Nevrologlar, kognitsionistlar va faylasuflar oʻrtasida inson miyasini yaratish yoki qayta qurish mumkinligi haqida munozaralar bor. Miya fanidagi hozirgi yutuqlar va kashfiyotlar sun'iy miyalarni noldan qayta yaratish mumkin bo'lgan vaqtga yo'l ochmoqda. Ba'zi odamlar buni mumkin bo'lgan chegaradan tashqarida deb o'ylashadi, ikkinchisi uni yaratish yo'llari bilan band, uchinchisi uzoq vaqt davomida vazifa ustida samarali ishlamoqda. Maqolada biz sun'iy intellektning rivojlanishi, uning istiqbollari, shuningdek, ushbu sohadagi yirik kompaniyalar va loyihalarga oid savollarni ko'rib chiqamiz.
Asosiylar
Sun'iy miya odamlar kabi aqlli, ijodiy va ongli robotli mashinaga mos keladi. Insoniyatning butun tarixida bu vazifa to'liq hal qilinmagan, ammo futuristlarning ta'kidlashicha, bu vaqt masalasidir. Zamonaviy hisobga olgan holdaNeyrologiya, kompyuter va nanotexnologiyadagi tendentsiyalar sun'iy intellekt va miya 21-asrda, ehtimol 2050-yilda paydo bo'lishini bashorat qilmoqda.
Olimlar sun'iy intellekt yaratishning bir qancha usullarini ko'rib chiqmoqdalar. Birinchi holda, superkompyuterlarda inson miyasining keng ko'lamli biologik real simulyatsiyalari amalga oshiriladi. Ikkinchi holda, olimlar neyron to'qimalarida osongina modellashtiriladigan massiv parallel neyromorfik hisoblash qurilmalarini yaratishga harakat qilmoqdalar.
Inson ongi ilm-fan va metafizikaning eng qiziqarli sirlari nuqtai nazaridan eng murakkab va erishish mumkin bo'lgan narsa hisoblanadi. Xuddi shunday xulosaga inson miyasini teskari muhandislik qilish orqali erishiladi.
Mashina oʻrganish
Mashinani oʻrganish “sunʼiy intellekt”ni rivojlantirish strategiyasining asosini tashkil etadi, buning uchun inson miya hujayralari har tomonlama oʻrganiladi. Ushbu turdagi o'rganish katta imkoniyatlarga ega: uning platformasi algoritmlar, ishlab chiqish vositalari, API va modellarni joylashtirishni o'z ichiga oladi. Kompyuterlar aniq dasturlashtirilmagan holda o'rganish imkoniyatiga ega. Amazon, Google va Microsoft innovatsion kompaniyalari mashina o‘rganishdan faol foydalanmoqda.
Chuqur oʻrganish platformalari
Chuqur oʻrganish mashinani oʻrganishning bir qismidir. U inson miyasi qanday ishlashiga asoslanadi va axborot oqimi orqali sun'iy neyron tarmoq (ANN) algoritmlariga tayanadi. Robotlar kiritilgan ma'lumotlar va natijalardan "o'rganishi" mumkin. Chuqur o'rganish - istiqbollikatta hajmdagi ma'lumotlar bilan birlashtirilgan sun'iy intellektdagi tendentsiya. U naqshni aniqlash va tasniflashda o'zini isbotladi. Deep Instinct, Fluid AI, MathWorks, Ersatz Labs, Sentient Technologies, Peltarion va Saffron Technology bu razvedka sohasida kashshof bo'lgan kompaniyalarga misoldir.
Tabiiy tilda ishlov berish
Neyro-lingvistik dasturlash (NLP) kompyuter va inson tili oʻrtasidagi chegarada joylashgan va sunʼiy intellekt texnologiyasidir. Kompyuter dasturlari odamning og'zaki yoki yozma nutqini tushunishi mumkin. Amazon Alexa, Apple Siri, Microsoft Cortana va Google Assistant dasturlarida NLP foydalanuvchi savollarini tushunish va ularga javob berish uchun ishlatiladi. Ushbu turdagi dasturlash iqtisodiy operatsiyalar va mijozlarga xizmat ko'rsatishda keng qo'llaniladi.
