ხელოვნური ინტელექტი – AI ხელსაწყოები, ფოტოები, საინტერესო ფაქტები…

ადამიანის გონება იდუმალი და წარმოუდგენელი ზღაპრული სამყაროა – მრავალფეროვანი აზრებითა და გრძნობებით სავსე, რომელთა სიღრმისეულ არსს სამყაროში ყველაზე ჭკვიანი მეცნიერებიც კი ბოლომდე ვერ წვდებიან.

კაცობრიობას დიდი ხანია აწუხებს კითხვა: “რა მოხდება, თუ შევძლებთ ჩვენი გონების მსგავსის შექმნას? გავხდებოდით თუ არა შემოქმედები, რომლებსაც შეუძლიათ არაფრისგან მოაზროვნე არსების შექმნა, სასიცოცხლო ნიშნების მინიჭება და უსასრულო შესაძლებლობების გახსნა?”

შორს რომ არ წავიდეთ, დღეს უკვე ვცხოვრობთ ეპოქაში, როდესაც ეს ზღაპრული წარმოდგენა ჩვენს თვალწინ ისხამს ხორცს. ახალი ტექნოლოგიების განვითარებამ შესაძლებელი გახადა ხელოვნური გონების, ანუ ხელოვნური ინტელექტის შექმნა.

ჭკვიანმა კომპიუტერებმა და ალგორითმებმა, რომლებიც სწავლისა და ადაპტაციის მაღალი უნარით გამოირჩევა, შეძლეს ის, რაც ადრე მხოლოდ ადამიანური ნიჭისთვის იყო დამახასიათებელი.

სანამ უშუალოდ სიღრმისეულ დეტალებს შევეხებოდეთ, მანამ ხელოვნურ ინტელექტის უზარმაზარ პოტენციალზე ზოგადი წარმოდგენა შევიქმნათ. ეს სფერო მრავალ ინდუსტრიაში რევოლუციურ შესაძლებლობებს გვპირდება:

სამედიცინო დიაგნოსტიკა და მკურნალობა 🩺 – დაავადებების უფრო ზუსტი დიაგნოსტირებისთვის AI სისტემებს შეუძლიათ სამედიცინო მონაცემების სწრაფად დამუშავება და ანალიზი. ექიმებს ხელოვნური ინტელექტი მკურნალობის ინდივიდუალური გეგმების შემუშავებაშიც ეხმარება. ასევე, AI-ტექნოლოგიები მნიშვნელოვან როლს თამაშობს ახალი მედიკამენტების კვლევასა და გამოცდაში. დღესდღეობით უამრავი მსხვილი სამედიცინო და ბიოტექნოლოგიური კომპანია ნერგავს AI სისტემებს პროდუქტებსა თუ მომსახურებაში. 2022 წელს, აშშ-ის სურსათისა და მედიკამენტების ადმინისტრაციამ (FDA) 91 სამედიცინო მოწყობილობა დაამტკიცა, რომლებიც აღჭურვილია ხელოვნური ინტელექტის ან მანქანური სწავლების შესაძლებლობებით. ერთ-ერთი მათგანი კომპანია Aidoc-ის შექმნილი სამედიცინო მოწყობილობაა, რომელიც რენტგენზე ფილტვებისა და გულმკერდის დეფექტებს უკეთესად ხედავს. ეს აჩქარებს დიაგნოსტიკის პროცესს და ექიმებს აძლევს საშუალებას უფრო ზუსტი და ეფექტური გადაწყვეტილებები მიიღონ.

ავტომატიზებული ტრანსპორტი 🚌 – ნამდვილად არ მოგესმათ, თვითმავალი მანქანები და უპილოტო საჰაერო ხომალდები ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით სავსებით რეალურია. ამ ტიპის მოწყობილობები გაცილებით უსაფრთხოა, ვიდრე ადამიანის მართული სატრანსპორტო საშუალებები და შეუძლიათ რთული მანევრებისა და მოულოდნელი სიტუაციების ეფექტური მართვა. (შესაძლოა ჯერ კიდევ ბევრი სჭირდება ავტომობილების ავტომატიზაციას, თუმცა გრძელვადიან პერსპექტივაში სავსებით შესაძლებელია თითქმის ყველა სატრანსპორტო საშუალება უპილოტო რეჟიმზე წარმატებით გადავიდეს).

ბიზნესი და მარკეტინგი 📢 – ხელოვნური ინტელექტი კომპანიების ცხოვრების დღის წესრიგი გახდა. ბიზნესში  AI-ს მომხმარებლების მოთხოვნილებებისა და ქცევების უკეთ გასაგებად იყენებენ. ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოები თუ აპლიკაციები დასაქმებულებს ეხმარება ეფექტურად გაანაწილოს რესურსები და მარკეტინგულ კამპანიებს ოპტიმიზაცია მარტივად გაუკეთოს. მას ხშირად პროცესების ავტომატიზაციისთვის იყენებენ, მაგ: ამაზონმა უკვე დაიწყო რობოტების გამოყენება საწყობებში და როგორც აღმოჩნდა საკმაოდ კარგ შედეგებსაც იღებს. საბოლოოდ კი შეგვიძლია ვთქვათ, რომ ჭკვიანი ვირტუალური ასისტენტები წარმოუდგენლად აუმჯობესებენ მომსახურებისა თუ პროდუქტის ხარისხს.

კიბერუსაფრთხოება 🔐 – ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია გამოავლინოს და აღკვეთოს კიბერშეტევები, მანამ სანამ ისინი დიდ ზიანს მიაყენებს სისტემებს. კიბერუსაფრთხოების მიმართულებით AI-ს როლი ფასდაუდებელია. ეს გიგანტურმა კორპორაციებმა დიდი ხანია გაიაზრეს, მაგ AI-ს შესაძლებლობებს იყენებს: Microsoft Defender for Cloud Apps, Google Cloud Security Command Center, Amazon Web Services (AWS) და ა.შ.

