Невробиологдор, когниционисттер жана философтор арасында адамдын мээсин жаратууга же кайра курууга болобу деген талкуулар бар. Мээ илиминдеги учурдагы ачылыштар жана ачылыштар жасалма мээлерди нөлдөн баштап кайра жарата турган мезгилге тынымсыз жол ачып жатат. Кээ бирөөлөр муну мүмкүн болгон чектен ашты деп ойлошот, экинчиси аны түзүүнүн жолдору менен алек, үчүнчүсү көптөн бери тапшырманын үстүндө жемиштүү иштеп жатат. Макалада биз жасалма интеллектти өнүктүрүү, анын келечеги, ошондой эле бул чөйрөдөгү ири компаниялар жана долбоорлор тууралуу суроолорду карап чыгабыз.
Негиздер
Жасалма мээ адамдар сыяктуу акылдуу, чыгармачыл жана аң-сезимдүү роботтук машинага туура келет. Адамзаттын бүткүл тарыхында милдет толук чечиле элек, бирок футурологдор бул убакыттын талабы дешет. Заманбап эске алуу мененневрология, эсептөө жана нанотехнологиялардагы тенденциялар жасалма интеллект жана мээ 21-кылымда, балким 2050-жылы пайда болорун болжолдоодо.
Окумуштуулар жасалма интеллект түзүүнүн бир нече жолун карап жатышат. Биринчи учурда суперкомпьютерлерде адамдын мээсинин масштабдуу биологиялык реалдуу симуляциялары жүргүзүлөт. Экинчи учурда, илимпоздор нейрондук кыртыштарда оңой моделдештирилген массалык параллелдүү нейроморфтук эсептөө приборлорун түзүүгө аракет кылып жатышат.
Адамдын аң-сезими илимдин жана метафизиканын эң кызыктуу сырлары жагынан эң татаал жана эң жетүүгө мүмкүн болгон аң-сезим болуп эсептелет. Окшош тыянактар адамдын мээсин тескери инженериялоо аркылуу жасалат.
Машинаны үйрөнүү
Машинаны үйрөнүү "жасалма интеллект" өнүктүрүү стратегиясынын өзөгүн түзөт, бул үчүн адамдын мээ клеткалары ар тараптуу изилденет. Окуунун бул түрү чоң потенциалга ээ: анын платформасында алгоритмдер, иштеп чыгуу куралдары, API'лер жана моделди жайылтуу камтылган. Компьютерлер так программаланбастан үйрөнүү мүмкүнчүлүгүнө ээ. Amazon, Google жана Microsoft инновациялык компаниялары машиналык үйрөнүүнү жигердүү колдонууда.
Терең үйрөнүү платформалары
Терең үйрөнүү машина үйрөнүүнүн бир бөлүгү. Ал адамдын мээси кандай иштегенине негизделген жана маалымат агып турган жасалма нейрондук тармак (ANN) алгоритмдерине таянат. Роботтор киргизүүлөрдөн жана натыйжалардан "үйрөнсө" болот. Терең үйрөнүү - келечектүүчоң көлөмдөгү маалымат менен айкалышкан жасалма интеллекттеги тенденция. Ал үлгү таанууда жана классификацияда өзүн далилдеди. Deep Instinct, Fluid AI, MathWorks, Ersatz Labs, Sentient Technologies, Peltarion жана Saffron Technology - бул чалгындоо тармагында пионер болуп саналган компаниялардын мисалы.
Табигый тилди иштетүү
Нейро-лингвистикалык программалоо (NLP) компьютер менен адам тилинин ортосунда жайгашкан жана жасалма интеллект технологиясы. Компьютердик программалар адамдын оозеки же жазылган сөзүн түшүнө алат. Amazon Alexa программасында, Apple Siri, Microsoft Cortana жана Google Assistant, NLP колдонуучулардын суроолорун түшүнүү жана аларга жооп берүү үчүн колдонулат. Программалоонун бул түрү экономикалык транзакцияларда жана кардарларды тейлөөдө кеңири колдонулат.
