რა არის ხელოვნური ინტელექტი
ხელოვნური ინტელექტი (AI) არის ტექნოლოგია, რომელიც კომპიუტერებსა და მანქანებს ადამიანის მსგავსი სწავლის, გაგების, პრობლემების გადაჭრის, გადაწყვეტილების მიღების, შემოქმედებითობისა და ავტონომიურობის სიმულირებას ასწავლის.
AI-ით აღჭურვილ აპლიკაციებსა და მოწყობილობებს შეუძლიათ ობიექტების ამოცნობა და იდენტიფიცირება, ადამიანის ენის გაგება და მასზე რეაგირება, ახალი ინფორმაციისა და გამოცდილებისგან სწავლა, მომხმარებლებისა და ექსპერტებისთვის დეტალური რეკომენდაციების მიწოდება და დამოუკიდებლად მოქმედებაც კი, ადამიანის ჩარევის გარეშე (კლასიკური მაგალითია თვითმართვადი ავტომობილი).
თუმცა, 2024 წელს, AI მკვლევართა და პრაქტიკოსთა უმეტესობა, ისევე როგორც AI-თან დაკავშირებული სიახლეები, ფოკუსირებულია გენერაციულ AI-ზე (gen AI) – ტექნოლოგიაზე, რომელსაც შეუძლია ორიგინალური ტექსტის, სურათების, ვიდეოსა და სხვა კონტენტის შექმნა. გენერაციული AI-ის სრულად გასაგებად, პირველ რიგში მნიშვნელოვანია იმ ტექნოლოგიების გაგება, რომლებზეც ის არის აგებული: მანქანური სწავლება (ML) და ღრმა სწავლება (Deep Learning).
მანქანური სწავლება (ML)
AI შეიძლება წარმოვიდგინოთ, როგორც 70 წელზე მეტი ხნის განმავლობაში განვითარებული ურთიერთდაკავშირებული კონცეფციების სერია:
AI-ის საფუძველს წარმოადგენს მანქანური სწავლება, რომელიც მოიცავს მოდელების შექმნას ალგორითმის მონაცემებზე დაყრდნობით, პროგნოზების გასაკეთებლად ან გადაწყვეტილებების მისაღებად. ის მოიცავს ტექნიკების ფართო სპექტრს, რომლებიც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ისწავლონ და გააკეთონ დასკვნები მონაცემების საფუძველზე, კონკრეტული ამოცანებისთვის წინასწარი პროგრამირების გარეშე.
არსებობს მანქანური სწავლების მრავალი ტიპის ტექნიკა ან ალგორითმი, მათ შორის ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული ტიპის მანქანური სწავლების ალგორითმი არის ნეირონული ქსელი (neural network). ნეირონული ქსელები ადამიანის ტვინის სტრუქტურისა და ფუნქციის მოდელირებას ახდენენ. ნეირონული ქსელი შედგება ურთიერთდაკავშირებული კვანძებისგან, რომლებიც ერთად ამუშავებენ და აანალიზებენ კომპლექსურ მონაცემებს. ნერონული ქსელები კარგად შეეფერება ამოცანებს, რომლებიც მოიცავს დიდი რაოდენობით მონაცემებში რთული მოდელებისა და კავშირების იდენტიფიცირებას.
მანქანური სწავლების უმარტივესი ფორმაა ზედამხედველობითი სწავლება (supervised learning), რომელიც იყენებს მარკირებულ მონაცემთა ნაკრებებს, რათა ალგორითმები მონაცემების კლასიფიცირებისთვის ან შედეგების ზუსტად პროგნოზირებისთვის გაწვრთნას. ზედამხედველობითი სწავლებისას, ადამიანები თითოეულ სასწავლო მაგალითს აწყვილებენ გამომავალ მარკირებასთან.
ღრმა სწავლება (DL)
ღრმა სწავლება მანქანური სწავლების ქვესეგმენტია, რომელიც იყენებს მრავალშრიან ნეირონულ ქსელებს, რომლებსაც ღრმა ნეირონული ქსელები ეწოდება და რომლებიც უფრო ზუსტად ახდენენ ადამიანის ტვინის რთული გადაწყვეტილების მიღების უნარის სიმულირებას.
კლასიკური მანქანური სწავლების მოდელებში გამოყენებული ნეირონული ქსელებისგან განსხვავებით, რომლებიც, როგორც წესი, მხოლოდ ერთ ან ორ ფარულ შრეს შეიცავს, ღრმა ნეირონული ქსელები მოიცავს შეყვანის სულ მცირე სამ შრეს, და როგორც წესი, ასობით გამომავალ შრეს.
