Bakı, 9 dekabr, AZƏRTAC

Vətən müharibəsi Azərbaycan Ordusunun dünyanın yüksək texnologiyalar əsasında 5-ci nəsil müharibə apara bilən azsaylı ordularından biri olduğunu göstərdi və dünyanın aparıcı hərbi gücləri öz hərbi doktrinalarına Azərbaycan nümunəsi əsasında yenidən gözdən keçirməyə başladılar. İşğaldan azad edilmiş ərazilərin yenidən qurulması və inkişafı da yüksək texnologiyalara əsaslanan ən yeni yanaşmalar əsasında aparılır. Bunlar onilliklər öncə Azərbaycan dövlətinin inkişaf vektorlarının necə dəqiq müəyyən edildiyini bir daha təsdiqləyir. Bu vektorlardan biri də ölkənin bütün infrastrukturunun ən qabaqcıl rəqəmsal texnologiyalar əsasında qurulması və insan resurslarının hərtərəfli, inklüziv inkişafıdır. Bu missiyada süni intellekt texnologiyaları və həlləri əsas hərəkətverici qüvvə kimi çıxış edir.

Bu fikirlər Azərbaycan Texniki Universiteti Süni İntellekt İnstitutunun icraçı direktoru texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Yadigar İmamverdiyevin “Süni intellekt texnologiyalarının inkişafında əsas trendlər” sərlövhəli məqaləsində yer alıb. AZƏRTAC məqaləni təqdim edir.

Süni intellekt ilk kompüterlərin meydana çıxması ilə inkişaf etməyə başlayıb. Elmə 1956-cı ildə Dartmut Kollecinin yay seminar məktəbində Con Makkarti tərəfindən təklif edilmiş süni intellekt anlayışının hamılıqla qəbul edilmiş vahid tərifi yoxdur. Bu məqalədə, süni intellekt - kompüter elmlərinin “insana xas intellektual funksiyaları”na (öyrənmək, məsələləri həll etmək, təbii dili başa düşmək və s.) malik sistemlərin yaradılması ilə məşğul olan sahəsi kimi qəbul olunur. Süni intellekt metodları insan beyni ilə müqayisədə hələ çox geridə olsa da, onların bəzi diqqətəlayiq uğurları var - məsələn, şahmat, qo və poker oyunlarında insan üzərində qələbə qazanıblar, şəkillərin və nitqin tanınmasında insana yaxın nəticələr göstərirlər, müəyyən keyfiyyətdə şəkillər, rəsm və musiqi əsərləri sintez edə bilirlər.

Süni intellektin əsas tədqiqat istiqamətləri

Süni intellekt sahəsində tədqiqatların əsas istiqamətlərinə mühakimələrin modelləşdirilməsi (teoremlərin isbatı, qərarların qəbulu), təbii dilin emalı, bilik mühəndisliyi (ekspert sistemləri, maşın öyrənməsi), bioloji sistemlərin modelləşdirilməsi (neyron şəbəkələri, bio-“təsirlənmiş” alqoritmlər), obrazların tanınması, intellektual robotlar, maşın yaradıcılığı və s. aid edilir. Süni intellektin əsas hədəflərindən biri kompüterlərin təbii dili başa düşməsidir. Sadəcə qeyd edək ki, süni şüur - özünü canlı hiss edən, real emosiyaları yaşaya bilən kompüterləşdirilmiş sistemlər üzərində də işlər aparılır.

Hazırda süni intellekt mürəkkəb texnoloji və proqram həlləri kompleksinə çevrilib və bir çox sahədə insanın intellektual fəaliyyətini üstələyən nəticələr əldə etməyə imkan verməkdədir.

Avtomatlaşdırma və intellektuallaşdırma öz yerini sürətlə smart texnologiyalara verir. İntellektual ilə smart arasında əhəmiyyətli fərq var. İntellektual - verilmiş alqoritm əsasında işləyir, smart sistemlər isə işlədikcə toplanmış verilənlər əsasında həmin alqoritmi təkmilləşdirir.

Süni intellekt hələ böyük gözləntiləri qarşılaya bilməsə də, öz inkişafında “uşaqlıqdan” yeni mərhələyə keçməkdədir, bir sıra tətbiqlərdə öz potensial gücünü tam isbatlaya bilib və ölkələr arasında rəqabət meydanına çevrilib (hərbi sahədə də böyük tətbiqləri vardır).

