Невроғалымдар, когнитологтар және философтар арасында адам миын жасауға немесе қайта құруға болатындығы туралы пікірталастар бар. Ми туралы ғылымдағы қазіргі жетістіктер мен ашылулар жасанды миды нөлден қайта құруға болатын уақытқа тұрақты түрде жол ашуда. Кейбіреулер бұл мүмкіншіліктің шегінен шығып кетті деп есептейді, екіншісі оны жасаудың жолдарымен айналысады, үшіншісі тапсырма бойынша ұзақ уақыт жемісті жұмыс істейді. Мақалада біз жасанды интеллекттің дамуы, оның болашағы, сондай-ақ осы саладағы ірі компаниялар мен жобалар туралы сұрақтарды қарастырамыз.
Негіздер
Жасанды ми адамдар сияқты ақылды, шығармашылық және саналы роботтық машинаға сәйкес келеді. Бүкіл адамзат тарихында міндет толығымен шешілген жоқ, бірақ футурологтар бұл уақыт талабы екенін айтады. Қазіргі заманға сайНейрология, есептеу және нанотехнологиялардағы тенденциялар жасанды интеллект пен ми 21 ғасырда, мүмкін 2050 жылға қарай пайда болады деп болжайды.
Ғалымдар жасанды интеллект жасаудың бірнеше әдісін қарастыруда. Бірінші жағдайда суперкомпьютерлерде адам миының ауқымды биологиялық шынайы модельдеулері жүзеге асырылады. Екінші жағдайда ғалымдар жүйке тінінде оңай үлгіленетін жаппай параллельді нейроморфты есептеу құрылғыларын жасауға тырысуда.
Адам санасы ғылым мен метафизиканың ең қызықты құпиялары тұрғысынан ең күрделі және ең қолжетімді болып саналады. Осындай қорытындыға адам миын кері инженериялау арқылы қол жеткізіледі.
Машинаны оқыту
Машинаны оқыту «жасанды интеллект» даму стратегиясының негізінде жатыр, ол үшін адам миының жасушалары жан-жақты зерттеледі. Оқытудың бұл түрі үлкен әлеуетке ие: оның платформасында алгоритмдер, әзірлеу құралдары, API интерфейстері және модельді орналастыру бар. Компьютерлер нақты бағдарламаланбай-ақ оқу мүмкіндігіне ие. Amazon, Google және Microsoft инновациялық компаниялары машиналық оқытуды белсенді түрде пайдалануда.
Терең оқыту платформалары
Терең оқыту машиналық оқытудың бөлігі болып табылады. Ол адам миының қалай жұмыс істейтініне негізделген және ақпарат ағыны арқылы жасанды нейрондық желі (ANN) алгоритмдеріне сүйенеді. Роботтар кірістер мен нәтижелерден «үйренуі» мүмкін. Терең оқу – болашағы зорақпараттың үлкен көлемімен біріктірілген жасанды интеллекттегі тенденция. Ол үлгіні тану мен жіктеуде өзін дәлелдеді. Deep Instinct, Fluid AI, MathWorks, Ersatz Labs, Sentient Technologies, Peltarion және Saffron Technology - бұл интеллекттік зерттеу саласында пионер болып табылатын компаниялардың мысалдары.
Табиғи тілді өңдеу
Нейро-лингвистикалық бағдарламалау (NLP) компьютер мен адам тілі арасындағы шекарада және жасанды интеллект технологиясы болып табылады. Компьютерлік бағдарламалар адамның ауызша немесе жазбаша сөйлеуін түсінеді. Amazon Alexa бағдарламалық құралында, Apple Siri, Microsoft Cortana және Google Assistant қолданбаларында NLP пайдаланушының сұрақтарын түсіну және оларға жауап беру үшін қолданылады. Бағдарламалаудың бұл түрі экономикалық транзакциялар мен тұтынушыларға қызмет көрсетуде кеңінен қолданылады.
Табиғи тіл ұрпақтары
NLG бағдарламалық құралы деректердің барлық түрін адам оқи алатын мәтінге түрлендіру үшін пайдаланылады, бұған миды зерттеу арқылы қол жеткізіледі. Бұл бизнес-барлау есептерін автоматтандыру, өнім сипаттамалары, қаржылық есептер сияқты қолданбалары бар төмен бағаланған технология. Технология болжамды қосымша құны бойынша пайдаланушы жасаған мазмұнды жасауға мүмкіндік береді. Құрылымдық деректер секундына бірнеше бетке дейін жоғары жылдамдықпен мәтінге түрлендіріледі. Бұл нарықтағы қызықты ойыншылар автоматтандырылған түсініктер,Lucidworks, Attivio, SAS, Narrative Science, Digital Reaction, Yseop және Cambridge Semantics.
Виртуалды агенттер
Жасанды интеллект технологиялары аясында «виртуалды агент» және «виртуалды көмекші» терминдерін алмастыруға болмайды. Кейбір адамдар ұғымдарды ажыратуға тырысады және олар сәтті болады.
