Ақмола облысы білім басқармасының

жанындағы «Атбасар ауданы, Атбасар қаласы, аграрлық - индустриялық колледжі» МКҚК

Мақала авторы: Уатханулы Кайролла

Жасанды интеллект және ЭВМ: болашақ технологиясының мүмкіндіктері

Кіріспе

Жасанды интеллект (ЖИ) мен электрондық есептеуіш машиналардың (ЭВМ) дамуында айтарлықтай байланысты кезеңдер бар. ЭВМ алғаш рет есептеу жұмыстарын орындау үшін жасалған болса, бүгінде олар ЖИ, машиналық оқыту, және нейрондық желілерді дамытуға арналған платформаларға айналды. Жасанды интеллект, өз кезегінде, ЭВМ жүйелерінің функционалдығын айтарлықтай кеңейтті және оларды адам әрекетін имитациялау мүмкіндігіне ие етіп жасады. Қазіргі таңда ЖИ технологиялары мен ЭВМ арасында тығыз байланыс қалыптасып, бұл ғылым мен техниканың барлық салаларында жаңа мүмкіндіктер мен өзгеше шешімдер ұсынады.

Жасанды интеллект пен ЭВМ арасындағы байланыс

Жасанды интеллект — бұл машина мен компьютердің адамға ұқсас ойлау, түсіну, үйрену және шешім қабылдау қабілеттерін жүзеге асыруға арналған сала. ЭВМ арқылы ЖИ жүйелері бағдарламалық қамтамасыз ету, алгоритмдер мен деректер өңдеу технологияларының көмегімен жұмыс істейді. Мұндай жүйелер алдымен «қалыпты» есептеу тапсырмаларын орындау үшін жасалса, қазіргі таңда олар күнделікті өмірдің түрлі салаларында қолданылып келеді.

ЭВМ-ның көп есептеу қуаты мен үлкен көлемдегі мәліметтерді өңдеу мүмкіндігі ЖИ алгоритмдерін тиімді қолдануға мүмкіндік береді. Мысалы, деректерді талдау, бейнелер мен дауысты тану, табиғи тілдерді өңдеу, дәрігерлік диагноз қою сияқты мәселелерді шешуде ЭВМ мен ЖИ технологиялары қатар жұмыс істейді.

Жасанды интеллекттің қазіргі даму бағыты

Қазіргі уақытта ЖИ саласы өз дамуында бірнеше негізгі бағыттар бойынша қарқынды түрде алға жылжуда.

1. Машиналық оқыту (Machine Learning)
   Машиналық оқыту — жасанды интеллекттің ең кең тараған бағыты. Мұнда компьютерлер алгоритмдер мен статистикалық модельдер арқылы деректерден білім алып, өздері шешім қабылдай алады. Бұл жүйелерге мысал ретінде жеке ұсыныс жүйелері, қаржылық сараптамалар, медициналық диагностикалау және робототехника жатады.

2. Терең оқыту (Deep Learning)
   Терең оқыту нейрондық желілердің бір түрі болып табылады және үлкен деректермен жұмыс істегенде ерекше нәтижелер көрсетеді. Терең оқыту арқылы ЭВМ бейнемазмұндарды, мәтіндерді, дыбысты немесе видео материалдарды тиімді түрде таниды және сараптайды. Google, Facebook және басқа да әлемдік алыптар өздерінің өнімдерінде терең оқытуды кеңінен қолданады.

3. Нейроморфтық есептеу (Neuromorphic Computing)
   Бұл бағыт ЭВМ мен адам миының жұмысын имитациялау арқылы жасанды интеллектті дамытуды көздейді. Нейроморфтық есептеу технологиялары биологиялық ми құрылымын еске түсіретін есептеу жүйелерін құруды мақсат етеді. Мұндай жүйелер энергияны үнемдеу мен жоғары есептеу тиімділігін қамтамасыз етеді.

Жасанды интеллект және болашақ

Жасанды интеллект пен ЭВМ жүйелері болашақта көптеген жаңа мүмкіндіктер ашады. Мысалы, денсаулық сақтау саласында ЖИ негізінде жасалған жүйелер адамдарға ерте кезеңде түрлі ауруларды анықтауға көмектеседі. ЖИ диагноз қою, бейнелерді талдау және емдеу әдістерін ұсыну сияқты функцияларды атқара алады.

Қоғамдық көліктер мен өндіріс салаларында да ЖИ мен ЭВМ маңызды рөл атқаруы мүмкін. Автономды көліктердің жұмыс істеу негізі де ЖИ алгоритмдері мен ЭВМ технологияларына байланысты. Өндірістік кәсіпорындарда роботтар мен автоматтандырылған жүйелер адамдарды алмастырып, тиімді жұмыс істеуге мүмкіндік береді.

Қорытынды

Жасанды интеллект пен электрондық есептеуіш машиналар болашақтың негізгі технологиялық факторлары болуға бағытталған. ЭВМ жүйелері ақпаратты өңдеудің жаңа мүмкіндіктерін ұсынса, ЖИ олардың тиімділігін бірнеше есе арттырады. Қазіргі уақытта осы екі технологияның синергиясы көптеген салаларда елеулі жаңалықтар мен жетістіктер әкелуде. Бұл бағыттың дамуы адамзаттың өмір сапасын жақсартуға, жаңа инновациялар мен шешімдер жасауға жол ашатын болады.

ЖИ мен ЭВМ бірлесіп жұмыс істегенде, біз тек бүгінгі күннің қиындықтарын ғана емес, болашақтың күрделі мәселелерін де шешу мүмкіндігіне ие боламыз.