Кіріспе: Жасанды интеллектпен жұмыс
1.1. Жасанды интеллект дегеніміз не?
Жасанды интеллект дегеніміз не?
Интеллект – бұл философиялық және ғылыми тұрғыдан ең күрделі және көп мағыналы ұғымдардың бірі. Дәстүрлі түсінікте интеллект – ойлау, талдау, үйрену, шешім қабылдау және жаңа жағдайларға бейімделу қабілеті. Алайда, жасанды интеллект (ЖИ) туралы сөз болғанда, оның «интеллектуалдылығы» адамдық интеллекттен едәуір ерекшеленетінін түсіну маңызды.
Тарихи контекст
Жасанды интеллект (ЖИ) ғылыми пән ретінде 1956 жылы Дартмут конференциясында пайда болды. Онда Джон Маккарти, Марвин Минский, Клод Шеннон және басқа да ғалымдар алғаш рет «машиналық интеллект» ұғымы мен оны құру тәсілдерін ұсынды. Кейінгі онжылдықтарда ЖИ бірнеше даму және тоқырау кезеңдерін бастан өткерді, ал 2010-жылдары терең машиналық оқыту мен есептеу қуатының артуының арқасында жаңа серпіліс жасалды.
ЖИ тұрғысынан интеллект – бұл компьютерлік жүйелердің келесі когнитивті функцияларды орындай алу қабілеті:
Интеллект – бұл философиялық және ғылыми тұрғыдан ең күрделі және көп мағыналы ұғымдардың бірі. Дәстүрлі түсінікте интеллект – ойлау, талдау, үйрену, шешім қабылдау және жаңа жағдайларға бейімделу қабілеті. Алайда, жасанды интеллект (ЖИ) туралы сөз болғанда, оның «интеллектуалдылығы» адамдық интеллекттен едәуір ерекшеленетінін түсіну маңызды.
Тарихи контекст
Жасанды интеллект (ЖИ) ғылыми пән ретінде 1956 жылы Дартмут конференциясында пайда болды. Онда Джон Маккарти, Марвин Минский, Клод Шеннон және басқа да ғалымдар алғаш рет «машиналық интеллект» ұғымы мен оны құру тәсілдерін ұсынды. Кейінгі онжылдықтарда ЖИ бірнеше даму және тоқырау кезеңдерін бастан өткерді, ал 2010-жылдары терең машиналық оқыту мен есептеу қуатының артуының арқасында жаңа серпіліс жасалды.
ЖИ тұрғысынан интеллект – бұл компьютерлік жүйелердің келесі когнитивті функцияларды орындай алу қабілеті:
- Образдарды тану (мысалы, суреттердегі бет-әлпетті анықтау);
- Ақпаратты талдау және өңдеу (мысалы, мәтінді автоматты түрде аудару);
- Болжам жасау (мысалы, тауарларға деген сұранысты немесе аурудың ықтималдығын болжау);
- Шешім қабылдау (мысалы, YouTube-тың бейнероликтерді ұсыну жүйесі).
Адам мен жасанды интеллекттің негізгі айырмашылықтары
Сана есептеуге қарсы
Адам өз қызметін саналы түрде атқарады, ерік бостандығы мен эмоцияларға ие. Ал жасанды интеллект белгілі бір алгоритм бойынша есептеулер жүргізеді және болып жатқан оқиғаларды әдеттегі мағынада түсінбейді. Ақыр соңында шешімді әрқашан адам қабылдайды, әсіресе әлеуметтік құбылыстарда – мұнда субъективтілік, бейімділік және қажетті ақпаратты ғана пайдалану маңызды рөл атқарады. Адамдар қамқорлық жасауға, сүюге және өзгермелі жағдайларда шығармашылық шешімдер табуға қабілетті, ал жасанды интеллект тек болжам жасайды.
Оқу
Адам тек мысалдар арқылы ғана емес, сонымен қатар рефлексия, интуиция және әлеуметтік өзара әрекеттесу арқылы да үйренеді. Жасанды интеллект үлкен көлемдегі деректерді талдау арқылы оқиды, бірақ оларды адам сияқты түсіне алмайды. Мысалы, нейрондық желілер секілді машиналық оқыту модельдері деректердегі күрделі заңдылықтарды анықтай алады, бірақ олардың мағынасын шынайы түрде түсінбейді.
Жасанды интеллект оқыту және мәселе шешу сияқты когнитивтік процестерді имитациялауға мүмкіндік беретін технологияларды қамтыса, адам интеллектісі шығармашылық, қабылдау және жады сияқты жалпы психикалық қабілеттердің жиынтығы болып табылады.