ეს შრეები იძლევა ზედამხედველობის გარეშე სწავლის საშუალებას: მათ შეუძლიათ ავტომატურად მოახდინონ მახასიათებლების ამოღება დიდი, არამარკირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემთა ნაკრებიდან და დამოუკიდებლად გააკეთონ პროგნოზები იმის შესახებ, თუ რას წარმოადგენს ეს მონაცემები.
იმის გამო, რომ ღრმა სწავლება არ საჭიროებს ადამიანის ჩარევას, ის უზარმაზარ მასშტაბს აძლევს მანქანური სწავლების შესაძლებლობას. ის კარგად შეესაბამება ბუნებრივი ენის დამუშავებას (NLP), კომპიუტერულ ხედვას და სხვა ამოცანებს, რომლებიც მოიცავს დიდი რაოდენობით მონაცემებში რთული მოდელებისა და კავშირების სწრაფ და ზუსტ იდენტიფიცირებას. ღრმა სწავლების გარკვეული ფორმა დღეს ჩვენს ცხოვრებაში არსებული ხელოვნური ინტელექტის (AI) აპლიკაციების უმეტესობის მთავარი ბირთვია.
გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი (Generative AI)
გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი, რომელსაც ზოგჯერ „gen AI“-ს უწოდებენ, გულისხმობს ღრმა სწავლების მოდელებს, რომლებსაც შეუძლიათ შექმნან კომპლექსური ორიგინალური კონტენტი – როგორიცაა ვრცელი ტექსტი, მაღალი ხარისხის სურათები, რეალისტური ვიდეო ან აუდიო და სხვა – მომხმარებლის მოთხოვნის ან შეკითხვის შესაბამისად.
ზოგადად, გენერაციული მოდელები აკოდირებენ თავიანთი სასწავლო მონაცემების გამარტივებულ წარმოდგენას და შემდეგ ამ წარმოდგენიდან იღებენ ახალ ნამუშევარს, რომელიც მსგავსია არსებული ორიგინალური მონაცემების, მაგრამ არა იდენტური.
გენერაციული მოდელები წლების განმავლობაში გამოიყენებოდა სტატისტიკაში რიცხვითი მონაცემების გასაანალიზებლად. მაგრამ ბოლო ათწლეულის განმავლობაში ისინი განვითარდნენ უფრო კომპლექსური ტიპის მონაცემების ანალიზისა და გენერირებისთვის. ეს ევოლუცია დაემთხვა ღრმა სწავლების სამი დახვეწილი ტიპის მოდელის გაჩენას:
- ვარიაციული ავტოკოდირებები (VAEs), რომლებიც დაინერგა 2013 წელს და შესაძლებელი გახადა მოდელების შექმნა, რომლებსაც შეეძლოთ კონტენტის მრავალი ვარიაციის გენერირება მოთხოვნის ან ინსტრუქციის საპასუხოდ.
- დიფუზიური მოდელები, რომლებიც პირველად 2014 წელს გამოჩნდა, დიფუზიური მოდელების მიზანია ისწავლონ დიფუზიის პროცესი მოცემული მონაცემთა ნაკრებისთვის, ისე, რომ პროცესმა შექმნას ახალი ელემენტები, რომლებიც განაწილებულია ანალოგიურად, როგორც ორიგინალური მონაცემთა ნაკრები.
- ტრანსფორმატორები (ასევე უწოდებენ ტრანსფორმატორულ მოდელებს), რომლებიც გაწვრთნილია თანმიმდევრულ მონაცემებზე, რათა შექმნან კონტენტის გაფართოებული თანმიმდევრობები (როგორიცაა სიტყვები წინადადებებში, ფორმები სურათზე, ვიდეოს კადრები ან ბრძანებები პროგრამულ კოდში). ტრანსფორმატორები დღესდღეობით ყველაზე გავრცელებული გენერაციული AI ინსტრუმენტების, მათ შორის ChatGPT და GPT-4, Copilot, BERT, Gemini და Midjourney-ის საფუძველს წარმოადგენს.
როგორ მუშაობს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი
ზოგადად, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი სამ ფაზად მუშაობს:
- გაწვრთნა, საძირკვლის მოდელის შესაქმნელად.
- რეგულირება, მოდელის კონკრეტულ აპლიკაციასთან ადაპტირებისთვის.
- გენერირება, შეფასება და შემდგომი რეგულირება, სიზუსტის გასაუმჯობესებლად.