Табигый тил мууну
NLG программасы ар кандай маалыматтарды адам окуй турган текстке айландыруу үчүн колдонулат, бул мээни изилдөө аркылуу ишке ашат. Бул бизнес чалгындоо отчетун автоматташтыруу, продукт сүрөттөмөлөрү, каржылык отчеттор сыяктуу тиркемелери бар төмөн бааланган технология. Технология колдонуучу тарабынан түзүлгөн мазмунду болжолдонгон кошумча баада түзүүгө мүмкүндүк берет. Структураланган маалыматтар секундасына бир нече бетке чейин жогорку ылдамдыкта текстке айландырылат. Бул рыноктун кызыктуу оюнчулары Automated Insights,Lucidworks, Attivio, SAS, Баяндоо илими, Digital Reasoning, Yseop жана Cambridge Semantics.
Виртуалдык агенттер
Жасалма интеллект технологияларынын алкагында "виртуалдык агент" жана "виртуалдык жардамчы" терминдери алмаштырылбайт. Кээ бир адамдар түшүнүктөрдү айырмалоого аракет кылышат жана алар ийгиликке жетишет.
Virtual Assistant – бул жеке онлайн жардамчынын бир түрү. Виртуалдык агенттер көбүнчө колдонуучулар менен акылдуу баарлашкан компьютердик AI каармандары катары көрсөтүлөт. Алар суроолорго жооп бере алышат жана алардын негизги артыкчылыгы - кардарлар 24 саат бою жардам ала алышат.
Кеп таануу
Кепти идентификациялоо – бул программанын оозеки тилдеги сөздөрдү жана сөз айкаштарын түшүнүү жана талдоо, ошондой эле орнотулган жасалма мээ алгоритминин жардамы менен аларды маалыматка айландыруу жөндөмү. Кепти таануу компанияда чалууларды багыттоо, үн менен терүү, үн менен издөө жана сөздөн текстке иштетүү үчүн колдонулат. Бир кемчилиги программанын айтылышындагы жана фондогу ызы-чуудагы айырмачылыктардан улам сөздөрдү чаташтырышы мүмкүн. Кепти таануу программасы барган сайын мобилдик түзмөктөрдө орнотулууда. Бул жаатта Nuance Communications, OpenText, Verint Systems жана NICE өнүгүп жатат.
AI орнотулган аппараттык камсыздоо
Киргизилген AI, чиптер жана графикалык иштетүү блоктору (GPU) бар түзмөктөр кеңири жайылды. Google анын ичине орнотконаппараттык жасалма интеллект, адамдын мээси институтунун өнүгүшүн негиз катары алуу. AI менен программалык камсыздоону интеграциялоонун таасири көңүл ачуу жана оюн сыяктуу керектөөчү тиркемелерден алда канча ашып кетет. Бул терең үйрөнүүнү алга жылдыруу үчүн колдонула турган технологиянын жаңы түрү. Мындай иштеп чыгуулар Google, IBM, Intel, Nvidia, Allluviate жана Cray тарабынан ишке ашырылат.
Чечимдерди башкаруу
Инновациялык продуктылардагы бизнес чечимдерин башкаруу (мисалы, жасалма интеллекти бар робот) автоматташтырылган системаларды долбоорлоонун жана жөнгө салуунун бардык аспектилерин камтыйт. Бул уюмдар үчүн кызматкерлердин, кардарлардын жана камсыздоочулардын ортосундагы өз ара аракеттенүүнү башкаруу абдан маанилүү.
Чечимдерди башкаруу альтернативалуу тандоо процессин жакшыртат, бул жерде бардык мүмкүн болгон маалымат эң жакшы артыкчылык үчүн колдонулат, мында маневрликке, ырааттуулукка, чечим кабыл алуунун тактыгына басым жасалат. Чечимдерди башкаруу убакыт чектөөлөрүн жана белгилүү тобокелдиктерди эске алат.
