1955 жылы тамызда бір топ ғалымдар Нью-Гэмпшир штатындағы Дартмут колледжінде жазғы семинар өткізу үшін 13 АҚШ долларын қаржыландыруға өтінім берді. Олар зерттеуді ұсынған сала жасанды интеллект (AI) болды. Қаржыландыру сұрауы қарапайым болғанымен, зерттеушілердің гипотезасы: «Оқытудың барлық аспектілері немесе интеллекттің кез келген басқа ерекшеліктері, негізінен, оған еліктеу үшін машина жасауға болатындай дәл сипатталуы мүмкін».
Осы қарапайым бастамалардан бері фильмдер мен БАҚ AI-ны романтизациялады немесе оны зұлым адам ретінде көрсетті. Дегенмен, көптеген адамдар үшін AI саналы өмір тәжірибесінің бөлігі емес, тек пікірталас мәселесі болып қала берді.
Өткен айдың соңында AI түрінде GPT чат ғылыми-фантастикалық алыпсатарлық пен зерттеу зертханаларынан шығып, көпшіліктің жұмыс үстелдері мен телефондарына шықты. Бұл «генеративті AI» деп аталады - күтпеген жерден интеллектуалды тұжырымдалған нұсқау эссе жаза алады немесе рецепт пен сатып алулар тізімін жасай алады немесе Элвис Пресли стилінде өлең жасай алады.
Дегенмен GPT чат генеративті AI табысты жылдағы ең әсерлі қатысушы болды, мұндай жүйелер жаңа мазмұнды жасау үшін одан да үлкен әлеуетті көрсетті және мәтіннен кескінге шақырулар тіпті өнер байқауларында жеңіске жеткен жарқын кескіндерді жасау үшін қолданылады. AI әлі тірі санаға немесе ғылыми фантастикалық фильмдер мен романдарда танымал болған ақыл-ой теориясына ие болмауы мүмкін, бірақ ол, кем дегенде, жасанды интеллект жүйелері істей алады деп ойлайтын нәрсені бұзуға жақындап келеді.
Осы жүйелермен тығыз жұмыс істейтін зерттеушілер Google компаниясының LaMDA Large Language Model (LLM) жағдайындағыдай интеллект болашағына таң қалды. LLM – табиғи тілді өңдеуге және жасауға үйретілген модель.
Генеративті AI сонымен қатар плагиатқа, модельдерді құру үшін пайдаланылатын түпнұсқа мазмұнды пайдалану, ақпаратты манипуляциялау және сенімге қиянат жасау этикасы, тіпті «бағдарламалаудың аяқталуы» туралы алаңдаушылық тудырды.
AI шынымен нені білдіреді?
Мұның бәрінің ортасында Дартмуттағы жазғы семинардан бері өзектілігі артып келе жатқан сұрақ: AI адам интеллектінен айырмашылығы бар ма? AI ретінде қарастыру үшін жүйе белгілі бір оқыту мен бейімделу деңгейін көрсетуі керек. Осы себепті шешім қабылдау, автоматтандыру және статистикалық жүйелер AI емес. Жалпы алғанда, AI екі санатқа бөлінеді: жасанды тар интеллект (AI) және жасанды жалпы интеллект (AI). Қазіргі уақытта SHI жоқ. Жалпы жасанды интеллект құрудың негізгі міндеті – дүниені білімнің барлық жиынтығымен, дәйекті және пайдалы жолмен барабар үлгілеу. Бұл, аздап айтқанда, ауқымды міндет.
Бүгінгі күні біз AI ретінде білетін нәрселердің көпшілігі тар интеллектке ие - мұнда белгілі бір жүйе белгілі бір мәселені шешеді. Адамның интеллектінен айырмашылығы, мұндай тар AI интеллект ол оқытылған салада ғана тиімді: алаяқтықты анықтау, бет-әлпетті тану немесе әлеуметтік ұсыныстар. Ал AI адам сияқты жұмыс істейтін болады. Қазіргі уақытта бұған қол жеткізу әрекеттерінің ең көрнекті мысалы нейрондық желілерді пайдалану және деректердің үлкен көлеміне үйретілген терең оқыту болып табылады.
