Deanna Needell, Kristine Bauer, Özgür Yılmaz, The Conversation

Lisa Lock tərəfindən redaktə edilib , Robert Egan tərəfindən nəzərdən keçirilib

 Redaktorların qeydləriKredit: Pexels-dən Katerina Holmes

Süni intellekt hər yerdədir. Əslində, bu məqaləni oxuyan hər bir istifadəçinin bu parçanı göstərən cihazda birdən çox süni intellekt tətbiqi işləyə bilər.

Buna baxmayaraq, süni intellekt davranışını tənzimləyən bir çox mexanizm, hətta ən yaxşı süni intellekt mütəxəssisləri tərəfindən belə, hələ də zəif başa düşülür. Bu, həm ekoloji, həm də maliyyə baxımından bahalı miqyaslanmaya əsaslanan və təhlükəli dərəcədə etibarsız bir süni intellekt yarışına gətirib çıxarır.

Buna görə də, irəliləyiş bu yarışı gücləndirməkdən deyil, süni intellektin əsasını təşkil edən prinsipləri anlamaqdan asılıdır. Riyaziyyat süni intellektin mərkəzində dayanır və bu riyazi təməllərə investisiya qoymaq əsl qlobal süni intellekt lideri olmağın vacib açarıdır.

Süni intellekt gündəlik həyatı necə formalaşdırır

Süni intellekt sürətlə gündəlik həyatın bir hissəsinə çevrilib, təkcə danışıq cihazları və əyləncəli sosial media nəsillərində deyil, həm də o qədər rahat şəkildə ki, bir çox insan onun varlığını belə hiss etmir.

Onlayn axtarış zamanı gördüyümüz tövsiyələri təqdim edir və tranzit marşrutlarından tutmuş ev enerjisi istifadəsinə qədər hər şeyi səssizcə optimallaşdırır.

Kritik xidmətlər süni intellektdən asılıdır, çünki o, tibbi diaqnoz , bank fırıldaqçılığının aşkarlanması, narkotik aşkarlanması, cinayət cəzalarının təyin edilməsi, dövlət xidmətləri və səhiyyə proqnozlarında istifadə olunur, bu sahələrdə qeyri-dəqiq nəticələrin dağıdıcı nəticələrə səbəb ola biləcəyi bütün sahələrdə.

Problemlər, problemlər

Süni intellektdən geniş istifadə olunmasına baxmayaraq, ciddi və geniş şəkildə sənədləşdirilmiş məsələlər ədalət, etibarlılıq və davamlılıqla bağlı narahatlıqları ortaya çıxarmağa davam edir. Məlumatlara və modellərə yerləşdirilmiş qərəzlər, yalnız açıq dəri tonlarında yaxşı işləyən üz aşkarlama metodlarından tutmuş az təmsil olunan qrupları sistematik şəkildə əlverişsiz vəziyyətə salan proqnozlaşdırıcı vasitələrə qədər ayrı-seçkilik yarada bilər .

Bu uğursuzluqlar haqqında hələ də məlumat verilir və ChatGPT və digər çatbotların irqçi çıxışlarından tutmuş Barak Obamanı ağdərili kimi səhv müəyyən edən görüntüləmə vasitələrinə və qərəzli cinayət cəzası alqoritmlərinə qədər müxtəlifdir .

Eyni zamanda, genişmiqyaslı süni intellekt sistemlərinin yerləşdirilməsinin ekoloji və maliyyə xərcləri son dərəcə sürətlə artır .

Əgər bu trayektoriya davam edərsə, bu, təkcə ekoloji cəhətdən dayanıqsız olmayacaq , həm də bu güclü süni intellekt alətlərinə çıxışı böyük kapitala və nəhəng infrastruktura çıxışı olan bir neçə varlı və nüfuzlu qurumun əlinə keçəcək.

Gündəlik məlumat üçün Phys.org-a etibar edən 100.000-dən çox abunəçi ilə elm, texnologiya və kosmosdakı ən son yenilikləri kəşf edin . Pulsuz bülletenimizə abunə olun və vacib olan nailiyyətlər, innovasiyalar və tədqiqatlar haqqında gündəlik və ya həftəlik yeniliklərdən xəbərdar olun .

Niyə riyaziyyat?

Sistemdəki problemləri həll etmək üçün, istər avtomobilin təmiri, istərsə də süni intellekt sistemində etibarlılığın təmin edilməsi olsun, onun necə işlədiyini anlamaq vacibdir. Mexanik mühərrikin necə işlədiyini başa düşmədən avtomobilin niyə düzgün işləmədiyini düzəldə və ya diaqnoz edə bilməz.

