نېمە ئۈچۈن AIغا دىققەت قىلىمىز

نېمە ئۈچۈن AIغا دىققەت قىلىمىز

ھەممىمىزگە مەلۇم بولغىنىدەك AI (سۈنئىي ئىدراك، سۈنئىي ئەقىل ياكى سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدار) پەن-تېخنىكا ماگىناتلىرىنىڭ باشلامچىلىق ئورنىنى ساقلاپ قېلىش ۋە يېڭى پۇرسەتلەرنى ئېچىشتىكى يادرولۇق ئامىللىرىنىڭ بىرى بولۇپ قالدى. نۆۋەتتە ئىنتېرنېت ماگىناتلىرى بولسۇن، مەيلى يېڭىدىن قۇرۇلغان ئىگىلىك تىكىلەش ۋە يېڭىلىق يارىتىش تىپىدىكى شىركەتلەر بولسۇن ھەممىسى AI نى ئاكتىپ چۈشىنىش، تەتقىق قىلىش، ئاكتىپ قاتنىشىش ۋە بۇ توغرىسىدا مەھسۇلات ھەم مۇلازىمەت ئىشلەپچىقىرىش يۇقىرى دولقۇنىدا تۇرۇۋاتىدۇ. ئۇنداقتا بىز نېمە ئۈچۈن AI غا دىققەت ئېتىبارىمىزنى بېرىمىز، AI غا قانداق قارايمىز ۋە ئۇنىڭ بىزگە ئېلىپ كەلگەن پۇرسەتلىرىنى قانداق بايقاپ، قانداق پايدىلىنىمىز؟ دېگەندەك تېمىلاردا كەڭ تورداشلارنى مەلۇم چۈشەنچىگە ۋە تەخىرسىزلىك تۇيغۇسىغا ئىگە قىلىش مەقسىتىدە، قىسقىچە مۇلاھىزە يۈرگۈزۈپ، كىشىلەرگە ئىلھام ۋە ئۈمىد بېغىشلىشىنى ئۈمىد قىلىمىز.

2016-يىلى AlphaGo تۇنجى قېتىم ئىنسانىيەت دۇنياسىدىكى قورشاۋ شاھمات چېمپىيۇنىنى يېڭىۋالدى، بۇ خەۋەر چاقماق سۈرئىتىدە پۈتۈن دۇنياغا كەڭ تارقىلىپ، زور غولغۇلا پەيدا قىلدى،شۇنىڭدىن كېيىن كىشىلەر سۈنئىي ئىدراكقا دىققەت قىلىشقا باشلىدى.

Google شىركىتى ئەنگلىيەدىكى سۈنئىي ئىدراك شىركىتى DeepMind نى سېتىۋالغاندىن كېيىن چوڭقۇر قاتلاملىق ئۆگىنىش (ياكى چوڭقۇرلاپ ئۆگىنىش) نىڭ قورشاۋ شاھماتتىكى قوللىنىلىشىنى ئەمەلگە ئاشۇردى ھەمدە AlphaGo ناملىق ئەقلىي ئىقتىدارلىق كومپيۇتېر سىستېمىسىنى تەتقىق قىلىپ ياساپ چىقتى. ئۇ پەيدا قىلغان زىلزىلە شۇكى: ئۇ چوڭقۇر قاتلاملىق ئۆگىنىش ئارقىلىق مەلۇم ۋېرتىكال ساھەدە ماشىنىنى ئۆزلىكىدىن ئۆگىنىلەيدىغان قىلىدۇ، ئۇنىڭ قۇدرەتلىك ھېسابلاش ئارقا سۇپىسىدا ئۆز-ئۆزىنى مەشىقلەندۈرەلەيدۇ، ئۆزى يەنە نۇرغۇنلىغان قانۇنىيەتلەرنى تېپىپ چىقالايدۇ.

