Ֆուտուրիստական ֆիլմերի սցենարներում արհեստական բանականությամբ օժտված ռոբոտները գրավում են աշխարհը և պատերազմ հայտարարում բանականությամբ օժտվածներիս․ արդյոք այդպե՞ս է

ԱՐՀԵՍՏԱԿԱՆ ԲԱՆԱԿԱՆՈՒԹՅՈՒՆ VERSUS ՀՈՄՈ ՍԱՓԻԵՆՍ (ՄԱՐԴ ԲԱՆԱԿԱՆ)

Մարդկության պատմության տարեգրության մեջ քիչ գյուտեր են առաջացրել այնքան հարցեր և բանավեճեր, որքան արհեստական բանականությունը (AI/ԱԲ): Ժամանակին այս ֆանտաստիկ հայեցակարգը տեղափոխվել է գիտաֆանտաստիկայի բնագավառ, AI-ն (ԷյԱյ) արագորեն վերածվել է ժամանակակից հասարակության առանցքային անկյունաքարի: Այս էվոլյուցիան նշանավորում է նոր դարաշրջան բանական մարդու (Homo Sapiens) վաղեմի պատմության մեջ, որտեղ մեր ստեղծագործություններն ու կարողությունները ոչ միայն ընդօրինակվում են, այլ որոշ առումներով գերազանցում են մարդկային հնարավորությունները:

Քանի որ մենք կանգնած ենք այս տեխնոլոգիական հեղափոխության խաչմերուկում, AI-ի և Homo Sapiens-ի հարաբերությունները ներկայացնում են հետաքրքրաշարժ երկփեղկվածություն: AI-ը սովորելու, հարմարվելու և պոտենցիալ մտածելու իր ունակությամբ, մարտահրավեր է նետում բանականության, գիտակցության և մարդ լինելու էության մեր ըմբռնմանը: Չէ՞ որ այն ստեղծվել է մարդու կողմից, ինչպե՞ս այն կարող է գերազանցել մեզ։ Շա՛տ հեշտ։ Ֆուտուրիստական (ապագայապատական) ֆիլմերի սցենարներում արհեստական բանականությամբ օժտված ռոբոտները գրավում են աշխարհը և պատերազմ հայտարարում բանականությամբ օժտվածներիս։ Արդյո՞ք դա այդպես է։

Այս հոդվածում մենք կխոսենք արհեստական բանականության, նեյրոնային ցանցերի, մեքենայական ուսուցման, ալգորիթմների վերաբերյալ, որոնք ամեն րոպե կառուցում ու վերակառուցում են մեր շուրջը տիրող աշխարհն ու մեր ընկալումներն այդ աշխարհի մասին, կուսումնասիրենք արհեստական բանականության գեներացված բովանդակության որոշ օրինակները՝ առավել մոտ կանգնելով հանճարի գաղափարին։

Սկզբի համար եկե՛ք հասկանանք՝ ինչ է արհեստական բանականությունը․
Արհեստական բանականությունը (կամ արհեստական ինտելեկտ), երբեմն կոչվում է մեքենայական ինտելեկտ: Այն բանականություն է, որը ցուցաբերվում է մեքենաների կողմից՝ ի տարբերություն մարդկանց և այլ կենդանիների կողմից արտահայտվող բնական բանականության։

Արհեստական ինտելեկտը (ԱԻ) համակարգչային գիտության ճյուղ է։ Այն կենտրոնացած է մեքենաների ստեղծման վրա, որոնք կարող են կատարել այնպիսի առաջադրանքներ, ինչպիսիք սովորաբար պահանջում են մարդկային միջամտություն: Այս առաջադրանքները ներառում են ուսուցում, հիմնավորում, խնդիրների լուծում և լեզվի ըմբռնում:

Ի տարբերություն ֆիլմերի, արհեստական բանականությունը մինչ օրս օժտված չէ բանական մարդուն հատուկ զգայարաններով և էմոցիաներով։ Այն չի կարող ապրումակցել, հուզվել, ուրախանալ, բարկանալ, ընկճվել։ Այն չի կարող արտահայտել տարբեր զգացմունքներ և զուգահեռ չի կարող ապրել ցավ, զգալ համ ու հոտ, ապրել սեր առաջին կամ անգամ 10-րդ հայացքից։ Ահա՛ այն հիմնական տարբերությունները, որոնցով այն առանձնանում է բանական մարդուց։ Մյուս առումներով, թե ինչպես է ԱԲ-ն գերազանցում բանական մարդուն, կանդրադառնանք հոդվածում։

ԱՐՀԵՍՏԱԿԱՆ ԲԱՆԱԿԱՆՈՒԹՅԱՆ ՀԵՏԱԶՈՏՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ ԵՎ ՎԻՃԱԿԱԳՐՈՒԹՅՈՒՆ

Փոքրիկ անդրադարձ կատարելով արհեստական բանականության շուկային, պետք է հաշվի առնենք ամենաթարմ վիճակագրական տվյալները և հաշվարկները, որոնք այս պահին կան։ Ստորև ներկայացված են հետազոտական բնույթի ուսումնասիրություններ և հաշվարկներ առաջիկա ժամանկաշրջանի (մինչև 2030թ․) համար։

