• რა არის და როგორ გამოვიყენოთ chatGPT

    რა არის და როგორ გამოვიყენოთ chatGPT

    როგორ მუშაობს ChatGPT და როგორ გამოვიყენოთ იგი ყოველდღიურად

    ხელოვნური ინტელექტი სწრაფად იკრებს ძალას ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებაში, თუმცა მისი ყველაზე პოპულარული ფორმა დღეს არის ე.წ. ენოვანი მოდელები — განსაკუთრებით კი ChatGPT. მაგრამ რას ნიშნავს სინამდვილეში “ენოვანი მოდელი”? როგორ მუშაობს ChatGPT? და როგორ შეიძლება მისი ყოველდღიურ რუტინაში ინტეგრირება ისე, რომ დაგეხმაროს სწავლაში, საქმეში, იდეების გენერირებასა თუ პირად პროდუქტიულობაში?

    რა არის ChatGPT და როგორ მუშაობს?

    ChatGPT წარმოადგენს ენის მოდელს, რომელიც შეიმუშავა OpenAI-მ და დაფუძნებულია GPT არქიტექტურაზე (Generative Pre-trained Transformer). მოდელის ამოცანაა: „შეიცნოს და წარმოქმნას ტექსტი ისე, როგორც ამას ადამიანი გააკეთებდა“.

    ის არ არის უბრალოდ “სკრიპტზე მომუშავე ბოტი”. ChatGPT წვრთნილია ტრილიონობით სიტყვისგან შემდგარ ტექსტებზე — მათ შორის წიგნებზე, ვიკიპედიაზე, დიალოგებზე, აკადემიურ სტატიებზე, კოდის ფრაგმენტებზე და სხვა.

    როგორია ChatGPT-ის წვრთნის პროცესი?

    მოდელის წვრთნის ორი ძირითადი ეტაპია:

    • წინასწარი წვრთნა (Pretraining): მოდელს ასწავლიან ენის სტრუქტურასა და ლოგიკას უზარმაზარი ტექსტების მიხედვით.
    • ადამიანური უკუკავშირის გაძლიერება (Reinforcement Learning with Human Feedback – RLHF): სპეციალისტები ასწავლიან მოდელს, რა არის სასარგებლო პასუხი და რა — არა.

    GPT-ის სიძლიერე იმაშია, რომ ის აფასებს კონტექსტს და არ რეაგირებს მხოლოდ ბოლო სიტყვებზე. მისი ახალი ვერსიები — GPT-4 და GPT-4 Turbo — უკვე ასრულებენ რთულ ამოცანებს, მათ შორის ტექსტის ანალიზს, კითხვებზე პასუხს, კოდის წერას, იძლევიან ფსიქოლოგიურ და სამედიცინო თუ სხვა ტიპის რჩევებს, შეუძლიათ გაგიწიოთ იურიდიული კონსულტაცია და სხვა

    სად შეგვიძლია გამოვიყენოთ ChatGPT ყოველდღიურად?

    სწავლისა და განათლების ასისტენტი

    სტუდენტებისთვის ან თვითგანვითარებისთვის ChatGPT შეიძლება იქცეს ციფრულ მენტორად. ის აგიხსნის რთულ ცნებებს მარტივად, შექმნის კონსპექტებს, რეზიუმეებს და დაგეხმარება გამოცდებისთვის მზადებაში.

    წერითი უნარების განვითარება და კომუნიკაცია

    თუ არ ხარ დარწმუნებული როგორ დაწერო ოფიციალური წერილი, განცხადება, ელ ფოსთა თუ „ქოფირაითი“ სოციალური ქსელისთვის — ChatGPT დაგეხმარება სტილშიც და შინაარსშიც.

    კრეატიული პროცესების კატალიზატორი

    შეგიძლია სთხოვო დაგეხმაროს სლოგანის მოფიქრებაში, მოთხრობის სიუჟეტის გაშლაში ან დიზაინის იდეების ჩამოყალიბებაში.

