«Біз әрқашан машинадан да жақсы білетін жаңа жұмыстарды тауып аламыз»
«Яндекс» компаниясының стратегиялық маркетинг директоры Андрей Себрант – бизнесте және күнделікті өмірде жасанды интеллектінің алатын орны туралы
Андрей, сіз «жасанды интеллект» ұғымына нені жатқызасыз?
Мен оған ештеңені де жатқызбаймын, мен бұл терминді қолданбауға тырысамын, өйткені тіпті «интеллект» ұғымы, оның ішінде табиғи ұғым да оның өлшемдері сияқты нақты анықтама алған жоқ. Тьюринг сынақтары мен басқа әдістердің қаншалықты жақсы екендігі туралы мәселе ашық күйінде қалып отыр.
Сондықтан, «жасанды» сын есімі толық анықталмаған терминге қосылған кезде, одан әрі белгісіздік пайда болады. Түсіну елесі пайда болады және бұл жай түсінбеушіліктен де зиянды.
Сіз бұл ұғымға қандай технологияларды жатқызар едіңіз?
Тағы да, нақты шекаралар жоқ. Мысалы, Apple компаниясының жоғары бағаланған компаниясы өз өнімдерін сипаттаудан «жасанды интеллект» тіркесін қолданудан үзілді-кесілді бас тартады, дегенмен олар машиналық оқытудың әртүрлі нұсқаларына негізделген. Кейбіреулер AI-ге жатқызатын бұл технология шынымен де соңғы бірнеше жылда біздің өмірімізді өзгертіп келе жатқан революциялық нәрсе. Бұл машиналарға кез-келген күрделі нұсқауларды біртіндеп орындауға ғана емес, сонымен қатар кейбір мәліметтер жиынтығынан, жағдайлардан үйренуге мүмкіндік береді. Өздігінен білім алу қабілетіне ие болғаннан кейін машиналарға қол жетімді болатын көптеген заттар бар.
Қазір көпшіліктің қызығушылығын тудыратын нәрсе - машиналық оқыту алгоритмдеріне негізделген әртүрлі өнімдердің пайда болуы.
Сіздің ойыңызша, жасанды интеллектке қатысты негізгі танымал мифтер мен қате түсініктер қандай?
Ең қауіпті миф — бұл машинаның қандай да бір жоғары білімі бар, ол бәрін ашық оймен талдады және оның тұжырымдары әрқашан объективті.
Егер біз қазір ChatGPT, YandexGPT және басқалары сияқты танымал тілдік модельдерді қарастыратын болсақ, бұл «стероидтерде» телефондық T9. Олардың логикасы телефондағы «қосымша жазу бөлімшесінде» бірдей, ол кейде дұрыс емес сөзді алмастырады. Біздің жағдайда модельдер таңдауда қателеспейді, бірақ олардың қоршаған әлем туралы білімі смартфон алгоритмдерімен бірдей.
Сондықтан, осы модельдерден Bitcoin курсын болжауды және алынған жауап негізінде нақты шешім қабылдауды сұрау – бұл өте асығыс қадам. Алгоритмдер объективті білім тудырмайды, тек қолда бар деректерді өңдейді.
Жасанды интеллект, машиналық оқытумен байланысты технологиялар қай салаларда жиі қолданылады?
Мұндай салалар өте көп! Интернеттегі іздеу жүйесін қолданған сайын жасанды интеллект және машиналық оқыту технологиялары қолданылады. Яндекс те, Google да бірнеше жыл бұрын сайттарды іздеуде бағалайтын алгоритмдер енді адамға түсінікті факторларға сүйенбейтінін жариялады. Олар тек өзін-өзі оқыту алгоритмдерінде, адамның мінез-құлқын көретін және келесі пайдаланушыға қандай сілтемені қай жерде көрсету керектігін шешетін машиналық оқытумен жұмыс істейді.
Сауда-саттықта машиналық оқыту алгоритмдерінде көптеген технологиялар жұмыс істейді, өйткені адам бірқатар стратегияларға қажетті жылдамдықпен шешім қабылдай алмайды. Сондай-ақ, ұсынымдық қызметтердің барлық түрлері туралы ұмытпаңыз: музыка, кино... мұның бәрі «дейінгі және кейінгі» машиналық оқыту.
Дотком дәуірінің гүлдену кезеңінде қаржы нарықтары байқаған сияқты жасанды интеллект көпіршігі туралы айтуға бола ма?
Жалпы, көпіршік – бұл таза қаржылық термин, ал өмірде бұндай жағдайдың болғаны өте пайдалы. Біз бүгін қолданатын Интернет — бұл дотком көпіршігінің тікелей нәтижесі. Ол жарылған кезде Google, Facebook және басқа да танымал жобаларды жасаған біршама жұмыссыз адамдар пайда болды. Бұл көпіршік белгілі бір аймақты ақшамен жаулап алып, одан кейін ондағы барлық артық заттарды өлтірудің оңтайлы әдісі болып шықты. Бұл өте жағымды нәрсе.
Әрине, қазір де ол жағы солай болып жатыр, өйткені жасанды интеллект негізіндегі басқа жобаға ақша жинайтын алаяқтардың саны қазір орасан зор. Бірақ көпіршік үрлене берсін. Мен мәселенің егжей-тегжейін білместен жатып, осы салаға ақша салатындарды түсінбеймін. Бірақ жалпы алғанда, бұл маңызды және қажетті нәрсе: сол дағдарыс болмаған болса - интернет те болмас еді.
Сіз қалай ойлайсыз, жасанды интеллект адамдарды алмастыра ала ма?
Мен қазір мұндай салаларды атамас едім, өйткені біз оларды айтқан соң, біраз уақыттан кейін бұл шыңды компьютер бағындырғаны белгілі болады. Осыған байланысты го ойынының тарихы ойға оралады. Көптеген адамдарға машина ешқашан адамды жеңе алмайтындай көрінді. Осы тақырыпқа кейбіреулер маңызды мақалалар жазылып жатқанда, Google DeepMind жігіттері 2016 жылы кәсіби мамандарды жеңіп кеткен AlphaGo бағдарламасын жасады.
Яғни, мұндай қатаң шекара қойылған сайын, кейбір энтузиастар оны бұзғаны белгілі болады. Бірақ, бақытымызға орай, адамдар үшін үнемі жаңа саланы тауып, жасай бастаймыз. Біз мұны алдымен тікелей эфирде тыңдаған музыка тарихынан көреміз, содан кейін әртүрлі ақпарат құралдары пайда болды. Көркемсурет те фотосуреттің пайда болуымен қатар келді, бірақ жойылып кетпей, керісінше түрленіп, қызықты бола бастады.
Біз қашан да машинадан да жақсы білетін жаңа жұмыстарды табамыз. Бұл шексіз процесс.