Банк, камсыздандыруу жана каржы кызматтары уюмдары кардарларды тейлөө процесстерине күнүмдүк чечимдерди кабыл алуу программаларын интеграциялоодо.
Нейроморфтук жабдуулар
SyNAPSE – бул DARPA тарабынан каржыланганпрограммасы, мээнин интеллектине жана физикасына окшош нейроморфтук микропроцессордук системаларды иштеп чыгуу. Платформа негизги суроого жооп издеп жатат: жасалма мээ түзүү мүмкүнбү? Биринчи учурданейрон тармактары суперкомпьютерде симуляцияларда сыналат, андан кийин тармактар түз жабдыкта курулат. 2011-жылдын октябрында 256 нейронду камтыган нейроморфтук чиптин прототиби көрсөтүлгөн. 1 миллион пик нейронду жана 1 миллиард синапсты эмуляциялоого жөндөмдүү көп чиптүү системаны түзүү боюнча иштер жүрүп жатат.
Нейрондук тармакты моделдөө
Көк мээ долбоору - молекулярдык деңгээлде компьютердик симуляцияларды колдонуу менен адамдын мээсин жана жүлүн калыбына келтирүү аракети. Долбоор 2005-жылдын май айында Швейцариядагы Лозанна мамлекеттик политехникалык мектебинде (EPFL) Генри Маркрам тарабынан негизделген. Симуляция IBM Blue Gene суперкомпьютеринде иштейт, ошондуктан Blue Brain деп аталат. 2018-жылдын ноябрь айына карата симуляциялар болжол менен 10 миллион нейронду жана 10 миллиард синапсты камтыган мезоциттерге жасалууда. 186 миллиард нейрон менен адамдын мээсинин толук масштабдуу симуляциясы 2023-жылга пландаштырылган.
Spaun, семантикалык көрсөткүч архитектурасы менен бирдиктүү тармак, Крис Элиасмит жана Канададагы Ватерлоо университетинин Теориялык Нейрология борборунун (CTN) кесиптештери тарабынан түзүлгөн. 2018-жылдын декабрына карата Спаун дүйнөдөгү эң чоң мээ симуляциясы. Модельде 2,5 миллион нейрон бар, бул сандардын тизмесин таанууга, жөнөкөй эсептөөлөрдү жүргүзүүгө жетиштүү.
SpiNNaker – бул аз кубаттуу нейроморфтук суперкомпьютеручурда Улуу Британиядагы Манчестер университетинде курулуп жатат. Миллиондон ашык өзөктөр жана миң симуляцияланган нейрондор менен машина бир миллиард нейронду окшоштурууга жөндөмдүү болмок. Белгилүү бир алгоритмди ишке ашыруунун ордуна, SpiNNaker ар кандай алгоритмдерди сынай турган платформа болуп калат. Нейрондук тармактардын ар кандай түрлөрүн машинада иштеп чыгууга жана иштетүүгө болот, ошентип нейрондордун ар кандай түрлөрүн жана байланыш моделдерин имитациялайт. SpiNNaker - бул Спи Кинг Нуралдан алынган аббревиатура.
Brain Corporation - биологиялык нерв системасынын негизин түзгөн жаңы алгоритмдерди жана микропроцессорлорду иштеп чыгуучу чакан изилдөө компаниясы. Компания 2009-жылы компьютердик нейробиолог Евгений Ижикевич жана нейробиолог/ишкер Аллен Грубер тарабынан негизделген. Алардын изилдөөлөрү төмөнкү багыттарга багытталган: визуалдык кабылдоо, мотор башкаруу жана автономдуу навигация. Компаниянын максаты – уюлдук телефондор жана тиричилик роботтору сыяктуу керектөөчү аппараттарды жасалма нерв системасы менен жабдуу. Изилдөө жарым-жартылай Сан-Диегодогу, Калифорниядагы Qualcomm кампусунда жайгашкан Qualcomm тарабынан каржыланат. Азырынча конкреттүү өнүмдөр чыгарыла элек же жарыяланган эмес, бирок компания өсүүнү улантууда жана 2018-жылдын февраль айынан бери жаңы кызматкерлерди жигердүү жалдоодо.
