ხელუანური ინტელექტი
- „AI“ თე სტატიაშა გინმურს. შხვა შანულობეფიშ გეშა ქძ. AI (მიარეშანულამი).
ხელუანურ ინტელექტი (ინგლ. artificial intelligence, კუნტას AI) — გჷმოკოროცხულ სისტემეფიშ გაღა, აკეთან თიჯგუარ ეშაჩინებეფი, ნამუეფჷთ რჩქვანელობურო მიაჭარუაფუ ადამიერიშ ინტელექტის, მუჭომით რე გურაფა, თოლწონუა, პრობლემაშ გინოჭყვიდუა, ნაარზ დო გინოჭყვიდირიშ მეღება. თენა რე ინჟინერიაშ, მათემატიკაშ დ კომპიუტერულ მენცარობაშ მენცარულ სფერო, ნამუთ შითმიმუშენს დო დითმიგურუანს მეთოდეფს დო პროგრამულ უნარღელჸუას, ნამუთ მანქანეფს მეშქაშობას არზენს გიარზან ელმოლ დო გჷმირინუან გურაფა დო ინტელექტ თიჯგუარ ქიმინუეფიშ ოკეთებელო, ნამუეფჷთ მაქსიმალურო უძინანს დოდგინელ ღანკეფიშ მეჭირინაფაშ შანსის.[1]
ხელუანურ ინტელექტიშ ჩინებულ გჷმორინაფაშ სფეროეფ იკათუანს წიმი ულირ ვებ-ოგორალ სისტემეფს, ჩატბოტეფს, ვირტუალურ ასისტენტეფს, ავტონომიურ მანქანეფს, ლაჸაფის დო ანალიზის სტრატეგიულ ლაჸაფეფს (სამანგათ, ჭარდაკის დო გოს) დო კონტენტიშ გენერაციას (სამანგათ, სურათეფი, აუდიო დო ვიდეოეფი).
ხელუანურ ინტელექტიშ რკვიებაშ ტრადიციულ ღანკეფ იკათუანს დოგურაფას, სხუნუას, რჩქინაშ წჷმორინაფას, დოგეგმუას, ორთაშობურ ნინაშ დამუშებას დო აჩამას, თაშნეშე რობოტექნიკაშ აზარას.[კომ. 1] თე ღანკეფიშ მიოჭირინაფალო, ხელუანურ ინტელექტიშ მარკვიალეფ გჷმირინუანა თიჯგურა ტექნიკეფს, მუჭომით რე დგომარობეფიშ ოფირჩაშ გორუა დო მათემატიკურ ოპტიმიზაცია, ფორმალურ ლოგიკა, ხელოვნურ ნეირონულ რშვილეფ დო მეთოდეფი, ნამუეფჷთ გერსხუ სტატისტიკას, ოპერაციეფიშ რკვიებას დო ეკონომიკას.[კომ. 2] ხელუანურ ინტელექტ თაშნეშე გეპონჷ ფსიქოლოგიას, ლინგვისტიკას, ფილოსოფიას, ნეირომენცარობას დო შხვა სფეროეფს.[2]. კანკალე კომპანია, მუჭომით რე OpenAI, Google DeepMind დო Meta, ღანკო შეთმიმუშენს გაჭყას ხელუანურ ართამ ინტელექტი (AGI) — ხელუანურ ინტელექტი, ნამუსჷთ შეულებუ აკეთას დახე არძანერ კოგნიტურ ეშაჩინებუ არძაშ უკულაშ მუჭოთ ადამიერს ვარ-და უჯგუშო.[3]
