Заманауи жасанды интеллект технологияларына негізделген платформалар білім беру саласында қуатты құралға айналуда. Негізгі терминдерді білу осы технологияларды қалай қолдану керектігінжәне оқуды тиімді етуді жақсырақ түсінуге көмектеседі.

Жасанды интеллект (ЖИ)
Жасанды интеллект - бұл машиналарға деректерді талдау, шешім қабылдау және адам интеллектісін қажет ететін міндеттерді орындауға мүмкіндік беретін технологиялардың жалпы атауы. Жасанды интеллекттің негізгі бағыттарына машиналық оқыту (МО), терең оқыту, сараптамалық жүйелер және генеративті жасанды интеллект жатады.

Алгоритмдер және олардың жасанды интеллекттегі рөлі
Алгоритм - бұл белгілі бір тапсырманы орындау үшін қажет нақты жіне логикалық қадамдар жиынтығы. Жасанды интеллектте алгоритмдер басты рөл атқарады, себебі олар модерльдерді оқыту мен деректерді өңдеу әдістерін анықтайды.

Мысалы, шай дайындаудың қарапайым алгоритмі:

1. Суды қайнату.
2. Шай қалташасын кесеге салу.
3. Ыстық су құю.
4. 3-5 минут күтіп, шай қалташасын алу.

Жасанды интеллект алгоритмдері - бұл компьютерлерге деректерді талдау, міндеттерді орындау және шешім қабылдауға мүмкіндік беретін нұсқаулар. Бұл машиналық оқытудың ішкі бөлігі болып табылады, ол компьютерлерге өздігінен оқуға және жұмыс істеуге мүмкіндік береді. ЖИ орындайтын барлық міндеттер белгілі бір алгоритмдер бойынша жұмыс істейді. Жасанды интеллект пен машиналық оқыту алгоритмдері компьютерлерге заңдылықтарды болжау, тенденцияларды бағалау, дәлдікті есептеу және үдерістерді оңтайландыруға мүмкіндік береді.
Жасанды интеллект саласындағы алгоритмдер күрделірек болуы мүмкін, мысалы, градиенттік түсу – машиналық оқыту модельдерін оңтайландыру үшін қолданылады, ал шешім ағаштары – деректерді классификациялау кезінде қолданылады.

ЖИ модельдері және машиналық оқыту
ЖИ модельдері – бұл нақты деректер негізінде оқытылған алгоритмдердің іске асырылуы. Олар болжамдар жасай алады, мәтінді, кескіндерді және бейнелерді талдай алады, сондай-ақ жаңа деректер негізінде шешім қабылдай алады.

Машиналық оқыту (МО) — бұл компьютердің деректер бойынша үйреніп, анық бағдарламалаусыз қорытынды жасауына мүмкіндік беретін жасанды интеллект әдісі. Машиналық оқыту үш түрге бөлінеді:

• Бақыланатын оқыту – модель алдын ала белгіленген деректерде оқытылады (мысалы, электрондық пошталардағы спамды анықтау).
• Бақылаусыз оқыту – модель алдын ала берілген белгілерсіз заңдылықтарды анықтайды (мысалы, пайдаланушыларды топтарға бөлу).
• Күшейтілген оқыту – модель қателіктерден сабақ алып, дұрыс әрекеттер үшін марапат алу арқылы оқытылады (мысалы, пилотсыз көліктерді басқару).

Тереңдетілген оқыту – бұл адамның миының жұмысына еліктейтін нейрондық желілерге негізделген машиналық оқытудың күрделі түрі. Ол сөйлеуді, суреттерді тануда және генеративті модельдерде қолданылады.
Генеративті жасанды интеллект - бұл үйрену үшін пайдаланатын деректер негізінде мәтін, сурет және әртүрлі контент жасай алатын жасанды интеллекттің бір түрі. Генеративті жасанды интеллект үлкен тілдік модельдерді (LLM, Large Language Model) пайдаланады. Ол адам тілін, бағдарламалау тілдерін, өнерді, химияны, биологияны, және кез келген күрделі салаларды меңгере алады. Сондай-ақ, жинақталған білімін жаңа мәселелерді шешуде қолдана алады.

Деректер және олардың ЖИ-дегі рөлі
Жасанды интеллект алгоритмдері деректерсіз мүмкін емес. Деректер сапасы модельдің дәлдігіне тікелей әсер етеді.
Датасет (dataset) - бұл талдау, модельдерді үйрету немесе басқа міндеттерді шешу үшін қолданылатын құрылымдалған деректер жинағы. Датасеттер мәтін, суреттер, аудио, бейнелер, сандық мәндер және басқа деректер түрлерін қамтуы мүмкін.

ЖИ үшін деректердің негізгі көздері:

1. Ашық датасеттер — тегін деректер базалары, мысалы, ImageNet (суреттер), COCO (аннотацияланған суреттер), Kaggle датасеттері.
2. Пайдаланушылардың деректері — пайдаланушылардың өзара әрекеттесуі туралы ақпарат (мысалы, YouTube-тағы ұсыныстар көру тарихына негізделген).
3. Жеке датасеттер — арнайы жиналған деректер, мысалы, ауруларды диагностикалау үшін медициналық деректер базалары.

Деректер сапасы олардың санынан маңыздырақ: нашар белгіленген немесе бейімделген деректер модельдердің дәлсіз болжамдарына және қате шешімдеріне әкелуі мүмкін.

Генеративті жасанды интеллект
Генеративті ЖИ — бұл адам жасаған контенттен іс жүзінде ажырату қиын болатын жаңа контент (мәтін, суреттер, музыка, бейнелер) жасай алатын ЖИ-дің ерекше түрі. Бүгінде ұйымдар немесе қызметкерлер генеративті ЖИ-ді әртүрлі мақсаттар үшін пайдалана алады, мысалы, чат-боттарды құру, мультимедиалық материалдар жасау, өнім дизайны және әзірлеу.

Генеративті модельдердің мысалдары:

• GPT (Generative Pre-trained Transformer) — енгізілген деректер негізінде мәтін жасайды.
• DALL-E — мәтіндік сипаттама бойынша суреттер жасайды.
• Stable Diffusion — мәтін негізінде фотореалистік суреттер жасайды.
• Midjourney — мәтіндік сұраныстар (промпттар) бойынша суреттер, фотосуреттер, бейнелер және басқа көріністер жасайтын ЖИ платформасы.

Генеративті модельдер үлкен көлемдегі деректерде оқытылып, стильдер мен заңдылықтарды талдап, жаңа контент жасайды. Дегенмен, олардың шектеулері бар:

• Галлюцинациялар – жалған ақпарат генерациясы.
• Біржақты деректер – модельдер оқу деректеріндегі біржақтылықты қабылдап, қате шешімдер қабылдауы мүмкін.
• Жоғары есептеу шығындары – мұндай модельдер қуатты компьютерлер мен заманауи жабдықтарды қажет етеді.

Жасанды интеллекттің этикалық аспектілері
ЖИ-дың дамуы маңызды этикалық мәселелерді тудырады:

• Құпиялылық — пайдаланушылардың деректерін жинау және өңдеу қорғауды қажет етеді.
• Бейімділік — модельдер бейімделген деректер бойынша үйренсе, дискриминациялық шешімдер қабылдауы мүмкін.
• Авторлық құқық — генеративті модельдер рұқсатсыз басқалардың еңбектерін пайдалануы мүмкін.