Azərbaycanda süni intellekt sahəsində tədqiqatlar

Süni intellektin praktikada geniş tətbiq tapmış sahələrindən biri əsası dahi həmyerlimiz Lütfi Zadə tərəfindən qoyulmuş qeyri-səlis məntiqdir. Azərbaycan alimləri tərəfindən qeyri-səlis məntiq və idarəetmə, süni neyron şəbəkələri, evolyusiya metodları, qərar qəbulunu dəstəkləyən intellektual sistemlər, ekspert sistemləri kimi süni intellekt mövzuları geniş tədqiq olunub və bir sıra praktiki həllər təklif edilib. Son onillikdə verilənlərin intellektual analizi, maşın öyrənməsi sahəsində də fundamental və tətbiqi tədqiqatlar aparılıb, bir sıra diqqətəlayiq nəticələr əldə edilib. Eyni zamanda, hazırda e-hökumətin inkişafı və rəqəmsallaşdırma strategiyası çərçivəsində bir sıra süni intellekt əsaslı tətbiqlərin işlənməsi həyata keçirilir.

Süni intellektin “baharı” və “qışı”

Adətən, süni intellektə aid layihələrdə çox böyük hədəflər qoyulur. Bu, tədqiqatçıların böyük ruh yüksəkliyindən, süni intellekt problemlərinin mürəkkəbliyini düzgün qiymətləndirə bilməmələrindən qaynaqlanır. Məsələn, tədqiqatçılar hələ 1960-cı illərdə maşın tərcüməsi sistemlərinin yaradılacağına tam əmin idilər, lakin bu ideya 1966-cı ildə iflasa uğradı. Sosial sifarişin yerinə yetirilməməsindən doğan nəticələri ingilisdilli populyar ədəbiyyatda “Süni intellektin baharı” və “Süni intellektin qışı” kimi sözlər ifadə edir.

Süni intellektin qışı - süni intellekt sahəsində cəmiyyətə vəd edilən nəhəng hədəflər doğrulmur və elmi-praktik layihələrə ayrılan maliyyə kəskin azaldılır. İki böyük qış məlumdur: 1974-1980 və 1987-1993-cü illər. 1982-ci ildə Yaponiyada 5-ci nəsil kompüterlərin yaradılmasını qarşıya qoyan çoxillik layihə həyata keçirilirdi, lakin indi onu və nəticələrini xatırlayanlar çox azdır.

Dərin neyron şəbəkələri

Hazırda süni intellekt növbəti baharını yaşayır və bu, dərin neyron şəbəkələrinin inkişafı ilə əlaqəlidir. 2006-cı ildən başlayaraq dərin öyrənmə (Deep Learning) maşın öyrənməsi tədqiqatlarında aparıcı yer tutur. “Deep Learning” maşın öyrənməsinin dərin neyron şəbəkələrinə (yəni laylarının sayı 2-dən çox olan) əsaslanan bir növüdür. Dərin neyron şəbəkələrinin qısa müddətdə tədqiq edilməsinə baxmayaraq, təbii dilin emalı, nitqin tanınması və kompüter görməsi sahəsində uğurla tətbiq edilib. Bəzi sahələrdə dərin neyron şəbəkələri və ümumiyyətlə, maşın təlimi metodlarının tətbiqi hələlik geniş yayılmayıb. Məsələ ondadır ki, maşın öyrənməsi üçün böyük həcmdə verilənlər toplamaq və onları lazımi qaydada analiz etmək lazımdır. Dərin neyron şəbəkə metodları isə daha böyük həcmdə verilənlər tələb edir. Buna görə dərin neyron şəbəkələri həmişə kömək edə bilmirlər, bəzən daha sadə, klassik metodları tətbiq etmək lazım gəlir.

Süni intellektdə öyrənmə strategiyaları

Süni intellektin bugünkü tətbiqlərində aparıcı komponent kimi maşın öyrənməsi metodları çıxış edir. Maşın öyrənməsi keçmiş təcrübə (yəni verilənlər) əsasında öyrənməklə öz işini təkmilləşdirən alqoritmləri tədqiq edir. Verilənlərdə gizli qanunauyğunluqların aşkarlanması üçün yüzlərlə metodlardan istifadə edən maşın öyrənməsi verilənlərin bütün potensialından tam yararlanmaqla mürəkkəb prosesləri optimallaşdırmağa imkan verir.

Maşın öyrənməsi metodlarında əsasən aşağıdakı öyrənmə strategiyaları istifadə edilir:

Müəllim ilə öyrənmə - öyrənmə üçün sinif nişanları olan verilənlər tələb edir. Bu, tipik məsələləri klassifikasiya (obrazların tanınması) və proqnozlaşdırmadır (reqressiya analizidir) və praktikada geniş tətbiq edilir.

Müəllimsiz öyrənmə - öyrənmə üçün sinif nişanları tələb etmir; tipik məsələləri klasterləşdirmə (verilənlərin qruplaşdırılması) və assosiativ qaydaların axtarışıdır.

Stimullaşdırma ilə öyrənmə - ətraf mühitlə qarşılıqlı əlaqədə topladığı təcrübədən öyrənir (oynayır, udur, heç-heçə edir, uduzur - nəticədən dərs çıxarır - öyrənir). İntellektual agentlərdə, robotlarda geniş tətbiq edilir.