ხელუანურ ინტელექტიქ მუჭოთ აკადემიურ დისციპლინაქჷნ გიჭყჷ 1956 წანას. სფეროქ მუშ ისტორიაშ განწეობას ოპტიმიზმიშ ანდა ციკლ მუკორთჷ, ნამუსჷთ მაჸუნუ გაცუდებაშ დო დოფინანსებაშ დინაფაშ პერიოდეფქ დო ჩინებულ რე მუჭოთ AI-ზოთონჯეფი. დოფინანსებაქ დო ინტერესიქ შანულამო მიძინჷ 2012 წანაშ უკული, მუჟანსჷთ გრაფიკულ პროცესორეფქ (GPU) დიჭყეს ნეირონულ რშვილეფიშ აბიწორებაშო გჷმორინაფან, მუჟანსჷთ ტომბა დოგურაფა წიმი უწორუანდჷ ხელუანურ ინტელექტიშ ტექნიკეფს. თე ძინაქ ხოლო უმოსო ებიწორუ 2017 წანაშ უკულ ტრანსფორმერიშ არქიტექტურაშ (Transformer) მიშულათ.[5] 2020-იან წანეფს ხელუანურ ინტელექტიშ ბუმქ წორომოუხვადუ გენერაციულ ხელუანურ ინტელექტიშ მენაჭირინუეფს, ნამუქჷთ ფართას მიბჟინუ დო მეშქაშობა მეჩჷ მედიაშ გოჭყაფას დო მოდიფიკაციას. ხელუანურ ინტელექტიშ უშქურანჯობაწკჷმა, ხელუანურ ინტელექტიშ გჷმორინაფაშ უკორნებუ შედეგეფ დო გავალწჷმა ართო, ეთიკურ ოკითხირეეფქ, ხელუანურ ინტელექტიშ განწეხანიან შედეგეფქ, ხელუანურ ინტელექტიშ ელმოლოთხილუე ეფექტეფქ დო ხელუანურ ინტელექტიშ პოტენციურ ეგზისტენციალურ რისკეფქ გიმიჭანუ გოსხუნუეფ ხელუანურ ინტელექტიშ რეგულირებაშ უციობაშენ.
ღანკეფი
[რედაქტირაფა | წყუშ რედაქტირაფა]ინტელექტიშ მოდელირებაშ (ვარ-და გოჭყაფაშ) ართამ პრობლემა გიმეეშაჩინებუეფო რე დორთილი. თინეფ აკმოდირთჷნა გოთანჯილ ანდეფშე დო შილებუანობეფშე, ნამუეფიშ გუმოლინას მარკვიალეფ ინტელექტუალურ სისტემაშე ელჷნა. გიმე ეჭარილ ანდეფქ არძაშე უკაბეტაშ თოჸუჯ მიკინდუ დო ფორუნს ხელუანურ ინტელექტიშ რკვიებაშ სფეროს.[კომ. 1]
გოსხუნუა დო პრობლემაშ გინოჭყვიდირი
[რედაქტირაფა | წყუშ რედაქტირაფა]ორდოიან მარკვიალეფქ შიმუშეს ალგორითმეფი, ნამუეფჷთ ალაჸუნუდეს დგუმა-დგუმა (ეტაპობურ) სხუნუას, ნამუსჷთ ადამიერეფ გჷმირინუანა დუდიშ ოტახალეფიშ ეშანწყუმაშის ვარ-და ლოგიკურ დედუქციეფიშ ღოლამაშის.[6] 1980-იან წანეფიშ დალიას დო 1990-იან წანეფს შემუშებულქ იჸუ მეთოდეფქ უგუთანჯ ვარ-და ვარსულ ინფორმაციაწკჷმა ომუშებელო, ნამუეფჷთ გჷმირინუანდუ ალბეთობაშ დო ეკონომიკაშ კონცეფციეფს.[7]
თე ალგორითმეფეშე ბრელ ვა რდჷ ობაღებელ კაბეტ გოსხუნურ პრობლემეფიშ გინოჭყვიდუაშო, ანდანე თინეფს მუთმოხვადუდჷ „კომბინატორულ გობუთქაფა“, ნამუთ თის შანენს, ნამჷ-და თინეფ ექსპონენციალურო ათმიწყნარუანა პრობლემეფიშ ძინანწკჷმა ართო.[8] ადამიერეფჷთ ოშა-გოშათ გჷმირინუანა დგუმა-დგუმა (ეტაპობურ) დედუქციას, ნამუშ მოდელირებათ ორდოიან ხელუანურ ინტელექტიშ რკვიებეფსჷთ შეულებუდჷ. ადამიერეფ მუნეფიშ პრობლემეფიშ უმენტაშობას უწაიათ, ინტუიციურ გინოჭყვიდირეფიშ გჷმორინაფათ გინმოჭყვიდჷნა. [9]
