DATA (VERİ) NİYƏ SÜNİ İNTELLEKT ÜÇÜN “YANACAQDIR”?
Bu suala xüsusi əhəmiyyəti var, hər bir şəxs burada əsas həqiqəti anlayır: Sİ-nin “ağılı” məlumatdan yaranır. Sİ kitab oxuyan, yaşayan və təcrübə toplayan varlıq deyil. Onun “öyrənmə” yolu yalnız data (veri) vasitəsilə mümkündür. İnsan üçün kitab, məktəb və həyat təcrübəsi nədirsə, Sİ üçün data odur. Data nə qədər çox və keyfiyyətlidirsə, Sİ bir o qədər düzgün nəticə çıxarır, daha məntiqli cavab verir və daha faydalı olur. Sadə dillə desək, data olmayan yerdə Sİ yoxdur.
Sİ insan kimi doğulmur. İnsan görür, eşidir, yaşayır və zamanla təcrübə (təcrübe) toplayır. Sİ yalnız ona təqdim edilən məlumatlardan öyrənir. O, dünyanı öz gözləri ilə görmür. Ona yuxarı qədərini “tanıyır”. Bu idarə olunan Sİ üçün dünya belədir: “Mənə nə öyrədilibsə, cavabım da onunla məhdud olacaq.” Buna görə data anlayışını təcrübənin rəqəmsal forması kimi düşünmək daha doğrudur. Data = təcrübə (təcrübe) məntiqi burada tam qurulur.
Bu vəziyyəti anlamaq üçün sadə bir uşaq nümunəsi göstərək. Təsəvvür edin ki, bir uşaq nə məktəbə gedir, nə kitab oxuyur, nə də insanlarla ünsiyyət qurur. Bu uşaq nəyi və necə öyrənə bilər? Sİ də eyni vəziyyətdədir. Əgər ona data verilməzsə, dil bilmir, şəkli tanımır, mətn yaza bilmir. Onun idarə etdiyi məlumatın həcmi və keyfiyyəti ilə əlaqədardır.
Sİ üçün data yalnız rəqəmlərdən ibarət deyil. Məlumat müxtəlif formalarda olur:
Mətn datası: kitablar, məqalələr və internet yazıları.
Şəkil datası: fotolar, tibbi görüntülər və sənaye məhsulları.
Səs datası: danışıq, audiokitab və radio materialları.
Video datası: filmlər, dərslər və digər məzmunlar.
Rəqəmsal sistem datası: bank əməliyyatları, dövlət xidmətləri və tibbi qeydlər.
Bu müxtəliflik Sİ-yə dünyanı daha geniş dairədə “tanıdır”.
Data “yanacaq” adlandırılır, çünki Sİ-nin işləmə mexanizmi buna əsaslanır: əvvəl data verilir, sonra model öyrənir və nəticə çıxarır. Əgər data yoxdursa, model “ac” qalır və nəticə zəif olur. Yanacaq olmadan maşın necə hərəkət etmir, data olmadan da Sİ işləyə bilmir. Bu bənzətmə texniki yox, məntiqi oxşarlıqdır.
Bununla belə, data çox olsa da, Sİ səhv edə bilər. Çünki məlumat köhnə, natamam və ya qərəzli ola bilər. İnternetdə həm doğru, həm də yanlış məlumat var. Qanunlar, qaydalar və qiymətlər zamanla dəyişir. Bundan əlavə, data baxış bucağını daha çox əks etdirə bilər ki, buna qərəz (bias/önyargı) deyilir. Bu ehtiyac Sİ-nin cavablarını çox vaxt ehtimala əsaslanan və tam doğru olmayan şəkildə verir.
Dövlət xidmətləri rəqəmsallaşdıqda, bank sistemləri elektronlaşdıqda, təhsil platformaları qurulduqda, xəstəxanalar rəqəmsal qeydlərə keçdikdə və kənd təsərrüfatında sensorlar istifadə edildikdə yeni data yaranır. Rəqəmsal keçid data yaradır, data bazası isə Sİ-ni gücləndirir. Bu əlaqə strategiyası çox ciddidir. Lütfi Zadə Alan Türingdən fərqli olaraq, maşınların düşünməsini informasiya bazasının işlənməsində və alınan nəticəyə uyğun olaraq qərar qəbulunda görürdü. Proseslər onun haqlı olduğunu göstərdi. Sİ bütöv informasiya toplanılmasından, işlənilməsindən və nəticəyə uyğun ani qərar qəbul edilməsindən ibarətdir.
Hazırda dünyada böyük ərazisi, əhalisi, qızıl ehtiyatları və ya ordusu olan dövlət lider sayılmır; böyük informasiya bazasına malik ölkələr lider hesab olunur. Hansı ölkələr ki, yalnız rəsmi dövlət statistikasına (strukturlaşdırılmış data) ümid edir, çox zəif durumdadırlar. Data science (veri bilimi) 4-cü sənaye inqilabının lokomotivi sayılır.
Kənd təsərrüfatında torpaq, hava və suvarma haqqında məlumat toplandıqda, Sİ fermerə nə vaxt su vermək, nə vaxt tədbir görmək və riskləri necə azaltmaq barədə qərar qəbul etməyə kömək edir. Bu, datanın real həyatda gücə çevrilməsinin sadə nümunəsidir.
Nəticə olaraq, data Sİ-nin yanacağıdır. Data olmadan Sİ-nin inkişafı mümkün deyil. Data artdıqca Sİ daha dəqiq, daha faydalı və işlək olur. Bu əsas data istehsalı yalnız texniki məsələ deyil, dövlət və cəmiyyət üçün strateji əhəmiyyət daşıyır.