Virtual Assistant – жеке онлайн көмекшінің бір түрі. Виртуалды агенттер жиі пайдаланушылармен ақылды сөйлесетін компьютерлік AI кейіпкерлері ретінде ұсынылады. Олар сұрақтарға жауап бере алады және олардың басты артықшылығы - тұтынушылар тәулігіне 24 сағат көмек ала алады.
Сөйлеуді тану
Сөйлеуді сәйкестендіру – бағдарламаның ауызекі тілдегі сөздер мен сөз тіркестерін түсіну және талдау және кірістірілген жасанды ми алгоритмі арқылы оларды деректерге түрлендіру мүмкіндігі. Сөйлеуді тану компанияда қоңырауларды бағыттау, дауыспен теру, дауыспен іздеу және сөйлеуден мәтінге өңдеу үшін қолданылады. Бір кемшілігі - бұл бағдарлама айтылудағы және фондық шуылдағы айырмашылықтарға байланысты сөздерді шатастыруы мүмкін. Сөйлеуді тану бағдарламалық құралы мобильді құрылғыларда жиі орнатылуда. Бұл салада Nuance Communications, OpenText, Verint Systems және NICE дамып келеді.
AI енгізілген аппараттық құрал
Енгізілген AI, чиптері және графикалық өңдеу блоктары (GPU) бар құрылғылар кең тарады. Google оның ішіне кіргіздіаппараттық жасанды интеллект, адам миы институтының дамуын негізге ала отырып. AI-ны бағдарламалық жасақтамамен біріктірудің әсері ойын-сауық және ойын сияқты тұтынушылық қолданбалардан әлдеқайда асып түседі. Бұл терең оқытуды ілгерілету үшін қолданылатын технологияның жаңа түрі. Мұндай әзірлемелерді Google, IBM, Intel, Nvidia, Allluviate және Cray жүзеге асырады.
Шешімді басқару
Инновациялық өнімдердегі іскерлік шешімдерді басқару (мысалы, жасанды интеллекті бар робот) автоматтандырылған жүйелерді жобалау мен реттеудің барлық аспектілерін қамтиды. Ұйымдар үшін қызметкерлер, тұтынушылар және жеткізушілер арасындағы өзара әрекеттесуді басқару өте маңызды.
Шешімді басқару баламалы таңдау процесін жақсартады, мұнда барлық мүмкін ақпарат ең жақсы таңдау үшін пайдаланылады, бұл ретте маневрлік, жүйелілік, шешім қабылдаудың дәлдігі басты назарда. Шешімдерді басқару уақыт шектеулері мен белгілі тәуекелдерді ескереді.
Банк, сақтандыру және қаржылық қызметтер ұйымдары күнделікті шешімдер қабылдау бағдарламалық құралын тұтынушыларға қызмет көрсету процестеріне біріктіруде.
Нейроморфтық жабдық
SyNAPSE - ми интеллектісі мен физикасына сәйкес келетін нейроморфтық микропроцессорлық жүйелерді дамытуға арналған DARPA қаржыландыратынбағдарламасы. Платформа негізгі сұраққа жауап іздейді: жасанды ми құру мүмкін бе? Алғашқыданейрондық желілер суперкомпьютерде модельдеуде сыналады, содан кейін желілер тікелей аппараттық құралда құрастырылады. 2011 жылдың қазан айында 256 нейроннан тұратын нейроморфты чиптің прототипі көрсетілді. 1 миллион пик нейрон мен 1 миллиард синапсты эмуляциялай алатын көп чипті жүйені жасау бойынша жұмыс жүргізілуде.
Нейрондық желіні модельдеу
Көгілдір ми жобасы - молекулалық деңгейде компьютерлік модельдеу арқылы адам миы мен жұлынды қайта құру әрекеті. Жоба 2005 жылдың мамыр айында Швейцариядағы Лозанна мемлекеттік политехникалық мектебінде (EPFL) Генри Маркраммен құрылған. Модельдеу IBM Blue Gene суперкомпьютерінде жұмыс істейді, сондықтан Blue Brain деп аталады. 2018 жылдың қараша айындағы жағдай бойынша 10 миллионға жуық нейрон мен 10 миллиард синапс бар мезоциттерге модельдеу жүргізілуде. 2023 жылға 186 миллиард нейроны бар адам миын толық масштабты модельдеу жоспарланған.
Spaun, семантикалық көрсеткіш архитектурасы бар біртұтас желіні Крис Элиасмит және Канададағы Ватерлоо университетінің Теориялық нейробиология орталығындағы (CTN) әріптестері жасаған. 2018 жылдың желтоқсанындағы жағдай бойынша Спаун әлемдегі ең үлкен ми симуляциясы болып табылады. Модельде 2,5 миллион нейрон бар, бұл сандар тізімдерін тану, қарапайым есептеулерді орындау үшін жеткілікті.
