სტატიის შინაარსი
რა მოხდა 2022 წლის 30 ნოემბერს? თამამად შეიძლება ითქვას რომ ეს დღე კაცობრიობის ისტორიაში ახალი ფურცლის დაწყების თარიღად ჩაიწერება. ყველანი, ახალი ბორბლის გამოგონების მომსწრენი გავხდით რაც ჩვენ ცხოვრებას ახალ საფეხურზე აიყვანს. დიადი სიახლეების და გარდაქმნების ეპოქა უკვე დაიწყო და ამის უარყოფა შეუძლებელია!
რა არის ხელოვნური ინტელექტი (AI)
ხელოვნური ინტელექტი (AI - Artificial Intelligence) ეს არის კომპიუტერული მეცნიერების დარგი რომელიც მუშაობს ჭკვიანი სისტემების, მექანიზმებისა და ალგორითმების ე.წ. სოფტის შექმნაზე რომლებიც ასრულებენ იმ სამუშაოს რასაც ადამიანები.
ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დასწავლა, ადაპტირება ახალ ინფორმაციასთან და რთული სააზროვნო დავალებების შესრულება ისე რომ არ ან მინიმალურ დონეზე საჭიროებს ადამიანური რესურსის გამოყენებას.
-
AI-ს მოკლე ისტორია
DALL·E 3-ის მიერ გენერირებული ფოტო
ჯერ კიდევ ბერძნულ მითოლოგიაში, ცეცხლისა და მჭედლობის ღმერთმა ჰეფესტოსმა რომელიც დიდი ინოვატორობით გამოირჩეოდა, შექმნა ოქროს მოსამსახურეები, რომლებიც როგორც მითი იუწყება აზროვნებდნენ და ცოცხალ ადამიანებს გავდნენ. ჰეფესტოსმა თავისი ქმნილებები მშობლებს, ზევსსა და ჰერას აჩუქა რომელთაც წლების მანძილზე ემსახურებოდნენ ეს ოქროს მოსამსახურეები.
მოკლედ და ლაკონიურად გავირბინოთ ათწლეულები AI ისტორიასთან დაკავშირებით:
1836 წელი: კემბრიჯის უნივერსიტეტის მათემატიკოსმა და ლავლეისის გრაფინია აუგუსტა ადა ბაირონმა შექმნეს გამოთვლითი მანქანის პირველი დიზაინი.
1940 წელი: პრინსტონელმა მათემატიკოსმა, ჯონ ვონ ნეუმანმა შექმნა Stored-program computer-ის არქიტექტურა, ეს არის კონცეპტი იმის შესახებ რომ კომპიუტერის პროგრამა და მონაცემთა პროცესინგის წყარო კომპიუტერის შიგნით ჰარდის დონეზე არსებული მეხსიერებიდან უნდა წამოსულიყო. ამავე წელს, უორენ მაკკალოხმა და უოლტერ პიტსმა გზა გაუხსნეს ნეირონულ ქსელებს, როდესაც გამოაქვეყნეს ნაშრომი: ნერვულ აქტივობაში იმანენტური იდეების ლოგიკური გამოთვლა, რომელმაც შემოგვთავაზა პირველი მათემატიკური მოდელი ნეირონული ქსელის შესაქმნელად.
1950 - იანები: ბრიტანელი მათემატიკოსი ალან ტიურინგი, აქვეყნებს ნაშრომს - Computing Machinery and Intelligence სადაც მათემატიკოსმა როგორც თავად უწოდა ‘’იმიტაციური თამაში’’ ეწ ტიურინგის ტესტი წარმოგვიდგინა რომელიც მანქანის უნარიანობის ერთგვარი ტესტია.
1956 წელი: დარტმუთის კოლეჯში , DARPA -ს მიერ ფინანსირებულ AI -ს პირველ კონფერენციაზე ჯონ მაკარტიმ გამოიგონა ტერმინი ‘’ხელოვნური ინტელექტი’’. ამავე კონფერენციაზე, კომპიუტერულ მეცნიერებათა ინჟინერმა ალან ნიუელმა და ეკონომისტმა, კოგნიტურმა ფსიქოლოგმა და პოლიტოლოგმა ჰერბერტ საიმონმა წარადგინეს რევოლუციური კომპიუტერული პროგრამა Logic Theorist რომელიც ითვლება პირველ AI პროგრამად.
