ХИЙМЭЛ ОЮУН БА МЭДРЭЛИЙН СҮЛЖЭЭ

Хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ?

Орчин үеийн технологийн ертөнцөд хамгийн их ярьдаг сэдэв бол хиймэл оюун ухаан буюу AI юм. Энэ бол компьютерт хүний сэтгэх, шийдвэр гаргах чадварыг заахыг оролддог технологи гэж ойлгож болно.

Хиймэл оюун нь үнэхээр бодож байгаа юм биш. Өөрөөр хэлбэл, тэр чинь маш том тооны өгөгдлийг авч, түүнээс зүй тогтол олж, дараагийн удаа ижил төстэй зүйлтэй тааралдахад юу хийхээ мэдэх чадвартай систем юм. Математикийн алгоритм дээр суурилдаг учраас энэ бол програм хангамж, харин амьд тархи биш.

Энэ технологи одоо хаа сайгүй хэрэглэгдэж байна. Утасны дуу хоолой таних систем, Facebook дээрх нүүр царай таних, Netflix-ийн кино санал болгох систем - бүгд AI-д суурилдаг. Гэхдээ эдгээр нь ямар зарчмаар ажилладаг вэ? Энэ асуултын хариу нь мэдрэлийн сүлжээнд оршино.

Мэдрэлийн сүлжээ - Хиймэл тархи

Хиймэл мэдрэлийн сүлжээ гэдэг нь хүний тархины бүтцийг дуурайж бүтээсэн математик загвар юм. Бидний толгойн тархи нь тэрбум тэрбум мэдрэлийн эсээс бүрддэг бөгөөд эдгээр нь хоорондоо холбогдож, мэдээллийг дамжуулдаг. Үүнтэй адил зарчмаар компьютерт хиймэл "нейрон" бүтээж, сүлжээ болгон холбодог.

Энэ сүлжээ нь гурван давхаргатай:

Оролт (Input) - мэдээлэл орж ирэх хэсэг. Жишээ нь зураг таних системд зургийн цэгүүд энд ордог.

Далд давхарга (Hidden Layers) - энэ хэсэгт жинхэнэ ухаалаг ажиллагаа явагддаг. Тооцоолол хийгдэж, зүй тогтол олдог. Хэд хэдэн давхарга байж болно.

Гаралт (Output) - эцсийн хариу гарч ирэх хэсэг. Жишээ нь "Энэ нь муурны зураг" гэсэн шийдвэр гарна.

Энэ бүтэц нь маш энгийн сонсогдож магадгүй, гэхдээ хэрэглээ нь үнэхээр өргөн. Зургаас эхлээд дууны бичлэг хүртэл бүх зүйлийг ингэж боловсруулж болдог.

Туршлагаасаа суралцах механизм

Хиймэл оюуны хамгийн сонирхолтой тал нь алдаагаасаа суралцдаг явдал юм. Хүүхэд анх алхаж сурахдаа унадаг. Гэтэл дараа нь тэнцвэрээ хэрхэн барихаа мэддэг болдог. Мэдрэлийн сүлжээ ч мөн адил. Энэ үйл явцыг "буцаах" буюу Backpropagation гэж нэрлэдэг. Үйл явц нь ингэж явагддаг:

• 1. Систем таамаглал хийнэ (жишээ нь зураг дахь амьтныг таах)

• 2. Хэрэв алдаа гарвал, алдааны хэмжээг тооцоолно

• 3. Энэ алдааг эргүүлэн буцааж, сүлжээний бүх холболтын "жин"-г өөрчилнө

• 4. Дараагийн удаа илүү зөв хариулт өгөхийн тулд өөрийгөө тохируулна
  

Энэ үйл явц мянга мянган удаа давтагдаж, улмаар систем улам бүр нарийвчлалтай болдог. Жишээ нь хэрэв танд нохой, муурын 10,000 зургийг үзүүлбэл, систем эцэст нь нохой муурыг 95-99% нарийвчлалтайгаар ялгах болно.

Энэ нь хүний сурах арга барилтай их төстэй. Бид ч бас туршлага хуримтлуулж, дасдаг. Гэхдээ компьютер үүнийг илүү хурдан, илүү их хэмжээгээр хийж чаддаг.

Ирээдүй ба хүний үүрэг

Олон хүн хиймэл оюун хүнийг орлох вий гэж санаа зовдог. Үнэндээ энэ технологийн зорилго бол өөр. AI нь хүний чадварыг өргөтгөх, илүү их зүйлийг хийх боломжийг олгох хэрэгсэл юм.

Эмч AI-тай хамтран ажиллахад өвчний оношлогоо илүү нарийвчлалтай тавьдаг. Уран бүтээлч хүн AI-д тусалж авч илүү олон санаа бодлоо хурдан хэрэгжүүлдэг. Сурагч AI-той хамтран сурахдаа хувь хүний хэмжээнд хичээл авдаг.

Монголд ч энэ чиглэлээр ажил эхэлж байна. Кирилл бичгийг таних систем, монгол хэлний орчуулга сайжруулах ажил, цаг уурын урьдчилсан мэдээний нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх гэх мэт. Эдгээр бүгд бидний амьдралыг хялбарчлах зорилготой.

Хамгийн чухал зүйл бол хиймэл оюун бол зөвхөн хэрэгсэл гэдгийг санах явдал юм. Сэтгэх, шийдвэр гаргах эцсийн эрх нь хүнд л үлдэнэ. Бид энэ технологийг зөв чиглэлд хөгжүүлж, хүн төрөлхтний ашиг тусын тулд ашиглах ёстой.

Дүгнэж хэлбэл: Хиймэл оюун ухаан бол бидний ирээдүй биш, бидний өнөөдрийн хэрэгсэл юм. Үүнийг ойлгож, сурч, хэрэглэж чадвал амьдралаа илүү сайхан, илүү бүтээлч болгох боломжтой.