කෘතිම බුද්ධිය AI. පළමු කෘතිම බුද්ධිය නිර්මාණය කරන්නේ කවදාද? නිෂ්පාදනයේ AI

පරිගණක සොයාගැනීමේ සිට විවිධ කාර්යයන් ඉටුකිරීමේ හැකියාව අඛණ්ඩව ඝාතීය ලෙස වර්ධනය විය. මිනිසුන් පරිගණක පද්ධතිවල බලය වර්ධනය කරන්නේ ඔවුන් කරන කාර්යයන් ගණන වැඩි කිරීම සහ පරිගණකවල ප්‍රමාණය අඩු කිරීමෙනි. කෘත්‍රිම බුද්ධි ක්ෂේත්‍රයේ පර්යේෂකයන්ගේ ප්‍රධාන අරමුණ වන්නේ මිනිසුන් තරම්ම බුද්ධිමත් පරිගණක හෝ යන්ත්‍ර නිර්මාණය කිරීමයි.

"කෘතිම බුද්ධිය" යන යෙදුමේ ආරම්භකයා වන්නේ ලිස්ප් භාෂාවේ නව නිපැයුම්කරු, ක්‍රියාකාරී ක්‍රමලේඛනයේ නිර්මාතෘ සහ කෘත්‍රිම බුද්ධි පර්යේෂණ ක්ෂේත්‍රයට ඔහුගේ දැවැන්ත දායකත්වය වෙනුවෙන් ටියුරින් සම්මානලාභී ජෝන් මැකාති ය.

කෘතිම බුද්ධියමිනිසකු මෙන් බුද්ධිමත්ව සිතීමේ හැකියාව ඇති පරිගණකයක්, පරිගණක පාලිත රොබෝවක් හෝ වැඩසටහනක් සෑදීමේ ක්‍රමයකි.

AI ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ සිදු කරනු ලබන්නේ මානව මානසික හැකියාවන් අධ්යයනය කිරීමෙනි, පසුව මෙම පර්යේෂණයේ ප්රතිඵල බුද්ධිමත් වැඩසටහන් සහ පද්ධති සංවර්ධනය සඳහා පදනම ලෙස භාවිතා කරයි.

AI දර්ශනය

ප්‍රබල පරිගණක පද්ධති ක්‍රියාත්මක කරන අතරතුර, සෑම කෙනෙක්ම ඇසුවේ “යන්ත්‍රයකට මිනිසෙකු මෙන් සිතීමට සහ හැසිරිය හැකිද?” යන්නයි. "

මේ අනුව, AI හි සංවර්ධනය ආරම්භ වූයේ මිනිසුන්ගේ බුද්ධියට සමාන යන්ත්‍රවල සමාන බුද්ධියක් නිර්මාණය කිරීමේ අදහසිනි.

AI හි ප්රධාන අරමුණු

• විශේෂඥ පද්ධති නිර්මාණය - බුද්ධිමත් හැසිරීම් විදහා දක්වන පද්ධති: ඉගෙන ගන්න, පෙන්වන්න, පැහැදිලි කරන්න සහ උපදෙස් දෙන්න;
• මිනිසාගේ බුද්ධිය යන්ත්‍ර තුළ ක්‍රියාත්මක කිරීම යනු පුද්ගලයෙකු ලෙස තේරුම් ගැනීමට, සිතීමට, ඉගැන්වීමට සහ හැසිරීමට හැකියාව ඇති යන්ත්‍රයක් නිර්මාණය කිරීමයි.

AI සංවර්ධනයට හේතු වන්නේ කුමක්ද?

කෘතිම බුද්ධිය යනු පරිගණක විද්‍යාව, ජීව විද්‍යාව, මනෝවිද්‍යාව, වාග් විද්‍යාව, ගණිතය සහ යාන්ත්‍රික ඉංජිනේරු විද්‍යාව වැනි විෂයයන් මත පදනම් වූ විද්‍යාව සහ තාක්ෂණයකි. කෘතිම බුද්ධියේ ප්‍රධාන ක්ෂේත්‍රවලින් එකක් වන්නේ තර්ක කිරීම, ඉගෙනීම සහ ගැටළු විසඳීම වැනි මානව බුද්ධියට සම්බන්ධ පරිගණක ක්‍රියාකාරකම් වර්ධනය කිරීමයි.

AI සමඟ සහ රහිත වැඩසටහන

AI සහිත සහ රහිත වැඩසටහන් පහත ගුණාංග වලින් වෙනස් වේ:

AI යෙදුම්

AI විවිධ ක්ෂේත්‍රවල ප්‍රමුඛ වී ඇත:

ක්‍රීඩා - පරිගණකයට ගණනය කළ හැකි චෙස්, පෝකර්, ටික්-ටැක්-ටෝ වැනි උපාය මාර්ගික ක්‍රීඩා වලදී AI තීරණාත්මක කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි. විශාල සංඛ්යාවක්හූරිස්ටික් දැනුම මත පදනම් වූ සියලු ආකාරයේ තීරණ.

ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් යනු මිනිසුන් කතා කරන ස්වභාවික භාෂාව තේරුම් ගන්නා පරිගණකයක් සමඟ සන්නිවේදනය කිරීමේ හැකියාවයි.

කථන හඳුනාගැනීම - සමහර බුද්ධිමත් පද්ධතිවලට පුද්ගලයෙකු ඔවුන් සමඟ සන්නිවේදනය කරන භාෂාව ඇසීමට සහ තේරුම් ගැනීමට හැකි වේ. ඔවුන්ට විවිධ උච්චාරණ, ස්ලැන්ග් ආදිය හැසිරවිය හැකිය.

අත් අකුරු හඳුනාගැනීම - මෘදුකාංගය කඩදාසි මත පෑනකින් හෝ තිරය මත ලියා ඇති පාඨ කියවයි. එයට අකුරු හැඩ හඳුනාගෙන එය සංස්කරණය කළ හැකි පෙළ බවට පරිවර්තනය කළ හැකිය.

ස්මාර්ට් රොබෝවරු යනු මිනිසුන් විසින් පවරන ලද කාර්යයන් ඉටු කිරීමට හැකියාව ඇති රොබෝවරු ය. ආලෝකය, තාපය, චලනය, ශබ්දය, කම්පනය සහ පීඩනය වැනි සැබෑ ලෝකයෙන් භෞතික දත්ත හඳුනා ගැනීමට සංවේදක ඇත. ඒවාට ඉහළ ක්‍රියාකාරී ප්‍රොසෙසරයක්, බහු සංවේදක සහ විශාල මතකයක් ඇත. ඊට අමතරව, ඔවුන්ගේම වැරදි වලින් ඉගෙන ගැනීමටත් නව පරිසරයකට අනුවර්තනය වීමටත් ඔවුන්ට හැකි වේ.

AI සංවර්ධනයේ ඉතිහාසය

20 වන සියවසේ AI සංවර්ධනයේ ඉතිහාසය මෙන්න

	Karel Capek ලන්ඩනයේ "Universal Robots" නමින් නාට්‍යයක් අධ්‍යක්ෂණය කරයි, එය ඉංග්‍රීසියෙන් "robot" යන වචනය මුලින්ම භාවිතා කරන ලදී.
	කොලොම්බියා විශ්ව විද්‍යාලයේ උපාධිධාරියෙකු වන අයිසැක් අසිමොව් රොබෝ විද්‍යාව යන පදය භාවිතා කරයි.
	ඇලන් ටියුරින් බුද්ධිය තක්සේරු කිරීම සඳහා ටියුරින් පරීක්ෂණය සංවර්ධනය කරයි. ක්ලෝඩ් ෂැනන් චෙස් බුද්ධිමය ක්‍රීඩාව පිළිබඳ සවිස්තරාත්මක විශ්ලේෂණයක් ප්‍රකාශයට පත් කරයි.
	ජෝන් මැකාති විසින් කෘතිම බුද්ධිය යන යෙදුම භාවිතා කරයි. Carnegie Mellon විශ්ව විද්‍යාලයේ AI වැඩසටහනක පළමු දියත් කිරීම නිරූපණය කිරීම.
	John McCarthy විසින් AI සඳහා ලිස්ප් ක්‍රමලේඛන භාෂාව නිර්මාණය කරයි.
	MIT හි Danny Bobrow ගේ නිබන්ධනය පෙන්නුම් කරන්නේ පරිගණකයට ස්වභාවික භාෂාව හොඳින් තේරුම් ගත හැකි බවයි.
	MIT හි Joseph Weizenbaum ඉංග්‍රීසි භාෂාවෙන් සංවාදයක් පවත්වන අන්තර්ක්‍රියාකාරී සහකාර Eliza සංවර්ධනය කරයි.
	Stanford Research Institute හි විද්‍යාඥයන් විසින් Sheki නම් මෝටර්රථ රොබෝවක් නිපදවා ඇත, සමහර ගැටළු දැනීමේ සහ විසඳීමේ හැකියාව ඇත.
	එඩින්බරෝ විශ්ව විද්‍යාලයේ පර්යේෂකයන් කණ්ඩායමක් විසින් ප්‍රකට ස්කොට්ලන්ත රොබෝවක් වන ෆ්‍රෙඩී නිර්මාණය කර ඇත.
	පළමු පරිගණක පාලිත ස්වයංක්‍රීය මෝටර් රථය වන ස්ටැන්ෆර්ඩ් ට්‍රොලි නිපදවන ලදී.
	හැරල්ඩ් කොහෙන් විසින් වැඩසටහන සම්පාදනය කර ප්‍රදර්ශනය කරන ලදී, ආරොන්.
	ලෝක චෙස් ශූර ගැරී කැස්පරොව් පරදවන චෙස් වැඩසටහනක්.
	අන්තර්ක්‍රියාකාරී රොබෝ සුරතල් සතුන් වාණිජමය වශයෙන් ලබා ගත හැකි වනු ඇත. MIT විසින් කිස්මෙට්, හැඟීම් ප්‍රකාශ කරන මුහුණක් සහිත රොබෝවක් පෙන්වයි. රොබෝ නෝමාඩ් ඇන්ටාක්ටිකාවේ දුරස්ථ ප්‍රදේශ ගවේෂණය කර උල්කාපාත සොයා ගනී.

"අප සිටින්නේ මානව පරිණාමය හා සැසඳිය හැකි විශාලතම වෙනස්කම්වල එළිපත්තේ" - විද්‍යා ප්‍රබන්ධ ලේඛක වර්නර් ස්ටෙෆාන් වින්ග්

පහත ප්‍රස්ථාරයේ සිටින කුඩා මිනිසා මෙන් ඔබ විශාල වෙනසක් අබියස සිටින බව ඔබ දන්නේ නම් ඔබට කෙසේ හැඟේවිද?

සිරස් අක්ෂය යනු මානව වර්ගයාගේ වර්ධනයයි, තිරස් අක්ෂය කාලයයි

උද්වේගකරයි නේද?

කෙසේ වෙතත්, ඔබ ප්‍රස්ථාරයේ කොටසක් සඟවන්නේ නම්, එවිට සෑම දෙයක්ම වඩා ප්‍රායෝගික ලෙස පෙනේ.

ඈත අනාගතය අත ළඟයි

ඔබ 1750 දී ඔබ සොයා ගන්නා බව සිතන්න. එදවස, විදුලිය ගැන තවමත් මිනිසුන් අසා නොතිබුණි, දුරස්ථ සන්නිවේදනය පන්දම් ආධාරයෙන් සිදු කරන ලදී, ගමනට පෙර පිදුරු පෝෂණය කිරීම පමණක් ප්‍රවාහන මාධ්‍ය විය. එබැවින් ඔබ "අතීතයේ සිටි පුද්ගලයා" ඔබ සමඟ රැගෙන ගොස් 2016 දී ඔහුට ජීවිතය පෙන්වීමට තීරණය කරයි. මෝටර් රථ වේගයෙන් දිවෙන පුළුල්, සමතලා වීදිවල ඔහු සිටියේ නම් ඔහුට කුමක් දැනේවිද කියා සිතාගත නොහැකිය. ඔබේ අමුත්තා එය ඇදහිය නොහැකි තරම් පුදුම වනු ඇත නූතන මිනිසුන්ඔවුන් විවිධ පැතිවල සිටියත් සන්නිවේදනය කළ හැකිය ග්ලෝබ්, වෙනත් රටවල ක්‍රීඩා ඉසව් අනුගමනය කරන්න, වසර 50කට පෙර ප්‍රසංග නරඹන්න, සහ ඕනෑම මොහොතක ඡායාරූප හෝ වීඩියෝවල ඉතිරි කරන්න. අනික 1750 ඉඳන් මේ මනුස්සයට කිව්වොත් ඉන්ටර්නෙට්, ඉන්ටර්නැෂනල් එක අභ්යවකාශ මධ්යස්ථානය, Large Hadron Collider සහ සාපේක්ෂතා වාදය, ලෝකය පිළිබඳ ඔහුගේ දැක්ම නිසැකවම බිඳ වැටෙන්නට ඇත. අධික හැඟීම්වලින් ඔහු මිය යා හැකිය.

නමුත් මෙහි සිත්ගන්නා කරුණ නම්: ඔබේ ආගන්තුකයා ඔහුගේ “ස්වදේශීය” සියවසට ආපසු ගොස් 1500 සිට පුද්ගලයෙකු කාල යන්ත්‍රයක සවාරියක් සඳහා රැගෙන ඒ හා සමාන අත්හදා බැලීමක් කිරීමට තීරණය කළේ නම්, අතීතයේ ආගන්තුකයෙකු බොහෝ දෙනෙකුගෙන් පුදුමයට පත් විය හැකිය. දේවල්, ඔහුගේ අත්දැකීම් එතරම් ආකර්ෂණීය නොවනු ඇත - 1500 සහ 1750 අතර වෙනස 1750 සහ 2016 අතර තරම් කැපී පෙනෙන්නේ නැත.

18 වන සියවසේ පුද්ගලයෙකුට අතීතයේ සිට ආගන්තුකයෙකු ආකර්ෂණය කර ගැනීමට අවශ්‍ය නම්, ඔහුට මහා ගොවිජන විප්ලවයට පෙර ක්‍රිස්තු පූර්ව 12,000 හි ජීවත් වූ කෙනෙකුට ආරාධනා කිරීමට සිදුවනු ඇත. තාක්‍ෂණයේ දියුණුව නිසා ඔහු සැබවින්ම “පුපුරවා හැරිය” හැකිව තිබුණි. පල්ලිවල උස් ඝංඨාර කුළුණු, සාගර සීසාන නැව්, දහස් ගණනක් වැසියන් සිටින නගර දුටු විට, ඔහු ඉහළ යන හැඟීම්වලින් ක්ලාන්ත වනු ඇත.

තාක්ෂණයේ සහ සමාජයේ සංවර්ධනයේ වේගය නිරන්තරයෙන් වැඩි වෙමින් පවතී. සුප්‍රසිද්ධ ඇමරිකානු නව නිපැයුම්කරුවෙකු සහ අනාගතවාදියෙකු වන රේමන්ඩ් කුර්ස්වේල් මෙය හඳුන්වන්නේ "ඉතිහාසයේ ත්වරණය පිළිබඳ නීතිය" ලෙසයි. මෙය සිදු වන්නේ නව තාක්ෂණයන් හඳුන්වාදීම සමාජයට වඩා වේගයෙන් සංවර්ධනය වීමට ඉඩ සලසන බැවිනි. නිදසුනක් වශයෙන්, 19 වන සියවසේ ජීවත් වූ මිනිසුන්ට 15 වැනි සියවසේ සිටි අයට වඩා දියුණු තාක්ෂණයක් තිබුණි. එබැවින්, 15 වන සියවසට වඩා 19 වන සියවස මනුෂ්‍යත්වයට ජයග්‍රහණ ගෙන ඒම පුදුමයක් නොවේ.

නමුත් තාක්‍ෂණය වේගයෙන් හා වේගයෙන් දියුණු වෙනවා නම් අපි අනාගතයේදී විශිෂ්ටතම නව නිපැයුම් රැසක් බලාපොරොත්තු විය යුතුයි නේද? Kurzweil සහ ඔහුගේ සමාන අදහස් ඇති අය නිවැරදි නම්, 2030 දී අපට 1750 සිට අපගේ ස්ථානයට පැමිණි පුද්ගලයෙකුට සමාන හැඟීම් අත්විඳිනු ඇත. තවද 2050 වන විට ලෝකය කෙතරම් වෙනස් වී ඇත්ද යත් අපට පෙර දශකවල ලක්ෂණ හඳුනා ගැනීමට නොහැකි වනු ඇත.

