[AI 1]: მაინც რას მოიცავს ხელოვნური ინტელექტი და როგორ მუშაობს ის?
ხელოვნურ ინტელექტს ბევრი მხოლოდ ფილმებიდან იცნობს. იცოდი, რომ ის უკვე შენი ყოველდღიურობის ნაწილადაა ქცეული?
--
მათემატიკოსი ალან ტურინგი ცნობილია, როგორც კაცი, რომელმაც ნაცისტების დაშიფვრის მანქანა ენიგმა გატეხა და მეორე მსოფლიო ომის კურსი რადიკალურად შეცვალა. მისი მეორე ნიშანდობლივი მიღწევა ერთი მარტივი კითხვის დასმა იყო, რომლისთვის დადებითი პასუხის გაცემაც ხელოვნური ინტელექტის მთავარი ამოცანაა:
“შეუძლიათ მანქანებს ისეთი პროცესების წარმოება, რომლებიც შეგვიძლია განვმარტოთ, როგორც ფიქრი, მაგრამ რომელიც განსხვავებული იქნება იმისგან, რასაც ადამიანი აკეთებს?”
ისევე, როგორც ტურინგს, დღევანდელ მეცნიერებსაც სჯერათ, რომ ეს ნამდვილად შესაძლებელია. AI სწორედ ამის მცდელობაა:
ხელოვნური ინტელექტი (AI) კომპიუტერული მეცნიერებების ფართო განშტოებაა და ფოკუსირებულია ისეთი დავალებების შემსრულებელი გონიერი მანქანების შექმნაზე, რომლებსაც ადამიანური ინტელექტი სჭირდება.
ეს განმარტება ჩვენთვისაა, მარტივად რომ წარმოვიდგინოთ, რა მოთხოვნებს უყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს. სინამდვილეში, არ არსებობს AI-ს ზუსტი განმარტება (რაც ნებისმიერი მეცნიერისთვის ერთი ტრაგედიაა). ზემოთ მოცემულ ტექსტში არცერთი პუნქტი არ აქცევს ჩარჩოში იმ ამოცანებს, რომელთა შესრულებაც AI-ს უნდა ვთხოვოთ და არც ისაა ახსნილი, მაინც რას ნიშნავს ან რას მოიცავს ადამიანური ინტელექტი.
მიუხედავად ამისა, ტერმინი ხელოვნური ინტელექტი ყველასთვის ცნობილია და, მეტიც, ის უკვე ფართოდაა დანერგილი ჩვენს ყოველდღიურობაში. შენ შეიძლება ვერც კი ამჩნევდე მას, მაგრამ ის ყველგანაა. შენი ინტერაქცია ელექტრონულ სისტემებთან, პირდაპირ თუ ირიბად, AI-ს გავლით ხორციელდება.
ჩეთბოტები, გუგლის საძიებო სისტემა, ხმოვანი ასისტენტები, ამინდის პროგნოზი — ეს ყველაფერი მცირე ჩამონათვალია იმ პროცესებისა, რომლებსაც ხელოვნური ინტელექტი აწარმოებს. ალბათ შეგიმჩნევია, როგორი სიზუსტით გიჩვენებენ გუგლი, ფეისბუქი და იუთუბი რეკლამებს. ჰო, ეგეც AI-ს დამსახურებაა.
როგორ მუშაობს ხელოვნური ინტელექტი
ხელოვნური ინტელექტი, უმეტესწილად, მანქანური სწავლებითა (Machine Learning) და სიღრმისეული სწავლითაა (Deep Learning) შესაძლებელი. ამ სამი განშტოების ერთმანეთისგან გარჩევა, ცოტა არ იყოს, რთულია, მაგრამ მოდი, მაინც ვცადოთ:
- AI, მემგონი, უკვე დავადგინეთ, რაც არის;
- მანქანური სწავლების მექანიზმი AI-ს კომპიუტერულ მონაცემებს აწვდის და სტატისტიკური ანალიზის ტექნიკების მეშვეობით ეხმარება მას “ისწავლოს”, როგორ გაუმჯობესდეს კონკრეტული ამოცანების შესრულებაში. სწორედ ამ უმნიშვნელოვანესი დეტალის წყალობითაა შესაძლებელი ხელოვნური ინტელექტის “გაწვრთნა” ისე, რომ ძალიან დეტალურადაც არ დავაპროგრამოთ.
- სიღრმისეული სწავლა მანქანური სწავლების განშტოებას წარმოადგენს. ის მიღებულ მონაცემებს (input) ნეირონული აგებულების ქსელში ატარებს. ეს ქსელი რამდენიმე დაფარული შრისგან შედგება და ადამიანის ტვინის ნეირონული მოდელიდანაა გადმოღებული. ასეთი აგებულება მანქანას შესაძლებლობას აძლევს სიღრმისეულად შეისწავლოს საკითხი, დააკავშიროს ერთმანეთთან მოცემული ინფორმაცია, შეადაროს სხვადასხვა ვარიანტები ერთმანეთს და ყველაზე მისაღები დასკვნა გამოიტანოს.