გაწვრთნა
გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი იწყება „საძირკვლის მოდელით“; ეს არის ღრმა სწავლების მოდელი, რომელიც წარმოადგენს საფუძველს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის სხვადასხვა ტიპის აპლიკაციებისთვის.
დღეს ყველაზე გავრცელებულია ფართო ენობრივი მოდელები (LLM), რომლებიც შექმნილია ტექსტის გენერირების აპლიკაციებისთვის. მაგრამ არსებობს ასევე საძირკვლის მოდელები სურათის, ვიდეოს, ხმის ან მუსიკის გენერირებისთვის და მულტიმოდალური საძირკვლის მოდელები, რომლებიც მხარს უჭერენ კონტენტის სხვადასხვა სახეს.
საძირკვლის მოდელის შესაქმნელად, სპეციალისტები ღრმა სწავლების ალგორითმს წვრთნიან უზარმაზარი მოცულობის შესაბამის ნედლეულზე, არასტრუქტურირებულ, არამარკირებულ მონაცემებზე, როგორიცაა ინტერნეტიდან ტერაბაიტები ან პეტაბაიტების მოცულობის ტექსტის, სურათების ან ვიდეოს მონაცემები. გაწვრთნა წარმოქმნის მილიარდობით პარამეტრის მქონე ნერვულ ქსელს — მონაცემებში არსებული ერთეულების, მოდელებისა და ურთიერთობების კოდირებულ წარმოდგენებს — რომელსაც შეუძლია ავტონომიურად შექმნას კონტენტი მოთხოვნების საპასუხოდ. ეს არის საძირკვლის მოდელი.
ეს გაწვრთნის პროცესი გამოთვლითი თვალსაზრისით ინტენსიური, დროში ხანგრძლივი და ძვირია. მას სჭირდება ათასობით დაჯგუფებული გრაფიკული დამუშავების ერთეული (GPU) და კვირების დამუშავება, რაც, როგორც წესი, მილიონობით დოლარი ჯდება. ღია კოდის საძირკვლის მოდელის პროექტები, როგორიცაა Meta-ს Llama-2, gen AI დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, თავიდან აიცილონ ეს პროცესი და მასთან დაკავშირებული ხარჯები.
რეგულირება
შემდეგ, მოდელი უნდა დარეგულირდეს კონკრეტული კონტენტის გენერირების ამოცანისთვის. ეს შეიძლება გაკეთდეს სხვადასხვა გზით, მათ შორის:
დახვეწილი რეგულირება (Fine-tuning), რომელიც მოიცავს მოდელისთვის სპეციფიკური მარკირებული მონაცემების მიწოდებას — კითხვებს ან მოთხოვნებს, და შესაბამის სწორ პასუხებს სასურველ ფომატში.
გაძლიერებული სწავლება ადამიანის უკუკავშირით (RLHF), რომლის დროსაც ადამიანები აფასებენ მოდელის შედეგების სიზუსტეს ან რელევანტურობას, რათა მოდელმა თავი გააუმჯობესოს. ეს შეიძლება იყოს ისეთივე მარტივი, როგორც ადამიანების მიერ ჩატბოტისთვის ან ვირტუალური ასისტენტისთვის შესწორებების აკრეფა ან სიტყვიერად მიწოდება.
გენერირება, შეფასება და შემდგომი რეგულირება
დეველოპერები და მომხმარებლები რეგულარულად აფასებენ თავიანთი გენერაციული AI აპლიკაციების შედეგებს და დამატებით არეგულირებენ მოდელს — ხშირად კვირაში ერთხელაც კი, მეტი სიზუსტის ან რელევანტურობისთვის. ამის საპირისპიროდ, თავად საძირკვლის მოდელი განახლდება გაცილებით იშვიათად, შესაძლოა წელიწადში ერთხელ ან 18 თვეში ერთხელ განხორციელდეს.
გენერაციული AI აპლიკაციის მუშაობის გაუმჯობესების კიდევ ერთი ვარიანტია მოპოვებაზე გაძლიერებული გენერირება (RAG), ტექნიკა, რომელიც აფართოებს საძირკვლის მოდელს, რათა გამოიყენოს შესაბამისი წყაროები სასწავლო მონაცემების გარეთ, პარამეტრების მეტი სიზუსტის ან რელევანტურობის დასახვეწად.