    პროგრამირების და ტექნიკური დახმარება

    დამწყებთათვისაც და გამოცდილ დეველოპერებისთვისაც — ChatGPT შლის კოდს, ხსნის შეცდომებს, წერს ფუნქციებს, ქმნის ალგორითმებს და შეუძლია თავადაც კი დაგიწეროთ შესაბამისი კოდი.

    პირადი პროდუქტიულობა და გეგმის გაწერა

    შეადგინე კვირის გეგმები, ჩექლისტები ან პროექტის სტრუქტურა — მოდელი დაგეხმარება ყოველდღიურ პროდუქტიულობაში.

    თარგმნა და ენის სწავლა

    ChatGPT ახდენს ტექსტების თარგმნას და ენის სწავლის პროცესს ინტერაქტიულს ხდის. შეგიძლია გაწვრთნა კონკრეტულ ენობრივ თემებზე, დიალოგებზე და გრამატიკაზე.

    როგორ დავიწყოთ ChatGPT-ის გამოყენება

    ChatGPT ხელმისაწვდომია ვებ-გვერდზრ chat.openai.com ან მობილური აპლიკაციის სახით. უფასო ვერსიაც ფუნქციონალურია, მაგრამ GPT-4 და Turbo მხოლოდ Plus ვერსიაშია ხელმისაწვდომი და დამატებით სურათების წაკითხვა, ხმის ამოცნობა და პლაგინების გამოყენებაც შეუძლია.

    ChatGPT არაა მხოლოდ კითხვებზე პასუხის აპლიკაცია — ის ინტელექტუალური დამხმარეა, რომელიც დაგეხმარება ცოდნის გაფართოებაში, კრეატიულობის განვითარებაში და დროის მართვაში. სწორი გამოყენებით ის შენი ყოველდღიური ციფრული მოკავშირე ხდება.

  • OpenAI-ის შექმნის ისტორია – ანუ ხელოვნური ინტელექტი საზოგადოებრივ ცხოვრებაში

    OpenAI-ის შექმნის ისტორია – ანუ ხელოვნური ინტელექტი საზოგადოებრივ ცხოვრებაში

    OpenAI-ის შექმნის ისტორია

    OpenAI-ს შექმნის ისტორია ერთ-ერთ ყველაზე საინტერესო თავგადასავალს წარმოადგენს თანამედროვე ტექნოლოგიების და ხელოვნური ინტელექტის განვითარების ეპოქაში. ეს ისტორია იწყება 2015 წელს, როდესაც ხელოვნური ინტელექტმა დაიწყო საზოგადოების, მეცნიერების და ტექნოლოგიური ელიტის ყურადღების მიპყრობა. მიუხედავად იმისა, რომ მაშინდელი ხელოვნური ინტელექტი ჯერ კიდევ შორს იყო იმ დონიდან, რასაც დღეს ვხედავთ, ბევრი მოაზროვნე უკვე გრძნობდა, რომ ის გახდებოდა კაცობრიობის მომავლის განმსაზღვრელი ძალა. სწორედ ამ ღრმა განცდიდან დაიბადა იდეა, რომ ხელოვნური ინტელექტი უნდა იყოს ღია, უსაფრთხო და ყველასთვის ხელმისაწვდომი, რაც გახდა OpenAI-ის მთავარი მისია.

    ელონ მასკი

    OpenAI-ის ერთ-ერთი დამფუძნებელი და გახლავთ ელონ მასკი, ადამიანი, რომელიც ტექნოლოგიურ პროგრესთან დაკავშირებულ თითქმის ყველა მნიშვნელოვან სფეროში ოპერირებს: კოსმოსი, ელექტრომობილები, ნეიროტექნოლოგია, სოციალური მედია. მასთან ერთად იყვნენ სემ ალტმანი, რეიდ ჰოფმანი, პიტერ თილი, გრეგ ბროკმანი და სხვა ინვესტორები და მკვლევრები, რომელთაც სჯეროდათ, რომ ხელოვნური ინტელექტის განვითარება არ უნდა გამხდარიყო მხოლოდ მსხვილი კორპორაციებისა და დახურული ლაბორატორიების პრივილეგია.