2017-يىلى 10-ئاينىڭ 19-كۈنىدىكى «تەبىئەت» ژورنىلىدا AlphaGo ئاساسىدا ئۇنىڭ دەرىجىسى ئۆستۈرۈلگەن نۇسخىسى AlphaGo Zero نىڭ ئېلان قىلىنغانلىق توغرىسىدىكى بىر ماقالە بېسىلدى، بۇ پروگرامما سىستېمىسى قۇپقۇرۇق ھالەتتىن باشلاپ ئۆگىنىپ، پروگراممىرلار بۇيرۇق كىرگۈزمىگەن ھەرقانداق شارائىتتا ئىنتايىن تېز سۈرئەتتە ئۆزلىكىدىن ئۆگىنەلەيدۇ ھەمدە يۇقىرى ماھارەتلىك قورشاۋ شاھمات ئوينىيالايدۇ، ئۇنىڭ ئاچقۇچلۇق ئالاھىدىلىكى: ئۇنىڭدا يېڭى <كۈچلەندۈرۈپ ئۆگىنىش ئالگورىزىمى> قوللىنىلغان ھەمدە بۇ ئالگورىزىمنى يېڭى تەرەققىياتقا ئېرىشتۈرگەن؛ AlphaGo Zero دا تۆت TPU① بار بولۇپ، ئىنسانلارنىڭ تەجرىبىسىنى ئۆگەنمەيدۇ، بەلكى ئۆز-ئۆزىنى مەشىقلەندۈرىدۇ ھەمدە ئۆز-ئۆزىنى مەشىقلەندۈرۈش ۋاقتى پەقەت ئۈچ كۈن، ئۆز-ئۆزى بىلەن ئوينىغان شاھمات مەيدان سانى 4 مىليۇن 900 قېتىم، ئۇ 100:0 لىك نەتىجە بىلەن ئىلگىرىكى AlphaGo نۇسخىسىنى مەغلۇب قىلغان. Deepmind نىڭ بۇ ماقالىسى ئېلان قىلىنغاندىن كېيىن، گوگول شىركىتى تەتقىق قىلىپ ئىشلىگەن TPU نىڭ سېتىلىش مىقدارى زور دەرىجىدە يۇقىرى كۆتۈرۈلۈپ كېتىشى مۇمكىن.

AlphaGo مەيدانغا كەلگەندىن كېيىن، ئىنسانلارنىڭ بىلىش دائىرىسىگە نىسبەتەن غايەت زور كېڭىيىشنى ئەمەلگە ئاشۇردى، بۇ دۆلىتىمىزنىڭ پەن-تېخنىكا كارخانىلىرىغا ئىنتايىن چوڭ ئىلھام بولدى. پەن-تېخنىكا كارخانىلىرى قورشاۋ شاھماتتىن باشقا كۆپلىگەن ساھەلەر، مەسىلەن، پۇل-مۇئامىلە، تېببىي داۋالاش، پاتولوگىيەلىك تەكشۈرۈش قاتارلىقلاردا، ئەگەر بۇنىڭدا كومپيۇتېر ئارقا سۇپىسىدا ھەربىر ساھەنىڭ تەقلىدىي ماشىنىسىنى ياساپ چىقساق قانداق بولىدۇ؟ دەپ قاراشتى. مەن ئىشىنىمەنكى يېتەرلىك سىناش ئارقىلىق، خۇددى ئاپتۇماتىك ھەيدەش تېخنىكىسىغا ئوخشاش، ھەرخىل قايتما ئىنكاسلارنى تەقلىد قىلىپ، ماشىنا تەبىئىي ھالدا بىر يۈرۈش نەزەرىيە ۋە تەجرىبىلەرنى ئويلاپ چىقالايدۇ. ئەگەر كېيىن نۇرغۇن ساھەلەردە مۇشۇنداق تەقلىدىي ماشىنىلارنى ياساپ چىققىلى بولسا، ئۇ ھالدا بۇ ئەقلىي ئىقتىدارلىق ماشىنىلارنىڭ پارامىتېرلارغا ئېنىقلىما بېرىپ ئۆزلىكىدىن ئۆگىنىش ۋە قانۇنىيەتلەرنى ئاپتۇماتىك تېپىپ چىقىش ئىقتىدارى بىزنىڭ تەسەۋۋۇرىمىزدىن كۆپ ھالقىپ كەتكەن بولىدۇ.

سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدار بۆسۈش خاراكتېرلىك ئىلگىرلەشنى قولغا كەلتۈرۈشتە، بىزماھىيەتلىك سەكىرەش بولۇشنى كۈتىمىز، مەسىلەن ئايرۇپىلانىڭ ئايرودىنامىكا، ئاقارجىسىم دىنامىكىسى بىلەن قۇشلارنىڭ ئۇچۇش قانۇنىيىتىنىڭ ئوخشىمايدىغانلىقىنى بايقاش. جانلىقلارنى تەقلىد قىلىش بولسا مەلۇم ۋېرتىكال ساھە بولۇپ، ھەرخىل پارامېتىرلاردىن پايدىلىنىپ مەشىقلەندۈرۈش ئېلىپ بېرىشقا بولىدۇ.

سۈنئىي ئىدراكنىڭ كېينكى باسقۇچى بولسا ھەممىباب قوللىنىشتۇر، ئۇنداقتا يەنە بىر باسقۇچتا تېخىمۇ ماھىيەتلىك پىرىنسىپلارنى بايقىغىلى بولامدۇ-يوق، ئەقلىي ئىقتىدار ئەمەلىيەتتە ھازىرقى كاربونىل ئەقىل-پاراسىتى (يەرشارىدىكى جانلىقلارنىڭ ئەقىل-پاراسىتىنى دېمەكچى)دىن ئېشىپ كېتەلەمدۇ؟ باشقا بىر ئامىللار تېخىمۇ يۇقىرى دەرىجىلىك ھاياتلىق ۋە ئەقل-پاراسەتنى شەكىللەندۈرەلەمدۇ-يوق؟ بۇلار ئىنسانلارنىڭ ھازىرقى بايقىغان بىلىملىرىدىن ھالقىپ كەتكەن، لېكىن بۇلارنىڭ يۈز بېرىش ئېھتىماللىقى بار. بەزىلەر ھەتتا تۇساتتىن بىر قىسىم غەلىتە خىياللارنى ئوتتۇرىغا تاشلاپ، <بىز ھازىر بىلىدىغان ئالەم دەل يۇقىرى ئەقلىي ئىقتىدارلىق ھاياتلىق ھېسابلىنىدۇ، بۇ ھاياتلىقنىڭ "كۋانت كومپيۇتېرى" مۇھىتنى تەقلىد قىلىپ ياساپ چىقتى، بىزنىڭ بارلىقىمىز تەقلىد قىلىپ چىقىلغان، بۇنداق بولۇش ئېھتىماللىقىمۇ بار>، دېيىشتى.