Ойлау икемділігі
Адам шығармашылық тұрғыда мәселелерді шеше алады және бір саладан алған білімін басқа салаға қолдана алады. Ал заманауи жасанды интеллект жүйелері тек өздерінің тар мамандандырылған міндеттерінде ғана жақсы жұмыс істейді (мысалы, шахмат ойнайтын бағдарлама өлең жаза алмайды). Бұл қасиет тар шеңберлі жасанды интеллект (ANI) деп аталады. Ал кез келген интеллектуалдық міндеттерді шешуге қабілетті жалпы жасанды интеллект (AGI) – әзірге гипотетикалық жүйе, яғни әлі жасалмаған.
Неліктен біз бұны «интеллект» деп атаймыз?
Жасанды интеллект адам санасы сияқты ойлай алмаса да, интеллектуалдық процестерді имитациялай алады. Мысалы, ChatGPT, BERT, LLaMA сияқты тілдік модельдер мағыналы диалог жүргізе алады, ал машиналық көру жүйелері нысандарды жоғары дәлдікпен таниды. Дегенмен, машиналық және адам интеллектісінің негізгі айырмашылығы – ИИ өз әрекеттерін саналы түрде түсінбейді және статистикалық ықтималдықтар негізінде жұмыс істейді.
Сондықтан «жасанды интеллект» термині адам ойлауын белгілі бір деңгейде автоматтандыратын және имитациялайтын технологияларды сипаттау үшін қолданылады, бірақ олар саналы немесе өзіндік «ақылға» ие емес.
Жасанды интеллект шешетін негізгі міндеттер
Қазіргі уақытта Жасанды интеллект (ЖИ) жүйелері автоматтандыру, деректерді талдау және шешім қабылдау қажет болатын әртүрлі салаларда қолданыла бастады. Дәстүрлі бағдарламалардан айырмашылығы, ЖИ белгісіздік жағдайында жұмыс істей алады, бейімделе алады және оқыту негізінде шешім таба алады. ЖИ шешетін негізгі тапсырмаларға мысалдарды қарастырайық.
Табиғи тілді өңдеу (NLP)
ЖИ компьютерлерге адам тіліндегі мәтінді түсінуге, жасауға және талдауға көмектеседі.
Әдістер: трансформерлер (BERT, GPT), рекурренттік нейрондық желілер (RNN), seq2seq-модельдері.
Мысалдар:
Компьютерлік көру
Жасанды интеллект суреттер мен бейнелерді талдап, нысандарды, беттерді, қимылдарды және көріністерді тани алады.
Әдістер: конволюциялық нейрондық желілер (CNN), суреттерге арналған трансформерлер (ViT).
Мысалдар:
Ұсыныс жүйелері
ЖИ негізіндегі ұсыныс жүйелері – пайдаланушыларға қажетті тауарларды, қызметтерді немесе контентті табуға көмектесетін сервистер. Олар машиналық оқыту алгоритмдерін, нейрондық желілерді және үлкен деректерді өңдеу әдістерін қолдана отырып, күрделі ақпаратты талдайды, үйренеді және жеке қалаулар мен өзгермелі жағдайларға негізделген ұсыныстар береді.
Әдістер: коллаборативті сүзгілеу, ұсыныстарға арналған нейрондық желілер.
Мысалдар:
Деректерді болжау және талдау
ЖИ негізіндегі болжамдау және талдау– үлкен көлемдегі ақпаратты өңдеу үшін машиналық оқытуды қолданатын деректерді талдау әдістері. Бұл әдістер заңдылықтарды, трендтерді және өзара байланыстарды анықтауға мүмкіндік береді.
Мысалдар:
Автоматтандыру және роботтандыру
Жасанды интеллект (ЖИ) компанияларға шешім қабылдау, болжам жасау және адамға ұқсас өзара әрекеттесуді қамтитын күрделі процестерді автоматтандыруға мүмкіндік береді. Мысалы, ЖИ негізіндегі чат-бот пайдаланушылардың сұраныстарын өңдей алады, ал ЖИ негізіндегі аналитикалық құрал тарихи деректерге сүйене отырып, нарықтың болашақ үрдістерін болжай алады.
