Жасанды интеллект туралы қызықты мәліметтер

Технологиялар адамзат өмірінің салтын бүкіл тарих бойы өзгертті, дегенмен бұрынғы өнертабыстардың ешқайсысы ақыл-ойдың, шығармашылықтың табиғаты және адамның әлемдегі орны туралы осыншалықты өзекті сұрақтар қойған емес. Бу қозғалтқышы өнеркәсіпті, электр энергиясы тұрмысты, интернет қарым-қатынасты өзгертті, бірақ осылардың барлығы адамның еркіне бағынатын құралдар болып қала берді. Жасанды интеллект алғаш рет ойлау қабілетін еліктей алатын, шешім қабылдай алатын және жаңаны тудыра алатын нәрсені жасады – және бұл тек жекелеген салаларды ғана емес, сонымен қатар тек адамға тән артықшылық деп саналатын нәрсе туралы түсініктің өзін өзгертуде. Осы саланың дамуы соңғы бірнеше жылда тіпті мамандардың өздері болып жатқан оқиғаларды түсінуге үлгермейтіндей жылдамдықпен жеделдеді. Бұл мақалада біз сіздерге жасанды интеллект туралы 30 қызықты әрі танымдық фактіні ұсынамыз.

1. «Жасанды интеллект» терминін 1956 жылы Дартмут колледжіндегі конференцияда американдық ғалым Джон Маккарти айналымға енгізді. Сол кезде зерттеушілер тобы алғаш рет адам ақылының функцияларын еліктей алатын машиналар жасау міндетін тұжырымдады – осы сәттен бастап тұтас ғылыми пәннің тарихын санау қабылданған.
2. Компьютерлер пайда болғанға дейін әлдеқайда бұрын адамдар ойлайтын машиналар армандаған. Британдық математик Алан Тьюринг 1950 жылы-ақ әйгілі ой тәжірибесін – машинаның адамдікінен ажыратылмайтын мінез-құлық көрсете алатынын анықтауға мүмкіндік беретін тестті ұсынған. Бұл критерий әлі күнге дейін талқыланады және дау тудырады.
3. Заманауи жүйелерді «тар» және «жалпы» интеллект деп бөлуге болады. Біріншісі нақты тапсырманы орындай алады – бет-әлпетті тану, мәтінді аудару, шахмат ойнау – бірақ өз мамандығының шегінен шыққанда дәрменсіз. Екіншісі, адам сияқты кез келген салада білімді икемді түрде қолдана алатыны, әзірге зерттеулер мен даулардың тақырыбы болып қала береді.
4. IBM компаниясының Deep Blue бағдарламасы 1997 жылы шахматтан әлемнің қазіргі чемпионы Гарри Каспаровты жеңді. Бұл оқиға символикалық меже болды – алғаш рет машина стратегиялық ойлауды талап ететін зияткерлік ойында ең мықты адамнан асып түсті.
5. DeepMind компаниясы әзірлеген AlphaGo жүйесі 2016 жылы го ойынынан әлем чемпионы Ли Седолды 4:1 есебімен ұтты. Бұл жетістік сарапшыларды таңғалдырды – го шахматқа қарағанда әлдеқайда күрделі ойын деп саналатын, ал мамандар машина гроссмейстер деңгейіне он жылдан ерте жете алмайды деп болжаған еді.
6. Нейрондық желілер – заманауи жүйелердің көпшілігінің негізі – адам миының құрылымынан шабыт алған. Жасанды нейрондар биологиялық нейрондар сияқты өзара байланысқан, ал оқыту үлкен деректер массивтерінде байланыстардың салмақ коэффициенттерін көп рет реттеу арқылы жүзеге асады.
7. Ірі тілдік модельдерді оқыту үшін адам мыңдаған өмір бойы оқи алмайтын көлемдегі мәтіндер қолданылады. Мысалы, GPT-4 кітаптардан, сайттардан, ғылыми мақалалардан және басқа да дереккөздерден алынған жүздеген миллиард сөздер бойынша оқытылды – бұл массивтің барлығы тілдің статистикалық заңдылықтарын анықтау үшін өңделді.
8. Ірі модельдердің электр энергиясын тұтынуы орасан зор. Бір үлкен нейрондық желіні оқыту бірнеше жүз америкалық отбасының жылдық электр тұтынуымен шамалас мөлшерде энергия жұмсауы мүмкін – бұл технологиялық прогрестің экологиялық бағасы туралы маңызды пікірталастар тудырды.
9. Бейнелерді тану жүйелері бүгінде бірқатар тар тапсырмалар бойынша дәлдігі жағынан адамнан асып түседі. Медициналық алгоритмдер суреттерден қатерлі ісікті тәжірибелі радиологтың көрсеткіштерімен салыстырмалы, ал кейбір зерттеулерде – одан да жоғары дәлдікпен анықтайды.
