Jump to content

Ҳуши маснӯъӣ

Мавод аз Википедиа — донишномаи озод
Роботи дорои ҳӯши маснӯъӣ бо номи Kismet дар Осорхонаи Донишкадаи технологии Массачусетс, соли 2006.

Ҳӯши маснуъӣ (форсӣ: هوش مصنوعی‎; англ. artificial intelligence, AI) — илм ва фановарии сохтани мошинҳои ҳушманд, бавежа барномаҳои компютерии зеҳнӣ[1]. Ба ибораи дигар ҳуши маснуӣ ба системаҳое гуфта мешавад, ки метавонанд вокунишҳои монанди рафторҳои инсони оқил, аз ҷумла дарки шароити печида, монандсозии равандҳои тафаккурӣ, шеваҳои далеловарии инсонӣ ва посухи муваффақ ба онҳо, ёдгирӣ ва тавоноии касби дониш ва далел барои ҳалли масъалаҳоро дошта бошанд.

Китобҳои таълимии пешрафта соҳаи ҳуши маснӯиро ҳамчун омӯзиши «вакилони соҳибақл» муайян мекунанд: ҳама гуна таҷҳизоте, ки муҳити атрофро дарк мекунад ва амалҳоеро иҷро мекунад, ки барои расидан ба ҳадафҳояш надик намояд. Ҳангоми суханронӣ одамон, истилоҳи «ҳуши маснӯӣ»-ро одатан барои тавсифи мошинҳое (ё компютерҳое), ки функсияҳои «маърифатӣ»-и тафаккури инсонӣ аз қабили «омӯзиш» ва «ҳалли мушкилот» дорад, истифода мебаранд.[2]

Ба ибораи дигар ҳуши маснӯӣ барои системаҳое гуфта мешавад, ки метавонанд вокунишҳои монанди рафторҳои инсони оқил, аз ҷумла дарки шароити печида, монандсозии равандҳои тафаккур, шеваҳои далеловарии инсонӣ ва посухи муваффақ ба онҳо, ёдгирӣ ва тавоноии касбу дониш ва далел барои ҳалли масъалаҳоро дошта бошанд.

Мушкили умумии моделсозӣ (ё эҷод) кардани зеҳн ба масъалаҳои зербахш ҷудо карда шудааст. Ин масъалаҳо хусусиятҳо ё қобилиятҳои мушаххасеро дар бар мегиранд, ки муҳаққиқон интизор доранд як системаи зеҳнӣ (интеллектуалӣ) бояд онҳоро нишон диҳад. Хусусиятҳое, ки дар поён тавсиф шудаанд, бештари таваҷҷуҳро ба худ ҷалб кардаанд ва доираи тадқиқоти зеҳни сунъиро фаро мегиранд.

Тафаккур ва ҳалли масъала

[вироиш | вироиши манбаъ]

Пажӯҳишгарони аввалин алгоритмҳое таҳия карда буданд, ки равиши қадам ба қадами тафаккурро, ки одамон ҳангоми ҳалли муаммоҳо ё анҷоми тахминҳои мантиқӣ истифода мебаранд, тақлид мекарданд.[3] Дар охири солҳои 1980 ва 1990 усулҳое таҳия шуданд, ки бо маълумоти ғайриқатъӣ ё нопурра кор мекунанд ва мафҳумҳои гирифташуда эҳтимолият ва иқтисодро ба кор мебаранд.[4]

Бисёре аз ин алгоритмҳо барои ҳалли мушкилоти бузурги тафаккур нокифояанд, зеро онҳо ба “таркиши комбинаторӣ” дучор мешаванд: вақте ки мушкилот бузургтар мешавад, кори онҳо ба таври экспоненсиалӣ суст мегардад.[5] Ҳатто инсонҳо низ кам ба таври қадам ба қадам хулоса мебароранд, чуноне ки тадқиқоти ибтидоии ҲМ (ҳуши маснуъӣ) моделсозӣ мекард. Онҳо бештари мушкилоти худро бо ҳукмҳои зуд ва直кунандаи интуитсионӣ ҳал мекунанд.[6] Тафаккури дақиқ ва самаранок ҳанӯз як масъалаи ҳалнашуда боқӣ мондааст.

