Արհեստական բանականությունը (ԱԲ), վերջերս դառնալով քսանմեկերորդ դարի ամենափոխակերպիչ ուժերից մեկը, արդեն իսկ հասցրել է մի շարք փոփոխություններ մտցնել մեր առօրյա կյանքում: ԱԲ-ի պատշաճ ինտեգրումը հասարակության տարբեր ոլորտներում՝ առողջապահությունից մինչև տրանսպորտ, կարող է միանգամայն նոր լուծումներ և հնարավորություններ առաջարկել մարդկությանը՝ օպտիմալացնելով այնպիսի գործընթացներ, որոնք մինչ այժմ չափազանց ժամանակատար կամ նույնիսկ անհնար էին:
Այնուամենայնիվ, ԱԲ-ի բոլոր առաջխաղացումներին զուգընթաց անխուսափելիորեն առաջ են գալիս նաև էթիկական որոշակի նկատառումներ և մարտահրավերներ՝ պահանջելով անհապաղ քննարկումներ անցկացնել դրա բացասական հետևանքների կամ հնարավոր չարաշահման շուրջ, քանի որ նոր տեխնոլոգիաների կայծակնային աճն ու մասսայական օգտագործումը ստիպում է ավելի գիտակցված և պատասխանատու վերաբերվել դրանց կիրառմանը։
Այս և մի շարք այլ հիմնահարցեր արդեն իսկ գտնվում են մասնագետների ուշադրության կենտրոնում, իսկ դրանք ավելի մանրամասն ուսումնասիրելու համար առաջարկում ենք ծանոթանալ հետևյալ ընթերցացանկին։
Մինչ ԱԲ-ի առավելություններին ու թերություններին անդրադառնալը, խիստ անհրաժեշտ է նախ և առաջ հասկանալ երևույթի էությունը և ծանոթանալ դրա դրսևորումներին ու տեսակներին, ինչպես նաև բոլոր այն ոլորտներին, որտեղ ԱԲ-ն ունի լայն կիրառման ներուժ։
Արհեստական բանականություն․ ինչպե՞ս է փոխվում աշխարհը
«Արդյո՞ք արհեստական բանականությունը (այսուհետ՝ ԱԲ) պարգև է մարդկությանը, թե՞ անեծք․ այս բանավեճը արդեն երկար ժամանակ է, ինչ քննարկվում է և շարունակում է արդիական մնալ։ Դրա կիրառելիության բնագավառները բազմաթիվ են և բազմաբնույթ՝ ներառյալ առողջապահությունը, կառավարումը, ռազմական, ֆինանսական և տնտեսական կիրառելությունը, գովազդը, արվեստը և այլն։
Միևնույն ժամանակ ԱԲ-ը, ներթափանցելով տնտեսական, քաղաքական և ռազմական ոլորտներ, դառնում է պետության հզորության որոշիչ գործոններից մեկը՝ ազդելով նաև աշխարհաքաղաքական գործընթացների վրա։ ԱԲ-ի ոլորտում առաջնորդության ձգտումը ստիպում է պետություններին օրեցօր ավելի մեծ ծավալների ներդրումներ կատարել ոլորտի զարգացման ուղղությամբ, ինչն էլ իր հերթին խթան է դառնում ԱԲ-ի շուրջ ծավալվող մրցավազքի համար»։
Խորը նեյրոնային ցանցերի կիրառություն
«Խորը նեյրոնային ցանցը բարդ ծրագիր է։ Կառուցվածքորեն այն բաղկացած է հսկայական թվով արհեստական նեյրոններից, որոնք ձևավորում են թաքնված շերտեր, որտեղ էլ մենք կարող ենք կարգավորել նեյրոնների կշիռները։
Սովորաբար որքան բարդ է լինում նեյրոնային ցանցը (այսինքն՝ ունի անվելի շատ շերտեր ու նեյրոններ և ավելի շատ համակարգչային գործողություններ է կատարում), այնքան ավելի լավ արդյունքներ է գրանցում, բայց նաև մեզ համար ավելի բարդ է հասկանալ, թե ինչ է կատարվում իր թաքնված շերտերում։ Այնուամենայնիվ, նոր ալգորիթմների շնորհիվ, որոնք օգնում են պատկերավորել ցանցերի ներքին շերտերում իրականացվող գործողությունները, վերջերս սկսել ենք ավելի լավ հասկանալ դրանք»։
Չնայած արվեստում ստեղծագործականության և մարդկային անհատականության բաղադրիչների գերակշռությանը՝ ԱԲ-ին նաև հաջողվել է թափանցել այս ոլորտ։ Շատ արվեստագետներ նույնիսկ մտահոգված են, որ մոտ ապագայում նոր տեխնոլոգիաները կհանգեցնեն այս ասպարեզում անդառնալի փոփոխությունների ու գործազրկության աճի։
