დღესდღეობით ინტერნეტში ხელოვნური ინტელექტის შესახებ ინფორმაციის მოპოვებას თუ გადაწყვეტთ, მაშინვე წააწყდებით ცნობას იმაზე, თუ როგორ შეასრულა ახალმა ხელოვნურმა ინტელექტმა რომელიმე ადამიანური ქმედება ადამიანებზე ბევრად უკეთესად. თანამედროვე ხელოვნურ ვიწრო ინტელექტს ადამიან ექიმებზე უკეთ შეუძლია კიბოს დიაგნოზის დასმა, ადამიან დეველოპერებზე უკეთ შეუძლია ალგორითმების წერა და ჭადრაკისა და გოს ტიპის თამაშებში მსოფლიო ჩემპიონების დამარცხების უნარიც აქვს. მსგავს მაგალითებს მივყავართ დასკვნამდე, რომ ცოტა რამ თუ მოიძებნება სამყაროში, რისი გაკეთებაც ხელოვნურ ინტელექტს ადამიანებზე უკეთ არ შეუძლია.

სხვადასხვა დარგში ხელოვნური ინტელექტის უნართა მუდმივმა გაუმჯობესებამ ტექნოლოგიის სფეროში მოღვაწე ადამიანებსა და, ზოგადად, საზოგადოების წევრებშიც იმედისა და სიფრთხილის გრძნობები გააჩინა. მაშინ, როდესაც ბევრს სჯერა, რომ ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის შექმნა, ცხოვრების სტანდარტის აწევითა და ცივილიზაციის განვითარების გზით, კაცობრიობას დიდ სარგებელს მოუტანს, სხვები მიიჩნევენ, რომ ეს ტექნოლოგიური გარღვევა გლობალურ განადგურებამდე მიგვიყვანს.

ბუნებრივი ენის დამუშვება (NLP) ფართოდაა გამოყენებული ჩეთ-ბოტებსა და სხვა მსგავს აპლიკაციებში, რათა ხელოვნურ ინტელექტს ადამიანებთან ბუნებრივი, პერსონალიზირებული ფორმით შეეძლოს კონტაქტის დამყარება.

სანამ ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის ან ხელოვნური სუპერინტელექტის სიავკარგეზე დებატები მძვინვარებს, კვლავ არავინ უწყის, როდის შეიქმნება ხელოვნური ინტელექტის მსგავსი მოწინავე ფორმები. ეს მნიშვნელოვანი კითხვებია, რომლებიც განხილვასა და დებატებს ნამდვილად იმსახურებს. თუმცა სანამ ხელოვნური ინტელექტის მომავალზე დარდს დავიწყებთ, თავდაპირველად მნიშვნელოვანია, ზუსტად ვიცოდეთ, სინამდვილეში რას წარმოადგენს ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი, რა არის საჭირო მის შესაქმნელად და რამდენად შორსაა უკვე არსებული ხელოვნური ინტელექტის უნარები ამ საბოლოო მიზნამდე.

რა ეტაპზეა ხელოვნური ინტელექტის განვითარება?

დღეს ინტერნეტი სავსეა ისტორიებით გასაოცარ აპლიკაციებზე, რომლებიც ხელოვნური ინტელექტის სფეროში ჩატარებული მრავალწლიანი კვლევებითაა მიღწეული. ზემოთხსენებული ხელოვნური ინტელექტის იმგვარი სისტემების გარდა, რომელთაც, მაგალითად, კიბოს ამოცნობა ადამიან ექიმებზე ზუსტად შეუძლიათ, კიდევ სხვა მრავალი სფერო არსებობს, რომელშიც სპეციალიზირებული ხელოვნური ინტელექტი ადამიანის მსგავს განსჯასა და შემეცნებას იმეორებს.

მაგალითისთვის, სოციალური მედია-საიტების მიერ გამოყენებული ღრმა სწავლების ალგორითმები სულ უფრო დახელოვნებული ხდებიან საგნების, ხალხის და, ასევე, ამ საგნებისა და ხალხის დეტალური მახასიათებელი ნიშნების ამოცნობაში. ღრმა სწავლების მიერ მართული თანამედროვე კომპიუტერული ხედვის ტექნოლოგიას ახლა შეუძლია, ამოიცნოს პირი, რომელიც სოციალურ მედიაში ატვირთულ ფოტოებზე ჩანს, მისი ადგილმდებარეობა ფოტოზე, მისი გამომეტყველება და ნებისმიერი აქსესუარი, რასაც შეიძლება ატარებდეს. ეს ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს ფოტოს აღქმის ადამიანის მსგავს უნარს უვითარებს. ამ სისტემებს შეუძლიათ, ფოტოში ადამიანის ვინაობის ამოცნობის საზღვარს გასცდნენ და ისეთი შტრიხებიც გაანალიზონ, რომელთა შემჩნევა ადამიანებსაც კი დამატებით ძალისხმევად უჯდებათ. ამის ერთი მაგალითია სტენფორდის უნივერსიტეტის კვლევა, რომელიც გვიჩვენებს, როგორ შეუძლია ღრმა ნეირონულ ქსელებს ადამიანის სექსუალური ორიენტაციის დადგენა მხოლოდ სახეთა ანალიზის ხარჯზე - ეს ის უნარია, რომელიც ნაკლებად მოსალოდნელია, რომ ადამიანებს ჰქონდეთ.