Барномарезӣ ва тасмим

[вироиш | вироиши манбаъ]

«Агент» ҳар чизест, ки ҷаҳонро дарк мекунад ва амал мекунад. Агенти мантиқӣ (ё оқилона) ҳадафҳо ё афзалиятҳо дорад ва амалҳоеро анҷом медиҳад, то онҳоро амалӣ созад.[lower-alpha 1][7] Дар нақшакашии худкор, агент як ҳадафи мушаххас дорад.[8] Дар қабули қарори худкор, агент афзалиятҳо дорад — ҳолатҳое ҳастанд, ки он мехоҳад дар онҳо бошад, ва ҳолатҳое, ки аз онҳо парҳез мекунад. Агент ба ҳар як ҳолат рақаме мансуб мекунад (ин рақам "фоида" ном дорад), ки сатҳи афзалияти он ҳолатро нишон медиҳад. Барои ҳар амали эҳтимолӣ, агент метавонад "фоидаи интизоришаванда"-ро ҳисоб кунад: фоидаи ҳама натиҷаҳои эҳтимолии амал, бо назардошти эҳтимолияти рух додани ҳар натиҷа. Пас аз он, агент амалееро интихоб мекунад, ки фоидаи интизоришавандаи он бештар аст.[9]

Дар нақшакашии классикӣ, агент дақиқ медонад, ки натиҷаи ҳар амал чӣ хоҳад буд.[10] Вале дар аксари мушкилоти ҷаҳони воқеӣ, агент шояд итминон надошта бошад, ки дар кадом вазъият қарор дорад (ин ҳолат «номаълум» ё «ношинохташаванда» аст), ва инчунин шояд дақиқ надонад, ки пас аз ҳар амали эҳтимолӣ чӣ рӯй медиҳад (яъне он «детерминистӣ» нест). Дар чунин ҳолат, агент бояд амалеро бо тахмини эҳтимолӣ интихоб кунад ва баъдан вазъиятро аз нав баҳогузорӣ кунад, то бинад, ки он амал муваффақ буд ё не.[11]

Ёдгирии мошинӣ

[вироиш | вироиши манбаъ]

Ёдгирии мошинӣ соҳаи омӯзиши барномаҳоест, ки метавонанд амалкарди худро дар як вазифаи муайян ба таври худкор беҳтар кунанд.[12] Ёдгирӣ аз оғоз қисми ҷудонашавандаиҲМ буд.[lower-alpha 2]

Якчанд навъи ёдгирии мошинӣ мавҷуд аст. Ёдгирии худназоратнашуда ҷараёни додаҳоро таҳлил мекунад, намунаҳоро дар он меёбад ва бе роҳнамоии иловагӣ пешгӯиҳоро анҷом медиҳад.[15] Ёдгирии назоратшаванда талаб мекунад, ки маълумоти омӯзишӣ бо ҷавобҳои интизорӣ нишондодашуда бошад, ва ду навъи асосӣ дорад: тақсимбандӣ (ки дар он барнома бояд омӯзад, ки вуруд ба кадом гурӯҳ тааллуқ дорад) ва таҳлили регрессия (ки дар он барнома бояд функсияи рақамии баромадро аз рӯи вуруди рақамӣ хулоса кунад).[16]

Дарёфти мошинӣ қобилияти истифода аз маълумоти воридшудаи сенсорҳо (монанди камераҳо, микрофонҳо, сигналҳои бесим, лидар-и фаъол, сонар, радар ва сенсори ламсӣ) барои баровардани хулосаҳо дар бораи ҷаҳони атроф мебошад. Биниши роёнаӣ қобилияти таҳлили маълумоти визуалӣ аст.[17]

Ин соҳа шинохти овоз,[18] тақсимбандии тасвирҳо,[19] шинохти чеҳра, шинохти объектҳо,[20] пайгирии объектҳо,[21] ва дарёфти роботиро дар бар мегирад.[22]

Ҳуши иҷтимоӣ

[вироиш | вироиши манбаъ]
Kismet, сари роботи сохташуда дар солҳои 1990; ин як мошинест, ки метавонад эҳсосотро шиносад ва тақлид кунад.[23]

Ҳисоббарории ҳиссӣ соҳаест, ки низомҳоро фаро мегирад, ки қобилияти шинохт, тафсир, коркард ё тақлид кардани эҳсосот, эҳсоси рӯҳӣ ва ҳолати рӯҳии инсонро доранд.[24] Масалан, баъзе ёварони виртуалӣ барномарезӣ шудаанд, ки бо усули гуфтугӯӣ ҳарф зананд ва ҳатто шӯхи кунанд; ин онҳоро нисбат ба равандҳои эҳсосии муоширати инсонӣ ҳассостар менамояд ва ё муоширати инсон бо компютерро осонтар мегардонад.

