Зуун дамжсан “трэнд” буюу хиймэл оюун ухааны хөгжил

Д.Төмөртогтох


Хиймэл оюун ухаан гэхээр таны толгойд юу хамгийн түрүүнд буудаг вэ?

Холливуудын кинонд гардаг шиг төсөөлөлтэй явдаг юм биш биз. Тэгвэл Их Британид компьютерийн шинжлэх ухааны чиглэлээр суралцдаг Д.Төмөртогтохын хиймэл оюун ухааны талаарх ойлголтыг түүхэн үечлэлээр нь тайлбарласан сонирхолтой нийтлэлээс хэсэгчлэн, зарим санааг онцлон хүргэж байна.

Эрдэмтэд хиймэл оюун ухааны түүхчилсэн үечлэлийг долоон өөр үед хувааж үзсэн бөгөөд тэрээр мэргэжлийн хичээлийнхээ хүрээнд судалснаа ийнхүү хураангуйлж, амьдралд ойр жишээгээр баяжуулан бичжээ. Түүний "Хиймэл оюун ухаан болон хөөрхөн охины тууль" нийтлэлийг бүрэн эхээр нь унших бол ЭНД дарна уу.

“Хиймэл оюун ухаан гэхээр нөгөө Вилл Смитийн “Би, робот” кинонд гардаг шиг гоц ухаантай компьютер өөр бусад роботуудыг удирдаад хүмүүсийг боолчлох санаатай байгаагаар, эсвэл Шварцнейгер ахын алдарт “Терминатор” цуврал, Матрикс дээр гардаг шиг хүний тархинд хиймэл дурсамж, оюун ухаан суулгаад элдэв адал явдалтай учирч байгаагаар төсөөлж байна уу?

Иймэрхүү байж боломгүй, хүний ой тоймд багтамгүй зүйлийг ХИЙМЭЛ ОЮУН УХААН гэж бодож байвал эндүүрэл шүү. Одоо үед шинэ эриний судлаач, эрдэмтэн бүр хиймэл оюун ухаан, микро-биологийн салбарт ажиллахыг хүсдэг болсон. Учир нь эдгээр салбарт нээгдээгүй олон ололтууд байгаа төдийгүй Ньютон, Эйнштейнийх шиг хүчтэй эрдэмтний байр суурь үгүйлэгдсээр байна.

Нөгөөтэйгүүр хиймэл оюун ухаанд бүгд л адилхан төвшинд явж байна, бүгд л энэ нэг юм яадаг юм бол гээд шинэ тоглоомоо хазаж оролдож байгаа жаахан хүүхэд шиг л байгаа.

ЭХЛЭЛИЙН АЛТАН ҮЕ

Хиймэл оюун ухааны хөгжил бидний төсөөлж байснаас ч эрт буюу ХХ зууны эхний хагас эхэлсэн. Харин 1956-1969 оныг эхэн үеийн хөгжлийн алтан үе гэж үзэж болно. Энэ арваад жилийн хугацаанд өөр хоорондоо адилгүй маш олон судалгааны ажлууд хийгдэж, үүнийг дагаад олон хиймэл оюун ухааны салаа салбарууд нээгдэж хөгжсөн дөө.

Цоо шинэ зүйл эхэлж байсан ч оролдлого бүр нь бүгд амжилттай болж байсан учир эрдэмтэд эерэг хандлагатай байв. Үүнээсээ гадна тухайн үеийн бүхий л шилдэг эрдэмтэн, сэтгэгчид энэ салбар руу хэлбийж үүнийг дагаад санхүүжилт ч асар ихээр хийгдэж байжээ.

Дэлгэцэнд оруулсан жирийн асуултад хариулах чадвартай SHRDLU буюу хамгийн анхны хүнтэй харьцах чадвартай програмыг Виноград бичжээ