გოსხუნურ მოდელეფქ, კაბეტ ნინაშურ მოდელიშ (LLM) ტიპი, ნამუთ რგეშილ რე შქაფონურ არზუანობაშ ჯაჭვეფიშ გენერირებაშო, 2024 წანას გიჭყჷ დო მეთემატიკაშ დო კოდირებაშ გართულებურ პრობლემეფშა მუშობაშ გაუჯგუშებაშ მეშქაშობას ირზენს.[10] სიმბოლურ გოსხუნურ სისტემეფშე გინორთი, თე მოდელეფს შეულებჷნა ჩილათერ შედეგეფიშ ვარ-და „ჰალუცინაციეფიშ“ გორჩქინა.[11]
რჩქინაშ წჷმორინაფა
[რედაქტირაფა | წყუშ რედაქტირაფა]
ხელუანურ ინტელექიშ (AI ) პროგრამეფ რჩქინას გჷმირინუანა კითხირეფშა ინტელექტუალურო ოგამებელო დო რეალურ ოქიანუშ ფაქტეფშე დჷნასხუნეფიშ ოქიმინალო.
ფორმალურ რჩქინაშ წჷმორინაფა დო რჩქინაშ ინჟინერია გჷმირინუანს სიმბოლოეფს ზიტყვეფიშ, კონცეფციეფიშ დო ოქიანუს რინელ მეკონეფიშ წჷმარინაფალო.[17] რჩქინაშ ბაზა რე რჩქინაშ ართობურობა, ნამუთ წჷმორინაფილ რე თიჯგურა ფორმათ, ნამუშ გჷმორინაფათ პროგრამაშით რე შილებუანი. ონტოლოგია რე ობიექტეფიშ, ურთიართობეფიშ, კონცეფციეფიშ დო ანდეფიშ ართობურობა, ნამუსჷთ გჷმირინუნს რჩქინაშ გოთანჯილ სფერო.[18] ფორმალურ რჩქინას გურაფულენა 1970-იან წანეფშე დო მარკვიალეფქ შიმუშეს ფორმალიზმეფ კაჭულ სფეროეფიშ ფართო სპექტრიშო.[კომ. 4]
სიმბოლურ მერინას მუზმარენ პრობლემეფ უღჷ: საღიერ არზიშ რჩქინაშ სიგანა (ატომურ ფაქტეფიშ ართობურობა, ნამუთ ოშქაშე ადამიერს უჩქჷნ, ქვერსემ რე),[19] საღიერ არზიშ რჩქინაშ უმენტაშობაშ გიმესიმბოლურ ფორმა (ადამიერეფიშ რჩქინაშ კაბეტ ნორთ ვა რე წჷმორინაფილ მუჭოთ „ფაქტეფ“ ვარ-და „გჷნაცხადეფი“, ნამუეფიშ ვერბალურო გჷმოხანტუათ თინეფს შეულებჷნან) დო რჩქინაშ მეღება (რჩქინაშ მეღებაშ პრობლემა ხელუანურ ინტელექტიშ აპლიკაციეფშო).[კომ. 5]
კაბეტ ნინაშურ მოდელეფი (დო 2012 წანაშე შემუშებულ კანკალე შხვა ხელუანურ ინტელექტიშ პროგრამა) ვახვილჷნა ექსპლიციტურ, სიმბოლურ რჩქინას. თინეფ რჩქინას მილიონობათ წინგშე დო მილიარდობათ ვებსაიტიშ აკოკათელ ტექსტშა ნარდიშუათ ღებულენა. თეხანურ ხელუანურ ინტელექტის თაშნეშე შეულებუ დარგიშ გეშა ინფორმაციაშ მეღება ექსპერიმენტეფიშ მანჯებათ (სამანგათ, AlphaZero გურაფულენს ლაჸაფიშ სტრატეგიას კჷნე მუშ დუდიშ მეხჷ ლაჸაფით). მანქანურ დოგურაფა გინმოჭყვიდუნს ართანმ რჩქინაშ, საღიერ არზიშ რჩქინაშ დო რჩინაშ მეღებაშ პრობლემეფს, მარა თე მერინას უღჷ ზუსტ შვენაშ დო ვალიდურ არზუანობაშ პრობლემა.
