Արհեստական բանականության մարտահրավերները. ՀՖՀՀ-ում անցկացվեց արհեստական բանականության օր

ՀՖՀՀ-ի ինֆորմատիկայի և կիրառական մաթեմատիկայի ֆակուլտետում անցկացվեց արհեստական բանականության օր, որի ընթացքում ոլորտի մասնագետները  ներկայացրեցին արհեստական բանականության (ԱԲ) և տվյալագիտության ազդեցությունը տեխնոլոգիաների և անվտանգային համակարգերի զարգացման վրա։

Ուսանողներն անցկացրին State of the Art of AI խորագրով պաստառների ցուցահանդես, ինչպես նաև ԱԲ-ին առնչվող իրենց նախագծերի ներկայացում դպրոցականների համար։

 «Արմենպրես»-ի փոխանցմամբ՝ օրվա շրջանակում անցկացվեց նաև «Արհեստական բանականության մրցավազք․ ինչպես տվյալագիտության միջոցով կանխել ինքնավար սպառնալիքները» թեմայով պանելային քննարկում:

Քննարկման մասնակիցներն էին Ucom ընկերության գլխավոր տնօրեն Ռալֆ Յիրիկյանը, ՀՖՀՀ դասախոսներ, ոլորտի հետազոտողներ Կարեն Եղիազարյանը, Ժերոմ Մանժենը եւ Ժորժ դա Կոստան։  Քննարկումը վարում էր Հայաստանում ֆրանսիական համալսարանի ռեկտոր Սալվա Նակուզին, որը մեծապես կարևորում է թեման:

ՀՖՀՀ դասախոս, պրոֆեսոր Կարեն Եղիազարյանը պանելային քննարկման ընթացքում նշեց, որ այսօր հնարավոր է օգտագործել տրանսֆորմեր նեյրոնային ցանցեր , որոնք կարող են սովորել տարբեր տեսակի տվյալներ՝ ներառյալ սինթետիկ տվյալները, և միացված լինել ցանցին։ Այս մոտեցումը հնարավորություն է տալիս ապահովել հավելյալ անվտանգության շերտ։

«Դա կարելի է իրականացնել՝ օգտագործելով արդեն գոյություն ունեցող տվյալային գործիքները, օրինակ՝ սենսորների տեսակներն ու աղմուկի առանձնահատկությունները ոչ միայն տարածական միջավայրում, այլև գաղտնիության ոլորտում։ Այսօր համակարգչային տեսողության մեջ կան շատ հետաքրքիր ալգորիթմներ, որոնց միջոցով հնարավոր է տեսագրությունից ուղղակի չափել մարդու զարկերակը։ Այս բոլոր հավելյալ երևույթներին՝ տեսանյութի թրթիռներին, լույսի փոփոխություններին, իրականում կարելի է հստակ հետևել և այդ կերպ տարբերակել՝ արդյոք տեղի է ունեցել ինչ-որ անսպասելի բան, սինթետիկ միջամտություն, թե բնական գործընթաց է»,- նշեց պրոֆեսորը։

Կարեն Եղիազարյանը շեշտեց, որ ուսուցումը սկսվում է հենց ծննդյան պահից, և ուսանողների արագությունը նոր գիտելիքներ յուրացնելու մեջ՝ զարմանալի է, նույնիսկ մի փոքր վախեցնող: 

«Թե ինչ կլինի վաղը՝ դժվար է կանխատեսել։ Եթե ստեղծեք որևէ հետաքրքիր ալգորիթմ՝ խաբելու համար ԱԲ-ին, այն ինքնուրույն կսովորի այդ ալգորիթմը և միշտ կգտնի հակափաստարկը։ Այնուամենայնիվ, որոշակիորեն նման փորձերը հնարավոր է իրականացնել», -հավելեց նա։

Պրոֆեսորը հիշեցրեց, որ այսօր յուրաքանչյուրի բջջային հեռախոսում առկա են բազմաթիվ ԱԲ գործիքներ, որոնք թույլ են տալիս ստեղծել պատկերներ և տեսանյութեր։ 