ხელოვნური ინტელექტის სარგებლიანობა
ხელოვნური ინტელექტი მრავალ სარგებელს გვთავაზობს სხვადასხვა ინდუსტრიასა და აპლიკაციაში. ყველაზე ხშირად გამოყენებულ უპირატესობებს შორის არის:
- განმეორებადი ამოცანების ავტომატიზაცია
- მეტი მონაცემის დამუშავება დროის მცირე მონაკვეთში
- გადაწყვეტილების მიღების გაუმჯობესება
- ადამიანური შეცდომების შემცირება
- 24/7 ხელმისაწვდომობა
- ფიზიკური რისკების შემცირება
განმეორებადი ამოცანების ავტომატიზაცია
ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ავტომატიზირება მოახდინოს რუტინული, განმეორებადი და ხშირად დამღლელი ამოცანების — მათ შორის ციფრული ამოცანების, როგორიცაა მონაცემთა შეგროვება, შეყვანა და წინასწარი დამუშავება, და ფიზიკური ამოცანების, როგორიცაა საწყობიდან მარაგების აღება და წარმოების პროცესები. ეს ავტომატიზაცია უთავისუფლებს დროს ადამიანებს უფრო მაღალი ღირებულების, უფრო შემოქმედებით სამუშაოზე კონცენტრაციისთვის.
გადაწყვეტილების მიღების გაუმჯობესება
გადაწყვეტილების მიღების მხარდასაჭერად თუ სრულად ავტომატიზირებული გადაწყვეტილების მისაღებად, ხელოვნური ინტელექტი უზრუნველყოფს უფრო სწრაფ, უფრო ზუსტ პროგნოზებს და სანდო, მონაცემებზე დაფუძნებულ გადაწყვეტილებებს. ავტომატიზაციასთან ერთად, ხელოვნური ინტელექტი ბიზნესს საშუალებას აძლევს, რეალურ დროში და ადამიანის ჩარევის გარეშე იმოქმედოს შესაძლებლობებზე და უპასუხოს კრიზისებს მათი წარმოშობისთანავე.
ადამიანური შეცდომების შემცირება
ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია შეამციროს ადამიანური შეცდომები სხვადასხვა გზით. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია ისეთ ინდუსტრიებში, როგორიცაა ჯანდაცვა, სადაც, მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტით მართული ქირურგიული რობოტები უზრუნველყოფენ მუდმივ სიზუსტეს. მანქანური სწავლების ალგორითმებს შეუძლიათ მუდმივად გააუმჯობესონ თავიანთი სიზუსტე და კიდევ უფრო შეამცირონ შეცდომები, რადგან ისინი ექვემდებარებიან მეტ მონაცემს და „სწავლობენ“ გამოცდილებიდან.
მუდმივი ხელმისაწვდომობა და თანმიმდევრულობა
ხელოვნური ინტელექტი ყოველთვის ჩართულია, ხელმისაწვდომია და ყოველ ჯერზე უზრუნველყოფს თანმიმდევრულ მუშაობას. ისეთ ინსტრუმენტებს, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტის ჩატბოტები ან ვირტუალური ასისტენტები, შეუძლიათ შეამსუბუქონ საკადრო მოთხოვნები მომხმარებელთა მომსახურებისთვის ან მხარდაჭერისთვის. სხვა აპლიკაციებში, როგორიცაა მასალების დამუშავება ან საწარმოო ხაზები ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ხელი შეუწყოს სამუშაოს მუდმივი ხარისხისა და დონის შენარჩუნებას, გამოიყენება განმეორებადი ან დამღლელი ამოცანების შესასრულებლად.
ფიზიკური რისკების შემცირება
საშიში სამუშაოს ავტომატიზირებით, როგორიცაა ცხოველთა კონტროლი, ასაფეთქებელი ნივთიერებების დამუშავება, ღრმა ოკეანის წყალში, დიდ სიმაღლეებზე ან კოსმოსში ამოცანების შესრულება — ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია აღმოფხვრას ადამიანების დაზიანების ან რისკის ქვეშ დაყენების აუცილებლობა. მიუხედავად იმისა, რომ ისინი ჯერ არ არის სრულყოფილი, თვითმართვადი მანქანები და სხვა სატრანსპორტო საშუალებები გვთავაზობენ მგზავრებისთვის დაზიანების რისკის შემცირების პოტენციალს.
ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება
ხელოვნური ინტელექტის რეალური გამოყენება მრავალფეროვანია. აქ მოცემულია გამოყენების შემთხვევების მცირე ნიმუში სხვადასხვა ინდუსტრიაში, მისი პოტენციალის საილუსტრაციოდ:
მომხმარებლის გამოცდილება, მომსახურება და მხარდაჭერა
კომპანიებს შეუძლიათ დანერგონ ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილი ჩატბოტები და ვირტუალური ასისტენტები მომხმარებელთა შეკითხვების, მხარდაჭერის ბილეთებისა და სხვა საკითხების მოსაგვარებლად. ეს ინსტრუმენტები იყენებენ ბუნებრივი ენის დამუშავებას (NLP) და გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობებს, რათა გაიგონ და უპასუხონ მომხმარებელთა კითხვებს შეკვეთის სტატუსის, პროდუქტის დეტალებისა და დაბრუნების პოლიტიკის შესახებ. ჩატბოტები და ვირტუალური ასისტენტები უზრუნველყოფენ მუდმივ მხარდაჭერას, სწრაფ პასუხებს ხშირად დასმულ კითხვებზე (FAQ), ათავისუფლებენ ადამიანურ აგენტებს უფრო მაღალი დონის ამოცანებზე ფოკუსირებისთვის და მომხმარებლებს სთავაზობენ უფრო სწრაფ და თანმიმდევრულ მომსახურებას.
თაღლითობის გამოვლენა
მანქანური სწავლებისა და ღრმა სწავლების ალგორითმებს შეუძლიათ გაანალიზონ ტრანზაქციის ნიმუშები და მონიშნონ ანომალიები, როგორიცაა უჩვეულო ხარჯვა ან შესვლის ადგილები, რომლებიც მიუთითებენ თაღლითურ ტრანზაქციებზე. ეს ორგანიზაციებს საშუალებას აძლევს უფრო სწრაფად უპასუხონ პოტენციურ თაღლითობას და შეზღუდონ მისი გავლენა.
პერსონალიზებული მარკეტინგი
საცალო ვაჭრობის ობიექტებს, ბანკებს და სხვა მომხმარებელზე ორიენტირებულ კომპანიებს შეუძლიათ გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტი პერსონალიზებული მომხმარებლის გამოცდილებისა და მარკეტინგული კამპანიების შესაქმნელად, რომლებიც ახარებენ მომხმარებლებს, აუმჯობესებენ გაყიდვებს და ხელს უშლიან მომხმარებელთა გადინებას. მომხმარებელთა შესყიდვების ისტორიისა და ქცევის მონაცემებზე დაყრდნობით, ღრმა სწავლების ალგორითმებს შეუძლიათ რეკომენდაცია გაუწიონ პროდუქტებსა და სერვისებს, რომლებიც სავარაუდოდ მოეწონებათ მომხმარებლებს და შექმნან კიდეც პერსონალიზებული ტექსტები და სპეციალური შეთავაზებები ინდივიდუალური მომხმარებლებისთვის რეალურ დროში.
ადამიანური რესურსები და რეკრუტირება
ხელოვნური ინტელექტით მართულ რეკრუტირების პლატფორმებს შეუძლიათ გაამარტივონ დაქირავების პროცესი რეზიუმეების სკრინინგით, კანდიდატების სამუშაოს აღწერილობებთან შესაბამისობით და ვიდეო ანალიზის გამოყენებით წინასწარი გასაუბრებების ჩატარებითაც კი. ეს და სხვა ინსტრუმენტები მნიშვნელოვნად ამცირებენ კანდიდატების დიდი რაოდენობით მუშაობასთან დაკავშირებულ ადმინისტრაციული დოკუმენტაციის მოცულობას. მას ასევე შეუძლია შეამციროს რეაგირებისა და სამუშაოზე აყვანის ვადები.
აპლიკაციების შემუშავება და მოდერნიზაცია
გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის კოდის გენერირების ინსტრუმენტებს და ავტომატიზაციის ინსტრუმენტებს შეუძლიათ გაამარტივონ აპლიკაციების შემუშავებასთან დაკავშირებული განმეორებადი კოდირების ამოცანები და დააჩქარონ მემკვიდრეობითი აპლიკაციების მიგრაცია და მოდერნიზაცია (რეფორმატირება და რეპლატფორმირება) მასშტაბურად. ეს ინსტრუმენტები აჩქარებენ ამოცანებს, ხელს უწყობენ კოდის თანმიმდევრულობის უზრუნველყოფას და ამცირებენ შეცდომებს.
პროგნოზირებადი ტექნიკური მომსახურება
მანქანური სწავლების მოდელებს შეუძლიათ გაანალიზონ მონაცემები სენსორებიდან, ნივთების ინტერნეტის (IoT) მოწყობილობებიდან და საოპერაციო ტექნოლოგიებიდან (OT), რათა იწინასწარმეტყველონ, როდის იქნება საჭირო ტექნიკური მომსახურება და იწინასწარმეტყველონ აღჭურვილობის გაუმართაობა მათ წარმოშობამდე. ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილი პროფილაქტიკური ტექნიკური მომსახურება ხელს უწყობს შეფერხებების თავიდან აცილებას და საშუალებას გაძლევთ, წინ უსწროთ მიწოდების ჯაჭვის პრობლემებს, სანამ ისინი გავლენას მოახდენენ საბოლოო შედეგზე.