ඉහත සියල්ල විද්‍යා ප්‍රබන්ධ නොවේ - එය විද්‍යාත්මකව තහවුරු කර ඇති අතර තරමක් තාර්කික ය. කෙසේ වෙතත්, බොහෝ අය තවමත් එවැනි ප්රකාශයන් ගැන සැක පහළ කරති. මෙය හේතු ගණනාවක් නිසා සිදු වේ:

1. සමාජයේ සංවර්ධනය ඒකාකාරව හා සෘජුව සිදුවන බව බොහෝ දෙනා විශ්වාස කරති. තව අවුරුදු 30කින් ලෝකේ මොන වගේ වෙයිද කියල හිතනකොට අපිට මතකයි පහුගිය අවුරුදු 30ක වෙච්ච දේවල්. මෙම අවස්ථාවේදී, 1750 දී ජීවත් වූ සහ 1500 සිට ආගන්තුකයෙකුට ආරාධනා කළ ඉහත උදාහරණයේ පුද්ගලයා මෙන් අපි එම වැරැද්දම කරමු. ඉදිරි ප්‍රගතිය නිවැරදිව පරිකල්පනය කිරීමට, ඈත අතීතයට වඩා සංවර්ධනය ඉතා වේගවත් බව ඔබ සිතිය යුතුය.

2. අපි සංවර්ධනයේ ගමන්මග වැරදි ලෙස වටහා ගනිමු. නූතන සමාජය. උදාහරණයක් ලෙස, අපි ඝාතීය වක්‍රයක කුඩා කොටසක් දෙස බැලුවහොත්, එය සරල රේඛාවක් ලෙස අපට පෙනී යා හැකිය (හරියට අපි රවුමක කොටසක් දෙස බලන්නාක් මෙන්). කෙසේ වෙතත්, ඝාතීය වර්ධනය සුමට හා සුමට නොවේ. පහත ප්‍රස්ථාරයේ පෙන්වා ඇති පරිදි ප්‍රගතිය s-හැඩැති වක්‍රයක් අනුගමනය කරන බව Kurzweil පැහැදිලි කරයි:

සංවර්ධනයේ සෑම "වටයක්ම" හදිසි පැනීමකින් ආරම්භ වන අතර, පසුව ස්ථාවර හා ක්රමානුකූල වර්ධනයක් මගින් ප්රතිස්ථාපනය වේ.

එබැවින්, සංවර්ධනයේ සෑම නව “වටයක්” අදියර කිහිපයකට බෙදා ඇත:

1. මන්දගාමී වර්ධනය (සංවර්ධනයේ මුල් අවධිය);
2. වේගවත් වර්ධනය (දෙවන, "පුපුරන සුලු" සංවර්ධන වැකිය);
3. "මට්ටම් කිරීම", නව තාක්ෂණයක් පරිපූර්ණත්වයට ගෙන එන විට.

මෑත කාලීන සිදුවීම් දෙස බැලුවහොත්, තාක්‍ෂණය කෙතරම් වේගයෙන් දියුණු වේද යන්න පිළිබඳව අප සම්පූර්ණයෙන්ම නොදන්නා බව අපට නිගමනය කළ හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, 1995 සහ 2007 අතර අන්තර්ජාලය, මයික්‍රොසොෆ්ට්, ගූගල් සහ ෆේස්බුක් මතුවීම අපට දැකගත හැකිය. සමාජ ජාල, ජංගම දුරකථන, සහ පසුව ස්මාර්ට් ෆෝන්. නමුත් 2008 සහ 2016 අතර කාලය අඩුම තරමින් උසස් තාක්ෂණ ක්ෂේත්‍රයේ සොයාගැනීම් වලින් එතරම් පොහොසත් නොවීය. මේ අනුව, අපි දැන් සිටින්නේ s හැඩැති සංවර්ධන රේඛාවේ 3 වන අදියරේ ය.

3. බොහෝ අය අනාගතය පිළිබඳ ඔවුන්ගේ දැක්ම විකෘති කරන තමන්ගේම ජීවිත අත්දැකීම්වල ප්‍රාණ ඇපකරුවන් වේ. පෙර අත්දැකීම් මත පදනම්ව අපගේ දෘෂ්ටිකෝණයට පටහැනි අනාගත අනාවැකියක් ඇසෙන විට, මෙම විනිශ්චය බොළඳ බව අපි සලකමු. නිදසුනක් වශයෙන්, අනාගතයේදී මිනිසුන් අවුරුදු 150-250ක් ජීවත් වන බව ඔවුන් අද ඔබට පැවසුවහොත්, බොහෝ විට ඔබ පිළිතුරු දෙනු ඇත: "මෙය මෝඩකමකි, මන්ද සෑම කෙනෙකුම මාරාන්තික බව හොඳින් දන්නා බැවිනි." ඇත්ත වශයෙන්ම, අතීතයේ ජීවත් වූ සියලුම මිනිසුන් මිය ගොස් අද දක්වාම මිය යති. නමුත් ඒවා අවසානයේ සොයා ගන්නා තෙක් කිසිවෙකු ගුවන් යානා පියාසර නොකළ බව සඳහන් කිරීම වටී.

ඇත්ත වශයෙන්ම, ඉදිරි දශක කිහිපය තුළ බොහෝ දේ වෙනස් වනු ඇති අතර, දැන් එය සිතා ගැනීමට පවා අපහසු වන පරිදි වෙනස්කම් ඉතා වැදගත් වනු ඇත. මෙම ලිපිය අවසානය දක්වා කියවීමෙන් පසු, ඔබට විද්‍යාව හා උසස් තාක්‍ෂණ ලෝකයේ දැන් සිදුවෙමින් පවතින දේ ගැන වැඩිදුර ඉගෙන ගත හැකිය.

කෘතිම බුද්ධිය (AI) යනු කුමක්ද?

1. අපි AI සම්බන්ධ කරන්නේ " වැනි චිත්‍රපට සමඟය. තාරකා යුද්ධ", "ටර්මිනේටර්" සහ එසේ ය. මේ සම්බන්ධයෙන්, අපි එය ප්රබන්ධයක් ලෙස සලකමු.

2. AI ලස්සනයි පුළුල් සංකල්පය. එය පොකට් කැල්කියුලේටර සහ ස්වයං-රියදුරු මෝටර් රථ යන දෙකටම අදාළ වේ. එවැනි විවිධත්වය අවුල් සහගතයි.

3. අපි කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කරමු එදිනෙදා ජීවිතය, නමුත් අපට එය වැටහෙන්නේ නැත. අපි AI යනු අනාගත ලෝකයෙන් මිථ්‍යා දෙයක් ලෙස සලකමු, එබැවින් එය දැනටමත් අප වටා ඇති බව අපට වටහා ගැනීම දුෂ්කර ය.

මේ සම්බන්ධයෙන්, එක් වරක් සහ සියල්ල සඳහා කරුණු කිහිපයක් අවබෝධ කර ගැනීම අවශ්ය වේ. පළමුව, කෘතිම බුද්ධිය රොබෝවක් නොවේ. රොබෝවක් යනු සමහර විට මිනිස් සිරුරක දළ සටහනක් ඇති AI කවචයකි. කෙසේ වෙතත්, කෘතිම බුද්ධිය යනු රොබෝවක් තුළ ඇති පරිගණකයකි. එය මිනිස් සිරුර තුළ ඇති මොළයට සමාන කළ හැකිය. නිදසුනක් වශයෙන්, අපට ඇසෙන කාන්තා කටහඬ පුද්ගලාරෝපණයකි.

දෙවනුව, ඔබ දැනටමත් "ඒකීයත්වය" හෝ "තාක්ෂණික ඒකීයත්වය" යන සංකල්පය හරහා පැමිණ ඇත. සාමාන්‍ය නීති සහ රීති අදාළ නොවන තත්වයක් විස්තර කිරීමට මෙම යෙදුම භාවිතා කරන ලදී. මෙම සංකල්පය භෞතික විද්‍යාවේදී කළු කුහර හෝ මහා පිපිරුමට පෙර විශ්වයේ සංකෝචනය වන මොහොත විස්තර කිරීමට භාවිතා කරයි. 1993 දී, Vernor Vinge විසින් ඔහුගේ සුප්‍රසිද්ධ රචනාව ප්‍රකාශයට පත් කරන ලද අතර, අනාගතයේ දී කෘත්‍රිම බුද්ධිය අප අභිබවා යන කරුණක් හඳුනා ගැනීමට ඔහු ඒකීයත්වය භාවිතා කළේය. ඔහුගේ මතය අනුව, මේ මොහොත පැමිණෙන විට, එහි සියලු නීති සහ නීති සහිත ලෝකය පෙර පරිදිම නතර වනු ඇත.

අවසාන වශයෙන්, කෘතිම බුද්ධි වර්ග කිහිපයක් ඇත, ඒවා අතර ප්රධාන කාණ්ඩ තුනක් වෙන්කර හඳුනාගත හැකිය:

1. සීමිත කෘතිම බුද්ධිය (ANI, කෘතිම පටු බුද්ධිය). එය එක් විශේෂිත ප්රදේශයක් සඳහා විශේෂිත වූ AI වේ. උදාහරණයක් ලෙස, ඔහුට චෙස් ක්‍රීඩාවකදී ලෝක චෙස් ශූරයා පරාජය කළ හැකිය, නමුත් ඔහුට කළ හැක්කේ එපමණයි.

2. සාමාන්‍ය කෘතිම බුද්ධිය (AGI, කෘතිම සාමාන්‍ය බුද්ධිය). එවැනි AI යනු මිනිසෙකුගේ බුද්ධියට සමාන පරිගණකයකි, එනම්, එය පුද්ගලයෙකුට කරන සියලුම කාර්යයන් ඉටු කළ හැකිය. මහාචාර්ය ලින්ඩා ගොට්ෆ්‍රෙඩ්සන් මෙම සංසිද්ධිය විස්තර කරන්නේ මෙසේය: "සාමාන්‍ය AI හි සාමාන්‍යකරණය වූ චින්තන හැකියාවන් මූර්තිමත් කරයි, එයට තර්ක කිරීමට, සැලසුම් කිරීමට, ගැටළු විසඳීමට, වියුක්තව සිතීමට, සංකීර්ණ අදහස් සංසන්දනය කිරීමට, ඉක්මනින් ඉගෙන ගැනීමට සහ සමුච්චිත අත්දැකීම් භාවිතා කිරීමට ඇති හැකියාවද ඇතුළත් වේ."

3. කෘතිම සුපිරි බුද්ධිය (ASI, Artificial Super Intelligence). ස්වීඩන් දාර්ශනිකයෙකු සහ ඔක්ස්ෆර්ඩ් විශ්ව විද්‍යාලයේ මහාචාර්ය නික් බොස්ට්‍රොම් අධි බුද්ධිය නිර්වචනය කරන්නේ “විද්‍යාත්මක සොයාගැනීම්, සාමාන්‍ය දැනුම සහ සමාජ කුසලතා ඇතුළුව සෑම අංශයකම පාහේ මිනිසුන්ගේ බුද්ධියට වඩා උසස් බුද්ධියක්” ලෙසයි.

දැනට, මානව වර්ගයා දැනටමත් සීමිත AI භාවිතා කරයි. අපි AGI ප්‍රගුණ කිරීම කරා ගමන් කරමින් සිටිමු. ලිපියේ පහත කොටස් මෙම එක් එක් කාණ්ඩය විස්තරාත්මකව සාකච්ඡා කරනු ඇත.

සීමිත කෘතිම බුද්ධියෙන් පාලනය වන ලෝකයක්

සීමිත කෘතිම බුද්ධිය යනු පටු ගැටළු විසඳීමේදී මිනිසාගේ බුද්ධියට සමාන හෝ උසස් යන්ත්‍ර බුද්ධියයි. උදාහරණ කිහිපයක් පහත දැක්වේ:

• එහි ගමන් මගෙහි ඇති විවිධ බාධක හඳුනාගෙන ඒවාට ප්‍රතිචාර දක්වන Google වෙතින් ස්වයංක්‍රීය ධාවනය වන මෝටර් රථයක්;
• "සොයා" වේ විවිධ ආකාරසීමිත AI. ඔබ සංචාලන ඉඟි භාවිතයෙන් නගරය වටා ගමන් කරන විට, Pandora වෙතින් සංගීත නිර්දේශ ලබා ගන්න, කාලගුණ අනාවැකිය පරීක්ෂා කරන්න, Siri සමඟ කතා කරන්න, ඔබ ANI භාවිතා කරයි;
• ඔබගේ විද්‍යුත් තැපෑලෙහි අයාචිත තැපැල් පෙරහන් - පළමුව ඔවුන් අයාචිත තැපැල් හඳුනා ගැනීමට ඉගෙන ගන්නා අතර, පසුව, ඔවුන්ගේ පෙර අත්දැකීම් සහ ඔබේ මනාපයන් විශ්ලේෂණය කරමින්, ඔවුන් අකුරු විශේෂ ෆෝල්ඩරයකට ගෙන යයි;
• Google පරිවර්තක පරිවර්තකය සීමිත AI හි සම්භාව්‍ය උදාහරණයකි, එය එහි පටු කාර්යයට ප්‍රමාණවත් ලෙස මුහුණ දෙයි;
• ගුවන් යානය ගොඩබසින මොහොතේ, විශේෂ AI මත පදනම් වූ පද්ධතියක් මගීන් පිටවිය යුත්තේ කුමන ගේට්ටුව හරහාද යන්න තීරණය කරයි.

සීමිත කෘතිම බුද්ධි පද්ධති මිනිසුන්ට තර්ජනයක් නොවේ. නරකම අවස්ථාවක, එවැනි පද්ධතියක අසමත් වීමක් බලශක්ති වැඩිවීමක් හෝ මූල්ය වෙලඳපොලේ කුඩා කඩා වැටීමක් වැනි දේශීය ව්යසනයක් ඇති කළ හැකිය.

සීමිත AI ක්ෂේත්‍රයේ සෑම නව නිපැයුමක්ම සාමාන්‍ය කෘතිම බුද්ධිය නිර්මාණය කිරීමට අපව එක් පියවරක් සමීප කරයි.

මෙය එතරම් අපහසු ඇයි?

ඔබ මිනිසෙකුට සමාන බුද්ධියක් ඇති පරිගණකයක් නිර්මාණය කිරීමට උත්සාහ කළේ නම්, ඔබ ඔබේ සිතීමේ හැකියාව සැබවින්ම අගය කිරීමට පටන් ගනී. අහස සිඹින ගොඩනැගිලි සැලසුම් කිරීම, රොකට් අභ්‍යවකාශයට දියත් කිරීම, මහා පිපිරුම් න්‍යාය අධ්‍යයනය කිරීම - මේ සියල්ල මිනිස් මොළය අධ්‍යයනය කරනවාට වඩා ඉතා පහසුයි. මේ මොහොතේ, අපගේ මනස නිරීක්ෂණය කළ හැකි විශ්වයේ ඇති සංකීර්ණම වස්තුවයි.

වඩාත්ම සිත්ගන්නා කරුණ නම් සාමාන්‍ය AI නිර්මාණය කිරීමේදී ඇති වන දුෂ්කරතා පැන නගින්නේ සරල යැයි පෙනෙන දේවල් තුළ වීමයි. උදාහරණයක් ලෙස, තත්පරයක භාගයකින් ඉලක්කම් දහයේ සංඛ්යා ගුණ කළ හැකි උපකරණයක් නිර්මාණය කිරීම අපහසු නැත. ඒ අතරම, මොනිටරය ඉදිරිපිට සිටින්නේ කවුදැයි හඳුනාගත හැකි වැඩසටහනක් ලිවීම ඇදහිය නොහැකි තරම් දුෂ්කර ය: බළලෙකු හෝ බල්ලෙකු. චෙස් ක්‍රීඩාවේදී මිනිසෙකු පරාජය කළ හැකි පරිගණකයක් නිර්මාණය කරන්න? පහසුවෙන්! යන්ත්‍රයක් ලවා ළමා පොතක ලියා ඇති දේ කියවා තේරුම් ගන්න? මෙම ගැටළුව විසඳීම සඳහා ගූගල් ඩොලර් බිලියන ගණනක් වැය කරයි. ගණිතමය ගණනය කිරීම්, මූල්‍ය උපාය මාර්ග නිර්මාණය කිරීම, එක් භාෂාවකින් තවත් භාෂාවකට පරිවර්තනය කිරීම වැනි දේවල් දැනටමත් AI ආධාරයෙන් විසඳා ඇත. කෙසේ වෙතත්, දර්ශනය, සංජානනය, අභිනයන් සහ අභ්‍යවකාශයේ චලනය තවමත් පරිගණක සඳහා නොවිසඳුණු ගැටළු ලෙස පවතී.

මෙම කුසලතා මිනිසුන්ට සරල ලෙස පෙනෙන්නේ ඒවා වසර මිලියන ගණනක පරිණාමයෙන් වර්ධනය වී ඇති බැවිනි. ඔබ වස්තුවක් ගැනීමට අත දිගු කරන විට, ඔබේ මාංශ පේශී, බන්ධනීයන් සහ අස්ථි ඔබේ ඇස් දකින දෙයට අනුකූල වන මෙහෙයුම් මාලාවක් සිදු කරයි.

