Süni intellekt hələ gənc olsa da, bu sahədə artıq bir çox əlamətdar hadisə baş verib. Bəziləri bütün bəşəriyyətin diqqətini çəkib, bəziləri isə yalnız elm adamları tərəfindən qəbul edilən bir partlayış dalğası meydana gətirib. TED.az süni intellekt sahəsinin inkişafına ən çox təsir edən 10 məsələni təqdim edir:

1. Ayzek Əzimov ilk olaraq “Robototexnikanın  üç qanunu”nu (1942) tərtib edir

A.Əzimovun “Əbədi döngü” hekayəsində ilk dəfə oxucuların qarşısına çıxan ifadə sonradan bütün dünyada məşhurlaşdı:

Birinci qanun: Robot insana zərər verə, ya da hərəkətsiz qalaraq insanın zərər çəkməsinə səbəb ola bilməz.

İkinci qanun: Robot insanların verdikləri əmrlərə tabe olmaq məcburiyyətindədir. Ancaq bu əmrlər birinci qanunla ziddiyyət təşkil etdiyi zaman vəziyyət dəyişir.

Üçüncü qanun: Robot birinci və ikinci qanunlara əks olmadığı müddətdə, öz varlığını qorumalıdır.

A.Əzimovun robotlardan bəhs edən hekayələri elmi fantastika oxucularını, o cümlədən elm adamlarını, düşünə bilən maşınların mümkünlüyü barədə götür-qoya məcbur etdi. Hazırda insanlar “Robot qanunları”nı müasir süni intellektə tətbiq etməyə çalışırlar.

2. Alan Türinq özünün “İmitasiya oyunu”nu təklif edir (1950).

Riyaziyyatçı Alan Türinq 1950-ci ildə maşının ağıl dərəcəsini ölçməyin ilk prinsipini təhlil edib.

“Maşınlar düşünə bilərmi?” sualını nəzərdən keçirməyi təklif edən Türinq 1950-ci ildə tədqiqatlara – bir maşının insanın davranışını təqlid edə biləcəyi təqdirdə məqbul sayıla biləcəyini öyrənməyə başladı.

Bu nəzəri sual məşhur “İmitasiya oyunu”nun ortaya çıxmasına rəvac verdi. Daha sonra “Türinq testi” adlanacaq layihə, tədqiqatçı-şəxsin kiminlə yazışdığını müəyyənləşdirməlidir. Türinqin yaşadığı dövrdə bu sınağı keçə biləcək maşınlar yox idi, bu gün də yoxdur. Ancaq test maşınlarda zəkanın olub-olmadığını müəyyən etmək üçün sadə yol göstərdi, süni intellekt fəlsəfəsinin formalaşmasına kömək etdi.

3. Dartmutda süni intellektə dair konfrans keçirilir (1956)

1955-ci ilə qədər elm adamları “neyron şəbəkələri” və “təbii dil” kimi anlayışlar hazırlamışdılar, lakin hələ də müxtəlif növ maşın zəkalarını əhatə edən anlayışlar mövcud deyildi. Dartmut Kollecinin riyaziyyat professoru Con Makkarti bütün bunları bir araya gətirmək üçün “süni intellekt” ifadəsini işlətdi.

C.Makkarti 1956-cı ildə süni intellekt konfransının təşkili üçün qrant müraciəti edən qrupa rəhbərlik etməyə başladı. Dövrün bir çox aparıcı tədqiqatçısı 1956-cı ilin yayında Dartmut Konfransına dəvət edildi. Alimlər burada süni intellektin öyrənilməsinin müxtəlif potensial sahələrini, o cümlədən öyrənmə, axtarış, baxış, məntiqi düşünmə, dil, ağıl, oyunlar (xüsusən, şahmat), insanın fərdi robotlar kimi ağıllı maşınlarla qarşılıqlı əlaqələrini müzakirə etdilər.

Bu müzakirələrin ortaq nöqtəsi süni intellektin insanlara fayda gətirmək üçün çox böyük potensiala sahib olması idi. Bununla bağlı maşın zəkasına təsir göstərə biləcək ümumi tədqiqat sahələri açıqlandı.

4. Frenk Rozenblat Perseptronu yaradır (1957)

Perseptron – 1957-ci ildə Frenk Rozenblat tərəfindən təklif edilmiş və 1960-cı ildə “Mark-1” elektron maşını şəklində reallaşdırılmış beyinlə (beyinin kibernetik modeli) qavranılan informasiyanın riyazi və ya kompüter modelidir. Perseptron neyron şəbəkələrin ilk modellərindən biri, “Mark-1” isə dünyada ilk neyrokompüter oldu. Öz sadəliyinə baxmayaraq, Perseptron öyrənməyə, kifayət qədər mürəkkəb məsələləri həll etməyə və qərar verməyə qadirdir.

