ხელოვნური ინტელექტი – ახალი რეალობა

ადამიანები მუდმივად მიისწრაფვიან სიახლეებისკენ, ტექნოლოგიური განვითარებისა და შესასრულებელი სამუშაოების შემსუბუქებისკენ. მართლაც, თანამედროვე მეცნიერება ქმნის და ავითარებს ისეთ მექანიზმებს, რომლებიც ადამიანის შრომას გაცილებით ეფექტიანს ხდის, თანაც, გაცილებით მოკლე დროში. ამ მხრივ, ბოლო დროის ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი მიღწევა ხელოვნური ინტელექტია, რომელიც უკვე იქცა ჩვენი ყოველდღიურობის მნიშვნელოვან ნაწილად.

რა არის ხელოვნური ინტელექტი და როგორ მუშაობს ის?

ხელოვნური ინტელექტი კომპიუტერული სისტემების მიერ ადამიანის ინტელექტუალური პროცესების სიმულაციაა. ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციები მოიცავს საექსპერტო სისტემებს, ბუნებრივი ენის დამუშავებას, მეტყველების ამოცნობასა და მანქანურ ხედვას.

ზოგადად, ხელოვნური ინტელექტის სისტემები ამუშავებს ტრენინგების, მონაცემების ფართო სპექტრს და კორელაციებისა და შაბლონების გამოყენებით აკეთებს სამომავლო პროგნოზებს. მაგალითად, ჩეთბოტს, რომელიც სხვადასხვა შინაარსის ტექსტით არის დაგენერირებული, შეუძლია სურათებზე სხვადასხვა ობიექტის ამოცნობა და აღწერა. თანამედროვე გაუმჯობესებულ AI ტექნოლოგიას კი შეუძლია რეალისტური ტექსტის, სურათების, მუსიკისა და სხვადასხვა ტიპის კონტენტის შექმნა.

ხელოვნური ინტელექტი ისეთ კოგნიტიურ უნარებზეა ფოკუსირებული, როგორებიცაა სწავლება, მსჯელობა, თვითშესწორება, კრეატიულობა. ქვემოთ განვიხილოთ თითოეული მათგანი:

სწავლება: აღნიშნული მიმართულება ორიენტირებულია მონაცემების შეგროვებასა და წესების შექმნაზე იმისათვის, რომ ის შემდგომ რელევანტურ ინფორმაციად გარდაქმნას. ამ წესებს ალგორითმებს უწოდებენ, რომლებიც კომპიუტერულ ხელსაწყოებს კარნახობს, როგორ უნდა შესრულდეს დავალება.

მსჯელობა: AI პროგრამირების ეს ასპექტი ფოკუსირებულია სწორი ალგორითმის შერჩევაზე, რათა სასურველ შედეგს მიაღწიოს.

თვითშესწორება: ხელოვნური ინტელექტის პროგრამირების ეს ასპექტი ალგორითმების მუდმივ დახვეწასა და განვითარებაზეა ორიენტირებული, რათა ზუსტ და სასურველ შედეგამდე მიიყვანოს მომხმარებელი.

კრეატიულობა: ხელოვნური ინტელექტის ეს მიმართულება იყენებს ნერვულ ქსელებს, სტატისტიკურ მეთოდებსა და წესებზე დაფუძნებულ სისტემებს ტექსტების, ვიზუალური მასალის, მუსიკისა და ახალი იდეების შესაქმნელად.

ხელოვნური ინტელექტის ისტორიის მოკლე მიმოხილვა

ხელოვნური ინტელექტის ცალკე დარგად ჩამოყალიბება 1950-იან წლებში დაიწყო. მისი განვითარება დაკავშირებულია ისეთ მეცნიერებთან, როგორებიც არიან ალან ტიურინგი, ჯონ მაკარტი და მარვინ მინსკი.