SpiNNaker – қуатты төмен қуатты нейроморфты суперкомпьютер.қазір Ұлыбританиядағы Манчестер университетінде салынып жатыр. Миллионнан астам ядросы мен мың симуляцияланған нейроны бар құрылғы бір миллиард нейронды имитациялай алады. Белгілі бір алгоритмді енгізудің орнына, SpiNNaker әртүрлі алгоритмдерді сынауға болатын платформаға айналады. Нейрондық желілердің әртүрлі түрлерін машинада жобалауға және іске қосуға болады, осылайша нейрондардың әртүрлі типтері мен байланыс үлгілерін имитациялайды. SpiNNaker - Spi King Nural сөзінен алынған аббревиатура.
Brain Corporation - биологиялық жүйке жүйесінің негізінде жатқан жаңа алгоритмдер мен микропроцессорларды жасайтын шағын зерттеу компаниясы. Компанияның негізін 2009 жылы есептеуші-невролог Евгений Ижикевич және невролог/кәсіпкер Аллен Грубер қойған. Олардың зерттеулері келесі салаларға бағытталған: визуалды қабылдау, моторды басқару және автономды навигация. Компанияның мақсаты – ұялы телефондар мен тұрмыстық роботтар сияқты тұтынушы құрылғыларын жасанды жүйке жүйесімен жабдықтау. Зерттеуді ішінара Сан-Диегодағы, Калифорниядағы Qualcomm кампусында орналасқан Qualcomm қаржыландырады. Ешқандай нақты өнім әлі шығарылған немесе жарияланған жоқ, бірақ компания өсуді жалғастыруда және 2018 жылдың ақпан айынан бастап жаңа қызметкерлерді белсенді түрде жалдап жатыр.
Қатысты зерттеу
Google X Lab – Google болашақ технологиялармен тәжірибе жасайтын құпия зертхана. Компания жүзеге асыратын жобаларжұмыстар жария емес, бірақ робототехника мен жасанды интеллектке негізделген деп есептеледі. Зертхана туралы мәліметтер алғаш рет 2011 жылдың қарашасында New York Times мақаласында пайда болды. Басылым зертхананың Калифорния штатындағы Бей-Аэриде орналасқанын айтады. Google негізін қалаушылар жасанды интеллектті зерттеуге қызығушылық танытып, осы бағытта инвестиция салып жатқаны белгілі. 2006 жылы компанияның жазбасында Google әлемдегі ең жақсы AI зерттеу зертханасын салғысы келетіні айтылған.
Russia 2045, 2045 бастамасы немесе Аватар жобасы ретінде белгілі, 2020 жылға қарай роботты аватарларға, 2025 жылға қарай ми трансплантациясына және 2035 жылға қарай жасанды миға ие болуды көздейтін өршіл ұзақ мерзімді жоба. Бағдарламаны 2011 жылы ресейлік медиа магнат Дмитрий Ицков бастаған. Ол адамзат игілігі мен технологияның жүйелі дамуы үшін бірлесіп жұмыс істейтін ғалымдардың жаһандық желісі арқылы адам миының институтын құруға бағытталған. Бірқатар ресейлік ғалымдар зерттеулері үшін Ицковтан инвестиция алып үлгерді. Бұған қоса, Ицков табысы жоғары жеке тұлғалардан, қайырымдылық ұйымдарынан, ұлттық және халықаралық үкіметтерден қосымша қаржы іздейді.
Келесі қызықты жоба – Бостон университеті мен Hewlett Packard (HP) компаниясының Moneta атты бағдарламасы. Грег Снайдер басқаратын HP тобы Cog Ex Machina деп аталатын нейрондық желі платформасын құрудаGPU және мемристорларға негізделген болашақ компьютерлерінде жұмыс істеу. Массимилиано Версаче басқаратын Бостон университетіндегі нейроморфология зертханасы Cog Ex Machina жүйесінде жұмыс істейтін Монета атты модульдік жасанды миды жасады. Бұл аббревиатура Modular Neural Exploring Travel Agent дегенді білдіреді.
Уақыт шеңбері
Ми мен жұлынның цифрлық көшірмесін қашан синтездеуге болады деген сұрақ сөзсіз туындайды.
Өкінішке орай, бұл жақын арада болмайды. Курцвейлдің 2030 жылға қарай ми эмуляциясы туралы болжамы тым қысқа болып көрінеді, оған небәрі 12 жыл қалды. Оның үстіне, оның адам геномы жобасымен ұқсастығы қанағаттанарлықсыз болып шықты. Бұған қоса, көптеген ғалымдар тұйық бағыттарға көшіп жатқан болуы мүмкін.
Сол сияқты, Герцельдің келесі онжылдықтардағы ережеге негізделген тәсілдің табысы туралы болжамдары тым оптимистік болып көрінеді. Дегенмен оның AI жаттығу тәсілін ескере отырып, мүмкін емес шығар.
Ықтимал сценарий бойынша адам миының кодын немесе ұқсастығын жасау 50-75 жылда мүмкін. Дегенмен, бір жағынан неврологиядағы қателік шегін және екінші жағынан өзгеру жылдамдығын ескере отырып, күнді болжау өте қиын. Болжамдарға келетін болсақ, 2050 жыл қара құрдымға ұқсайды.
