ХИЙМЭЛ ОЮУН УХААН БА ДҮРС ТАНИХ ТЕХНОЛОГИ
ХИЙМЭЛ ОЮУН УХААН БА ДҮРС ТАНИХ ТЕХНОЛОГИ

    Аж үйлдвэрийн дөрөвдүгээр хувьсгал хорьдугаар зууны эхэн үеэс эхэлснээсээ хойш бидний өдөр тутмын амьдрал, нийгмийн харилцааг шинэчилж, салбар хоорондын уялдаа холбоог улам тодотгосоор байна. Тэгвэл энэхүү шинэ хувьсгалын онцлох технологиудын нэг болох хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ?

    Хиймэл оюун ухаан гэх ойлголтыг анх Английн эрдэмтэн Алан Тюринг (Alan Turing) өөрийн 1950 онд хэвлэгдэж байсан Тооцооллын машин ба оюун ухаан гэдэг нийтлэлд дурдсан ба хиймэл оюун ухаан гэх нэр томьёо нь анх 1956 оны Дартмотын Зуны Судалгааны Ажлууд (Dartmouth Summer Research Project) хэмээх хурал дээр анх хэрэглэгджээ. Мөн уг хурлын үеэр анхны Логик Теорист (Logic Theorist) гэх хиймэл оюун ухааны программ олонд танилцуулагдсанаар, хиймэл оюун ухааны судалгаа болон хөгжүүлэлт гараагаа эхэлсэн гэж үздэг. Хиймэл оюун ухаан нь энгийн программаас ялгарах давуу тал нь их хэмжээний өгөгдлийг боловсруулж, тэдгээр боловсруулсан өгөгдлүүдээсээ тооцооллын аргаар суралцаж, шинэ өгөгдлийн талаар таамаг дэвшүүлж шийдвэр гаргахад оршино. Хиймэл оюун ухааны салбар нь анх үүссэн цагаасаа удаа дараалан олон нийт болон засгийн сонирхлыг татаж бас алдаж байсан боловч 1990 оноос 2000 оны хоорондох жилүүдэд хамгийн эрчимтэй хөгжсөн юм. Учир нь 1997 онд шатрын дэлхийн аварга, их мастер Гари Каспаров (Gary Kasparov) нь IBM компанийн бүтээсэн Дийп Блүү (Deep Blue) гэх системтэй шатар тоглож хожигдол хүлээснээр хиймэл оюун ухааны потенциал дэлхий дахинд нотлогдсон юм. Хамгийн сонирхолтой нь энэ бүх хугацаанд хиймэл оюун ухааны салбарт онолын хувьд том өөрчлөлтүүд гараагүй ч биднийг хязгаарлаж байсан гол зүйл болох компьютерын эд ангиуд маш эрчимтэй хөгжсөн юм. Энэ нь Моорын хууль (Moore’s law) буюу компьютерын эд ангийн хурд болон багтаамж жил бүр хоёр дахин ихсэн гэдэг онолыг дагсаар саяхнаас хиймэл оюун ухааныг өргөн хэрэглээнд нэвтрүүлж чадаж байна.

    Олон улс дахь өдөр тутмын энгийн жишээнүүд бол өөрийгөө жолооддог машин, аман яриаг бичиг рүү хөрвүүлэгч, цаасан дээр хэвлэгдсэн материалыг цахим хэлбэрт хөрвүүлэгч, зураг дотроос төрөл бүрийн дүрс танигч гэх мэт зүйлс юм. Харин Монголд энэхүү хиймэл оюун ухааны технологийг ашиглаж буй нэг жишээ нь Улаанбаатар хотын зогсоолын асуудлыг бага ч болов уу шийдэж байгаа машины зогсоолын автомат хаалганы камер гэдгийг та мэдэх үү? Эдгээр камерууд нь машины дугаар танихад хиймэл оюун ухаан дээр суурилсан технологи хэргэлдэг ба эдгээр камеруудын цаана яг ямар үйл ажиллагаа явагдаж байдаг талаар сонирхоцгооё.

