Өгөгдлийг ашиглах - Шийдвэр гаргалтад технологийн үүрэг #5

Midjourney: Quantum AI --ar 16:9 --upbeta

... өмнөх нийтлэлийг Биткойн ба блокчэйн - Шийдвэр гаргалтад технологийн үүрэг #4

Өгөгдлийг хураах, өгөгдлийг хадгалах нь мэдээж чухал. Гэвч юуны төлөө? Зардал, хөрөнгө мөнгө, цаг хугацааг туулан ирсэн өгөгдөл яг яаж, яагаад үнэ цэнэ агуулна гэж? Бизнес болон улс төрд хэрхэн ашиглагдаж байгаа талаар өмнө нь дурдсан. Гэвч эцсийн зорилго юу вэ? Ямар үр ашиг, давуу талтай вэ? Эдгээр асуултуудад хариулах нь тэднийг хураах, хадгалахад зайлшгүй шаардлагатай.

Өгөгдөлтэй байхын зорилго

Зоосыг аль нүдээрээ хэдэн хувь буух магадлалтайг тооцохын тулд зоосыг олон удаа хаяж, өгөгдөл цуглуулах шаардлагатай. Өгөгдлийн тоо олшрох тусам магадлалын хувь илүү зөв, нарийн болно хэмээн магадлалын онолд үздэг. Үүнтэй ижил, өгөгдөл дээр тулгуурлан туршилт, судалгаа, таамаглал, шийдвэр гаргалт хийгддэг. Ингэж л ололт, нээлт, онолууд бий болж, баталгааждаг. Ингэж л арилжаа наймаа хийгдэж, бодлого, шийдвэрүүд гардаг. Тэгвэл тухайн өгөгдөл аль болох урт хугацааны, эртний, их хэмжээтэй байж байж илүү хурдан, чанартай, үнэн зөв шийдэлд хүрнэ. Энэ утгаараа компаниуд, засгийн газрууд, байгууллагуудын өрсөлдөх чадварыг эзэмшиж буй өгөгдөл нь тодорхойлдог. Өөрөөр хэлбэл байгууллагууд өөрсдийн өгөгдлийн хэмжээгээр өрсөлддөг гэсэн үг. Хэн их өгөгдөлтэй, тэр нь илүү өрсөлдөх чадвартай. Эндээс их өгөгдөл буюу биг дата гэх ойлголт бий болсон. Техник технологи сайжрахын хирээр өгөгдлийн цуглуулалт ч, хадгалалт ч сайжирч, өгөгдлийн хэмжээ хэт том болж хувирсан. Зүгээр томоор ч зогсохгүй шинээр нэмэгдэх өгөгдлийн урсгалын хурд үлэмж нэмэгдсэн нь түүнийг боловсруулах, шинжлэх зэрэгт цоо шинэ арга технологи шаардаж эхэлж ээ. Үүнийг нь дагаад өгөгдлийн шинжлэх ухаан, бидний сонсож дадсанаар дата сайнс гэх шинэ салбар хүртэл бий болсон. Хэрхэн их өгөгдлийг задлан шинжилж, дүгнэн цэгнэж, олборлож, боловсруулж, өөрсдөд хэрэгцээтэй мэдээллийг гарган авах нь уг шинжлэх ухааны судлагдахуун юм.