ხელოვნება და შემოქმედებითი ინდუსტრიები – AI სისტემებს მუსიკის, ტექსტების, ხატვისა და ანიმაციური ნამუშევრების შთამბეჭდავი სიზუსტით შექმნა შეუძლიათ. ეს ტექნოლოგიები საგრძნობლად აადვილებს და აჩქარებს შემოქმედებით პროცესს ხელოვანებისთვის. უკვე ინტერნეტში დიდი რაოდენობით კომპიუტერის მიერ გენერირებული კონტენტი, რომელსაც აქტიურად იყენებენ შემოქმედებით ინდუსტრიებში.

კვლევა და განათლება – ხელოვნური ინტელექტი ადამიანს ეხმარება მოცულობითი მონაცემების გაანალიზებაში, ხსნის რთულ პრობლემებს და ფასდაუდებელ სამსაურს უწევს მეცნიერებს მუშაობაში. განათლების სფეროში კი AI სისტემების დახმარებით სტუდენტების ინდივიდუალური საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად წარმატებით ინერგება სწავლების ადაპტირებული მიდგომები. ამ მიმართულებით აქტიურად ვითარდება შემდეგი საგანმანათლებლო ბრენდები:

• Duolingo – უცხო ენის ონლაინ სწავლის პლატფორმა, რომელიც ასევე იყენებს ChatGPT-ის შესაძლებლოებებს.
• Gradescope – AI-ზე დაფუძნებული ინსტრუმენტი, რომელიც ეხმარება მასწავლებლებს სტუდენტების სამუშაოების გამართულად შეფასებაში.
• Knewton – აანალიზებს მოსწავლის ქცევას, სწავლის სტილსა და შედეგებს, რათა მიაწოდოს დამხმარე რესურსები და რეკომენდაციები და რაც მთავარია, მასზე მორგებული სასწავლო სილაბუსი.

საკმაოდ ბევრს სფეროს შევეხეთ არა? 😊 – ეს მხოლოდ მცირე ნაწილია ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობებისა. ფაქტობრივად, თითქმის არ არსებობს ცხოვრების სფერო, სადაც ხელოვნური ინტელექტი ვერ შეაღწევს. ეს ტექნოლოგია კვლავაც ვითარდება და მისი პოტენციალის შეფასება ძალიან რთული საქმეა.

ახლა კი, მოდით ერთად გავეცნოთ ხელოვნური ინტელექტის საიდუმლოებებს და გავიგოთ, თუ როგორ მუშაობს ეს რევოლუციური ტექნოლოგია და როგორ შეუძლია მას ადამიანის ყოველდღიურობის რადიკალურად გამარტივება.

რა არის ხელოვნური ინტელექტი?

ხელოვნური ინტელექტი (AI – Artificial Intelligence) არის კომპიუტერული სისტემების უნარი შეასრულოს ამოცანები, რომლებიც ტრადიციულად მოითხოვს ადამიანურ ინტელექტს, როგორებიცაა ვიზუალური აღქმა, ენის გაგება, დასკვნების გამოტანა, დაგეგმვა და პრობლემების გადაჭრა.

მარტივად ხელოვნური ინტელექტი არის ტექნოლოგია, რომელიც აძლევს კომპიუტერებს და რობოტებს შესაძლებლობას”იაზროვნონ” ადამიანებივით და უფრო მეტიც, მათზე უკეთესად. კომპლექსური დავალებების სწრაფად და ეფექტურად შესრულებისთვის კი იყენებს რთულ ალგორითმებს და მონაცემთა დიდ ნაკრებს იყენებს. ამ შემთხვევაში ხაზი უნდა გავუსვათ ფრაზას “მონაცემთა ნაკრები (ბაზა)”, ვინაიდან სწორედ ის არის საკვები AI ინსტრუმენტისთვის, რომ ადამიანივით აზროვნება შეძლოს.

ChatGPT, Claude, Google Bard, Microsoft Copilot

ChatGPT – AI რევოლუცია იწყება აქ

ChatGPT არის OpenAI-ის მიერ შექმნილი მოწინავე ენობრივი მოდელი, რომელმაც რევოლუცია მოახდინა ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. გამოშვებული 2022 წლის 30 ნოემბერს, ChatGPT სწრაფად გახდა ერთ-ერთი ყველაზე სწრაფად მზარდი ტექნოლოგიური პროდუქტი ისტორიაში, რომელმაც მილიონობით მომხმარებელი მოიზიდა მთელი მსოფლიოდან. მას შეუძლია დაგეხმაროთ სრულიად განსხვავებული ამოცანების გადაჭრაში.

ChatGPT-ს შეუძლია გააუმჯობესოს თქვენი პროდუქტიულობა კონტენტის შექმნაში, პროგრამირებაში, კვლევასა და სწავლაში. მისი უნარი სწრაფად დაამუშაოს ინფორმაცია და მოგაწოდოთ პერსონალიზებული პასუხები, ამავდროულად მუდმივად განახლებადი ცოდნის ბაზით, აქცევს მას არა მხოლოდ სასარგებლო ინსტრუმენტად, არამედ თქვენს ერთგულ პარტნიორად ყოველდღიურ საქმიანობაში.

Google Gemini – გუგლის ხელოვნური ინტელექტი

Google Gemini წარმოადგენს ხელოვნური ინტელექტის (AI) უახლეს მიღწევას, რომელიც შეიქმნა Google-ის მიერ და გამოცხადდა 2023 წლის 6 დეკემბერს. ეს მულტიმოდალური AI მოდელი შექმნილია იმისათვის, რომ გააერთიანოს და გააუმჯობესოს ტექსტის, გამოსახულების, ვიდეოს, აუდიოს და კოდის გაგების და გენერირების უნარები. Gemini წარმოადგენს მნიშვნელოვან ნაბიჯს ხელოვნური ინტელექტის სფეროში და მიზნად ისახავს კონკურენცია გაუწიოს და გადააჭარბოს სხვა წამყვან AI მოდელებს, როგორიცაა OpenAI-ის GPT სერია.