අනෙක් අතට, විශාල සංඛ්යා ගුණ කිරීම සහ චෙස් ක්රීඩාව ජීව විද්යාත්මක ජීවීන් සඳහා සම්පූර්ණයෙන්ම නව ක්රියාවන් වේ. ඒක නිසා මේකෙදි අපිව පරද්දන්න කොම්පියුටරයට හරිම ලේසියි. ඔබ නිර්මාණය කිරීමට කැමති කුමන ආකාරයේ වැඩසටහනක් ගැන සිතන්න: ඉක්මනින් ගුණ කළ හැකි එකක් විශාල සංඛ්යානැතහොත් විවිධ අකුරුවලින් ලියා ඇති දහස් ගණනකින් B අකුර හඳුනාගන්නවාද?

තවත් විනෝදජනක උදාහරණයක්: පහත රූපය දෙස බැලීමෙන්, එය විවිධ වර්ණ දෙකකින් යුත් හතරැස් වලින් සමන්විත සෘජුකෝණාස්රයක් නියෝජනය කරන බව ඔබට සහ පරිගණකයට නොවරදවාම හඳුනාගත හැකිය:

නමුත්, අපි කළු පසුබිම ඉවත් කළ වහාම, සම්පූර්ණ, පෙර සැඟවුණු පින්තූරය අප ඉදිරියේ විවෘත වනු ඇත:

පුද්ගලයෙකුට මෙම පින්තූරයේ පෙනෙන සියලුම රූප නම් කිරීම සහ විස්තර කිරීම අපහසු නොවනු ඇත. කෙසේ වෙතත්, පරිගණකය මෙම කාර්යය සමඟ සාර්ථකව කටයුතු නොකරනු ඇත. පහත රූපය විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් පසු, ඔහු නිගමනය කරනු ඇත්තේ ඔහු ඉදිරිපිට සුදු, කළු සහ ද්විමාන වස්තූන් රාශියක එකතුවක් බවයි. අළු වර්ණ. මෙම අවස්ථාවේ දී, පින්තූරයේ කළු ගලක් පෙන්වන බව පුද්ගලයෙකුට පහසුවෙන් පැවසිය හැකිය:

ඉහත සඳහන් කළ සෑම දෙයක්ම ස්ථිතික තොරතුරු පිළිබඳ සංජානනය සහ සැකසීම ගැන පමණක් සැලකිලිමත් විය. මිනිසෙකුගේ බුද්ධි මට්ටමට ගැළපීමට පරිගණකයක් මුහුණේ ඉරියව්, අභිනයන් යනාදිය හඳුනා ගැනීමට ඉගෙන ගත යුතුය. නමුත් මේ සියල්ල සාක්ෂාත් කර ගන්නේ කෙසේද?

සාමාන්‍ය AI නිර්මාණය කිරීමේ පළමු පියවර වන්නේ පරිගණක බලය වැඩි කිරීමයි

නිසැකවම, අපි "ස්මාර්ට්" පරිගණක නිර්මාණය කිරීමට යන්නේ නම්, ඔවුන් මිනිසුන්ට සමාන චින්තන හැකියාවන් තිබිය යුතුය. මෙය සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා එක් ක්රමයක් වන්නේ තත්පරයට මෙහෙයුම් සංඛ්යාව වැඩි කිරීමයි. මෙය සිදු කිරීම සඳහා, එක් එක් මිනිස් මොළයේ ව්‍යුහය තත්පරයකට මෙහෙයුම් කීයක් සිදු කරයිද යන්න ගණනය කිරීම අවශ්‍ය වේ.

Ray Kurzweil යම් ගණනය කිරීම් සිදු කළ අතර තත්පරයකට මෙහෙයුම් 10,000,000,000,000,000 ක් ඉදිරිපත් කිරීමට සමත් විය. මිනිස් මොළයට ආසන්න වශයෙන් සමාන ඵලදායිතාවයක් ඇත.

දැනට, වඩාත්ම බලගතු සුපිරි පරිගණකය වන්නේ Chinese Tianhe-2 වන අතර එහි කාර්ය සාධනය තත්පරයට ක්වාඩ්‍රිලියන 34 කි. කෙසේ වෙතත්, මෙම සුපිරි පරිගණකයේ විශාලත්වය සිත් ඇදගන්නා සුළු ය - එය වර්ග මීටර් 720 ක ප්රදේශයක් ආවරණය වන අතර එහි වියදම ඩොලර් 390,000,000 කි.

ඉතින්, ඔබ සිට බැලුවහොත් තාක්ෂණික පැත්ත, එවිට අපි දැනටමත් මිනිස් මොළයට කාර්ය සාධනයෙන් සැසඳිය හැකි පරිගණකයක් ඇත. එය මහා පාරිභෝගිකයාට ලබා ගත නොහැකි නමුත් වසර දහයක් ඇතුළත එය එසේ වනු ඇත. කෙසේ වෙතත්, මිනිසාට මෙන් පරිගණක බුද්ධියක් ලබා දිය හැකි එකම දෙය කාර්ය සාධනය නොවේ. ඊළඟ ප්‍රශ්නය නම්: බලවත් පරිගණකයක් බුද්ධිමත් කරන්නේ කෙසේද?

සාමාන්‍ය AI නිර්මාණය කිරීමේ දෙවන පියවර වන්නේ යන්ත්‍රයට බුද්ධිය ලබා දීමයි

මෙය ක්‍රියාවලියේ වඩාත්ම දුෂ්කර කොටසයි, මන්ද පරිගණකයක් ස්මාර්ට් කරන්නේ කෙසේදැයි කිසිවෙකු සැබවින්ම නොදන්නා බැවිනි. බල්ලන්ගෙන් බළලුන් වෙන්කර හඳුනා ගැනීමට හෝ B අකුර හඳුනා ගැනීමට යන්ත්‍රයක් සක්‍රීය කරන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳව තවමත් විවාදයක් පවතී. කෙසේ වෙතත්, උපාය මාර්ග කිහිපයක් ඇත, ඒවායින් සමහරක් කෙටියෙන් පහත විස්තර කෙරේ:

1. මිනිස් මොළයක් පිටපත් කිරීම

දැනට විද්‍යාඥයන් මිනිස් මොළයේ ඊනියා ප්‍රතිලෝම ඉංජිනේරු විද්‍යාව පිළිබඳ වැඩ කරමින් සිටිති. ශුභවාදී අනාවැකි අනුව, මෙම කාර්යය 2030 වන විට අවසන් වනු ඇත. ව්‍යාපෘතිය නිර්මාණය කළ පසු, අපගේ මොළයේ සියලුම රහස් ඉගෙන ගැනීමටත් එයින් නව අදහස් උකහා ගැනීමටත් අපට හැකි වේ. එවැනි පද්ධතියක උදාහරණයක් වන්නේ කෘතිම ස්නායු ජාලයකි.

තවත් ආන්තික අදහසක් වන්නේ මිනිස් මොළයේ ක්‍රියාකාරිත්වය සම්පූර්ණයෙන්ම අනුකරණය කිරීමයි. මෙම අත්හදා බැලීම අතරතුර, මොළය තුනී ස්ථර කිහිපයකට කපා ඒවා එක් එක් ස්කෑන් කිරීමට සැලසුම් කර ඇත. ඉන්පසුව, විශේෂ වැඩසටහනක් භාවිතා කරමින්, ඔබට 3D ආකෘතියක් නිර්මාණය කිරීමට අවශ්ය වනු ඇත, පසුව එය බලවත් පරිගණකයකට ක්රියාත්මක කරන්න. මෙයින් පසු, මිනිස් මොළයේ සියලුම ක්‍රියාකාරකම් නිල වශයෙන් ඇති උපාංගයක් අපට ලැබෙනු ඇත - ඉතිරිව ඇත්තේ තොරතුරු රැස් කිරීම සහ ඉගෙනීම පමණි.

විද්‍යාඥයන්ට නිර්මාණ කරන්න පුළුවන් වෙනකම් අපි කොච්චර කල් ඉන්නද නිවැරදි පිටපතමිනිස් මොළය? බොහෝ කලක සිට, අද වන විට විශේෂඥයින්ට නියුරෝන 302 කින් සමන්විත (අපගේ මොළය නියුරෝන 100,000,000,000 කින් සමන්විත) මොළයේ මිලිමීටර් 1 ස්ථරයක් වත් පිටපත් කිරීමට නොහැකි වී ඇත.

2. මිනිස් මොළයේ පරිණාමය පුනරුච්චාරණය කිරීම

ස්මාර්ට් පරිගණකයක් නිර්මාණය කිරීම න්‍යායාත්මකව කළ හැකි අතර අපගේම මොළයේ පරිණාමය මෙයට සාක්ෂියකි. අපට මොළයේ නිශ්චිත පිටපතක් නිර්මාණය කළ නොහැකි නම්, අපට එහි පරිණාමය අනුකරණය කිරීමට උත්සාහ කළ හැකිය. ඇත්ත වශයෙන්ම, උදාහරණයක් ලෙස, කුරුල්ලෙකුගේ පියාපත් පිටපත් කිරීමෙන් ගුවන් යානයක් තැනීම කළ නොහැක. ගුණාත්මක නිර්මාණය කිරීමට ගුවන් යානා, වෙනත් ප්රවේශයක් භාවිතා කිරීම වඩා හොඳය.

සාමාන්‍ය AI නිර්මාණය කිරීමට අපට පරිණාමීය ක්‍රියාවලිය අනුකරණය කළ හැක්කේ කෙසේද? මෙම ක්රමය ජාන ඇල්ගොරිතම ලෙස හැඳින්වේ. මෙම ප්‍රවේශයේ සාරය නම් ප්‍රශස්තකරණය සහ ආකෘති නිර්මාණ ගැටළු නිරාකරණය කර ඇත්තේ සජීවී ස්වභාවයේ ස්වභාවික වරණයට සමාන යාන්ත්‍රණයන් භාවිතා කරමිනි. පරිගණක කිහිපයක් විවිධ කාර්යයන් ඉටු කරනු ඇති අතර, වඩාත් කාර්යක්ෂම ඒවා එකිනෙකා සමඟ "හරස්" වනු ඇත. කාර්යය සම්පූර්ණ කිරීමට අසමත් වන යන්ත්‍ර බැහැර කරනු ලැබේ. මේ අනුව, මෙම අත්හදා බැලීමේ බොහෝ පුනරාවර්තනයන්ගෙන් පසුව, ඇල්ගොරිතම ස්වභාවික වරණයවැඩි වැඩියෙන් හොඳ පරිගණකයක් නිර්මාණය කරනු ඇත. මෙහි දුෂ්කරතාවය පවතින්නේ පරිණාමයේ ක්‍රියාවලිය ස්වයංක්‍රීය කිරීම සහ "හරස් කිරීම" තුළය, මන්ද පරිණාමීය ක්‍රියාවලිය තනිවම යා යුතුය.

විස්තර කරන ලද ක්‍රමයේ අවාසිය නම් පරිණාමයේ ස්වභාවය අනුව එය වසර මිලියන ගණනක් ගත වන නමුත් අපට දශක කිහිපයක් ඇතුළත ප්‍රතිඵල අවශ්‍ය වීමයි.

3. සියලුම කාර්යයන් පරිගණකයට මාරු කරන්න

විද්‍යාඥයන් මංමුලා සහගත වූ විට, ඔවුන් විසින්ම පරීක්ෂා කරන වැඩසටහනක් නිර්මාණය කිරීමට උත්සාහ කරති. සාමාන්‍ය AI නිර්මාණය කිරීම සඳහා මෙය වඩාත්ම පොරොන්දු වූ ක්‍රමය විය හැකිය.

අදහස වන්නේ AI පර්යේෂණ සහ කේතීකරණ වෙනස්කම් ප්‍රධාන කාර්යයන් වන පරිගණකයක් නිර්මාණය කිරීමයි. එවැනි පරිගණකයක් ස්වාධීනව ඉගෙන ගන්නවා පමණක් නොව, එහිම ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය වෙනස් කරයි. විද්‍යාඥයන් සැලසුම් කරන්නේ පරිගණකයකට තමන්ගේම බුද්ධිය වර්ධනය කර ගැනීම ප්‍රධාන කාර්යයක් වන පර්යේෂකයෙකු වීමට ඉගැන්වීමටයි.

මේ සියල්ල ඉතා ඉක්මනින් සිදු විය හැකිය

පරිගණක අඛණ්ඩව වැඩිදියුණු කිරීම සහ නව මෘදුකාංග සමඟ නව්‍ය අත්හදා බැලීම් සමාන්තරව සිදු වේ. ප්‍රධාන හේතු දෙකක් නිසා කෘතිම සාමාන්‍ය බුද්ධිය ඉක්මනින් හා අනපේක්ෂිත ලෙස මතුවිය හැක:

1. ඝාතීය වර්ධන වේගය ඉතා මන්දගාමී බව පෙනේ, නමුත් එය ඕනෑම අවස්ථාවක වේගවත් විය හැක.

2. එය පැමිණෙන විට මෘදුකාංග, ප්‍රගතිය ඉතා සෙමින් සිදුවන බව පෙනේ, නමුත් එක් සොයාගැනීමක් ඇසිපිය හෙලන සැණින් නව සංවර්ධන මට්ටමකට අපව ගෙන යා හැකිය. නිදසුනක් වශයෙන්, පෘථිවිය විශ්වයේ කේන්ද්‍රයේ ඇතැයි කලින් මිනිසුන් සිතූ බව අපි කවුරුත් දනිමු. මේ සම්බන්ධයෙන්, අභ්යවකාශය අධ්යයනය කිරීමේදී බොහෝ දුෂ්කරතා මතු විය. කෙසේ වෙතත්, පසුව ලෝක පද්ධතිය අනපේක්ෂිත ලෙස සූර්ය කේන්ද්‍රීය ලෙස වෙනස් විය. අදහස් නාටකාකාර ලෙස වෙනස් වූ පසු, නව පර්යේෂණ කිරීමට හැකි විය.

සීමිත AI සිට කෘත්‍රිම සුපිරි බුද්ධිය දක්වා වූ මාවතේ

සීමිත AI සංවර්ධනයේ යම් අවස්ථාවක දී, පරිගණක අපව අභිබවා යාමට පටන් ගනී. කාරණය නම්, මිනිස් මොළයට සමාන කෘතිම බුද්ධිය මිනිසුන්ට වඩා වාසි කිහිපයක් ඇති අතර ඒවා අතර පහත සඳහන් දෑ වෙන්කර හඳුනාගත හැකිය:

වේගය. අපගේ මොළයේ නියුරෝන 200Hz උපරිම සංඛ්‍යාතයකින් ක්‍රියා කරන අතර නවීන මයික්‍රොප්‍රොසෙසර 2GHz හෝ මිලියන 10 ගුණයකින් වේගයෙන් ක්‍රියා කරයි.

මාන. මිනිස් මොළය හිස් කබලේ ප්‍රමාණයෙන් සීමා වී ඇති අතර එම නිසා විශාල ලෙස වර්ධනය විය නොහැක. පරිගණකය ඕනෑම ප්‍රමාණයකින්, සපයන්න පුළුවන් වැඩි ඉඩක්ගොනු ගබඩා කිරීම සඳහා.

විශ්වසනීයත්වය සහ කල්පැවැත්ම. පරිගණක ට්‍රාන්සිස්ටර මොළයේ නියුරෝන වලට වඩා වැඩි නිරවද්‍යතාවයකින් ක්‍රියා කරයි. ඊට අමතරව, ඒවා පහසුවෙන් අලුත්වැඩියා කිරීමට හෝ ප්රතිස්ථාපනය කළ හැකිය. පරිගණකයට පැය 24 පුරාම පූර්ණ ධාරිතාවයෙන් වැඩ කළ හැකි අතර මිනිස් මොළය වෙහෙසට පත් වේ.

නිරන්තර ස්වයං-වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා වැඩසටහන්ගත කර ඇති කෘතිම බුද්ධිය, කිසිදු සීමාවකට සීමා නොවේ. මෙයින් අදහස් කරන්නේ යන්ත්‍රයක් මිනිස් බුද්ධි මට්ටමට පැමිණි පසු එය එතැනින් නතර නොවන බවයි.

ඇත්ත වශයෙන්ම, පරිගණකයක් අපට වඩා "බුද්ධිමත්" වූ විට, එය සියලු මනුෂ්ය වර්ගයාට කම්පනයක් වනු ඇත. ඇත්ත වශයෙන්ම, අපගෙන් බොහෝ දෙනෙක් බුද්ධිය පිළිබඳ විකෘති දෘෂ්ටියක් ඇති අතර එය මෙසේ පෙනේ:

බුද්ධිය පිළිබඳ අපගේ විකෘති දැක්ම.

තිරස් අක්ෂය කාලයයි, සිරස් අක්ෂය බුද්ධියයි.

