ხელოვნური ინტელექტის მოდელების დანერგვის ზემოქმედების შედეგები

93 ნახვა

ხელოვნური ინტელექტის კონცეფციის პირველი ფორმალიზება მოხდა მე-20 საუკუნის შუა პერიოდში, ხოლო გაფართოებული სკრიპტების, ექსპერტული სისტემების სახით, უფრო მუშა და გააზრებული ხელოვნური ინტელექტის მოდელები ჩამოყალიბდა დაახლოებით 30 წლის წინ. ამის ერთ-ერთი მაგალითი კომპიუტერული თამაშებია.

2000-იან წლებში ტექსტის, ხოლო მოგვიანებით სურათების ამომცნობი, მთარგმნელები, ხმის ასისტენტები, სავაჭრო ალგორითმები.
2010-იან წლებში – ღრმა პროგრამირება და ნეირონული ქსელები, Big data, ვიდეო ამოცნობა, თვითმართვადი ტრანსპორტი.
2017-2018 წლებში გამოჩნდა მაღალგანვითარებული ხელოვნური ინტელექტის მოდელები, ხოლო სწრაფი ექსპანსია დაიწყო 2019-2020 წლებში (ფოტო ფილტრები-გამაძლიერებლების ბუმი, მუსიკალური რეკომენდატორები, ახალი ამბების შინაარსის ანალიზატორები, დიპ-ფეიქები). 2021 წლიდან გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (AI) მოდელები ექსპონენტურად გაიზარდა.

სწორედ გენერაციული ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია მოახდინოს რევოლუციური ტრანსფორმაციები ეკონომიკაში, ფინანსებში, საზოგადოებაში და შრომის ბაზარზე.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელები – არის მანქანური სწავლების ალგორითმების ტიპის მქონე პროგრამული უზრუნველყოფა, რომლებიც შექმნილია ახალი მონაცემების შესაქმნელად (გენერირებისთვის), რომლებიც თავის მხრივ ჰგვანან მანქანური სწავლების მონაცემებს.

ამ მოდელებს შეუძლიათ შექმნან ტექსტი, სურათები, ხმები ან სხვა ტიპის მონაცემები, რომლებიც ასახავს ორიგინალური მონაცემთა ნაკრების სტილებს, შაბლონებს და მახასიათებლებს.

გენერაციული მოდელების ყველაზე პოპულარული ტიპებია: Generative Adversarial Networks (GAN), Variational AutoEncoders (VAE) და Transformer არქიტექტურა, რომლებიც გამოიყენება GPT-სა და BERT-ში.

პირველი მაღალგანვითარებული გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელები გამოჩნდა 2017 წელს: ProGAN, CycleGAN, RealNVP, VQ-VAE, ერთი წლის შემდეგ გამოჩნდა Glow, WaveGAN და WaveNet, StyleGAN და StyleGAN2 და BERT. GPT-ს ინტეგრაცია დაიწყო 2019 წელს და სწორედ იგი აღმოჩნდა ყველაზე წარმატებული.

თავდაპირველად ითვლებოდა, რომ ხელოვნური ინტელექტი ჩაანაცვლებდა ერთფეროვან/განმეორებად და შესაბამისად ფორმალიზებულ შრომის ტიპებს და დაბალკვალიფიციურ შრომას და მხოლოდ ბოლოს, მისი ევოლუციის მწვერვალზე, შემოქმედებით პროფესიებზე მიიტანდა ასე ვთქვათ დარტყმას, მაგრამ ყველაფერი სულ სხვაგვარად გამოვიდა.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ანადგურებს შემოქმედებითი პროფესიების სეგმენტს:

ტექსტის შექმნა – შინაარსიანი ტექსტები, პრაქტიკულად არ განსხვავდება ადამიანის წერის მანერისგან, ხუმრობების, ლექსების, კინოსცენარების, მოთხრობების, ახალი ამბების სტატიების შექმნის უნარით.
პროგრამული კოდის შექმნა – მკვეთრად დააჩქარებს გადაწყვეტილებების ძიებას და კოდის შექმნას პროფესიონალი პროგრამისტებისთვის, ჩაანაცვლებს დაბალი და საშუალო კვალიფიკაციის პროგრამისტებს.
მუსიკის შექმნა – მუსიკალური კომპოზიციების გენერაცია, რომელიც ათასობით მუსიკალური ნაწარმოების ანალიზის საფუძველზე იმიტირებს გარკვეულ სტილებს ან ქმნის სრულიად ახალ მუსიკალურ ნაწარმოებს ე.წ. ექსპერიმენტული ნეირო-მუსიკა.
რეალისტური გამოსახულებების (სურათები) შექმენა. ისევ და ისევ, რეალური ფოტოების დიდი მასივებიდან შაბლონების ანალიზის საფუძველზე, ლაგდება ობიექტების მახასიათებლები, სტრუქტურა და მის საფუძველზე შემდეგ იქმნება სინთეზური სურათები GAN ალგორითმების საშუალებით.
ვიდეოს შექმნა, ე.წ. დიპ ფეიკები. ხელოვნური ინტელექტი აანალიზებს ვიდეოს, შეისწავლის მოძრაობის მახასიათებლებს, კადრებს შორის გადასვლებს, ვიზუალურ და აუდიო შაბლონებს. შემდეგ კი, როგორც ფოტო გამოსახულებების შემთხვევაშია მსგავსი მეთოდის გამოყენებით აგენერირებს ვიდეოს. ვიდეო შეიძლება გამოყენებულ იქნას ანიმაციისთვის და სპეციალური ეფექტების შესაქმნელად.
მეტყველების გენერაცია, ადამიანის მეტყველების ტემბრის, ინტონაციისა და რიტმის შენარჩუნებით. მისი გამოყენება შესაძლებელია ხელოვნური ინტელექტის კონსულტანტებში, სინქრონულ მთარგმნელებში, სანავიგაციო სისტემებში, ხმოვან ასისტენტებში, წიგნების გახმოვანებაში, ონლაინ ვიდეოებისა და ფილმების დუბლიაჟში.

რთული სისტემების სიმულაცია და მოდელირება, ყველაფერი, რისი ფორმალიზებაც შესაძლებელია არის იდეალური გარემო ხელოვნური ინტელექტისთის. სამეცნიერო გამოთვლებიც ამ სეგმენტს მიეკუთვნება. შეიძლება გამოყენებულ იქნას პროგნოზირებად მოდელებში – ფინანსებში, ეკონომიკასა და ბიზნესში, ვირტუალურ პროტოტიპების შექმნისათვის (ფინანსისტებისთვის, ინჟინრებისთვის, არქიტექტორებისთვის, დიზაინერებისთვის).

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების სრული არეალის მასშტაბები ჯერ კიდევ წარმოუდგენელია. განსხვავება 2021 და 2023 წლებს შორის არის ის, რომ ამ ეტაპზე მოდელებმა მიაღწიეს შედარებითი სიმწიფის ეტაპს, როდესაც მათ შეუძლიათ უშუალო გავლენა მოახდინონ ბიზნეს პროცესების ორგანიზების შინაარსზე, ტექნოლოგიებზე, მეთოდებზე და ციფრულ გარემოსთან ინტერაქციაზე.

***

***

***

***

რეკომენდებული ფორექს ბროკერი.