ბრიტანელი მათემატიკოსი ალან ტიურინგი კომპიუტერული მეცნიერებისა და ხელოვნური ინტელექტის ფუძემდებლად მიიჩნევა. 1930-იან წლებში მან შეიმუშავა უნივერსალური გამოთვლითი მანქანის კონცეფცია (მოგვიანებით ცნობილი, როგორც Turing-ის მანქანა) და საზოგადოებას შესთავაზა მანქანური ინტელექტის იდეა, რომელიც ადამიანის მსგავს ქცევას ავლენს. 1935 წელს კი მეცნიერმა აღწერა უნივერსალური გამოთვლითი მანქანის მუშაობის პრინციპიც. მექანიზმი შედგებოდა უსაზღვრო მეხსიერებისა და სკანერისგან, რომელიც მეხსიერებაში გადაადგილდებოდა და შეეძლო როგორც სიმბოლოების წაკითხვა, ისე დაწერა. აღსანიშნავია, რომ  სკანერის მოქმედება ნაკარნახევი იყო ინსტრუქციების პროგრამით, რომელიც მეხსიერებაში სიმბოლოების სახით ინახებოდა. სწორედ ტიურინგის მიერ შემუშავებული stored-program კონცეპტია დღეს ყველა თანამედროვე კომპიუტერის საფუძველი.

„What we want is a machine that can learn from experience“ – ალან ტიურინგი

ტერმინ „ხელოვნური ინტელექტის“ შექმნა კი ჯონ მაკარტის უკავშირდება. ის ასევე ავტორია პროგრამირების ენის – LISP-ის. 1959 წელს მან, მარვინ მინსკთან და სხვა მკვლევრებთან ერთად, დააფუძნა MIT – ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიაც, რომელიც დღეს ერთ-ერთი გამორჩეული კვლევითი ცენტრია. ეს ცენტრი ორიენტირებულია რობოტიკასა და ბუნებრივი ენების შესწავლაზე.

მოდელები და მისი უპირატესობები

თანამედროვე მსოფლიოში ხელოვნური ინტელექტი, მისი მრავალგანზომილებიანი პოტენციალის გამო, სულ უფრო დიდ ღირებულებას იძენს. ის ეფექტიანად გამოიყენება ბიზნესში ოპერაციული სამუშაოების შესრულებისას, იურიდიული დოკუმენტების ანალიზისას, მომხმარებლებთან კომუნიკაციისთვის, ლიდების გენერაციისთვის,  ველების ავტომატურად შესავსებად და ა.შ.

არსებობს ხელოვნური ინტელექტის რამდენიმე გავრცელებული მოდელი:

1. Narrow AI – ასევე ცნობილია, როგორც სუსტი AI. ის შეიქმნა კონკრეტული ამოცანების ან ფუნქციების შესასრულებლად შეზღუდული დომენის ფარგლებში.  აღნიშნული მოდელის მაგალითებია ვირტუალური ასისტენტები Siri და Alexa, აგრეთვე, სარეკომენდაციო და გამოსახულების აღმქმელი სისტემები;
2. General AI – ასევე ცნობილია, როგორც ზოგადი (ძლიერი) ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელიც ადამიანის დონის ინტელექტის მფლობელია. მას შეუძლია აღიქვას, ისწავლოს და შეასრულოს ნებისმიერი ინტელექტუალური დავალება;
3. Machine Learning – აღნიშნული მიმართულება ორიენტირებულია ალგორითმებსა და მოდელებზე, რომლებიც კომპიუტერებს შესაძლებლობას აძლევს, ისწავლოს და გააუმჯობესოს მონაცემები. ამ ალგორითმების დახმარებით აკეთებს კომპიუტერი პროგნოზებს და ახორციელებს ქმედებებს შაბლონებსა და მაგალითებზე დაყრდნობით;
4. Deep Learning – ეს მოდელი იყენებს ნერვულ ქსელებს, რათა უზრუნველყოს მაღალი ხარისხის ინფორმაციის შეგროვება მონაცემებიდან. ის განსაკუთრებით წარმატებულია გამოსახულებისა და მეტყველების ამოცნობასა და ბუნებრივი ენის დამუშავებაში;
5. Reinforcement Learning – განმტკიცების სწავლება გულისხმობს AI აგენტის მომზადებას. აგენტი იღებს უკუკავშირს ჯილდოს ან შენიშვნების სახით. აღნიშნულ პროცესზე დაყრდნობით ის სწავლობს, როგორ უნდა მიიღოს საუკეთესო გადაწყვეტილება;
6. Natural Language Processing (NLP) – ის ფოკუსირებულია კომპიუტერისთვის ადამიანის ენის გაგების, ინტერპრეტაციისა და გენერირების შესაძლებლობების განვითარებაზე. უზრუნველყოფს ისეთი დავალებების შესრულებას, როგორებიცაა მეტყველების აღქმა, ენის თარგმნა, განწყობის ანალიზი და ტექსტის გენერირება;
7. Computer Vision – აღნიშნული მიმართულება ორიენტირებულია ვიზუალური ინფორმაციის აღქმაზე სურათებიდან და ვიდეოებიდან. ის მოიცავს ისეთ ამოცანებს, როგორებიცაა ფოტოების აღქმა, ობიექტების ამოცნობა, გამოსახულების სეგმენტაცია და ვიდეოანალიზი;
8. Expert Systems – ამგვარი სისტემები ხელოვნური ინტელექტის პროგრამებია, რომლებიც შექმნილია ექსპერტული გადაწყვეტილების მისაღებად. სისტემები აქტიურად იყენებს ევრისტიკას, ცოდნის ბაზას, წესების ერთობლიობას, რათა კონკრეტული პრობლემები მოაგვაროს.