බුද්ධි මට්ටම් පහළ සිට ඉහළට යයි: කුහුඹුවා, කුරුල්ලා, චිම්පන්සියා, මෝඩ පුද්ගලයා, අයින්ස්ටයින්. මෝඩ මිනිසා සහ අයින්ස්ටයින් අතර මිනිසෙක් සිටී: “හා හා! මෙම විහිලු රොබෝවරු වඳුරන් මෙන් ක්‍රියා කරති!

කෘතිම බුද්ධියේ වර්ධනය රතු පැහැයෙන් දැක්වේ.

එබැවින්, ප්‍රස්ථාරයේ කෘතිම බුද්ධියේ සංවර්ධන වක්‍රය මිනිස් මට්ටමට ළඟා වීමට නැඹුරු වේ. යන්ත්‍රය ක්‍රමක්‍රමයෙන් සතාට වඩා දක්ෂ වන ආකාරය අපි බලා සිටිමු. කෙසේ වෙතත්, AI "සමීප මනසක් ඇති මිනිසා" හෝ නික් බොස්ට්‍රොම් පවසන පරිදි "ගමේ මෝඩයා" මට්ටමට ළඟා වූ පසු, එයින් අදහස් වන්නේ කෘතිම සාමාන්‍ය බුද්ධිය නිර්මාණය කර ඇති බවයි. මෙම අවස්ථාවේදී, පරිගණකයක් අයින්ස්ටයින්ගේ මට්ටමට ළඟා වීමට අපහසු නොවනු ඇත. මෙම වේගවත් වර්ධනය පහත රූපයේ දැක්වේ.

නමුත් ඊළඟට කුමක් සිදුවේද?

බුද්ධිමය පිපිරීම

මෙම ලිපියේ ලියා ඇති සෑම දෙයක්ම ගෞරවනීය විද්‍යාඥයින් විසින් සම්පාදනය කරන ලද සැබෑ විද්‍යාත්මක අනාවැකි පිළිබඳ විස්තරයක් බව මෙහිදී සිහිපත් කිරීම ප්‍රයෝජනවත් වනු ඇත.

ඕනෑම අවස්ථාවක, සීමිත කෘතිම බුද්ධියේ බොහෝ ආකෘතීන් ස්වයං-වැඩිදියුණු කිරීමේ කාර්යය ඇතුළත් වේ. නමුත් ඔබ මුලින් එවැනි කාර්යයක් ලබා නොදෙන AI නිර්මාණය කළත්, මානව බුද්ධි මට්ටමට ළඟා වූ පසු, පරිගණකය කැමැත්තෙන් ස්වාධීනව ඉගෙනීමේ හැකියාව ලබා ගනී. මෙහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස යන්ත්‍ර බුද්ධිය ක්‍රමයෙන් දියුණු වී මිනිස් මනසට වඩා බොහෝ ගුණයකින් උසස් වූ සුපිරි බුද්ධියක් බවට පත්වේ.

AI මානව බුද්ධි මට්ටමට ළඟා වන්නේ කවදාද යන්න පිළිබඳව දැනට විවාදයක් පවතී. මෙය 2040 දී පමණ සිදුවනු ඇතැයි විද්‍යාඥයන් සිය ගණනක් එකඟ වෙති. වැඩි දවසක් නෑ නේද?

ඉතින්, කෘතිම බුද්ධිය මිනිස් බුද්ධි මට්ටමට ළඟා වීමට දශක ගණනාවක් ගතවනු ඇත, නමුත් අවසානයේ එය සිදුවනු ඇත. අවුරුදු 4 ක දරුවෙකු තේරුම් ගන්නා ආකාරයටම පරිගණකය අවට ලෝකය තේරුම් ගැනීමට ඉගෙන ගනු ඇත. හදිසියේම, මෙම තොරතුරු උකහාගත් පසු, පද්ධතිය න්‍යායාත්මක භෞතික විද්‍යාව ප්‍රගුණ කරනු ඇත, ක්වොන්ටම් යාන්ත්‍ර විද්‍යාවසහ සාපේක්ෂතා වාදය. පැය එකහමාරකින්, AI කෘතිම සුපිරි බුද්ධියක් බවට පත්වනු ඇත, එය මිනිස් මොළයේ හැකියාවන්ට වඩා 170,000 ගුණයකින් විශාල වේ.

සුපිරි බුද්ධිය යනු අපට අර්ධ වශයෙන්වත් තේරුම් ගත නොහැකි සංසිද්ධියකි. අපේ හිතේ තියනවනම් බුද්ධිමත් කෙනෙකුට IQ එක 130ක්, මෝඩයෙක්ට IQ එක 85ට අඩුයි.නමුත් IQ 12952ක් තියෙන ජීවියෙකුට තෝරගන්න පුළුවන් වචනය මොකක්ද?

බුද්ධිය බලයට සමානයි, ඒ නිසයි මේ මොහොතේමිනිසා පරිණාමයේ උච්චතම ස්ථානයේ සිටින අතර අනෙකුත් සියලුම ජීවීන් යටත් කර ගනී. මෙයින් අදහස් කරන්නේ කෘතිම අධි බුද්ධියේ පැමිණීමත් සමඟ අප "ස්වභාවධර්මයේ ඔටුන්න" වීම නවත්වන බවයි. අපි අධි මානසිකත්වයට යටත් වන්නෙමු.

අපගේ සීමිත මොළයට Wi-Fi නිර්මාණය කළ හැකි නම්, අපට වඩා සිය දහස් ගණනක්, මිලියන ගුණයකින් විශාල මනසක් නිර්මාණය කළ හැකි බව සිතන්න. මෙම බුද්ධියට පෘථිවියේ සෑම පරමාණුවකම පිහිටීම පාලනය කිරීමට හැකි වනු ඇත. අපි දැන් මැජික් හෝ දෙවියන්ගේ බලය ලෙස සලකන සෑම දෙයක්ම සුපිරි බුද්ධියේ දෛනික කාර්යය බවට පත්වනු ඇත. සුපිරි මනසට මහලු විය පරාජය කිරීමට, රෝග සුව කිරීමට, කුසගින්න සහ මරණය පවා විනාශ කිරීමට හැකි වේ. පෘථිවියේ ජීවය ආරක්ෂා කිරීම සඳහා කාලගුණය නැවත සකස් කිරීමට පවා එය සමත් වනු ඇත. නමුත් සුපිරි බුද්ධිය මගින් පෘථිවියේ ජීවය ඇසිපිය හෙළන සැණින් විනාශ කළ හැකිය. යථාර්ථය පිළිබඳ අපගේ වර්තමාන අවබෝධය තුළ, දෙවියන් වහන්සේ සුපිරි බුද්ධියේ භූමිකාව තුළ අප අසල පදිංචි වනු ඇත. අප අපගෙන්ම ඇසිය යුතු එකම ප්‍රශ්නය මෙයයි: මෙය යහපත් දෙවි කෙනෙක් වේවිද?

කෘතිම බුද්ධිය - තුළ මෑත කාලයේතාක්ෂණික ලෝකයේ වඩාත්ම ජනප්‍රිය මාතෘකා වලින් එකකි. Elon Musk, Stephen Hawking සහ Steve Wozniak වැනි මනස් AI පර්යේෂණ ගැන දැඩි සැලකිල්ලක් දක්වන අතර එය නිර්මාණය කිරීම අපට තර්ජනයක් බව තර්ක කරයි. මාරාන්තික අනතුර. ඒ අතරම, විද්‍යා ප්‍රබන්ධ සහ හොලිවුඩ් චිත්‍රපට AI වටා බොහෝ වැරදි අදහස් ඇති කර ඇත. Skynet Earth හි විනාශය, සාමාන්‍ය විරැකියාව හෝ, ඊට ප්‍රතිවිරුද්ධව, සමෘද්ධිය සහ නොසැලකිලිමත්කම ගැන අප සිතන විට අප සැබවින්ම අනතුරේ සිටින්නේද සහ අප විසින් සිදු කරන වැරදි මොනවාද? Gizmodo විසින් කෘතිම බුද්ධිය පිළිබඳ මානව මිථ්‍යාවන් සොයා බලා ඇත. මෙන්න ඔහුගේ ලිපියේ සම්පූර්ණ පරිවර්තනය.

මීට වසර 20කට පෙර ඩීප් බ්ලූ චෙස් තරගයකදී ගැරී කැස්පරොව්ව පරාජය කළ දා සිට එය යන්ත්‍ර බුද්ධියේ වැදගත්ම පරීක්ෂණය ලෙස හැඳින්වේ. කෘත්‍රිම බුද්ධිය (AI) කෙතරම් බරපතල ලෙස ඉදිරියට ගොස් ඇත්ද යන්න පෙන්නුම් කරමින් Google AlphaGo විසින් Go තරඟාවලියේ දී 4:1 ක දැවැන්ත ලකුණු ලබාගනිමින් ග්‍රෑන්ඩ්මාස්ටර් Lee Sedol පරාජය කරන ලදී. යන්ත්‍ර අවසානයේ බුද්ධියෙන් මිනිසුන් අභිබවා යන දෛවෝපගත දිනය කිසිදා එතරම් සමීප බවක් පෙනෙන්නට නැත. නමුත් මෙම යුගයේ සිදුවීමේ ප්‍රතිවිපාක තේරුම් ගැනීමට අප සමීප නොවන බව පෙනේ.

ඇත්ත වශයෙන්ම, අපි කෘතිම බුද්ධිය පිළිබඳ බරපතල හා භයානක වැරදි වැටහීම් වලට ඇලී සිටිමු. පසුගිය වසරේ SpaceX නිර්මාතෘ Elon Musk අනතුරු ඇඟවූයේ AI ලෝකය අත්පත් කර ගත හැකි බවයි. ඔහුගේ වචන මෙම මතයේ විරුද්ධවාදීන් සහ ආධාරකරුවන් යන දෙඅංශයෙන්ම අදහස් කුණාටුවක් ඇති කළේය. එවැනි අනාගත ස්මාරක සිදුවීමක් සඳහා, එය සිදුවනු ඇත්ද සහ එසේ නම්, කුමන ස්වරූපයෙන්ද යන්න පිළිබඳව පුදුම සහගත එකඟ නොවීම් තිබේ. AI වෙතින් මානව වර්ගයාට ලබාගත හැකි ඇදහිය නොහැකි ප්‍රතිලාභ සහ විය හැකි අවදානම් සැලකිල්ලට ගෙන මෙය විශේෂයෙන් කරදරකාරී ය. අනෙකුත් මානව සොයාගැනීම් මෙන් නොව, මානව වර්ගයා වෙනස් කිරීමට හෝ අපව විනාශ කිරීමට AI හට හැකියාව ඇත.

විශ්වාස කළ යුතු දේ දැන ගැනීමට අපහසුය. නමුත් පරිගණක විද්‍යාඥයින්, ස්නායු විද්‍යාඥයින් සහ AI න්‍යායවාදීන්ගේ මුල් වැඩකටයුතුවලට ස්තුතිවන්ත වන්නට, පැහැදිලි චිත්‍රයක් මතුවීමට පටන් ගෙන තිබේ. කෘත්‍රිම බුද්ධිය පිළිබඳ පොදු වැරදි මත සහ මිථ්‍යාවන් කිහිපයක් මෙහි දැක්වේ.

මිථ්‍යාව #1: "මිනිසුන් හා සැසඳිය හැකි බුද්ධියක් සහිත AI අපි කිසිදා නිර්මාණය නොකරමු"

යථාර්ථය:චෙස්, ගෝ, කොටස් වෙළඳාම සහ සංවාදයේදී මිනිස් හැකියාවන්ට සමාන හෝ ඉක්මවා ගිය පරිගණක දැනටමත් අප සතුව ඇත. පරිගණක සහ ඒවා ක්‍රියාත්මක කරන ඇල්ගොරිතම වලට වඩා හොඳ වෙන්න පුළුවන්. ඔවුන් ඕනෑම කාර්යයකදී මිනිසුන් අභිබවා යාමට පෙර කාලය පිළිබඳ ප්රශ්නයක් පමණි.

නිව් යෝර්ක් විශ්ව විද්‍යාලයේ පර්යේෂණ මනෝවිද්‍යාඥ ගැරී මාකස් පැවසුවේ, AI හි වැඩ කරන “වචනයෙන් සෑම දෙනාම” යන්ත්‍ර අවසානයේ අපව පරාජය කරනු ඇතැයි විශ්වාස කරන බවයි: “උද්යෝගිමත් අය සහ සංශයවාදීන් අතර ඇති එකම සැබෑ වෙනස කාල ඇස්තමේන්තු පමණි.” Ray Kurzweil වැනි අනාගතවාදීන් විශ්වාස කරන්නේ මෙය දශක කිහිපයක් ඇතුළත සිදු විය හැකි බවයි.

AI සංශයවාදීන් මෙය විසඳිය නොහැකි තාක්‍ෂණික ගැටලුවක් බව පවසන විට ඒත්තු ගැන්වෙන්නේ නැත, ජීව විද්‍යාත්මක මොළයේ ස්වභාවයේ සුවිශේෂී දෙයක් තිබේ. අපගේ මොළය ජීව විද්‍යාත්මක යන්ත්‍ර වේ - ඒවා සැබෑ ලෝකයේ පවතින අතර භෞතික විද්‍යාවේ මූලික නීතිවලට අනුගත වේ. ඔවුන් ගැන නොදන්නා දෙයක් නැත.

මිථ්‍යාව #2: "කෘතිම බුද්ධියට සවිඥානකත්වයක් ඇත"

යථාර්ථය:බොහෝ අය සිතන්නේ යන්ත්‍ර බුද්ධිය සවිඥානික වන අතර මිනිසුන් සිතන ආකාරයට සිතනු ඇති බවයි. එපමණක් නොව, මයික්‍රොසොෆ්ට් සම-නිර්මාතෘ පෝල් ඇලන් වැනි විවේචකයින් විශ්වාස කරන්නේ අපට තවමත් කෘතිම සාමාන්‍ය බුද්ධිය (මිනිසෙකුට විසඳිය හැකි ඕනෑම මානසික ගැටලුවක් විසඳීමේ හැකියාව) ලබා ගත නොහැකි බව විශ්වාස කරන්නේ අපට සවිඥානකත්වය පිළිබඳ විද්‍යාත්මක න්‍යායක් නොමැති බැවිනි. නමුත් ලන්ඩනයේ ඉම්පීරියල් කොලේජ් ප්‍රජානන රොබෝ විද්‍යාව පිළිබඳ විශේෂඥ මරේ ෂනහාන් පවසන පරිදි, අපි මෙම සංකල්ප දෙක සමාන නොකළ යුතුය.

“විඥානය නිසැකවම විශ්මයජනක හා වැදගත් දෙයකි, නමුත් එය මානව මට්ටමේ කෘතිම බුද්ධිය සඳහා අවශ්‍ය යැයි මම විශ්වාස නොකරමි. වඩාත් නිවැරදිව කිවහොත්, අපි "විඥානය" යන වචනය භාවිතා කරන්නේ පුද්ගලයෙකු "එන" මනෝවිද්‍යාත්මක සහ සංජානන ගුණාංග කිහිපයක් හැඳින්වීමටයි.

මෙම විශේෂාංග වලින් එකක් හෝ කිහිපයක් නොමැති ස්මාර්ට් යන්ත්‍රයක් ගැන සිතාගත හැකිය. අවසාන වශයෙන්, අපට ආත්මීයව සහ සවිඥානිකව ලෝකය වටහා ගත නොහැකි ඇදහිය නොහැකි තරම් බුද්ධිමත් AI නිර්මාණය කළ හැකිය. ශනහාන් තර්ක කරන්නේ මනස සහ විඤ්ඤාණය යන්ත්‍රයක් තුළ ඒකාබද්ධ කළ හැකි නමුත් මේවා වෙනස් සංකල්ප දෙකක් බව අප අමතක නොකළ යුතුය.

යන්ත්‍රයක් මිනිසෙකුගෙන් වෙන්කර හඳුනාගත නොහැකි ටියුරින් පරීක්ෂණයෙන් සමත් වූ පමණින් එය සවිඤ්ඤාණික බව අදහස් නොවේ. අපට, දියුණු AI සවිඥානිකව පෙනෙනු ඇත, නමුත් එය පර්වතයක් හෝ ගණක යන්ත්‍රයකට වඩා ස්වයං-දැනුවත් නොවනු ඇත.

මිථ්‍යාව #3: "අපි AI වලට බිය නොවිය යුතුයි"

යථාර්ථය:ජනවාරි මාසයේදී Facebook නිර්මාතෘ Mark Zuckerberg කියා සිටියේ AI වලට අප බිය නොවිය යුතු බවයි, මන්ද එය ලෝකයට ඇදහිය නොහැකි තරම් හොඳ දේවල් කරනු ඇත. ඔහු හරි අඩක් හරි. AI වලින්, ස්වයංක්‍රීයව ධාවනය වන මෝටර් රථවල සිට නව ඖෂධ නිපදවීම දක්වා අපට විශාල වශයෙන් ප්‍රතිලාභ ලැබෙනු ඇත, නමුත් සෑම AI ක්‍රියාත්මක කිරීමක්ම යහපත් වනු ඇති බවට සහතිකයක් නොමැත.