Copilot – Microsoft-ის AI ეკოსისტემა

Microsoft Copilot OpenAI-ის მიერ შექმნილი GPT-4 მოდელზე დაფუძნებული ჩატბოტია, რომელიც Microsoft-ის პროდუქტებშია ინტეგრირებული. (ოფიციალურად ჩაეშვა 2023 წლის 1 ნოემბერს). Copilot-ს შეუძლია დაგეხმაროთ დოკუმენტების შექმნაში, მონაცემთა ანალიზში, პრეზენტაციების მომზადებაში და კოდის წერაში, რაც მნიშვნელოვნად ზრდის თქვენს ეფექტურობას. აღსანიშნავია, რომ Copilot Microsoft-ის სხვა პროდუქტებთან ერთად Windows-შიცაა ინტეგრირებული.

Claude – ძალიან კარგად “საუბრობს” ქართულად

Claude არის Anthropic-ის მიერ შექმნილი მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელიც წარმოადგენს ერთ-ერთ ყველაზე განვითარებულ ენობრივ მოდელს დღევანდელ ტექნოლოგიურ სამყაროში.

Claude-ის უნიკალური მახასიათებლები

Claude-ის უნიკალური მახასიათებლები

1. ცოდნის ცოდნის ბაზა: Claude-ს აქვს ფართო ცოდნა მრავალ სფეროში, მათ შორის მეცნიერებაში, ისტორიაში, ლიტერატურაში, ტექნოლოგიაში და სხვა.
2. კონტექსტუალური გაგება: მოდელს შეუძლია გაიგოს და შეინარჩუნოს კონტექსტი გრძელი საუბრების განმავლობაში.
3. მულტილინგვურობა: Claude-ს შეუძლია კომუნიკაცია მრავალ ენაზე, რაც მას ხდის გლობალურად გამოსადეგ ინსტრუმენტს.
4. ეთიკური მიდგომა: Claude შექმნილია ეთიკური პრინციპების გათვალისწინებით და ცდილობს თავი აარიდოს მავნე ან არაეთიკურ ქმედებებს.
5. ანალიტიკური აზროვნება: მოდელს შეუძლია რთული პრობლემების ანალიზი და ლოგიკური მსჯელობა.
6. კრეატიული შესაძლებლობები: Claude-ს შეუძლია შექმნას ორიგინალური ტექსტები, იდეები და კონცეფციები.
7. კოდის გენერირება და ანალიზი: მას შეუძლია დაეხმაროს პროგრამისტებს კოდის დაწერაში, დებაგში და ოპტიმიზაციაში.

Nvidia – ხელოვნური ინტელექტის აპარატურის უზრუნველყოფა

რთულია ვისაუბროთ AI ეპოქაზე და არ ვახსენოთ ამავე ეპოქის სიმობოლო Nvidia.

ბოლო წლებში ხელოვნური ინტელექტის (AI) სწრაფმა განვითარებამ გამოიწვია ნამდვილი ტექნოლოგიური რევოლუცია. ამ რევოლუციის ცენტრში სწორედ Nvidia დგას – კომპანია, რომელმაც თავი დაიმკვიდრა როგორც AI-ის აპარატურული უზრუნველყოფის წამყვანმა მწარმოებელმა.

Nvidia დაარსდა 1993 წელს ჯენსენ ჰუანგის, კრის მალაჩოვსკის და კურტის პრიმის მიერ. თავდაპირველად კომპანია ფოკუსირებული იყო პერსონალური კომპიუტერებისთვის გრაფიკული პროცესორების (GPU) შექმნაზე.

Nvidia-ს პირველი პროდუქტი იყო NV1 ჩიპი, რომელიც გამოვიდა 1995 წელს. 2000-იან წლებში Nvidia-მ მნიშვნელოვანი წინსვლა განიცადა GPU ტექნოლოგიებში. კომპანიამ შექმნა GeForce სერიის GPU-ები, რომლებმაც რევოლუცია მოახდინეს სათამაშო ინდუსტრიაში. ამ პერიოდში ის გახდა წამყვანი მოთამაშე კომპიუტერული გრაფიკის სფეროში.

2006 წელს Nvidia-მ წარმოადგინა CUDA (Compute Unified Device Architecture) – პარალელური გამოთვლების პლატფორმა, რომელმაც საშუალება მისცა პროგრამისტებს გამოეყენებინათ GPU-ები ზოგადი დანიშნულების გამოთვლებისთვის. ეს იყო გარდამტეხი მომენტი, რომელმაც გზა გაუხსნა Nvidia-ს AI და მანქანური სწავლების სფეროში.

Nvidia-ს 2022 წლის ბუმი რამდენიმე მიზეზმა განაპირობა, წარმოგიდგენთ გამომწვევი მიზეზების ნაწილს

1. ChatGPT-ის გამოშვება: 2022 წლის ნოემბერში OpenAI-მ გამოუშვა ChatGPT, რამაც გამოიწვია უპრეცედენტო ინტერესი AI-ის მიმართ. ეს მოდელი იყენებდა Nvidia-ს GPU-ებს ტრენინგისთვის, რამაც მკვეთრად გაზარდა მოთხოვნა კომპანიის პროდუქტებზე.
2. AI-ზე დაფუძნებული სტარტაპების ზრდა: 2022 წელს მკვეთრად გაიზარდა AI სტარტაპების რაოდენობა და მათში ინვესტირებული თანხები. ბევრი ამ სტარტაპიდან იყენებდა Nvidia-ს ტექნოლოგიებს.
3. H100 GPU-ს გამოშვება: 2022 წლის მარტში Nvidia-მ წარმოადგინა H100 – ახალი თაობის GPU, სპეციალურად შექმნილი ხელოვნური ინტელექტისთვის. ეს პროდუქტი გახდა ერთ-ერთი ყველაზე მოთხოვნადი AI აპარატურა.
4. კორპორატიული AI ადაპტაცია: 2022 წელს მრავალმა მსხვილმა კორპორაციამ დაიწყო AI-ის აქტიური ინტეგრაცია თავის ოპერაციებში, ამან კიდევ უფრო გაზარდა მოთხოვნა Nvidia-ს პროდუქტებზე.