Энэ үеийн хамгийн эхний нээлт бол Симон болон Ньювелийн зохиосон ”General Problem Solver” байсан. Уг програм яг хүн шиг эргэцүүлж, асуудлын шийдлийг олох зориулалттайгаар бүтээгдсэн ба ямарваа нэг асуудлын үндсэн өгөгдлийг тэрхүү асуудлыг хэрхэн шийдэх стратегиас салгаж хөгжүүлэлт хийсэн хамгийн анхны програм болсон юм. Энгийнээр хэлбэл аливаа асуудлыг шийдэхээс өмнө эхлээд юуны улмаас, ямар байдалд байгаа, ямар үр дүнд хүрэх ёстой вэ, уг асуудлыг шийдэхийн тулд ийм үйлдэл хийвэл хариу үйлдэл ямар байх вэ гэж эргэцүүлж үзэх хэрэгтэй болдог. Яг энэ аргачлалыг програмчлаад асуудалд өгөгдсөн, мэдэгдэж байгаа нөлөөлөх хүчин зүйл болгоныг тухайн програмны нөхцөл оролт болгон тооцоолол хийж хамгийн боломжийн шийдлийг уг програм гаргаж ирж байгаа гэсэн үг. Энэ нээлт өөр бусад нээлтийн үндэс гишгүүр болсон юм.  

Тэгвэл мөн энэ эрин үед дэлгэцэнд оруулсан жирийн асуултад хариулах чадвартай SHRDLU буюу хамгийн анхны хүнтэй харьцах чадвартай програмыг Виноград (T.Winograd) бичжээ. Энэ програм тун энгийн боловч хэл боловсруулж судлах хүсэлтэй эрдэмтдэд хэрэгтэй хөрсийг нь бэлдэж өгсөн аж. SHRDLU нь өөрийн гэсэн санах ойтой ба түүндээ хэрэглэгчээс шинэ мэдээлэл оруулж хадгалах боломжтой байсан нь мөн л шинэ нээлт байв.  

МЭДЛЭГТ СУУРИЛСАН СИСТЕМ БУЮУ ШИНЭ АЛХАМ

“Al Winter” буюу хиймэл оюун ухааны хөгжил хэдэн жил удааширсны дараа мэдлэгт суурилсан систем хөгжиж эхлэв. Үүнийг мэдлэгийн хүрээллийн эсвэл мэргэшсэн систем гэж нэрлэх болсон.

Ямарваа нэг шинжлэх ухааны мэргэжилтний заавар, тухайн шинжлэх ухааны ололт, дүрмүүдийг мэдээллийн санд хуулаад тэрэнд хайлт хийж тооцоолох нь энэ системийн гол ажиллах зарчим юм.

Яг ламаас юм асуудагтай л адилхан юм даа. Манайхан лам дээр очоод миний амьдралд юу боловоо гээд л асууна. Лам өөрийн мэдлэгт тулгуурлаад тухайн хүний асуултад үнэлгээ, тооцоолол хийж, “үзэж хараад” тохирох хариултыг тухайн хүндээ хэлж заавар хэлээд, адис өгдөг шиг л. Яахав ламын оронд мэдээж нэг програм байна гэсэн үг. Ийм системийн хамгийн анхных нь DENDRAL гэх масс спектрометрт оруулж өгсөн молекулын бүтцийг таних зориулалттай програм. 

1981 онд л гэхэд Япон 850 сая долларыг хиймэл оюун ухааны гадаад хэлний хөрвүүлэг хийх, хүнтэй харилцах, зураг таних, хүн шиг эргэцүүлэх програм хөгжүүлэх салбарт болон робот хөгжүүлэлтийн салбарт судалгаа хийхэд зарцуулжээ

Програмын аргачлалыг тун энгийн жишээгээр тайлбарлая.

Би нэг хөөрхөн охинд бэлэг болгож өөрт нь болон надад таалагдах хувцас бэлэглэхээр боллоо гэж бодъё. Хэдэн мянган сонголт бүхий хувцасны дэлгүүр, нөгөө хөөрхөн охин, тэгээд би өгөгдлөө. Хэрэв би өөртөө мэдлэгт суурилсан систем суулгаагүй бол дэлгүүрт ороод гарт баригдсан хувцас болгоноо барьж аваад нөгөө хөөрхөн охиндоо өгөхөөс өөр сонголтгүй. Хоёуланд маань таалагдах хувцсыг олохын тулд маш олон дэлгүүрээр орно гэсэн үг. Сүүлдээ тэр охин намайг энэ нөхөр чинь тэнэг юм байх даа гэж бодож эхэлнэ биз дээ? Тэгвэл би өөртөө тэр охиныг ямархуу стильд дуртай, ямархуу хувцас зохидог гэх мэдээллийг суулгаад авчихвал дэлгүүрийн хэдэн мянган хувцасны сонголт дундаас хурдан хугацаанд хүссэн хувцсаа сонгож авна. Тэгээд л нөгөө хөөрхөн охиндоо шууд л дуртай хувцсыг нь бэлэглэнэ.

