Хиймэл оюун ухаанаас айх уу?
Зураг: Монгол дайчин эмэгтэй, cyberpunk хэв маяг; Midjourney бид хоёрын хамтын бүтээл, 2022 он
Хэрэв та хиймэл оюун ухаан буюу AI-ийн талаар сонсож, уншихдаа багахан ч гэсэн жийрхэж, эсвэл хааяадаа бүр сэжиглэнгүй хүлээж авдаг бол та ганцаараа биш. Бараг 70 жилийн өмнө анх үүссэн цагаасаа л хиймэл оюун ухаан гэсэн энэ нэр томъёо хүн төрөлхтний сэтгэл оюунд урам зориг, гүнзгийрүүлэн судлах салбар, айдсын бай болсоор иржээ.
“Өнөөдрөөс нөгөөдөрт” хувийн дижитал сэтгүүлдээ удаан шинэчлэл оруулаагүй нь ч мөн энэ нийтлэлийн сэдэвтэй холбоотой. Би бээр сүүлийн жил хагасын хугацаанд хиймэл оюун ухааныг гүнзгийрүүлэн судлахаар оюутны ширээнээ сууснаас цаг, эрчим хүч тун хомс болсон билээ. Тиймээс энэ удаад товч тодорхой байдлыг бодож өнгөрсөн жил нэгэн эрдэм шинжилгээний хуралд зориулж бичсэн өгүүллээсээ хэсэгчлэн орчуулж нэмж баяжуулан хүргэж байна.
Хиймэл оюун ухаан эсвэл AI гээд ярихаар үүнийг ирээдүйд хэзээ нэгэн цагт, хаанаас ч юм гарч ирж бүх зүйлийг эзэгнэх нэг том цул зүйл гэж зарим хүмүүс боддог. Энэхүү нийтлэл нь хиймэл оюун ухаан гэж юу болох, юу биш болохыг тайлбарлахыг оролдоно. Бичээч би хувьдаа AI-ийн тусламжтайгаар хүмүүсийн амьдрал илүү сайхан, илүү амар болно гэж найддаг.
AI-ийн анхны тодорхойлолт ямар байв?
Хиймэл оюун ухаан хэмээх нэр томъёо, цаашлаад AI-ийн судалгааны салбар нь 1956 онд АНУ-ын Дартмут коллежид зохиогдсон “Дартмутын хиймэл оюун ухааны судалгааны зуны сургууль” нэртэй семинарын үеэр үүссэн гэдэг [1].
Үүний дараанаас 1974 он хүртэл AI судлаачид асуудал, үүний шийдлийг хүн унших боломжтойгоор дүрсэлж боловсруулдаг симболик хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэхийг зорьж байж. Тухайн үед хиймэл оюун ухааныг “хүний хийж чадах ямар ч ажлыг хийж чадах машин” гэж тодорхойлж байв.
Хэдийгээр 1980-аад онд хиймэл оюун ухааны симболик аргачлал нь хайлтад эсвэл дүрэмд суурилсан Лисп-машин гэх мэт эксперт системүүдийг үүсгэж эднийг үйлдвэрлэгчид Симболикс гэх мэт компаниуд арилжааны амжилтад хүрсэн ч ерөнхийдөө энэ симболик аргачлал нь санхүүжилт ч, судалгааны сонирхол ч хөрсөн хоёр удаагийн уртаас урт “AI өвөл”-ийг бий болгожээ [2].
AI-ийн сүүлийн үеийн тодорхойлолт яаж өөрчлөгдөв?
1990-ээд оны сүүл гэхэд судлаачид хиймэл оюун ухааны судалгаа, хөгжүүлэлтэд зориулж математик статистик болон математикийн оновчлолын салбаруудаас олон тооны аргуудыг нэвтрүүлэв. Математикийн эдгээр аргуудаас дурдвал: ангиллын асуудалд зориулж Байесын теорем, data fitting буюу өгөгдөл тохируулахад зориулж Хамгийн бага квадратын онол, таамаглал хийхэд зориулж Марковын гинжийг нэвтрүүлсэн зэрэг орно [2].
Уг статистикийн аргуудыг нэвтрүүлсэн нь AI судалгаанд хандах хандлагыг дүрэмд эсвэл хайлтад суурилснаас сургалтад суурилсан арга руу шилжүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэсэн байх магадлалтай.
Цаашилбал, хуучин болон шинэ аргачлалын шилдэг туршлагыг нэгтгэн ашигласнаар өдөр тутмын даалгавар гүйцэтгэхдээ ашиглаж болох илүү сайн AI систем үүсгэх боломжтой. Нээлттэй эхийн сан болох spaCy Төрөлх хэл боловсруулалтын буюу NLP даалгавруудыг гүйцэтгэхдээ симболик, статистик болон нейрал сүлжээний аргуудыг хэрхэн хамтатган ашигласан нь үүний нэг жишээ юм [6].
Илүү хурдан компьютер, илүү сайн алгоритм, илүү их өгөгдлийн ачаар 2010-аад онд хиймэл оюун ухааны шинэ аргууд, шинэ төрлийн хэрэглээ хүч түрэн гарч ирэв. Эдгээр аргууд нь тодорхой асуудлыг л нарийвчлан шийдвэрлэх зорилготой ба эдний ачаар хиймэл оюун ухааны дэд салбарууд болох машин сургалт, компьютер хараа, гүнзгий сургалтын салбарууд асар их амжилтад хүрсэн [1].
Жишээлбэл, 2019 онд дэлхийн шинжлэх ухааны нийт бүтээгдэхүүний бүхэн бүтэн 18%-ийг хиймэл оюун ухаан, робот техник тэргүүтэй цоо шинэ технологийн ангилал эзэлж байв [3].