ხელოვნური ინტელექტის დარგები

ხელოვნური ინტელექტი შედგება რამდენიმე მნიშვნელოვანი დარგისგან, რომლებიც ერთობლივად ქმნის ამ ფართო ტექნოლოგიურ სფეროს.

ძირითადი დარგებია: მანქანური სწავლება, ენის მოდელების დამუშავება, ვიზუალური მონაცემების ანალიზი, რობოტების გამოყენება სამუშაოების შესასრულებლად და ა.შ.

მანქანური სწავლება (Machine Learning)

ეს არის AI-ს უმთავრესი დარგი, რომელიც ალგორითმებისა და სტატისტიკური მოდელების შექმნას გულისხმობს მონაცემთა ნაკრებების საფუძველზე. მანქანური სწავლება მოიცავს სუპერვიზიულ, არასუპერვიზიულ და ჯილდოზე დაფუძნებულ სწავლებას.

ღრმა სწავლება (Deep Learning)

ღრმა სწავლება მანქანური სწავლების ერთ-ერთი მიმართულებაა, რომელიც ეყრდნობა ხელოვნურ ნეირონულ ქსელებს მონაცემთა სტრუქტურიზაციისა და ანალიზისთვის მაღალი დონის აბსტრაქციების მიღწევის გზით. ღრმა სწავლება გამოიყენება ხმის, ტექსტისა და გამოსახულებების დამუშავებისთვის.

ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP)

NLP (Natural Language Processing) კომპიუტერულ სისტემებს აძლევს ადამიანური ენის გაგებისა და დამუშავების უნარს. ის მოიცავს ენობრივ მოდელირებას, ტექსტის კლასიფიკაციას, მთარგმნელობით სისტემებს, ჩატბოტებსა და ხმოვან ასისტენტებს.

ვიზუალური და ხმოვანი მონაცემების დამუშავება

კომპიუტერული ხედვის ტექნოლოგიები ეფუძნება გამოსახულებებისა და ვიდეოების დამუშავებასა და ანალიზს. მისი გამოყენება უამრავი სახითაა შესაძლებელი, დაწყებული სახის ამოცნობით და თვითმავალი ავტომობილებით დასრულებული.

უფასო ხელსაწყოთი გენერირებული ვიდეო ინფლაციის შესახებ. 👇

რობოტიკა – ჰუმანოიდი რობოტების ერა

რობოტიკა ეხება ფიზიკურ მოწყობილობებსა და სისტემებს, რომლებსაც შეუძლიათ ავტომატურად შეასრულონ გარკვეული ქმედებები. შეიძლება ითქვას ხელოვნური ინტელექტი რობოტების “ტვინს” წარმოადგენს, ამიტომ ეს 2 სფერო ერთმანეთთან მჭიდრო კავშირშია.

დიდი ალბათობით, რობოტები ყველა სფეროში შეაღწევს, რაც ადამიანების ინტერაქციას საგრნობლად შეამცირებს. (*წარმოიდგინეთ ერთ დღეს თქვენს ხელმძღვანელს შეხვედრაზე მოსვლა შეეზაროს და მისი AI წარმომადგენელი გამოგიგზავნოთ. 😁).

საინტერესოა, რომ ბიზნესის რობოტიზაცია უკვე რეალურად დაწყებულია, მაგ:

• Pepper არის სოციალური რობოტი, რომელიც შექმნა იაპონურმა კომპანიამ SoftBank Robotics-მა. Pepper-ი განკუთვნილია ადამიანებთან კომუნიკაციისთვის და მას სხვადასხვა ინდუსტრიებში წარმატებით იყენებენ, როგორებიცაა საცალო ვაჭრობა, ბანკები და რესტორნები. Pepper-ი აღჭურვილია სახის ამოცნობის ტექნოლოგიით, შეუძლია საუბარი და ემოციების ამოცნობა, რაც წარმოუდგნელად ამარტივებს მომხმარებლებთან ინტერაქციისთვის.
• RoboThespian 🤖 არის ჰუმანოიდი რობოტი, შექმნილი კომპანია Engineered Arts-ის მიერ. მას ძირითადად მუზეუმებში, საგამოფენო სივრცეებსა და სხვადასხვა სახის ღონისძიებებზე იყენებენ. რობოტი ცდილობს გაართოს სტუმრები და პრეზენტაცია წარუდგინოს მათთვის საინტერესო თემაზე. (ისე ქართულ მუზეუმებში რობოტი-გიდების ინტეგრაციაზე რას იტყოდით? თან ენის ბარიერიც არ ექნებოდა 🤖 )
• Flippy არის რობოტი-მზარეულია🍳, რომელიც კომპანია Miso Robotics-მა წარადგინა. Flippy წარმატებით ართმევს თავს მზარეულის რუტინულ და მომქანცველ დავალებებს როგორებიცაა ხორცის, ბურგერების და სხვა საკვების შეწვა. White Castle-მა უკვე დაიწყოს მისი გამოყენება.
• ქართული მაკდონალდსის რობოტი “ქეთო” – ალბათ გსმენიათ მის შესახებ. ქართულ ბაზარზე ნამდვილად საინტერესო და თამამი ნაბიჯია.👏

რა მოხდება თუ რობოტები აქტიურად ჩაანაცვლებენ ადამიანებს, როგორ დამყარდება სოციალური წესრიგი, როგორ ირჩენენ თავს ადამიანები? – ამის შესახებ საინტერესო სტატიის წაკთხვას გირჩევთ: UBI – საბაზისო შემოსავალი ყველას.