ხელოვნური ინტელექტის გამოწვევები და რისკები
ორგანიზაციები ცდილობენ ისარგებლონ უახლესი ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიებით და მოიპოვონ სარგებელი AI-ის მრავალი უპირატესობიდან. ეს სწრაფი დანერგვა აუცილებელია, მაგრამ ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო პროცესებში დანერგვასა და შენარჩუნებას თან ახლავს გამოწვევები და რისკები.
მონაცემთა რისკები
ხელოვნური ინტელექტის სისტემები ეყრდნობა მონაცემთა ნაკრებებს, რომლებიც შეიძლება დაუცველი იყოს მონაცემთა მოწამვლის, ხელყოფის, მიკერძოების ან კიბერშეტევების მიმართ, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს კრიტიკული დარღვევები. ორგანიზაციებს შეუძლიათ შეამცირონ ეს რისკები მონაცემთა მთლიანობის დაცვით და უსაფრთხოებისა და ხელმისაწვდომობის უზრუნველყოფით ხელოვნური ინტელექტის მთელი სასიცოცხლო ციკლის განმავლობაში, განვითარებიდან დაწყებული, წვრთნით, დანერგვით დამთავრებული.
მოდელის რისკები
კიბერდამნაშავეებს შეუძლიათ მიზანში ამოიღონ ხელოვნური ინტელექტის მოდელები ქურდობის, უკუინჟინერიის ან არასანქცირებული მანიპულირებისთვის. თავდამსხმელებმა შეიძლება საფრთხე შეუქმნან მოდელის მთლიანობას მისი არქიტექტურის ან პარამეტრების ხელყოფით; ეს არის ძირითადი კომპონენტები, რომლებიც განსაზღვრავენ მოდელის ქცევას, სიზუსტესა და მუშაობას.
საოპერაციო რისკები
როგორც ყველა ტექნოლოგია, მოდელები მგრძნობიარეა საოპერაციო რისკების მიმართ, როგორიცაა მოდელის დრეიფი, მიკერძოება და მმართველობის სტრუქტურის დარღვევები. უყურადღებოდ დატოვებულმა ამ რისკებმა შეიძლება გამოიწვიოს სისტემის გაუმართაობა და კიბერუსაფრთხოების დაუცველობა, რომელსაც კიბერდამნაშავეები გამოიყენებენ.
ეთიკური და იურიდიული რისკები
თუ ორგანიზაციები არ მიანიჭებენ უპირატესობას უსაფრთხოებასა და ეთიკას ხელოვნური ინტელექტის სისტემების შემუშავებისა და დანერგვისას, ისინი რისკავენ კონფიდენციალურობის დარღვევასა და მიკერძოებული შედეგების წარმოქმნას. მაგალითად, დაქირავების გადაწყვეტილებებისთვის გამოყენებულმა მიკერძოებულმა სასწავლო მონაცემებმა შეიძლება გააძლიეროს გენდერული ან რასობრივი სტერეოტიპები და შექმნას ხელოვნური ინტელექტის მოდელები, რომლებიც უპირატესობას ანიჭებენ გარკვეულ დემოგრაფიულ ჯგუფებს.
ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და მმართველობა
ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა მულტიდისციპლინური სფეროა, რომელიც სწავლობს, თუ როგორ მოხდეს ხელოვნური ინტელექტის სასარგებლო ზემოქმედების ოპტიმიზაცია რისკებისა და არასასურველი შედეგების შემცირების პარალელურად. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკის პრინციპები გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტის მმართველობის სისტემის მეშვეობით, რომელიც შედგება დამცავი მექანიზმებისგან, რაც ხელს უწყობს იმის უზრუნველყოფას, რომ ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები და სისტემები დარჩეს უსაფრთხო და ეთიკური.
ხელოვნური ინტელექტის მმართველობა მოიცავს ზედამხედველობის მექანიზმებს, რომლებიც ეხება რისკებს. ხელოვნური ინტელექტის მმართველობის ეთიკური მიდგომა მოითხოვს დაინტერესებულ მხარეთა ფართო სპექტრის ჩართულობას, მათ შორის დეველოპერებს, მომხმარებლებს, პოლიტიკოსებსა და ეთიკოსებს, რაც ხელს უწყობს იმის უზრუნველყოფას, რომ ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული სისტემები შეიქმნას და გამოყენებულ იქნას საზოგადოების ღირებულებებთან შესაბამისობაში.
