Массачусетс технологиялық институты журналының technologyreview.com сайты 2024 жылғы Нобель лауреаттарының еңбектеріне арналған мақала жариялады. Aikyn.kz осы мақалаға сүйеніп, екі сыйлық иегері еңбектерінің мағынасын түсіндіреді.
1980 және 1990 жылдарда жасалған терең оқыту бағытындағы зерттеулер бүгінгі барлық қуатты жасанды интеллект үлгілерінің негізін құрайды. Оның авторы, компьютер ғалымы Джеффри Хинтонға Швеция Корольдік Ғылым академиясы физика бойынша 2024 жылғы Нобель сыйлығын берді. Сыйлық иегерлері жариялағаннан кейін Ғылым академиясымен телефон арқылы сөйлескен Хинтон таңғалғанын айтады: «Мен бұлай болатынын білмедім. Мен қатты таңғалдым».
Хинтон сыйлықты деректерді сақтауға және алуға болатын үлгіге сәйкес келетін нейрондық желінің түрін ойлап тапқан әріптесі компьютер ғалымы Джон Хопфилдпен бөлісті. Хинтон нейрондық желілердің өзін-өзі үйретуге мүмкіндік беретін кері таралу алгоритмін әзірлеген. Бүгінде бұл технология Хопфилд желісі ретінде белгілі.
Хопфилд пен Хинтон өз тәсілдерін дамыту үшін физикадан белгілі әдістерді, әсіресе статистикалық әдістерді қолданған. Нобель сыйлығы комитетінің хабарлауынша, сыйлық екі ғалымға «жасанды нейрондық желілерді пайдалана отырып, машиналық оқытуға мүмкіндік беретін іргелі жаңалықтары мен өнертабыстары үшін» берілген.
Бір қызығы, 2023 жылдың мамыр айынан бастап, MIT Technology Review журналы Хинтонның өзі жасаған технологиядан қорқатыны туралы жаңалықты жариялаған кезде, 76 жастағы ғалым домеризим теориясының жетекшісі ретінде танымал бола бастады. Бұл теория ЖИ жақын болашақта адамзаттың жойылуын қоса алғанда, апатты оқиғаларды тудыруы мүмкін деген болжамға негізделген.
Домеризм ол кезде жаңалық емес болатын, бірақ 2018 жылы Тьюринг сыйлығын алған информатика ғылымының беделді өкілі Хинтонның оны қолдауы бұл идеяға жаңа мазмұн берді. Өйткені оның көптеген әріптестері домеризмді ессіз теория деп есептеген еді.
Хинтонның көзқарасының өзгеруіне не себеп болды? MIT Technology Review журналының журналистеріне Хинтон үлкен жаңа тіл үлгілерінің мүмкіндіктеріне таңғалатынын айтқан. Терең білімге негізделген мұндай технология жақын уақытта адамдардан да ақылды болатынына Хинтон OpenAI-дің флагмандық GPT-4 моделімен танысқан соң көзі әбден жеткенін айтады. Сол кезде Хинтон машинаның ниеті қандай болуы мүмкін деп алаңдай бастаған.
«Мен кенеттен бұл машиналар бізден ақылды бола ма деген көзқарасымды өзгерттім. Менің ойымша, олар қазір оған өте жақын және болашақта бізден әлдеқайда ақылды болады. Бұған қалай төтеп бере аламыз?», – дейді ғалым.
Хинтонның пікірі бірнеше ай бойы бұқаралық ақпарат көздерінде үлкен шу тудырды және экзистенциалды тәуекелдерді (экономикалық күйреуден адамға геноцид орнататын роботтарға дейін) негізгі мәселелерге айналдырды. Жүздеген жетекші ғалымдар мен технология жетекшілері жасанды интеллектің апатты кемшіліктері туралы ескертетін ашық хаттарға қол қойды. ЖИ дамытуға мораторий жариялауды талап етті. Мемлекеттік билік пен саясаткерлер болса ең қорқынышты сценарийлердің алдын алу үшін қолдан келгеннің бәрін жасайтындарына сендірді.