ამ ორი ძირითადი განშტოების გარდა, AI მოიცავს ისეთ მეცნიერებებსაც, როგორიცაა:
- ნეირონული ქსელები, რასაც სიღრმისეული სწავლა იყენებს ზემოთ აღწერილი პროცესებისთვის;
- კოგნიტური პროგრამირება, რომელიც ორიენტირებულია ადამიანების მსგავსი ურთიერთობების სწავლებაზე მანქანებისთვის. ეს მოიცავს ლაპარაკის ინტერპრეტაციას და მასზე რეაგირებას, ემოციების აღქმას და ა.შ.;
- კომპიუტერული ხედვა იყენებს პატერნების აღქმასა და სიღრმისეულ სწავლებას სურათებისა და ვიდეოების შინაარსის გასაგებად. ამ გზით მანქანები შეძლებენ მათ ირგვლივ მიმდინარე პროცესებზე რელაურ დროში დაკვირვებას;
- ბუნებრივი ენის პროცესირება უფრო კონკრეტულად და დეტალურად შეისწავლის ადამიანურ ენას და მასზე რეაგირებას, ვიდრე ეს კოგნიტურ პროგრამირებაში გვხვდება.
როგორც ხედავთ, თითოეული ქვე-განშტოება მჭიდროდაა ერთმანეთთან დაკავშირებული და სწორედ მათი ერთობლიობა გვაძლევს ისეთ ხელოვნურ ინტელექტს, როგორსაც დღეს ვიცნობთ. ამ ყველაფრის უკან ათწლეულების კვლევა დგას. მართალია, ფილმ Westworld-ში წარმოდგენილი რობოტები ჯერ კიდევ შორსაა ჩვენი რეალობიდან, მაგრამ მაინც საკმაოდ დამაფიქრებელია ის ფაქტი, რომ ხელოვნური ინტელექტი სულ რაღაც რამდენიმე წელია, რაც ჩვენი ყოველდღიურობის განუყოფელ ნაწილადაა ქცეული.
ხელოვნური ინტელექტის ტიპები
ხელოვნური ინტელექტი ორ ძირითად ტიპად იყოფა:
- ვიწრო AI ასევე ცნობილია, როგორც სუსტი AI, თუმცა მასში სუსტი არაფერია. ასეთი ტიპის ხელოვნური ინტელექტი დაპროგრამირებულია ერთი ამოცანის უმაღლეს ხარისხში ამოხსნაზე. ჩვენი ზემოთ მოყვანილი მაგალითები სწორედ ამ AI-ს წყალობითაა შესაძლებელი და, ნუ, პრინციპში ყველაფერი, რაც დღეს ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია, სუსტი AI-ს მაგალითია.
- ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი (AGI), ასევე ცნობილი, როგორც ძლიერი AI, აზროვნების ფართო სპექტრს მოიცავს და მას შეუძლია ადამიანის მსჯელობის მოდელი გაიმეოროს. AGI დამოუკიდებლად სწავლასა და გარემოსთან ადაპტაციას შეძლებს, რაც, ჯერჯერობით, პრაქტიკაში არ გვხვდება.
- ხელოვნური სუპერინტელექტი (ASI) აი, ის რობოტებია, ფილმებში რომ გვიპყრობენ ხოლმე. ეს ისეთ ხელოვნურ ინტელექტს გულისხმობს, რომელიც არა მხოლოდ ჩვენსავით აზროვნებას და ჩვენი ემოციების აღქმას შეძლებს, არამედ საკუთარი შეგრძნებები, შეხედულებები და საჭიროებები ექნება. თქმაც არ უნდა, რომ ხელოვნური სუპერინტელექტი ჩვენზე ბევრად შეძლებული და განვითარებული იქნება.
მოდი, ხელოვნურ სუპერინტელექტს ცოტახნით შევეშვათ და სუსტ და ძლიერ AI-ს შორის განსხვავება კიდევ ერთხელ გავიაროთ: აქ მთავარი ის კი არაა, რომ ერთს მეორეზე უკეთ შეუძლია დავალების ამოხსნა. მთავარი ისაა, რომ სუსტ AI-ს მხოლოდ კონკრეტული, ძალიან სპეციფიკური ამოცანების შესრულება შეუძლია, ძლიერს კი ბევრად უფრო ფართო ასპარეზი ექნება. მარტივად რომ ვთქვათ, სამედიცინო ინდუსტრიაში დანერგილ ხელოვნურ ინტელექტს ვერც ერთი ადამიანი შეედრება ანალიზების ზუსტად ჩატარებაში, მაგრამ მას კალათბურთის ისტორიის შესახებ რომ ჰკითხო რაიმე, ვერაფრის დიდებით სწორ პასუხს ვერ გაგცემს.