Бүгінде интеллектуалды робототехникалық модельдер өзін-өзі оқыту, бейімделу және күрделі, тұрақсыз жағдайларда шешім қабылдау қабілетіне ие болып, күнделікті рутиналық тапсырмаларды оңай орындайды. Машиналық оқыту мен компьютерлік көру технологияларының біріктірілуі робототехниканың қарқынды дамуына ықпал етіп, оларды әртүрлі өзгермелі салаларда қолдануға мүмкіндік беруде.
ЖИ-ді робототехникада дамыту жәнежетілдіру тұрмыста да, өндірісте де сұранысқа ие, тіпті кейбір жағдайларда алмастырылмайтын құрылғыларды жасауға көмектеседі.
Мысалдар:
Автономды көлік
Көлік құралдарын басқаруға арналған ЖИ жүйелері әзірленуде, олар апат қаупін азайтып, тиімділікті арттырады. Соңғы 10 жылда ЖИ автокөлік индустриясының инновациялық өзгерісінде негізгі ойыншыға айналды. ЖИ қолданудың ең айқын мысалдарының бірі – автономды көлік құралдарын дамыту.
Tesla компаниясы бұл салада пионер болып, кез келген жол жағдайына бейімделу үшін нейрондық желілерді пайдаланатын Autopilot жүйесін ұсынды.
Мысалдар:
Білім беру саласындағы жасанды интеллект
ЖИ технологияларын білім беру процестеріне енгізудің басты мақсаты – экономикалық пайда емес, оқыту сапасын арттыру. ЖИ қызметтері әрбір оқушыға бейімделген оқыту жүйесін жасауға және мұғалімдердің көп уақытын алатын күнделікті тапсырмаларды автоматтандыруға көмектеседі.
Қазіргі уақытта ЖИ негізіндегі қосымшалар мен құралдар нарығы қарқынды дамып келеді. Олар жекелендірілген оқытуды, өзін-өзі оқытуды, дифференцияланған және бейімделгіш білім беру жүйелерін ұсынады. Мұндай оқыту үлгілері міндетті түрде сапалы кері байланысты қамтиды және оқу бағытын үнемі түзетіп отыруға мүмкіндік береді.
Мысалдар:
Жалпы қорытынды
Жасанды интеллект қазірдің өзінде көптеген салаларда қолданылады және деректерді талдау, болжам жасау, автоматтандыру және белгісіздік жағдайында жұмыс істеу сияқты міндеттерді шешеді. Оның қолдану аясы үнемі кеңейіп келеді және болашақта ол біздің өмірімізге одан әрі тереңірек енеді.
Нағыз прогресс – адам қабілеттері мен технологияларды тиімді үйлестіруде. Біз ЖИ-ді рутиналық процестерді жеделдететін көмекші ретінде пайдалануды үйренуіміз керек, бірақ түпкілікті шешім қабылдау және стратегиялық ойлау жауапкершілігі әрқашан адамның қолында қалуы тиіс.
Сана есептеуге қарсы
Адам өз қызметін саналы түрде атқарады, ерік бостандығы мен эмоцияларға ие. Ал жасанды интеллект белгілі бір алгоритм бойынша есептеулер жүргізеді және болып жатқан оқиғаларды әдеттегі мағынада түсінбейді. Ақыр соңында шешімді әрқашан адам қабылдайды, әсіресе әлеуметтік құбылыстарда – мұнда субъективтілік, бейімділік және қажетті ақпаратты ғана пайдалану маңызды рөл атқарады. Адамдар қамқорлық жасауға, сүюге және өзгермелі жағдайларда шығармашылық шешімдер табуға қабілетті, ал жасанды интеллект тек болжам жасайды.
Оқу
Адам тек мысалдар арқылы ғана емес, сонымен қатар рефлексия, интуиция және әлеуметтік өзара әрекеттесу арқылы да үйренеді. Жасанды интеллект үлкен көлемдегі деректерді талдау арқылы оқиды, бірақ оларды адам сияқты түсіне алмайды. Мысалы, нейрондық желілер секілді машиналық оқыту модельдері деректердегі күрделі заңдылықтарды анықтай алады, бірақ олардың мағынасын шынайы түрде түсінбейді.
Жасанды интеллект оқыту және мәселе шешу сияқты когнитивтік процестерді имитациялауға мүмкіндік беретін технологияларды қамтыса, адам интеллектісі шығармашылық, қабылдау және жады сияқты жалпы психикалық қабілеттердің жиынтығы болып табылады.
