ხელოვნური ინტელექტის ანა-ბანა - ყველაფერი, რაც უნდა იცოდეთ
Opinions expressed by Entrepreneur contributors are their own.
You're reading Entrepreneur Georgia, an international franchise of Entrepreneur Media.
ბოლო რამდენიმე თვეში ჩატბოტებმა, მაგალითად ChatGPT, და სურათების გენერატორებმა, როგორიცაა მაგალითად Midjourney, ჩვენს ყოველდღიურობაში დაიკავეს ადგილი და კულტურული ფენომენებიც გახდნენ.
ამ სტატიაში გაგაცნობთ ხელოვნურ ინტელექტს, როგორც არა მხოლოდ ჩატბოტს, არამედ მრავალი ფუნქციით დატვირთულ ციფრულ ქმნილებას. ვნახოთ, როგორ გახდნენ ეს ქმნილებები ჩვენი ცხოვრების ნაწილი.
როგორ სწავლობს ხელოვნური ინტელექტი?
ყველანაირ მანქანურ დასწავლაში მნიშვნელოვანია მეცადინეობის პროცესი. ჩვენ ხელოვნურ ინტელექტს დიდი რაოდენობით ინფორმაციას ვაწვდით − იქნება ეს ფოტო/ვიდეო/აუდიო ფაილები თუ სიტყვიერი ჩანაწერები. ამავდროულად, ვაძლევთ ინსტრუქციებსაც. მაგალითად, "იპოვე ყველა ფოტო, რომელშიც სახე ჩანს", ან "კატეგორიებად დაყავი ეს ხმები".
პროგრამა ძიებას და ინფორმაციის დასწავლას იწყებს, ცდილობს საერთო და განმასხვავებელი ნიშნები იპოვოს. ხანდახან შეიძლება თქმაც დასჭირდეს, რომ "ეს სახე არაა", "ეს ხმები განსხვავებულია". თუმცა, პროგრამა ნელ-ნელა სწავლობს ინფორმაციას და დასწავლის პერიოდის შემდეგ საკუთარ შესაძლებლობებსაც განსაზღვრავს.
რა არის ჩატბოტი?
ჩატბოტზე ისე უნდა ვიფიქროთ, თითქოს ის თუთიყუშია − შეუძლია სიტყვები გაიმეოროს, თუმცა კონტექსტი და მნიშვნელობა ზედმიწევნით არ ესმის. ცხადია, ჩატბოტები ამას ბევრად დახვეწილად აკეთებენ. და მაინც, როგორ შეუძლიათ წერა?
ისინი ხელოვნური ინტელექტის იმ კატეგორიას განეკუთვნებიან, რომელსაც "დიდი ენობრივი მოდელები" (Large Language Models) ჰქვია და ნასწავლი აქვთ დიდ ტექსტებზე მუშაობა. LLM-ს არა მხოლოდ სიტყვების, არამედ მთელი წინადადებების გენერირება შეუძლია. გარდა ამისა, მათ წვდომა აქვთ ფაქტობრივად მთელ ინტერნეტსივრცეზე, ამიტომაც მათი სიტყვათა მარაგი უსაზღვროა. გარდა ამისა, LLM-ებს ესმით გრამატიკა და ადამიანის დახმარების გარეშე შეუძლიათ გამართული წინადადებების წერა.
შეიძლება ხელოვნურ ინტელექტს დაველაპარაკო?
თუკი ოდესმე გამოგიყენებია Alexa, Siri ან ხმის ამომცნობი ნებისმიერი სხვა სისტემა, მაშინ ხელოვნურ ინტელექტთან გისაუბრია კიდეც. როგორ ხდება ეს?
ხელოვნური ინტელექტი იწერს თქვენს ხმას, აშორებს ყველანაირ ხმაურს, თქვენს საუბარს ფონეტიკურ ერთეულებად ყოფს და შემდეგ თავის უზარმაზარ ბიბლიოთეკაში ათავსებს. თქვენი საუბარი ტექსტად გარდაიქმნება.
ამ ტიპის ხელოვნურ ინტელექტს ენის ბუნებრივ დამუშავებას უწოდებენ. სწორედ ეს ინტელექტი გპასუხობს, როცა ეკითხები, როგორი ამინდი იქნება კონკრეტულ ქალაქში და გისმენს, როცა საბანკო ტრანზაქციას "დიახ" პასუხით ადასტურებ.
ესმის თუ არა ხელოვნურ ინტელექტს ფოტოების შინაარსი?
ოდესმე თქვენს ტელეფონს დაუჯგუფებია ფოტოები ფოლდერებში − "სანაპიროზე", "ღამე", "ღრუბლები"? − ამ შემთხვევაშიც ისე იყენებდით ხელოვნურ ინტელექტს, რომ არც კი გაგიანალიზებიათ. ალგორითმმა კი ერთნაირი შინაარსები იპოვა და ისინი დააჯგუფა.
ეს პროგრამები ძალიან მოცულობითი ცნობების დამუშავებას არიან შეჩვეული. თუკი, მაგალითად, ფოტოს ამომცნობ ხელოვნურ ინტელექტს მიაწვდი შესაბამის ფოტოებს და ეტყვი, რომ მათზე ველოსიპედია გამოსახული, ის დაისწავლის ფოტოებს და გარკვეულ ეტაპზე შეძლებს იპოვოს განსხვავება ველოსიპედსა და ავტომობილს, ველოსიპედსა და მოტოციკლს შორის.