ხელოვნური ინტელექტის სისტემები წარმატებულად არიან გაწვრთნილნი იმისათვის, რომ ჭადრაკისა და გოს ტიპის თამაშებში მსოფლიო ჩემპიონების დამარცხება შეძლონ.

ფოტო: Shutterstock

ხელოვნური ინტელექტის სისტემის მიერ ადამიანის მსგავსი ქმედების კიდევ ერთი მაგალითი ბუნებრივი ენის დამუშვების (NLP) უნარია. მისით აღჭურვილ ხელოვნურ ინტელექტს ადამიანურ ენაზე წარმოთქმული სიტყვებისა და დაწერილი ტექსტის გაგება შეუძლია. ხელოვნური ინტელექტის უნარი, თავისუფლად გაიგოს ნათქვამისა თუ დაწერილის მნიშვნელობა, ჩეთ ბოტისა და სმარტფონის ვირტუალური ასისტენტების მსგავს აპლიკაციებში (ვგულისხმობთ Siri-სა და Cortana-ს ტიპის აპლიკაციებს) სულ უფრო იხვეწება. ბუნებრივი ენის გენერაციის შედეგები, რაც, ჩვეულებრივ, ადამიანურ ენაში დატეული ინფორმაციის გენერირებას გულისხმობს, უკვე ფართოდ გამოიყენება იმ მოწყობილებებში, რომლებსაც ადამიანებისთვის ხმით ან ტექსტით პასუხის გაცემა ევალებათ.

მსგავსი განვითარების შედეგად ხელოვნურ და ადამიანის ინტელექტებს შორის არსებული ნაპრალი სწრაფი ტემპით ივსება. ამან შეიძლება ისეთი შთაბეჭდილება დაგვიტოვოს, რომ ხელოვნური ინტელექტის ძლიერი სისტემები ან ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის სისტემები არც თუ შორი მომავლის პერსპექტივაა. მიუხედავად ამისა, აუცილებელია გავიაზროთ, რომ ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის ჩამოსაყალიბებლად სპეციფიკური დავალებების ადამიანზე უკეთ შესრულება არ კმარა.

კონკრეტულად რას წარმოადგენს ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი?

მარტივად რომ ვთქვათ, ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი შეიძლება განიმარტოს, როგორც მანქანის უნარი, შეასრულოს ყველა ის დავალება, რისი შესრულებაც ადამიანს შეუძლია. მიუხედავად იმისა, რომ ზემოთ ნახსენები აპლიკაციები რაღაც ტიპის ამოცანების ადამიანზე უფრო ეფექტიანად შესრულების უნარს ავლენენ, ისინი ზოგადი ინტელექტით არ არიან აღჭურვილები; ეს იმას ნიშნავს, რომ ისინი განსაკუთრებით კარგად ერთ კონკრეტულ ფუნქციას ასრულებენ, ნებისმიერი სხვა დავალების სისრულეში მოყვანა კი მათ კომპეტენციას სცდება.

მაშასადამე, მართალია, მსგავსი ხელოვნური ინტელექტის ეფექტიანობა კონკრეტული სამუშაოს შესრულებისას ასი გაწვრთნილი ადამიანის ტოლფასი შეიძლება იყოს, მაგრამ მას სხვა ნებისმიერი დავალების გაკეთებაში ხუთი წლის ბავშვიც კი დაჯაბნის. მაგალითად, თუ კომპიუტერული ხედვის სისტემა ვიზუალური ინფორმაციის აღქმაშია დაოსტატებული, მას სხვა ტიპის დავალებებისთვის ამ უნარის გადათარგმნა და გამოყენება არ შეუძლია. ამის საპირისპიროდ, ადამიანებს, მართალია, ხშირად ნაკლებად მარჯვედ, მაგრამ იმდენად ფართო სპექტრის ფუნქციების შესრულება შეუძლიათ, რომლის გამეორებაც არც ერთ არსებულ ხელოვნურ ინტელექტს არ ხელეწიფება.

ღრმა სწავლებაზე დაფუძნებული კომპიუტერული ხედვა ხელოვნურ ინტელექტს საშუალებას აძლევს, ადამიანთა ფოტოების სკანირების გზით გაარჩიოს ერთი შეხედვით შეუმჩნეველი ისეთი დამახასიათებელი ნიშნები, როგორიც სექსუალური ორიენტაციაა.

ფოტო: Getty

მაშინ, როდესაც ხელოვნურ ინტელექტს უზარმაზარი მოცულობის სამწვრთნელო მონაცემები სჭირდება, რათა ამა თუ იმ ფუნქციის შესრულებაში გაიწვრთნას, ადამიანებს სწავლა გაცილებით ნაკლები სასწავლო გამოცდილების მიღებით შეუძლიათ. აგრეთვე, ადამიანებს - და (შესაძლოა, ერთ დღეს) ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის მქონე აგენტებსაც - უკეთ შეუძლიათ ერთი გამოცდილებიდან მიღებული სწავლება სხვა მსგავსი გამოცდილებებისთვის გამოიყენონ. ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის მქონე აგენტი არა მარტო ნაკლები სამწვრთნელო მონაცემით ისწავლის, არამედ ერთი სფეროდან მიღებულ ინფორმაციას სხვა სფეროში გამოიყენებს.