Мұндай дауға қарамастан, көпшілік Хинтонның пікірлерін фантастикалық деп санайды. Meta-ның жасанды интеллект бойынша бас ғалымы және Хинтонмен бірге 2018 жылы Тюринг сыйлығын алған оның әріптесі Янн Лекун домеризмді «күлкілі жөнсіздік» деп атаған.
Биылғы физика бойынша берілген Нобель сыйлығы күнделікті өміріміздің бір бөлігіне айналған технологиядағы ғылыми зерттеулердің маңызын көрсетеді. Бұл сонымен қатар Хинтонның қорқынышты пікірлеріне бұдан да жарқын жарық түсіретіні сөзсіз.
Нейрондық желілер дегеніміз не? Физикадан Нобель сыйлығы не үшін берілді?
Сіз автоматты компьютерлік аударманы Google Translate қызметін және құжат мәтінінің мазмұнын жасайтын қызметті пайдаланған шығарсыз. Немесе чат-боттармен сөйлескен де боларсыз. Мұның бәрі үлкен көлемдегі деректерді талдау және оларды берілген параметрлер бойынша сұрыптай алатын технологияның ғылыми зерттеулер үшін де, күнделікті өмірде қолдану үшін де маңызды қызметтер екенін көрсететін мысалдар.
Соңғы 15-20 жыл ішінде машиналық оқыту индустриясы қарқынды өсуде, әсіресе, жасанды түрде құрылған нейрондық желілерге негізделген технологиялар саласы. Осы машиналық оқыту технологиясы жасанды интеллект туралы айтқан кезде жиі айтылады. Әрине, компьютер өз бетінше ойлай алмайды, бүгінде нейрондық желі адам миының есте сақтау және жаңа білдімді игеру сияқты функцияларына еліктеуге әбден қабілетті. Осының бәрі 2024 жылы Нобель сыйлығын Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон ашқан жаңалықтың арқасында мүмкін болды.
Физиканың фундаменталды принциптерін негізге ала отырып, Хинтон және Хопфилд ақпаратты өңдеу үшін машиналық желілердің құрылымын пайдаланатын алгоритмдер әзірледі. Бұл бағдарламаның адамның көмегінсіз өз бетінше үйренуіне және өзін-өзі жетілдіруіне мүмкіндік береді.
Бізге таныс бағдарламалық құралды аспаздық рецептпен салыстыруға болады. Дайын алгоритмдер жиынтығын пайдаланып, әртүрлі ингредиенттерді берілген мөлшерде араластыру арқылы қажетті нәтиже аласыз. Нейрондық желілер нақты рецепттерден емес, жалпыланған мысалдардан (мысалы, әртүрлі аспаздық кітаптардан алынған деректерден) үйренеді. Бұл оларды әлдеқайда икемді етеді, бұл әрбір қадамы көрсетілген нұсқаулар үшін тым күрделі және түсініксіз болуы мүмкін мәселелерді шешуге көмектеседі. Мысалы, ЖИ-лер фотосуреттерді талдап, оларда нақты не бейнеленгенін анықтайды.
Домеризм теориясы туралы
Домеризм – адам болашағын бұлыңғыр санайтын және апатты нәтижелер болатынына кәміл сенетін пессимистік дүниетанымды білдіреді. Бұл, әсіресе, климаттың өзгеруімен немесе қоғамның күйреуімен байланысты.
Домеризм 2010 жылдардың соңында интернетте пайда болған кеңірек «домер» субмәдениетімен байланысты. Бұл экономикалық қауіпсіздік, саяси тұрақсыздық және климаттық үмітсіздік сияқты мәселелерден туындаған заманауи өмірден көңілі қалу сезімін білдіреді. Осындай ойлау тәсілі кейбір адамдарды күйреуге дайындалу үшін түбегейлі шаралар қабылдауға итермелесе, басқаларын үмітсіздікке бой беруіне алып келеді.
Сараптама, зерттеу мақала, күнделікті өзекті ақпаратты «Айқынның» TELEGRAM арнасынан табасыз.