    ამ პრინციპიდან გამომდინარე, OpenAI თავდაპირველად დაარსდა როგორც არაკომერციული ორგანიზაცია. მათ გააჟღერეს იდეა, რომ შექმნიდნენ ხელოვნურ ზოგად ინტელექტს (AGI), რომელიც არ იქნებოდა მხოლოდ ჭკვიანი მანქანა, არამედ იქნებოდა სისტემა, რომელიც პრინციპში გადააჭარდბებდა ადამიანის გონებრივ შესაძლებლობებს სხვადასხვა სფეროში.

    თუმცა, ელონ მასკმა დატოვა OpenAI-ის დირექტორთა საბჭო 2018 წელს. ოფიციალურად, გადაწყვეტილება კონფლიქტის თავიდან აცილებას უკავშირდებოდა, რადგან Tesla ავითარებდა საკუთარ AI სისტემას. თუმცა კულისებს მიღმა უთანხმოება არსებობდა OpenAI-ის სტრატეგიულ კურსზე — მასკი ემხრობა უფრო აგრესიულ მიდგომას, მაშინ როცა სხვა წევრები კონსერვატიულ, უსაფრთხო განვითარების მოდელს ირჩევდნენ. მოგვიანებით მან გააკრიტიკა OpenAI კომერციული პარტნიორობებისთვის და განაცხადა, რომ ორგანიზაციამ გადაუხვია მის საწყის ღირებულებებს და საკუთარი AI კომპანია xAi დააფუძნა, რომელმაც თავის მხრივ ჩათბოტი შექმნა, რომელსაც Grok-ის სახელით ვიცნობთ. მასკი პერიოდულად დღემდე აკრიტიკებს სემ ალტმანს და მას დამცინავად „სკამ ალტმანსაც“ კი უწოდებს.

    სემ ალტმანი

    OpenAI-ის პირველი ხილული წარმატებები მოიცავდა მოდელებს, რომლებიც თამაშობდნენ Atari-ს თამაშებს ისე რომ თავად სწავლობდნენ სტრატეგიებს, ხოლო შემდეგმა მოდელმა Dota 2-ში დაამარცხა პროფესიონალი მოთამაშეები. მაგრამ ნამდვილი გარღვევა მოხდა GPT მოდელების სერიით. პირველი GPT გამოქვეყნდა 2018 წელს, თუმცა მას მოჰყვა GPT-2 2019 წელს, რომელმაც დიდი გამოხმაურება ჰპოვა, რადგან მისი შემქმნელები თავიდან თავს იკავებდნენ მოდელის სრული გამოქვეყნებისგან — შიშობდნენ, რომ ის შეიძლება გამოყენებული ყოფილიყო დეზინფორმაციის გავრცელებისთვის და ბოროტი მიზნებისათვის.

    მნიშვნელოვანი გარდატეხა მოხდა მაშინ, როდესაც OpenAI-მ 2019 წელს გამოაცხადა, რომ ქმნიდა OpenAI LP-ს — მომგებიანი შვილობილი კომპანიის მსგავს სტრუქტურას, რომელსაც ერქვა capped-profit. ამ მოდელის მიხედვით, ინვესტორებს შეეძლოთ მოგება, მაგრამ მხოლოდ გარკვეული ზღვრამდე. სწორედ ამ ეტაპზე Microsoft გახდა OpenAI-ის მთავარი ტექნოლოგიური პარტნიორი და ინვესტორი, რაც უზრუნველყოფდა ინფრასტრუქტურას მომავალი მოდელების დასატრენინგებლად.

    2020 წელს გამოქვეყნდა GPT-3 — მილიარდობით პარამეტრის მქონე ენობრივი მოდელი, რომელმაც შეცვალა წარმოდგენა იმაზე, რას ნიშნავს „ჭკვიანი კომპიუტერი“. GPT-3 გახდა საფუძველი ისეთი პლატფორმებისა, როგორიცაა ChatGPT, და გამოიწვია მსოფლიო მასშტაბით ტალღა ახალი სტარტაპებისა და AI-ბიზნესების.