ხელოვნური ინტელექტის დადებითი მხარეებია:

• დეტალებზე ორიენტირებულობა – ხელოვნურმა ინტელექტმა დაამტკიცა, რომ მას შეუძლია კიბოს დიაგნოსტიკა.
• დროის უკეთესი მენეჯმენტი – ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დროის მცირე შუალედში მასშტაბურ მონაცემებზე მუშაობა. ამიტომ მისი გამოყენება რელევანტურია საბანკო-საფინანსო, ფარმაცევტული და სადაზღვევო საქმიანობების სფეროებში.
• თანმიმდევრული შედეგები – ხელოვნური ინტელექტის მიერ შემუშავებული მთარგმნელობითი ხელსაწყოები ბიზნესს შესაძლებლობას აძლევს, მომხმარებლებთან და პარტნიორებთან წარმატებული კომუნიკაცია წარმართოს.
• პერსონალიზაციის უნარი – AI-ს შეუძლია კონტენტის, მესიჯების, რეკლამების, რეკომენდაციების, ვებგვერდების პერსონალიზაცია მომხმარებელთა ნდობის მოსაპოვებლად და კმაყოფილების გასაზრდელად.
• მუდმივი კომუნიკაცია – AI-ს ვირტუალური აგენტები ყოველთვის ხელმისაწვდომი არიან.

ხელოვნური ინტელექტი დღეს და პოპულარული AI აპლიკაციები

სწავლა, მსჯელობა და აღქმა – ეს სწორედ ის მიმართულებებია, რომლებსაც ხელოვნური ინტელექტი ეფუძნება. ის იყენებს რამდენიმე დისციპლინის მიქსს, მათ შორის, მათემატიკას, კომპიუტერულ მეცნიერებას, ლინგვისტიკასა და ფსიქოლოგიას. მათი დახმარებით ხელოვნური ინტელექტი მუდმივად ვითარდება და სხვადასხვა ინდუსტრიისთვის მუდმივად ქმნის ინოვაციურ ფუნქციონალებს.

ხელოვნურ ინტელექტს მრავალი სფერო იყენებს. ერთ-ერთი დარგი, რომელშიც ის წარმატებით დაინერგა, მედიცინაა. მაგალითად, მის მიერ გენერირებული ტესტირებები ფართოდ გამოიყენება ჯანდაცვის ინდუსტრიაში, ქირურგიული ოპერაციების გასაკეთებლად, მკურნალობის იდენტიფიცირებისთვის და ა.შ.

ხელოვნური ინტელექტის მაგალითია, აგრეთვე, თვითმართვადი მანქანები. მათი ფუნქციონირებისთვის კომპიუტერული სისტემები გარე მონაცემებს იყენებს და მათი ანალიზის საფუძველზე ისე მოქმედებს, რომ თავიდან აიცილოს შეჯახება.

თანამედროვე მსოფლიოში განსაკუთრებული პოპულარობით სარგებლობს OpenAI-ის მიერ შექმნილი პლატფორმა ChatGPT. ChatGPT არის OpenAI-ის GPT (Generative Pre-trained Transformer) ენის მოდელის ვარიანტი, რომელიც სპეციალურად სასაუბრო ინტერაქციისთვისაა შექმნილი.