1950 იანების ბოლო: ალან ნიუელმა და ჰერბერტ საიმონმა გამოაქვეყნეს General Problem Solver Algorithm რომელიც ვერ ხსნიდა რთულ პრობლემებს, მაგრამ ეს ერთგვარი შესაძლებლობა იყო უფრო დახვეწილი შემეცნებითი არქიტექტურის შესაქმნელად. ამ ხანებშივე ჯონ მაკარტიმ შექმნა AI პროგრამირების ენა Lisp რომელსაც დღესაც იყენებენ.
1960 იანების შუა წლები: MIT-ის პროფესორმა, ჯოზეფ ვაიზენბაუმმა, შექმნა ბუნებრივი ენის დამუშავების პროგრამა ELIZA, რომელმაც გზა გაუხსნა თანამედროვე ჩატბოტებს.
1967 წელი: ფრენკ როზენბლატმა შექმნა პირველი კომპიუტერი, რომელიც შექმნილია ნეირონულ ქსელზე, რომელსაც შეუძლია "სწავლა" ცდის და შეცდომის გზით - Mark 1 Perceptron.
1968 წელი: მარვინ მინსკიმ და სეიმურ პეპერტმა გამოაქვეყნეს ნაშრომი სახელწოდებით Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry, რომელიც უმალვე გახდა საეტაპო ნამუშევარი ნეირონული ქსელების შესახებ.
1974-1980 წლებში: ადგილი აქვს პირველ ‘’AI ზამთარს“ როცა ხელისუფლებამ და ბიზნესმა ჩაუხსნეს ფინანსირება AI კვლევებს.
1980 იანი წლები : ედვარდ ფეიგენბაუმის მიერ შემუშავებული საექსპერტო სისტემებისა და Deep learning - ის შესახებ კვლევებმა გამოიწვიეს AI აღფრთოვანების ახალი ტალღა. ინტენსიურად იწყება ნეირონული ქსელების გამოყენება თუმცა მალევე სამთავრობო დაფინანსება და ინდუსტრიის მხარდაჭერა კვლავ კვდება და დგება ''მეორე AI ზამთარი" 1990-იანი წლების შუა პერიოდამდე.
1997 წელი: IBM ის Deep Blue- მ ჭადრაკში მსოფლიო ჩემპიონი გარი კასპაროვი დაამარცხა არა მხოლოდ ერთ, არამედ განმეორებით საჭადრაკო პარტიაშიც.
2011 წელი: IBM -ის Watson -მა დაამარცხა ბრედ რატერი და კენ ჯენინგსი Jeopardy - ში.
2015 წელი: Baidu-ს სუპერკომპიუტერი Minwa რომელიც იყენებს Deep Neural Network- ს აიდენტიფიცირებს და ალაგებს ფოტოებს იმაზე უფრო კარგად ვიდრე ადამიანი.
2016 წელი: DeepMind -ის AlphaGo-მ დაამარცხა გო-ს ხუთმატჩიან თამაშში მსოფლიო ჩემპიონი ლი სოდოლი.
ხელოვნური ინტელექტის (AI-ის) ტიპების შესახებ
არსებობს 3 ტიპის ხელოვნური ინტელექტი:
- Narrow AI / Weak AI, სისტემა შექმნილია და გაწვრთნილია კონკრეტული სპეციფიკური დავალებების გადასაჭრელად მონაცემთა ბაზაზე დაყრდნობით, მაგ: Apple -ის Siri სწორედ ასეთ ხელოვნურ ინტელექტთა სიას განეკუთვნება, ისე როგორც Samsung-ის Bixby თუ Google Assistant.
- Strong AI / Artificial General Intelligence (AGI) – მას შეეძლება ადამიანის ტვინის კოგნიტური უნარების კოპირება. როცა იგი შეხვდება უცნობ პრობლემას გამოიყენებს ერთი შეხედვით გაუგებარ ლოგიკას და წამოიღებს გარკვეულ ინფორმაციას განსხვავებული სფეროებიდან და ამგვარად გადაჭრის საკითხებს. AGI-მ აუცილებლად უნდა გაიაროს სხვა და სხვა ხარისხის მაჩვენებელი ტესტები მათ შორის ყველაზე მნიშვნელოვანი ტიურინგის ტესტიც.
- Artificial Super Intelligence (ASI)- ხელოვნური ინტელექტის ჰიპოტეტური ტიპია რომელიც თავისი კოგნიტური და გონებრივი უნარებით ადამიანზე აღმატებული იქნება. შესაბამისად პრობლემების გადაწყვეტასა და მიზეზ-შედეგობრიობა დასწავლაშიც მასზე ძლიერი და უნარიანი იქნება.