Գեներատիվ ԱԲ-ն (Gen AI) արհեստական բանականության տեսակ է, որն օգտագործում է մեքենայական ուսուցման մոդելներ՝ օրիգինալ բովանդակություն ստեղծելու համար: Այս սկզբունքով են աշխատում ChatGPT չատ-բոտը, որը կարող է գեներացնել տեքստ՝ հիմնված օգտատիրոջ հարցումների վրա կամ DALL-E նեյրոցանցը, որը ստեղծում է իրատեսական պատկերներ։

Այս տեխնոլոգիաների հետագա զարգացումը, ըստ Goldman Sachs-ի կանխատեսումների (ներկայացնում է Ֆայնենշլ Թայմս պարբերականը),  կարող է առաջացնել արտադրողականության բում, որը կհանգեցնի համաշխարհային ՀՆԱ-ի տարեկան 7% աճի՝ 10 տարվա ընթացքում: Սակայն դա նաև կարող է բերել «զգալի ցնցումների» աշխատաշուկայում, ասված է հետազոտության մեջ:

Ակնկալվում է, որ Gen AI-ն էապես կխաթարի տարբեր ոլորտներ, հատկապես գիտելիքի վրա հիմնված արդյունաբերությունները: Տեխնոլոգիական ընկերությունները կարող են տեսնել արհեստական ինտելեկտի ամենաբարձր ազդեցությունը՝ պոտենցիալ ավելացնելով համաշխարհային արդյունաբերության հասույթի մինչև 9%-ին համարժեք: Մյուս ոլորտները, ինչպիսիք են բանկային գործունեությունը, դեղագործությունը և կրթությունը, նույնպես կարող են զգալի ազդեցության ենթարկվել:

Համաձայն Համաշխարհային տնտեսական ֆորումի (Սթենֆորդի համալսարանի կողմից իրականացված հետազոտություն) 2022 թվականի դրությամբ 127 երկրների օրենսդիր մարմիններն ընդունել են արհեստական բանականության հետ կապված օրենքներ, որոնցում առաջատար են ԱՄՆ-ը, Իսպանիան և Ֆիլիպինները:

Ըստ Statista-ի՝ 2023 թվականի դրությամբ արհեստական ինտելեկտի համաշխարհային շուկան գնահատվում է ավելի քան 242 միլիարդ ԱՄՆ դոլար, և կանխատեսվում է, որ մինչև 2030 թվականն այն կաճի մինչև 743 միլիարդ ԱՄՆ դոլարի: Այս արագ աճը ընդգծում է AI-ի աճող ինտեգրումը տարբեր ոլորտներում:

ԱԲ-ի ինտեգրումն ըստ McKinsey & Company-ի 2021-ի հարցման, ցույց է տվել, որ բոլոր հարցվածների 56%-ը հայտնել է արհեստական բանականության կիրառման առնվազն մեկ գործառույթ իրենց բիզնեսում, 2020 թ.-ի 50%-ի համեմատ: Սա ցույց է տալիս բիզնեսի աճող միտումը: Հարցվածները հիմքում բերել են AI-ի գործառնական արդյունավետությունը և մրցակցային առավելությունները:

Արհեստական բանականության (AI) ստարտափների ֆինանսավորումը պահպանել է կայուն աճ կորոնավիրուսի (COVID-19) համավարակին նախորդող տարիներին՝ 2017 թվականին 18 միլիարդ ԱՄՆ դոլարից հասնելով 26 միլիարդ ԱՄՆ դոլարի (2020թ.): AI-ի վրա հիմնված ստարտափներում ներդրումները զգալիորեն աճել են COVID-19 համավարակի սկզբին, հատկապես 2021 թվականի երկրորդ կեսին, քանի որ պարզ դարձավ, որ տնից աշխատանքը և կիբեռ լուծումները աշխատավայրի մշտական մասն են: Հետևաբար, ներդրումները 2020-ին 30 միլիարդ ԱՄՆ դոլարից մի փոքր ավելացան մինչև 2021-ին՝ հասնելով ավելի քան 65 միլիարդ ԱՄՆ դոլարի: Այնուամենայնիվ, AI ստարտափներում ներդրումները փոքր-ինչ նվազում էին 2022 թվականին մինչև OpenAI-ի և այլ գեներացնող AI ներդրումների ֆինանսավորման ռեկորդային մակարդակը:

Համաշխարհային տնտեսական ֆորումի «Աշխատատեղերի ապագայի 2023» զեկույցը գնահատում է մակրո միտումների ազդեցությունը, ինչպես նաև տեխնոլոգիական փոփոխությունները աշխատատեղերի և աշխատողների հմտությունների վրա առաջիկա հինգ տարիների ընթացքում: Զեկույցը ցույց է տալիս, որ գլոբալ աշխատատեղերի գրեթե մեկ քառորդը (23%) կփոխվի առաջիկա հինգ տարում: 45 տնտեսություններում, որոնք ընդգրկում են 673 միլիոն աշխատող, ակնկալվում է 69 միլիոն նոր աշխատատեղերի բացում և 83 միլիոնի վերացում՝ 14 միլիոն աշխատատեղի զուտ նվազում կամ ընթացիկ զբաղվածության 2 տոկոսը:

PwC UK-ի ուսումնասիրությունը գնահատում է, որ AI-ն կարող է մինչև 15,7 տրիլիոն դոլար նպաստել համաշխարհային տնտեսությանը մինչև 2030 թվականը, ընդ որում, 6,6 տրիլիոն դոլարը կարող է գոյանալ արտադրողականության բարձրացումից և 9,1 տրիլիոն դոլար՝ սպառողների օգուտներից: Նույն ուսումնասիրությունը ցույց է տալիս, որ արհեստական բանականությունը կարող է մինչև 2030 թվականը կրճատել ջերմոցային գազերի համաշխարհային արտանետումները 4%-ով, ինչը համարժեք է Ավստրալիայի, Կանադայի և Ճապոնիայի 2030 թվականի տարեկան արտանետումները միասին վերցված:

Այս վիճակագրական ուսումնասիրություններն արտացոլում են ԱԲ-ի դինամիկ և արագ զարգացումը՝ ընդգծելով դրա զգալի ազդեցությունը տնտեսության, աշխատաշուկայի, առողջապահության, կրթության, արդյունաբերության և առօրյա կյանքի վրա:

ԱՐՀԵՍՏԱԿԱՆ ԲԱՆԱԿԱՆՈՒԹՅԱՆ ՀԱՆՃԱՐԻ ՕՐԻՆԱԿՆԵՐ

Արհեստական բանականությունը զգալիորեն ընդլայնել է իր հնարավորությունները ավանդական հաշվողական առաջադրանքներից դուրս՝ մտնելով ստեղծագործության և բովանդակության մշակման ոլորտ: Սա ներառում է տեքստեր գրելը, վիզուալ արվեստ ստեղծելը, երաժշտություն ստեղծելը և նույնիսկ ֆիլմերի ստեղծմանն ու խաղերի զարգացմանը նպաստելը: ԱԲ ալգորիթմները խոր ուսուցման և նեյրոնային ցանցերի միջոցով վերլուծում են տվյալների հսկայական բազաներ՝ սովորելու և ընդօրինակելու մարդու կողմից ստեղծված բովանդակության ոճերը, օրինաչափությունները և կառուցվածքները: Այս էվոլյուցիան հետաքրքրաշարժ հարցեր է առաջացնում ստեղծագործության, հեղինակության և գեղարվեստական արտահայտման ապագայի վերաբերյալ: Քանի որ արհեստական բանականությունը շարունակում է զարգանալ, այն վեր է հառնում մարդու և մեքենայի կողմից ստեղծած բովանդակության սահմանը՝ ներկայացնելով հանճարեղ գործեր:

Եկե՛ք դիտարկենք մի քանի հետաքրքրաշարժ օրինակ։

Ստեղծագործությունների խոր ուսուցում. Google-ի DeepDream-ը (ինտեգրված ԱԲ-ով) ստեղծված Google-ի ինժեներ Ալեքսանդր Մորդվինցևի կողմից, հայտնի է սյուրռեալիստական, հոգեներգործուն պատկերներ ստեղծելով` լուսանկարների օրինաչափություններն ընդլայնելով` երազի բայց և օրիգինալներին նմանվող վիզուալներ ստեղծելու համար:

GPT մոդելներ տեքստի համար. GPT-3-ն օգտագործվել է մի ամբողջ պիես գրելու համար՝ «ԱԲ. երբ ռոբոտը պիես է գրում», որը ներկայացվել է Չեխիայում: Պիեսը կազմված է 8 տեսարանից. այն պատմում է մարդանման ռոբոտի մասին, որը բախվում է 8 այլ կերպարների և ներգրավվում է կերպարներին բնորոշող մարդկային իրավիճակների և գործողությունների մեջ՝ կապված մահվան, սիրո, սեքսի, բռնության և այլնի հետ: Առանձին տեսարանները սերտորեն կապված չեն, բայց կան որոշ կապող կետեր, օրինակ՝ ռոբոտի կենտրոնական/առանցքային կերպարը կամ որոշ կրկնվող և զարգացող թեմաներ, օրինակ՝ ռոբոտի կողմից սիրո շարունակական որոնումը։

Ներկայացման պրեմիերան տեղի է ունեցել 2021 թվականի փետրվարի 26-ին, Պրահայի Շվանդա թատրոնում, ռեժիսորը՝ Դանիել Հրբեկն է։

ԱԲ-ն վիզուալ արվեստում. ԱԲ ծրագիրը՝ DeepArt-ը լուսանկարները վերածել է արվեստի գործերի, որոնք նմանակում են այնպիսի հայտնի նկարիչների, ինչպիսիք են Վան Գոգը կամ Պիկասոն:

ԱԲ երաժշտության կոմպոզիցիա. AIVA-ն (Արհեստական ինտելեկտի վիրտուալ արտիստ) ստեղծել է «Pixelfield» տեսախաղի երաժշտությունը և ճանաչվել է SACEM-ի (Հեղինակների, կոմպոզիտորների և երաժշտության հրատարակողների միություն) կողմից որպես կոմպոզիտոր:

Գեներացված արվեստ. արհեստական բանականության կողմից մշակված «Էդմոնդ դե Բելամիի դիմանկարը» ստեղծագործությունը, որը ստեղծվել է փարիզյան «Obvious» կոլեկտիվի կողմից, «Christie’s»-ի աճուրդում վաճառվել է 432,500 ԱՄՆ դոլարով՝ բանավեճ առաջացնելով արվեստում արհեստական բանականության դերի մասին:

ԱԲ-ն ֆիլմարտադրության մեջ. ռեժիսոր Օսկար Շարփը և ԱԲ հետազոտող Ռոս Գուդվինը 2016 թվականին ստեղծեցին «Արևի գարուն» կարճամետրաժ ֆիլմը, որի սցենարն ամբողջությամբ գրված էր Բենջամին անունով արհեստական բանականության կողմից: Ի դեպ, ֆիլմը կարող եք դիտել՝ այստեղ։

Անհատականացում բովանդակության ստեղծման մեջ. ԱԲ-ի վրա հիմնված Persado հարթակն օգտագործվում է մարքեթինգի համար՝ ստեղծելով անհատականացված հաղորդագրություններ, որոնք մեծացնում են ներգրավվածությունը՝ վերլուծելով լեզուն և դրա ազդեցությունը լսարանի վրա: Մի ամբողջ բիզնես՝ հիմնված արհեստական բանականության վրա։

ԱԲ-ի կողմից ստեղծված խաղեր. «Minecraft»-ն օգտագործում է ԱԲ-ն՝ պատահական, ընդարձակ խաղային աշխարհներ ստեղծելու համար՝ յուրաքանչյուր խաղացողի առաջարկելով եզակի փորձառություններ:

Լեզուների թարգմանություն. ԱԲ-ով աշխատող թարգմանչական գործիքները, ինչպիսին է Google Translate-ը, զգալիորեն բարելավել է լեզվական թարգմանությունը՝ հնարավորություն տալով հաղորդակցության՝ իրական ժամանակում:

Մատչելիություն. Microsoft-ի արհեստական բանականության վրա հիմնված «Seeing AI» նախագիծը օգնում է տեսողության խնդիրներ ունեցող անձանց՝ նկարագրելով նրանց շրջապատող աշխարհը, կարդալով տեքստը և նույնականացնելով ապրանքներն ու մարդկանց:

Այս օրինակները ի ցույց են դնում ԱԲ-ի լայն և խորը ազդեցությունը ստեղծագործական և ֆունկցիոնալ տիրույթներում՝ ցույց տալով արհեստական բանականության կողմից ստեղծված բովանդակության հզորությունը և ներուժը։

ԱՐՀԵՍՏԱԿԱՆ ԲԱՆԱԿԱՆՈՒԹՅՈՒՆ․ ՍՏԵՂԾՈՒՄԻՑ ՄԻՆՉԵՎ ԱՊԱԳԱ

Մաս 1-ին․ Արհեստական բանականության պատմությունն ու էվոլյուցիան․

AI-ի հայեցակարգը գալիս է հին քաղաքակրթություններից՝ արհեստական էակների մասին առասպելներով, որոնք օժտված են բանականությամբ կամ գիտակցությամբ: Այնուամենայնիվ, արհեստական բանականության՝ որպես գիտական առարկայի, պաշտոնական հիմքը դրվել է 20-րդ դարի կեսերին:

Գիտնականները, ինչպիսիք են Ալան Թյուրինգը, Ջոն Մաքքարթին և Մարվին Մինսկին, մեծ դեր են ունեցել արհեստական բանականության հետազոտության ոլորտի ստեղծման և ընդլայնման գործում:

ԱԲ-ի էվոլյուցիոն ճանապարհորդությունը նշանավորվել է զգալի ձեռքբերումների, հիասթափությունների և նոր հույսերի ժամանակաշրջաններով, որոնք հաճախ կոչվում են ԱԲ ամառներ և ձմեռներ: Կանոնների վրա հիմնված համակարգերի վաղ հաջողություններից մինչև ներկայիս դարաշրջանը, որտեղ գերակշռում են մեքենայական ուսուցումը և նեյրոնային ցանցերը, ԱԲ-ն անընդհատ զարգանում է՝ ինտեգրելով ավելի բարդ ալգորիթմներ և ընդլայնելով իր հնարավորությունները:

Արհեստական բանականության տեսակները

AI-ն կարելի է դասակարգել երկու հիմնական տեսակի.

1. Նեղ կամ թույլ ԱԲ համակարգեր, որոնք նախատեսված են կոնկրետ առաջադրանքներ կատարելու համար՝ առանց գիտակցության: Օրինակները ներառում են Siri-ի, Google-ի որոնման ալգորիթմները և IBM-ի Watson-ը:

2. Ընդհանուր կամ ուժեղ ԱԲ․ ԱԲ-ի առաջադեմ ձև, որը կարող է հասկանալ, սովորել և կիրառել իր բանականությունը լայնորեն և ինքնուրույնաբար։ Այն նման է մարդու ճանաչողական կարողություններին:

Մաս 2-րդ․ Ինչպե՞ս է աշխատում արհեստական բանականությունը

Ժամանակակից արհեստական բանականության հիմքում ընկած է մեքենայական ուսուցումը, մեթոդ, որտեղ մեքենաները սովորում են տվյալներից, հայտնաբերում են օրինաչափությունները և որոշումներ կայացնում: Խոր ուսուցումը, մեքենայական ուսուցման ենթաբազմություն է և օգտագործում է բազմաթիվ շերտերով նեյրոնային ցանցեր (հետևաբար՝ «խորը») տվյալների մեծ ծավալների վերլուծության համար: Այս տեխնոլոգիաները թույլ են տալիս արհեստական ինտելեկտին կատարել այնպիսի բարդ խնդիրներ, ինչպիսիք են խոսքի ճանաչումը, լեզուների թարգմանությունը, բարդ մաթեմատիկական հաշվարկները, հիվանդությունների ախտորոշումը և այլն:

Արհեստական բանականության ալգորիթմները տատանվում են պարզ որոշումների ծառերից և լոգիստիկ ռեգրեսիայից մինչև խոր ուսուցման առաջադեմ մոդելներ: Օրինակ, կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը (CNN) լայնորեն օգտագործվում են պատկերների ճանաչման մեջ, մինչդեռ կրկնվող նեյրոնային ցանցերը (RNN) առանցքային նշանակություն ունեն լեզվի մշակման մեջ:

Մաս 3-րդ․ արհեստական բանականության կիրառումը տարբեր ոլորտներում

Արհեստական բանականությունն օգտագործվում է տնտեսության և արդյունաբերության լայն շրջանակում՝ փոխակերպելով մեր ապրելու և աշխատանքի ձևը: Ահա մի քանի ուշագրավ օրինակներ.

Առողջապահություն. ԱԲ-ն հեղափոխում է առողջապահությունն այնպիսի ծրագրերի միջոցով, ինչպիսիք են հիվանդների խնամքի կանխատեսող վերլուծությունները, ախտորոշւմները, անհատականացված բուժման պլանները, բժշկական պատկերների վերլուծությունը, դեղերի հայտնաբերումը և ռոբոտային վիրահատությունները: ԱԲ ալգորիթմները կարող են վերլուծել տվյալների մեծ բազաներ՝ բացահայտելու միտումներն ու օրինաչափությունները, որոնք մարդիկ կարող են անտեսել՝ հանգեցնելով ավելի ճշգրիտ ախտորոշումների և արդյունավետ բուժման:

Ֆինանսներ. Ֆինանսական ոլորտում ԱԲ-ն օգտագործվում է ալգորիթմական առևտրի, խարդախության հայտնաբերման, ռիսկերի կառավարման և հաճախորդների սպասարկման ավտոմատացման համար: ԱԲ համակարգերը կարող են վերլուծել շուկայի միտումները՝ ներդրումային որոշումներ կայացնելու և գործարքները վերահսկելու անսովոր ձևերի համար՝ օգնելով կանխել խարդախությունները։

Ավտոմոբիլային արդյունաբերություն. Ավտոմոբիլային արդյունաբերությունն օգտագործում է ԱԲ-ն ինքնակառավարվող մեքենաների, արտադրության և կանխատեսող/կոմպլեքս սպասարկման համար: ԱԲ ալգորիթմները կարևոր նշանակություն ունեն ինքնավար մեքենաների անվտանգ նավարկության նպատակով անհրաժեշտ հսկայածավալ տվյալների մշակման համար: Բացի այդ, ԱԲ-ն օգտագործվում է արտադրական գործընթացներում՝ որակի վերահսկման և կանխատեսող սպասարկման մեջ, այդ թվում նաև մեքենայի խնդիրները նույնականացնելու և վերանորոգման նախագծումն իրականացնելու համար:

Մանրածախ առևտուր. ԱԲ-ն մանրածախ առևտրում ներառում է անհատականացված գնումների փորձ, գույքագրման կառավարում և լոգիստիկայի օպտիմալացում: Մանրածախ առևտրով զբաղվողներն օգտագործում են արհեստական բանականությունը՝ սպառողների վարքագիծն ու նախասիրությունները վերլուծելու համար, ինչը հանգեցնում է ավելի անհատականացված առաջարկությունների: ԱԲ-ն նաև օգնում է կառավարել բաժնետոմսերի մակարդակը և օպտիմալացնել մատակարարման շղթայի գործառնությունները:

Կրթություն. ԱԲ-ն կրթության մեջ օգտագործվում է անհատականացված ուսուցման, գնահատման և վարչական առաջադրանքների համար: ԱԲ-ն կարող է հարմարվել առանձին սովորողի ուսուցման ոճերին և տեմպերին` ապահովելով ավելի հարմարեցված կրթական փորձ: Այն նաև օգնում է ուսուցիչներին գնահատել և ղեկավարել վարչական առաջադրանքները՝ թույլ տալով նրանց ավելի շատ կենտրոնանալ դասավանդման վրա: Կրթության համատեքստում՝ հիմնվելով իր բազայի վրա այն կարող է պատասխանել գրեթե ցանկացած հարցի, կիսվել կրթական ռեսուրսներով և մատչելի բացատրել ուսումնասիրվող առարկան։

Ժամանց. Ժամանցի ոլորտում ԱԲ-ն օգտագործվում է տեքստային և վիզուալ բովանդակության, խաղերի մշակման և ֆիլմերում հատուկ էֆեկտների համար: Հոսքային ծառայություններն օգտագործում են ԱԲ-ն՝ լսարանի դիտելու սովորությունները վերլուծելու և բովանդակություն առաջարկելու համար: Խաղերում ԱԲ-ն ուժեղացնում է օգտատերերի փորձը՝ ակտիվացնելով ոչ խաղացող կերպարների (NPC) վարքագիծը և խաղային միջավայրի արձագանքները:

Գյուղատնտեսություն. Գյուղատնտեսության մեջ արհեստական բանականությունը ներառում է բերքի մոնիտորինգ, մշակաբույսերի հիվանդությունների կանխատեսող վերլուծություն և ավտոմատացված գյուղատնտեսական սարքավորումներ: Վերլուծելով տարբեր աղբյուրներից ստացված տվյալները, ինչպիսիք են արբանյակային պատկերները և հողային սենսորները, ԱԲ-ն օգնում է տնկման, պարարտացման և բերքահավաքի վերաբերյալ տեղեկացված որոշումներ կայացնել:

Արտադրություն. Արտադրության մեջ ԱԲ կիրառությունները ներառում են կանխատեսելի սպասարկում, մատակարարման շղթայի կառավարում և որակի վերահսկում: ԱԲ ալգորիթմները կանխատեսում են, թե երբ արտադրական մեքենաները կարիք ունեն սպասարկման, օպտիմիզացնում են մատակարարման շղթայի գործառնությունները և օգնում հայտնաբերել արտադրանքի թերությունները:

Հեռահաղորդակցություն. ԱԲ-ն հեռահաղորդակցության մեջ օգտագործվում է ցանցի օպտիմալացման և հաճախորդների սպասարկման համար: ԱԲ ալգորիթմները վերլուծում են ցանցի երթևեկը՝ օպտիմալացնելու տվյալների հոսքը և կանխատեսելու սպասարկման կարիքները՝ նվազեցնելով պարապուրդի ժամանակը:

Էներգետիկա. Էներգետիկ ոլորտում ԱԲ-ն օգնում է կանխատեսել էներգիայի պահանջարկը, կառավարել բաշխումը ցանցերում և օպտիմիզացնել վերականգնվող էներգիայի աղբյուրները, ինչպիսիք են քամին և արևային էներգիան:

Սրանք ընդամենը մի քանի օրինակ են, թե ինչպես է արհեստական ինտելեկտը կիրառվում տարբեր ոլորտներում՝ ցուցադրելով դրա բազմակողմանիությունն ու ներուժը՝ նորարարությունն ու արդյունավետությունը խթանելու համար:

Մաս 4-րդ․ Արհեստական բանականության մարտահրավերներն ընդդեմ բանական մարդու

Արհեստական բանականության արագ առաջընթացը և ինտեգրումը տարբեր ոլորտներում բերում է բազմաթիվ էթիկական խնդիրների և մարտահրավերների: Շատ կարևոր է լուծել այս խնդիրները, որպեսզի ԱԲ-ի զարգացումն ու ինտեգրումը կազմակերպվի պատասխանատու և արդար սկզբունքներով: Ահա մի քանի հիմնական էթիկական նկատառումներ և մարտահրավերներ ԱԲ-ի հետ կապված։

Կողմնակալություն և խտրականություն. ԱԲ համակարգերը կարող են ժառանգել և ընդլայնել իրենց վերապատրաստման տվյալների մեջ առկա կողմնակալությունները՝ հանգեցնելով խտրական արդյունքների: Սա կարևոր խնդիր է այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են աշխատանքի ընդունումը, իրավապահ մարմինների կողմից որոշումների կայացումը և ֆինանսաբանկային համակարգերի կողմից վարկերի հաստատումը, որտեղ կողմնակալ հիշողություն (ելակետային տվյալներ, որոնք մուտքագրվել են համակարգ և իրենց մեջ պարունակում են կողմնակալություն) ունենալու պարագայում ԱԲ-ն կարող է «հավերժացնել» անհավասարությունը: Կարևոր է ապահովել, որ ԱԲ համակարգերը վերապատրաստվեն տարբեր, անաչառ տվյալների բազաների հիման վրա և կանոնավոր աուդիտի ենթարկվեն արդարության համար:

Գաղտնիություն. Տվյալների զանգվածային բազաները վերլուծելու ԱԲ-ի կարողությունը մտահոգություններ է առաջացնում գաղտնիության և տվյալների պաշտպանության վերաբերյալ:

Արհեստական բանականությունը կարող է բացահայտել անձնական տեղեկություններ և վարքագծի ձևեր, ինչը կարող է հանգեցնել չարաշահման: Արհեստական բանականության վրա հիմնված տվյալների վերլուծության առավելությունները պետք է հավասարակշռել անհատական գաղտնիության իրավունքների պաշտպանության անհրաժեշտության հետ, որը մեր օրերում լուրջ մարտահրավեր է:

Թափանցիկություն և հիմնավորված փաստարկում. Արհեստական բանականության շատ համակարգեր, հատկապես նրանք, որոնք հիմնված են խոր ուսուցման վրա, հաճախ դիտվում են որպես «սև արկղեր»՝ իրենց բարդության պատճառով: Թափանցիկության այս բացակայությունը կարող է խնդրահարույց լինել որոշումների կայացման կարևոր գործընթացներում, քանի որ դժվար է հասկանալ, թե ինչպես է ԱԲ-ն հասել որոշակի որոշմանը: Բացատրելի ԱԲ-ի զարգացումը կարևոր է հաշվետվողականության և վստահության համար:

Աշխատանքի տեղաշարժ. Արհեստական բանականությունը և ավտոմատացումը կարող են հանգեցնել աշխատաշուկայում զգալի տեղաշարժերի՝ պոտենցիալ աշխատողներին տեղահանելով որոշակի ոլորտներում: Աճող անհրաժեշտություն կա՝ անդրադառնալու աշխատատեղերի տեղաշարժի հասարակական ազդեցությանը, ներառյալ վերապատրաստման ծրագրերն ու քաղաքականությունները՝ աջակցելու աշխատողներին նոր դերերի անցմանը:

Անվտանգության ռիսկեր. ԱԲ համակարգերը կարող են ենթարկվել հաքերային հարձակման և մանիպուլյացիայի այլ ձևերի: Օրինակ, հակառակորդի հարձակումները կարող են խաբել ԱԲ համակարգերին՝ սխալ որոշումներ կայացնելու համար: Արհեստական բանականության համակարգերը պաշտպանելու համար անվտանգության կայուն միջոցների ապահովումը չափազանց կարևոր է չարաշահումը կանխելու համար:

Ինքնավարություն ընդդեմ վերահսկողության. Քանի որ ԱԲ համակարգերը դառնում են ավելի ինքնավար, մարդկային վերահսկողության համապատասխան մակարդակի որոշումը դժվար է: Սա հատկապես տեղին է, օրինակ՝ ռազմական, առողջապահական, տնտեսական, էներգետիկ և այլ համատեքստերում: Արհեստական բանականության հնարավորությունների օգտագործման և մարդկային վերահսկողության պահպանման միջև հավասարակշռություն հաստատելը կարևոր է:

Իրավական և կարգավորման մարտահրավերներ. Շատ երկրներում ներկայիս իրավական շրջանակները կարող են բավարար չափով հագեցած չլինել արհեստական բանականության կողմից առաջացած եզակի մարտահրավերներին դիմակայելու համար: Այն հարցերը, ինչպիսիք են պատասխանատվությունը ԱԲ սխալների դեպքում՝ ԱԲ կողմից ստեղծված բովանդակության համար, մտավոր սեփականության իրավունքը և անձնական տվյալների հոսքերը, հստակ իրավական ուղեցույցներ են պահանջում:

Սոցիալական ազդեցություն և անհավասարություն. Վտանգ կա, որ ԱԲ տեխնոլոգիան կարող է ընդլայնել սոցիալական և տնտեսական անհավասարությունը: Օրինակ, ավելի շատ ռեսուրսներ ունեցող երկրներն ու համայնքները կարող են ավելի շատ օգուտ քաղել ԱԲ առաջխաղացումներից: Արհեստական բանականության տեխնոլոգիաներին և դրա առավելություններին հավասար հասանելիության ապահովումը էթիկական կարևոր խնդիր է:

Ազդեցությունը մարդու վարքագծի և հարաբերությունների վրա. ԱԲ ազդեցությունը մարդկային վարքի և սոցիալական հարաբերությունների վրա ուսումնասիրության ենթակա աճող ոլորտ է: Մտահոգությունները ներառում են՝ մարդկային կարեկցանքի նվազումը և արհեստական բանականության վրա չափից ավելի վստահության ներուժը՝ անձնական և մասնագիտական համատեքստերում:

Երկարաժամկետ գոյաբանական ռիսկեր. Որոշ գիտնականներ և տեխնոլոգներ մտահոգություն են հայտնել արհեստական բանականության երկարաժամկետ գոյության ռիսկերի վերաբերյալ, հատկապես, եթե այն գերազանցում է մարդկային բանականությանը: Ապահովել, որ ԱԲ-ն համահունչ լինի մարդկային արժեքներին և շահերին՝ շարունակական մարտահրավեր է:

Այս էթիկական նկատառումներին անդրադառնալը պահանջում է բազմամասնագիտական մոտեցում՝ ներգրավելով ոչ միայն տեխնոլոգների, այլ նաև էթիկայի մասնագետների, սոցիոլոգների, քաղաքականություն մշակողների և այլ շահագրգիռ կողմերի: Համաշխարհային ստանդարտների ստեղծումը կարող է ուղղորդել ԱԲ պատասխանատու զարգացումն ու օգտագործումը՝ ապահովելով, որ այն ծառայի մարդկային կարողությունների և բարեկեցության բարձրացմանը, այլ ոչ թե նվազեցնի դրանք:

Մաս 5-րդ․ Արհեստական բանականության և բանական մարդու ապագան․ գիտափիլիսոփայական հայացք

Արհեստական բանականության ապագան ներառում է զարգացումներ բնական լեզվի մշակման, քվանտային հաշվարկների և էթիկայի ոլորտում: Ակնկալվում է, որ ԱԲ ինտեգրումն առօրյա կյանքում կդառնա ավելի անխափան և ինտուիտիվ: Զարգացող ԱԲ տեխնոլոգիաները փիլիսոփայական հարցեր են առաջացնում բանականության բնույթի, գիտակցության և մարդկանց դերի վերաբերյալ։

