Жасанды интеллект жайлы түсінік XVIII ғасырдағы идеализмнен модернизмге көшкен философтардың «адамның ойлау қабілетін механикалық тұрғыдан қалай автоматтандыруға болады?» деген сұрағынан бастау алады. Бұл, әрине, теорияға дейінгі талқылау барысы еді. Кейіннен сол теорияның қалыптасуына ғылыми-фантастикалық бағыттағы жазушылар өз үлесін қосты. Олардың қатарында «робот» сөзін айналымға енгізген чех жазушысы Карел Чапек те бар.

Екінші дүниежүзілік соғыс кезінде біріне-бірі қас елдердің бақталастығы да жасанды интеллектінің дамуына біршама серпін берді. Мысалы, ағылшын математигі Алан Тюринг математикалық есептеу арқылы немістердің құпия ақпарат тасымалдайтын шифрланған әйгілі Энигма аппаратының кодын бұзады. Бұл соғыс кезінде миллиондаған адамның өмірін сақтап қалған инновация еді. Кейіннен Тюринг жасанды интеллект пен адамды ажырату үшін қолданылатын тест жасайды. Бұл тестіден өткен жасанды интеллект адам санасына барынша жақындағанын білдіретін еді. Десе де, осыдан бірнеше жыл бұрын әйгілі америкалық физик Митио Каку Астана экономикалық форумындағы кездесулердің бірінде Тюринг тестінен өткен жасанды интеллект жобалары бар екенін айтқан еді. Ғалым аталған тестінің ескіргенін, жасанды нейрондар жүйесіне басқа күрделі тест қажет екенін де жасырмады.

50-жылдары Тюрингтің зерттеулеріне ұқсас математикалық анализбен америкалық Дартмут колледжінің ғалымдары да айналысады. Көп өтпей, Джон Маккарти есімді компьютер ғалымының бастамасымен сол колледж ғалымдары «жасанды интеллект» деген тіркесті айналымға енгізеді. Ал 90-жылдардан бері жасанды интеллект практикалық тұрғыдан, яғни өндірістік деңгейде дами түсті.

Бүгін біз күнделікті қолданатын Apple өнімдеріндегі Siri дауыс қызметі де, әр сұрағымызға жауап іздейтін Google браузері де, құлағымызға іліп алып, музыка тыңдайтын құлаққаптар да, әлеуметтік желілерде бізге ұнайтын контентті дәл тауып ұсынатын бағдарлама да, мессенджерде біз жазғымыз келетін сөзді алдын-ала болжай алатын пернетақта қызметі де, жол көрсететін GPS те – бәрі, бәрі жасанды интеллект. Демек, жасанды интеллект адам баласының күнделікті өміріне әбден сіңіп үлгерді десек те болады. Бірақ ғалымдар бұл тек бастамасы екенін айтады.

Осы күнгі біз білетін жасанды интеллект үлгілері «осал» немесе «бір фокусты» типке жатады. Себебі олар бір мәселені ғана шешуге бағытталған. Әзірге мұндай технология көп профильді шешім немесе әмбебап қызмет көрсете алмайды. Apple-дің Siri қызметі кей сұрағыңызды түсінбей қалуы да содан болуы керек. Десе де, «қуатты» жасанды интеллект үлгілері де бар. Мысалы, 2017 жылы қытайдың Го үстел ойынынан әлем чемпионы Кэ Цзені жеңген AlphaGo осы қуатты жасанды интеллектінің алғашқы үлгілерінің біріне жатады. Себебі ол енгізілген барлық деректі пайдалана отырып, тиімді жүрісті жасай алады. Бұл сіз бен біздің тәжірибе арттырып, сосын сол тәжірибеге сүйене отырып, ары қарай дамып, өсуімізге ұқсайды.

Жасанды интеллектіні дамытуға тырысып жатқан ғалымдардың басты мақсаты да адам санасындағы ойлау процесін жасанды түрде құрастыру болып отыр. Мысалы, Fujitsu компаниясы құрған әлемдегі ең қуатты K суперкомпьютеріне адам миындағы нейрондардың бір секундтық әрекетін симуляциялау үшін 82 мың процессор мен 40 минут уақыт қажет болды. Бұл адамға ұқсас роботтардың пайда болуына әлі ерте екеніне меңзейді, алайда ғалымдар мұның бүгінгі жас ұрпақ көріп үлгеретін инновация екенін сенеді.

Жоғарыда айтылған AlphaGo бағдарламасының негізі терең үйрену (deep learning) жүйесімен жасалған. Терең үйрену – соңғы он жылда практикалық тұрғыдан қолданыла бастаған, жасанды интеллектінің машиналық үйрену (machine learning) саласынан бөлінген дербес әдіс. Кезінде Google Brain мен Baidu компаниясының жасанды интеллект жобасының жетекшісі болған Эндрю Нг терең үйренуге негізделген кез келген компьютер адамның ойындағы қарапайым тапсырманы орындай алатынын айтқан болатын. Демек, жасанды интеллектінің адам миының нейронды жүйесін көшіруге осы терең үйрену жүйесі негіз болмақ.

Сонымен, қазіргі жасанды интеллект төңірегіндегі ғалымдар жасанды нейронды жүйені құруды көздеп отыр. Асылы, ғалымдар неге жасанды интеллектінің дәл адам санасының көшірмесі болғанын қалайды? Жауабы оңай әрі қарапайым. Адам баласы өзінен басқа ақылды тіршілік иесін білмейді. Сондықтан, өнімі де өзіне ұқсаған болғанын қалауы логикаға келіп-ақ тұр.

Қазіргі таңда ғалымдар жасанды интеллект мүмкіндіктерін бір функциямен шектемей, адам санасы сияқты білім жинау, анализ жасау, мәселе шешу, жоспарлау, болжау және үйрену сынды функиялармен толықтыруға тырысып жатыр. Сол себепті де, жасанды интеллект нейрон жүйесі (Neural Networks), эволюциялық есептеу (Evolutionary Computation), эксперттік жүйе (Expert Systems), дыбыс жазу (Speech Processing) және машиналық ойлау (Machine Learning) сынды салаларға бөлінген.

Стэнфорд университетінің AI Index жобасының есебінше, жасанды интеллектінің дамуына 2020 жылы әлем бойынша 40 миллиард АҚШ доллары инвестиция жасалыпты. Бұл нарық жыл өткен сайын өсіп келеді. Бұл бағыттағы әлемдегі ең үлкен екі бақталас ел ретінде АҚШ пен Қытай жасанды интеллектіні әскери күште, қауіпсіздікте, қоғамдық тәртіпте пайдалануға әсіресе тырысып жатыр. Мысалы, Google АҚШ Қорғаныс министрлігінің автономды әскери дрон жобасына көмектескені үшін сынға қалса, Қытай үкіметі азаматтарын толық бақылау арқылы олардың әр әрекетіне баға беру, мадақтау немесе сөгу механизмін (Good Citizen Initiative немесе Social Credit initiative) жасаймын деп сыналып жатыр. 2017 жылы Қытайдың коммунистік үкіметі Кэ Цзенің жасанды интеллект бағдарламасына ұтылғанын көрген соң, бұл саланың болашағы аса үлкен екендігіне көз жеткізіп, түрлі жобаларды жаппай қаржыландыруды бастап жіберді. Небәрі үш жылда Қытай жасанды интеллект саласына инвестиция құю бойынша әлемде бірінші орынға да шығып үлгерді. Қытайдың жасанды интеллектіге назары жайлы Кай Фу Ли есімді әйгілі компьютер ғалымының “Жасанды интеллектіні құрықтаған супердержавалар” атты еңбегінде тамаша түсіндіріледі.

АҚШ та бұл саланың дамуында артта қалмау үшін әрекет етіп бағуда. Мысалы, күні кеше АҚШ Конгресі технологиялық зерттеу жұмыстарына $250 миллиард бөлуге дауыс берді. Бөлінетін қаржының $10 миллиарды квантты компьютер және жасанды интеллект дамуына бағытталмақ.

Мүмкіндіктері кеңейген сайын жасанды интеллект түрлі өндірістің тиімділігін арттыру мақсатында қолданыла бастады. Нақтырақ айтсақ, кәдімгі адамның орнына шаршамайтын, бірқалыпты қызмет атқара беретін жасанды интеллект келді. Мысалы, америкалық электронды коммерция нарығының алыбы Амазон компаниясының қоймаларында автоматтандырылған 200 мың машина қолданылады. Ал осыдан екі жыл бұрын Вашингтондағы Брукингс институтының зерттеушілері АҚШ нарығындағы жұмыс орындардың 25 пайызы автоматтандырылатыны жайлы зерттеу жариялады. Демек жасанды интеллектінің өндірістік секторға жаппай бейімделуі миллиондаған адамның жұмыссыз қалуына алып келгелі жатыр. Бұл енді экономистер мен саясаткерлердің кезекті үлкен мәселесіне айналғалы тұр.

Біз білетін жасанды интеллект әзірге адам сияқты сыни ойлай алмайды. Демек сыни ойлауды қажет етпейтін барлық салада олардың басымдылығы күн сайын арта түсетіні анық. Десе де, ғалымдар бұл бір мезетте болмайтынын және сол транзит кезеңде адам баласы басқа салаға бейімделуге үйренуі керек екенін айтады. Нақтырақ айтсақ, КСРО кезіндегідей бір зауытта 40 жұмыс істеу мүмкін болмайды. Алдағы уақытта әр адам жыл сайын өзінің кәсібилігін арттыра отырып, өзге де салаларды меңгеруге бейім болуға тиіс.

Қысқаша айтқанда, жасанды интеллектінің қарқынды дамуы бізді төртінші өндірістік төңкеріске жетелеп отыр. Бүкіләлемдік Экономикалық Форум негізін салушы, инженер-экономист Клаус Шваб аталмыш төңкеріс адам өмірін түбегейлі өзгертетінін айтады. Өткен үш өндірістік төңкеріс нәтижесінде адам баласы бу станогымен өнім шығаруды жылдамдатты, кейінірек электр энергиясының көмегімен оны автоматтандырды, үшінші кезеңде компьютер мен интернеттің келуінің арқасында өмірін әлдеқайда жақсарта алды. Төртінші өндірістік төңкерістен кейін ауыр физикалық қызметті әмбебап роботтар істеуге көшсе, қоғамдық қызмет пен адам баласының қажеттілігі толықтай қуатты жасанды интеллектінің көмегімен қанағаттандырылады. Десе де, кейбір ғалым бұл төңкеріс бай мен кедей арасындағы әл-ауқат теңсіздігін үлкейтетінін айтады. Клаус Шваб осы пікірмен келісе отырып, болашақты бағдарлап-жоспарлау кезінде адам баласы басты назарда болуға тиіс деп санайды.

Жасанды интеллектінің адамзат өміріне әсері артқан сайын, болашаққа бағытталған түрлі саяси идеологияны онсыз елестету мүмкін емес. Мысалы, либералды демократия еркін экономикалық нарықтың қуатымен жасанды интеллектінің тиімділігі жеке секторда барлық адам баласына бірдей пайдасын тигізетініне сенеді. Ал жұмысшылардың құқығын қорғайтын коммунистік идея жақтастары болашақта барлық жұмысты жасауға коллективті роботтық жүйе құрастырып, пост-өндірістік қоғам құруды мақсат етеді.

Илон Маск айтқандай, жасанды интеллект зерттеуінде де ашықтық саясатын қолдануымыз қажет. Әйтпесе, кейбір құпия жоба белгілі бір саяси топ немесе жеке кәсіпкердің тиімділігі үшін қолданылса, ашық қоғам құру мүмкін емес. Расында, көптеген инновациялық технологиялар бір жағынан адамзатқа тиімді болғанымен, екінші жағынан зияны да бар. Бастысы жасанды интеллектінің адам санасының мүмкіндігін иемденген кезде, Азимов жазып кеткен үш негізгі заңға бағынса болғаны. Әйтпесе, болашағымыз бұлыңғыр болуы бек мүмкін!