Одоо судлаачид, инженерүүд болон хэрэглэгчид хиймэл оюун ухааныг “өгөгдлөөс суралцаж өмнөх сургалтын үр дүнг сайжруулж чаддаг алгоритмууд” эсвэл ерөнхийд нь “их хэмжээний тооцооллын нөөцийн тусламжтайгаар маш тодорхой даалгаврыг гүйцэтгэж чадах төвлөрсөн машин оюун” гэж тодорхойлдог [4].
AI-ийн тодорхойлолт хэтдээ яаж өөрчлөгдөх бол?
Саяхныг хүртэл зарим хүмүүс хиймэл оюун ухааныг ирээдүйн технологи гэж бодсон хэвээр байсан бол тун шинэ тутмын DALL-E, Midjourney, ChatGPT зэрэг нийтийг хуйлруулж, сонирхлыг зүй ёсоор татаж чадсан AI бүтээгдэхүүнүүдийг ачаар энэ хандлага өөрчлөгдөж байгаа байх [7].
Сүүлийн 10 жилд хиймэл оюун ухаан хүний нүдэнд тийм ил байгаагүй ч гэсэн үүний хэрэглээ бидний амьдралд аль хэдийн нэвтэрсэн байжээ: хайлтын систем, ухаалаг орчуулагч, онлайн худалдааны санал болголт, царай таних технологи гэх мэт [2].
Тэгэхээр удаан хугацаанд хувьссан ойлголт, судлагдахууныг одоогийн утгаар ойлгохгүй байх, эсвэл хэсэг хугацаанд хэрэглээнд байсан хэр нь одоо гэнэт нийтэд ил болж буй салбар учраас хиймэл оюун ухааныг зөрүүтэй ойлгох, үүнээс айж, гайхах зэрэг нь хүлээж болохуйц хариу үйлдэл гэдэг нь ойлгомжтой. Мөн AI-ийн талаарх, гэхдээ хуучин утгаар нь ашиглаж төсөөлсөн сөрөг дүрслэлүүд урлаг, соёлын орчинд их бий.
Тэднээс дурдвал “Терминатор”, “Ex Machina”, “I, Robot” зэрэг орчин үеийн кинонууд үзэгчдэдээ хиймэл оюун ухаанаас айх сэтгэгдэл, “AI ирээд бүхнийг эзэлнэ” гэсэн буруу ойлголтыг төрүүлдэг. Алдартай хэвлэл мэдээллийн хэрэгслүүд ч бас хиймэл оюун ухааны хэрэглээний зөвхөн муу тал руу чиглэсэн дуулиан шуугиантай, заримдаа ташаа мэдээлэлтэй гарчиг нийтэлснээр энэ асуудлыг дэвэргэдэг [5].
Ялангуяа одоо хэрэглэгчдийн шууд харилцаж, хүртэж болох AI хэрэглээнүүд бий болж байгаатай холбоотой үүний ёс зүйтэй технологи эсэх, хуулийн хүрээнд эсэх, сургалтад ашиглагддаг өгөгдлийн оюуны өмчийн маргаан, ажил мэргэжлийн талбар дахь хүн, AI-ийн өрсөлдөөн гэх асуудлууд идэвхтэй сөхөгдөж байна [8].
Олон асуудал сөхөгдөнө гэдэг нь AI-тай холбоотой бүгд муу гэсэн үг биш, бид шинжлэх ухаан, технологи, бизнесийн хөгжлийн тойргоор дээшилж, нэг шат ахиж, шийдэх ёстой асуудлуудаа л шийдэж байна гэсэн үг.
Дүгнэлт
- AI бол ирээдүйн технологи биш, харин аль хэдийн хүрээд ирчихжээ;
- AI нь нэг цул, ганц судлагдахуун биш. Олон засгийн газар, олон их дээд сургууль, олон корпорацуудын олон эрдэмтэд бусад шинжлэх ухааны салбаруудын тусламжтайгаар AI судалгааг хийдэг ба уг салбаруудаас дурдвал: математик, логик, эдийн засаг, компьютерын ухаан, тархи судлал, биологи, хэл шинжлэл, гүн ухаан гэх мэт;
- AI нь угаасаа муу зүйл биш. Энэ шинжлэх ухааны салбар, үүний дэвшлийг ашигласан технологи, бүтээгдэхүүнүүд хамгийг эзлэхгүй. Харин ч хиймэл оюун ухааны ихэнх системүүд хүмүүс бидэнд илүү тухтай амьдарч, илүү бүтээлч, үр бүтээлтэй ажилд цаг заваа зориулахад туслах зорилгоор бүтээгдсэн байдаг.
Эх сурвалж
- History of Artificial Intelligence, 2017. Access: https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/
- Machine Learning for Beginners — An online course by Microsoft. Access: https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/1-Introduction/2-history-of-ML
- UNESCO Science Report: The race against time for smarter development, 2021. Access: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000377433/PDF/377433eng.pdf.multi
- Definitions of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning, 2019. Access: https://sites.google.com/view/dlub/2019
- Wikipedia article on AI takeover tropes in popular culture. Access: https://en.wikipedia.org/wiki/AI_takeovers_in_popular_culture
- Pipelines and Training of spaCy, an open-source software library for advanced NLP, written in the programming languages Python and Cython. Access: https://spacy.io/usage/spacy-101
- 2022 Product of the Year, Golden Kitty Awards, Product Hunt. Access: https://www.producthunt.com/golden-kitty-awards/hall-of-fame
- The Batch, DeepLearning.AI, February 8, 2023. Access: https://info.deeplearning.ai/generative-ai-on-trial-text-to-music-pumps-up-the-volume-robotaxis-face-headwinds-mitigating-ai-risk-1