Tabiiy til avlodi
NLG dasturi barcha turdagi ma'lumotlarni inson o'qiy oladigan matnga aylantirish uchun ishlatiladi, bunga miyani o'rganish orqali erishiladi. Bu biznes razvedkasi hisobotlarini avtomatlashtirish, mahsulot tavsiflari, moliyaviy hisobotlar kabi ilovalar bilan baholanmagan texnologiya. Texnologiya foydalanuvchi tomonidan yaratilgan kontentni bashorat qilinadigan qo'shimcha narxda yaratish imkonini beradi. Strukturaviy ma'lumotlar yuqori tezlikda, soniyasiga bir necha sahifalargacha matnga aylantiriladi. Ushbu bozordagi qiziqarli o'yinchilar - Avtomatlashtirilgan Insights,Lucidworks, Attivio, SAS, Narrative Science, Digital Reasoning, Yseop va Cambridge Semantics.
Virtual agentlar
Sun'iy intellekt texnologiyalari doirasida "virtual agent" va "virtual yordamchi" atamalari bir-birini almashtirib bo'lmaydi. Ba'zi odamlar tushunchalarni farqlashga harakat qiladi va ular muvaffaqiyatga erishadilar.
Virtual Assistant - bu shaxsiy onlayn yordamchining bir turi. Virtual agentlar ko'pincha foydalanuvchilar bilan aqlli suhbatga ega bo'lgan kompyuter AI belgilari sifatida taqdim etiladi. Ular savollarga javob berishlari mumkin va ularning asosiy afzalligi shundaki, mijozlar kuniga 24 soat yordam olishlari mumkin.
Nutqni aniqlash
Nutqni identifikatsiya qilish - dasturning og'zaki tildagi so'z va iboralarni tushunish va tahlil qilish hamda o'rnatilgan sun'iy miya algoritmi yordamida ularni ma'lumotlarga aylantirish qobiliyati. Nutqni tanib olish kompaniyada qo'ng'iroqlarni yo'n altirish, ovozli terish, ovozli qidiruv va nutqdan matnga ishlov berish uchun ishlatiladi. Bir kamchilik shundaki, dastur talaffuz va fon shovqinidagi farqlar tufayli so'zlarni chalkashtirib yuborishi mumkin. Mobil qurilmalarda nutqni aniqlash dasturlari tobora ko'proq o'rnatilmoqda. Nuance Communications, OpenText, Verint Systems va NICE bu sohada rivojlanmoqda.
AI oʻrnatilgan apparat
Oʻrnatilgan AI, chiplar va grafik ishlov berish bloklari (GPU) boʻlgan qurilmalar keng tarqaldi. Google o'z ichiga o'rnatganinson miyasi institutining rivojlanishini asos qilib olgan sun'iy intellektning apparat vositalari. Sun'iy intellektni dasturiy ta'minot bilan integratsiyalashning ta'siri o'yin-kulgi va o'yin kabi iste'molchi ilovalaridan ancha uzoqda. Bu chuqur o'rganishni rivojlantirish uchun qo'llaniladigan yangi texnologiya turi. Bunday ishlanmalar Google, IBM, Intel, Nvidia, Allluviate va Cray tomonidan amalga oshirilmoqda.
Qarorlarni boshqarish
Innovatsion mahsulotlarda biznes qarorlarini boshqarish (masalan, sun'iy intellektga ega robot) avtomatlashtirilgan tizimlarni loyihalash va tartibga solishning barcha jihatlarini qamrab oladi. Tashkilotlar uchun xodimlar, mijozlar va etkazib beruvchilar o'rtasidagi o'zaro munosabatlarni boshqarish juda muhim.
Qarorlarni boshqarish muqobil tanlash jarayonini yaxshilaydi, bu erda barcha mumkin bo'lgan ma'lumotlar eng yaxshi afzal ko'rish uchun ishlatiladi, shu bilan birga manevrlik, izchillik, qaror qabul qilishning aniqligiga e'tibor beriladi. Qarorlarni boshqarish vaqt cheklovlari va ma'lum xavflarni hisobga oladi.