ექსპერტული სისტემები (AI Expert Systems)

ექსპერტული სისტემები ეყრდნობა კონკრეტულ სფეროში არსებულ ცოდნასა და გამოცდილებას და შესაბამის წესებს იყენებს რჩევებისა და რეკომენდაციების გასაცემად. ამ სისტემებს აქვთ ვიწრო, მაგრამ ღრმა სპეციალიზაცია.

ექსპერტულ სისტემას ხშირად უწოდებენ “ხელოვნური ინტელექტის პირველ თაობას”. ის წარმოადგენს კომპიუტერულ პროგრამს, რომელსაც მაღალკვალიფიციური ექსპერტების ცოდნა და გამოცდილება აქვთ კონკრეტულ სფეროში. ამ ტექნოლოგიის მიზანია კონკრეტულ ნიშაში კომპლექსური პრობლემები გადაჭრას.

საუკეთესო მაგალითი იქნება MYCIN – ექსპერტული სისტემა, რომელიც გამოიყენებოდა ბაქტერიული ინფექციების დიაგნოსტირებისა და მკურნალობის რეკომენდაციების გასაცემად. იგი შეიცავდა დაახლოებით 600 წესს ანტიბიოტიკების შერჩევასა და დოზირების შესახებ. წარმატებით იყენებდნენ ლაბორატორიული კვლევების ინტერპრეტაციასა და კლინიკური მონაცემების ანალიზისთვის. MYCIN-ის რეკომენდაციები ექსპერტ ექიმთა დონის ტოლფასი იყო.

ზოგადად, ხელოვნური ინტელექტი ფართო მულტიდისციპლინურ სფეროა, რომელიც აერთიანებს რამდენიმე მნიშვნელოვან მიმართულებას ერთი მიზნისკენ – მანქანებს მისცეს აზროვნების უნარი.

მეტალის გონება: როგორ სწავლობენ მანქანები?

ვთქვათ, გსურთ გოგონას გული მოიგოთ. როგორ იქცევით ამ დროს? – სავარაუდოდ იწყებთ ინფორმაციის მოძიებას სხვადასხვა გზით. მიღებულ ინფორმაციას ამუშავებთ და მათ შორის კავშირების პოვნის საშუალებით უშუალოდ ამ გოგონას გემოვნებასა და შეხედულებებზე იყალიბებთ წარმოდგენას. (თუ გააზრებულად არა გაუაზრებლად მაინც ხომ იქცევით ასე?😊) 

ამას მანქანური სწავლების დროს ე.წ “არასუპერვიზიული” სწავლება ეწოდება. ამ დროს კომპიუტერს მოცულობით ინფორმაციას აწვდიან და წინასწარ დამუშავებული ალგორითმის საშუალებით ავლენენ კანონზომიერებებს. ეს ნეირონული ქსელის ჩამოყალიბებას ჰგავს.

დავუშვათ, მეორე დღეს ამ გოგონას შეხვდით და აღმოჩნდა, რომ თქვენს მიერ ჩამოყალიბებული ხედვა არც ისეთი ზუსტი ყოფილა. ახალი ინფორმაციის საფუძველზე თქვენ წარმოდგენებს დააკორექტირებთ და ახალ დასკვნებს გამოიტანთ. სწორედ, ასე იქცევა კომპიუტერი “სუპერვიზიული სწავლების” დროს. 

თუ “არასუპერვიზიული” სწავლების დროს არსებულ მონაცემებში ეძებდა კავშირს, ახლა დამატებითი კორექტირებების საფუძველზე გამოაქვს დასკვნა. მაგალითად: დაავადებული და ჯანმრთელი პაციენტების დიაგნოზები, რომ მიაწოდოთ, ხელოვნური ინტელექტი იპოვის მათში კანონზომიერებებს. შემდეგ ეს მონაცემები ექიმმა უნდა დააკორექტიროს და ისევ მიაწოდოს მოწყობილობას. საბოლოოდ, კორექტირებების წყალობით ხელოვნური ინტელექტი თავად უფრო ზუსტად დიაგნოზს დასვამს.

მესამე მნიშვნელოვანი მეთოდი მანქანურ სწავლებაში არის ჯილდოზე დაფუძნებული სწავლება (Reinforcement Learning).

ჯილდოზე დაფუძნებული სწავლების იდეა მარტივია – იგი მოიცავს პროგრამის სწავლებას “გარემოსთან” ურთიერთქმედების გზით. აგენტს აქვს კონკრეტული მიზანი და მისი ამოცანაა გარემოში განახორციელოს ისეთი მოქმედებები, რომლებიც დაეხმარება მიზნის მიღწევაში..

ყოველი მოქმედება აგენტის მიერ ფასდება ანუ იღებს ჯილდოს ან სასჯელს იმის მიხედვით, რამდენად წარმატებული იყო იგი თავის მიზანთან მიახლოების კუთხით. ჯილდოებისა და სასჯელების შეჯამებით, აგენტი სწავლობს როგორ მოიქცეს კონკრეტულ გარემოში და როგორ შეარჩიოს ყველაზე ეფექტური სტრატეგია მიზნის მისაღწევად.

 

არათემატური შეხსენება: საინტერესო ამბები ბიზნესის შესახებ.

ერთ-ერთი საუკეთესო მაგალითია ჭადრაკის თამაშის მანქანური სწავლება ჯილდოზე დაფუძნებული მიდგომით. აქ აგენტი არის ხელოვნური ინტელექტის პროგრამა, ხოლო გარემო – ჭადრაკის დაფა. პროგრამის მიზანია მოიგოს თამაში. ამ შემთხვევაში ქულების რაოდენობა წარმატებული სვლების განხორციელებასთან ერთად იზრდება.