Мэдээж энэ систем ямар нэг зүйлийн талаарх онолын мэдлэгийг оруулж өгөх, түүнийгээ олон жижиг хэсэгт хувааж програмын нөхцөлд тааруулж маш олон if...then гэх өгөгдөл нөхцөл оруулах гэх мэт ажиллагаа ихтэй боловч хиймэл оюун ухааны хөгжилд цоо шинэ хуудас нээсэн алхам болсон.

Түүнчлэн Мински ямар нэг бодит зүйлсийн талаарх мэдээллийг тухайн бодит зүйлсийн бүлэг болгож үзээд түүнд хамааралтай шинж чанар болгоныг тухайн биетийн нэг хэлхээт чанар гэж үзээд бүлэглэх аргачлал боловсруулсан. Энэ аргачлалаа практикт нэвтрүүлэхийн тулд шинэ програмчлалын хэл зохиосон (KL-One) бөгөөд хэлний шинж чанар болон энэ аргачлалын зарим шинж чанар өнөө үеийн вэбийн бүтэц, объект хандлагат програмын үндэс, Java гэх мэт ангилалт програмчлалын шинж чанар, объектын удамшил, тайлбарт логик, оршин тогтнохуйн гүн ухааны онол гэх мэт олон онолын ололтын эхлэл болсон.

Энэ мэт шинэ ололтууд хиймэл оюун ухааны шинэ шинэ программуудыг бизнес хэрэглээний ертөнцөд нэвтрүүлж, тэндээс хөрөнгө олохын зэрэгцээ үр ашиггүй зардлыг бууруулах, зарим нэг ажиллагааг автоматжуулж алдаагүй ажиллагаатай болгох гэх мэт зүйлд хиймэл оюун ухааны ололтыг ашиглах сайхан боломж бүрдсэн. Улмаар эмнэлгийн шинжилгээ хийх, эрсдэлийн дүгнэлт шинжилгээ хийх, хортой орчинд цэвэрлэгээ засвар хийх, системийн удирдлага гэх мэт олон салбарт олон олон програм мэргэжлийн системийн зарчмыг дагаж бичигдэж олон нийтийн хэрэглээнд ороод байлаа.

...Өндөр хөгжсөн улс орны засгийн газрууд ч энэ салбарыг анхааралдаа авч, судалгаа хийх төсөл баталж эхэлсэн. 1981 онд л гэхэд Япон 850 сая долларыг хиймэл оюун ухааны гадаад хэлний хөрвүүлэг хийх, хүнтэй харилцах, зураг таних, хүн шиг эргэцүүлэх програм хөгжүүлэх салбарт болон робот хөгжүүлэлтийн салбарт судалгаа хийхэд зарцуулжээ. Харин Их Британи 350 сая фунтыг хиймэл оюун ухаан болон хэл боловсруулах салбарт зарцуулж байжээ. Магадгүй энэ их хөрөнгө оруулалт Япон улсыг роботик, технологийн салбарт тэргүүлэгч гэх нэршлийг бий болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэсэн байж мэдэх юм.

ЦЭВЭР ШИНЖЛЭХ УХААНЧ АРГАЧЛАЛ БА ҮЛЭМЖ МЭДЭЭЛЛИЙН ЭРИН

Хиймэл оюун ухааны шинжлэх ухаан сүүлийн жилүүдэд хоёр тал руу л хандаж хөгжиж байна даа.

Хамгийн эхэнд хиймэл оюун ухааны судлаачид маань гэв гэнэт л өө бидний судлаад байгаа зүйл чинь шинжлэх ухаан гэдгийг чухам л гэгээрч ухаарч санаад л эргээд бусад шинжлэх ухааны зарчим, уламжлалт шинжлэх ухааны аргачлалуудыг эргэж судалгаандаа ашиглах болсон. Өөрөөр хэлбэл маш сайн зохион байгуулалттай туршилт хийж түүнээсээ онолоо баталгаажуулж авахаас гадна өөр салбар шинжлэх ухаанаас ч гэсэн хэрэгтэй онолуудыг судалгаандаа ашиглаж эхлэх болсон.