    OpenAI არ შემოიფარგლა მხოლოდ ტექსტით. DALL·E, CLIP და Whisper — ეს მოდელები ვიზუალურ ხელოვნებაში, აუდიოში და მეტამოწყობილობების სფეროშიც ავითარებდნენ AI-ს შესაძლებლობებს. DALL·E-მ საშუალება მისცა ხალხს ტექსტის მიხედვით შეექმნათ სურათები, Whisper-მა კი ავტომატური თარგმნა და ტრანსკრიფცია გახადა ყველასთვის ხელმისაწვდომი.

    2022 წელს ChatGPT-ის გამოჩენამ საბოლოოდ დაამტკიცა, რომ OpenAI მასშტაბურად შევიდა საზოგადოებრივ ცხოვრებაში. ეს იყო პირველი შემთხვევა, როდესაც მილიონობით ადამიანი ყოველდღე ურთიერთობდა გენერაციულ მოდელთან, რომელიც ასახავდა ინტელექტის, ერუდიციისა და დიალოგის ახალ სტანდარტს.

    დღეს უკვე არსებობს ისეთი მოდელები როგორებიცაა: GPT3, GPT4, GPT4o3, GPT4o-mini და არაერთი ექსპერტი პროგნოზირებს რომ GPT5-იც მიმდინარე წელს გახდება ხელმისაწვდომი, რაც კიდევ უდრო დიდ გარღვებებს მოიტანს არაერთ სფეროში.

    მთელი ამ გზის განმავლობაში OpenAI იყო ერთგვარი არქიტექტორი თანამედროვე AI ეპოქისა — მის იდეებში, მიღწევებსა და სტრატეგიებში აისახა როგორც ტექნოლოგიური სიზუსტე, ისე ღრმა მორალური დილემა: როგორ დავაკავოთ ის, რაც შეიძლება გამოვიდეს კონტროლიდან? როგორ უზრუნველვყოთ, რომ უძლიერესი ინტელექტი ემსახურება არა მხოლოდ კომპანიის მიზნებს, არამედ კაცობრიობის ინტერესს? ამ კითხვებზე OpenAI დღემდე აგრძელებს პასუხის ძიებას.

  • დარიო ამოდეი და AI რევოლუცია ბიოლოგიაში

    დარიო ამოდეი და AI რევოლუცია ბიოლოგიაში

    დარიო ამოდეი, Anthropic-ის თანადამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი, ხელოვნური ინტელექტის (AI) ერთ-ერთი ყველაზე გავლენიანი ფიგურაა. მისი ხედვა ბიოლოგიისა და მედიცინის მომავლის შესახებ — AI-ის მეშვეობით — გვეუბნება, რომ მომდევნო წლები გახდება კაცობრიობის ჯანმრთელობის ეპოქალური გარდატეხის დასაწყისი.

    ამოდეი მიიჩნევს, რომ AI არ უნდა განვიხილოთ მხოლოდ როგორც მონაცემთა ანალიზის ინსტრუმენტი. მისი აზრით, ძლიერი მოდელები უნდა იქცნენ “ვირტუალურ ბიოლოგებად”, რომლებიც შეძლებენ ახალი ექსპერიმენტების დაგეგმვას, ლაბორატორიული პროცესების გამარტივებას და ახალი ბიოლოგიური კანონზომიერებების აღმოჩენას.

    ეს არ არის მხოლოდ შორეული ფანტაზია — Anthropic უკვე ავითარებს მოდელებს, რომლებსაც შეუძლიათ მეცნიერებთან ერთად იმუშაონ ან მათ ნაცვლადაც კი, რაც კვლევის პროცედურას ათწლეულებიდან კვირებამდე ამცირებს.

    ამოდეი წარსულში ხშირად საუბრობდა 5–10 წლიან პროგნოზზე, როგორც იმ დროზე, როცა AI ბიოლოგიასა და მედიცინაში დიდ ცვლილებებს მოიტანდა. თუმცა, ბოლო პერიოდში (2024–2025) მან დაიწყო აქცენტირება ბევრად უფრო მოკლე პერიოდზე — 2026–2027 წლებზე, რაც მისი შეფასებით შეიძლება იქცეს გარდამტეხ წლებად.