Нейрондық желілер адам миының қалай жұмыс істейтінінен шабыттандырады. Жаттығу деректері бойынша есептеулерді орындайтын көптеген машиналық оқыту үлгілерінен айырмашылығы, нейрондық желілер әрбір деректер нүктесін өзара байланысты желі арқылы кезекпен беру арқылы жұмыс істейді, параметрлерді әр уақытта реттейді. Желі арқылы көбірек деректер берілсе, параметрлер тұрақтанады, нәтижесінде жаңа деректерде қажетті нәтижені шығара алатын «үйретілген» нейрондық желі пайда болады - мысалы, суретте мысық немесе ит бар-жоғын таниды.
Бүгінгі таңда жасанды интеллекттің дамуындағы елеулі секіріс үлкен бұлтты есептеу инфрақұрылымдарының мүмкіндіктері арқасында әрбір іске қосу кезінде көптеген параметрлерді реттеуге мүмкіндік беретін үлкен нейрондық желілерді үйрену әдістерін технологиялық жетілдіруге байланысты. Мысалы, GPT-3 (ChatGPT қуатын беретін AI жүйесі) 175 миллиард параметрі бар үлкен нейрондық желі болып табылады.
Жасанды интеллект жұмыс істеуі үшін не қажет?
Жасанды интеллект табысты жұмыс істеуі үшін үш нәрсені қажет етеді. Біріншіден, оған сапалы, объективті деректер және оның көп бөлігі қажет. Нейрондық желілерді құрастыратын зерттеушілер қоғамды цифрландырудың арқасында пайда болған деректердің үлкен массивтерін пайдаланады.
Адам бағдарламашыларын толықтыра отырып, Co-Pilot GitHub сайтында орналасқан миллиардтаған код жолынан өз деректерін алады. ChatGPT және басқа да үлкен тіл үлгілері Интернетте сақталған миллиардтаған веб-сайттар мен мәтіндік құжаттарды пайдаланады.
сияқты мәтінді кескінге түрлендіру құралдары Тұрақты диффузия, DALLE-2 және Midjourney үшін LAION-5B сияқты деректер жиынынан сурет-мәтін жұптарын пайдаланыңыз. Жасанды интеллект үлгілері дами береді, өйткені біз өміріміздің көп бөлігін цифрландырамыз және оларды модельдеу деректері немесе Minecraft сияқты ойын параметрлерінен алынған деректер сияқты балама деректер көздерімен қамтамасыз етеміз.
Сондай-ақ, AI тиімді оқыту үшін есептеу инфрақұрылымын қажет етеді. Компьютерлер қуаттырақ болған сайын, қазір қарқынды күш пен ауқымды есептеулерді қажет ететін модельдер жақын арада жергілікті түрде өңделуі мүмкін. Мысалы, Тұрақты диффузия үлгісін бұлттық орталарда емес, жергілікті компьютерлерде іске қосуға болады. AI үшін үшінші қажеттілік - жақсартылған модельдер мен алгоритмдер. Деректерге негізделген жүйелер бір кездері адам танымының саласы болып саналатын салаларда жылдам ілгерілеуді жалғастыруда.
Дегенмен, бізді қоршаған әлем үнемі өзгеріп отыратындықтан, AI жүйелерін жаңа деректерді пайдалана отырып, үнемі қайта даярлау қажет. Бұл маңызды қадамсыз AI жүйелері іс жүзінде дұрыс емес жауаптар береді немесе олар оқытылғаннан бері пайда болған жаңа ақпаратты ескермейді.
Нейрондық желілер AI-ға жалғыз тәсіл емес. Жасанды интеллект зерттеулеріндегі тағы бір көрнекті лагерь символдық AI болып табылады – ол деректердің үлкен массивтерін қорытудың орнына, белгілі бір құбылыстардың ішкі символдық бейнелерін қалыптастырудың адам процесіне ұқсас ережелер мен білімге сүйенеді.
Бірақ соңғы онжылдықта күш тепе-теңдігі деректерге негізделген тәсілдерге қатты ауытқып кетті және заманауи терең білімнің «негізін салушылар» жақында информатика саласындағы Нобель сыйлығының баламасы болып табылатын Тьюринг сыйлығымен марапатталды.
Деректер, есептеулер және алгоритмдер болашақ АИ негізін құрайды. Барлық көрсеткіштер жақын болашақта барлық үш санат бойынша қарқынды ілгерілеушілікті көрсетеді.
Сіз Украинаға орыс басқыншыларына қарсы күресуге көмектесе аласыз. Мұны істеудің ең жақсы жолы - Украина Қарулы Күштеріне қаражат беру Lifelife немесе ресми парақшасы арқылы NBU.