თავდაცვის სააგენტო DARPA იწყებს თითქმის 4-წლიან პროექტს, რომელიც მიზნად ისახავს თვითსწავლებისა და თვითსრულყოფის უნარის მქონე ხელოვნური ინტელექტის შემუშავებას. ახალ პროექტში ლაპარაკი არ არის ადამიანის თავის ტვინის მოდელირებასა და მოდელის კომპიუტერზე გაშვების შესახებ.
ბევრი მეცნიერის აზრით, ეს გზა უახლოესი პერსპექტივისათვის ჩიხურია: ჯერ ერთი, ადამიანის თავის ტვინი განსაკუთრებით რთულია და, მეორეც, მისი მუშაობის პრინციპები საკმარისად შესწავლილი არ არის. DARPA გეგმავს სხვა გზით წასვლას: მას უნდა ისეთი მანქანის შემუშავება, რომელიც შეძლებს სწავლას ალბათობის პროგრამირების ალგორითმების მეშვეობით. ამ მუშაობის პროცესში ხელოვნური ინტელექტი ისწავლის და გარკვეული დროის შემდეგ ადვილად შეძლებს მარტივი ამოცანების ამოხსნას. აღსანიშნავია, რომ ფანტასტიკურ რომანებში სწორედ ასეთი პროექტებით იწყება მანქანების აჯანყენა და კაცობრიობის დაღუპვა.
DARPA-ს სპეციალისტები კომერციულ კომპანიებს სთავაზობენ 46 თვეში თვითსწავლებადი მანქანებისათვის ალბათობის პროგრამირების ახალი ტექნოლოგიის შემუშავებას (შემოკლებით – PPAML). PPAML ტექნოლოგია დაეხმარება სამხედროებს ისეთი მრავალი აპოლიტიკური ამოცანის უფრო ეფექტურად გადაწყვეტაში, რომლებიც დღეს უზარმაზარ ადამიანურ რესურს მოითხოვს. კერძოდ, თვითსწავლებადი მანქანები ძალიან სასარგებლო იქნება დაზვერვის თუ დაკვირვების წარმოების, მეტყველების გარჩევის, ავტომობილის ტარების, ინფორმაციის გაანალიზების შემთხვევაში და სხვ.
ხელოვნური ინტელექტის აპარატული უზრუნველყოფა შეიძლება მრავალგვარი იყოს: სუპერ-კომპიუტერი მრავალბირთვიანი პროცესორის ბაზაზე, ჩვეულებრივი პერსონალური კომპიუტერების ქსელი თუ ღრუბლის პრინციპზე დაფუძნებული ქსელი.
ძნელი სათქმელია, რამდენად რეალურია უახლოეს რამდენიმე წელში ესოდენ რთული ხელოვნური ინტელექტის სისტემის შექმნა. ამჟამად არსებობს მრავალი ავტომატური აპოლიტიკური ინსტრუმენტი, რომელიც ამსუბუქებს ადამიანის მუშაობას, მაგრამ რეალური თვითსწავლება არც ერთს ძალუძს. ჯერ-ჯერობით მონაცემთა ბაზასთან მუშაობის უმაღლეს მიღწევად მიჩნეულია საარქივო სურათების შედარება ვიდეოკამერაზე მიწოდებულ გამოსახულებასთან. ამიტომ DARPA ხაზგასმით აღნიშნავს, რომ PPAML ალგორითმი გაცილებით უფრო რთული იქნება; კერძოდ, ის შეძლებს სხვადასხვა ტიპის ინფორმაციის გაერთიანებას, დამოუკიდებლად შეკითხვის ჩამოყალიბებასა და მოთხოვნას და მიღებული მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების ფორმულირებას.
DARPA-ს სპეციალისტები კომერციულ კომპანიებს სთავაზობენ 46 თვეში თვითსწავლებადი მანქანებისათვის ალბათობის პროგრამირების ახალი ტექნოლოგიის შემუშავებას (შემოკლებით – PPAML). PPAML ტექნოლოგია დაეხმარება სამხედროებს ისეთი მრავალი აპოლიტიკური ამოცანის უფრო ეფექტურად გადაწყვეტაში, რომლებიც დღეს უზარმაზარ ადამიანურ რესურს მოითხოვს. კერძოდ, თვითსწავლებადი მანქანები ძალიან სასარგებლო იქნება დაზვერვის თუ დაკვირვების წარმოების, მეტყველების გარჩევის, ავტომობილის ტარების, ინფორმაციის გაანალიზების შემთხვევაში და სხვ.
ხელოვნური ინტელექტის აპარატული უზრუნველყოფა შეიძლება მრავალგვარი იყოს: სუპერ-კომპიუტერი მრავალბირთვიანი პროცესორის ბაზაზე, ჩვეულებრივი პერსონალური კომპიუტერების ქსელი თუ ღრუბლის პრინციპზე დაფუძნებული ქსელი.
ძნელი სათქმელია, რამდენად რეალურია უახლოეს რამდენიმე წელში ესოდენ რთული ხელოვნური ინტელექტის სისტემის შექმნა. ამჟამად არსებობს მრავალი ავტომატური აპოლიტიკური ინსტრუმენტი, რომელიც ამსუბუქებს ადამიანის მუშაობას, მაგრამ რეალური თვითსწავლება არც ერთს ძალუძს. ჯერ-ჯერობით მონაცემთა ბაზასთან მუშაობის უმაღლეს მიღწევად მიჩნეულია საარქივო სურათების შედარება ვიდეოკამერაზე მიწოდებულ გამოსახულებასთან. ამიტომ DARPA ხაზგასმით აღნიშნავს, რომ PPAML ალგორითმი გაცილებით უფრო რთული იქნება; კერძოდ, ის შეძლებს სხვადასხვა ტიპის ინფორმაციის გაერთიანებას, დამოუკიდებლად შეკითხვის ჩამოყალიბებასა და მოთხოვნას და მიღებული მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების ფორმულირებას.
Комментариев нет:
Отправить комментарий