დოგეგმუა დო გინოჭყვიდუა
[რედაქტირაფა | წყუშ რედაქტირაფა]დოგურაფა
[რედაქტირაფა | წყუშ რედაქტირაფა]ორთაშობურ ნინაშ დამუშება
[რედაქტირაფა | წყუშ რედაქტირაფა]აჩამა
[რედაქტირაფა | წყუშ რედაქტირაფა]სოციალურ ინტელექტი
[რედაქტირაფა | წყუშ რედაქტირაფა]ართამ ინტელექტი
[რედაქტირაფა | წყუშ რედაქტირაფა]კომენტარეფი
[რედაქტირაფა | წყუშ რედაქტირაფა]- 1 2 ინტელექტუალურ ანდეფიშ თე სია გერსხჷ ხელუანურ ინტელექტიშ თარ ოხეონჯღვერუეფიშ თემეფს, თინეფს შქას: Russell & Norvig (2021), Luger & Stubblefield (2004), Poole, Mackworth & Goebel (1998) დო Nilsson (1998).
- ↑ ციტირაფაშ ჩილათა არასწორი ტეგი
<ref>; სქოლიოსათვის "Tools of AI" არ არის მითითებული ტექსტი - ↑ ფორმალურ რჩქინაშ წჷმორინაფეფ გჷმირინუაფჷნა დინორეშ ოსხირშა ინდექსაციაშო დო ოგორალო,[12] სცენურ ინტერპრეტაციას,[13] კლინიკურ გინოჭყვიდირიშ მეღებაშ აზარას,[14] რჩქინაშ მეგორაფას (კაბეტ მუნაჩემეფიშ ბაზეფშე „ინტერესუან“ დო პრაქტიკულ დჷნასხუნეფიშს მოპალუა),[15] დო ანდა შხვა სფეროს.[16]
- ↑ რსულ ფორმალურ რჩქინაშ ბაზა წჷმარინუანდას ოკო თიჯგურა მუდგაინეფს, მუჭომით რე ობიექტეფი, ანდეფი, კატეგორიეფ დო ობიექტეფს შქას ურთიართობეფი; კატეგორიეფიშ დო ურთიართობეფიშ წჷმორინაფა: სემანტიკურ რშვილი, ლოგიკურ ეჭარუა, მონძალურობა (თინეფს შქას კადრეფ დო სკრიპტეფი): Russell & Norvig (2021, §10.2 & 10.5), Poole, Mackworth & Goebel (1998, ხსფ. 174–177), Luger & Stubblefield (2004, ხსფ. 248–258), Nilsson (1998, chpt. 18.3) სიტუაციეფი, მოლინეფი, დგომარობეფ დო ბორჯი; მოლინეფიშ დო დროშ წჷმორინაფა: სიტუაციაშ გოკოროცხუა, მოლინაშ გოკოროცხუა, fluent calculus (including solving the frame problem): Russell & Norvig (2021, §10.3), Poole, Mackworth & Goebel (1998, ხსფ. 281–298), Nilsson (1998, chpt. 18.2) ბაძაძეფ დო შედეგეფი;ბაძაძურ გოკოროცხუა: Poole, Mackworth & Goebel (1998, ხსფ. 335–337) რჩქინა რჩქინაშ გეშა (მუ მიჩქჷნაჩ ჩქი დო მუ უჩქჷნა შხვა ადამიერეფსჷნ);რჩქინშ გეშა რჩქინაშ წჷმორინაფა: Belief calculus,[modal logics: Russell & Norvig (2021, §10.4), Poole, Mackworth & Goebel (1998, ხსფ. 275–277) default reasoning (things humans assume are true until they are told differently and will remain true even when other facts are changing);Default reasoning, Frame problem, default logic, non-monotonic logics, circumscription, closed world assumption, abduction: Russell & Norvig (2021, §10.6), Poole, Mackworth & Goebel (1998, ხსფ. 248–256, 323–335), Luger & Stubblefield (2004, ხსფ. 335–363), Nilsson (1998, ~18.3.3) (Poole et al. places abduction under "default reasoning". Luger et al. places this under "uncertain reasoning"). and many other aspects and domains of knowledge.