Мошине, ки дорои ҳуши умумии маснӯӣ бошад, бояд қобилияти ҳал кардани доираи васеи масъалаҳоро бо фарохӣ ва чандирие дошта бошад, ки мушобеҳ ба зеҳни инсонист.[25]

Пажуҳишҳои ҳуши маснӯӣ барои ба даст овардани ҳадафҳои зикршуда аз доираи васеи усулҳо истифода мешавад.[lower-alpha 3]

Ҷустуҷӯи локалӣ

[вироиш | вироиши манбаъ]
Тасвире аз фаромадани градиентӣ барои 3 нуқтаи ибтидоӣ; ду параметр (ки бо координатҳои сатҳ нишон дода шудаанд) барои коҳиши функсияи зиён (баландӣ) танзим мешаванд

Ҷустуҷӯи локалӣ аз оптимизатсияи математикӣ истифода мебарад, то роҳи ҳалли мушкилеро пайдо кунад. Он бо як тахмини ибтидоӣ оғоз меёбад ва онро тадриҷан такмил медиҳад.[26]

Мантиқи расмӣ барои натиҷагирӣ ва намоиш додани дониш истифода мешавад.[27]

Мантиқи расмӣ ду шакли асосӣ дорад: мантиқи изҳоротӣ (ки бо изҳоротҳое кор мекунад, ки дуруст ё нодурустанд ва аз пайвандгарони мантиқӣ чун "ва", "ё", "не" ва "паҳн мекунад" истифода мекунад)[28] ва мантиқи предикатҳо (ки бо ашё, предикатҳо ва робитаҳо кор мекунад ва аз миқдоргирҳо чун "Ҳар X Y аст" ва "Баъзе X-ҳо Y ҳастанд" истифода мекунад).[29]

Генеративии пешомӯзишудаи табдилдиҳандаҳо (GPT, аз англ. Generative pre-trained transformer) моделҳои бузурги забонӣ (LLM) мебошанд, ки матнро дар асоси робитаҳои семантикӣ байни калимаҳо дар ҷумлаҳо тавлид мекунанд. Моделҳои матнии GPT пешакӣ дар дастаи дастаи бузурги матн омӯзиш мебинанд, ки он метавонад аз Интернет гирифта шуда бошад. Пешомӯзиш аз пешгӯии токени навбатӣ иборат аст (токен одатан як калима, зеркалима ё аломати китобат аст). Дар ҷараёни ин омӯзиши пешакӣ, моделҳои GPT дониш дар бораи ҷаҳонро ҷамъ мекунанд ва метавонанд матне тавлид кунанд, ки ба навиштаи инсон монанд аст — тавассути пешгӯии пайдарпайи токени навбатӣ.

Одатан, пас аз ин омӯзиши аввалия, як марҳилаи омӯзиши иловагӣ гузаронда мешавад, ки моделро ростқавл, муфид ва безарартар месозад.

Сахтафзор ва нармафзор

[вироиш | вироиши манбаъ]

Дар охири солҳои 2010-ум, воҳиди пардозиши графикӣ (GPU) — ки торафт бо такмилоти вижа барои ҲМ (ҳуши маснӯӣ) тарҳрезӣ мешуд ва бо нармафзори махсуси TensorFlow истифода мегардид — ҷойи воҳиди марказии коркард (CPU)-и қаблиро ҳамчун воситаи асосӣ барои омӯзиши модели калонҳаҷми мошиномӯзӣ (дар муҳити тиҷоратӣ ва академикӣ) гирифт.[30]

Дар таҳқиқоти ибтидоии ҲМ, аз забонҳои барномасозии махсусшуда, чун Пролог истифода мешуд,[31] вале дар замони муосир забонҳои умумимақсад, ба монанди Python маъмул шудаанд.[32]

Технологияи ҲМ ва ёдгирии мошинӣ дар бештари барномаҳои муҳими даҳаи 2020 истифода мешавад, аз ҷумла дар: моторҳои ҷустуҷӯӣ (монанди Google Search), таблиғоти ҳадафманд дар интернет, системаи тавсиядиҳӣ (аз ҷониби Netflix, YouTube ё Amazon), ба роҳ мондани трафики интернетӣ, таблиғоти ҳадафманд (AdSense, Facebook), ёвари виртуалӣ (монанди Siri ё Alexa), нақлиёти худрав (аз ҷумла дронҳо, ADAS ва автомобили худшинос) ва ғ.