Ойлау икемділігі
Адам шығармашылық тұрғыда мәселелерді шеше алады және бір саладан алған білімін басқа салаға қолдана алады. Ал заманауи жасанды интеллект жүйелері тек өздерінің тар мамандандырылған міндеттерінде ғана жақсы жұмыс істейді (мысалы, шахмат ойнайтын бағдарлама өлең жаза алмайды). Бұл қасиет тар шеңберлі жасанды интеллект (ANI) деп аталады. Ал кез келген интеллектуалдық міндеттерді шешуге қабілетті жалпы жасанды интеллект (AGI) – әзірге гипотетикалық жүйе, яғни әлі жасалмаған.
Неліктен біз бұны «интеллект» деп атаймыз?
Жасанды интеллект адам санасы сияқты ойлай алмаса да, интеллектуалдық процестерді имитациялай алады. Мысалы, ChatGPT, BERT, LLaMA сияқты тілдік модельдер мағыналы диалог жүргізе алады, ал машиналық көру жүйелері нысандарды жоғары дәлдікпен таниды. Дегенмен, машиналық және адам интеллектісінің негізгі айырмашылығы – ИИ өз әрекеттерін саналы түрде түсінбейді және статистикалық ықтималдықтар негізінде жұмыс істейді.
Сондықтан «жасанды интеллект» термині адам ойлауын белгілі бір деңгейде автоматтандыратын және имитациялайтын технологияларды сипаттау үшін қолданылады, бірақ олар саналы немесе өзіндік «ақылға» ие емес.
Жасанды интеллект шешетін негізгі міндеттер
Қазіргі уақытта Жасанды интеллект (ЖИ) жүйелері автоматтандыру, деректерді талдау және шешім қабылдау қажет болатын әртүрлі салаларда қолданыла бастады. Дәстүрлі бағдарламалардан айырмашылығы, ЖИ белгісіздік жағдайында жұмыс істей алады, бейімделе алады және оқыту негізінде шешім таба алады. ЖИ шешетін негізгі тапсырмаларға мысалдарды қарастырайық.
Табиғи тілді өңдеу (NLP)
ЖИ компьютерлерге адам тіліндегі мәтінді түсінуге, жасауға және талдауға көмектеседі.
Әдістер: трансформерлер (BERT, GPT), рекурренттік нейрондық желілер (RNN), seq2seq-модельдері.
Мысалдар:
- Дауыстық ассистенттер (Siri, Google Assistant, Яндекс Алиса).
- Машиналық аударма (Google Translate, DeepL).
- Әртүрлі дереккөздерден алынған мәтіндерді автоматты түрде қорытындылау және пайдаланушы сұраныстарына жауап қалыптастыру (RAG – Retrieval-Augmented Generation технологиялары).
- Сөйлеуді тану және генерациялау (Speech-to-Text синтезі, Text-to-Speech тануы).
Компьютерлік көру
Жасанды интеллект суреттер мен бейнелерді талдап, нысандарды, беттерді, қимылдарды және көріністерді тани алады.
Әдістер: конволюциялық нейрондық желілер (CNN), суреттерге арналған трансформерлер (ViT).
Мысалдар:
- Адам бет-әлпетін тану (Face ID, қауіпсіздік жүйелері).
- Автономды автокөлік жүргізу (Tesla Autopilot, Waymo).
- Медициналық суреттер арқылы ауруларды диагностикалау (ЖИ-дің рентген, МРТ, УДЗ және басқа да суреттерді талдауы).
- Медиа контентті автоматты түрде модерациялау (YouTube, Facebook).
Ұсыныс жүйелері
ЖИ негізіндегі ұсыныс жүйелері – пайдаланушыларға қажетті тауарларды, қызметтерді немесе контентті табуға көмектесетін сервистер. Олар машиналық оқыту алгоритмдерін, нейрондық желілерді және үлкен деректерді өңдеу әдістерін қолдана отырып, күрделі ақпаратты талдайды, үйренеді және жеке қалаулар мен өзгермелі жағдайларға негізделген ұсыныстар береді.
Әдістер: коллаборативті сүзгілеу, ұсыныстарға арналған нейрондық желілер.
Мысалдар:
- Бейне контент ұсыну (Netflix, YouTube).
- Жекелендірілген жарнама (Google Ads, Facebook Ads).
- Онлайн-дүкендерде тауарларды ұсыну (Amazon, Ozon).
Деректерді болжау және талдау
ЖИ негізіндегі болжамдау және талдау– үлкен көлемдегі ақпаратты өңдеу үшін машиналық оқытуды қолданатын деректерді талдау әдістері. Бұл әдістер заңдылықтарды, трендтерді және өзара байланыстарды анықтауға мүмкіндік береді.