Ингэснээр эрдэмтэд туршилтын дүн, онолын баталгаа, өөрийн дэвшүүлсэн санаагаа хамтад нь шинжлэх ухааны нийгэмлэгийн хяналтад явуулах болж, судлаачийн дэвшүүлсэн  шинэ санааг дан ганц шинжлэх ухааны судалгааны байгууллагууд ч биш дурын хүн хийсэн туршилтыг давтан хийж шалгах, хийсэн туршилтыг нь өөрөө хийж тэндээс шинэ зүйл сурах боломжтой болсон. Энэ нь хиймэл оюун ухааныг сонирхох, судлах хүмүүсийн тоо эрс нэмэгдэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэсэн. 

Орчин үеийн вэбсайтууд хэдэн тэрбум үгтэй харьцах шаардлагатай, бусад шинжлэх ухаан хөгжихийн сацуу дуран авай, камер, дуу хүлээн авагч гэх мэт өгөгдөл хүлээн авах төхөөрөмжид хэдэн тирабайт мэдээлэл хуулагдаж, жирийн өдөр тутмын вэб хөтөч хэдэн тэрбум зураг, видео дунд хайлт хийх шаардлагатай болсон гэх мэт асар их мэдээлэлд дарагддаг болоод буй.

Уламжлалт аргачлалаар бичигдсэн программууд ийм их мэдээлэл дундаас  өндийж чадалгүй элгээрээ газар мөлхөхөд хүрсэн. Мэдээллийг хүлээн авч боловсруулаад хүнд ойлгогдохоор болгох, түүнийгээ алдаагүй хадгалах, хадгалсан мэдээлэл дундаа хайлт хийх, бас үүнийгээ элдэв процессын дундуур болон гаднын халдлагад алдахгүй байх гээд бүхий зүйлд хэцүү байдал үүслээ дээ. Орчин үеийн энэ хүнд байдалд хариулт өгөх онолын ололт нь өөрөө хөгжих машин болон мэдээлэл ухах аргачлал юм.

Асар их хэмжээтэй мэдээлэл дунд хайлт хийж, тэндээс мэдээллийн цуглуулга ямар зохион байгуулалттай байгааг олж, хэрэгтэйг нь авч өөрийн системээ хөгжүүлэх гэх мэт үйлдлүүдийг хиймэл оюун ухаанаас өөр зүйл хийж чадахгүй.

Жишээ авъя л даа. Нэг залуу эхнэр авахаар хөөрхөн монгол охидын дунд хайлт хийж байна гэж бодъё. Эхнэр болох хүн залууд таарах хэд хэдэн онцлог шинжтэй байх шаардлагатай болно. Залуу өдөрт 5 охинтой болзож өөрт тохирох эсэх, өөрийнх нь тавьж буй шаардлагыг хангаж буй эсэхэд тооцоо хийдэг гэж төсөөлье. Тэгвэл нэг сард 150, жилд 1800, арван жилд 18000, зуун жилд 180000 охинтой болзож уг нөхцөлүүдээ шалгах шаардлагатай болно гэсэн үг. Хэрэв залууд хиймэл оюун ухааны өөрөө сурах аргачлалыг суулгаж өгөөд өөрт тохирсон үр дүнг гаргах аргачлалыг нь сайжруулвал залуу охидтой  болзох бүртээ эхнэр болох охин нь ямар байхыг бие даан суралцаж мэдээд, дараагийн удаа зөвхөн өөрийн хүсэлд таарах охидоос сонгож болзоод, шаардлага хангаагүй охидтой уулзахгүй байснаар хурдан эхнэрээ олох боломж бүрдэнэ. Товчхондоо, богино хугацаанд олон хөөрхөн охидын дунд хайлт хийгээд хүссэн эхнэрээ олно. Хүмүүс амьдрал дээр ч ийм шүү дээ, хэн их амьдрал үзнэ төдий чинээ өөрийнхөө юу хүсэж байгааг мэддэг болно. Энэ байдлыг л компьютерт хуулж инженерчилсэн хэрэг юм.