    Хиймэл оюун ухааны технологи ашиглан зураг болон дүрс бичлэгээс машины дугаар таних үйл ажиллагаа нь өгөгдөл цуглуулах, хиймэл оюун ухаанаа сургах, хиймэл оюун ухаанаа турших гэсэн гурван гол үе шатаас бүрдэнэ. Өгөгдөл цуглуулах эхний шатанд таних зорилготой байгаа дүрснүүдийн өгөгдлүүдийг их хэмжээгээр цуглуулж, тус бүрд нь зөв ангилсан сан бүрдүүлэх үйл ажиллагаа багтана. Энэ үе шатанд цуглуулсан өгөгдлөөр хиймэл оюун ухаанаа сургах бөгөөд хэрвээ хэт цөөн эсвэл буруу ангилсан тохиолдолд хиймэл оюун ухаан буруу сурч буруу шийдвэр гаргахад нөлөөлнө. Сургалтын сангаа бүрдүүлсний дараа хиймэл оюун ухаан сургалтын үе шат руу шилжинэ. Сургалтын шатанд- өгөгдлүүдийг боловсруулах ажил явагдана. Хиймэл оюун ухаан нь өгөгдлүүдийг боловсруулж, тухайн  өгөгдлүүдээс тэдгээрийн онцгой шинжүүдийг тооцоолох ба тэдгээр шинжүүдийг эмхэтгэн, жишээ бүрийн ерөнхий шинж чанарыг мөн тооцож гаргана. Сургалтын шатны гол зорилго нь аль болох их өгөгдөл боловсруулж, жишээ бүрийн хамгийн ерөнхий шинжийг олж тогтооход оршино. Хиймэл оюун ухааны сургалтын дараа туршилтын үе шат руу шилжинэ. Энэ хэсэгт зохион бүтээгчид хиймэл оюун ухаанаа шинэ өгөгдлөөр туршиж ямар тохиолдлуудад буруу шийдвэр гаргаж байгааг мэдэх нь чухал. Шаардлагатай тохиолдолд сургалтын өгөгдлийн хэмжээг нэмэгдүүлэх, хиймэл оюун ухаандаа бүтцийн өөрчлөлт хийх зэрэг арга хэмжээнүүдийг авна. Мөн зарим хэрэглээнд зураг доторх дүрсний дараалал чухал байдгийн улмаас зураг дотроос дүрсний байршлыг тодорхойлох хэсгийг нэмэлтээр хийх шаардлагатай байж болно.

    Эцэст нь хэрэглээнд нэвтэрсэн хиймэл оюун ухаан шийдвэр гаргахдаа шинэ өгөгдлийн онцгой шинжийг сургалтын үед олж авсан ерөнхий шинжүүдтэйгээ харьцуулж, тэдгээрийн хамгийн өндөр магадлалтай буюу хамгийн их давхцалтай ерөнхий шинжийг хэрэглэгчид эцсийн шийдэл болгон хүргэдэг. Зурган дотроос дүрсүүдийг таних, зөв дараалалд оруулах, зөв шийдвэр гаргах гэх алхмуудаас авто машины дугаар таньдаг камерын ажиллагаа бүрддэг байна.

Энэхүү нийтлэл танд хиймэл оюун ухааны технологи гэж юу болох, яаж ажилладаг талаар ерөнхий ойлголт өгөх зорилготой ба доорх холбоосоор зочилж илүү дэлгэрэнгүй мэдээлэл авах боломжтой.

Эх сурвалж: http://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/

https://towardsdatascience.com/module-6-image-recognition-for-insurance-claim-handling-part-i-a338d16c9de0 

https://onezero.medium.com/how-instagrams-viral-face-filters-work-5c98ba05122f 



Бусад мэдээлэл