ხანდახან ხელოვნურ ინტელექტს იმისთვისაც წვრთნიან, რომ უმცირესი სხვაობა იპოვოს დეტალებში. ასე მუშაობს, მაგალითად, სახის ამოცნობა − ინტელექტი ნაკვთებს შორის კავშირს, მანძილს, ფერებს − ყველაფერს სწავლობს და მეორედ უკვე გცნობთ.
და ახალი ფოტოები როგორღა იქმნება?
ხელოვნური ინტელექტი მხოლოდ ფოტოების წაკითხვაზე არ გაჩერებულა − მას ფოტოების გენერირების უნარიც აქვს. ისეთ ინტელექტებს, როგორიცაა, მაგალითად, Midjourney, შეგიძლია სთხოვო რაღაც ისეთის ვიზუალიზაცია, რაც არასდროს მომხდარა. ალბათ გვახსოვს კიდეც ხელოვნური ინტელექტის მიერ დახატული "კრემლის დაცემა".
ან, შეგიძლია ისეთი ნახატის დახატვა სთხოვო, რომელიც რამდენიმე ელემენტს აერთიანებს, მაგალითად, ინგლისის ნაკრების მწვრთნელი პიკასოს სტილში.
ხელოვნური ინტელექტი ნახატს პიქსელებიდან აწყობს. დასწავლის პერიოდში მას პატერნები აქვს ნასწავლი და სხვადასხვა ობიექტის "აშენება" შეუძლია. წერტილები ერთმანეთს ემატება, ახალი შრეები წარმოიქმნება და წერტილების შეერთებით იმის მსგავსი ნახატი ჩნდება, რაც ხელოვნურ ინტელექტს მონაცემთა ბაზაში ჰქონდა ნანახი.
ასე მაგალითად, მის ბაზაში ცალკე იყო კრემლის შენობა, ნანახი აქვს ნგრევაც და ხანძარიც − ამ სამი ელემენტის შეერთებით კი "კრემლის დაცემის" ფოტო დახატა.
ხელოვნური ინტელექტის მიერ შექმნილი ნამუშევრები სრულიად ახალია, თუმცა ბაზად აქამდე არსებულ ნახატებს იყენებს.
ხელოვნური ინტელექტი ყველაფრის გაკეთებას შეძლებს?
მანქანის მართვა, ინფორმაციის უსწრაფესად მოძიება და მიწოდება, ხატვა და მუსიკის შექმნა − რა მოხდება ამ და კიდევ სხვა უნარებს თუკი გავაერთიანებთ? შესაძლებელია უნივერსალური, ჰიბრიდული ხელოვნური ინტელექტის შექმნა?
მულტიფუნქციური მოდელების უნივერსალურ შესაძლებლობებს ყველაზე კარგად ChatGPT გვაჩვენებს. გაუმჯობესების შემდეგ ChatGPT მხოლოდ ტექსტზე აღარ კონცენტრირდება და ფოტოების კითხვაც დაიწყო.
იდეას, რომელიც უნივერსალური ხელოვნური ინტელექტის შექმნას აღწერს და გვაძლევს შესაძლებლობას, ერთი მოდელის დახმარებით ვთარგმნოთ და შევქმნათ წამლები, ხელოვნური გენერალური ინტელექტი (Artificial General Intelligence (AGI) ეწოდება.
უნდა გვაწუხებდეს ხელოვნური ინტელექტის ასეთი განვითარება?
ბოლო წლებში ხელოვნური ინტელექტის განვითარების ტემპმა ბევრს ენთუზიაზმი შთაბერა, ზოგიერთები კი იმაზე ააღელვა, საფრთხე ხომ არ გვემუქრება.
ერთ-ერთი ასეთი ღელვის მიზეზი სიძულვილის ენის წახალისებაა − ესმის თუ არა ხელოვნურ ინტელექტს, რომ სექსისტური, რასისტული, ჰომოფობიური ტერმინები არ უნდა გამოიყენოს? გარდა ამისა, აქვს თუ არა ამ მოდელებს რაიმე ეთიკური ჩარჩო, როცა ნახატს ხატავენ ან ესსეს წერენ?
არიან ისეთებიც, რომლებიც ფიქრობენ, რომ ხელოვნური ინტელექტის მომაკვდინებელ შედეგებზე ფიქრის ნაცვლად, უფრო ახლო მომავალზე უნდა დავფიქრდეთ. მაგალითად, როგორ შეიძლება ამ მოდელებმა უნდობლობა გაზარდონ მედიისა და პოლიტიკოსების მიმართ?
მსოფლიო განსაკუთრებულად ელოდება 2024 წლის საპრეზიდენტო არჩევნებს აშშ-ში, რათა დავაკვირდეთ, როგორ გაუმკლავდებიან ამომრჩევლები და პოლიტიკური პარტიები ბევრად დახვეწილ დეზინფორმაციულ კამპანიებს.
რა მოხდება, თუკი ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით გავრცელდება დიდი რაოდენობით ვიდეოები, სადაც საპრეზიდენტო კანდიდატების საუბრებია ფალსიფიცირებული და რომელიღაც კონკრეტული ჯგუფის გაბრაზებას ემსახურება?
ევროპაში კანონმდებლები უკვე მუშაობენ "ხელოვნური ინტელექტის შესახებ აქტის" შემუშავებაზე, რომელიც მოდელების გამოყენებას დაარეგულირებს.