Мысалдар:
- Қаржы нарығын болжау(акция бағаларын болжау, қаржылық алаяқтықты анықтау).
- Ауа райы мен табиғи апаттарды болжау.
- Жылжымайтын мүлік нарығын талдау.
Автоматтандыру және роботтандыру
Жасанды интеллект (ЖИ) компанияларға шешім қабылдау, болжам жасау және адамға ұқсас өзара әрекеттесуді қамтитын күрделі процестерді автоматтандыруға мүмкіндік береді. Мысалы, ЖИ негізіндегі чат-бот пайдаланушылардың сұраныстарын өңдей алады, ал ЖИ негізіндегі аналитикалық құрал тарихи деректерге сүйене отырып, нарықтың болашақ үрдістерін болжай алады.
Бүгінде интеллектуалды робототехникалық модельдер өзін-өзі оқыту, бейімделу және күрделі, тұрақсыз жағдайларда шешім қабылдау қабілетіне ие болып, күнделікті рутиналық тапсырмаларды оңай орындайды. Машиналық оқыту мен компьютерлік көру технологияларының біріктірілуі робототехниканың қарқынды дамуына ықпал етіп, оларды әртүрлі өзгермелі салаларда қолдануға мүмкіндік беруде.
ЖИ-ді робототехникада дамыту жәнежетілдіру тұрмыста да, өндірісте де сұранысқа ие, тіпті кейбір жағдайларда алмастырылмайтын құрылғыларды жасауға көмектеседі.
Мысалдар:
- Пайдаланушыларды қолдауға арналған чат-боттар.
- Роботтандырылған өндірістер (Tesla зауыттары, Boston Dynamics).
- Автоматтандырылған қоймалар (Amazon, Alibaba).
Автономды көлік
Көлік құралдарын басқаруға арналған ЖИ жүйелері әзірленуде, олар апат қаупін азайтып, тиімділікті арттырады. Соңғы 10 жылда ЖИ автокөлік индустриясының инновациялық өзгерісінде негізгі ойыншыға айналды. ЖИ қолданудың ең айқын мысалдарының бірі – автономды көлік құралдарын дамыту.
Tesla компаниясы бұл салада пионер болып, кез келген жол жағдайына бейімделу үшін нейрондық желілерді пайдаланатын Autopilot жүйесін ұсынды.
Мысалдар:
- Жүргізушісіз көліктер (Tesla, Waymo).
- Жеткізуге арналған дрондар (Amazon Prime Air).
- Автономды пойыздар мен метро жүйелері.
Білім беру саласындағы жасанды интеллект
ЖИ технологияларын білім беру процестеріне енгізудің басты мақсаты – экономикалық пайда емес, оқыту сапасын арттыру. ЖИ қызметтері әрбір оқушыға бейімделген оқыту жүйесін жасауға және мұғалімдердің көп уақытын алатын күнделікті тапсырмаларды автоматтандыруға көмектеседі.
Қазіргі уақытта ЖИ негізіндегі қосымшалар мен құралдар нарығы қарқынды дамып келеді. Олар жекелендірілген оқытуды, өзін-өзі оқытуды, дифференцияланған және бейімделгіш білім беру жүйелерін ұсынады. Мұндай оқыту үлгілері міндетті түрде сапалы кері байланысты қамтиды және оқу бағытын үнемі түзетіп отыруға мүмкіндік береді.
Мысалдар:
- Жекелендірілген білім беру платформалары (Khan Academy, Coursera).
- Білім беру платформаларында үй тапсырмаларын автоматты түрде тексеру.
- Оқу материалдарын, тесттер мен бақылау жұмыстарын генерациялау.
Жалпы қорытынды
Жасанды интеллект қазірдің өзінде көптеген салаларда қолданылады және деректерді талдау, болжам жасау, автоматтандыру және белгісіздік жағдайында жұмыс істеу сияқты міндеттерді шешеді. Оның қолдану аясы үнемі кеңейіп келеді және болашақта ол біздің өмірімізге одан әрі тереңірек енеді.
Нағыз прогресс – адам қабілеттері мен технологияларды тиімді үйлестіруде. Біз ЖИ-ді рутиналық процестерді жеделдететін көмекші ретінде пайдалануды үйренуіміз керек, бірақ түпкілікті шешім қабылдау және стратегиялық ойлау жауапкершілігі әрқашан адамның қолында қалуы тиіс.