ChatGPT მუშაობის პრინციპი ამგვარია: ის უზრუნველყოფს ტექსტური მონაცემების სხვადასხვა წყაროდან წამოღებას – იღებს ინფორმაციას წიგნებიდან, სტატიებიდან, ვებსაიტებიდან და ტექსტობრივი მონაცემების დასწავლით ახერხებს ფაქტების, გრამატიკის, მსჯელობისა და კონტექსტის სწორად გაგებას.

სხვა პოპულარული AI აპლიკაციებია:

1. Virtual Assistants – მაგალითად, Siri, Alexa, Google Assistant და Cortana დღეს საკმაოდ დიდი პოპულარობით სარგებლობს. აპლიკაციებს შეუძლია ისეთი ოპერაციების შესრულება, როგორებიცაა კითხვებზე პასუხის გაცემა, რეკომენდაციების გაწევა და ჭკვიანი სახლის ხელსაწყოების კონტროლი;
2. Recommendation Systems – სარეკომენდაციო სისტემები აქტიურად გამოიყენება ელექტრონული კომერციის პლატფორმებში, სტრიმინგსერვისებსა და სოციალური მედიაში. ამგვარი სისტემები გვაწვდის პროდუქტის პერსონალიზებულ რეკომენდაციებს, კონტენტის შემოთავაზებებსა და მომხმარებლებზე დაფუძნებულ რეკომენდაციებს ჩართულობისა და გაყიდვების გასაუმჯობესებლად;
3. Image Recognition და Computer Vision – გამოსახულების ამოცნობის მახასიათებელმა და კომპიუტერულმა ხედვამ განსაკუთრებული პოპულარობა მოიპოვა ისეთ სფეროებში, როგორებიცაა უსაფრთხოების სისტემები, სოციალური მედია, ციფრული რეკლამები, ელექტრონული კომერცია და ავტონომიური მანქანები. აღნიშნული აპლიკაციები მოიცავს სახის, ობიექტების ამოცნობის ფუნქციონალსა და სურათზე დაფუძნებულ ძიებას;
4. Natural Language Processing (NLP) – ამ ტიპის აპლიკაციები გავრცელებულია ისეთ სფეროებში, რომელთათვისაც აუცილებელია ჩეთბოტები, ხმოვანი ასისტენტები, განწყობის ანალიზი, ენის თარგმნა და ტექსტის გენერირება. კომპანიები NLP-ს მომსახურების გასაუმჯობესებლად და ტექსტური მონაცემების შესახებ ინფორმაციის მისაღებად იყენებენ;
5. Autonomous Vehicles – ავტონომიურმა მანქანებმა საავტომობილო და ტექნოლოგიური კომპანიების დიდი ყურადღება მიიპყრო და მნიშვნელოვანი ინვესტიციაც მიიზიდა. ეს მანქანები იყენებს AI ტექნოლოგიებს, როგორებიცაა კომპიუტერული ხედვა, მანქანათმცოდნეობა და სენსორების შერწყმა, რათა აღიქვას გარემო, მიიღოს გადაწყვეტილებები და უზრუნველყოს ნავიგაცია ადამიანის ჩარევის გარეშე;
6. Fraud Detection და Cybersecurity – თაღლითობის გამოვლენა და კიბერუსაფრთხოება თანამედროვე მსოფლიოსთვის მნიშვნელოვანი გამოწვევაა, რომელთა გადაჭრასაც ამ ტიპის AI აპლიკაციები ცდილობს;
7. Healthcare Diagnosis და Imaging – ხელოვნურმა ინტელექტმა განსაკუთრებული წარმატება მოიპოვა ჯანდაცვის სფეროში. AI ალგორითმები გამოიყენება სამედიცინო სურათების გასაანალიზებლად, დაავადებების აღმოსაჩენად და სადიაგნოსტიკოდ;
8. Smart Personalization – კომპანიები ამ ტიპის AI ალგორითმებს იმისთვის იყენებენ, რომ უზრუნველყონ მომხმარებლების გამოცდილების პერსონალიზაცია, მათთვის რელევანტური კონტენტის მიწოდება და მარკეტინგული მესიჯების პერსონალიზაცია, რომელიც დაფუძნებული იქნება მომხმარებლების ქცევაზე;
9. Chatbots და Customer Support – მომხმარებელთა მხარდასაჭერად ჩეთბოტები მნიშვნელოვანი ინსტრუმენტებია. ისინი ბიზნესს საშუალებას აძლევს, უზრუნველყოს მომხმარებლების ინტერაქცია და კითხვებზე მყისიერი რეაგირება.
10. Analytics და forecasting – AI-ზე მომუშავე პროგნოზირებადი ანალიტიკა გამოიყენება ფინანსებში, მარკეტინგში (განსაკთრებით კონტენტ მარკეტინგში), მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში,  მონაცემთა გასაანალიზებლად, შაბლონების იდენტიფიცირებისთვის და პროგნოზების გასაკეთებლად. ის ეხმარება ბიზნესს ოპერაციების, მარკეტინგული პროცესების (მაგ: SEO ოპტიმიზაციაში), ტენდენციების პროგნოზირებაში და მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებების მიღებაში.