Молия яке аз бахшҳои босуръат рушдёбандаи истифодаи абзорҳои амалишудаи ҲМ ба шумор меравад: аз бонкдории онлайн дар сатҳи чакана то маслиҳатҳои сармоягузорӣ ва суғурта, ки дар он ҷо «мушовирони роботӣ»-и худкор аллакай чанд сол боз истифода мешаванд.[33]

Ба гуфтаи Николас Фирзлӣ, директори Форуми умумиҷаҳонии нафақа ва сармоягузорӣ (World Pensions & Investments Forum), шояд барои пайдо шудани маҳсулот ва хадамоти молии навоварона, ки бо ҲМ роҳандозӣ мешаванд, ҳанӯз барвақт аст. Ӯ изҳор мекунад: «Истифодаи абзорҳои ҲМ фақат ба автоматикунонии бештари равандҳо оварда мерасонад: ҳазорон ҷойи кориро дар соҳаҳои бонкдорӣ, банақшагирии молӣ ва машваратҳои нафақавӣ барҳам медиҳад, вале ман мутмаин нестам, ки он метавонад як мавҷи навбатии навоварии [масалан, мураккаб] дар системаи нафақавӣ ба вуҷуд оварад.»[34]

ҲМ-и тавлидӣ (Generative AI)

[вироиш | вироиши манбаъ]
Винсент ван Гог дар сабки акварел, эҷодшуда аз ҷониби нармафзори ҲМ-и тавлидӣ

Махфият ва ҳуқуқи муаллиф

[вироиш | вироиши манбаъ]

Алгоритмҳои омӯзиши мошинӣ ба ҳаҷми зиёди додаҳо ниёз доранд. Усулҳое, ки барои ҷамъоварии ин додаҳо истифода мешаванд, нигарониҳоеро дар бораи махфият, назорат ва ҳуқуқи муаллиф ба миён овардаанд. Дастгоҳҳо ва хидматрасониҳои дорои зеҳни сунъӣ, ба мисли ёрдамчиёни виртуалӣ ва маҳсулоти IoT (интернети чизҳо), пайваста иттилооти шахсиро ҷамъ мекунанд, ки ин боиси нигарониҳо дар бораи ҷамъоварии дахолатомези додаҳо ва дастрасии беиҷозати тарафҳои сеюм шудааст. Аз даст рафтани махфият боз ҳам вазнинтар мегардад, зеро ИС (интеллекти сунъӣ) метавонад ҳаҷми бузурги додаҳоро коркард ва якҷо кунад, ки метавонад ба як ҷомеаи зери назорат табдил ёбад, ки дар он фаъолиятҳои шахсони алоҳида пайваста таҳти назорат ва таҳлил қарор мегиранд, бидуни чораҳои кофии муҳофизат ва шаффофият. Маълумоти ҳассосе, ки ҷамъоварӣ мешавад, метавонад сабтҳои фаъолияти корбар дар интернет, додаҳои ҷойгиршавӣ (геолокация), видео ё аудиоро дар бар гирад.GAO (2022) Масалан, барои сохтани алгоритмҳои шинохти нутқ, ширкати Amazon миллионҳо гуфтугӯи шахсиро сабт кардааст ва ба баъзе коргарони муваққатӣ иҷозат додааст, ки онҳоро гӯш кунанд ва ба матн табдил диҳанд.Valinsky (2019) Назари ҷомеа нисбат ба ин назорати густурда гуногун аст — баъзеҳо онро як шарри зарурӣ мешуморанд, дар ҳоле ки дигарон онро комилан ахлоқӣ нест ва нақзи ҳуқуқ ба махфият медонанд.Russell & Norvig (2021, p. 991)