10. Бағдарламаланатын мінез-құлық элементтері бар алғашқы өнеркәсіптік робот 1961 жылы General Motors зауытына орнатылған «Юнимейт» болды. Ол дәнекерлеу жабдықтарымен монотонды және қауіпті операцияларды орындады – бұл икемді ойлауды қажет етпейтін, бірақ адам үшін көп сағаттық жұмыс кезінде қол жеткізгісіз дәлдікті талап ететін тапсырмалар еді.
11. Ұсыныс жүйелерінің алгоритмдері – дәл сол видеохостингтерде бейнероликтерді және интернет-дүкендерде тауарларды таңдайтын механизмдер – технологияның ең экономикалық маңызды қолданыстарының біріне айналды. Сарапшылардың бағалауы бойынша, ең ірі сауда алаңдарындағы сатып алулардың 35 пайыздан астамы дәл осындай кеңестер арқылы басталады.
12. Тілдік модельдер бағдарламалық кодты генерациялай алады, және бұл мүмкіндік әзірлеушілердің жұмысын түбегейлі өзгертуде. Зерттеулер көрсеткендей, осындай құралдарды қолданатын бағдарламашылар типтік тапсырмаларды мұндай қолдаусыз жұмыс істейтіндерге қарағанда 30–55 пайызға жылдамырақ орындайды.
13. Deepfake-технологиялары – ауыстырылған бет немесе дауысы бар шынайы бейнені синтездеу – генеративті нейрондық желілердің дамуының жанама нәтижесі ретінде пайда болды. Оларды қолдану қоғамдық тұлғаларды беделден түсіру қаупі және жалған дәлелдемелерді тарату сияқты маңызды құқықтық және этикалық проблемалар тудырды.
14. Сөйлеуді тану жүйелері таза жазба жағдайында сөздерді талдаудағы қателер сирек кездесетін дәлдікке жетті. Заманауи дауыстық көмекшілер күн сайын миллиардтаған сұраныстарды өңдейді – бұл іс жүзінде адамдардың машиналармен нақты уақыт режиміндегі тарихтағы ең ірі өзара әрекеттесуі болып табылады.
15. Сол DeepMind тобы әзірлеген AlphaFold алгоритмі 2020–2021 жылдары биологияның шешілмеген басты мәселелерінің бірін – аминқышқылдар тізбегі бойынша ақуыздың үшөлшемді құрылымын болжауды шешті. Бұл мәселе 50 жылдан астам уақыт бойы ашық қалды, ал оның шешімі жаңа дәрілерді әзірлеуді жылдарға жеделдетуі мүмкін.
16. Технологияның әскери қолданылуы халықаралық деңгейде өткір пікірталастар тудырады. Адамның қатысуынсыз мақсаттарды дербес таңдай алатын автономды жүйелер прототиптерде бар, ал БҰҰ оларды халықаралық реттеу туралы келіссөздерді айнымалы табыспен жүргізуде.
17. Алгоритмдердің бейтарап еместігі – саланың ең маңызды проблемаларының бірі. Егер оқыту деректері тарихи әлеуметтік теңсіздіктерді көрсетсе, жүйе оларды қайталап, күшейтеді – персонал іріктеу алгоритмдері әйел кандидаттардың түйіндемелеріне жүйелі түрде төмен баға қойған жағдайлар белгілі.
18. Тарихтағы алғашқы чат-бот – ELIZA бағдарламасы – 1966 жылы Массачусетс технологиялық институтында жасалған. Ол психотерапевтпен әңгімені еліктеп, әңгімелесушінің репликаларын сұрақтарға өзгерту арқылы жұмыс істеді, дегенмен көптеген пайдаланушылар онымен диалогты шынайы қарым-қатынас ретінде қабылдады – бұл құбылыс «ЭЛИЗА эффектісі» деп аталды.
19. Жасанды интеллект технологиялары нарығы жүздеген миллиард доллармен бағаланады және экономиканың көптеген басқа секторларынан озық қарқынмен өсуде. Әлемдегі ең ірі технологиялық компаниялар бұл салаға жыл сайын ондаған миллиард доллар инвестиция салады, оны болашақ бәсекеге қабілеттілік үшін шешуші деп қарастырады.
20. 2024 жылғы химия бойынша Нобель сыйлығы ішінара AlphaFold әзірлемесі үшін берілді – бұл машиналық оқыту технологиясының ең жоғары ғылыми марапатқа лайық жетістік ретінде танылған алғашқы жағдай болды. Мұндай прецедент дәстүрлі ғылым мен есептеу әдістері арасындағы қарым-қатынаста жаңа дәуірді белгіледі.
