխանիկական ժամացույցները ցույց են տալիս ժամը ճոճանակի տատանման միջոցով։ Ճոճանակը ճոճվում է այնպիսի կանոնավոր հաճախականությամբ, որ դարձել էր ժամանակի չափման լավագույն մեթոդը՝ մինչև 1930-ականները։ Յուրաքանչյուր տատանումի հետ սողնակների և շարժակների մի շարք գրանցում է անցումը հերթական ժամին՝ ծախսելով կուտակած էներգիայից մի փոքր, որպեսզի ժամացույցը կարողանա գործարկվել, իսկ ճոճանակին փոքրիկ խթան տա՝ տատանումը շարունակելու համար։ Այնուհետև գործընթացն ինքնուրույն կրկնվում է։ Ձեռքի մեխանիկական ժամացույցը աշխատում է նման սկզբունքով։ Նրբորեն ոլորված զսպանակը ետ ու առաջ է պտտում շրջանաձև սկավառակը իր կենտրոնի շուրջ։
Սկավառակի յուրաքանչյուր շրջադարձի հետ ատամնանիվը շարժում է մեկ կամ միաժամանակ երկու ատամ, որպեսզի ժամանցույցի մեխանիզմի մնացյալ մասը կատարի իր հետաքրքիր աշխատանքը։ Առաջին հայացքից սա այն նույն մեխանիզմն է, որը թույլ է տալիս էլեկտրոնային համակարգիչներին կիրառել իրենց ծրագրերը։ Համակարգիչը օգտագործում է սողնակների և ատամնանիվների սկզբունքը, սակայն ժամացույցի ճոճանակի դանդաղ տատանման փոխարեն այն օգտագործում է էլեկտրոնների տատանումը, որոնք անձայն սլանում են միացման մի մասից մյուսը, ապա վերադառնում հետ։ Երբ էլեկտրոնները իրենց նպատակետի առավելագույնը կես ճանապարհին են, նրանք պահպանում են իրենց շարժիչ ուժը՝ հոսելով միացման մյուս մասով։ Վերջինս կարող է լինել ոլորված հաղորդալար, օրինակ՝ էլեկտրամագնիս, կամ նույնիսկ կարող է լինել բյուրեղային կամերտոն (լաբարատորիայում մշակված և ճշգրտորեն կտրված բյուրեղից), որի յուրաքանչյուր վայրկյանում կատարած միլիոնավոր տատանումները միացմանը հնարավորություն են տալիս ունենալ զարմանալիորեն ճշգրիտ հնչող հաճախականություն։
Այս բյուրեղապակյա տատանիչները փոխարինեցին ֆիզիկական ճոճանակներին, քանի որ արագ էին (յուրաքանչյուր մեկ վայրկյանում մի քանի միլիոն տատանում) և կայուն՝ դիմացկուն արտաքին ազդեցությունների նկատմամբ, ինչպիսիք են երկրաշարժերը, ջերմաստիճանի փոփոխությունները, ինքնաթիռների և սուզանավերի արագությունը: Ամեն անգամ, երբ էլեկտրոնները տատանվում են միացման մի մասից մյուսը, էլեկտրոնային սողնակները, որոնք համապատասխանում են մեխանիկական ժամացույցի ֆիզիկական սողնակներին, գրանցում են անցումը հերթական ժամին, որում արդեն պետք է իրականացնել ծրագրի մեկ այլ հրահանգ։ Այնուհետև հրահանգների հաշվիչ մեքենան շարժվում է առաջ, իսկ ժամացույցի մեքենան սպասում է էլեկտրոնների վերադարձին (կամ նոր էլեկտրոնների տեղակայմանը) ու գործընթացը նորից կրկնվում է։ Հասկանալով, թե ինչից են կազմված ավտոմատացված սարքերը՝ հնարավոր է ենթադրել, թե ինչպես են նրանք կամ նրանց նման այլ ժամանակակից սարքերն աշխատում։ Օրինակ՝ տեղյակ լինելով Vaucanson-ի «ֆլեյտահարի» աշխատանքին՝ կարելի է խելամիտ ենթադրություններ անել, թե ինչպես էր աշխատում նրա հայտնի «Մարսողություն կատարող բադը» (Digesting Duck)։ Վերջինս ավտոմատացված սարք էր, որ կարող էր թևերը թափահարել, կռնչալ, ուտել, մարսել և փաստացիորեն՝ արտազատել մարսողության արգասիքները։