Apple Vision Pro

ხელოვნური ინტელექტის კიდევ ერთი უპრეცედენტო პროდუქტია Apple-ის მიერ შექმნილი Apple Vision Pro-ს პირველი 3D კამერა, რომელიც კომპანიამ რამდენიმე დღის წინ წარუდგინა საზოგადოებას. ეს მოწყობილობა ციფრულ სამყაროს ფიზიკურ რეალობაში გვაჩვენებს, ადამიანებს კი თვალის, ხელისა და ხმის გამოყენებით ციფრულ რეალობაში ნავიგაციის შესაძლებლობას აძლევს.

Apple Vision Pro აცოცხლებს 3D ობიექტებს. მომხმარებლებს საშუალება აქვთ, ვიზუალი სივრცეს მოარგონ, ვიდეოებს კი დიდ სივრცულ ეკრანზე ადევნონ თვალი. Vision Pro უკავშირდება ასევე Bluetooth აქსესუარებს, როგორებიცაა Magic Keyboard და Magic Trackpad და რომელთა დახმარებითაც ცხრილებსა და მეილებზე მუშაობა კიდევ უფრო კომფორტული ხდება.

Apple Vision Pro მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს:

• გააცოცხლონ მოგონებები – 3D კამერის მეშვეობით თქვენ შეგიძლიათ დააფიქსიროთ სივრცითი ფოტოები და ვიდეოები, გააცოცხლოთ საყვარელი მომენტები.
• დააორგანიზონ შეხვედრები – ტექნიკა აადვილებს სხვაგან მყოფ თანამშრომლებთან დაკავშირებას და ვირტუალურ კომუნიკაციას კიდევ უფრო რეალურს ხდის. FaceTime-ის დახმარებით კი შეგიძლიათ ისეთი აპლიკაციების გამოყენება, რომლებიც ერთ დოკუმენტზე რამდენიმე ადამიანის ერთდროულად მუშაობას ხდის შესაძლებელს.
• გამოიყენონ ფიზიკური და სივრცული ღილაკები – macOS-ის, iOS-ისა და iPadOS-ის საფუძველზე visionOS იძლევა მძლავრი სივრცითი გამოცდილების საშუალებას. მომხმარებლებს თვალების, ხელებისა და ხმის დახმარებით სხვადასხვა ბრძანების არჩევა შეუძლიათ.
• უზრუნველყონ გარემოს გაფართოება – მომხმარებლებს შესაძლებლობა ეძლევათ, სხვადასხვა აპი მთელ სივრცეს მოარგონ და ოთახის ვიზუალი სრულად გარდაქმნან.
• დააკავშირონ ვირტუალური და ფიზიკური რეალობა – მომხმარებლებს შეუძლიათ, მარტივად აღმოჩნდნენ განსხვავებულ რეალობაში. ასევე, მარტივად დაუკავშირდნენ სასურველ ადამიანებს, რადგან EyeSight-ის დახმარებით სხვა მომხმარებლები ხვდებიან, როდის იყენებთ ხელსაწყოს.

აღსანიშნავია, რომ დღეს მეცნიერები კიდევ უფრო აქტიურად მუშაობენ ხელოვნური ინტელექტის სხვადასხვა მოდელისა და ტექნოლოგიის განვითარებაზე და ცდილობენ, შექმნან ისეთი ტექნოლოგიები, რომლებიც სხვადასხვა ტიპის საქმიანობას გაამარტივებს. ამიტომ სავარაუდოა, რომ მომავალში ეს სფერო კიდევ უფრო სწრაფი ტემპით განვითარდება და მრავალი ინოვაციური მოწყობილობის შექმნის მოწმე გავხდებით.