Ҷусторҳои вобаста

[вироиш | вироиши манбаъ]
  1. What is Artificial Intelligence? FAQ аз Ҷон Маккарти, 2007
  2. Definition of AI as the study of intelligent agents:* Poole, Mackworth & Goebel 1998, p. 1, which provides the version that is used in this article. Note that they use the term «computational intelligence» as a synonym for artificial intelligence.
  3. Problem-solving, puzzle solving, game playing, and deduction: Russell & Norvig (2021, chpt. 3–5), Russell & Norvig (2021, chpt. 6) (constraint satisfaction), Poole, Mackworth & Goebel (1998, chpt. 2, 3, 7, 9), Luger & Stubblefield (2004, chpt. 3, 4, 6, 8), Nilsson (1998, chpt. 7–12)
  4. Uncertain reasoning: Russell & Norvig (2021, chpt. 12–18), Poole, Mackworth & Goebel (1998, pp. 345–395), Luger & Stubblefield (2004, pp. 333–381), Nilsson (1998, chpt. 7–12)
  5. Мушкилоти ҳалнашаванда ва самаранокӣ ва таркиши комбинаторӣ: Russell & Norvig (2021, p. 21)
  6. Далелҳои равонӣ дар бораи фаровонии тафаккур ва донишҳои зеррамзӣ: Kahneman (2011), Dreyfus & Dreyfus (1986), Wason & Shapiro (1966), Kahneman, Slovic & Tversky (1982)
  7. Russell & Norvig (2021), p. 528.
  8. Нақшакашии худкор: Russell & Norvig (2021, chpt. 11).
  9. Қабули қарори худкор, Назарияи қарор: Russell & Norvig (2021, chpt. 16–18).
  10. Нақшакашии классикӣ: Russell & Norvig (2021, Section 11.2).
  11. Нақшакашии бидуни сенсор ё «ҳамоҳангшуда», нақшакашии шартӣ, нақшакашии бозсозӣ (маъруф ба нақшакашии онлайн): Russell & Norvig (2021, Section 11.5).
  12. Омӯзиш: Russell & Norvig (2021, chpt. 19–22), Poole, Mackworth & Goebel (1998, pp. 397–438), Luger & Stubblefield (2004, pp. 385–542), Nilsson (1998, chpt. 3.3, 10.3, 17.5, 20)
  13. Turing (1950).
  14. Solomonoff (1956).
  15. Омӯзиши худназоратнашуда: Russell & Norvig (2021, pp. 653) (таъриф), Russell & Norvig (2021, pp. 738–740) (таҳлили гурӯҳбандӣ), Russell & Norvig (2021, pp. 846–860) (ҷойгузории калимаҳо)
  16. Омӯзиши назоратшаванда: Russell & Norvig (2021, §19.2) (таъриф), Russell & Norvig (2021, Chpt. 19–20) (техникаҳо)
  17. Биниши компютерӣ: Russell & Norvig (2021, chpt. 25), Nilsson (1998, chpt. 6)
  18. Russell & Norvig (2021), pp. 849–850.
  19. Russell & Norvig (2021), pp. 895–899.
  20. Russell & Norvig (2021), pp. 899–901.
  21. Challa et al. (2011).
  22. Russell & Norvig (2021), pp. 931–938.
  23. MIT AIL (2014).
  24. Ҳисоббарории ҳиссӣ: Thro (1993), Edelson (1991), Tao & Tan (2005), Scassellati (2002)
  25. Зеҳни умумии сунъӣ: Russell & Norvig (2021, pp. 32–33, 1020–1021) Пешниҳод барои версияи муосир: Pennachin & Goertzel (2007) Огоҳӣ аз ихтисосёбии аз ҳад зиёд дар ЗС аз тарафи муҳаққиқони пешсаф: Nilsson (1995), McCarthy (2007), Beal & Winston (2009)
  26. Ҷустуҷӯи локалӣ ё ҷустуҷӯи "оптимизатсия": Russell & Norvig (2021, chpt. 4)
  27. Мантиқ: Russell & Norvig (2021, chpts. 6–9), Luger & Stubblefield (2004, pp. 35–77), Nilsson (1998, chpt. 13–16)
  28. Мантиқи изҳоротӣ: Russell & Norvig (2021, chpt. 6), Luger & Stubblefield (2004, pp. 45–50), Nilsson (1998, chpt. 13)
  29. Мантиқи тартиби аввал ва хусусиятҳо чун баробарӣ: Russell & Norvig (2021, chpt. 7), Poole, Mackworth & Goebel (1998, pp. 268–275), Luger & Stubblefield (2004, pp. 50–62), Nilsson (1998, chpt. 15)
  30. Kobielus (2019).
  31. Thomason, James Mojo Rising: The resurgence of AI-first programming languages. VentureBeat (21 май 2024).
  32. Wodecki, Ben. 7 AI Programming Languages You Need to Know, AI Business (May 5, 2023).
  33. Matthew Finio & Amanda Downie: IBM Think 2024 Primer, "What is Artificial Intelligence (AI) in Finance?" 8 Dec. 2023
  34. M. Nicolas, J. Firzli: Pensions Age / European Pensions magazine, "Artificial Intelligence: Ask the Industry", May–June 2024. https://videovoice.org/ai-in-finance-innovation-entrepreneurship-vs-over-regulation-with-the-eus-artificial-intelligence-act-wont-work-as-intended/ Бойгонӣ шудааст 11 сентябри 2024  сол..


Хатои ёдкард: <ref> tags exist for a group named "lower-alpha", but no corresponding <references group="lower-alpha"/> tag was found