Vaucanson-ի սարքերը չէին կարողանում արձագանքել շրջակա միջավայրին։ Նրա օրոք ավտոմատացված սարքերը հետևում էին նախօրոք սահմանված պարզագույն քայլերի հաջորդականությանը։ Մեր ժամանակակից ավտոմատացված սարքերը կարող են արձագանքել փոփոխվող միջավայրին, քանի որ նրանք ունեն ընկալելու ունակություն։ Նրանք արձագանքում են ոչ միայն, երբ սեղմվում է ստեղնաշարի որևէ ստեղնը, այլ նաև երբ տեսնում են մեքենաներ, հետիոտներ մարդաշատ վայրերում կամ թաքնված բանալի բառեր Jeopardy-ի հարցերում։ Այսօրվա ավտոմատացված սարքերն անում են այդ ամենն այնպես, որ Vaucanson֊ը և նրա ժամանակակիցները պարզապես ապշահար կլինեին։
Ի վերջո պետք է նաև հասկանալ, թե ինչ է արհեստական բանականությունը և մեքենայական ուսուցումը։
Արհեստական բանականությունն ուսումնասիրության լայն ոլորտ է, որի նպատակն է տալ համակարգիչներին բանական գործողություններ կատարելու հնարավորություն։ Արհեստական բանականությունը չի խոստանում, որ համակարգիչները կանեն ամեն ինչ այնպես, ինչպես մարդիկ են անում, հակառակը՝ նրանք հաճախ գործում են մարդկանցից տարբերվող կերպով։ Արհեստական բանականությունը պարզապես անդրադառնում է նրան, թե ինչպես համակարգիչները կարող են խելացի աշխատել անգամ շատ նեղ ասպարեզում, օրինակ՝ լաբիրինթոսում ճանապարհ գտնելիս։ Մեքենայական ուսուցման նպատակը սարքերին հնարավորություն տալն է խելացի քայլեր կատարելու։ Թե՛ արհեստական բանականությունը, թե՛ մեքենայական ուսուցումը չեն կարող ամեն ինչ ինքնուրույն անել։ Երբեմն ալգորիթմների կարիք է լինում, որոնք պարտադրում են բանական լուծումներ՝ առանց օգտագործելու որևէ տվյալ։ Երբեմն էլ կարիք է լինում մշակել ալգորիթմներ, որոնք կարող են սովորել միլիարդավոր տվյալներից, բայց միևնույն է լինել անօգուտ, մինչև իրենց համար լուծումներ չսահմանենք։ Գործը գլուխ բերելու համար հաճախ մենք պետք է միավորենք այդ երկու տեսակի ալգորիթմները։
Նյութի սկզբնաղբյուրը` “How Smart Machines Think”
Code Republic-ը ծրագրավորման գիտահետազոտական կենտրոն է, որն ունի նաև ուսումնական բաժին։ Ուսումնական բաժնում խմբավորում ենք խորացված ծրագրավորումը մաթեմատիկայի, ֆիզիկայի և ինժեներության հետ։
Մենք ջանք ու ժամանակ չենք խնայում և ստեղծում ենք այնպիսի որակյալ նյութեր, որոնք ցույց են տալիս ծրագրավորման իրական կողմը` արվեստը: Առայժմ դա ստացվում է, իսկ պատճառը պարզ է.
մենք սիրում ենք այն, ինչ անում ենք։
Ձգտում ենք ունենալ ծրագրավորման, մաթեմատիկայի, ֆիզիկայի և ինժեներության խորացված լավագույն դասընթացները և վարձավճարը սահմանել ամսական հնարավոր նվազագույնը` 42 000 դրամ։ Խոստանում ենք երբեք չթանկացնել, իսկ շատ ու շատ անվճար դասընթացներ էլ տեղադրել YouTube-յան մեր ալիքում, այստեղ՝
Բոլոր ցանկացողները կարող են ստեղծել և տեղադրել նոր դասընթացներ, կամ, ինչու ոչ, գրել հայալեզու հոդվածներ Medium-ում։ Համագործակցության համար գրեք մեզ contact@coderepublic.am հասցեով։ Եվ, իհարկե, հետևեք մեզ այլ սոց. ցանցերում. Facebook, Instagram, Telegram, և որ ավելի կարևոր է՝ LinkedIn, տեղադրում ենք միայն օգտակար նյութեր։
Ջանք ու եռանդ չենք խնայում լուծելու երկրում գլխավոր խնդիրներից մեկը՝ որակյալ ծրագրավորող-ինժեներների կրթումը։ Ժամանակատար է, դժվար է, բայց կանգ չենք առնում։
Ընտրել ենք բա՛րդ ճանապարհը