ХИЙМЭЛ ОЮУН УХААН ДЭЛХИЙН НИЙГЭМ, ЭДИЙН ЗАСАГТ ХЭРХЭН НӨЛӨӨЛЖ БАЙНА ВЭ

За тэгэхээр энэ хиймэл оюун ухаан гэх нөхөр юу хийж яаж энд тэнд түйвээж байгаа талаар ярилцъя. Трампын Америк, бишээ Обамаг засгийн эрх барьж байх үед буюу өнгөрсөн 12 сард Цагаан ордны эдийн засгийн зөвлөхүүд болон судлаачид хиймэл оюун ухааны үзүүлж буй нөлөөлөл, ирээдүйд АНУ-ын нийгэм, эдийн засагт хэрхэн нөлөөлж болох талаар судалгаа хийж, үр дүнг Ерөнхийлөгчид өргөн барьжээ.

Тайланд бичсэнээр, хиймэл оюун ухааны дэвшлийг аж үйлдвэрт нэвтрүүлснээр бүтээмж их хэмжээгээр нэмэгдэж байна гэжээ. Цаашлаад үйлдвэрлэлд ажилладаг, биеийн хүчний ажил хийдэг нийгмийн бүлэг болоод боловсрол өндөртэй мэргэжилтний цалингийн зөрүү нэмэгдэх хандлагатай байгааг дурьдсан байна.

Хиймэл оюун ухааныг аж үйлдвэрийн салбартаа ашиглаж эхэлсэн өндөр хөгжилтэй 12 орны эдийн засгийн өсөлт 2035 он гэхэд хоёр дахин нэмэгдэх хандлагатай байна

Том хэмжээний зөөврийн машинаар тээвэр хийдэг салбарынхэн ирэх 10 жилд бүх машинаа автоматжуулахаар зэхэж байгаа нь 3.8 сая хүний ажлын байрыг програмчилсан машин булаахаар заналхийлж байгаа хэрэг. Түүнчлэн ресторан, зөөврийн машин, оффисын бичиг хэргийн ажилтан гэх мэт ажлын байранд өөрчлөлт орох төлөвтэй байгаа бөгөөд энэ нь АНУ-ын нийт ажлын байрны 9 хувийг эзэлж байгаа юм.

Карл Фрей болон Майкл Осбоурн нарын 2013 онд хийсэн судалгаагаар Америкийн нийт ажлын байрны 47 хувь нь автоматжуулалтад орох аюул тулгараад байгааг сануулжээ.

Түүнчлэн Accenture-аас гаргасан тайланд хиймэл оюун ухааныг аж үйлдвэрийн салбартаа ашиглаж эхэлсэн өндөр хөгжилтэй 12 орны эдийн засгийн өсөлт 2035 он гэхэд хоёр дахин нэмэгдэх хандлагатай байна гэжээ.

Эдгээр хөгжингүй орнууд аж үйлдвэрийн салбарт хүний хүч шаардагддаг, хар бор ажлыг робот болон зориулалтын автомат дамжлагат системээр зохицуулж байна. Ингэснээр ажилчны даатгал, үйлдвэрийн осол, осолд орсон хүнийг хангах төлбөр гэх мэт олон эрсдэлээс урьдчилан сэргийлэх боломжтой болоод байгаа юм.

Үүний зэрэгцээ интернеттэй төхөөрөмжийн хөгжил сүүлийн жилүүдэд үсрэнгүй хурдацтай хөгжиж байна. Интернеттэй төхөөрөмж гэдэгт хүнтэй дуу хоолойгоор болон бусад байдлаар холбогдож, хүний өгсөн зааврын дагуу үйлдэл гүйцэтгэдэг төхөөрөмжүүдийг багтаан ойлгодог.

Эдгээр ухаалаг төхөөрөмжийн тусламжтайгаар хүмүүс өдөр тутамдаа хийдэг жижиг ажлуудаас чөлөөлөгдөж, өөрийгөө хөгжүүлэх, боловсруулахад илүү их цаг зарцуулах боломжтой болж байгаа юм. Мөн бидний хийж гүйцэтгэх ажилд алдаа гарах нь улам бүр багасч байна.