Փիլիսոփայական տեսանկյունից ԱԲ-ի ապագան և դրա ազդեցությունը բանական մարդու վրա հարուստ և բազմակողմ թեմա է: Հետազոտության այս ոլորտն ուսումնասիրում է մարդու էության, ստեղծագործականության, գիտակցության և մարդկանց ու արհեստական բանականության միջև հնարավոր ապագա հարաբերությունների վերաբերյալ հիմնարար հարցեր:

Եկե՛ք քննարկենք մի քանի ասպեկտներ, որոնք ձեզ մոտ կառաջացնեն բազմաթիվ հարցեր, ինչը հատու է փիլիսոփայությանը։ Այս հարցերի պատասխանները փնտրելիս գուցեք հանգեք ձեր «ճշմարտությանը»։

Մարդկային բնություն և արհեստական ինտելեկտ. Փիլիսոփայական քննարկումները հաճախ կենտրոնանում են այն բանի վրա, թե արդյոք արհեստական ինտելեկտը կարող է կրկնօրինակել կամ նույնիսկ գերազանցել մարդկային էությունը: Հետազոտությունը ներառում է սցենարների դիտարկում, որտեղ մարդիկ գոյակցում են արհեստական ինտելեկտի հետ, և նման համակեցության հետևանքները մարդկային ինքնության և արժեքների վրա:

Ստեղծագործականություն և արհեստական բանականություն. ԱԲ-ի ստեղծագործականության մասին փիլիսոփայական բանավեճերը շարունակական են: Մինչ ոմանք պնդում են, որ ներկայիս ԱԲ-ն չունի նախաձեռնողականություն և հետաքրքրասիրություն, որոնք անբաժանելի գործոններ են ստեղծարարության համար, մյուսները մատնանշում են օրինակներ, որտեղ ԱԲ-ն ցուցադրել է կարողություններ, որոնք մարտահրավեր են նետում ստեղծագործական ավանդական պատկերացումներին, ինչպիսիք են բիզնեսի համատեքստում նորարարական գաղափարների ստեղծումը և հե՛նց ինքը՝ արվեստը: Իսկ դուք ի՞նչ եք կարծում։

Ընկալում և գիտակցություն. Փիլիսոփայություն սովորող ուսանողներն ու հենց փիլիսոփաները խորապես ուսումնասիրում են մարդու ընկալման և գիտակցության բնույթը ԱԲ-ի համատեքստում: Այս ուսումնասիրությունը նշանակալի է հասկանալու համար, թե ինչպես է ԱԲ-ն ազդում հասարակության հեռանկարների և մարդկային մտքի ու մշակույթի կառուցվածքի, ինչպես նաև դրանց հետագա զարգացման վրա: Դուք զգո՞ւմ եք փոփոխություն տասը տարի առաջվա զարգացման միտումների և մերօրյա զարգացման միտումների, ինչպես նաև այդ ընթացքում ձեր վարքագծային ու մշակութային արժեքների ուղղությամբ։

Մարդկության էությունը. Փիլիսոփայական դիսկուրսի առանցքում այն հարցն է, թե ինչն է մարդկանց էապես յուրահատուկ դարձնում: Այս հարցումն ուսումնասիրում է մարդկության եզակի հատկանիշները բացահայտելու խնդիրները և դրանց պահպանումը ԱԲ-ի հետ ավելի ու ավելի ինտեգրված աշխարհում:

Էվոլյուցիոն տեսություն. Էվոլյուցիոն տեսության հիմքում մարդկանց և ԱԲ-ի միջև փոխհարաբերությունները պարտադիր չէ, որ հանգեցնեն մարդկանց՝ արհեստական բանականության համակարգերով փոխարինմանը: Փոխարենը, էվոլյուցիային զուգահեռ ընթացող հաղորդակցությունը հանդիսանում է մարդկանց և արհեստական բանականության միջև փոխշահավետ հարաբերությունների խթան, ինչը կհանգեցնի համագործակցային և բարգավաճ համակեցության:

Այս փիլիսոփայական հեռանկարներն ընդգծում են մարդկության ապագայի կերտման գործում ԱԲ-ի դերի շուրջ զրույցի բարդությունն ու խորությունը: Դրանք ընդգծում են մտածված՝ նուրբ մոտեցման անհրաժեշտությունը՝ հասկանալու մարդկանց և արհեստական բանականության միջև զարգացող փոխհարաբերությունները՝ հաշվի առնելով և՛ փոխակերպման ներուժը, և՛ դրա առաջացրած մարտահրավերները:

Ամփոփում

Մինչ մենք նավարկում ենք աննախադեպ տեխնոլոգիական առաջընթացի այս դարաշրջանը, AI-ի և Homo Sapiens-ի համակեցությունը ներկայացնում է մի լանդշաֆտ, որը լցված է ինչպես մարտահրավերներով, այնպես էլ հնարավորություններով: Արհեստական բանականության ներուժն ընդունելը և բարեխղճորեն կիրառելը վճռորոշ նշանակություն կունենան ապագայի ձևավորման հարցում, որտեղ տեխնոլոգիան և մարդկությունը զարգանում են ներդաշնակորեն:

Ալեքսանդր Մարտիրոսյան