აქ მოცემულია ხელოვნური ინტელექტის ეთიკასა და პასუხისმგებლიან ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული საერთო ღირებულებები:
ახსნადობა და ინტერპრეტაცია
რაც უფრო ვითარდება ხელოვნური ინტელექტი, ადამიანებს უჭირთ გააცნობიერონ და აღადგინონ, თუ როგორ მივიდა ალგორითმი შედეგამდე. ახსნადი ხელოვნური ინტელექტი არის პროცესებისა და მეთოდების ერთობლიობა, რომელიც ადამიან მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, მოახდინონ ალგორითმების მიერ შექმნილი შედეგებისა და გამომავალი მონაცემების ინტერპრეტაცია, გაგება და ნდობა.
სამართლიანობა და ინკლუზიურობა
მიუხედავად იმისა, რომ მანქანური სწავლება, თავისი ბუნებით, სტატისტიკური დისკრიმინაციის ფორმაა, დისკრიმინაცია მიუღებელი ხდება მაშინ, როდესაც ის პრივილეგირებულ ჯგუფებს სისტემატურ უპირატესობას ანიჭებს, ხოლო გარკვეულ არაპრივილეგირებულ ჯგუფებს სისტემატურ არახელსაყრელ მდგომარეობაში აყენებს, რაც პოტენციურად იწვევს სხვადასხვა სახის ზიანს. სამართლიანობის წახალისებისთვის, პრაქტიკოსებს შეუძლიათ სცადონ ალგორითმული მიკერძოების მინიმიზაცია მონაცემთა შეგროვებასა და მოდელის დიზაინში, შექმნან უფრო მრავალფეროვანი და ინკლუზიური გუნდები.
მდგრადობა და უსაფრთხოება
მდგრადი ხელოვნური ინტელექტი ეფექტურად უმკლავდება განსაკუთრებულ პირობებს, როგორიცაა ანომალიები შეყვანილ მონაცემებში ან მავნე შეტევები. ის ასევე შექმნილია იმისთვის, რომ გაუძლოს განზრახ ან უნებლიე ჩარევას.
ანგარიშვალდებულება და გამჭვირვალობა
ორგანიზაციებმა უნდა განახორციელონ მკაფიო პასუხისმგებლობები და მმართველობის სტრუქტურები ხელოვნური ინტელექტის სისტემების განვითარებისა და დანერგვისა პარალელურად. გარდა ამისა, მომხმარებლებს უნდა შეეძლოთ ნახონ, როგორ მუშაობს ხელოვნური ინტელექტის სერვისი, შეაფასონ მისი ფუნქციონალობა და გაიაზრონ მისი ძლიერი და სუსტი მხარეები. გაზრდილი გამჭვირვალობა აწვდის ინფორმაციას ხელოვნური ინტელექტის მომხმარებლებს, რათა უკეთ გაიგონ, როგორ შეიქმნა ხელოვნური ინტელექტის მოდელი ან სერვისი და როგორ მუშაობს ის.
კონფიდენციალურობა და შესაბამისობა
ბევრი მარეგულირებელი ჩარჩო, მათ შორის GDPR, ავალდებულებს ორგანიზაციებს, დაიცვან კონფიდენციალურობის გარკვეული პრინციპები პირადი ინფორმაციის დამუშავებისას. გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს იმის უნარს, რომ დავიცვათ ხელოვნური ინტელექტის მოდელები, რომლებიც შეიძლება შეიცავდეს პირად ინფორმაციას, ვაკონტროლოთ, თუ რა მონაცემები შედის მოდელში თავიდანვე და შევქმნათ ადაპტირებადი სისტემები, რომლებსაც შეუძლიათ მოერგონ რეგულაციების ცვლილებებს და დამოკიდებულებებს ხელოვნური ინტელექტის ეთიკის გარშემო.
ხელოვნური ინტელექტის განვითარების ისტორია
„მანქანის, რომელიც აზროვნებს“ იდეა სათავეს ძველი საბერძნეთიდან იღებს. მაგრამ ელექტრონული გამოთვლის გაჩენის დღიდან (და ამ სტატიაში განხილულ ზოგიერთ თემასთან შედარებით) AI-ის ევოლუციის მნიშვნელოვანი მოვლენები და ეტაპები მოიცავს შემდეგს:
1950 წელი
ალან ტურინგი აქვეყნებს Computing Machinery and Intelligence-ს. ამ ნაშრომში, ტურინგი, რომელიც ცნობილია მეორე მსოფლიო ომის დროს გერმანული დაშიფრული კავშირის სისტემის “ENIGMA”-ს კოდის გატეხვით და ხშირად მოიხსენიება როგორც “კომპიუტერული მეცნიერების მამა” სვამს შემდეგ კითხვას: “შეძლებენ თუ არა მანქანები აზროვნებას?”