Окшош изилдөө
Google X Lab - бул Google келечектеги технологияларды эксперимент кылган жашыруун лаборатория. Компаниянын долбоорлоручыгармалар ачык эмес, бирок робототехникага жана жасалма интеллектке негизделген деп ишенишет. Лаборатория тууралуу маалымат биринчи жолу 2011-жылдын ноябрында New York Times гезитинин макаласында пайда болгон. Басылмада лаборатория Калифорния штатынын Бей-Арейа аймагында жайгашканы айтылат. Белгилүү болгондой, Google компаниясынын негиздөөчүлөрү жасалма интеллектти изилдөөгө кызыгып, бул багытта инвестиция салып жатышат. 2006-жылы компаниянын эскертүүсүндө Google дүйнөдөгү эң мыкты AI изилдөө лабораториясын кургусу келгени айтылган.
Russia 2045, 2045 демилгеси же Аватар долбоору катары белгилүү, 2020-жылга чейин роботтук аватарга, 2025-жылга чейин мээ трансплантациясына жана 2035-жылга чейин жасалма мээге ээ болууну максат кылган амбициялуу узак мөөнөттүү долбоор. Бул программаны 2011-жылы орусиялык медиа магнат Дмитрий Ицков баштаган. Ал адамзаттын жыргалчылыгы жана технологияны системалуу өнүктүрүү үчүн биргелешип иштеген окумуштуулардын глобалдык тармагы аркылуу адамдын мээси институтун түзүүгө багытталган. Бир катар орус окумуштуулары изилдөөлөрү үчүн Ицковдон инвестиция алышкан. Кошумчалай кетсек, Ицков кирешеси жогору жеке адамдардан, кайрымдуулук уюмдарынан жана улуттук жана эл аралык өкмөттөрдөн кошумча каржылоо издеп жатат.
Кийинки кызыктуу долбоор - Бостон университети жана Hewlett Packard (HP) программасы Moneta. Грег Снайдер жетектеген HP командасы Cog Ex Machina деп аталган нейрондук тармак платформасын куруп жататMemristors негизинде келечектеги GPU жана компьютерлерде иштөө. Массимилиано Версаче жетектеген Бостон университетинин нейроморфология лабораториясы Cog Ex Machinaда иштеген Монета аттуу модулдук жасалма мээни түздү. Кыскартылды Модулдук Нейрондук Эксплоринг Саякат Агенти.
Убакыт алкагы
Мээ менен жүлүндүн санарип көчүрмөсү качан синтезделет деген суроо сөзсүз туулат.
Тилекке каршы, бул жакында келбейт. Курцвейлдин 2030-жылга чейин мээнин эмуляциясы тууралуу божомолу өтө кыска көрүнөт, болгону 12 жыл калды. Анын үстүнө, анын Адам геному долбоору менен окшоштуктары канааттандырарлык эмес болуп чыкты. Кошумчалай кетсек, көптөгөн илимпоздор кандайдыр бир туюк багытта бара жаткан болушу мүмкүн.
Ошондой эле, Геерцелдин кийинки он жылдыктардагы эрежеге негизделген ыкманын ийгилиги жөнүндөгү божомолдору өтө оптимисттик көрүнөт. Бирок анын AI үйрөтүү ыкмасын эске алганда мүмкүн эмес.
Ыктымал сценарийге ылайык, адамдын мээсинин кодун же окшоштугун түзүү 50-75 жылда мүмкүн. Ошого карабастан, бир жагынан неврологиядагы жаңылыштыктын чегин, экинчи жагынан өзгөрүү ылдамдыгын эске алганда, датаны алдын ала айтуу кыйын. 2050 болжолдоолорго келгенде кара тешик сыяктуу.