-
როგორ მუშაობს AI?
AI სისტემა დიდი რაოდენობის ინფორმაციას (Big Data) აანალიზებს პატერნებად და კორელანტებად და იყენებს მათ იმისთვის რომ შექმნას ე.წ. წინასწარმეტყველებანი / ვარაუდები. ამ პროცესში ის ძირითადად იყენებს შემდეგ ფუნდამენტურ კოგნიტურ უნარებს :
- სწავლა (Learning)
- მიზეზ-შედეგობრიობა (Reasoning)
- პრობლემის გადაწყვეტა (Problem-solving)
- გადაწყვეტილების მიღება (Decision-making)
- თვით შესწორება (Self- correction)
რაში ვიყენებთ ხელოვნურ ინტელექტს?
ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენება ადამიანის საქმიანობის მრავალ სფეროში:
ჯანდაცვა: AI -ის საშუალებით იქმნება ახალი წამლები და მკურნალობის საშუალებები, მარტივდება და უფრო ზუსტი ხდება დაავადებათა დიაგნოსტიკის პროცესი.
ფინანსები: მარტივია როგორც თაღლითების დეტექცია ამ სფეროში ისე საინვესტიციო გადაწყვეტილებების მიღება - პროგნოზირება და ფინანსური კონსულტაციების გაწევა.
საცალო გაყიდვები: ამარტივებს პროდუქტების რეკომენდირების პროცესს პოტენციურ მომხმარებლებთან, მათზე მორგებულს ხდის ყიდვის პროცესს და აოპტიმიზირებს ამ პროდუქციის მიტანის გზებსაც.
ტრანსპორტი: თვითმმავალი მანქანები, მოძრაობის ნაკადის ოპტიმიზაცია, უსაფრთხოების გაუმჯობესება.
მანუფაქტურა: ხდება დავალებების ავტომატიზირება, ხარისხის კონტროლის გაუმჯობესება და მოთხოვნის წინასწარმეტყველება.
უსაფრთხოება: კიბერ თავდასხმების დეტექცია, პოტენციური საფრთხეების მინიმიზაცია, მონაცემთა უსაფრთხოების გაუმჯობესება.
გართობის ინდუსტრია: იქმნება ვიდეო თამაშები, ფილმები რომლებიც პერსონალიზირებულია და დამყარებულია კონკრეტული ადამიანების გართობის გამოცდილებაზე.
-
ეთიკური დილემები ხელოვნური ინტელქტის გამოყენებისას
მოკლედ რამდენიმე მნიშვნელოვანი ეთიკური პრობლემის შესახებ:
მიკერძოებულობა / სტერეოტიპულობა: AI სისტემა გაწვრთნილია კონკრეტულ მონაცემებზე, თუ მონაცემები მიკერძოებული, არაობიექტური და სტერეოტიპულია შედეგიც შესაბამისი გვექნება.
ავტონომია : დროსთან ერთად AI სისტემები უფრო განვითარდებიან და ისინი უფრო მეტ გადაწყვეტილებას მიიღებენ დამოუკიდებელად. ჩნდება კითხვა, მაგ : ვინაა პასუხისმგებელი თუ თვითმავალი მანქანა ადამიანს დაეჯახება - ავტომობილის მწარმოებელი, AI სისტემის დეველოპერი თუ ავტომობილის მფლობელი?
პრივატულობა: AI სისტემები აგროვებენ ინახავენ და ამუშავებენ უდიდესი მოცულობის მონაცემებს ადამიანების შესახებ. რა ტიპის პრობლემები შეიძლება გამოიწვიოს ამან, თქვენი ფანტაზიისთვის მომინდვია...
უსაფრთხოება: თუ AI სისტემა გამოვა მწყობრიდან ნეგატიური შედეგები შეიძლება ძალიან დიდ მასშტაბებზე გავიდეს ჯაჭვური რეაქციიდან გამომდინარე.
ავტონომიური სამხედრო იარაღი : AI -ს საშუალებით შეიძლება შეიქმნას ავტონომიური საბრძოლო იარაღები რომელთა ქმედებაში მოყვანას არ ჭირდება ადამიანური ჩარევები. აქ უკვე ადგილი აქვს სერიოზულ ეთიკურ დილემას, გამოვიყენოთ თუ არა ხელოვნური ინტელექტი სამხედრო მიზნებისთვის.
სასარგებლო უფასო ბმულები