    • AI უკვე ეუფლება პროფესიულ ამოცანებს. Anthropic, OpenAI და DeepMind ავითარებენ მოდელებს, რომლებსაც შეუძლიათ მეცნიერებთან თანამშრომლობა არამხოლოდ ენობრივ დონეზე, არამედ ლოგიკური კვლევის სტრუქტურაშიც.
    • აქტიურდება სპეციალიზებული ბიოAI მოდელები: ESMFold, AlphaFold 3, DeepMind-ის Isomorphic და Recursion-ის მსგავსი სტარტაპები უკვე აგენერირებენ ახალი მოლეკულებს და მკურნალობის სტრატეგიებს.
    • ბიოტექნოლოგიური კომპანიების ჩართულობა გაძლიერებულია. ფინანსური ინვესტიციები 2024–2025 წლებში ისტორიულ მაქსიმუმზეა, რაც ნიშნავს რომ 2026–2027 წლები შესაძლოა გახდეს პირველი შესამჩნევი შედეგების პერიოდი.

    ამოდეის აზრით, ამ წლებამდე ჩვენ უკვე ვიხილავთ AI სისტემებს, რომლებიც ადამიანზე უკეთესად ასრულებენ კვლევით და ანალიტიკურ ამოცანებს, რაც გულისხმობს იმასაც, რომ პირველი დაავადებების AI-დამოკიდებული მკურნალობის რეჟიმებიც პრაქტიკაში შევა.

    ამოდეი ფიქრობს რომ ერთ-ერთი მთავარი იდეაა “პროგრესის შეკუმშვა” — თეორია, რომლის მიხედვითაც მომდევნო 5–7 წელიწადში შესაძლებელია ისეთი სამეცნიერო შედეგების მიღწევა, რასაც ადამიანური მეცნიერება საუკუნეს ანდომებდა.

    სავარაუდო შედეგები:
    • თითქმის ყველა ინფექციური დაავადების დამარცხება
    • კიბოს შემთხვევების მნიშვნელოვანი შემცირება და არსებული შემთხვევების სრულად დამარცხება
    • გენეტიკური დაავადებების წინასწარი კორექცია, ქრონიკული/ავტოიმუნური დაავადებების დამარცხება
    • ალცჰეიმერის და სხვა ნეიროდეგენერაციული დაავადებების გაჩერება
    • სიცოცხლის ხანგრძლივობის გაორმაგება

    ამ ყველაფერთან ერთად დარიო ამოდეი ხაზს უსვამს, რომ AI-ის რევოლუცია უნდა წარიმართოს სიფრთხილით. ის აქტიურად მოითხოვს რეგულაციებს და კვლევების უსაფრთხოების მკაცრ მონიტორინგს, რათა AI-ს გლობალური პოტენციალი არ იქცეს არაკონტროლირებად.

    დარიო ამოდეის ხედვა ფუნდამენტურად ცვლის ჩვენს წარმოდგენას მეცნიერების მომავალზე. თუ მისი პროგნოზები რეალობად იქცევა — 2026–2027 წლები შესაძლოა გახდეს სამედიცინო რევოლუციის ეპოქის დასაწყისი, სადაც ხელოვნური ინტელექტი უკვე არა მხოლოდ გვეხმარება, არამედ აქტიურად ცვლის ჩვენს ჯანმრთელობას, სიცოცხლეს და ბიოლოგიას.

  • ხელოვნური ინტელექტის ევოლუცია: საუკუნოვანი გზა იდეიდან რეალობამდე

    ხელოვნური ინტელექტის (AI) ისტორია არც ისე ახალია, როგორც ხშირად გვგონია. ის სინამდვილეში ჯერ კიდევ XX საუკუნის დასაწყისში იღებს სათავეს, როდესაც მეცნიერები პირველად ჩაფიქრდნენ იმაზე, თუ შეიძლებოდა თუ არა მანქანებს ჰქონოდათ ადამიანური ინტელექტი. მართალია, 1900-იანი წლების დასაწყისში ტექნოლოგიური შესაძლებლობები ჯერ კიდევ შეზღუდული იყო, მაგრამ სწორედ ამ პერიოდში ჩაისახა იდეა, რომელიც მოგვიანებით ცივილიზაციის ერთ-ერთ უმთავრეს მონაპოვრად იქცა.