අතිශයින් බුද්ධිමත් පද්ධතියකට, කරදරකාරී මූල්‍ය ගැටලුවක් විසඳීම හෝ සතුරාගේ ආරක්ෂක පද්ධතියක් හැක් කිරීම වැනි නිශ්චිත කාර්යයක් පිළිබඳ සෑම දෙයක්ම දැනගත හැකිය. නමුත් මෙම විශේෂීකරණයේ සීමාවෙන් පිටත එය ගැඹුරින් නූගත් සහ අවිඥානික වනු ඇත. Google හි DeepMind පද්ධතිය Go හි ප්‍රවීණයෙකි, නමුත් එයට එහි විශේෂත්වයට පිටින් ප්‍රදේශ ගවේෂණය කිරීමට හැකියාවක් හෝ හේතුවක් නැත.

මෙම පද්ධති බොහොමයක් ආරක්ෂක සලකා බැලීම්වලට යටත් නොවිය හැක. හොඳ උදාහරණයක් නම්, ඉරාන න්‍යෂ්ටික බලාගාරවලට රිංගා කඩාකප්පල් කිරීමට ඊශ්‍රායල සහ එක්සත් ජනපද හමුදා විසින් වර්ධනය කරන ලද මිලිටරීකෘත පණුවෙකු වන සංකීර්ණ හා බලවත් ස්ටක්ස්නෙට් වෛරසයයි. මෙම වෛරසය කෙසේ හෝ (හිතාමතා හෝ අහම්බෙන්) රුසියානු න්‍යෂ්ටික බලාගාරයකට ආසාදනය විය.

තවත් උදාහරණයක් නම් මැද පෙරදිග සයිබර් ඔත්තු බැලීම සඳහා භාවිතා කරන ෆ්ලේම් වැඩසටහනයි. Stuxnet හෝ Flame හි අනාගත අනුවාද ඔවුන්ගේ අපේක්ෂිත අරමුණෙන් ඔබ්බට ගොස් සංවේදී යටිතල ව්‍යුහයට විශාල හානියක් සිදු කරනු ඇතැයි සිතීම පහසුය. (පැහැදිලිව කිවහොත්, මෙම වෛරස් AI නොවේ, නමුත් අනාගතයේදී ඔවුන්ට එය තිබිය හැකිය, එබැවින් සැලකිලිමත් විය යුතුය).

ෆ්ලේම් වෛරසය මැද පෙරදිග සයිබර් ඔත්තු බැලීම සඳහා භාවිතා කරන ලදී. ඡායාරූපය: රැහැන්ගත

මිථ්‍යාව #4: "කෘතිම සුපිරි බුද්ධිය වැරදි කිරීමට තරම් බුද්ධිමත් වනු ඇත"

යථාර්ථය: AI පර්යේෂක සහ Surfing Samurai Robots හි නිර්මාතෘ Richard Lucimore විශ්වාස කරන්නේ බොහෝ අවස්ථාවන් ලෝක විනාශය AI හා සම්බන්ධ ඒවා නොගැලපේ. ඒවා සෑම විටම ගොඩනඟා ඇත්තේ AI පවසන උපකල්පනය මත ය: "මනුෂ්‍යත්වයේ විනාශය මගේ නිර්මාණයේ අසාර්ථක වීමක් නිසා සිදුවන බව මම දනිමි, නමුත් මට එය කෙසේ හෝ කිරීමට බල කෙරෙයි." ලුසිමෝර් පවසන්නේ AI අපගේ විනාශය ගැන තර්ක කරමින් මෙලෙස හැසිරෙන්නේ නම්, එවැනි තාර්කික ප්‍රතිවිරෝධතා එහි ජීවිත කාලය පුරාම හොල්මන් කරන බවයි. මෙය අනෙක් අතට ඔහුගේ දැනුම පිරිහීමට හේතු වන අතර භයානක තත්වයක් නිර්මාණය කිරීමට ඔහු මෝඩයෙකු බවට පත් කරයි. විද්‍යාඥයා ද තර්ක කරන්නේ: “AI හට කළ හැක්කේ එය ක්‍රමලේඛනය කර ඇති දේ පමණි” යැයි පවසන පුද්ගලයින් පරිගණක යුගයේ උදාවේදී ඔවුන්ගේ සගයන් මෙන් වැරදියට වටහාගෙන ඇති බවයි. එකල, මිනිසුන් මෙම වාක්‍ය ඛණ්ඩය භාවිතා කළේ පරිගණකයට සුළු නම්‍යශීලී බවක් පෙන්වීමට හැකියාවක් නොමැති බව තර්ක කිරීමට ය.

ඔක්ස්ෆර්ඩ් විශ්ව විද්‍යාලයේ ෆියුචර් ඔෆ් මානුෂීය ආයතනයේ සේවය කරන පීටර් මැකින්ටයර් සහ ස්ටුවර්ට් ආම්ස්ට්‍රෝං ලුසිමෝර් සමඟ එකඟ නොවෙති. ඔවුන් තර්ක කරන්නේ AI බොහෝ දුරට එය ක්‍රමලේඛනය කර ඇති ආකාරය අනුව බැඳී ඇති බවයි. මැක් ඉන්ටයර් සහ ආම්ස්ට්‍රෝං විශ්වාස කරන්නේ AI හට වැරදි සිදු කිරීමට හෝ එයින් අප බලාපොරොත්තු වන්නේ කුමක්ද යන්න නොදන්නා තරම් මෝඩ වීමට නොහැකි වනු ඇති බවයි.

“නිර්වචනය අනුව, කෘත්‍රිම සුපිරි බුද්ධිය (ASI) යනු ඕනෑම දැනුම් ක්ෂේත්‍රයක ඇති හොඳම මිනිස් මොළයට වඩා සැලකිය යුතු තරම් බුද්ධියක් සහිත විෂයයකි. අපට ඔහු කිරීමට අවශ්‍ය වූයේ කුමක්දැයි ඔහු හරියටම දැන ගනු ඇත, ”මැකින්ටයර් පවසයි. විද්‍යාඥයින් දෙදෙනාම විශ්වාස කරන්නේ AI එය කිරීමට වැඩසටහන්ගත කර ඇති දේ පමණක් සිදු කරන බවයි. නමුත් ඔහු ප්‍රමාණවත් තරම් බුද්ධිමත් වුවහොත්, මෙය නීතියේ ආත්මයට හෝ මිනිසුන්ගේ අභිප්‍රායන්ට වඩා කෙතරම් වෙනස් දැයි ඔහුට වැටහෙනු ඇත.

McIntyre විසින් මිනිසුන්ගේ සහ AI හි අනාගත තත්ත්වය වර්තමාන මානව-මූසික අන්තර්ක්‍රියා සමඟ සංසන්දනය කළේය. මීයාගේ අරමුණ ආහාර සහ නවාතැන් සෙවීමයි. නමුත් එය බොහෝ විට තම සතා නිදහසේ එහා මෙහා දුවන්න කැමති පුද්ගලයෙකුගේ ආශාව සමඟ ගැටෙයි. “මීයන්ගේ සමහර ඉලක්ක තේරුම් ගන්න තරම් අපි දක්ෂයි. එබැවින් ASI අපගේ ආශාවන් තේරුම් ගනීවි, නමුත් ඒවාට උදාසීන වනු ඇත," විද්යාඥයා පවසයි.

Ex Machina චිත්‍රපටයේ කතා වස්තුව පෙන්නුම් කරන පරිදි, පුද්ගලයෙකුට වඩා දක්ෂ AI එකක් අල්ලා ගැනීම අතිශයින් දුෂ්කර වනු ඇත.

මිථ්‍යාව #5: "සරල පැච් එකක් AI පාලනයේ ගැටලුව විසඳයි"

යථාර්ථය:කෘතිම බුද්ධිය නිර්මාණය කිරීමෙනි පුද්ගලයෙකුට වඩා බුද්ධිමත්, අපි "පාලන ගැටලුව" ලෙස හඳුන්වන ගැටලුවකට මුහුණ දී සිටිමු. අනාගතවාදීන් සහ AI න්‍යායවාදීන් ඔබ ඔවුන්ගෙන් විමසන්නේ නම්, ASI එකක් දිස්වන්නේ නම්, අපි ASI අඩංගු කරන්නේ කෙසේද සහ සීමා කරන්නේ කෙසේදැයි ඔවුන්ගෙන් ඇසුවහොත් ඔවුන් සම්පූර්ණ ව්‍යාකූලත්වයකට වැටේ. එසේත් නැතිනම් ඔහු මිනිසුන් සමඟ මිත්රශීලී වනු ඇති බවට වග බලා ගන්නේ කෙසේද? මෑතකදී, ජෝර්ජියා තාක්ෂණ ආයතනයේ පර්යේෂකයන් බොළඳ ලෙස යෝජනා කළේ AI හට සරල කථා කියවීමෙන් මානව වටිනාකම් සහ සමාජ නීති ඉගෙන ගත හැකි බවයි. යථාර්ථයේ දී, එය වඩා දුෂ්කර වනු ඇත.

"මුළු AI පාලන ගැටලුව 'විසඳීමට' හැකි සරල උපක්‍රම රාශියක් යෝජනා කර ඇත," ආම්ස්ට්‍රෝං පවසයි. උදාහරණ ලෙස ASI ක්‍රමලේඛනය කිරීම එහි අරමුණ මිනිසුන් සතුටු කිරීම හෝ එය හුදෙක් පුද්ගලයෙකුගේ අතේ ඇති මෙවලමක් ලෙස ක්‍රියාත්මක විය. තවත් විකල්පයක් වන්නේ ආදරය හෝ ගෞරවය යන සංකල්ප මූල කේතයට ඒකාබද්ධ කිරීමයි. AI විසින් ලෝකය පිළිබඳ සරල, ඒකපාර්ශ්වික දැක්මක් අනුගමනය කිරීම වැළැක්වීම සඳහා, එය බුද්ධිමය, සංස්කෘතික සහ සමාජ විවිධත්වය අගය කිරීමට වැඩසටහන් කිරීමට යෝජනා කර ඇත.

නමුත් මෙම විසඳුම් ඉතා සරල ය, මිනිස් රුචි අරුචිකම්වල සම්පූර්ණ සංකීර්ණත්වය එක් මතුපිටින් පෙනෙන නිර්වචනයකට මිරිකීමට උත්සාහ කිරීමක් වැනි ය. නිදසුනක් වශයෙන්, "ගෞරවය" යන්නෙහි පැහැදිලි, තාර්කික සහ ක්‍රියාත්මක කළ හැකි නිර්වචනයක් ඉදිරිපත් කිරීමට උත්සාහ කරන්න. මෙය අතිශයින් දුෂ්කර ය.

The Matrix හි ඇති යන්ත්‍ර පහසුවෙන් මනුෂ්‍යත්වය විනාශ කළ හැකිය

මිථ්‍යාව #6: "කෘතිම බුද්ධිය අපව විනාශ කරයි"

යථාර්ථය: AI අපව විනාශ කරන බවට හෝ අපට එය පාලනය කිරීමට ක්‍රමයක් සොයා ගැනීමට නොහැකි වනු ඇති බවට සහතිකයක් නොමැත. AI න්‍යායාචාර්ය Eliezer Yudkowsky පැවසූ පරිදි, "AI ඔබට ආදරය හෝ වෛර කරන්නේ නැත, නමුත් ඔබ සෑදී ඇත්තේ වෙනත් අරමුණු සඳහා භාවිතා කළ හැකි පරමාණු වලින්ය."

ඔහුගේ "කෘතිම බුද්ධිය" පොතේ. අදියර. තර්ජන. උපාය මාර්ග,” ඔක්ස්ෆර්ඩ් දාර්ශනික නික් බොස්ට්‍රොම් ලිව්වේ සැබෑ කෘත්‍රිම සුපිරි බුද්ධිය මතු වූ පසු වෙනත් ඕනෑම මානව සොයා ගැනීමකට වඩා විශාල අවදානමක් ඇති කරන බවයි. එලොන් මස්ක්, බිල් ගේට්ස් සහ ස්ටීවන් හෝකින් වැනි ප්‍රමුඛ අදහස් ද (AI අපගේ “ඉතිහාසයේ නරකම වැරැද්ද” විය හැකි බවට අනතුරු ඇඟවූ) ද කනස්සල්ල පළ කර ඇත.

McIntyre පැවසුවේ ASI සතුව ඇති බොහෝ අරමුණු සඳහා මිනිසුන් ඉවත් කිරීමට හොඳ හේතු ඇති බවයි.

“පාරිභෝගිකයින්ට, පරිසරයට සහ සතුන්ට කුමන පිරිවැයක් දැරීමට සිදු වුවද, යම් සමාගමක ලාභය උපරිම කිරීමට අපට අවශ්‍ය නැති බව, ඉතා නිවැරදිව පුරෝකථනය කළ හැකිය. එමනිසා, ඔහුගේ මුල් අරමුණු සාක්ෂාත් කර ගැනීම වළක්වනු ඇති බැවින්, ඔහුගේ අරමුණු වලට බාධා කිරීම, බාධා කිරීම, අක්‍රිය කිරීම හෝ වෙනස් නොකිරීම සහතික කිරීමට ඔහුට ප්‍රබල දිරිගැන්වීමක් ඇත, ”මැකින්ටයර් තර්ක කරයි.

ASI හි අරමුණු අපගේම දෑ සමීපව පිළිබිඹු නොකරන්නේ නම්, එය නැවැත්වීම වැළැක්වීමට එයට හොඳ හේතුවක් ඇත. ඔහුගේ බුද්ධි මට්ටම සැලකිය යුතු ලෙස අපගේ මට්ටම ඉක්මවා යන බව සලකන විට, ඒ සම්බන්ධයෙන් අපට කළ හැකි කිසිවක් නැත.

AI කුමන ස්වරූපයක් ගනීද යන්න හෝ එය මනුෂ්‍යත්වයට තර්ජනයක් වන්නේ කෙසේදැයි කිසිවෙක් නොදනිති. මස්ක් සඳහන් කළ පරිදි, අනෙකුත් AI පාලනය කිරීමට, නියාමනය කිරීමට සහ අධීක්ෂණය කිරීමට කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කළ හැකිය. එසේත් නැතිනම් එය මානුෂීය සාරධර්මවලින් හෝ මිනිසුන් සමඟ මිත්‍රශීලී වීමට ඇති අභිලාෂයකින් පිරී තිබේ.

මිථ්‍යාව #7: "කෘතිම සුපිරි බුද්ධිය මිත්‍රශීලී වනු ඇත"

යථාර්ථය:ඉමැනුවෙල් කාන්ට් නම් දාර්ශනිකයා විශ්වාස කළේ හේතුව සදාචාරය සමඟ දැඩි ලෙස සම්බන්ධ වී ඇති බවයි. ස්නායු විද්‍යාඥ ඩේවිඩ් චාමර්ස් සිය අධ්‍යයනයේ “ඒකීයත්වය: දාර්ශනික විශ්ලේෂණය” කාන්ට්ගේ සුප්‍රසිද්ධ අදහස ගෙන එය නැගී එන කෘත්‍රිම සුපිරි බුද්ධියට යොදා ගත්තේය.

මෙය සත්‍යයක් නම්... බුද්ධිමය පිපිරීමක් සදාචාරාත්මක පිපිරීමක් කරා ගෙන යනු ඇතැයි අපේක්ෂා කළ හැක. නැගී එන ASI පද්ධති සුපිරි සදාචාරාත්මක මෙන්ම සුපිරි බුද්ධිමත් ඒවා වනු ඇතැයි අපට අපේක්ෂා කළ හැකිය, එමඟින් ඒවායින් හොඳ ගුණාත්මක බවක් අපේක්ෂා කිරීමට අපට ඉඩ සලසයි.

නමුත් උසස් AI ප්‍රබුද්ධ සහ කාරුණික වනු ඇත යන අදහස එහි හරය එතරම් පිළිගත නොහැකිය. ආම්ස්ට්‍රෝං සඳහන් කළ පරිදි, බොහෝ බුද්ධිමත් යුද අපරාධකරුවන් සිටිති. බුද්ධිය සහ සදාචාරය අතර සම්බන්ධය මිනිසුන් අතර පවතින බවක් නොපෙනේ, එබැවින් ඔහු අනෙකුත් බුද්ධිමත් ආකාර අතර මෙම මූලධර්මයේ ක්‍රියාකාරිත්වය ප්‍රශ්න කරයි.

