Нейрондық желілер – болашаққа көзқарас

Біз жылдам технологиялық өзгерістер әлемінде өмір сүріп жатырмыз, онда жаңа жетістіктер үнемі бұрынғы технологиялардың шекарасын ығыстырып отырады. Бұл революцияның алдыңғы қатарында жасанды интеллект саласы тұр, ал жасанды интелекттің көптеген бағыттарының ішінде нейрондық желілер ең перспективалы және қызықтылардың бірі ретінде ерекшеленеді.

Нейрондық желілер машиналарға әрбір жаңа деректер жиынтығымен қабілеттерін үйренуге және жақсартуға мүмкіндік береді. Олар бейнелерді тани алады, сөйлеуді түсінеді, мәтіндерді аударады, тіпті түпнұсқа өнер туындыларын жасай алады. Нейрондық желілер өмірдің әртүрлі салаларында біздің көмекшіміз бола алатын интеллектуалды жүйелерді құру үшін керемет мүмкіндіктер ашады.

Нейрондық желілер деректерді үйрену және талдау қабілетімен әртүрлі салаларда қолдану үшін үлкен әлеуетке ие. Нейрондық желілер өз күшін көрсететін негізгі салалардың бірі – кескінді өңдеу. Олар үлгілерді тани алады, фотосуреттердегі нысандар мен беттерді анықтайды және үлкен көлемдегі кескіндерді талдап, жіктей алады. Компьютерлік көру саласындағы нейрондық желілерді қолдану смартфондардағы бетті автоматты танудан бастап қауіпсіздік пен навигациялық жүйелерге дейін күнделікті өмірімізді өзгертіп жатыр.

Нейрондық желілерді қолданудың тағы бір маңызды саласы табиғи тіл мен сөйлеуді өңдеу болып табылады. Мәтінді түсіну және генерациялау қабілетіне байланысты нейрондық желілер автоматты аудару, дауыс көмекшілерін жасау және табиғи тілді өңдеу үшін қолданылады. Бұл компьютерлермен және құрылғылармен табиғи түрде өзара әрекеттесуге көмектеседі, сонымен қатар мәтіндерді аударуға және ана тілімізде сөйлемейтін адамдармен қарым-қатынас жасауға жаңа мүмкіндіктер береді. Және, әрине, нарықтарды болжау, деректерді талдау және алаяқтықты анықтау үшін қолданылатын қаржы секторында нейрондық желілерді пайдалануды атап өту керек. Нейрондық желілер тиімді қаржылық шешімдер қабылдауға көмектесетін тенденциялар мен үлгілерді анықтай отырып, тарихи деректердің үлкен көлемі бойынша оқытылады.

Нейрондық желілер – бұл адам миының қалай жұмыс істейтінінен шабыттанған жасанды интеллект түрі. Бұл жүйелер өзара байланысқан түйіндердің қабаттарынан немесе ақпаратты өңдеп, жібере алатын «нейрондардан» тұрады. Олар көбінесе сурет пен сөзді тану, тілді аудару және мазмұнды сүзу сияқты тапсырмалар үшін пайдаланылады.

Нейрондық желінің қызықты мысалдарының бірі – MidJourney, жазбаша сипаттамаға негізделген суреттерді сала алатын жүйе. MidJourney-ті адамдар сияқты тілді түсінуге және түсіндіруге машинаны үйретуге болатынын білгісі келген зерттеушілер тобы әзірледі.

Команда MidJourney-ге сәйкес суреттермен бірге суреттердің жазбаша сипаттамасының үлкен жинағын ұсынды. Осы деректерді талдау арқылы MidJourney белгілі бір сөздер мен сөз тіркестерін белгілі бір көрнекі элементтермен байланыстыруды үйренді. Мысалы, «ит» сөзі құйрығы бұлғаңдаған төрт аяқты жануардың, ал «мысық» сөзі үш құлақты мысықтың бейнесімен байланысты болуы мүмкін.

Осы білімді пайдалана отырып, MidJourney берілген сипаттамаға негізделген өз кескіндерін жасай алады. Мысалы, егер сіз «Терезенің үстінде отырған мысықтың суретін салыңыз» деп сұрасаңыз, MidJourney табандары терезеде тұрып, терезеге қарайтын үлпілдек мысықтың бейнесін жасай алады.

MidJourney әлі дамудың бастапқы сатысында болса да, оның бейнелеу өнерін жасау және тұтыну тәсілімізде төңкеріс жасау мүмкіндігі бар.

