Adi proqram (yazılım) sizə əvvəldən yazılmış qaydanı icra edir. Süni intellekt (yapay zekâ) isə məlumatdan (veri) öyrənərək cavab verir və bəzən yeni məzmun yaradır. Yəni adi proqram “əmri yerinə yetirir”, süni intellekt isə “əmri anlayıb cavab hazırlayır”.
Sadə misal
Kalkulyator adi proqramdır: 2+2 həmişə 4 edəcək.
ChatGPT süni intellektdir: “Mənə 2+2-ni 6 yaşlı uşaq kimi izah et” desəniz, izah formasını özü seçəcək Sadə izah: fərq haradadır?
Adi proqramın işləmə prinsipi belədir:
Əgər… onda…
(Məsələn: “Əgər düymə basıldısa, bu əməli et”.) Sİ-nin işləmə prinsipi isə belədir: Məlumatı gör → əlaqəni tap → cavabı qur Bu iki yanaşma arasında əsas fərq budur:
Adi proqram qayda ilə işləyir.
Sİ təcrübə ilə (məlumatla) öyrənir.
Ümumiyyətlə, Sİ bir informasiya emalı bazası kimi çalışır. Proqram əvvəl bütün informasiyanı toplayır, qiymətləndirir, model qurur, emal edir və buna görə dərhal qərar çıxarır. Süni intellektin əsasını informasiya təşkil edir, buna görə də informasiya emalı elmi Sİ-nin əsasını təşkil edir. 4-cü sənaye inqilabının lokomotivi də Data Science – Data elmi (Veri bilimi) sayılır.
Ən sadə misal:
Telefonunuzda iki növ “ağıllı” şey var:
1) Adi proqram nümunələri
Kamera açmaq (kamerayı açmak)
Zəng etmək (arama yapmak)
Kalkulyator (hesap makinesi)
Qalereya (galeri)
Burada “ağıllı görünür”, amma əslində hər şey qaydadır.
2) Sİ nümunələri
Telefon klaviaturasında söz təklifi (otomatik öneri)
Şəkildə üz tanıma (yüz tanıma)
Google xəritədə tıxac proqnozu (trafik tahmini)• ChatGPT ilə sual-cavab
Bu hissələr məlumatdan öyrənir.
Sİ-ni “öyrənən proqram” kimi düşünək Adi proqram belədir:
Proqramçı yazır → proqram işləyir Sİ belədir:
Proqramçı model qurur → model məlumatla öyrənir → sonra işləyir
Yəni Sİ-də “öyrənmə” (öğrenme) anlayışı var. Adi proqramda isə bu yoxdur.
Müqayisə cədvəli (hamı üçün)
Hər kəs üçün nümunə: “Çoban” və “alim” fərqi yoxdur Bu sualda ən vacib mesaj budur:
Sİ istifadəsi üçün “alim olmaq” şərt deyil.
Çoban üçün
Çoban (çoban) belə yaza bilər:
“Qoyunlarda (koyunlarda) hansı xəstəliklər olur? Mənə
5 əlamət yaz.”
Sİ cavab verəcək, bəlkə də əlavə soruşacaq:
“Hansı bölgə?”
“Neçə gündür?”Alim üçünAlim belə yaza bilər:
“Bu mövzuda 5 elmi hipotez yaz və mənə tədqiqat planı hazırla.”
Yəni eyni alət, fərqli istifadə.
Praktik hissə: özünüz test edin (3 sual) Bu linkə daxil olun: https://chat.openai.com Sonra bu 3 sualı verin:
Adi proqram sorğusu
“Mənə həftənin günlərini sırala.”
Sİ sorğusu
“Mənə həftənin günlərini uşaqlar üçün şeir formasında yaz.”
Yaradıcı Sİ sorğusu
“Mənə həftənin günlərini mahnı (şarkı) kimi yaz.” Burada fərqi dərhal hiss edəcəksiniz:
1-ci cavab düz “siyahıdır”, 2-ci və 3-cü cavab isə “yaradıcılıqdır”.Kiçik texniki qeyd (alim / tədqiqatçı üçün)
Adi proqram deterministikdir: eyni giriş → eyni çıxış.
Sİ (xüsusilə yaradıcı Sİ) probabilistikdir:
Eyni sual veriləndə cavab məntiqcə eyni, amma söz baxımından fərqli ola bilər. Bu da onun “yaradıcılıq” imkanından gəlir.
“Adi proqram qaydanı icra edir, süni intellekt qaydanı öyrənir və yeni nəticə çıxarır.” (S. M.)
Süni intellektin yaranmasında L. Zadə və A. Turinq mübahisəsi
Süni intellektin (yapay zekâ) başlanğıcı bir çox alimlərə görə 1950-ci il sayılır. Amma əsas diqqət britaniyalı alim Alan Turingin məşhur məqaləsinə yönəldilir: “Computing Machinery and Intelligence” əsərində ilk dəfə olaraq A. Turinq “Maşınlar (makineler) düşünə bilərmi?” sualını qoydu.