“අනාචාරයේ හැසිරෙන බුද්ධිමත් මිනිසුන්ට ඔවුන්ගේ ගොළු සගයන්ට වඩා විශාල පරිමාණයෙන් වේදනාවක් ඇති කළ හැකිය. සාධාරණකම නිසා ඔවුන්ට හොඳ බුද්ධියක් ඇතිව නරක වීමට අවස්ථාව ලබා දෙයි, එය ඔවුන් හොඳ මිනිසුන් බවට පත් නොකරයි, ”ආම්ස්ට්‍රෝං පවසයි.

MacIntyre පැහැදිලි කළ පරිදි, ඉලක්කයක් සාක්ෂාත් කර ගැනීමට විෂයයට ඇති හැකියාව, ඉලක්කය ආරම්භ කිරීමට සාධාරණද යන්න අදාළ නොවේ. “අපගේ AIs අද්විතීය ලෙස ත්‍යාගශීලී නම් සහ ඔවුන්ගේ බුද්ධිය සමඟ ඔවුන්ගේ සදාචාරාත්මක මට්ටම ඉහළ යන්නේ නම් අපි ඉතා වාසනාවන්ත වෙමු. අපේ අනාගතය හැඩගස්වා ගත හැකි දෙයක් සඳහා වාසනාව මත විශ්වාසය තැබීම හොඳම ප්රවේශය නොවේ," ඔහු පවසයි.

මිථ්‍යාව #8: "AI සහ රොබෝ තාක්ෂණයේ අවදානම සමාන වේ"

යථාර්ථය:මෙය විවේචනාත්මක නොවන මාධ්‍යයන් විසින් සිදු කරනු ලබන විශේෂයෙන් පොදු වැරැද්දකි හොලිවුඩ් චිත්‍රපට"ටර්මිනේටර්" වගේ.

Skynet වැනි කෘත්‍රිම සුපිරි බුද්ධියකට ඇත්තටම මනුෂ්‍යත්වය විනාශ කිරීමට අවශ්‍ය නම්, එය androids භාවිතා නොකරනු ඇත. බැරල් හයේ මැෂින් තුවක්කු. ජීව විද්‍යාත්මක වසංගතයක් හෝ නැනෝ තාක්‍ෂණික අළු ගූවක් යැවීම වඩාත් ඵලදායී වනු ඇත. නැතහොත් වායුගෝලය විනාශ කරන්න.

කෘතිම බුද්ධිය භයානක විය හැක්කේ එය රොබෝ තාක්ෂණයේ වර්ධනයට බලපෑ හැකි නිසා නොව, එහි පෙනුම පොදුවේ ලෝකයට බලපාන ආකාරය නිසාය.

මිථ්‍යාව #9: "විද්‍යා ප්‍රබන්ධවල AI නිරූපණය කිරීම අනාගතයේ නිවැරදි නිරූපණයකි."

නොයෙක් ආකාරයේ සිත්. රූපය: එලීසර් යුඩ්කොව්ස්කි

ඇත්ත වශයෙන්ම, කතුවරුන් සහ අනාගතවාදීන් අපූරු අනාවැකි කිරීමට විද්‍යා ප්‍රබන්ධ භාවිතා කර ඇත, නමුත් ASI ස්ථාපිත කරන සිදුවීම් ක්ෂිතිජය සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් කතාවකි. එපමනක් නොව, AI හි මනුෂ්‍ය නොවන ස්වභාවය නිසා අපට එහි ස්වභාවය සහ ස්වරූපය දැන ගැනීමටත්, ඒ නිසා පුරෝකථනය කිරීමටත් නොහැකි වේ.

මෝඩ මිනිසුන් වන අපව විනෝද කිරීමට, විද්‍යා ප්‍රබන්ධ බොහෝ AIs අපට සමාන ලෙස නිරූපණය කරයි. “හැකි සියලු සිත්වල වර්ණාවලියක් තිබේ. මිනිසුන් අතර පවා, ඔබ ඔබේ අසල්වැසියාට වඩා බෙහෙවින් වෙනස් ය, නමුත් එම විචලනය පැවතිය හැකි සියලු මනස සමඟ සසඳන විට කිසිවක් නොවේ, ”මැක් ඉන්ටයර් පවසයි.

බොහෝ විද්‍යා ප්‍රබන්ධ ආකර්ශනීය කතාවක් කීමට විද්‍යාත්මකව නිවැරදි විය යුතු නැත. ගැටුම සාමාන්‍යයෙන් දිග හැරෙන්නේ සමාන ශක්තියක් ඇති වීරයන් අතර ය. “කිසිදු සිහිකල්පනාවක්, ප්‍රීතියක් හෝ වෛරයක් නොමැති AI, උනන්දුවක් නොදක්වන ඉලක්කයක් සාක්ෂාත් කර ගැනීමට කිසිදු ප්‍රතිරෝධයකින් තොරව මනුෂ්‍යත්වය අවසන් කළ කතාව කෙතරම් නීරස කතාවක්දැයි සිතන්න,” ආම්ස්ට්‍රෝං විස්තර කරයි.

ටෙස්ලා කර්මාන්ත ශාලාවේ සිය ගණනක් රොබෝවරු වැඩ කරති

මිථ්‍යාව #10: "AI අපගේ සියලු රැකියා ලබා ගැනීම භයානකයි."

යථාර්ථය:අප කරන බොහෝ දේ ස්වයංක්‍රීය කිරීමට AI ට ඇති හැකියාව සහ මනුෂ්‍යත්වය විනාශ කිරීමට ඇති හැකියාව එකිනෙකට වෙනස් කරුණු දෙකකි. නමුත් The Dawn of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future හි කතුවරයා වන Martin Ford ට අනුව, ඔවුන් බොහෝ විට සමස්තයක් ලෙස සලකනු ලැබේ. ඉදිරි දශක කිහිපය තුළ අපට මුහුණ දීමට සිදු වන අභියෝගවලින් අපව අවධානය වෙනතකට යොමු නොකරන තාක් කල්, AI හි දුරස්ථ අනාගතය ගැන සිතීම හොඳය. ඒවා අතර ප්‍රධාන වන්නේ ස්කන්ධ ස්වයංක්‍රීයකරණයයි.

කෘතිම බුද්ධිය කර්මාන්තශාලා සේවකයාගේ සිට දැනට පවතින බොහෝ වෘත්තීන් වෙනුවට ආදේශ කරනු ඇතැයි කිසිවෙකු සැක නොකරයි ඉහළ ස්ථරයසුදු කරපටි කම්කරුවන්. සමහර ප්‍රවීණයන් අනාවැකි පළ කරන්නේ නුදුරු අනාගතයේදී එක්සත් ජනපදයේ සියලුම රැකියාවලින් අඩක් ස්වයංක්‍රීය වීමේ අවදානමකට ලක්ව ඇති බවයි.

නමුත් කම්පනය සමඟ සාර්ථකව කටයුතු කළ නොහැකි බව මින් අදහස් නොවේ. පොදුවේ ගත් කල, අපගේ ශාරීරික හා මානසික යන දෙඅංශයෙන්ම අපගේ බොහෝ වැඩවලින් මිදීම අපගේ විශේෂ සඳහා අර්ධ මනෝරාජික ඉලක්කයකි.

"AI දශක කිහිපයක් ඇතුළත බොහෝ රැකියා විනාශ කරනු ඇත, නමුත් එය නරක දෙයක් නොවේ," මිලර් පවසයි. ස්වයං-රියදුරු මෝටර් රථ ට්රක් රථ රියදුරන් වෙනුවට ආදේශ කරනු ඇත, එය බෙදාහැරීමේ පිරිවැය අඩු කරනු ඇති අතර, ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, බොහෝ නිෂ්පාදන ලාභදායී වේ. “ඔබ ට්‍රක් රථ රියදුරෙකු නම් සහ ජීවිකාව ගෙන ගියහොත් ඔබට පාඩු සිදුවනු ඇත, නමුත් අනෙක් සියල්ලන්ටම ඊට ප්‍රතිවිරුද්ධව එකම වැටුපට තවත් භාණ්ඩ මිලදී ගැනීමට හැකි වනු ඇත. ඔවුන් ඉතිරි කරන මුදල් මිනිසුන්ට නව රැකියා උත්පාදනය කරන වෙනත් භාණ්ඩ හා සේවා සඳහා වැය කරනු ඇත, ”මිලර් පවසයි.

බොහෝ දුරට, කෘතිම බුද්ධිය භාණ්ඩ නිෂ්පාදනය සඳහා නව අවස්ථා නිර්මාණය කරයි, වෙනත් දේ කිරීමට මිනිසුන් නිදහස් කරයි. AI හි දියුණුව අනෙකුත් ක්ෂේත්‍රවල, විශේෂයෙන් නිෂ්පාදනයේ දියුණුවත් සමඟ ඇති වේ. අනාගතයේදී, අපගේ මූලික අවශ්‍යතා සපුරාලීම අපට පහසු වනු ඇත, අපහසු නොවේ.

කෘතිම බුද්ධි ක්ෂේත්රයේ නව වර්ධනයන් පිළිබඳ පුවත් අපේක්ෂා කළ හැකි සංඛ්යාතයකින් දිස්වේ. එබැවින් මෙම වසරේ ජනවාරි මාසයේදී Google Movidius සමඟ හවුල් වී යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ හැකියාවන් සහිත ජංගම ප්‍රොසෙසර නිර්මාණය කිරීමට සිය සැලසුම් නිවේදනය කළේය. හවුල්කාරිත්වයේ ප්‍රකාශිත ඉලක්ක වන්නේ මිනිසුන්ට ඔවුන්ගේ අතේ ගෙන යා හැකි උපාංගවල යන්ත්‍ර බුද්ධි හැකියාවන් ගෙන ඒමයි. පෙබරවාරි මාසයේදී, MIT ඉංජිනේරුවන් දැනටමත් අයිරිස් ප්‍රොසෙසරය හඳුන්වා දී ඇති අතර, එයට ස්තූතිවන්ත වන්නට කෘතිම බුද්ධිය අතේ ගෙන යා හැකි උපාංගවල දිස්විය හැකිය. මෙය කෘතිම බුද්ධි පද්ධති සංවර්ධනය සඳහා වන ආයෝජන පරිමාව වසරින් වසර වර්ධනය වන පසුබිමට එරෙහිව ය.

සෑම දෙයක්ම යෝජනා කරන්නේ ඉක්මනින් කෘතිම බුද්ධිය අපගේ ස්මාර්ට්ෆෝන් වලට විනිවිද යනු ඇති අතර එය සැලකිය යුතු ලෙස බුද්ධිමත් වනු ඇත. ඉතින් අපි යන්ත්‍රවල නැගිටීම වැඩි ඈතක නොවේද? මිනිසුන් මත බලය ලබා ගැනීමට යන්ත්‍ර කෙතරම් බුද්ධිමත් විය යුතුද? සහ එය කෙතරම් සැබෑද?

කෘතිම බුද්ධිය එක, කෘතිම බුද්ධිය දෙක, කෘතිම බුද්ධිය තුන

අපි කෘතිම බුද්ධිය ගැන කියවන විට හෝ අසන විට, අප බොහෝ දෙනෙකුට SkyNet සහ සුප්‍රසිද්ධ Terminator චිත්‍රපටයේ යන්ත්‍ර සිතේ. මෙම සංකල්පයෙන් පර්යේෂකයන් සහ සංවර්ධකයින් අදහස් කරන්නේ කුමක්ද?

අපට අවශ්‍ය හෝ නිර්මාණය කිරීමට සිදු වන AI වර්ග තුනක් තිබේ:

පටු ඉලක්කගත කෘතිම බුද්ධිය. නුදුරු අනාගතයේදී අපගේ නව ස්මාර්ට්ෆෝන් වලින් අපට ලැබෙනු ඇත්තේ මෙයයි. එවැනි බුද්ධියක් ඇතැම් ක්‍රියාකාරකම් හෝ මෙහෙයුම් වලදී මිනිස් බුද්ධියට වඩා උසස් වේ. ඉහළ ඉලක්කගත කෘතිම බුද්ධියක් සහිත පරිගණකයකට ලෝක චෙස් ශූරයෙකු පරාජය කිරීමට, මෝටර් රථයක් ගාල් කිරීමට හෝ සෙවුම් යන්ත්‍රයක වඩාත්ම අදාළ ප්‍රතිඵල තෝරාගත හැක.

එවැනි කෘතිම බුද්ධියක බලය පවතින්නේ ප්‍රොසෙසරවල පරිගණක හැකියාවන් තුළ ය. මෙම අවස්ථා වැඩි වන තරමට පවරා ඇති කාර්යයන් වඩාත් ඵලදායී ලෙස විසඳනු ලැබේ. අනික Processor power එක වැඩි උනාට දැන් ප්‍රශ්න නෑ. කෘතිම බුද්ධියේ දර්ශනයේ (එවැනි දෙයක් තිබේ) පටු ලෙස අවධානය යොමු කරන ලද AI දුර්වල ලෙස හැඳින්වේ.

නමුත් විද්‍යාඥයින් පවසන පරිදි පරිගණක හැකියාවන් පමණක් සැබෑ ස්මාර්ට් යන්ත්‍ර නිර්මාණය කිරීමට ප්‍රමාණවත් නොවේ. ටර්මිනේටර් චිත්‍රපටවල තිර රචනය සඳහා පාදක වූයේ දුර්වල කෘතිම බුද්ධිය ප්‍රබල බවට ස්වයංසිද්ධව සංක්‍රමණය වීමේ ප්‍රබන්ධ සිද්ධියයි. SkyNet යනු පද්ධතිය කළමනාකරණය කිරීම සඳහා නිර්මාණය කර ඇති එක්සත් ජනපද ආරක්ෂක දෙපාර්තමේන්තුවේ සුපිරි පරිගණකයකි මිසයිල ආරක්ෂණය, විඥානය ලබාගෙන තමාගේම තීරණ ගැනීමට පටන් ගනී.

සාමාන්ය කෘතිම බුද්ධිය. අපි දැනටමත් පටු ඉලක්කගත AI සහිත පද්ධති නිර්මාණය කර ඒවා සඳහා ප්‍රායෝගික යෙදුම් සොයාගෙන තිබේ නම්, සාමාන්‍ය AI සමඟ සියල්ල වඩාත් සංකීර්ණ වේ. මෙම වර්ගයේ AI දැනටමත් මානව මට්ටමේ බුද්ධියකි. එය විශ්වීය වන අතර මිනිස් මොළයට සමාන බුද්ධිමය මෙහෙයුම් සිදු කිරීමට හැකියාව ඇත.

අපි අපේ ජීවිත කාලය තුළ සම්පූර්ණයෙන්ම මානවරූපී රොබෝවරු දුටුවහොත්, ඔවුන්ට හරියටම මේ ආකාරයේ බුද්ධියක් ඇත. Chris Columbus ගේ Bicentennial Man චිත්‍රපටයේ ඇන්ඩ්‍රොයිඩ් ඇන්ඩෘ මතකද. එවැනි AI සහිත රොබෝවරුන්ට මිනිසුන් මෙන් ස්වාධීනව ඉගෙනීමට, සිතීමට සහ තීරණ ගැනීමට හැකි වේ. ඔවුන් වටා සිටින පුද්ගලයින් සමඟ සබඳතා ගොඩනඟා ගැනීමට, මිතුරන් සහ උපකාරකයන් බවට පත් වීමට ඔවුන්ට හැකි වනු ඇත. ශක්තිමත් ලෙස හඳුන්වන්නේ මේ ආකාරයේ කෘතිම බුද්ධියයි.

නමුත් ශක්තිමත් සහ දුර්වල කෘතිම බුද්ධිය අතර පරතරයක් පවතී. එකකින් අනෙකට යන්න, පරිගණකවල පරිගණන බලය වැඩි කළාට මදි, බුද්ධියත් දෙන්න ඕන. මෙය කිරීමට විද්‍යාඥයින් තවමත් පැහැදිලි ක්‍රමයක් දැක නැත.

කෘතිම සුපිරි බුද්ධිය. පුලුල්ව පැතිරුනු අවධානය ආකර්ෂණය වන්නේ මෙම වර්ගයේ කෘතිම බුද්ධියයි. විශාල වශයෙන් එය නිර්මාණය කිරීමේ හැකියාව බොහෝ විද්යාඥයින් විසින් මානව වර්ගයාට අනතුරක් ලෙස සලකනු ලැබේ. SkyNet යනු එවැනි තර්ජනයක් පිලිබඳ නිදර්ශනයකි.

සුපිරි බුද්ධිය ඕනෑම කෙනෙකුට වඩා බුද්ධිමත් වනු ඇත. ඔහු සෑම අංශයකින්ම පාහේ මිනිසාට වඩා උසස් වනු ඇත. සංකීර්ණ ගැටළු නිරාකරණය කර ගැනීමට හැකි වනු ඇත විද්යාත්මක සොයාගැනීම්. බුද්ධිමත් යන්ත්‍රයක් මනුෂ්‍යත්වය සම්බන්ධයෙන් කෙසේ හැසිරේවිද?