    ალან ტიურინგი

    AI-ის იდეის ფესვები დაკავშირებულია ლოგიკასთან, მათემატიკასთან და ფიზიკასთან. ალან ტიურინგი, რომელიც 1930-40-იან წლებში მოღვაწეობდა, ითვლება ერთ-ერთ პიონერად ამ სფეროში. ტიურინგმა პირველად წამოჭრა კითხვა – “შეუძლია თუ არა მანქანას ფიქრი?” მან შეიმუშავა ტიურინგის ტესტი, რომლის მიზანი იყო დაედგინა, შეძლებდა თუ არა კომპიუტერი ადამიანური ინტელექტის იმიტაციას ისე, რომ ადამიანი ვერ დაეჭვებულიყო მის ხელოვნურობაში. ეს იყო AI-ის თეორიული საწყისი, მაგრამ რეალური ტექნოლოგიური წინსვლა მხოლოდ მეორე მსოფლიო ომის შემდეგ გახდა შესაძლებელი.

    1950-60-იან წლებში დაიწყო ის პერიოდი, რასაც ხშირად ხელოვნური ინტელექტის პირველი ოქროს ხანა ეწოდება. ამ დროს გამოჩნდა პირველი პროგრამები, რომლებიც ჩათვლილი იყო ინტელექტუალურად მოქმედ სისტემებად. მაგალითად, Logic Theorist (1956), რომელიც ალან ნიუელისა და ჰერბერტ საიმონის მიერ შეიქმნა, ითვლება პირველ AI პროგრამად. მას შეეძლო მათემატიკური თეორემების დამტკიცება. ამავე პერიოდში დაფუძნდა ტერმინი “ხელოვნური ინტელექტი” ჯონ მაკკარტის მიერ და ჩატარდა პირველი AI კონფერენცია დარტმუთში, რამაც საფუძველი დაუდო დისციპლინის განვითარებას.

    მიუხედავად იმედისმომცემი დასაწყისისა, 1970-იანი წლები ითვლება როგორც ე.წ. AI ზამთარი. მეცნიერებმა ვერ შეასრულეს დაპირებები, ფუნდამენტური პრობლემები დარჩა გადაუჭრელი და დაფინანსება მნიშვნელოვნად შემცირდა. ეს  „ზამთარი“ გაგრძელდა თითქმის ათწლეულის განმავლობაში და მხოლოდ 1980-იან წლებში გამოჩნდა რეალური პროგრესი, როდესაც ბიზნეს-კომპანიებმა დაიწყეს ე.წ. ექსპერტულ სისტემებზე ფოკუსირება. ექსპერტული სისტემები მუშაობდნენ წინასწარ გაწერილი წესების საფუძველზე და კარგად ფუნქციონირებდნენ შეზღუდულ სფეროებში, მაგალითად სამედიცინო დიაგნოსტიკაში ან წარმოებაში. ეს იყო პირველი შემთხვევა, როდესაც AI-ს კომერციული ღირებულება დაუფასდა.

    1990-იან წლებში AI დაბრუნდა ახალ დონეზე. კლასიკური ალგორითმებიდან მეცნიერები გადავიდნენ სტატისტიკურ მეთოდებზე. სწორედ ამ პერიოდში განვითარდა მანქანური სწავლება, რამაც საფუძველი დაუდო თანამედროვე AI-ს. 1997 წელს IBM-ის კომპიუტერმა Deep Blue-მ დაამარცხა მსოფლიო ჩემპიონი გარი კასპაროვი ჭადრაკში. ეს იყო სიმბოლური მომენტი, როდესაც ხელოვნურმა ინტელექტმა აჩვენა, რომ ადამიანის ინტელექტის მექანიკური გადაჭარბება შესაძლებელია.