AI

Дараагийн технологийн хувьсгал бол хиймэл оюун ухаан. Энэ нь хүн төрөлхтний хувьд дараагийн үсрэлт болох төлөвтэй байгаа ба энэ үсрэлтийн гол тоглогч нь хиймэл оюун боловч бусад технологиуд үүнтэй хавсрах хандлагатай байдаг. Жишээ нь квант компьютер нь хиймэл оюуныг хамгийн төгс түвшинд аваачих бол блокчэйн нь эдийн засаг, санхүүгийн зайлшгүй асуудлыг нь шийдэж өгөх жишээтэй. Уг хөгжлийн үр дүнд генетик, роботик, автоматжуулалт зэрэг салбаруудад үсрэлт бий болно. Тэгвэл хиймэл оюун гэж юу вэ? Хиймэл оюун гэдэг нь хүний оюун ухааныг дуурайлган бүтээсэн компьютерын систем юм. Энгийн шийдвэр гаргалтын модоор жишээ авъя. Шийдвэр гаргалтын мод нь хиймэл оюуны хамгийн энгийн арга бөгөөд маш түгээмэл ашиглагддаг. Тик-так-тоу буюу бидний багадаа цаасан дээр икс окс гэж тоглодог байсан тоглоомыг уг аргаар бүрэн шийдвэрлэж болдог. Тоглоомын бүх боломжит шийдвэрүүдийг мод бүтэцтэй болгоод, навч (узель) бүр дээр нь үнэлгээ өгнө. Тухайн үнэлгээнээсээ сөргүүлж бодоод, тухайн үед яаж нүүх шийдвэрээ гаргана гэсэн үг. Энэ утгаараа уг тоглоомыг шийдэгдсэн тоглоом гэдэг. Ийм тоглоомыг ямар ч тохиолдолд, яаж ч нүүсэн тэнцдэг. Яг энэ аргаар шатрыг тоглож болох ч нэг асуудал үүсдэг нь шатрын бүх нүүдлийг тооцох аргагүй олон болж ирдэг. Тиймээс тухайн үеийн шийдвэр дээрээс хүчин чадлынхаа хирээр шийдвэр гаргалтын мод ургуулж, түүнийгээ ялах, ялагдах магадлалаар нь үнэлдэг. Тухайн үедээ компьютерын хүчин чадлаас болж бүрэн шийдэгдээгүй тоглоом гэдэг статустай байсан. Одоо магадлалаар биш, дээрх тик-так-тоу шиг бүрэн шийдэгдсэн тоглоом болж хувирч ээ. Гоо даам тоглодог AlphaGo Master гэдэг хиймэл оюун хүмүүсийн тоглосон тоглолтоос суралцаж, тухайн үеийн дэлхийн гоо даамын аваргыг ялсан. AlphaGo Zero нь харин AlphaGo Master-тай тоглож суралцаад хожсон. Эцэст нь AlphaZero нь өөрөө өөртэйгөө тоглож суралцсанаар хүний тоглолтоос хол тасарсан. Энэ нь хиймэл оюунд хүнээс суралцах зүйл үгүй болно гэдэг айдсыг нийгэмд төрүүлээд амжиж ээ. Ирээдүйд хиймэл оюун биеэ дааж, эцэстээ хүн төрөлхтнийг устгана гэсэн оршихуйн айдсын нэг баталгаа мэт хүлээж авсан хэрэг. Хүнээс биш өөрөөсөө суралцсан хиймэл оюуны тоглолтыг хүн харахад маш хачирхалтай, алдаа хийж байгаа мэт санагддаг ч эцсийн дүндээ зөв шийдвэр байсан нь харагддаг. Энэ нь хүн хиймэл оюуны тоглолтыг ойлгохын аргагүй болгож, хүний зохиосон хамгийн эртний тоглоомыг ч цоо шинэ аргаар тоглож, хүн төрөлхтнийг гайхшируулсан юм.

Хиймэл оюун нь дотроо олон салаа мөчрүүдтэй ч тэднээс хамгийн ирээдүйтэй нь машин сургалт, тэр дундаа нейрон сүлжээ юм. Хүний тархины нейрон эсүүдийг компьютерт загварчлан хийсэн уг систем нь хүний тархийг хийсвэрлэх гэж оролдсон оролдог гэж хэлж болно. Нейрон эсийн ажиллагаа нь математик анализын ойролцоолох функцтэй тун төстэй болохыг 1950-иад оны үед олж харсан байна. Энэ нь энгийн шугаман алгебрыг ашиглах ба үүнийг тохируулахдаа буюу сургахдаа дифференциал тооцоолол ашигладаг. Нэг үгээр бид ердөө нэмэх, үржих үйлдэл хийж сурч байгаа бага ангийн хүүхдүүдийг ашиглан хиймэл нейрон сүлжээ хийж болох юм. Сургалтын явцад багш нь тэдэнд юуг, ямар тоонд үржүүлэхийг нь хэлж өгөх ба энэ тоогоо дифференциал ашиглан бодно. Хангалттай сурч дууслаа гэж үзсэн үед хүүхдүүд багшгүйгээр бодит өгөгдлийг боловсруулах чадвартай болно. Өөрөөр хэлбэл тэдгээр хүүхдүүд гайхамшигт тоогоо нэгэнт олчихсон бол өөрсдөө юу хийж байгаагаа мэдэлгүй, зөвхөн ардаас ирсэн тоонуудыг нэмж, өөрийн тоондоо үржүүлээд, урагш нь дамжуулах төдий ажил хийх ч анги дүүрэн хүүхдүүд энэ мэт нийлээд ирэхээр зураг, дуу боловсруулж, чухал, ээдрээтэй асуудлуудыг шийдвэрлэж, шийдвэр гаргаж чадна гэсэн үг юм.

Мөн хиймэл оюуныг сэтгэл хөдлөл байхгүй, хайр энэрэлгүй, өвдөлт мэдэрдэггүй гэж шүүмжилдэг. Нэг талаас эдгээр зүйлс хэрэг болдоггүй, тэр ч бүү хэл бүр цээрлэвэл зохих салбарууд бий. Жишээ нь хууль эрх зүй, санхүү эдийн засаг гэх мэт. Хүний сэтгэл хөдлөл, хайхрамжгүй байдал, хайр энэрэл зэрэг зүйлсээс болж эдгээр салбаруудад алдаа их гардаг. Тэгвэл тийм зүйлгүй хэмээн шүүмжлэгдэж байгаа хиймэл оюун нь эдгээр салбарт амжилт олох нь тодорхой. Мөн хиймэл оюуныг хүн алахаар программчлагдсан гэж шүүмжилдэг. Жишээ нь автомат жолоодлогын систем нь зайлшгүй нөхцөл тулгарах үед илүү цөөн хүнийг алах шийдвэр гаргахаар сургагддаг. Жишээ нь тоормос авах боломжгүй ойрын зайд чигээрээ явахад 5 хүн, цорын ганц боломжит эргэлтийг хийхэд 1 хүн дайруулах нөхцөлд орвол эргэлт хийхийг сонгох. Эсвэл эргэх боломжгүйгээр ханаар тусгаарлагдсан замд 5 хүн зогсоод, тоормос авсан ч тэднийг дайрахаар бол хана мөргөж жолоочоо алахаар программчлагдсан байдаг. Гэвч энэ шүүмж нь байгаа оноогүй хэрэг болно. Учир нь зөвхөн хиймэл оюун ч гэлтгүй хүн ч гэсэн уг асуудалтай нүүр тулгарахад яах ёстой гэсэн зөв хариулт байдаггүй. Хүн бүр өөрийн морал, ёс суртахууны хүрээнд шийдвэр гаргадаг. Энэ нь цаанаа философи, тэр дундаа утилитаризмын тод жишээ болдог тул энэ нь зөвхөн хиймэл оюуны тухай асуудал биш юм. Үүний эсрэг талд хиймэл оюун нь хүн шиг дурлаж, хайрлаж, өвдөж, сэтгэл хөдлөлтэй болох боломжтой гэж үзэх үзэл ч байна. Наанадаж тэд тийм мэт харагдах чадвартай. Тэгвэл бид тэднийг үнэхээр тэгж байгаа эсэхийг мэдэх боломжгүй. Энэ нь мөн л адил хүн дээр ч тулгардаг асуудал юм. Бид өөрсдийгөө л үнэхээр сэтгэл зүрхтэй, өвдөлт мэдэрч, хайрлаж дурлаж байгааг мэдэж байгаа ч бусад хүнийг тэгж байгааг хараад жүжиглээд байна уу, үнэхээр мэдэрч байгаа юу гэдгийг мэдэх боломжгүй байдаг. Үүнийг философийн зомби гэх бөгөөд хиймэл оюуныг ч мөн ижил бид мэдэрч чадах эсэхийг, үнэн худлааг нь ялгаж салгаж чадахгүй. Иймээс ирээдүйд үүсэх зайлшгүй нэг зүйл бол хиймэл оюуны эрх ба түүнийг хамгаалах, хиймэл оюунууд бидний дунд тэгш эрхтэйгээр зэрэгцэн орших явдал юм. Энэ нь яг л анх хүн төрөлхтөн арьсны өнгө, нас хүйс, эсвэл аливаа шашны итгэл үнэмшилтэнүүд, аль нэг улсын зэргээр нь ялгаварлан гадуурхаж байгаад, хэтдээ ижил тэгш эрхтэй болж, бие биеэ хүлээн зөвшөөрч, зэрэгцэн оршиж эхэлсэнтэй ижил зүйл болно гэсэн үг.

Хиймэл нейрон сүлжээг өргөтгөж, илүү нарийн төвөгтэй зүйлсийг сурдаг болгохын тулд оролт болон гаралтын давхаргын хооронд далд давхарга нэмж өгдөг. Үүнийг гүн сургалт гэх бөгөөд одоогийн байдлаар гүн сургалтын сурч чадах зүйлс хязгааргүй мэт өндөр боломжийг агуулж байна. Гүн сургалт юуг ч сурч чадах ч энэ нь дээр дурдсан далд давхаргуудаас шалтгаалдаг. Сурах зүйл нь хэчнээн нарийн төвөгтэй байна, төдий чинээ далд давхарга олширно. Далд давхарга олшрохын хирээр сургахад илүү их өгөгдөл, мөн эрчим хүч шаардлагатай болно. Цөмийн хүчийг эзэмшсэн улс тоглоомын дүрмийг гаргадаг шиг одоо бол хиймэл оюуныг эзэмшсэн улс тоглоомын дүрмийг гаргана. Тиймээс их гүрнүүд өгөгдөл, эрчим хүч, гүн сургалтын илүү сайн технологийн төлөө хоорондоо алалцаж байна.

Квант компьютер

Квант физик нь өнгөрсөн зуунд хийгдсэн, орчин үеийн физик хэмээгддэг хоёр том нээлтийн нэг юм. Нөгөө нь Эйнштэйний алдарт харьцангуйн онол. Харьцангуйн онол бол үлэмж том, сансар огторгуйн хэмжээний судлагдахуунтай бол нөгөө талд нь нүдэнд үл үзэгдэх өчүүхэн, атом молекулаас ч жижиг судлагдахуунтай квантын механик үлдсэнийг нь гүйцээдэг. Хүмүүс ихэвчлэн саяхан гарчхаад, үр ашгаа өгч амжаагүй, фантаз төдий онол гэж ойлгодог ч энэ нь өнгөрсөн зуунд нээгдэх үедээ хүн төрөлхтөнд үнэлж баршгүй гавьяа байгуулсан онол юм. Үүний ачаар орчин үеийн микрочип, компьютер, гар утас, лазер, өдрийн гэрэл, диод, транзисторууд ажиллаж, микроскоп, MRI, GPS зэрэг технологиуд боломжтой болж, өнөөдрийн бидний өдөр тутмын амьдралд салшгүй үүрэг гүйцэтгэж байна. Үүгээр ч барахгүй ирээдүйд компьютер, хими, санхүү гэх мэт салбаруудыг орвонгоор нь эргүүлэх төлөвтэй. Квантын криптограф нь одоо бидний ашиглаж байгаа анхны тоон дээр суурилсан криптографаас ч илүү өндөр нууцлал бүхий хамгаалалтыг бидэнд санал болгож буйгаараа анхны тоо нээгдэж, блокчэйн, биткойн, криптограф үгүй болсон ч айх аюулгүй байх давуу талыг олгож байна. Нөгөө талдаа бидний эвдэршгүй хэмээн итгэж буй блокчэйн, өдөр тутмын интернэтийн хэрэглээний гол тулгуур болох энэ криптограф гэгчийг эвдэх хүртэл хүчин чадалтай эд юм. Харин хиймэл оюуны хувьд квантын хиймэл оюун, квантын машин сургалт, квантын нейрон сүлжээ гэх мэт ойлголтууд аль хэдийн бий болж, туршилт, судалгааны явцдаа яваа. Хангалттай хүчтэй квантын компьютер бүтээгдэх үед квантын нейрон сүлжээг байгаа их өгөгдөл дээрээ ажиллуулснаар одоогийн их эрчим хүч, цаг хугацаа шаардаж сурдаг хиймэл оюунуудыг бараадуулахгүй хурдан хугацаанд, төсөөлшгүй бага эрчим хүчээр хүрэх үнэмлэхүй ялалтад хүрэх юм. Үнэн хэрэгтээ квантын хиймэл оюуны хүрэх үр дүнд классик компьютер дээрх хиймэл оюун хүрэхийн тулд хязгааргүй их цаг хугацаа, энерги зарцуулах юм. Энэ нь нэг үгээр боломжгүй гэсэн үг. Үүнийг quantum supremacy гэдэг бөгөөд үүнийг квантын илүүрхэл ч гэж хэлж болох юм. Нэг үгээр квантын компьютероор дамжуулан хиймэл оюун ухаан өөрийн төгс хөгжилдөө хүрэх юм. Ингэснээр дээр дурдсан өгөгдлийн үнэ цэнэ жинхэнэ утгаараа алт болох ба өгөгдөл эзэмшигч бүх байгууллагууд энэ үеийг л амдан хүлээж байгаа гэж хэлэхэд хилсдэхгүй юм.

Цуврал нийтлэл төгсөв.

Нийтлэлийг хянан тохиолдуулсан Д.Алтаншагай

Comments

Popular Posts