Amma bundan da öncə Lütfi Zadənin də Kaliforniya Universitetinin elmi əsərlərində dərc olunan məşhur “Thinking Machines” mövzusu elmi dövriyyəyə daxil olmuşdur: “Thinking Machines — A New Field in Electrical Engineering” (Düşünən maşınlar — Elektrotexnikada yeni sahə).
Məqalənin əsas məsələləri bunlardır
1950-ci ildə Alan Turinq özünün məşhur “İmitasiya Oyunu” haqqında məqaləsini dərc etdirdiyi bir vaxtda, Zadə bu konsepsiyaya elektrotexnika prizmasından yanaşırdı.
İnformasiya enerjiyə qarşı: Zadə iddia edirdi ki, XIX əsr enerjini çevirən maşınlara (buxar mühərrikləri, motorlar) fokuslandığı halda, XX əsr informasiyanı çevirən maşınlarla xarakterizə olunacaq.
“Elektron beyin”: O, insan sinir sistemi ilə elektron dövrələr arasında analogiya quraraq, vakuum boruları və relelərin yaddaş və məntiq kimi “təfəkkür” proseslərini necə təqlid edə biləcəyini müzakirə edirdi.
Sistem nəzəriyyəsi: Hələ o dövrdə o, mühəndislərin mürəkkəb sistemlərə baxış bucağının dəyişməsinin tərəfdarı idi və indi Sistem Elmi adlandırdığımız sahəyə keçidi müdafiə edirdi. O, sadəcə hesablamalar aparan deyil, “mühakimə” tələb edən tapşırıqları yerinə yetirən maşınlar təsəvvür edirdi.
Bu məqalə süni intellektin “tarixindən əvvəlki” dövrünə nadir bir baxışdır. Bu, Zadənin insan dilindəki qeyri-müəyyənliyi və dumanlılığı idarə etmək üçün Qeyri-səlis çoxluqlar nəzəriyyəsini təqdim etməsindən 15 il əvvəl, insan bənzəri mühakimə ilə maşın aparatının kəsişməsi haqqında dərindən düşündüyünü sübut edir.
1950-ci il kompüter elmləri tarixi üçün möhtəşəm bir il idi. Həm Lütfi Zadə, həm də Alan Turinq maşınların “düşünməsi” haqqında yazırdılar, lakin onların yanaşmaları bir-birindən kəskin şəkildə fərqlənirdi.
Turinq məsələyə daha çox fəlsəfi və davranış tərəfdən, Zadə isə sistem nəzəriyyəsi və mühəndislik prizmasından (informasiya) yanaşırdı.
Lütfi Zadə vs. Alan Turinq: Müqayisəli Təhlil
Əsas Fərqlər: Nəyi Bilmək Vacibdir?
1. “Düşünmək” anlayışı
Alan Turinq üçün düşünmək bir təqlid idi. Əgər bir maşın insanı aldadıb özünün insan olduğuna inandıra bilirdisə, deməli, o, “düşünürdü”.
Lütfi Zadə üçün isə düşünmək bir funksiyadır. O, maşınları “düşünən” adlandırarkən onların insan kimi şüuru olduğunu deyil, mürəkkəb riyazi və məntiqi qərarlar qəbul edə bilən bir mexanizm (informasiya prosessoru) olduğunu nəzərdə tuturdu.
İnformasiya vs. İmitasiya
Zadənin ən böyük töhfəsi maşınlara bir “informasiya çeviricisi” kimi baxması idi. O, mühəndisliyin gələcəyinin artıq ağır mexanika (buxar maşınları) deyil, zərif informasiya emalı olduğunu deyirdi. Türinq isə daha çox “universal maşın” (kompüter) ideyasının nələrə qadir ola biləcəyi ilə maraqlanırdı.
Gələcəyə təsir
Turinq bu məqaləsi ilə müasir Süni İntellektin (Sİ) əsasını qoydu.
Zadə də eyni məsələni informasiya emalı nöqteyi nəzərindən əsaslandırdı və bu məqaləsi ilə sistem mühəndisliyində yeni bir dövr açdı. Bu düşüncə tərzi onu sonradan Qeyri-səlis Məntiq (Fuzzy Logic, 1965) nəzəriyyəsinə apardı. O, maşınların yalnız “0 və 1” ilə deyil, insan düşüncəsindəki kimi “təxmini” dəyərlərlə də işləməli olduğunu anlamağa buradan başlamışdı. Əslində Sİ informasiya emalı nəticəsində maşınların qərarvermə qabiliyyətini isbat etdi. Hansı tərəfdən baxsaq, görərik ki, Sİ informasiya emalından və ona uyğun qərar verməsindən başqa bir şey deyil.
Sİ tarixində bu iki alimin hər birinin xüsusi rolunu təyin etdikdən sonra daha geniş tarixə keçə bilərik.