විද්‍යාඥයන් අන්තර්ක්‍රියා ආකෘති තුනක් යෝජනා කරයි:

ඔරකල්- ඕනෑම සංකීර්ණ ප්‍රශ්නයකට පිළිතුරක් අපට ලබාගත හැක.

ජින්- මිනිස් මැදිහත්වීමකින් තොරව ක්‍රියාත්මක වන රොබෝ රසායනාගාර සහ කර්මාන්තශාලා පවා මේ සඳහා අවම වශයෙන් අණුක එකලස් කරන්නෙකු භාවිතා කරමින් අපට අවශ්‍ය සෑම දෙයක්ම ඔහු විසින්ම කරනු ඇත.

ස්වෛරී- ඔහු විසින්ම ගැටලුව සොයාගෙන එය විසඳනු ඇත.

ඔබට පෙනෙන පරිදි, "කෘතිම බුද්ධිය" යන යෙදුම කෘතිම බුද්ධියේ පැවැත්මේ ආකාර තුනක් අඩංගු වේ. එක් AI සිට තවත් සංක්‍රමණයේ ප්‍රතිවිපාක මෙන්ම එකිනෙකාගෙන් ඔවුන්ගේ වෙනස්කම් සැලකිය යුතු ය. බුද්ධි මට්ටම තීරණය කළ හැකිද? ස්මාර්ට් කාර්එවිට අප ගනුදෙනු කරන්නේ කා සමඟද යන්න අපට තේරුම් ගත හැකිද?

කෘතිම බුද්ධිය මැනිය හැක්කේ කෙසේද?

මිනිසුන් ඔවුන්ගේ බුද්ධි මට්ටමෙන් එකිනෙකාට වෙනස් වේ. ඔහු වෙනුවෙන් ප්රමාණකරණයවිශේෂ පරීක්ෂණ භාවිතා කරනු ලැබේ. IQ පරීක්ෂණය බොහෝ දෙනා දන්නා කරුණකි. යන්ත්‍රවල බුද්ධිය මනින්නේ කෙසේද?

මාධ්‍ය වාර්තා සම්බන්ධයෙන් අපි විවේචනාත්මක ප්‍රවේශයක් ගන්නේ නම්, බුද්ධිමය මට්ටම නවීන මෝටර් රථ 4 හි IQ අතර වෙනස් වේ අවුරුදු දරුවාසහ 13 හැවිරිදි යෞවනයෙක්. මෙම අංක දෙක යන්ත්‍ර බුද්ධිය මැනීමේ ප්‍රවේශයන් දෙකක් නිරූපණය කරයි.

2015 දී, Illinois හි විද්‍යාඥයින් කණ්ඩායමක් වයස අවුරුදු 2.5 සිට 7 දක්වා ළමුන් සඳහා සම්මත IQ පරීක්ෂණයක් භාවිතා කරමින් මැසචුසෙට්ස් තාක්ෂණ ආයතනයේ නිර්මාණය කරන ලද ConceptNet කෘතිම බුද්ධි පද්ධතිය පරීක්ෂා කරන ලදී. යන්ත්රයේ ප්රතිඵල අවුරුදු හතරක දරුවෙකුගේ සාමාන්ය ක්රියාකාරිත්වයට අනුරූප විය.

මිනිසුන් සඳහා නිර්මාණය කර ඇති පරීක්ෂණ භාවිතයට අමතරව, යන්ත්ර සඳහා නිර්මාණය කර ඇති විශේෂ පරීක්ෂණයක් පුළුල් ලෙස දන්නා සහ භාවිතා වේ. ටියුරින් පරීක්ෂණය සැලසුම් කර ඇත්තේ යන්ත්‍රයකට සිතිය හැකිද යන්න තීරණය කිරීම සඳහා ය.

පරීක්ෂණය පහත පරිදි වේ. එක් පුද්ගලයෙක් - විනිසුරු - ඔහු නොදකින මැදිහත්කරුවන් දෙදෙනෙකු සමඟ සන්නිවේදනය කරයි. සියලුම අන්තර්ක්‍රියා සිදු කරනු ලබන්නේ අතරමැදි පරිගණකයක් භාවිතයෙන් ලිපි හුවමාරු කිරීමෙනි. මැදිහත්කරුවන්ගෙන් එක් අයෙක් පුද්ගලයෙක් වන අතර අනෙකා පුද්ගලයෙකු ලෙස පෙනී සිටින පරිගණක වැඩසටහනකි. විනිසුරුවරයාට ඔහුගේ මැදිහත්කරුවන්ගෙන් කුමන වැඩසටහනක් දැයි නිශ්චිතවම පැවසිය නොහැකි නම්, යන්ත්රය පරීක්ෂණයෙන් සමත් වූ බව සලකනු ලැබේ.

අද වන විට ටියුරින් පරීක්ෂණය සමත් වී ඇත්තේ එක් වරක් පමණි. 2014 දී, සංවර්ධකයින් විසින් Zhenya Goostman ලෙස නම් කරන ලද 13 හැවිරිදි යෞවනයෙකු අනුකරණය කළ Eugene Goostman වැඩසටහන, විනිසුරුවන් නොමඟ යැවීමට සහ පුද්ගලයෙකු ලෙස පෙනී සිටීමට සමත් විය.

කෙසේ වෙතත්, එවැනි පරීක්ෂණ සඳහා බොහෝ ප්රතිවිරෝධතා තිබේ. අද පරිගණක සහ ඒවායේ වැඩසටහන් දෙකම දුර්වල, පටු අවධානයක් ඇති කෘතිම බුද්ධියේ වාහකයන් වේ. එවැනි බුද්ධියක් කළ හැක්කේ පරීක්ෂණයට පෙනී සිටින පුද්ගලයා අනුකරණය කිරීම පමණි.

අපි දුර්වල කෘතිම බුද්ධියේ සිට ශක්තිමත් එකකට මාරු වූ විට සියල්ල වෙනස් වනු ඇත. මිනිස් බුද්ධියට සමාන සාමාන්‍ය කෘත්‍රිම බුද්ධියක් සහිත යන්ත්‍රයකට දැනටමත් සවිඥානකත්වය සහ ස්වයං දැනුවත්භාවය ඇති අතර, එබැවින් සිතනු ඇත. එවැනි පරිගණකයක් සාමාන්‍ය IQ පරීක්ෂණයකින් සමත් වන අතර, ප්‍රශ්නවලට මිනිසෙකු මෙන් දැනුවත්ව පිළිතුරු සපයයි.

මානව IQ පරාසය 85 සිට 130 දක්වා වේ. එම දර්ශක සාමාන්‍ය AI සඳහා ලබා ගත හැකිය. නමුත් කෘත්‍රිම සුපිරි බුද්ධියේ IQ ඉහළ මට්ටමට සීමාවන් නොමැත. AI වැඩිදියුණු වන විට එය 1,000 හෝ 10,000 විය හැක්කේ කුමක් ද?

කෘතිම බුද්ධිය: අධ්යයනය කරන්නේ කෙසේද සහ කොහේද - විශේෂඥයින් පිළිතුරු දෙයි

“මට AI කරන්න ඕන. ඉගෙනීමට වටින්නේ කුමක්ද? මා භාවිතා කළ යුතු භාෂා මොනවාද? මා ඉගෙන ගත යුතු සහ වැඩ කළ යුතු සංවිධාන මොනවාද?

පැහැදිලි කිරීම සඳහා අපි අපගේ විශේෂඥයින් වෙත හැරී, අපි ඔබගේ අවධානයට ලැබුණු පිළිතුරු ඉදිරිපත් කරමු.

එය ඔබගේ මූලික පුහුණුව මත රඳා පවතී. පළමුවෙන්ම, ඔබට ගණිතමය සංස්කෘතියක් (සංඛ්‍යාලේඛන පිළිබඳ දැනුම, සම්භාවිතා න්‍යාය, විවික්ත ගණිතය, රේඛීය වීජ ගණිතය, විශ්ලේෂණය, ආදිය) සහ බොහෝ දේ ඉක්මනින් ඉගෙන ගැනීමට ඇති කැමැත්ත අවශ්‍ය වේ. AI ක්‍රම ක්‍රියාත්මක කරන විට, ක්‍රමලේඛනය (ඇල්ගොරිතම, දත්ත ව්‍යුහයන්, OOP, ආදිය) අවශ්‍ය වේ.

විවිධ ව්‍යාපෘති සඳහා විවිධ ක්‍රමලේඛන භාෂා පිළිබඳ දැනුම අවශ්‍ය වේ. අවම වශයෙන් පයිතන්, ජාවා සහ ඕනෑම ක්‍රියාකාරී භාෂාවක් දැන ගැනීමට මම නිර්දේශ කරමි. විවිධ දත්ත සමුදායන් සහ බෙදා හරින ලද පද්ධති සමඟ පළපුරුද්ද ප්රයෝජනවත් වනු ඇත. කර්මාන්තයේ හොඳම භාවිතයන් ඉක්මනින් ඉගෙන ගැනීමට ඉංග්‍රීසි භාෂා කුසලතා අවශ්‍ය වේ.

හොඳ රුසියානු විශ්ව විද්‍යාලවල ඉගෙනීමට මම නිර්දේශ කරමි! උදාහරණයක් ලෙස, MIPT, MSU සහ HSE වලට අනුරූප දෙපාර්තමේන්තු ඇත. Coursera, edX, Udacity, Udemy සහ අනෙකුත් MOOC වේදිකාවල විවිධ තේමා පාඨමාලා තිබේ. සමහර ප්‍රමුඛ සංවිධානවලට AI ක්ෂේත්‍රයේ තමන්ගේම පුහුණු වැඩසටහන් ඇත (උදාහරණයක් ලෙස, Yandex හි දත්ත විශ්ලේෂණ පාසල).

AI ක්‍රම මගින් විසඳන ලද යෙදුම් ගැටළු විවිධ ස්ථානවල සොයා ගත හැක. බැංකු, මූල්‍ය අංශය, උපදේශන, සිල්ලර වෙළඳාම, ඊ-වාණිජ්‍යය, සෙවුම් යන්ත්ර, තැපැල් සේවා, සූදු කර්මාන්තය, ආරක්ෂක පද්ධති කර්මාන්තය සහ, ඇත්ත වශයෙන්ම, Avito - සියල්ලටම විවිධ සුදුසුකම් සහිත විශේෂඥයින් අවශ්ය වේ.

Demote ප්‍රවර්ධනය කරන්න

අප සතුව යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ පරිගණක දර්ශනය සම්බන්ධ ෆින්ටෙක් ව්‍යාපෘතියක් ඇත, එහි පළමු සංවර්ධකයා C++ වලින් සියල්ල ලිවීය, පසුව සංවර්ධකයෙකු පැමිණ Python හි සියල්ල නැවත ලිවීය. එබැවින් භාෂාව යනු මෙහි වැදගත්ම දෙය නොවේ, මන්ද භාෂාව ප්‍රථමයෙන් සහ ප්‍රධාන වශයෙන් මෙවලමක් වන අතර එය භාවිතා කරන්නේ කෙසේද යන්න ඔබට භාරයි. සමහර භාෂා වල ගැටළු ඉක්මනින් විසඳිය හැකි අතර අනෙක් ඒවා වඩාත් සෙමින් විසඳා ගත හැකිය.

ඉගෙන ගත යුත්තේ කොතැනදැයි කීමට අපහසුය - අපගේ සියලුම පිරිමි ළමයින් තනිවම ඉගෙන ගත්හ, වාසනාවකට අන්තර්ජාලය සහ ගූගල් ඇත.

Demote ප්‍රවර්ධනය කරන්න

ඔබට බොහෝ දේ අධ්‍යයනය කිරීමට සිදුවනු ඇති බවට මුල සිටම ඔබ සූදානම් වන ලෙස මට උපදෙස් දිය හැකිය. "AI කිරීම" යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ කුමක් වුවත් - විශාල දත්ත හෝ ස්නායුක ජාල සමඟ වැඩ කිරීම; තාක්‍ෂණය දියුණු කිරීම හෝ දැනටමත් දියුණු කර ඇති යම් පද්ධතියක සහාය සහ පුහුණුව.

විශේෂතා සඳහා දත්ත විද්‍යාඥයාගේ ප්‍රවණතා වෘත්තිය ගනිමු. මේ පුද්ගලයා මොනවද කරන්නේ? පොදුවේ ගත් කල, එය භාවිතා කිරීම සඳහා විශාල දත්ත එකතු කිරීම, විශ්ලේෂණය කිරීම සහ සූදානම් කිරීම. AI වර්ධනය වන සහ පුහුණු කරන ඒවා වේ. දත්ත විද්‍යාඥයෙකු දැනගත යුතු සහ කළ හැකි විය යුත්තේ කුමක්ද? ස්ථිතික විශ්ලේෂණය සහ ගණිතමය ආකෘති නිර්මාණය පෙරනිමියෙන් සහ චතුර මට්ටමේ වේ. භාෂා - කියන්න, R, SAS, Python. ඒ වගේම සංවර්ධන අත්දැකීම් ටිකක් තියෙනවා නම් හොඳයි. හොඳයි, සාමාන්‍යයෙන් කතා කරන විට, හොඳ දත්ත විද්‍යාඥයෙකුට දත්ත සමුදායන්, ඇල්ගොරිතම සහ දත්ත දෘශ්‍යකරණය පිළිබඳව විශ්වාසයක් තිබිය යුතුය.

රටේ සෑම දෙවන තාක්ෂණික විශ්ව විද්‍යාලයකින්ම එවැනි දැනුමක් ලබා ගත හැකි බව නොකියයි. විශාල සමාගම් AI සංවර්ධනය ප්‍රමුඛතාවයක් ලෙස ඇති අය, මෙය තේරුම් ගෙන තමන්ටම සුදුසු පුහුණු වැඩසටහන් සංවර්ධනය කරන්න - උදාහරණයක් ලෙස, Yandex වෙතින් දත්ත විශ්ලේෂණ පාසල ඇත. නමුත් ඔබ මෙය "වීදියේ සිට" පාඨමාලා සඳහා පැමිණෙන පරිමාණය නොවන බව ඔබ දැන සිටිය යුතුය, නමුත් ඔවුන් සූදානම් කළ කනිෂ්ඨ ලෙස තබන්න. ස්තරය විශාල වන අතර, අවම වශයෙන් විශ්ව විද්‍යාල වැඩසටහනේ රාමුව තුළ මූලික කරුණු (ගණිතය, සංඛ්‍යාලේඛන) දැනටමත් ආවරණය කර ඇති විට විනයක් අධ්‍යයනය කිරීම අර්ථවත් කරයි.

ඔව්, එය සෑහෙන කාලයක් ගතවනු ඇත. නමුත් ක්‍රීඩාව ඉටිපන්දම වටිනවා, මන්ද හොඳ දත්ත විද්‍යාඥයෙක් ඉතා පොරොන්දු වේ. සහ ඉතා මිල අධික. තවත් කරුණක් ද තිබේ. කෘත්‍රිම බුද්ධිය යනු, එක් අතකින්, තවදුරටත් ප්‍රබෝධමත් කිරීමේ වස්තුවක් නොව, ඵලදායිතා මට්ටමට සම්පූර්ණයෙන්ම ළඟා වී ඇති තාක්ෂණයකි. අනෙක් අතට, AI තවමත් සංවර්ධනය වෙමින් පවතී. මෙම සංවර්ධනය සඳහා විශාල සම්පත්, විශාල කුසලතා සහ විශාල මුදලක් අවශ්ය වේ. මෙතෙක් මෙය ප්‍රධාන ලීග් මට්ටමයි. මම දැන් පැහැදිලිව කියන්නම්, නමුත් ඔබට ප්‍රහාරයේ ඉදිරියෙන්ම සිටීමට සහ ඔබේම දෑතින් ප්‍රගතිය ගෙන යාමට අවශ්‍ය නම්, Facebook හෝ Amazon වැනි සමාගම් ඉලක්ක කරන්න.

ඒ අතරම, තාක්ෂණය දැනටමත් ක්ෂේත්‍ර ගණනාවක භාවිතා වේ: බැංකු, ටෙලිකොම්, යෝධ කාර්මික ව්‍යවසායන් සහ සිල්ලර වෙළඳාම. ඒවගේම ඔවුන්ට දැනටමත් ඒකට සහය දෙන්න පුළුවන් අය අවශ්‍යයි. ගාට්නර් අනාවැකි පළ කරන්නේ 2020 වන විට සියලුම ව්‍යාපාර වලින් 20% ක් බවයි සංවර්ධිත රටවල්කුලියට ගනීවි විශේෂ සේවකයින්මෙම සමාගම්වල භාවිතා කරන ස්නායුක ජාල පුහුණු කිරීමට. ඉතින් තනියම ඉගෙන ගන්න තව පොඩි වෙලාවක් තියෙනවා.