Perseptron üç tip elementdən ibarətdir: sensorlardan (bunlara tanınan obrazlar və ya vəziyyətlər daxil olur. Sadə perseptronlarda onlar reseptor sahəsinə uyğundur və S-elementlər adlanır) daxil olan siqnallar assosiativ elementlərə (А-elementləri), sonda isə reaksiya verən elementlərə (А-elementlərinin təsiri altında çıxış siqnalını formallaşdıran R-elementlər) verilir. Müasir terminologiyaya əsasən, perseptronlar süni neyron şəbəkələr kimi təsnif edilmiş ola bilərlər.

5. Süni intellekt “ilk qış”ı ilə qarşılaşır (1970-ci illər)

Süni intellekt yarandığı vaxtdan yalnız tədqiqatlarda mövcud idi. 1960-cı illər üçün dövlət qurumları, xüsusən DARPA, tədqiqata xeyli pul xərcləyir və praktik olaraq investisiya hesabatı tələb etmirdi. Süni intellekt tədqiqatçıları maliyyə axınının davam etməsi üçün işlərinin potensialını şişirdirdilər. 1960-cı illərin sonu və 1970-ci illərin əvvəllərində hər şey dəyişdi. İki hesabat (1966-cı ildə ABŞ hökuməti üçün ALPAC Məşvərət Şurasından, ikinci hesabat 1973-cü ildə ingilis hökuməti üçün Lighthill-dən) tədqiqatlardakı irəliləyişi praqmatik olaraq qiymətləndirdi və bu texnologiyanın potensialı haqqında çox pessimist proqnoz verdi. Hər iki hesabat süni intellekt tədqiqatının müxtəlif sahələrində ciddi irəliləyişin mövcudluğunu şübhə altına aldı. Lighthill öz hesabatında nitq tanıma vəzifələri üçün süni intellektin hökumət və ya hərbi baxımdan faydalı olacağına inanmadığını bildirdi.

Nəticədə, ABŞ və İngiltərə hökumətləri universitetlərdə süni intellekt tədqiqatını maliyyələşdirməyə başladılar. 1960-cı illərdə bu tədqiqatını problemsiz maliyyələşdirən DARPA, layihələrdən dəqiq vaxt və gözlənilən nəticələrin ətraflı təsvirini tələb etməyə başladı. Nəticədə süni intellektin gözləntiləri özünü doğrultmadı. Süni intellektin “ilk qış”ı 1970-1980-ci illərə qədər davam etdi.

6. Süni intellektin “ikinci qışı”  (1987)

1980-ci illər insanlar tərəfindən qərar qəbul etmə prosesini təqlid edən “ekspert sistemləri”nin inkişafı və ilk uğurları ilə başladı. Texnologiya əvvəlcə Rəqəmsal Avadanlıqlar Korporasiyası üçün Karnegi Mellon Universitetində inkişaf etdirildi və daha sonra digər korporasiyalar onu tez bir zamanda həyata keçirməyə başladılar. Ekspert sistemləri bahalı ixtisaslaşdırılmış avadanlıq tələb edirdi. “Sun Microsystems”dən oxşar güc və daha ucuz iş stansiyaları, həmçinin Apple və Beynəlxalq Biznes Maşınları (IBM) korporosiyalarının fərdi kompüterləri ortaya çıxmağa başlayanda, bu problem daha kəskin şəkildə ortaya çıxdı. İxtisaslaşmış kompüter sistemləri bazarı 1987-ci ildə çökdü.

Süni intellektin “ikinci qış”ı 2000-ci illərə qədər davam etdi.

7. IBM-in “Deep Blue” kompüteri qrossmeyster Harri Kasparovu məğlub edir (1997)

1997-ci ildə IBM-in “Deep Blue” şahmat kompüteri, o zamankı dünya çempionu Harri Kasparovu məğlub edəndə süni intellektin ictimai mövqeyi yaxşılaşdı. Televiziya studiyasında keçirilmiş altı oyundan birində H.Kasparov qalib gəldi, üç qarşılaşma isə heç-heçə ilə başa çatdı.

