«Կարո՞ղ են մեքենաները մտածել» – նացիստական «Էնիգմա» ծածկագրերի մեքենայի ջարդվելուց տասը տարի չանցած՝ մաթեմատիկոս Ալան Թյուրինգը երկրորդ անգամ փոխել է պատմությունը՝ տալով այս պարզ հարցը:
Թյուրինգը տվել է արհեստական ինտելեկի այս սահմանումը՝
Արհեստական բանականությունը մեքենաների՝ մարդկային բանականության կրկնօրինակման կամ նմանակման ձգտումն է:
Սակայն, սահմանումն իրականում չի բացատրում, թե ինչ է արհեստական բանականությունը: Ի՞նչն է մեքենային խելացի դարձնում:
«Արհեստական բանականություն. արդի մոտեցում» շրջադարձային դասագրքում հեղինակներ Ստյուարտ Ռասելը և Փիթեր Նորվիգը արհեստական բանականության հետևյալ բացատրությունն է տալիս՝ «գործակալներ են, որոնք շրջապատից առաջադրանքներ են ստանում և գործողություններ կատարում»:
Նորվիգը և Ռասելը շարունակում են ուսումնասիրել չորս տարբեր մոտեցումներ, որոնք պատմականորեն սահմանել են AI-ի ոլորտը.
- Մարդկային մտածողություն
- Ռացիոնալ մտածողություն
- Գործելով մարդկայնորեն
- Գործելով ռացիոնալ
«Արհեստական բանականությունը գիտատեխնիկական և ինֆորմացիոն տեխնոլոգիաների ուղղություն է, որի նպատակն է ստեղծել մտածող մեքենաներ:
Տրադիցիոն մոտեցումը մեքենայում մարդու կանխասահմանած քայլերի հաջորդականությունն է, իսկ մեքենայական ուսուցման խնդիրն այլ է՝ այն արհեստական բանականության ենթաբաժիններից է, որը, հենվելով փորձի և մեծ տվյալների բազայի վրա, սովորում և կիրառում է ալգորիթմներ, որոնց հիմամբ կարող ենք տարատեսակ կանխատեսումներ անել»– նշում է LABZ.AI-ի Data Science team lead Արծրուն Սարգսյանը:
Գոյատևման ռիսկ
Ֆիզիկոս Սթիվեն Հոքինգը, Մայքրոսոֆթի հիմնադիր Բիլ Գեյթսը և SpaceX-ի հիմնադիր Իլոն Մասկը մտահոգություն են հայտնել Արհեստական բանականության այն աստիճանի հնարավոր զարգացման վերաբերյալ, որ մարդիկ չկարողանան այն վերահսկել: Համաձայն Հոքինգի՝ դա կարող է «մարդկության վերջը լինել»։
«Արհեստական ինտելեկտի զարգացումը կարող է հանգեցնել մարդկային ցեղի վերացմանը։ Հենց մարդիկ զարգացնեն արհեստական ինտելեկտը, այն կսկսի մեծ թռիչքներով զարգանալ։ Մարդիկ չեն կարողանա մրցակցել մեքենաների և ռոբոտների հետ և կպարտվեն վերջիններիս» – նշել է Սթիվեն Հոքինգը:
Մարդկության արժեզրկում
Արծրուն Սարգսյանի խոսքով արհեստական բանականությունը կարող է կտրուկ բարելավել աշխատակիցների արդյունավետությունը և մեծացնել այն աշխատանքների քանակը, որոնք մարդիկ կարող են կատարել: Բայցևայնպես, կան աշխատանքներ, որոնք պահանջում են ստեղծագործ միտք ու կարեկցանք, ինչը չունի արհեստական բանականությունը:
«Երբ ասում ենք արհեստական բանականություն, ինտելեկտ, մեքենայական ուսուցում, մարդիկ անմիջապես պատկերացնում են տերմինատոր ֆիլմը: Չեմ կարծում, որ կգա այնպիսի մի ժամանակ, որ Արհեստական բանականությունը (ԱԲ) կփոխարինի մարդուն: Ճիշտ է, ԱԲ-ը շատ արագ տեմպերով է զարգանում, շատ բնագավառներ է գրավել, բայց նրա նպատակը կյանքը հեշտացնելն է: Իսկ ինչ վերաբերում է այն մարդկանց, որոնց աշխատանքը ապագայում ԱԲ-ն է անելու, նրանք պետք է վերապատրաստվեն, կրթվեն այլ բնագավառներում և ուղղություններում, որոնցում մարդու դերն առաջնային ու անխուսափելի է»: – ավելացնում է LABZ.AI-ի Data Science team lead Արծրուն Սարգսյանը:
Կիրառություն՝
«Կարիք չկա օգտագործելու արհեստական բանականություն, երբ խնդիրը կարող է լուծվել հստակ քայլերի հաջորդականությամբ: Քանի որ այն ալգորիթմ է, որը չի աշխատում 100%-ով: Իսկ այն իրավիճակներում, երբ կան մեծ տվյալներ, ու մարդը դժվարանում է հստակ կանոններ սահմանել, խնդիրը լուծելու pattern-ներ ու կապեր գտնել, կարիք կա օգտվելու արհեստական բանականությունից»: – ասում է Արծրուն Սարգսյանը:
Այն օգտագործվում է գրեթե բոլոր ոլորտներում՝
- Առողջապահություն
Արհեստական ինտելեկտը ներխուժում է բժշկության ոլորտ՝ բժիշկներին օգնելու: Հսկայական քանակությամբ հետազոտություններ և դեղեր են մշակվել տարբեր հիվանդությունների դեմ:
- Ավտոմոբիլային
Արհեստական բանականությունը նպաստել է ավտոմոբիլային արդյունաբերության զարգացմանը ինքնագնաց ավտոմեքենաների ստեղծման և զարգացման գործում: Արհեստական ինտելեկտով զբաղվող երեք ընկերություններ` Tesla, Google և Apple, ներառված են ինքնագնաց մեքենաներ ստեղծելու մեջ:
- Ֆինանսներ և տնտեսություն
Բանկերն օգտագործում են արհեստական ինտելեկտ համակարգերը՝ գործառույթներ իրականացնելու, հաշվապահություն վարելու, բաժնետոմսեր ձեռքբերելու և սեփականության կառավարման համար:
- Ռազմարդյունաբերություն
«Հիշենք Իսրայելի օրինակը, գիտատեխնիկական առաջընթացը պետք է օգտագործել երկրի արսենալի և ռազմական պոտենցիալի ուժեղացման վրա:
Կան անհատներ, ընկերություններ, որոնք մեծ հաջողությունների են հասել իրենց ոլորտում, որը, միանշանակ դրական է ազդում նաև երկրի տնտեսության վրա: Սակայն, նման ընկերությունների աճը ուղիղ համեմատական է մասնագետների թվին, իսկ մենք իրապես կարիք ունենք լավ մասնագետների: Իսկ ինչպես ունենալ լավ մասնագետներ, եթե չկան համապատասխան կրթական հաստատություններ, բաժիններ: Այդ ուղղությամբ, ամեն դեպքում, որոշակի աշխատանքներ են տարվում. համալսարանի ֆիզիկայի ֆակուլտետում նոր հոսք է բացվել՝ «Տվյալների մշակում, ֆիզիկա և արհեստական բանականություն»: – նշում է LABZ.AI-ի Data Science team lead Արծրուն Սարգսյանը:
Բացասական ազդեցություններ
Machine Learning Specialist Արամ Սարգսյանն արհեստական բանականության բացասական ազդեցություններին անադրադառնալով նշում է, որ մարդիկ մտածում են ռոբոտները կտիրանան աշխարհին և ամբողջապես կփոխարինեն մարդուն: Բայցևայնպես, արհեստական բանականության մոդելները շատ դեպքերում գերազանցել են մարդուն: Օրինակ՝ նկարների օբյեկտների ճանաչման, տեքստի գեներացման հարցերում ԱԲ-ը գերազանցել է միջին վիճակագրական մարդուն: Արհեստական բանականության հիմքում կարևոր են տվյալները, որքան շատ, այնքան լավ: Հարցն այն է, թե ինչպես ենք օգտագործում այդ տվյալները՝ օգտակար, թե վնասակար իմաստով:
Կառավարելի թե՞ անկառավարելի արհեստական բանականություն
«Արհեստական ինտելեկտի շատ ալգորիթմներ ունակ են սովորել տվյալների հիման վրա և կարող են ինքնակատարելագործվել: Որոշ ալգորիթմներ կարող են անսահման տվյալների, ժամանակի և հիշողության առկայության դեպքում սովորել գործարկել ցանկացած ֆունկցիա: ԱԲ-ն ավելի առաջ է, քան լեգալ ասպեկտները: Մարդկանց անձնական տվյալները բաց են և կարող են օգտագործվել թե՛ քաղաքական, թե՛ գովազդային ու մարքեթինգային պլաններ մշակելու և թե այլ բազմաթիվ նպատակներով: Որոշակի փորձեր են արվում այդ ոլորտը օրինական դաշտ բերելու, կառավարելու և լիմիտավորելու, բայց ասել, որ չկա նման խնդիր, սխալ կլինի: Օրինակ, self-driving կոչվող ինքնագնաց մեքենաները հիմնված են արհեստական բանականության վրա, ու հարց է առաջանում, թե ինչ կլինի, եթե մեքենան վթարի ենթարկվի ու ինչ որ մեկը վիրավորվի: Ո՞վ է պատասխանատու այս իրավիճակի համար, ո՞վ պետք է պատասխանատվություն կրի»: -ասում է Արամ Սարգսյանը:
Արհեստական բանականության ազդեցությունը տնտեսություն վրա
Արամ Սարգսյանի խոսքով արհեստական բանականությունն ահռելի ազդեցություն կարող է ունենալ տնտեսության զարգացման վրա՝ կախված թե ինչպես և ինչ նպատակներով ենք օգտագործում այն: Գրեթե բոլոր ոլորտներում հնարավոր է ինտեգրել մի շարք պրոցեսներ ավտոմատացնելու մեխանիզմներ՝ մարդու աշխատանքը որակապես բարձրացնելու և հեշտացնելու:
Հայաստանյան և միջազգային տենդենցներ
«Համայնքն ու կրթական մակարդակը թույլ չեն տալիս, որ մեր երկրում արհեստական բանականությունը զարգանա այն տեմպերով, ինչպես միջազգային շուկայում: Մասնագետների ահռելի պակաս ունենք, մեծամասամբ ինքնուս են կամ որոշակի դասընթացների շնորհիվ են տիրապետում ոլորտին: Ակադեմիական շրջանակներում այն մշակված չէ: Նախևառաջ, պետք է լուծենք կրթության հարցը»: – եզրափակել է Machine Learning Specialist Արամ Սարգսյանը: