ბოლო წლებში მანქანებმა, ხელოვნური ინტელექტის მეშვეობით, ინგლისური ენის ცოდნის დამაკმაყოფილებელ დონეს მიაღწია. ახლა კი ისინი სხვა ენებზე გადადიან. გერმანულმა სტარტაპმა Aleph Alpha მსოფლიოში AI-ის ერთ-ერთი ყველაზე მძლავრი მოდელი შექმნა. ალგორითმის ევროპული წარმოშობის შესაბამისად, იგი თავისუფლად საუბრობს არა მხოლოდ ინგლისურ, არამედ გერმანულ, ფრანგულ, ესპანურ და იტალიურ ენებზე.
ალგორითმი მანქანათმცოდნეობის მიღწევებს ემყარება, რაც კომპიუტერს ენების მანიპულირებაში დაეხმარა. იმის საფუძველზე, რაც ინტერნეტიდან ისწავლა, ალგორითმს შეუძლია, თანმიმდევრული სტატიები შეადგინოს მოცემულ საკითხზე და დამაჯერებლად უპასუხოს შეკითხვებს. თუმცა პასუხები შეიძლება, შეერთებულ შტატებში შემუშავებული მსგავსი პროგრამებისგან განსხვავდებოდეს, რადგან ალგორითმი კულტურული პერსპექტივიდან “მსჯელობს”.
“ეს ტრანსფორმაციული ინტელექტია” – ამბობს იონას ანდრულისი, Aleph Alpha-ს დამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი. ათწლეულების ნელი განვითარების შემდეგ მანქანურ სწავლებაში სიტყვებისა და წინადადებების მნიშვნელობების გასაგებად, მანქანათმცოდნეობამ პერსპექტიული პროგრესი განიცადა.
OpenAI, ამერიკული სტარტაპი პირველი იყო, რომელმაც ახალი ტიპის ხელოვნური ინტელექტის მოდელი წარადგინა, სახელწოდებით GPT-2. მას მოსდევს უფრო განვითარებული GPT-3. ამასთან, აშშ-ს გარეთ მზარდი კომპანიები ჩინეთში, სამხრეთ კორეაში, ისრაელსა და გერმანიაში უნივერსალურ ენობრივ ინსტრუმენტებს ქმნიან AI-სთვის. თითოეულ მათგანს ინდივიდუალური მახასიათებლები გააჩნია, მაგრამ ყველა მანქანათმცოდნეობის ერთსა და იმავე მიღწევებს ემყარება.
მანქანების მიერ ენების ათვისება დიდ გამოწვევას წარმოადგენს – ენა იმდენად კომპლექსურია, რომ სიტყვებისა და ცნებების უსასრულო ვარიანტების შექმნაა შესაძლებელი. სიტყვების მნიშვნელობის გაშიფვრა კი ძალიან რთულია, თუნდაც იმიტომ, რომ შეუძლებელია ენის ყველა წესის კომპიუტერულ პროგრამაში დანერგვა. თუმცა ხელოვნური ინტელექტის ბოლოდროინდელმა მიღწევებმა აჩვენა, რომ მანქანას შეუძლია, ინტერნეტის მეშვეობით ეს ცოდნა განავითაროს.
2018 წელს Google-ის მკვლევრებმა Bidirectional Encoder Views from Transformers (BERT) წარადგინეს, რომელიც ბუნებრივი ენის გაგებაშია სპეციალიზებული. ამან შესაძლებლობების შესწავლას შეუწყო ხელი. ამასთან, GPT და მისი მსგავსი მოდელები ენაში ნაპოვნი სიტყვებისა და გრამატიკის ნიმუშების შექმნას სწავლობენ. შესაბამისად, მათ უაზრო, არაზუსტი ფაქტებისა და სიძულვილის ენის იდენტიფიცირება შეუძლიათ.
ცხადია ასეთი AI მოდელების გამოყენების ფართო არეალი არსებობს. მაგალითად, ამნონ შაშუას, ებრაული უნივერსიტეტის კომპიუტერული მეცნიერების პროფესორის, ახალი კომპანია AI21 გასულ კვირას გამოჩნდა და AI ალგორითმი შეიმუშავა, სახელწოდებით Jurassic-1. ეს უკანასკნელი ინგლისური და ებრაული ენების გასაოცარ უნარებს აჩვენებს.
Jurassic-1-ს შეუძლია, კონკრეტულ საკითხზე ტექსტი შექმნას, კრეატიული სათაურები შეადგინოს, დაწეროს კომპიუტერის კოდის მარტივი ფრაგმენტები და ა. შ. შაშუას თქმით, ეს მოდელი უფრო კომპლექსურია, ვიდრე GPT-3.
გარდა ამისა, საინტერესოა პეკინის ხელოვნური ინტელექტის აკადემიის ჯგუფის მიერ შემუშავებული ჩინური ენის მოდელი Wudao. ეს მოდელი მნიშვნელოვნად აღემატება ნებისმიერ სხვას – მისი იმიტირებული ნერვული ქსელი ღრუბლოვან კომპიუტერებზე ვრცელდება.
ალბათ, ხელოვნური ინტელექტის მოდელებთან დაკავშირებით, ყველაზე დიდი საზრუნავი მათი ნეგატიურად გამოყენების პრევენციაა. იქიდან გამომდინარე, რომ ალგორითმს დამაჯერებელი ტექსტების შექმნა შეუძლია, დიდია ყალბი ამბების შექმნის ალბათობა. ამ გიგანტური ენის მოდელებში შეიძლება, უფრო პრობლემური ტიპის მიკერძოებაც იყოს. მაგალითად, ჩინურ კონტენტზე გაწვრთნილი ენობრივი მოდელები ცენზურის შემცველია.
ამასთან დაკავშირებით, ლიანგის ცენტრის მკვლევრები საკუთარ ენობრივ მოდელს ავითარებენ, რათა უკეთ გაიგონ, როგორ მუშაობს ეს ალგორითმები და როგორ შეიძლება მათი არასწორად გამოყენება.
შაშუას თქმით, AI21-ს ეთიკის კომიტეტი ექნება, რომელიც მისი მოდელის გამოყენება განიხილავს. მაგრამ რადგანაც მექანიზმი სულ უფრო ხელმისაწვდომი ხდება, გაურკვეველია, გამოვლენილი იქნება თუ არა მოდელის ბოროტად გამოყენების ყველა შემთხვევა. ამასთანავე, კომპანიები ისეთი მოდელების შექმნაზეც მუშაობენ, რომლებიც ფაქტების მონაცემთა ბაზაზე იქნება დაფუძნებული, თუმცა წინასწარ არავინ იცის, რამდენად ეფექტური იქნება მიღებული შედეგი.