    2000-იანი წლების მეორე ნახევრიდან დაიწყო მონაცემებზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტის აჩქარებული წინსვლა. ინტერნეტის, ღრუბლოვანი ტექნოლოგიების, GPU-ების და დიდი მოცულობის მონაცემების ხელმისაწვდომობამ შესაძლებელი გახადა ღრმა ნეირონული ქსელების გამოყენება. სწორედ ამ პერიოდში გაჩნდა Deep Learning და Convolutional Neural Networks, რომლებმაც მნიშვნელოვნად გააუმჯობესეს კომპიუტერული ხედვა, მეტყველების ამოცნობა და ბუნებრივი ენის დამუშავება.

    2012 წლის გამარჯვება ImageNet კონკურსში ალექს კრჟევსკის გუნდმა გარდამტეხი იყო. მათმა ღრმა ნეირონულმა ქსელმა ყველა წინა მოდელი მნიშვნელოვნად დაჩრდილა. ეს მოვლენა გახდა მექანიზმი, რომელმაც AI გადაიყვანა თეორიული კვლევებიდან ყოველდღიურ ცხოვრებაში: სმარტფონებში, კამერებში, ავტონომიურ მანქანებში, საძიებო სისტემებსა და რეკომენდაციულ ალგორითმებში.

    2020-იან წლებში ხელოვნურმა ინტელექტმა სრულიად ახალი ფაზა დაიწყო დიდი ენობრივი მოდელების (LLM-ების) განვითარებით. GPT-3, შემდეგ GPT-4, Claude, Gemini და სხვა სისტემები უკვე არა მარტო პასუხობენ კითხვებს, არამედ ქმნიან კოდს, წერენ ესეებს,  აგებენ და გვაწვდიან არგუმენტებს. ეს ნიშნავს, რომ AI არ მოქმედებს მხოლოდ ლოგიკურ ან მათემატურ ჩარჩოში, არამედ ის ქმნის შინაარსს – ადამიანური ინტელექტის იმ ძირითად პროდუქტს, რასაც ენა ჰქვია.

    დღეს AI იქცა პლატფორმად, რომელიც გარდაქმნის ინდუსტრიებს – მედიცინიდან დაწყებული განათლებით დამთავრებული. ის იკვლევს ახალ წამლებს, პროგნოზირებს დაავადებებს, ეხმარება მხატვრებს, წერს წიგნებს, ქმნის მუსიკას. თუმცა ამავე დროს აჩენს კითხვებს: როგორ უნდა მოხდეს მისი რეგულირება, რა უნდა იყოს ადამიანის როლი ამ პროცესში და სად გადის ზღვარი ხელოვნურსა და ნატურალურს შორის?

    ერთი რამ ცხადია – AI არ არის მხოლოდ ტექნოლოგიური მიღწევა. ის არის სამეცნიერო, კულტურული და ფილოსოფიური მოვლენაც, რომელიც ადამიანის არსებობის ბირთვს ეხება. 1900-იან წლებში ის იყო იდეა, შემდეგ გახდა კოდი, დღეს კი ის ხდება სარკე, რომელშიც ადამიანურ ბუნებას ვუყურებთ.

    გვსურს თუ არა, ის უკვე აქ არის – და მისი განვითარება არ შეჩერდება.

  • როგორ სწავლობენ მანქანები ბიოლოგიის ენას

    ეს ბლოგი შეეხება Google Research-ის უახლეს ინიციატივას, რომლის მიზანიცაა ასწავლოს დიდ ენობრივ მოდელებს (LLMs) იმუშაონ ბიოლოგიურ მონაცემებთან, განსაკუთრებით რთულ ერთუჯრედოვან მონაცემებთან. ტექნოლოგია სახელად C2S-Scale ან “Cell-to-Sentence Scale” აკონვერტირებს უჯრედის გენის ექსპრესიის მონაცემებს ტექსტურ ენად, რაც საშუალებას აძლევს ენურ მოდელებს, როგორიცაა Gemini და Gemma, გაიგონ, დააწვრილმანონ და ახსნან უჯრედის მდგომარეობა ისე, თითქოს ეს იყოს ბუნებრივი ენა.