Արհեստական բանականությամբ ստեղծված արվեստի ոսկեդարը
«․․․Սա բեկումնային պահ է արվեստի պատմության մեջ: ԱԲ-ով պատկերների ստեղծումը «հեղափոխական մեծ ուժ է և կունենա ինչպես ժողովրդավարական, այնպես էլ ճնշողական կողմեր»։
Եվ այս տեխնոլոգիան արագորեն զարգանում է: Վեց ամիս առաջ գործիքների մեծ մասը դժվարությամբ էր մարդկային դեմքեր գեներացնում՝ սովորաբար առաջարկելով աչքերի, ատամների և վերջույթների գրոտեսկային և անստույգ համակցություններ. այսօր կարող եք փորձել ստեղծել «Ջաֆարի ֆոտոռեալիստական տարբերակը Դիսնեյի Ալադինից, որը արևայրուք է ընդունում լոնդոնյան Հեմփսթեդ Հիթ զբոսայգում» և ստանալ գրեթե հենց այն, ինչ փնտրում եք»:
Ինչի է ունակ համակարգչային արվեստագիտությունը
«Դասական արվեստագիտության մեթոդների վերաբերմունքը պատկերների մեքենայական վերլուծության նկատմամբ մոտավորապես նկարագրվում է Մորավեկի պարադոքսով. ամենահեշտն է մեքենային սովորեցնել այն խնդիրները, որոնք մարդկային ուղեղին գերհզոր են թվում, սակայն դրանից հասնել աշխարհի ընկալմանը, նույնիսկ, չորս տարեկան երեխայի աչքերով, դեռևս հեռավոր ապագայի գործ է:
Մեքենայական վերլուծության մերժումը լավագույն դեպքում հիմնավորվում է մեթոդաբանական խզմամբ և ճանաչողական աշխատանքի արդյունավետության ժխտմամբ, իսկ վատագույն դեպքում՝ մասնագիտությունը կորցնելու վախով՝ համապարփակ թվայնացման ճնշման տակ»։
Տնտեսությունն այն մեծաթիվ ոլորտներից մեկն է, որտեղ ԱԲ-ն զանգվածային կիրառում է գտել։ Մի շարք գործընթացների ավտոմատացման կամ օպտիմալացման պայմաններում ընկերությունները կարող են իրենց ռեսուրսներն օգտագործել նոր և ավելի հեռանկարային նպատակներով, ինչը, իհարկե, թվում է չափազանց խոստումնալից։
Ինչպես արհեստական բանականությունը կազդի վաճառքի ոլորտի վրա
«Վաճառքի ոլորտը, չունենալով հստակ կառուցվածք, լինելով խիստ փոփոխական և մարդկանցից կախված, թվային տեխնոլոգիաների օգտագործման մասով հետ է մնացել որոշ համակարգերից, որոնցից են ֆինանսները, լոգիստիկան և մարքեթինգը։ Բայց այժմ այն պատրաստ է լայնորեն կիրառել գեներատիվ ԱԲ-ն, որն օգտագործվում է ChatGPT-ի հիմնադիր ընկերության՝ OpenAI-ի և նրա մրցակիցների կողմից։
Վաճառքի ոլորտը շատ համապատասխան է գեներատիվ ԱԲ-ի մոդելների հնարավորություններին։ Վաճառքի ոլորտը փոխգործակցություն և գործառնություն ենթադրող է և, հետևաբար, ստեղծում է տվյալների հսկայական ծավալներ, ներառյալ էլեկտրոնային նամակագրության տեքստերը, հեռախոսազրույցների ձայնագրությունները և անհատական շփման տեսանյութերը»։
Թվային տնտեսությունը սովորական բան է դառնում. Լավ կլինի յուրացնենք այն
«Թվային տնտեսությունը մեծ ուշադրության է արժանացել՝ ներկայանալով ավելի ու ավելի ազդեցիկ խորագրերով, որոնք առաջարկում են ինչպես ապոկալիպտիկ, այնպես էլ զարմանալիորեն ոգևորիչ սցենարներ։ Ոմանք անհանգստանում են, որ կկորցնեն իրենց աշխատանքը ավտոմատացման պատճառով, որոշներին էլ թվային տեխնոլոգիան զարմացնում է իր կարողություններով։
Այսօր եզրույթը ներառում է տեխնոլոգիաների և դրանց կիրառության մի ահռելի զանգված։ Այդ թվում են արհեստական ինտելեկտը, իրերի համացանցը (բանացանց), ավելացված (լրացված) և վիրտուալ իրականությունը, ամպային համակարգչային գիտությունը, բլոքչեյնը, ռոբոտագիտությունը և ինքնավար փոխադրամիջոցները»։