Bank, sugʻurta va moliyaviy xizmatlar koʻrsatuvchi tashkilotlar mijozlarga xizmat koʻrsatish jarayonlariga kundalik qaror qabul qilish dasturlarini integratsiya qilmoqda.
Neyromorfik uskunalar
SyNAPSE - bu DARPA tomonidan moliyalashtirilgandasturi boʻlib, miya intellekti va fizikasiga mos keladigan neyromorfik mikroprotsessorli tizimlarni ishlab chiqishga moʻljallangan. Platforma asosiy savolga javob izlamoqda: sun'iy miya yaratish mumkinmi? Boshidaneyron tarmoqlari superkompyuterda simulyatsiyalarda sinovdan o'tkaziladi, so'ngra tarmoqlar to'g'ridan-to'g'ri apparatda quriladi. 2011 yil oktyabr oyida 256 neyronni o'z ichiga olgan neyromorfik chip prototipi namoyish etildi. 1 million tepalik neyronlari va 1 milliard sinapslarni taqlid qila oladigan ko‘p chipli tizim yaratish ustida ish olib borilmoqda.
Neyron tarmoqni modellashtirish
Moviy miya loyihasi - bu molekulyar darajadagi kompyuter simulyatsiyalari yordamida inson miyasi va orqa miyani qayta tiklashga urinish. Loyiha 2005 yil may oyida Shveytsariyadagi Lozanna Davlat Politexnika maktabida (EPFL) Genri Markram tomonidan tashkil etilgan. Simulyatsiya IBM Blue Gene superkompyuterida ishlaydi, shuning uchun Blue Brain nomini oldi. 2018 yil noyabr holatiga ko'ra, 10 millionga yaqin neyron va 10 milliard sinapsni o'z ichiga olgan mezositlarda simulyatsiyalar o'tkazilmoqda. 186 milliard neyronli inson miyasining toʻliq miqyosli simulyatsiyasi 2023-yilga moʻljallangan.
Spaun, semantik koʻrsatgich arxitekturasiga ega boʻlgan yagona tarmoq Chris Eliasmit va Kanadadagi Vaterlou universiteti qoshidagi Nazariy Neyrologiya markazi (CTN) hamkasblari tomonidan yaratilgan. 2018 yil dekabr holatiga ko'ra, Spaun dunyodagi eng katta miya simulyatsiyasi hisoblanadi. Modelda 2,5 million neyron mavjud bo‘lib, bu raqamlar ro‘yxatini tanib olish, oddiy hisob-kitoblarni amalga oshirish uchun yetarli.
SpiNNaker - bu past quvvatli neyromorfik superkompyuterhozirda Buyuk Britaniyaning Manchester universitetida qurilmoqda. Bir milliondan ortiq yadro va mingta simulyatsiya qilingan neyronlar bilan mashina bir milliard neyronni simulyatsiya qila oladi. SpiNNaker ma'lum bir algoritmni amalga oshirish o'rniga, siz turli xil algoritmlarni sinab ko'rishingiz mumkin bo'lgan platformaga aylanadi. Har xil turdagi neyron tarmoqlari mashinada ishlab chiqilishi va ishga tushirilishi mumkin, shuning uchun har xil turdagi neyronlar va aloqa naqshlarini taqlid qiladi. SpiNNaker - bu Spi King Nuraldan olingan qisqartma.
Brain Corporation - bu biologik asab tizimi asosida yotuvchi yangi algoritmlar va mikroprotsessorlarni ishlab chiqadigan kichik tadqiqot kompaniyasi. Kompaniya 2009 yilda kompyuter nevrologi Evgeniy Izhikevich va nevrolog/tadbirkor Allen Gruber tomonidan tashkil etilgan. Ularning tadqiqotlari quyidagi sohalarga qaratilgan: vizual idrok etish, vosita boshqaruvi va avtonom navigatsiya. Kompaniyaning maqsadi - mobil telefonlar va maishiy robotlar kabi iste'molchi qurilmalarini sun'iy asab tizimi bilan jihozlash. Tadqiqot qisman Kaliforniyaning San-Diego shahridagi Qualcomm kampusida joylashgan Qualcomm tomonidan moliyalashtiriladi. Muayyan mahsulotlar hali chiqarilmagan yoki e'lon qilinmagan, biroq kompaniya o'sishda davom etmoqda va 2018-yilning fevralidan beri faol ravishda yangi xodimlarni ishga qabul qilmoqda.