TPU ①: گوگۇل شىركىتىنىڭ تەسۋىر ياكى گرافىك پەرقىلەندۈرۈش، شوپۇرسىز ئاپتۇموبېل قاتارلىق سۈنئىي ئىدراك ساھەسىدىكى قوللىنىش قاتلىمىدا GPU (گرافىك بىر تەرەپ قىلغۇچ) نىڭ بازار ئۈلۈشى شىددەت بىلەن كېڭىيىۋاتىدۇ، ھالبۇكى گوگول شىركىتى مەخسۇس سۈنئىي ئىدراك ئۈچۈن تەتقىق قىلىپ ياساپ چىققان TPU بولسا GPU نىڭ رىقابەتچىسى دەپ قارىلىۋاتىدۇ. ئۇنداقتا TPU دېگەن نېمە؟ ئۇ گوگۇلنىڭ تېنزور بىر تەرەپ قىلغۇچىسى، ئىنگلىزچە TensorProcessing Unit نىڭ قىسقارتىلمىسى، ماشىنىلىق ئۆگىنىش ئۈچۈن ياساپ چىققان ئۆزەك بولۇپ، يۇقىرى ئىقتىدارلىق بىر تەرەپ قىلغۇچ دەپمۇ ئاتىلىدۇ، ئۇنىڭدا ھەربىر مەشغۇلاتنى ئىجرا قىلىش ئۈچۈن زۆرۈر بولغان كىرىستال لامپىنىڭ سانى تېخىمۇ ئاز، تەبىئىي ئۈنۈمى تېخىمۇ يۇقىرى بولىدۇ. ئۇ چوڭقۇر قاتلاملىق ماشىنىلىق ئۆگىنىش جەھەتتە مەخسۇس مەشىقلەندۈرۈلگەن بولۇپ، ھازىرقى بىر تەرەپ قىلغۇچ ياكى ئۆزەكلەرگە سېلىشتۇرغاندا يەتتە يىللىق باشلامچىلىق ئەۋزەللىكىگە ئىگە، سىغدۇرۇشچانلىقى تېخىمۇ يۇقىرى، ھەر سېكۇنتا ئۆزەكتە تېخىمۇ كۆپ مەشغۇلات ۋاقتى چىقىرىپ بېرەلەيدۇ، تېخىمۇ مۇرەككەپ ۋە كۈچلۈك ماشىنىلىق ئۆگىنىش مودۇللىرىدىن پايدىلىنىپ، بۇلارنى تېخىمۇ تېز ئورۇنلاشتۇرۇلايدۇ، ئابۇنتلارمۇ تېخىمۇ تېز ھالەتتە تېخىمۇ ئەقلىي ئىقتىدارلىق نەتىجىلەرگە ئېرىشەلەيدۇ. ئۇ AlphaGo قاتارلىق ئەقلىي ئىقتىدارلىق كومپيۇتېر سىستېمىلىرىنى تېخىمۇ "ئەقىللىق"، تېخىمۇ كۆپنى "ئويلىيالايدىغان"، "تەپەككۇر قىلالايدىغان" قىلىدۇ. ئەڭ  مۇھىمى TPU گوگۇلنىڭ ئىككىنچى ئەۋلاد سۈنئىي ئىدراك سىستېمىسى TensorFlow نىڭ ئىجرا قىلىش سۈرئىتىنى تېخىمۇ تېزلەشتۈرۈلەيدىغان بولۇپ، ئۈنۈمى GPU دىن كۆپ ئېشىپ  كەتكەن، گوگۇلنىڭ چوڭقۇر قاتلاملىق نېرۋا تورى دەل TensorFlow ماتورى تەرىپىدىن ھەرىكەتلەندۈرىلىدۇ. گوگۇلنىڭ بىر تەرەپ قىلغۇچلىرى ئۆزلىرى ئۈچۈنلا ئىشلەپچىقىرىلىدىغان بولۇپ، سىرتقا كۆپ سېتىلمايدۇ، لېكىن شۇنداقتىمۇ بۇ ئەقلىي ئىقتىدارلىق ئۆزەك Intel، NVIDIA قاتارلىق چوڭ ئۆزەك ئىشلەپچىقىرىدىغان ماگىناتلارغا غايەت زور زەربە بولغان، چۈنكى بارغانسېرى كۆپلىگەن كارخانىلار گوگۇلنىڭ TensorFlow سىستېمىسى ۋە بۇلۇت مۇلازىمېتىرىنى ئىشلەتكەچكە، مەخسۇس ئۆزەك سېتىۋالىدىغان ھەمدە ئۆزى مۇلازىمېتىر (سانلىق مەلۇمات مەركىزى) قۇرىدىغان ئەھۋال بارغانسېرى ئازلاپ كەتتى. 

bilimdan    #bilimzar#