პროგრამა ასრულებს სხვადასხვა სვლებსა და სტრატეგიებს, შედეგად ან იღებს ქულებს ან კარგავს მათ. უამრავი თამაშის განმავლობაში, პროგრამა სწავლობს იმ სტრატეგიების გამოყენებას, რომლებიც ყველაზე მეტ ჯილდოს იძლევა და მინიმუმამდე დაჰყავს საჯარიმო სვლები.

საბოლოოდ, ის შეიმუშავებს საუკეთესო მიდგომას, თუ როგორ უნდა ითამაშოს ჭადრაკი ადამიანზე უკეთ.

ჯილდოზე დაფუძნებული სწავლების სხვა მნიშვნელოვანი მაგალითებია: რობოტების მოძრაობის დაგეგმვა, ბორტგამცილების მართვის ალგორითმები თვითმფრინავებისთვის, ენერგოეფექტური ბინების კლიმატის კონტროლის სისტემები და ავტომატური სავაჭრო სისტემები.

განსხვავებით სუპერვიზიული და არასუპერვიზიული მიდგომებისგან, ჯილდოზე დაფუძნებული სწავლების უპირატესობაა ის, რომ აგენტს არ სჭირდება წინასწარ სრულყოფილი ცოდნა გარემოსა და მიზნის შესახებ. იგი თვითონვე სწავლობს ყველაზე ეფექტურ გზას საკუთარი შეცდომებითა და ექსპერიმენტებით. 

და რაც მთავარია, ამას ადამიანის გარეშე ახერხებს! ✊

რა არის Fine Tuning?

Fine Tuning არის პროცესი, რომლის დროსაც უკვე დატრენინგებულ მოდელს ვთავაზობთ დამატებით მონაცემებს სპეციფიკური ამოცანის გადასაწყვეტად.

მარტივი მაგალითი: წარმოვიდგინოთ, რომ გვაქვს ტექსტის კლასიფიკაციის ალგორითმი, რომელიც დატრენინგებულია ზოგადად ონლაინ კომენტარების გაშიფვრაზე: პოზიტიურ და ნეგატიურ კომენტარებად. დავუშვათ, გვინდა ამ მოდელის გამოყენება კონკრეტულად რესტორნების შეფასებებისთვის. ამ შემთხვევაში, შეგვიძლია Fine Tuning გავუკეთოთ მოდელს კონკრეტულად რესტორნების შეფასებების მონაცემებით. შედეგად ის უკეთ აითვისებს კონკრეტულად რესტორნის კომენტარების ტერმინოლოგიას და გაიაზრებს კონტექსტს.

Fine Tuning შესაძლოა იტერაციული პროცესიც იყოს, რაც ნიშნავს, რომ რამდენჯერმა დაგვჭირდეს ალგორითმისთვის დამატებითი ინფორმაციების მიწოდება.

ამ მეთოდს აქვს რამდენიმე უპირატესობა:

• მოქნილობა: Fine Tuning გვაძლევს შესაძლებლობას, რომ არსებული მოდელები მოვარგოთ სხვადასხვა კონტექსტს მცირე დამატებითი მონაცემების გამოყენებით.

• რესურსების დაზოგვა: ზემოთ ხსენებული პროცესი გაცილებით ნაკლებ რესურსს მოითხოვს, ვიდრე მოდელის სრული ხელახალი დატრენინგება. ეს კი განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია დიდი და რთული მოდელებისთვის.

კიდევ ერთი არათემატური შეხსენება: ძალიან პოპულარულია რუბრიკა ინვესტიციები, გინდა წაიკითხო?

ხელოვნური ინტელექტის განვითარების ისტორია მოკლედ

ხელოვნური ინტელექტი მეცნიერული ფანტასტიკის კონცეფციით დაიწყო და შემდეგ რეალობად იქცა.  ჯერ კიდევ მე-20 საუკუნის პირველ ნახევარში, ხელოვნური ინტელექტის კონცეფცია ფართოდ გავრცელდა სამეცნიერო ფანტასტიკის წყალობით. 

1950-იან წლებში, ბრიტანელმა მათემატიკოსმა ალან ტურინგმა შემოიტანა ტერმინი “ხელოვნური ინტელექტი” და გამოთქვა მოსაზრება, რომ თეორიულად მანქანებსაც შეიძლებოდა ადამიანებივით ეაზროვნათ. 1956 წელს, ჯონ მაკარტიმ და მარვინ მინსკიმ ჩაატარეს კონფერენცია, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის კვლევების დასაწყისად ითვლება.

1957-დან 1974 წლამდე, ეს სფერო სწრაფად ვითარდებოდა. კომპიუტერები უფრო სწრაფი და მძლავრი გახდა, რამაც საშუალება მისცა ენთუზიასტებს უკეთესად დაემუშავებინათ მონაცემები. მიუხედავად ამ წარმატებისა, მოწყობილობები საკმარისად მძლავრი არ იყო ხელჩასაჭიდი შედეგის მისაღებად. 1970-იანი წლების მიწურულს, ამ მიმართულებით აქტიური დაფინანსება შემცირდა და კვლევები თითქმის საერთოდ შეწყდა.

1980-იან წლებში, ორმა ფაქტორმა გააღვივა ინტერესი ხელოვნური ინტელექტისადმი: ახალი ალგორითმები და დაფინანსების ზრდა. იაპონიამ ამ პერიოდში მანქანური სწავლებისთვის დიდი ფინანსური რესურსები გამოყო, თუმცა ხელშესახებ შედეგამდე ჯერ კიდევ შორი გახლდათ. მიუხედავად ამისა, მცდელობას უკვალოდ არ ჩაუვლია. ამ პროცესებმა ინტერესი გაუღვივა ახალგაზრდა ინჟინრებსა და მეცნიერებს ხელოვნური ინტელექტისადმი.