Թեև ԱԲ-ն հեղաշրջում է իրականացրել բարձր տեխնոլոգիաների ասպարեզում, աստիճանաբար գոյացել ու կուտակվել են հարցեր ու խնդիրներ, որոնց արդյունավետ լուծումը կնպաստեր ԱԲ-ի օրինական և նպատակային կիրառմանը՝ զերծ պահելով դրա հնարավոր չարաշահումներից։
Գեներատիվ ԱԲ-ի խնդիրները մտավոր սեփականության իրավունքի դաշտում
«Գեներատիվ արհեստական բանականությունը (ԱԲ) կարող է կախարդանք թվալ։ Պատկերներ գեներացնող մոդելները, ինչպիսիք են «Stable Diffusion»-ը, «Midjourney»-ն կամ «DALL E 2»-ը, կարողանում են բացառիկ վիզուալներ ստեղծել` հին լուսանկարներից սկսած մինչև ջրաներկով կամ մատիտով գծագրեր ու պուանտիլիզմ (կետայնացում)։
Այս գործընթացը պարունակում է իրավական ռիսկեր, այդ թվում՝ մտավոր սեփականության իրավունքի մասին օրենքի խախտում, և այնպիսի իրավական հարցեր, որոնք դեռ լուծման փուլում են։ Օրինակ՝ արդյո՞ք հեղինակային իրավունքի, արտոնագրի ու ապրանքանշանի խախտման մասին օրենքը վերաբերում է նաև ԱԲ-ի ստեղծագործություններին։ Արդյո՞ք պարզ է, թե ում է պատկանում գեներատիվ ԱԲ հարթակների՝ Ձեզ կամ Ձեր հաճախորդների համար ստեղծած բովանդակությունը»։
Դիփֆեյքեր
«Դիփֆեյք են անվանում այն ֆոտոռեալիստական նկարները և տեսագրությունները, որոնք ստեղծվել են խորը նեյրոցանցերով: Այս եզրույթն օգտագործում են լրագրողները. հետազոտողներն այն կիրառում են առավել հազվադեպ:
Տեխնոլոգիան չի կարող ինքնուրույն որոշել, թե ինչն է լավ և ինչը՝ վատ: Տեխնոլոգիայի գործողությունները ուղղակիորեն կախված են նրանից, թե ինչպիսի նպատակների հասնելու համար է այն ծրագրավորվել: Օրինակ՝ IBM Project Debater արհեստական ինտելեկտը մասնակցում է բանավեճերի: Հմտության մակարդակով այն չի զիջում բանավեճերի ոլորտում համաշխարհային չեմպիոններին. ծրագիրն ունակ է շատերին համոզել: Սա չի կարող չվախեցնել. չէ որ համակարգչիը թիրախավորում է մեկ այլ մարդու»:
Ավելին՝
Ուսումնասիրությունները ցույց են տալիս, որ ԱԲ-ն կարող է փոխակերպել նաև աշխատանքն ու աշխատաշուկան՝ նոր, միջոլորտային կապեր ստեղծելով մարդկային գործունության տարբեր բնագավառների միջև։ Նմանօրինակ հետազոտությունների օրինակների կարող եք ծանոթանալ ստորև։
ԱԲ-ի միջոլորտային օգտագործման 3 խոստումնալից տարբերակ
Մարդ և մեքենա՝ լավագույն դաշինքն արտադրողականության տեսանկյունից։ Մեքենաներն իրենց օգտակարությամբ վաղուց դարձել են մեր կյանքի ու մշակույթի անբաժանելի մասը։ Սակայն նրանք անդադար շարունակում են կատարելագործվել․ արհեստական բանականությունը մեքենային օժտում է այնպիսի գործառույթներով, որոնք հատուկ են մարդկային մտքին, օրինակ՝ ընկալելը, սովորելը և անգամ ստեղծագործականությունը։
Թվերի լեզվով. ինչպես կարող է գեներատիվ ԱԲ-ն փոխակերպել աշխատանքն ու տնտեսությունը
«Գեներատիվ արհեստական բանականությունը (ԱԲ) կարող է խթանել արտադրողականությունը՝ հասցնելով այն տարեկան 2,6-4,4 տրիլիոն դոլարի:
«McKinsey»-ի նոր զեկույցը մանրամասնում է գեներատիվ ԱԲ-ի տնտեսական ներուժը տարբեր ոլորտներում և բացահայտում, թե որն է բիզնեսի արժեքը։
Պատրաստեց՝ Մարիամ Անտիկյանը
Բաժանորդագրվել կարող եք հղմամբ։