Süni intellektə növbəti maraq “AlphaGo” oyun proqramının uğuru ilə 2016-cı ildə kəskin artdı, həmin il oyun üzrə dünya çempionu Li Sedolu 3:1 hesabı ilə udub (Go - stolüstü Çin oyunudur). Öyrənmə üçün insan-oyunçuların uğurlu gedişləri toplusundan istifadə edilib. Lakin bir il sonra yaradılmış “AlphaGo Zero - go” oynamağı heç bir insan biliyi istifadə etmədən özü sıfırdan öyrənib. Növbəti versiya “AlphaZero” - şahmat və “shogi” oynamağı da özü öyrənib və ən yaxşı şahmat proqramı “Stockfish”i 64:36 hesabı ilə udub (28 qələbə, 0 məğlubiyyət, 72 heç-heçə).

“Sputnik anı”

Qloballaşan dünyada hazırda süni intellektin praktiki tətbiqi sahəsində paradiqma dəyişikliyi baş verir. Son onillikdə öz inkişafı və əşyaların interneti, bulud hesablamaları, mobil texnologiyalar, robototexnika, “Big data” analitikası, sosial media ilə konvergensiyası nəticəsində süni intellekt texnologiyaya söykənən hər bir xidməti və tətbiqi gücləndirəcək və genişləndirəcək bir kritik nöqtəyə gəlib.

Süni intellekt bütün fəaliyyət sahələrini - sənaye, kənd təsərrüfatı, nəqliyyat və logistika, energetika, telekommunikasiya, maliyyə sektoru, səhiyyə, ticarət, təhsil, elm, dövlət idarəetməsi, ictimai və milli təhlükəsizlik və məhkəmə sistemini köklü şəkildə dəyişir.

Dünya dövlətləri rəqabət üstünlüyünə nail olmaq üçün süni intellektin bu potensialından istifadə etməyə çalışırlar. Süni intellektin “Sputnik anı” 2017-ci ilin iyulunda Çində növbəti süni intellekt nəslinin inkişaf planının (A Next Generation Artificial Intelligence Development Plan) qəbul edilməsi olub (Sputnik - 1957-ci ilin oktyabrında SSRİ-də orbitə çıxarılmış Yerin ilk süni peykidir, ABŞ-da elm və texnologiyanın inkişafına güclü təkan olub). Bundan sonra digər ölkələr də təcili şəkildə süni intellekt sahəsində öz texnoloji suverenliklərini təmin etmək üçün müvafiq strategiyalarını işləyib hazırlamağa və onun həyata keçirilməsi üçün böyük vəsaitlər ayırmağa başlayıblar. Hazırda artıq 40-dan çox ölkədə belə strategiyaların həyata keçirilməsinə başlanıb. Sanki, süni intellekt müasir formada növbəti “kosmosda sürətli silahlanma yarışı”na çevrilib.

Süni intellekt sahəsində ölkə üçün prioritet istiqamətlər

Bir sıra qabaqcıl ölkələrin süni intellekt sahəsində milli strategiyalarının analizi ölkəmiz üçün aşağıdakı beş istiqaməti prioritet kimi ayırmağa imkan verir.

•Süni intellekt sahəsində fundamental tətbiqi tədqiqatların aparılması - riyazi metodların istifadəsi ilə yeni süni intellekt alqoritmlərinin yaradılması;

•Süni intellekt mühəndisliyinin inkişaf etdirilməsi - fundamental tətbiqi tədqiqatlar nəticəsində alınmış alqoritmlərin müxtəlif praktiki problemlərin həllinə tətbiqi, yeni proqram və texnoloji həllərin işlənməsi;

•Verilənlər - verilənlərin toplanması, saxlanması, emalı və əlyetər edilməsi (alqoritmlərin öyrədilməsi üçün);

•Kadr hazırlığı - süni intellekt sahəsində yüksək ixtisaslı elmi kadrların və mütəxəssislərin hazırlanması, yeni təhsil proqramlarının yaradılması;

•Qanunvericilik bazası - süni intellekt texnologiyalarının inkişafını dəstəkləyən qanunların, standartların və etik qaydaların işlənməsi və tətbiqi.

Mahiyyətcə, süni intellekt sahəsində fundamental tətbiqi tədqiqatlar çox da böyük investisiya tələb etmir: əsasən, internet əlaqəsi və bəzi hallarda yüksək hesablama gücü tələb edilir (məsələn, dərin neyron şəbəkələrinin öyrədilməsi üçün). Ölkəmizdə bu sahədə yüksəkixtisaslı elmi kadrlar və böyük təcrübə mövcuddur, onların dəstəklənməsi və stimullaşdırılması bütün süni intellekt ekosistemi üçün olduqca vacibdir.

Süni intellekt mühəndisliyinin ölkəmizdə prioritet sahələrini müəyyən etmək üçün bir sıra amillərə diqqət vermək lazımdır. Süni intellekt texnologiyaları insanları monoton işdən azad etmək, qərar qəbulunu dəstəkləmək, təhlükəli iş yerlərini avtomatlaşdırmaq, insanlar arasında kommunikasiyanı dəstəkləmək, sosial təsiri və sosial inteqrasiyanı gücləndirmək, ölkənin daxili və xarici təhlükəsizliyinin təmin edilməsi üçün tətbiq edilir. Süni intellekt texnologiyaları iqtisadi inkişaf alətinə çevrilir, hərbi sahədə həlledici üstünlük qazanmaq imkanı verə bilər. Süni intellekt mühəndisliyi məhz bu multidisiplinar sahələrdə zəif yerləri aradan qaldıran, sərhədləri aşan texnoloji həllərə yönəlməlidir. Bu baxımdan vacib vəzifələrdən biri müxtəlif sahələrdə süni intellekt həllərinin tətbiqini təşviq etmək, texnoloji sahibkarlığı dəstəkləmək və süni intellekt əsaslı məhsul ixracını stimullaşdırmaqdır.

Verilənlər süni intellekt modelləri üçün “yanacaq” rolunu oynayır. Modelin konkret problemə öyrədilməsi üçün real verilənlər tələb olunur, həm də verilənlər nə qədər çox və keyfiyyətlidirsə, modelləri bir o qədər yaxşı öyrətmək mümkün olacaq. Buna görə verilənlərin toplanmasının, saxlanmasının və əlyetərliliyin təmin edilməsi böyük əhəmiyyət daşıyır. Bu baxımdan ölkədə generasiya edilən verilənlərin toplanmasını, rəqəmsallaşdırılmasını və əlyetərliyini təmin etmək, yaxşı koordinasiya edilən vahid siyasəti həyata keçirmək, bu proses üçün zəruri infrastrukturun yaradılması prioritet məsələlərdən biridir.

Ümumiyyətlə, hazırda əmək bazarında informasiya texnologiyaları sahəsində yüksəkixtisaslı kadrların çatışmazlığı və beyin axını problemləri heç kimə sirr deyil. Əmək bazarını süni intellekt texnologiyaları üzrə yüksək ixtisaslı kadrlarla təmin etmək üçün yeni təhsil proqramlarına, resurslarına, yeni təhsil formalarına ciddi ehtiyac var. Eyni zamanda, süni intellekt texnologiyalarının mümkün istifadə sahələri barədə əhalinin məlumatlılıq səviyyəsini yüksəltmək vacibdir. Müvafiq sahədə azərbaycandilli alim və mütəxəssislər icmasının özünütəşkilinin dəstəklənməsinə də xüsusi diqqət verilməlidir.

Süni intellektin geniş tətbiqi nəticəsində cəmiyyətdə yeni ictimai münasibətlər formalaşır və bu sahədə idarəetmə və tənzimləmə sürətlə dəyişən tələblərə uyğun olmalıdır. Fikrimizcə, süni intellekt texnologiyalarının məsuliyyətli istifadəsi, konfidensiallığın, təhlükəsizliyin və etikanın təmin edilməsi prinsiplərini və standartlarını ölkə qanunvericiliyinə və dəyərlərinə uyğun olaraq təsbit etməyin vaxtı çatıb.

Yekun qeydlər

Süni intellekt XXI əsrin ən yeni texnologiyalarından biri və Dördüncü Sənaye İnqilabının əsas hərəkətverici qüvvələrindən biridir. Artıq süni intellekt texnologiyaları praktikada geniş tətbiq edilməyə başlayır və gözləmək olar ki, insanların həyat tərzini tezliklə tamamilə dəyişəcək.

Cəmiyyət həyatının bütün sahələrində rəqəmsal transformasiya kursunu uğurla həyata keçirən Azərbaycan Respublikası bu sahədə də öz iradəsini ortaya qoymaqdadır. Öz ərazi bütövlüyünü bərpa etmiş ölkəmiz qarşısında yüksək texnologiyalar sahəsində də dünyada periferiyada deyil, lider mövqelərdə dayanmaq hədəfi dayanır. Bu çətin vəzifənin uğurla yerinə yetirilməsi üçün dövlət, elm, təhsil və sənaye sektorları xüsusi missiya daşıyırlar və əminliklə demək olar ki, onlar arasında səmərəli əməkdaşlıq və məqsədyönlü iş sayəsində ölkəmiz süni intellekt sahəsində liderlər qrupuna daxil olacaq və bu sahədə də innovasiyaların əsas mərkəzlərindən birinə çevriləcək.