Дегенмен, MidJourney сияқты нейрондық желілер олар өңдейтін тұжырымдамаларды шынымен «түсінуге» қабілетті емес екенін атап өткен жөн. Олар тануға үйренген үлгілер мен ассоциацияларға негізделген тапсырмаларды ғана орындай алады. Бұл олардың жаңа идеяларды тудыру немесе өңдейтін сөздер мен бейнелердің мағынасын шынымен түсіну мүмкіндіктері шектеулі екенін білдіреді.

Нейрондық желінің тағы бір қызықты мысалы ChatGPT, OpenAI әзірлеген жүйе, берілген сұрау негізінде мәтін құра алады. ChatGPT кітаптардан, мақалалардан және веб-сайттардан алынған кең ауқымды мәтіндерді қоса алғанда, 8 миллиардтан астам сөзден тұратын деректер жиынында оқытылды. Бұл оған адам тілінің құрылымы мен стилін түсінуге және табиғи және үйлесімді жауаптарды жасауға мүмкіндік береді.

ChatGPT бірегей мүмкіндіктерінің бірі – алдыңғы алмасулар негізінде сөйлесуді жалғастыру мүмкіндігі. Бұл оның бұрын айтылғандарды «есте сақтау» және соған сүйене отырып, неғұрлым жеңіл және шынайы әңгіме құра алатынын білдіреді.

ChatGPT әлі де машина болып табылады және эмоцияларды шынымен түсіне алмайды немесе сезіне алмайды, бірақ ол адамның әңгімесін жиі сенімді және тартымды етіп қайталай алады.

ChatGPT ол оқытылған деректермен шектелетінін есте ұстаған жөн. Бұл оның әрқашан толығымен дәл немесе сәйкес жауаптарды бере алмауы мүмкін екенін білдіреді және адам пайдаланушылар онымен әрекеттесу кезінде өздерінің пайымдаулары мен сыни ойлау дағдыларын пайдалануы керек.

Нейрондық желілер мен жасанды интеллекттің басқа түрлерінің дамуы жалғасуда, олар көптеген салалар мен кәсіптерді бұзуға және өзгертуге мүмкіндігі бар. Кейбір жағдайларда AI жүйелері адамдарға қарағанда тапсырмаларды тиімдірек және дәл орындай алады, бұл жұмыстан босату мен жұмыссыздыққа қатысты алаңдаушылық тудырады. Мысалы, егер MidJourney сияқты нейрондық желі адамдарға сәйкестендіру қиын болатын егжей-тегжейлі және дәлдікпен жоғары сапалы өнер туындысын жасау үшін жеткілікті жетілдірілсе, ол кейбір контексттерде дәстүрлі суретшілерді алмастыруы мүмкін. Сол сияқты, егер ChatGPT тұтынушылардың сұрауларына адам жауаптарын жасау үшін жеткілікті жетілдірілген болса, ол кейбір салалардағы тұтынушыларға қызмет көрсету өкілдерін ауыстыруы мүмкін. Бұл қоғамның осы ауысымға қалай бейімделетіні және одан зардап шеккендердің жаңа жұмысқа орналасу мүмкіндіктерін қалай қамтамасыз ету керектігі туралы маңызды сұрақтарды тудырады. Мүмкін болатын шешімдердің бірі - жасанды интеллект жүйелерін дамытуға және қолдау көрсетуге байланысты жаңа өндірістер мен жұмыс орындарын дамытуға назар аудару. Бұл арнайы дағдылар мен тәжірибені қажет ететін деректер ғылымы, машиналық оқыту және компьютерлік инженерия сияқты салалардағы лауазымдар болуы мүмкін. Тағы бір нұсқа – адамдарға болашақта сұранысқа ие болуы мүмкін жаңа лауазымдарға ауысуға көмектесу үшін қайта даярлау және біліктілігін арттыру бағдарламаларына назар аудару. Бұл салалардың кең ауқымында қолданылуы мүмкін бағдарламалау, деректерді талдау және жобаларды басқару сияқты салаларда білім беру мен оқытуды қамтуы мүмкін.

Нейрондық желілердің қолдану аясы кең және олардың әлеуеті енді ғана жүзеге аса бастады. Нейрондық желілерді компьютерлік көру, тіл өңдеу, медицина, заттар интернеті, қаржы және басқа да көптеген салаларда қолдану технологияның дамуы мен өмірімізді жақсартудың жаңа көкжиектерін ашады. Нейрондық желілердің барлық мүмкіндіктерін болжау мүмкін емес, бірақ олардың үйрену және бейімделу қабілеті біздің күткенімізден асып түсетін интеллектуалды технологиялардың болашағын құруға мүмкіндік береді.