თანამედროვე მიღწევები

1990-იანი წლებიდან ამ მიმართულებით უამრავი დიდი გამოგონება ჩნდება ბაზარზე. 1997 წელს, IBM-ის Deep Blue-მ დაამარცხა მსოფლიოს ჩემპიონი გარი კასპაროვი ჭადრაკში (სამართლიანობისთვის უნდა აღინიშნოს, რომ ფილადელფიაში ჩატარებული პირველი მატჩი 1996 წელს კასპაროვის გამარჯვებით დასრულდა.) იმავე წელს, შემუშავდა მეტყველების ამოცნობის პროგრამა. კომპიუტერული სიმძლავრის ზრდამ, ასევე შესაძლებელი გახადა ისეთი მიღწევები, როგორიცაა Google-ის AlphaGo, რომელმაც დაამარცხა გოს ჩემპიონი კე ჯი.

დღეს კი ხელოვნური ინტელექტი ფართოდ გამოიყენება ტექნოლოგიის, ბანკინგის, მარკეტინგისა და გასართობ ინდუსტრიებში. 

ენობრივი მოდელები (Natural Language Processing) კიდევ უფრო პოპულარული ხდება. ისინი დღითიდღე უკეთ თარგმნიან ტექსტებს და თავისუფლად საუბრობენ ადამიანებთან. 

შეიძლება ითქვას AI-ს განვითარებამ ყველა ინდუსტრიაში შეაღწია. თუ გრძელვადიანი პერსპექტივით შევაფასებთ, ხელოვნური ინტელექტი მასშტაბით ბორბალის ან დამწერლობის გამოგონებას შეგვიძლია შევადაროთ (ან უფრო მეტიც).

ასე, რომ AI სამყაროდან წინ კიდევ ძალიან ბევრი და საინტერესო სიახლე გველოდება. 

ვიცი, რომ არარელევანტურია, მაგრამ მაინც შეგახსენებთ: ბოლო პერიოდში ერთ-ერთი ყველაზე ხშირად ძიებადი თემა – ოქროს ფასი დღეს. ხომ არ გაინტერესებს?

როგორ გვეხმარება ხელოვნური ინტელექტი ბიზნესში?

რადგან გავიგეთ რა არის ხელოვნური ინტელექტი და როგორ მუშაობს ის, მოდით, ახლა ცოდნა მონეტარული 💸 მიზნებისთვის გამოვიყენოთ. 

ალბათ, ყველა ვთანხმდებით, რომ ბიზნეს სამყარო განსაკუთრებით სწრაფი გახდა. სამსახურში ყოველდღიურად უამრავი გადაწყვეტილების მიღება გიწევთ. უზარმაზარი To Do List-ები უფრო და უფრო გრძელდება, თითქოს დასასრული არ უჩანს. ამასთანავე, ხვდებით, რომ მძაფრ კონკურენტულ გარემოში მხოლოდ სწრაფი და მოხერხებული გადარჩება.

სწორედ, ამ დროს გვევლინება ხელოვნური ინტელექტი მხსნელად. საბედნიეროდ, ის უამრავი დავალების შესასრულებლად შეგვიძლია გამოვიყენოთ. შედეგად, დროსთან ერთად წარმატებით დავზოგავთ ნერვებს და უფრო პროდუქტიულები ვიქნებით.

AI-ს გამოყენება შესაძლებელია ბიზნეს პროცესის ნებისმიერ წერტილში: მარკეტინგი, გაყიდვები, მომხმარებელთან კომუნიკაცია, მენეჯმენტი, პროცესების მართვა, ადამიანური რესურსების მართვა და ა.შ.

მისი ერთ ერთი ყველაზე დიდი უპირატესობა – ავტომატიზაციაა. ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით განმეორებად დავალებებზე დრო არ დახარჯოთ, ან უფრო მეტიც უბრალოდ დაატრენინგოთ რა როგორ უნდა გააკეთოს და თქვენს ნაცვლად იმუშავებს. მაშინ იკითხავთ ამ დროს თავად რა უნდა გააკეთოთ? – თქვენ უფრო მასშტაბური და სტრატეგიული გადაწყვეტილებები უნდა მიიღოთ.

ხშირად, როდესაც იდეების ნაკლებობას განიცდით AI-ს შეგიძლიათ მიმართოთ. ის თქვენს ნაცვლად ჩაატარებთ ბრეინშტორმინგს და სასურველ საკითხზე ერთმანეთზე უკეთეს იდეებს მოგაწვდით. ისღა დაგრჩენიათ მათ შორის საუკეთესო ამოარჩიოთ. 

ამას გარდა, AI ტექნოლოგია მომხმარებელთან კომუნიკაციაშიც დაგეხმარებათ. შეგიძლიათ ჭკვიანი ჩეტბოტების დახმარებით ტექსტები სხვადასხვა ტიპის ადამიანს მოარგოთ. ამ გზით კი მომხმარებელს მასზე მორგებულ გამოცდილებას შესთავაზებთ, რაც ძალიან მნიშვნელოვანია წარმატებული ბრენდის აშენებისთვის.

ბოლო პერიოდში, ამ ტიპის ინსტრუმენტებს აქტიურად იყენებენ მონაცემთა ანალიზის პროცესში. AI-ს ალგორითმებმა შესაძლებელი გახადა მონაცემთა მასშტაბური ნაკადების მარტივად დამუშავება და მასში დაფარული მიმართულებებისა და კავშირების გამოვლენა. ეს კი მონაცემთა ანალიტიკოსებს თავბრუდამხვევ შესაძლებლობებს უხსნის.

ხელოვნური ინტელექტი არც ვიზუალური და აუდიო კონტენტის გენერირებაში მოიკოჭლებს. AI უკვე გამოიყენება სურათებისა და ვიდეოების დამუშავებისთვის.მას მარტივად შეუძლია ობიექტების, სახეების, სცენების ამოცნობა და სხვადასხვა მახასიათებლების კლასიფიკაცია. მისი დახმარებით მიმზიდველი კონტენტის შექმნას სულ რაღაც წუთებში შეძლებთ.

