ЖИ негіздері және тарихы
Жасанды интеллект дегеніміз не?
Жасанды интеллект (ЖИ немесе AI) — бұл компьютерлік жүйелердің адамға тән интеллектуалды функцияларды орындау қабілеті. Бұл функцияларға үйрену, логикалық қорытынды жасау, мәселені шешу, қабылдау және тілді түсіну жатады. Қысқаша айтқанда, бұл — машиналарға «ойлауды» және «тәжірибеден сабақ алуды» үйрететін ғылым саласы.
ашиналық оқытудың (ML) негізгі үш түрін атаңыз.
Мұғаліммен оқыту (Supervised): Дайын жауаптары бар деректермен жұмыс (мысалы, спам-фильтр).
Мұғалімсіз оқыту (Unsupervised): Деректер ішінен жасырын заңдылықтар мен топтарды іздеу (кластерлеу).
Нығайту арқылы оқыту (Reinforcement): Әрекеттері үшін «сыйлық» немесе «айыппұл» алу арқылы үйрену (ойындар мен роботтар).
Жасанды нейрон деген не және оның биологиялық нейроннан айырмашылығы?
Жасанды нейрон: Бұл ақпаратты қабылдайтын, оны өңдейтін және келесі нейронға беретін математикалық функция (түйін).
Айырмашылығы: Биологиялық нейрон ақпаратты электрохимиялық импульстер арқылы жібереді, ал жасанды нейрон тек сандармен (математикалық есептеулермен) жұмыс істейді. Биологиялық ми әлдеқайда күрделі, икемді және энергияны аз тұтынады.
Компьютерлік көрудегі "Объектіні анықтау" (Object Detection) деген не?
Бұл суреттегі нысандарды жай ғана танып қоймай (мысалы, "бұл — көлік"), олардың орнын анықтау (суреттегі нысанды төртбұрышпен қоршап көрсету). Бұл технология автопилоттар мен қауіпсіздік камераларында қолданылады.
ЖИ алгоритмдеріндегі "Бұрмалаушылық" (Bias) қайдан пайда болады?
ЖИ адамдар жасаған деректерден үйренеді. Егер оқыту деректерінде әлеуметтік, нәсілдік немесе гендерлік теңсіздік болса, ЖИ сол қателіктерді көшіріп алып, әділетсіз шешімдер шығара бастайды.
Алан Тьюринг деген кім және оның ЖИ дамуындағы рөлі қандай?
Алан Тьюринг — ағылшын математигі, логик және қазіргі информатиканың атасы. Оның рөлі:
Ол 1950 жылы «Есептеуіш машиналар және интеллект» атты мақаласын жазып, «Машиналар ойлай ала ма?» деген іргелі сұрақ қойды.
Ол кез келген алгоритмді орындай алатын «Тьюринг машинасы» (қазіргі компьютерлердің теориялық моделі) концепциясын жасап шығарды.
Екінші дүниежүзілік соғыс кезінде немістердің «Enigma» шифрын шешіп, есептеуіш техниканың қуатын іс жүзінде дәлелдеді.
егрессия мен Классификацияның айырмашылығы неде?
Классификация: Нәтижені санаттарға бөледі (Иә/Жоқ, Мысық/Ит, Спам/Спам емес).
Регрессия: Нақты сандық мәнді болжайды (Үйдің бағасы, ертеңгі ауа температурасы, акция құны).
Активтендіру функциялары (ReLU, Sigmoid) не үшін керек?
ұл функциялар нейрондық желіге бейсызықтықты (non-linearity) енгізу үшін қажет. Оларсыз нейрондық желі қанша қабаттан тұрса да, қарапайым сызықтық теңдеу болып қалар еді.
ReLU: Теріс мәндерді нөлге айналдырады, қазіргі желілерде ең көп қолданылатыны.
Sigmoid: Кез келген санды 0 мен 1 аралығына келтіреді (ықтималдықты есептеу үш
Мәтінді өңдеудегі "Токенизация" процесін түсіндіріңіз.
ұл мәтінді ұсақ бөлшектерге — токендерге бөлу процесі. Токен сөз, сөздің бір бөлігі немесе тыныс белгісі болуы мүмкін. Бұл компьютерге мәтіннің құрылымын математикалық түрде талдауға мүмкіндік береді.
үсіндірілетін ЖИ (Explainable AI - XAI) не үшін маңызды?
Күрделі нейрондық желілер көбіне «қара жәшік» сияқты жұмыс істейді (шешім бар, бірақ оның неге олай екені түсініксіз). XAI модельдің неліктен нақты бір шешім қабылдағанын адамға түсінікті тілде түсіндіріп беруін талап етеді. Бұл әсіресе медицина мен заң саласында өте маңызды.
Тьюринг тесті" деген не және ол не үшін қолданылады?
ұл — машинаның адам сияқты ойлау қабілетін анықтауға арналған тестілік әдіс.
Процесс: Төреші (адам) компьютермен және басқа адаммен мәтін арқылы (чаттағыдай) тілдеседі.
Мақсаты: Егер төреші қайсысы компьютер, қайсысы адам екенін ажырата алмаса, онда машина «ойлау қабілеті бар» деп есептеледі.
Бұл тест машинаның интеллектуалды деңгейін анықтаудың алғашқы критерийі болды.
"Оқыту жиынтығы" (Training set) мен "Тесттік жиынтық" (Test set) не үшін қажет?
Оқыту жиынтығы: Модель осы деректер арқылы заңдылықтарды үйренеді.
Тесттік жиынтық: Модельдің бұрын көрмеген жаңа деректерде қаншалықты дұрыс жұмыс істейтінін тексеру үшін қажет (емтихан сияқты).
Көпқабатты перцептрон (MLP) қалай құрылған?
Кіріс қабаты: Деректерді қабылдайды.
Жасырын қабаттар: Бір немесе бірнеше қабат, мұнда ақпарат өңделеді.
Шығыс қабаты: Қорытынды шешімді шығарады. Әр қабаттағы нейрондар келесі қабаттың барлық нейрондарымен тығыз байланысқан.
Трансформерлер (Transformers) архитектурасы деген не?
ұл 2017 жылы пайда болған, қазіргі ЖИ-де төңкеріс жасаған архитектура. Оның басты ерекшелігі — «Attention» (назар аудару) механизмі. Ол сөйлемдегі сөздердің бір-біріне қатысын (тіпті олар алыс тұрса да) бір уақытта талдай алады. Бұл ChatGPT сияқты модельдердің негізі.
Ол екі жақты әсер етеді: бір жағынан, рутиндік жұмыстарды (деректерді енгізу, қарапайым есептеулер) автоматтандырып, кейбір мамандықтарды жояды; екінші жағынан, ЖИ-мен жұмыс істейтін мүлдем жаңа мамандықтардың пайда болуына жол ашады. ЖИ автоматтандыруы еңбек нарығына қалай әсер етеді?
Ол екі жақты әсер етеді: бір жағынан, рутиндік жұмыстарды (деректерді енгізу, қарапайым есептеулер) автоматтандырып, кейбір мамандықтарды жояды; екінші жағынан, ЖИ-мен жұмыс істейтін мүлдем жаңа мамандықтардың пайда болуына жол ашады.
ар ЖИ (Narrow AI) және Жалпы ЖИ (General AI) арасындағы айырмашылық неде?
Тар ЖИ (Narrow/Weak AI): Тек бір нақты тапсырманы орындауға бағдарланған. Мысалы: шахмат ойнайтын бағдарлама, Siri, немесе бетті тану жүйесі. Олар өз саласынан тыс ештеңе істей алмайды. Қазіргі біз қолданып жүрген барлық ЖИ осы топқа жатады.
Жалпы ЖИ (General/Strong AI - AGI): Адам сияқты кез келген интеллектуалды тапсырманы орындай алатын гипотетикалық ЖИ. Ол өзін-өзі сезінеді, үйренеді және әртүрлі салада білімді қолдана алады. Мұндай ЖИ әлі жасалған жоқ, бұл — болашақтың еншісінде.
Overfitting" (Шамадан тыс оқыту) деген не?
ұл — модельдің оқыту деректерін тым жақсы жаттап алып, тек соларға бейімделіп қалуы. Нәтижесінде ол оқу кезінде жақсы көрсеткіш көрсетеді, бірақ өмірдегі жаңа деректерді өңдеуде қателеседі (логиканы түсінбей, жай ғана жаттап алған оқушы сияқты).
Конволюциялық нейрондық желілер (CNN) негізінен қандай деректермен жұмыс істейді
CNN негізінен визуалды деректермен (суреттер мен видеолар) жұмыс істеуге арналған. Ол арнайы «фильтрлер» арқылы суреттің ішінен сызықтарды, пішіндерді, сосын барып объектілерді (мысалы, адамның көзін немесе көліктің дөңгелегін) тануды үйренеді. Бұл — компьютерлік көру (Computer Vision) саласындағы негі
LLM (Үлкен тілдік модельдер) қалай жауап қайтарады?
LLM — бұл статистикалық болжам жасаушы. Ол сұраққа жауап бергенде, алдыңғы сөздерге сүйене отырып, мағынасы бойынша келесі ең ықтимал сөзді (немесе токенді) бірінен соң бірін болжап шығарады.
uperintelligence" (Аса жоғары интеллект) деген не және оның қаупі бар ма?
: Бұл адамзат тарихындағы ең ақылды адамнан да барлық салада (ғылым, шығармашылық, әлеуметтік дағдылар) әлдеқайда асып түсетін интеллектуалды жүйе. Бұл әзірге ғылыми фантастикалық болжам.
"ЖИ қысы" (AI Winter) деген не және ол неліктен болды?
И қысы» — бұл жасанды интеллект саласына деген қызығушылықтың төмендеп, мемлекеттік және жеке қаржыландырудың тоқтап қалған кезеңдері (негізінен 1970-жылдардың ортасы және 1980-жылдардың соңы). Неліктен болды?
Ақталмаған үміттер: Ғалымдар «бірнеше жылда адам деңгейіндегі ЖИ жасаймыз» деп уәде бергенімен, оған қол жеткізе алмады.
Техникалық шектеулер: Ол кездегі компьютерлердің есептеу қуаты күрделі алгоритмдер мен нейрондық желілерді орындауға тым әлсіз болды.
Деректердің аздығы: Алгоритмдерді оқыту үшін қазіргідей «Big Data» (үлкен деректер қоры) болған жоқ.
Градиентті түсу (Gradient Descent) алгоритмі қалай жұмыс істейді?
Бұл — модельдің қателігін азайтуға арналған математикалық әдіс. Ол модельдің параметрлерін (салмақтарын) біртіндеп өзгерте отырып, қателік функциясының ең төменгі нүктесіне (минимумге) жетуге тырысады. Неғұрлым төмен түссек, модель соғұрлым дәл жұмыс істейді.
Рекуррентті нейрондық желілердің (RNN) ерекшелігі неде?
RNN-нің басты ерекшелігі — оның «жады» (memory) бар. Ол деректерді бірінен соң бірін тізбектей өңдейді және алдыңғы ақпаратты есінде сақтайды. Сондықтан ол уақытқа немесе реттілікке тәуелді деректермен жұмыс істеуге өте қолайлы (мысалы, сөйлемдегі сөздердің реті, аудиожазбалар немесе акция бағаларыны
Көңіл-күйді талдау" (Sentiment Analysis) деген не?
ұл мәтіннің эмоционалдық реңкін анықтау (жағымды, жағымсыз немесе бейтарап). Компаниялар бұл технологияны тұтынушылардың пікірлерін автоматты түрде өңдеу үшін қолданады.
ЖИ этикасының негізгі принциптері (Азимов заңдарынан қазіргі ережелерге дейін).
шықтық (жүйе қалай жұмыс істейтіні белгілі болуы керек);
Жауапкершілік (ЖИ қате жіберсе, кім жауап беретіні анық болуы тиіс);
Қауіпсіздік (адамға зиян келтірмеу);
Әділдік (кемсітушілікке жол бермеу).