Саяхан фэйсбүүкийн үүсгэн байгуулагч Марк Зукерберг өөрийн бүтээсэн ийм төрлийн систем хэрхэн ажиллаж байгаа талаарх видео болон хэрхэн үүнийг хийсэн тухайгаа тэмдэглэл бичсэн байсан. "Iron Man" кинон дээр гардаг Jarvis бодит амьдрал дээр тусгалаа олсон нь энэ шүү дээ. Уншаад үзээрэй. Шинэ сонин, гайхалтай зүйлс ерөөсөө байхгүй ч хиймэл оюун ухааны хэд хэдэн ололт хэрхэн ашиглагдсаныг харж болно.

Тухайлбал, хэл боловсруулах төхөөрөмж Маркын хоолойг байнга таньж байхын тулд түүний хоолойн өөрчлөлтийг өөрийн сан дахь бичигдсэн өгөгдөлтэйгөө харьцуулж, өөрчлөгдсөн хоолойг танихын зэрэгцээ шаардлагатай тохиолдолд хоолойн өөрчлөгдсөн байдлыг өөртөө хуулж авч суралцах хэрэгтэй болно. Үүнээс гадна царай таних систем ч бас байнга хувьсан өөрчлөгдөж байх хэрэгтэй. Яагаад гэвэл хүний царай байнга ижил байна гэж байхгүй.

Хүний биеийн жин, тухайн өдрийн гэрэл, хүний харж байгаа өнцөг, нүүрний хэлбийлт гэх мэт хүний царайг өөрчилж буй хүчин зүйлсийг тооцон үзэж анх танина гэж өгөгдсөн өгөгдөлд харьцуулалт хийж хэрэгтэй бол мөн л шинэ төрхийг өөрөө суралцаж байх чадвар бүхий систем хэрэгтэй болно гэсэн үг. Энэ бүхнийг түрүүхэн бичсэн хиймэл оюун ухааны ололтууд л зохицуулна шүү дээ. Бүүр цохож хэлбэл DEEP LEARNING. 

DEEP LEARNING ГЭЖ ЮУ ВЭ

2012 онд Гүүгл компанид Deep Learning-ийн хоёрхон судалгааны баг байсан бол 2016 онд тус компани үүнтэй холбоотой 1000 гаран төсөл хэрэгжүүлж эхлээд байна. Энэ технологийг хэрэглээнд нэвтрүүлснээр Гүүглийн хөрвүүлэг хийх технологи (Google translate), хүний дуу авиа таних төхөөрөмж (Android Phone, Cortana), зураг таних технологи (Google driverless car, Youtube) зэрэг нь гайхалтай өндөр төвшинд ажиллаж байгаа, цаашид улам бүр боловсронгуй технологи хэрэглээнд нэвтрэх нь дамжиггүй.

Гүүглийн амжилт зөвхөн үүгээр зогсохгүй. Тэд 2014 онд Их Британийн Deep Mind гэх хиймэл оюун ухааны технологийн компанийг 500 сая доллараар худалдан авч, тархины богино хугацааны ой санамж, сэтгэхүйг хуулбарлах чадвартай технологийг ашиглах болж өнгөрсөн арваннэгдүгээр сараас “A.I. first” гэх уриатай болоод буй.

Үүний үр дүнд Google Translate гэнэтхэн маш өндөр түвшинд ажилладаг болсон. Тухайн үед Японы твиттер хэрэглэгчид энэ талаар нэлээд шуугиад авсан. Учир нь google translate-ийн англиас япон руу орчуулга хийх чадвар алдарт зохиолч Харуки Муракими гуайнхаас ч сайн болсон байгаа юм.

Apple компани Amazon, Alphabet(Google), Microsoft, Facebook, IBM нарын үүсгэсэн хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлэх, олон нийтэд таниулах зорилготой ашгийн бус группт нэгджээ

Мөн инженер, программистууд дунд бүхнийг чадагч бурхан гэж хүндлэгддэг Жефф Деанаар Google Brain салбараа удирдуулан өөрөө хөгжих машины судалгаа, түүний хэрэглээний салбарт шинийг эрэлхийлж буй.

Үүнийг Apple-нхан зүгээр харж суугаад, бусад компаниудын гаргаж буй амжилтад алга ташиж, шинэ технологийн талаарх мэдээг өглөөний сониноос уншаад сууж байна гэж бодож байна уу? Мэдээж үгүй.