    აქამდე ერთუჯრედოვანი RNA-ს სექვენირების (scRNA-seq) ტექნოლოგია შესაძლებლობას გვაძლევდა, გაგვეგო თითოეული უჯრედის გენური აქტივობა, მაგრამ ამ მონაცემების ანალიზი მოითხოვდა დიდ რესურსსა და სპეციალურ ცოდნას. ათასობით რიცხვი თითოეულ უჯრედზე რთულად აღსაქმელი იყო როგორც ადამიანებისთვის, ისე თვითონ მოდელებისთვის. Google-ის იდეა კი იყო ის, რომ ეს რიცხვები თარგმნოს ენად, რომლის გააზრებაც შეუძლია ენურ მოდელს.

    Cell2Sentence-Scale მოდელი სწორედ ამ კონცეფციაზეა დაფუძნებული: უჯრედის მონაცემები გადაიქცევა წინადადებად, რომელიც აღწერს ამ უჯრედში აქტიურ გენებს, როგორც სიტყვებს ტექსტში. მაგალითისთვის, უჯრედი შეიძლება აღიწეროს ასე:

    “TP53 is highly active, followed by BAX and MDM2…”

    ასეთი ფორმატით წარმოდგენილი ინფორმაცია უშუალოდ შეესაბამება ენის მოდელების ლოგიკას და სტრუქტურას.

    Google-ის კვლევა, რომელიც გამოქვეყნდა ბიოპრეპრინტ პლატფორმაზე BioRxiv (იხილეთ სრული კვლევა), აჩვენებს, რომ ამ მოდელებს შეუძლიათ:

    • უჯრედის ტიპის გამოცნობა მხოლოდ ტექსტის საფუძველზე
    • გენეტიკური ფუნქციების ენობრივი ახსნა
    • უჯრედის რეაქციის პროგნოზირება მედიკამენტზე

    ეს მიდგომა აგრეთვე ამარტივებს დიდი მოცულობის მრავალსახეობრივ მონაცემებთან მუშაობას. კვლევის დროს გამოყენებული იქნა 100 მილიონზე მეტი უჯრედის მონაცემი, 10-ზე მეტი ბიოლოგიური სახეობიდან, რაც მეტყველებს ამ ინსტრუმენტის მასშტაბურობაზე და გაფართოების პოტენციალზე.

    მნიშვნელოვანია, რომ ეს ყველაფერი ღია კოდზეა დაფუძნებული. პროექტის კოდი ხელმისაწვდომია GitHub-ზე აქ, ხოლო მოდელები შეგიძლიათ ნახოთ HuggingFace პლატფორმაზე აქ.

    ტექნოლოგია არამხოლოდ მეცნიერებს აძლევს ძალას, არამედ ქმნის შესაძლებლობას, რომ გენომური ანალიზი გახდეს უფრო ხელმისაწვდომი კლინიკური გადაწყვეტილებების მისაღებად. მოდელი შეიძლება გამოყენებულ იქნას იმ შემთხვევაშიც კი, როცა მონაცემები ფრაგმენტულია ან ნაკლებად სტანდარტიზებული — ენობრივი ბუნების გამო ის მარტივად ახერხებს შევსებას და ინტერპრეტაციას.

    შედეგად, ტექნოლოგია წარმოადგენს AI-ისა და ბიოლოგიის სინთეზის ერთ-ერთ ყველაზე მძლავრ დემონსტრაციას, სადაც მოდელებს აღარ უწევთ მხოლოდ ადამიანური ტექსტების წაკითხვა, არამედ ისინი სწავლობენ სიცოცხლის, უჯრედის და გენების ენას.

    ეს არის გზა, რომელიც შეიძლება მიგვიყვანოს იმ მომენტამდე, როცა AI არამხოლოდ პასუხობს ჩვენს შეკითხვებს — არამედ ის თავად ჰკითხავს უჯრედს: „რისი გეშინია? რას გტკივა?“

    ასეთი სიმბიოზი მეცნიერებასა და ხელოვნურ ინტელექტს შორის შეიძლება გახდეს ერთ-ერთი ყველაზე დიდი მიღწევა ციფრულ ბიოლოგიაში.

    გამოყენებული წყარო: Research.Google