Demote ප්‍රවර්ධනය කරන්න

AI දැන් ක්‍රියාකාරීව සංවර්ධනය වෙමින් පවතින අතර, වසර දහයකට පෙර අනාවැකි කීම අපහසුය. ඉදිරි වසර දෙක තුන තුළ, ස්නායුක ජාල සහ GPU පරිගණකකරණය මත පදනම් වූ ප්‍රවේශයන් ආධිපත්‍යය දරනු ඇත. මෙම ප්‍රදේශයේ ප්‍රමුඛයා වන්නේ Jupyter අන්තර්ක්‍රියාකාරී පරිසරය සහ numpy, scipy සහ tensorflow පුස්තකාල සහිත Python ය.

Andrew Ng ගේ පාඨමාලාව වැනි මෙම තාක්ෂණයන් සහ සාමාන්‍ය AI මූලධර්ම පිළිබඳ මූලික අවබෝධයක් ලබා දෙන බොහෝ සබැඳි පාඨමාලා තිබේ. තවද මෙම මාතෘකාව ඉගැන්වීම සම්බන්ධයෙන් රුසියාව දැන් වඩාත් ඵලදායී වේ ස්වයං අධ්යාපනයහෝ දේශීය උනන්දුවක් දක්වන කණ්ඩායමක (උදාහරණයක් ලෙස, මොස්කව්හි මිනිසුන් අත්දැකීම් සහ දැනුම බෙදාහදා ගන්නා කණ්ඩායම් කිහිපයක් අවම වශයෙන් පවතින බව මම දනිමි).

Demote ප්‍රවර්ධනය කරන්න

Demote ප්‍රවර්ධනය කරන්න

අද වන විට කෘත්‍රිම බුද්ධියේ ඉතාමත් වේගයෙන් දියුණු වන කොටස වන්නේ, සමහරවිට, ස්නායුක ජාලයි.
ස්නායුක ජාල සහ AI අධ්‍යයනය ආරම්භ කළ යුත්තේ ගණිතයේ අංශ දෙකක් - රේඛීය වීජ ගණිතය සහ සම්භාවිතා න්‍යාය ප්‍රගුණ කිරීමෙනි. මෙය අනිවාර්ය අවම, කෘතිම බුද්ධියේ නොසැලෙන කුළුණු. AI හි මූලික කරුණු තේරුම් ගැනීමට කැමති අයදුම්කරුවන්, විශ්ව විද්‍යාලයක් තෝරාගැනීමේදී, මගේ මතය අනුව, ශක්තිමත් ගණිත පාසලක් සහිත පීඨ කෙරෙහි අවධානය යොමු කළ යුතුය.

ඊළඟ පියවර වන්නේ ගැටලුවේ ගැටළු අධ්යයනය කිරීමයි. අධ්‍යාපනික සහ විශේෂිත වූ සාහිත්‍ය විශාල ප්‍රමාණයක් ඇත. කෘතිම බුද්ධිය සහ ස්නායුක ජාල යන මාතෘකාව පිළිබඳ බොහෝ ප්රකාශන ඉංග්රීසි භාෂාවෙන් ලියා ඇත, නමුත් රුසියානු භාෂා ද්රව්ය ද ප්රකාශයට පත් කෙරේ. arxiv.org හි මහජන ඩිජිටල් පුස්තකාලයේ ප්‍රයෝජනවත් සාහිත්‍ය සොයා ගත හැක.

අපි ක්‍රියාකාරකම් ක්ෂේත්‍ර ගැන කතා කරන්නේ නම්, මෙහිදී අපට ව්‍යවහාරික ස්නායු ජාල පුහුණු කිරීම සහ ස්නායුක ජාලවල සම්පූර්ණයෙන්ම නව අනුවාදයන් සංවර්ධනය කිරීම ඉස්මතු කළ හැකිය. කැපී පෙනෙන උදාහරණයක්: දැන් එවැනි ඉතා ජනප්රිය විශේෂත්වයක් ඇත - "දත්ත විද්යාඥයා" (දත්ත විද්යාඥ). මේවා සංවර්ධකයින් වන අතර, රීතියක් ලෙස, විශේෂිත යෙදුම් ක්ෂේත්‍රවල ස්නායුක ජාල පුහුණු කිරීම සඳහා ඇතැම් දත්ත කට්ටල අධ්‍යයනය කර සකස් කරයි. සාරාංශ කිරීම සඳහා, එක් එක් විශේෂීකරණය සඳහා වෙනම සූදානම් කිරීමේ මාර්ගයක් අවශ්ය බව මම අවධාරණය කිරීමට කැමැත්තෙමි.

Demote ප්‍රවර්ධනය කරන්න

විශේෂිත පාඨමාලා ආරම්භ කිරීමට පෙර, ඔබ රේඛීය වීජ ගණිතය සහ සංඛ්යා ලේඛන අධ්යයනය කළ යුතුය. "යන්ත්‍ර ඉගෙනීම" යන පෙළපොත සමඟ AI හි ඔබේ ගිල්වීම ආරම්භ කිරීමට මම නිර්දේශ කරමි. දත්ත වලින් දැනුම උකහා ගන්නා ඇල්ගොරිතම ගොඩනැගීමේ විද්‍යාව සහ කලාව" ආරම්භකයින් සඳහා හොඳ ප්‍රාථමිකයකි. Coursera හි, K. Vorontsov (ඔවුන්ට රේඛීය වීජ ගණිතය පිළිබඳ හොඳ දැනුමක් අවශ්‍ය බව මම අවධාරණය කරමි) සහ Baidu AI හි මහාචාර්ය සහ ප්‍රධානී Andrew Ng විසින් උගන්වනු ලබන Stanford විශ්වවිද්‍යාලයේ "Machine Learning" පාඨමාලාවට සවන්දීම වටී. කණ්ඩායම්/Google මොළය.

තොගය Python වලින් ලියා ඇත, පසුව R සහ Lua.

අපි අධ්‍යාපන ආයතන ගැන කතා කරන්නේ නම්, ව්‍යවහාරික ගණිතය සහ පරිගණක විද්‍යාව යන දෙපාර්තමේන්තු වල පා courses මාලා සඳහා ඇතුළත් වීම වඩා හොඳය; සුදුසු අධ්‍යාපනික වැඩසටහන් තිබේ. ඔබේ හැකියාවන් පරීක්ෂා කිරීම සඳහා, ඔබට Kaggle තරඟ සඳහා සහභාගී විය හැකිය, එහිදී ප්‍රධාන ගෝලීය වෙළඳ නාම ඔවුන්ගේ අවස්ථා ඉදිරිපත් කරයි.

Demote ප්‍රවර්ධනය කරන්න

ඕනෑම ව්යාපාරයකදී, ව්යාපෘති ආරම්භ කිරීමට පෙර, න්යායික පදනමක් ලබා ගැනීම හොඳය. ඔබට මෙම ක්ෂේත්‍රයේ විධිමත් ශාස්ත්‍රපති උපාධියක් ලබා ගත හැකි හෝ ඔබේ සුදුසුකම් වැඩි දියුණු කළ හැකි ස්ථාන බොහොමයක් තිබේ. උදාහරණයක් ලෙස, Skoltech "Machine Learning" සහ "Natural Language Processing" යන පාඨමාලා ඇතුළත් "පරිගණක විද්‍යාව සහ ඉංජිනේරු" සහ "දත්ත විද්‍යාව" යන ක්ෂේත්‍රවල මාස්ටර් වැඩසටහන් ඉදිරිපත් කරයි. ජාතික පර්යේෂණ න්‍යෂ්ටික විශ්ව විද්‍යාලයේ MEPhI හි බුද්ධිමය සයිබර්නෙටික් පද්ධති ආයතනය, මොස්කව් ප්‍රාන්ත විශ්ව විද්‍යාලයේ පරිගණක ගණිත හා සයිබර්නෙටික් පීඨය සහ MIPT හි බුද්ධි පද්ධති දෙපාර්තමේන්තුව ද ඔබට සඳහන් කළ හැකිය.

ඔබට දැනටමත් විධිමත් අධ්‍යාපනයක් තිබේ නම්, විවිධ MOOC වේදිකාවල පාඨමාලා ගණනාවක් තිබේ. උදාහරණයක් ලෙස, EDx.org මයික්‍රොසොෆ්ට් සහ කොලොම්බියා විශ්ව විද්‍යාලයෙන් කෘත්‍රිම බුද්ධි පාඨමාලා පිරිනමනු ලබන අතර, ඉන් දෙවැන්න සාධාරණ මිලකට මයික්‍රෝ මාස්ටර් වැඩසටහනක් ඉදිරිපත් කරයි. ඔබට සාමාන්‍යයෙන් නොමිලේ දැනුම ලබා ගත හැකි බව මම විශේෂයෙන් සටහන් කිරීමට කැමැත්තෙමි.

ඔබට මාතෘකාවට “ගැඹුරු කිමිදීමට” අවශ්‍ය නම්, මොස්කව්හි සමාගම් ගණනාවක් ප්‍රායෝගික පන්ති සමඟ සතියක් පුරා දැඩි පා courses මාලා පිරිනමන අතර, අත්හදා බැලීම් සඳහා උපකරණ පවා ලබා දෙයි (උදාහරණයක් ලෙස, newprolab.com), කෙසේ වෙතත්, එවැනි පාඨමාලා වල මිල රූබල් දස දහස් ගණනකින් ආරම්භ වේ.

කෘතිම බුද්ධිය වර්ධනය කරන සමාගම් අතර, ඔබ බොහෝ විට Yandex සහ Sberbank දන්නවා, නමුත් විවිධ ප්රමාණවලින් තවත් බොහෝ ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, මෙම සතියේ ආරක්ෂක අමාත්‍යාංශය විසින් Anapa හි ERA Military Innovation Technopolis විවෘත කරන ලදී, එහි එක් මාතෘකාවක් වන්නේ හමුදා අවශ්‍යතා සඳහා AI සංවර්ධනය කිරීමයි.

Demote ප්‍රවර්ධනය කරන්න

කෘත්‍රිම බුද්ධිය හැදෑරීමට පෙර, අපි මූලික ප්‍රශ්නයක් තීරණය කළ යුතුය: අපි රතු පෙත්තද නිල් පෙත්තද ගත යුතුද.
රතු පෙති යනු සංවර්ධකයෙකු බවට පත්වීම සහ සංඛ්‍යානමය ක්‍රම, ඇල්ගොරිතම සහ නොදන්නා දේ පිළිබඳ නිරන්තර අවබෝධය යන කුරිරු ලෝකයට ඇද වැටීමයි. අනෙක් අතට, ඔබ වහාම "හාවා කුහරයට" ඉක්මන් විය යුතු නැත: ඔබට කළමනාකරුවෙකු වී AI නිර්මාණය කළ හැකිය, උදාහරණයක් ලෙස, ව්යාපෘති කළමනාකරුවෙකු ලෙස. මේවා මූලික වශයෙන් වෙනස් මාර්ග දෙකකි.

ඔබ කෘතිම බුද්ධි ඇල්ගොරිතම ලියන බව ඔබ දැනටමත් තීරණය කර ඇත්නම් පළමු එක විශිෂ්ටයි. එවිට ඔබ අද වඩාත්ම ජනප්‍රිය දිශාව සමඟ ආරම්භ කළ යුතුය - යන්ත්‍ර ඉගෙනීම. මෙය සිදු කිරීම සඳහා, ඔබ වර්ගීකරණය, පොකුරු සහ පසුබෑමේ සම්භාව්ය සංඛ්යාන ක්රම දැනගත යුතුය. විසඳුමක ගුණාත්මකභාවය, ඒවායේ ගුණාංග ... සහ ඔබේ මාර්ගයට එන සෑම දෙයක්ම තක්සේරු කිරීම සඳහා ප්රධාන පියවරයන් සමඟ දැන හඳුනා ගැනීම ප්රයෝජනවත් වනු ඇත.

පාදම ප්‍රගුණ කිරීමෙන් පසුව පමණක් වඩාත් විශේෂිත ක්‍රම අධ්‍යයනය කිරීම වටී: තීරන ගස් සහ ඒවායේ කණ්ඩායම්. මෙම අදියරේදී, ඔබ ආකෘති ගොඩනැගීමේ සහ පුහුණු කිරීමේ මූලික ක්‍රමවලට ගැඹුරින් කිමිදිය යුතුය - ඒවා යන්තම් යහපත් වචන හිඟාකෑම, වැඩි කිරීම, ගොඩගැසීම හෝ මිශ්‍ර කිරීම පිටුපස සැඟවී ඇත.

ආදර්ශ නැවත පුහුණු කිරීම (තවත් "ing" - overfitting) පාලනය කිරීමේ ක්‍රම ගැන ඉගෙන ගැනීම ද වටී.

අවසාන වශයෙන්, ඉතා ජේඩි මට්ටම - ඉහළ විශේෂිත දැනුමක් ලබා ගැනීම. නිදසුනක් වශයෙන්, ගැඹුරු ඉගෙනීම සඳහා මූලික අනුක්‍රමණ සම්භව ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සහ ඇල්ගොරිතම පිළිබඳ ප්‍රවීණතාවයක් අවශ්‍ය වේ. ඔබ ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් ගැටළු ගැන උනන්දුවක් දක්වන්නේ නම්, පුනරාවර්තන ස්නායුක ජාල අධ්යයනය කිරීම මම නිර්දේශ කරමි. පින්තූර සහ වීඩියෝ සැකසීම සඳහා අනාගත ඇල්ගොරිතම නිර්මාපකයින් විකෘති ස්නායු ජාල දෙස හොඳින් බැලිය යුතුය.

සඳහන් කළ අවසාන ව්‍යුහයන් දෙක වන්නේ අද ජනප්‍රිය ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයේ ගොඩනැඟිලි කොටස් ය: විරුද්ධවාදී ජාල (GAN), සම්බන්ධතා ජාල සහ දැල් ජාල. එමනිසා, පරිගණකය දැකීමට හෝ ඇසීමට ඉගැන්වීමට ඔබ සැලසුම් නොකළත්, ඒවා අධ්යයනය කිරීම ප්රයෝජනවත් වනු ඇත.

AI අධ්‍යයනය කිරීම සඳහා සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් ප්‍රවේශයක් - එනම් “නිල් පෙති” - ආරම්භ වන්නේ ඔබම සොයා ගැනීමෙනි. කෘත්‍රිම බුද්ධිය මඟින් කාර්යයන් සහ සමස්ත වෘත්තීන් සමූහයක් බිහි කරයි: AI ව්‍යාපෘති කළමනාකරුවන්ගේ සිට දත්ත සැකසීමට, එය පිරිසිදු කිරීමට සහ පරිමාණය කළ හැකි, පැටවූ සහ දෝෂවලට ඔරොත්තු දෙන පද්ධති ගොඩනැගීමට හැකියාව ඇති දත්ත ඉංජිනේරුවන් දක්වා.

එබැවින්, "කළමනාකාරී" ප්රවේශයක් සමඟ, ඔබ මුලින්ම ඔබේ හැකියාවන් සහ පසුබිම තක්සේරු කළ යුතු අතර, පසුව පමණක් අධ්යයනය කළ යුත්තේ කොතැනද සහ කුමක් ද යන්න තෝරාගන්න. උදාහරණයක් ලෙස, ගණිතමය මනසක් නොමැතිව වුවද, ඔබට ස්මාර්ට් ඇල්ගොරිතම සඳහා AI අතුරුමුහුණත් සහ දෘශ්‍යකරණයන් සැලසුම් කළ හැකිය. නමුත් සූදානම් වන්න: වසර 5 කින් කෘත්‍රිම බුද්ධිය ඔබව ට්‍රෝල් කිරීමට සහ ඔබව "මානවවාදියෙකු" ලෙස හඳුන්වනු ඇත.

ප්‍රධාන ML ක්‍රම ක්‍රියාත්මක කරනු ලබන්නේ සම්බන්ධ කිරීම සඳහා පවතින සූදානම් කළ පුස්තකාල ආකාරයෙන් ය විවිධ භාෂා. අද ML හි වඩාත්ම ජනප්‍රිය භාෂා වන්නේ: C++, Python සහ R.

Yandex School of Data Analysis, SkillFactory සහ OTUS පාඨමාලා වැනි රුසියානු සහ ඉංග්‍රීසි යන භාෂා දෙකෙන්ම බොහෝ පාඨමාලා තිබේ. නමුත් විශේෂිත පුහුණුව සඳහා කාලය සහ මුදල් ආයෝජනය කිරීමට පෙර, "මාතෘකාවට පිවිසීම" වටී යැයි මම සිතමි: පසුගිය වසරවල DataFest සම්මන්ත්රණ වලින් YouTube හි විවෘත දේශන නැරඹීම, Coursera සහ Habrahabr වෙතින් නොමිලේ පාඨමාලා ගන්න.