AI და რობოტიკა
ჩვენს წარმოდგენაში AI და რობოტიკა შეიძლება ერთმანეთთან საკმაოდ ახლოს იდგეს (ისევ და ისევ ფილმებისგან შთაგონებული სცენარების წყალობით), მაგრამ სინამდვილეში ისინი დამოუკიდებელი დისციპლინებია. საძიებო სისტემებს, ხმოვან ასისტენტებსა და რეკლამების დამახარისხებელ პროგრამებს “სხეული” ნაკლებად სჭირდებათ. რობოტების დიდი ნაწილი ინტელექტს საერთოდ არ საჭიროებს და კონკრეტულ მონოტონურ დავალებებს ასრულებს. მიუხედავად ამისა, AI-ს განვითარებაში რობოტები, დროთა განმავლობაში, უფრო და უფრო მნიშვნელოვან ადგილს დაიკავებს. როგორც ვასანტ ჰონავარი, შტატ პენის უნივერსიტეტის ხელოვნური ინტელექტის კვლევის ლაბორატორიის პროფესორი და დირექტორი, აღნიშნავს:
“ლოგიკური არგუმენტია, რომ ზოგადი ინტელექტის მისაღწევად რობოტები რაღაც დოზით დაგჭირდება, რადგან სამყაროსთან ინტერაქცია, რაღაც დოზით, ინტელექტის მნიშვნელოვანი ნაწილია. იმისათვის, რომ გაიგო, რას ნიშნავს ბურთის სროლა, ბურთის სროლა უნდა შეგეძლოს.”
სად ვიჭედებით
AI-ს შესაძლებლობები ყოველდღიურად იზრდება და ამას ჩვენს პლატფორმაზე მოზღვავებული ყოველკვირეული სიახლეებიც მალე დაამტკიცებს. მიუხედავად ამ შესანიშნავი წინსვლებისა, ჯერ კიდევ არსებობს აქამდე გადაუჭრელი დაბრკოლებები: ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი (AGI) და კრეატიულობა.
ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი
ზოგადი ინტელექტი ადამიანური ტვინის ისეთი უნარია, რომლის მიმიკრიაც ხელოვნურს აქმდე არ გამოსვლია — ყოველ შემთხვევაში, სრულყოფილად მაინც. AI ახალ სფეროებში უფრო და უფრო მჭიდროდ ინერგება და მას მართლაც შეუძლია ისეთი დავალებების შესრულება, რომლებიც ადამიანისთვის, უბრალოდ, წარმოუდგენელია. ამის კარგი მაგალითია ნებისმიერი განვითარებული კომპანიის მიერ მომხმარებელთა ზღვა მონაცემების ანალიზი და ამ ანალიზიდან გამოტანილი დასკვნების შესაბამისად უზუსტესი თარგეთირება. მიუხედავად ამისა, ის ჯერ კიდევ ძააალიან შორსაა ადამიანივით კომპლექსურად აზროვნებისგან.
კრეატიულობა
მეორე დაბრკოლება ხელოვნური ინტელექტისთვის კრეატიულობის მოთხოვნაა. ჩემი აზრით, ეს პრობლემა ისევ და ისევ ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის არარსებობას უკავშირდება, თუმცა ჩემთვის ეს ამაზე უფრო რთულად გადასაჭრელია. საბოლოო ჯამში, ადამიანის მთავარ უპირატესობას წარმოადგენს მისი უნარი ერთმანეთთან დააკავშიროს ორი რადიკალურად დამოუკიდებელი საკითხი და მათზე დაყრდნობით შექმნას რაღაც ისეთი, რაც არც ერთს ჰგავს მაინცდამაინც და არც მეორეს.
ხელოვნურ ინტელექტს ჯერ კიდევ ბევრი უკლია იქამდე, სანამ ამ უპირატესობებს წაგვართმევს და სასოწარკვეთილებაში ჩაგვაგდებს იმაზე ფიქრით, საერთოდ რაღაში ვართ მაშინ საჭირო. მანამდე კი, შეგვიძლია გავერთოთ მოლაპარაკე ავატარების კეთებით და “სირისთვის” ისეთი კითხვების დასმით, რომელზე ლოგიკური პასუხიც მას ჯერ არ გააჩნია.
ბიბლიოგრაფია:
- www.builtin.com, What is Artificial Intelligence?;
- www.science.howstuffworks.com, Patrick J. Kiger, How Artificial Intelligence Is Totally Changing Everything;
- www.wired.com, Tom Simonite, The Wired Guide To Artificial Intelligence.