Apple урт хугацааны турш хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчдийг нууцаар ажилд авч, өөрсдийн утасны технологидоо ашигладаг байсан. Хамгийн ойрын жишээ бол Siri. Гэвч тэдний үйл ажиллагаа илт мэдрэгдэж эхэлсэн тул саяхан хиймэл оюун ухааны нэг судалгааны ажлыг олонд дэлгэсэн.

Хэдхэн хоногий өмнө Apple компани Amazon, Alphabet(Google), Microsoft, Facebook, IBM нарын үүсгэсэн хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлэх, олон нийтэд таниулах зорилготой ашгийн бус группт нэгдсэн тухай мэдээлэл цацагдсан. Тус групп хиймэл оюун ухааны судалгаа хийж, түүнийг кодчилох стандарт тогтоож, судалгааны ажлуудаа олон нийтэд дэлгэх зорилготой.

Шоу ертөнц ч хиймэл оюун ухааны талаарх сэдвийг тойрч гарсангүй. Саяхан IBM-ийн хамгийн сүүлийн үеийн супер компьютер Watson өөрөө бие даан Морганы киноны трэйлерийг найруулсан. Өөрөөр хэлбэл, компьютер кино урлагийн зарим онолын ойлголтуудыг сураад улмаар бие дааж өгөгдсөн киноны үйл явдал дунд эргэцүүлэл хийн трэйлер ямар байхыг шийдсэн.

Миний хувьд 2015 онд гарсан Алисиа Викандер тоглосон Ex Machina хэмээх хиймэл оюун ухааны талаарх кино үзсэний дараа толгойд хамгийн түрүүн орж ирсэн бодол бол “What the fuck is A.I?”. Магадгүй тэр хөөрхөн бүсгүй намайг энэ хиймэл оюун ухаан гэх шинжлэх ухааныг яг яадаг эд вэ гэж сонирхоход хүргэсэн ч байж мэдэх юм. Кинонд хиймэл оюун ухааны хөгжил өндөр төвшинд хүрч, хүнээс ялгаагүй роботууд хийгдээд ирвэл амьдрал ямар байх вэ гэх төсөөллийг үнэхээр хүний дотор оруулаад дахиж мартахааргүй болтол хийж өгсөн. Бас л эвгүй шүү дээ, эвгүй.

Өөр нэг Her гээд кино байна. Тэрэнд бүүр хүн хиймэл оюун ухаантай харилцаанд ороод болзож, хайрлаж, дурлаж, бусад хүмүүсд миний хос гэж танилцуулж байхыг харуулна. Ажил дээрээ, гэртээ, гадуур явахдаа гээд л өөрийнхөө бүх цаг хугацааг нэг төхөөрөмжтэй ярьж түүнтэй хамт амьдралаа өнгөрөөж байна гээд л бодоод үз.

Гэвч эдгээр киног үзээгүй юм биш биз дээ? Сонирхолтой л юм гэхээс өөр зүйл толгойд буухгүй байна уу?

Монголын Улсын хувьд хиймэл оюун ухаанаас эмээх бодит аюул занал алга. Хөгжиж буй буурай орны хувьд иргэд ямар нэг ажилтай байхад л анхаарлаа хандуулахаас биш хиймэл оюун ухаанаас бүтсэн машин ажлыг минь булаачихна гэж санаа зовох нь илүүц. Гэхдээ энэ санаа амар байдал хэдхэн жилээс хэтрэхгүй л болов уу. Хиймэл оюун ухаан хэдийнэ бидний хаалгыг тогшиж, зах зухаасаа хэрэглээнд нэвтрээд эхэлчихсэн. Залуус нь энэ шинжлэх ухааны ололтын зөвхөн хэрэглэгч нь байх уу эсвэл бүтээгч нь болох уу гэдгийг бодох цаг болсон биз ээ.

ЭХ СУРВАЛЖ: Д.Төмөртогтох

Түүний блогоор зочилж, нийтлэлтэй холбоотой дэлгэрэнгүй мэдээлэл, эх сурвалжуудыг харах бол ЭНД дараарай 

Eagle.mn таалагдсан бол
Найздаа илгээх
Та сэтгэгдэл бичихдээ хууль зүйн болон ёс суртахууныг баримтална уу. Ёс бус сэтгэгдлийг админ устгах эрхтэй. Мэдээний сэтгэгдэлд eagle.mn хариуцлага хүлээхгүй.

Сэтгэгдэл бичих (0)