მაგალითად, ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის აგენტს, რომელიც ბუნებრივი ენის დამუშავების (NPL) ალგორითმის გამოყენებით ერთ ენაში გაიწვრთნება, ისეთი სხვა ენების დამოუკიდებლად სწავლა შეეძლება, რომლებსაც მსგავსი ლინგვისტური მახასიათებლები და სინტაქსი აქვთ. ეს უნარი ხელოვნური ინტელექტის სისტემების სწავლების პროცესს ადამიანის სწავლის პროცესის მსგავსს გახდის. წრთვნის პროცესისთვის გამოყოფილი დროის საგრძნობლად შემცირებით მანქანას შესაძლებლობა მიეცემა, მრავალ სფეროში განივითაროს კომპეტენცია.

აქვს თუ არა ხელოვნურ ინტელექტს ზოგადი ინტელექტის მიღწევის პოტენციალი?

ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის სისტემები ადამიანის ტვინის სიმულაციის გზით უნდა შეიქმნას. ვინაიდან ჩვენ ჩვენი ტვინისა და მისი ფუნქციონირების შესახებ სრულყოფილი ცოდნა არ გაგვაჩნია, რთულია, მისი ისეთი ასლი შექმნა, რომელიც ანალოგიურად იმუშავებს. მიუხედავად ამისა, ჩარჩ-ტურინგის თეზისის თანახმად, ისეთი ალგორითმების დაწერა, რომელთაც ადამიანის ტვინის რთული გამოთვლითი უნარების გამეორება შეეძლებათ, თეორიულად შესაძლებელია. გამარტივებულად, ეს თეზისი გვეუბნება, რომ უსასრულო დროისა და მეხსიერების ქონის პირობებში ნებისმიერი პრობლემის ალგორითმულად გადაწყვეტაა შესაძლებელი. ეს ლოგიკური მოსაზრებაა, ვინაიდან ღრმა სწავლება და ხელოვნური ინტელექტის სხვა ქვეჯგუფები, არსებითად, მეხსიერების ფუნქციას ასრულებენ. ხოლო უსასრულო (ან დიდი რაოდენობით) მეხსიერება იმას ნიშნავს, რომ ალგორითმების დახმარებით ურთულესი პრობლემების გადაჭრა იქნება შესაძლებელი.

რამდენად შორს ვართ ხელოვნური ზოგადი ინტელექტისგან?

ფოტო: Mike MacKenzie / Flickr

მიუხედავად იმისა, რომ ადამიანის ტვინის ფუნქციონირების გამეორება თეორიულად განხორციელებადია, მისი პრატქიკაში შესრულება ჯერჯერობით შეუძლებელია. ამგვარად, შესაძლებლობათა მხრივ, ჩვენ ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის შექმნამდე საგრძნობლად შორს ვართ. თუმცა დროის მხრივ, იმ სწრაფი ტემპის გათვალისწინებით, რომლითაც ხელოვნური ინტელექტი ახალ უნარებს ივითარებს, ჩვენ, შეიძლება, ახლოს ვიყოთ იმ გადამწყვეტ წერტილთან, როდესაც ხელოვნური ინტელექტის მკვლევარები ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის წარდგენით გაგვაოცებენ. დარგის სეციალისტების ვარაუდით, ხელოვნური ინტელექტი თავისი განვითარების მწვერვალს სულ რაღაც 2030 წლისთვის მიაღწევს. ხელოვნური ინტელექტის ექსპერტების ბოლოდროინდელი გამოკითხვის თანახმად კი, ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი ან სინგულარობა 2060 წლისთვის რეალობად იქცევა.

ამგვარად, იმის მიუხედავად, რომ შესაძლებლობათა მხრივ ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის მიღწევამდე შორს ვართ, ხელოვნური ინტელექტის კვლევაში მიღწეული უმნიშვნელოვანესი პროგრესი, შესაძლოა, ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის შექმნით ჩვენი ცხოვრების განმავლობაშივე ან მიმდინარე საუკუნის დასრულებამდე დაგვირგვინდეს.

იქნება თუ არა ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის განვითარება კაცობრიობისთვის სასარგებლო, ჯერ კიდევ საკამათოა და ამ ეტაპზე მხოლოდ ვარაუდებით თუ ვიხელმძღვანელებთ. იმის ზუსტად თქმაც შეუძლებელია, როდის აღმოცენდება პირველი რეალური ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის მქონე აგენტი. თუმცა ერთი რამ ცხადია, ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის განვითარება მოვლენათა მთლიან წყებას დაუდებს დასაბამს. ეს ცვლილებები კი, იქნებიან ისინი დადებითი თუ უარყოფითი, სიცოცხლესა და სამყაროს ძირფესვიანად და სამუდამოდ გარდაქმნიან.