Süni intellekt üçün “mühərrik” riyaziyyatdır. 1950-ci illərdə elm adamları kompüterlərə sadə qərarlar qəbul etməyi öyrətmək üçün məntiq və ehtimal nəzəriyyəsindən istifadə edirdilər. Texnologiya inkişaf etdikcə riyaziyyat da inkişaf etdi və optimallaşdırma, xətti cəbr, həndəsə, statistika və digər riyazi fənlərdən alınan alətlər hazırda müasir süni intellekt sistemlərinin əsasını təşkil edirdi.

Bu metodlar, şübhəsiz ki, insan beyninin aspektləri əsasında modelləşdirilib, lakin “neyron şəbəkələri” və “maşın öyrənməsi” nomenklaturasına baxmayaraq, bu sistemlər, əsasən, çoxlu miqdarda məlumatlardan istifadə edərək optimallaşdırılmış parametrlərlə çoxlu sayda riyazi əməliyyatlar yerinə yetirən nəhəng riyazi mühərriklərdir.

Bu o deməkdir ki, süni intellekt təkmilləşdirilməsi yalnız daha böyük kompüterlərin davamlı olaraq qurulması və daha çox məlumatdan istifadə etməklə məhdudlaşmır; bu sistemləri idarə edən mürəkkəb riyaziyyat haqqında anlayışımızı dərinləşdirməklə bağlıdır. Riyazi süni intellektin əslində nə qədər fundamental olduğunu qəbul etməklə, gündəlik həyatın daha da böyük bir hissəsinə çevrildikcə onun ədalətliliyini, etibarlılığını və davamlı miqyaslanmasını artıra bilərik.

Kanadanın irəliyə doğru yolu

Bəs Kanada bundan sonra nə etməlidir? Gücü etibarlılığa çevirən süni intellekt hissələrinə investisiya qoyun. Bu, süni intellekt sistemlərini proqnozlaşdırıla bilən, audit edilə bilən və səmərəli edən elmin maliyyələşdirilməsi deməkdir ki, xəstəxanalar, banklar, kommunal xidmətlər və dövlət qurumları süni intellektdən inamla istifadə edə bilsinlər.

Bu, daha böyük serverlərə çağırış deyil; bu, riyaziyyatın əsas elmi mühərrik olduğu daha yaxşı elmə çağırışdır.

Kanadada bu işi inkişaf etdirmək üçün artıq milli platforma mövcuddur: riyazi elmlər institutları ( Sakit Okean Riyazi Elmlər İnstitutu , Fields Riyazi Elmlər üzrə Tədqiqat İnstitutu , Riyazi Tədqiqatlar Mərkəzi , Atlantik Riyazi Elmlər üzrə Tədqiqat Assosiasiyası , Banff Beynəlxalq Tədqiqat Stansiyası əyalətlər və fənlər üzrə tədqiqatçıları birləşdirir, əməkdaşlıq proqramları təşkil edir və akademiyaları dövlət sektoru ilə əlaqələndirir.

Kanadanın süni intellekt institutları ( Mila , Vector , Amii ) və CIFAR ilə birlikdə bu ekosistem ölkə miqyasında həm fundamental, həm də translyasiya süni intellektini gücləndirir.

Kanadanın süni intellekt sahəsindəki mövqeyi onilliklər boyu davam edən fundamental tədqiqatlar üzərində qurulmuşdur ki, bu da bugünkü böyük modellərdən əvvəl aparılmış və onları mümkün etmişdir. Bu təməlin gücləndirilməsi Kanadaya süni intellekt inkişafının növbəti mərhələsinə rəhbərlik etməyə imkan verəcəkdir: israfçı deyil, səmərəli, qeyri-şəffaf deyil, şəffaf və kövrək deyil, etibarlı modellər. Riyazi tədqiqatlara investisiya qoymaq təkcə elmi cəhətdən vacib deyil, həm də strateji cəhətdən müdrikdir və milli suverenliyi gücləndirəcək.

Bunun nəticəsi çox sadədir: idarə olunması daha az xərc tələb edən, daha az uğursuzluğa düçar olan və daha çox ictimai etimad qazanan süni intellekt. Kanada burada hesablama gücü silahlanma yarışında qalib gəlməklə deyil, həyat, dolanışıq və ictimai resurslar təhlükə altında olduqda süni intellektin necə işləməsi üçün elmi meyarlar müəyyən etməklə liderlik edə bilər.

The Conversation tərəfindən təqdim olunur 

Bu məqalə Creative Commons lisenziyası altında The Conversation -dan yenidən dərc olunub. Orijinal məqaləni oxuyun .