ის გვთავაზობს ტესტს, რომელიც ახლა ცნობილია როგორც “ტურინგის ტესტი“, სადაც ადამიანი ეცდება განასხვავოს კომპიუტერისა და ადამიანის ტექსტური პასუხი ერთმანეთისგან.
1956 წელი
ჯონ მაკკარტიმ გამოიყენა ტერმინი “ხელოვნური ინტელექტი” დარტმუთის კოლეჯში AI-ს პირველ კონფერენციაზე. იმავე წელს ალენ ნიუელმა, ჯ.სი. შოუმ და ჰერბერტ საიმონმა შექმნეს Logic Theorist, პირველი AI კომპიუტერული პროგრამა.
1967 წელი
ფრენკ როზენბლატი აშენებს Mark 1 Perceptron-ს, პირველ კომპიუტერს, რომელიც დაფუძნებულია ნეირონულ ქსელზე. სულ რაღაც ერთი წლის შემდეგ, მარვინ მინსკი და სეიმურ პეპერტი აქვეყნებენ წიგნს სახელწოდებით Perceptrons, რომელიც ხდება როგორც საეტაპო ნაშრომი ნეირონულ ქსელებზე.
1980 წელი
ნეირონული ქსელები, რომლებიც იყენებენ უკუ გავრცელების ალგორითმს საკუთარი თავის გაწვრთნისთვის, ფართოდ გამოიყენეს ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციებში.
1995 წელი
სტიუარტ რასელი და პიტერ ნორვიგი აქვეყნებენ Artificial Intelligence: A Modern Approach, რომელიც ხდება ხელოვნური ინტელექტის შესწავლის ერთ-ერთი წამყვანი სახელმძღვანელო. მასში ისინი იკვლევენ ხელოვნური ინტელექტის ოთხ პოტენციურ მიზანს ან განმარტებას, რომელიც განასხვავებს კომპიუტერულ სისტემებს რაციონალურობისა და აზროვნების საფუძველზე მოქმედებისგან.
1997 წელი
IBM Deep Blue დამაარცხა მსოფლიოს მაშინდელ ჩემპიონ გარი კასპაროვს ჭადრაკში.
2004 წელი
ჯონ მაკკარტი წერს ნაშრომს, რა არის ხელოვნური ინტელექტი. ამ დროისთვის დიდი მონაცემებისა და ღრუბლოვანი გამოთვლის ეპოქა მიმდინარეობს, რაც საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს მართონ უფრო დიდი მონაცემთა ბაზა, რომელიც ერთ დღეს გამოყენებული იქნება ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მოსამზადებლად.
2011 წელი
IBM Watson®-მა სძლია ჩემპიონებს კენ ჯენინგს და ბრედ რატერს პოპულარულ სატელევიზიო თამაშში-Jeopardy.
2015 წელი
Baidu-ს Minwa სუპერკომპიუტერი იყენებს სპეციალურ ღრმა ნეირონულ ქსელს, რომელსაც ეწოდება კონვოლუციური ნეირონული ქსელი, რათა გამოავლინოს და დაალაგოს სურათები უფრო მაღალი სიზუსტით, ვიდრე საშუალო სტატისტიკური ადამიანი.
2016 წელი
DeepMind-ის AlphaGo პროგრამა, რომელიც აღჭურვილია ღრმა ნეირნული ქსელით, აჯობა ლი სოდოლს, მსოფლიოს ჩემპიონს ხუთთამაშიან მატჩში. მოგვიანებით, Google-მა შეიძინა DeepMind 400 მილიონ დოლარად.
2022 წელი
დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) ზრდა, როგორიცაა OpenAI-ს ChatGPT, ქმნის უზარმაზარ ცვლილებას AI-ს შესაძლებლობებში და მის პოტენციალში საწარმოო დონეზე განვითარების
2024 წელი
ხელოვნური ინტელექტის მიმდინარე ტენდენციები მიუთითებს ხელოვნური ინტელექტის აღორძინების გაგრძელებაზე. მულტიმოდალური მოდელები, რომლებსაც შეუძლიათ მრავალი ტიპის მონაცემების მიღება, დამუშავება, გენერირება. ეს მოდელები აერთიანებს გამოსახულების ამოცნობასა და NLP მეტყველების გაგების შესაძლებლობებს.