არ იქნება მართებული, ვისაუბროთ AI-ს შესაძლებლობებზე და არ ვახსენოთ აუდიო  AI ინსტრუმენტები. ამ მიმართულებით დღემდე აქტიურად მიმდინარეობს მუშაობა. სპეციალისტები მუდმივად აუმჯობესებენ ინტელექტუალური ხმოვანი ხელსაწყოების შესაძლებლობებს, რომლებიც უკეთესად დაამყარებენ კომუნიკაციას ადამიანთან. 

რა თქმა უნდა, ზემოთ ჩამოთვლილით ნამდვილად არ ამოიწურება ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობები. მისი გამოყენება უამრავი გზით შეგიძლიათ, რასაც თქვენი ფანტაზია გაწვდება. ამიტომ ეცადეთ დღეიდანვე დანერგოთ AI პრაქტიკაში და თავად გაუსინჯოთ გემო ამ ტექნოლოგიას. 

ხელოვნური ინტელექტის საფრთხეები (ფუნდამენტური საკითხები) – ორლესული მახვილი

როგორც ყველაფერს, AI-საც აქვს ბნელი მხარეები. წინასწარ უნდა აღინიშნოს, რომ ამ “ბნელ მხარეებზე” დღემდე გაცხარებული დავა მიმდინარეობს, მაგრამ ჯერჯერობით ხელოვნური ინტელექტის საფრთხეებზე საუბრისას დღის წესრიგში შემდეგი საკითხები დგას:

• სამუშაოს დეფიციტი – ეს ის საკითხია რაც ძალიან ბევრს აშინებს. როგორც ავტომატიზაციის თანმდევი შედეგი, AI-მ შესაძლოა ძალიან ბევრს დააკარგინოს სამსახური. ამაში აუცილებლად პროფესიოების გაქრობა არ იგულისხმება, შესაძლოა უბრალოდ შრომით რესურსებზე მოთხოვნა შეამციროს. 

• AI სისტემები შესაძლოა აგროვებდნენ და ამუშავებდნენ ადამიანების პირად ინფორმაციას, რაც პირადი ინფორმაციის ხელოყოფის შანსებს ზრდის.

• როგორც მოგახსენეთ, ე.წ “reinforcement” მეთოდით სწავლებისას AI-ს შეუძლია ადამიანის ჩარევის გარეშე აღმოაჩინოს ახალი პატერნები და შედეგად მოსალოდნელზე სწრაფად გავნითარდეს. ეს აჩენს ეჭვს: ხომ არ დაკარგავს ადამიანი AI-ს განვითარებაზე კონტროლს? და თუ კი მაშინ რას უნდა ველოდოთ?

• AI შემუშავებისა და დანერგვის პროცესში არსებობს სამართლებრივი და ეთიკური გამოწვევები, რომელთა უგულებელყოფა შეიძლება საზოგადოებისთვის საზიანო აღმოჩნდეს.

• თუ AI სისტემები მოექცევა არასწორ ხელში, ისინი შესაძლოა დესტრუქციული და სამხედრო მიზნებისთვისაც კი გამოიყენონ, რაც უკიდურეს შემთხვევაში, საფრთხეს შეუქმნის კაცობრიობას.

• ხელოვნური ინტელექტი მარტივად შეიძლება გამოყენენონ დეზინფორმაციის გენერირებისა და გავრცელების მიზნით, რაც საზოგადოების შეცდომაში შეყვანას მოემსახურება.

• Deep Fake – მაგ: ჩინეთში ბიზნესმენს ქალიშვილის ხმით დაურეკეს და საბანკო ანგარიშზე სოლიდური თანხა გადაარიცხინეს.

როგორც ხედავთ, AI ორლესულ მახვილს ჰგავს – პოტენციური სარგებლის გვერდით, არსებობს სერიოზული რისკებიც, რომლებიც მოითხოვს გულდასმით ანალიზსა და კვლევას მოითხოვს. მომავალში შესაძლო უარყოფითი შედეგების თავიდან ასაცილებლად, საჭიროა თავიდანვე ვიზრუნოთ AI ინსტრუმენტების ეთიკურ გამოყენებაზე.

მოკლე შეჯამება

ამ თემაზე მსჯელობა ჯერ კიდევ დიდხანს გაგრძელდება. საზოგადოება 2 პოლუსადაა გაყოფილი – 1. ადამიანები, რომლებსაც ღრმად სჯერათ ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობების 2. ადამიანები, რომლებიც საფრთხეს ხედავენ მასში.

რეალურად, ორივე მხარეს საკუთარი არგუმენტები აქვს.

ფაქტია, რომ ხელოვნური ინტელექტი იძლევა უნიკალურ შესაძლებლობებს ეფექტურობის, პროდუქტიულობისა და ინოვაციის გაზრდისთვის, თუმცა მასთან ერთად დღის წესრიგში აყენებს სერიოზულ გამოწვევებსა და რისკებს: ჩნდება ეთიკური კითხვები, უსაფრთხოების საკითხები, შესაძლო სამუშაო ადგილების დაკარგვა, უთანასწორობის გაღრმავება და ა.შ. 

მიუხედავად ამისა, AI არის მომავალი და მისი განვითარება გარდაუვალია. აუცილებელია სწორი რეგულაციები, ეთიკური პრინციპები და ფრთხილი, აწონ-დაწონილი მიდგომა რათა AI ტექნოლოგიებისგან კაცობრიობამ მაქსიმალური სარგებელი მიიღოს, რისკები კი მინიმუმამდე იქნას დაყვანილი.

წარმატებეებს გისურვებთ ახალ AI სამყაროში! (გახსოვდეთ რომ ვებგვერდი პერიოდულად განახლდება საინტერესო ინფორმაციებით).