“Deep Blue” kompüteri kifayət qədər hesablama gücünə sahib idi və saniyədə 200 milyon mümkün gedişi qiymətləndirərək ən yaxşısını seçə bilirdi. İnsanların imkanları hər hərəkətdən sonra yalnız 50-yə yaxın hərəkəti qiymətləndirməklə məhdudlaşır. “Deep Blue”nun işi süni intellektin işinə bənzəyirdi, lakin kompüter strategiyalar haqqında düşünməmiş, oyunu öyrənməmişdi, sadəcə proqram təminatının imkan vediyi komandaları yerinə yetirmişdi.

Buna baxmayaraq, “Deep Blue”nun Harri Kasparov üzərində qələbəsi təsirli bir şəkildə süni intellekti ictimaiyyətin gözündə qiymətləndirdi. Bəziləri sadəcə heyran olmuşdular. Digərləri maşının şahmat üzrə mütəxəssisini “döydüyünü” xoş qarşılamırdılar. İnvestorlar isə bundan vaxtında istifadə etdilər. “Deep Blue”nun 10 dollar qazanması IBM səhmlərinin dəyərini o vaxtın ən yüksək səviyyəsinə qaldırdı.

8. Neyron şəbəkəsi pişikləri görür (2011)

2011-ci ilə qədər dünya universitetlərinin alimləri artıq neyron şəbəkələri haqqında tədqiqat aparmış və onları yaratmışdılar. Həmin il “Google” proqramçısı Ceff Din Stenford kompüter elmləri professoru Endryu İan ilə görüşdü. Birlikdə çox sayda görüntünü “bəsləyə” biləcək “Google” serverlərinin nəhəng hesablama gücü ilə təmin edilmiş böyük bir sinir şəbəkəsinin yaradılmasını planlaşdırdılar.

Sinir şəbəkəsi görüntüləri üç gün analiz etdi. Sonra təlim məlumatlarında təkrar-təkrar qarşılaşdığı vizual görüntüləri ifadə edən üç bulanıq şəkli – bir insanın üzünü, bir insanın cəsədini və bir pişiyi tədqiq etdi. Bu araşdırma neyron şəbəkələrinin istifadəsi sahəsində böyük irəliləyiş idi.

9. Cofri Hinton dərin neyron şəbəkələri yaradır (2012)

Bir il sonra Din və İan Toronto Universitetinin professoru Cofri Hinton və iki tələbəsi “ImageNet” görüntü tanıma müsabiqəsində iştirak etmək üçün kompüter görmə qabiliyyəti üçün “AlexNet” şəbəkəsini yaratdılar. İştirakçılar milyonlarla test görüntüsünü emal və ən yüksək dəqiqliklə müəyyənləşdirmək üçün sistemlərdən istifadə etməli idilər. “AlexNet” ən yaxın rəqibindən ikiqat az səhv faizi ilə yarışmada qalib gəldi.

Bu hadisə dərin neyron şəbəkələrinə marağın canlanmasına təsir etdi və Hintona “dərin öyrənmənin atası” ləqəbini qazandırdı.

10. “AlphaGo” dünya çempionunu məğlub edir (2016)

2013-cü ildə ingilis “DeepMind” tədqiqatçıları “Atari” oyununda oynamağı və qazanmağı təhlil edən məqalə nəşr etdilər. Buna heyran olan “Google” şirkəti “Deep Mind”I 400 milyon dollara satın aldı. Lakin “DeepMind”ın əsas şöhrəti hələ qabaqda idi.

Bir neçə il sonra indi “Google”un tabeliyində olan “DeepMind”in alimləri “Atari” oyunlarından yapon lövhə oyununa (dünyada daha çox “Go” adıyla tanınır – C.Q.) keçdilər. “AlphaGo” sinir şəbəkəsini inkişaf etdirdi. Proqram “AlphaGo”nun digər versiyalarına qarşı minlərlə oyun keçirdi, məğlubiyyətləri və qalibiyyətləri öyrəndi.

2016-cı ilin martında “AlphaGo” dünyanın ən böyük “Go” oyunçusu Li Sedolu 4-1 hesabı ilə məğlub etdi. Oyun prosesi sənədli film üçün lentə alındı. Filmi izləyərkən L.Sedolun kədərini hiss etməmək olmur. Sanki yalnız bir adam yox, bütün insanlıq məğlub olmuşdu.

Dərin neyron şəbəkələri sahəsindəki son ixtiralar süni intellekt sahəsini o qədər dəyişdirib ki, həqiqi tarixi hələ yeni başlayır. Ümidlər böyükdür. Süni intellektin XXI əsrin gedişatına necə böyük təsir göstərəcəyi artıq məlumdur.

Cavid QƏDİR