Tegishli tadqiqot
Google X Lab - bu Google kelajakdagi texnologiyalar bilan tajriba o'tkazadigan maxfiy laboratoriya. Kompaniya amalga oshiradigan loyihalarasarlar ommaviy emas, lekin robototexnika va sun'iy intellektga asoslangan deb ishoniladi. Laboratoriya haqidagi ma'lumotlar birinchi marta 2011 yil noyabr oyida New York Times gazetasida chop etilgan. Nashrning ta'kidlashicha, laboratoriya Kaliforniyaning Bay Area shahrida joylashgan. Ma’lumki, Google asoschilari sun’iy intellektni o‘rganishga qiziqib, bu yo‘nalishga sarmoya kiritmoqda. 2006-yilda kompaniya eslatmasida aytilishicha, Google dunyodagi eng yaxshi AI tadqiqot laboratoriyasini qurmoqchi.
Rossiya 2045, 2045-yilgi tashabbus yoki Avatar loyihasi nomi bilan mashhur boʻlib, 2020-yilga borib robotlashtirilgan avatarlarga, 2025-yilgacha miya transplantatsiyasiga va 2035-yilgacha sunʼiy miyalarga ega boʻlishni maqsad qilgan uzoq muddatli loyihadir. Dastur 2011-yilda rossiyalik media-magnat Dmitriy Itskov tomonidan boshlangan. U insoniyat manfaati va texnologiyaning tizimli rivojlanishi uchun birgalikda ishlaydigan olimlarning global tarmog'i orqali inson miyasi institutini yaratishga qaratilgan. Bir qator rossiyalik olimlar o'zlarining tadqiqotlari uchun Itskovdan sarmoya olishgan. Bundan tashqari, Itskov yuqori daromadli shaxslar, xayriya tashkilotlari, milliy va xalqaro hukumatlardan qo‘shimcha mablag‘talab qilmoqda.
Keyingi qiziqarli loyiha Boston universiteti va Hewlett Packard (HP) kompaniyasining Moneta nomli dasturidir. Greg Snayder boshchiligidagi HP jamoasi Cog Ex Machina deb nomlangan neyron tarmoq platformasini qurmoqdaMemristorlar asosidagi GPU va kelajak kompyuterlarida ishlash. Massimiliano Versace boshchiligidagi Boston universitetidagi Neyromorfologiya laboratoriyasi Cog Ex Machina da ishlaydigan modulli sun'iy miya Moneta ni yaratdi. Qisqartma modulli Neural Exploring Travel Agent degan ma'noni anglatadi.
Vaqt chegarasi
Miya va orqa miyaning raqamli nusxasini qachon sintez qilish mumkin, degan savol muqarrar ravishda tug'iladi.
Afsuski, bu tez orada kelmaydi. Kurzveylning 2030 yilga kelib miya taqlid qilish haqidagi bashorati juda qisqa, atigi 12 yil qolganga o'xshaydi. Bundan tashqari, uning inson genomi loyihasi bilan o'xshashligi qoniqarsiz bo'lib chiqdi. Qolaversa, ko‘plab olimlar boshi berk ko‘chaga kirib ketayotgandir.
Shunga oʻxshab, Goertselning keyingi oʻn yilliklardagi qoidaga asoslangan yondashuv muvaffaqiyati haqidagi bashoratlari haddan tashqari optimistik koʻrinadi. Garchi uning sun'iy intellektni o'rgatish yondashuvini hisobga olsak, imkonsiz emas.
Ehtimoliy stsenariyga koʻra, 50-75 yil ichida kod yoki inson miyasining oʻxshashini yaratish mumkin. Shunga qaramay, bir tomondan nevrologiyada xatolik chegarasini va boshqa tomondan o'zgarish tezligini hisobga olsak, sanani oldindan aytish juda qiyin. 2050 yil bashorat qilishda qora tuynukga o'xshaydi.