- ↑ რჩქინაშ მეღება ართ-ართ სამანჯელ რე, ნამუშ გეშათ ექსპერტულ სისტემეფ რჩქოინაშ აჩამებელო ვაეფექტურქ იჸუნ.[20][21]
ქოძირით თაშნეშე
[რედაქტირაფა | წყუშ რედაქტირაფა]სქოლიო
[რედაქტირაფა | წყუშ რედაქტირაფა]- ↑ Russell & Norvig (2021), ხსფ. 1–4.
- ↑ Russell & Norvig (2021, §1.2)
- ↑ [(https://apnews.com/article/agi-artificial-general-intelligence-existential-risk-meta-openai-deepmind-science-ff5662a056d3cf3c5889a73e929e5a34) Tech companies want to build artificial general intelligence. But who decides when AGI is attained?] (en) (4 April 2024). კითხირიშ თარიღი: 20 May 2025.
- ↑ Toews (2023).
- ↑ [4]
- ↑ Russell & Norvig (2021, დუდ. 3–5), Russell & Norvig (2021, დუდ. 6) (constraint satisfaction), Poole, Mackworth & Goebel (1998, დუდ. 2, 3, 7, 9), Luger & Stubblefield (2004, დუდ. 3, 4, 6, 8), Nilsson (1998, დუდ. 7–12)
- ↑ Uncertain reasoning: Russell & Norvig (2021, დუდ. 12–18), Poole, Mackworth & Goebel (1998, ხსფ. 345–395), Luger & Stubblefield (2004, ხსფ. 333–381), Nilsson (1998, დუდ. 7–12)
- ↑ Russell & Norvig (2021, ხს. 21)
- ↑ Kahneman (2011), Dreyfus & Dreyfus (1986), Wason & Shapiro (1966), Kahneman, Slovic & Tversky (1982)
- ↑ OpenAI releases o1 model with human-like reasoning (en). კითხირიშ თარიღი: 2026-06-10.
- ↑ (30 May 2025) „Neurosymbolic AI is the answer to large language models' inability to stop hallucinating“. The Conversation. DOI:10.64628/AB.5gpku36ct.
- ↑ Smoliar & Zhang (1994).
- ↑ Neumann & Möller (2008).
- ↑ Kuperman, Reichley & Bailey (2006).
- ↑ McGarry (2005).
- ↑ Bertini, Del Bimbo & Torniai (2006).
- ↑ Russell & Norvig (2021, chpt. 10), Poole, Mackworth & Goebel (1998, ხსფ. 23–46, 69–81, 169–233, 235–277, 281–298, 319–345), Luger & Stubblefield (2004, ხსფ. 227–243), Nilsson (1998, chpt. 17.1–17.4, 18)[კომ. 3]
- ↑ Russell & Norvig (2021), ხსფ. 272.
- ↑ საღიერ არზიშ რჩქინაშ სიგანა: Lenat & Guha (1989, Introduction), Crevier (1993, ხსფ. 113–114), Moravec (1988, ხს. 13), Russell & Norvig (2021, ხსფ. 241, 385, 982)
- ↑ Newquist (1994), ხს. 296.
- ↑ Crevier (1993), ხსფ. 204–208.
 |
ათე სტატია მერკე რე. თქვა შეგილებუნა ქიმეხვარათ ვიკიპედიას დო გაგშათინათ დო გახვეიანათინ. |