21. Қазіргі жүйелердің шығармашылық мүмкіндіктері тіпті оларды жасаушылар үшін де күтпеген жаңалық болды. Генеративті модельдер музыка шығарады, өлең жазады, кескіндемелік туындылар мен сценарийлер жасайды – ал нәтижелер жиі олардың машиналық шығу тегі туралы білмейтін адамдардан жоғары баға алады.
22. 2018 жылы алгоритм жасаған сурет Christie’s аукционында бастапқы бағасынан 40 есе жоғары – 432 мың долларға сатылды. Бұл жағдай шығармашылықтың табиғаты, машиналық туындыларға авторлық құқық және «өнер» ұғымының шекаралары туралы қызу пікірталас тудырды.
23. Өзін-өзі оқытатын жүйелер кейде адамдар өз бетінше ойлап таба алмайтын шешімдер табады. Бейнеойындарды ойнауға оқытылған алгоритм деңгейден өту стратегиясын ойлап тапты, оның бар екенін әзірлеушілердің өздері де білмеген еді – және бұл әдіс барлық белгілі адам әдістерінен әлдеқайда тиімді болып шықты.
24. Қытай, АҚШ және Еуропалық Одақ осы салада көшбасшылық үшін өткір бәсекелестік жүргізуде. Қытай 2030 жылға қарай әлемдік лидер болуды ұлттық мақсат деп жариялап, зерттеулер мен мамандарды даярлауға мемлекеттік қаражатты бұрын-соңды болмаған ауқымда бөлуде.
25. «Галлюцинациялар» мәселесі – сенімді тұжырымдалған, бірақ жалған ақпарат беру – тілдік модельдердің шешілмеген басты кемшіліктерінің бірі болып қала береді. Жүйе жоқ фактілерді дәлелденген мәліметтерді хабарлағандай интонациялық сенімділікпен баяндай алады, бұл пайдаланушылардан үнемі сыни тексеруді талап етеді.
26. Физик Стивен Хокинг, кәсіпкер Илон Маск және басқа да бірқатар танымал тұлғалар технологияның бақылаусыз дамуының ықтимал экзистенциалды қауіптері туралы жария түрде ескертті. 2023 жылы мыңдаған ғалымдар мен әзірлеушілер ең қуатты жүйелерді оқытуды салдарын түсіну үшін тоқтата тұру шақырығымен ашық хатқа қол қойды.
27. Елдер мен корпорациялар саланы реттеу үшін этикалық шеңберлер мен заңнамалық нормаларды белсенді әзірлеуде. Еуропалық Одақ 2024 жылы күшіне енген және жүйелерге ашықтық пен қауіпсіздік талаптарын белгілейтін әлемдегі алғашқы кешенді жасанды интеллект заңдарының бірін қабылдады.
28. Медициналық диагностика технологияны қолданудың ең перспективалық салаларының бірі болып табылады. Алгоритмдер торқабық суреттері бойынша диабеттік ретинопатияны анықтауға, инфаркт қаупін болжауға және генетикалық деректерді талдау негізінде онкологиялық ауруларды емдеу схемаларын таңдауға көмектесуде.
29. Автономды көліктер навигация, кедергілерді тану және үлес секунд ішінде шешім қабылдау үшін алгоритмдердің күрделі кешенін қолданады. Әсерлі прогресске қарамастан, жүргізушісіз автономды автомобильдердің толық коммерциялық пайдаланылуы әзірге бірнеше қаламен шектеліп, қарқынды әзірлемелердің тақырыбы болып қала береді.
30. Зерттеушілер «түсіндірілетін» жасанды интеллект жасауға – жай ғана нәтиже беріп қана қоймай, өз пайымдауларының барысын түсінікті негіздей алатын жүйелерге – белсенді жұмыс істеуде. Бұл міндет медицина, құқық және басқа да салалар үшін өте маңызды, мұнда жауапты білу жеткіліксіз – оның неге дәл солай екенін түсіну қажет.

Жасанды интеллект ғылыми фантастика тақырыбы болудан қалып, көптеген адамдар күн сайын, жиі тіпті оны сезбей-ақ бетпе-бет келетін күнделікті шындыққа айналды. Мәселе бұл технология әлемді өзгерте ме дегенде емес – ол оны дәл қазір өзгертуде, ал өзгерістердің ауқымы қоғамның бұл процесті басқаруға қаншалықты саналы түрде қарайтынына байланысты болады. Жасанды интеллектінің дамуы барлық қауіптеріне қарамастан, бұрын қол жеткізгісіз деп саналған мүмкіндіктерді ашады – және бұл мүмкіндіктер көпшілік үшін игілікке айналады ма, әлде жаңа теңсіздіктер көзі болады ма, адамдарға байланысты.