«Մի քանիսը կարող են տարօրինակ թվալ բովանդակության տեսանկյունից. օրինակ, եզրագծերը երբեմն սխալ են կամ ստվերը չի համընկնում  մարդու գեներացված կերպարի հետ։ Նախկինում դա շատ ավելի հեշտ էր նկատել, իսկ հիմա այն ավելի բարդ է դառնում»,- ասաց նա։

Նա նաև նշեց, որ ոչ միայն պատկերների և տեսանյութերի, այլև ձայնի ոլորտում կոլեկտիվ գործիքների զարգացումը առաջացնելու է մարտահրավերներ։ 

«Կարճ ժամանակում երգիչներն ու խմբերը իրական խնդիրների առաջ կկանգնեն, իսկ կոմպոզիտորները ստիպված կլինեն հաշվի առնել, որ մեքենաները այսօր կարող են ստեղծել երաժշտություն գրեթե նույն մակարդակով, ինչ իրական կոմպոզիտորները։ Սա առաջացնում է նաև հեղինակային իրավունքի խնդիրներ, քանի որ ստեղծագործությունները կրում են որոշակի «մատնահետքեր»՝ տարբեր կոմպոզիտորներից: Անկեղծ ասած, մոտ հինգ տարվա ընթացքում մենք արդեն լուրջ խնդիրների առաջ կկանգնենք։ Իրական լուրջ խնդիրների։ Հետևաբար, կարևոր է, որ մեր բանկային հաշիվներն ու անձնական տվյալները լիովին պաշտպանված լինեն»,-պարզաբանեց պրոֆեսորը։

ՀՖՀՀ  դասախոս, պրոֆեսոր Ժերոմ Մանժենը նշեց, որ տրամաբանական ծրագրավորումն ու մեքենայական ուսուցումը հնարավոր է համատեղել՝ բացատրելի պաշտպանական արհեստական բանականություն ստեղծելու համար , որը կկարողանա ոչ միայն որոշումներ կայացնել, այլ նաև բացատրել դրանց պատճառները։

«Բացատրելի ԱԲ-ի հիմնական խնդիրներից է հասկանալ, օրինակ՝ ինչու է որևէ ինքնավար ռազմական համակարգ ընտրել կոնկրետ թիրախ։ Այս հարցը ներկայումս հատկապես ակտիվորեն քննարկվում է ռազմական ոլորտում, ինչի մասին վկայում են նաև աշխարհի տարբեր երկրներից ստացվող զեկույցները։ Մասնագետները շեշտում են, որ ապագայում, երբ նման համակարգերը դառնան ամբողջությամբ ինքնավար, որոշումների բացատրելիությունը լինելու է պարտադիր պահանջ։

Բացատրելի արհեստական բանականության շրջանակում առանձնացվում է մի ուղղություն, որը հիմնված է հենց տրամաբանության վրա։ Քանի որ յուրաքանչյուր հնարավոր թիրախ ունի որոշակի հատկանիշներ և բնութագրեր, խնդիրն այն է դառնում, թե ինչպես հասկանալ՝ ինչու է ալգորիթմը, հաշվի առնելով այդ տվյալները, ընտրել հենց այդ տարբերակը»,- ասաց պրոֆեսորը:

Նա բացատրեց, որ այս գործընթացը թույլ է տալիս տրամաբանական ճանապարհով վերարտադրել այն որոշումը, որը կայացրել է մեքենայական ուսուցման վրա հիմնված համակարգը, օրինակ՝ ինքնավար դրոնը։ Քանի որ նման համակարգերի ալգորիթմները մարդկանց համար անմիջականորեն հասկանալի չեն, հենց այստեղ է, որ տրամաբանությունը դառնում է բացատրության գործիք։

Մասնագետների խոսքով՝ տրամաբանական մոդելները մարդկանց համար շատ ավելի ընկալելի են, քան նեյրոնային ցանցերի աշխատանքային մեխանիզմները։ 

Ucom-ի գլխավոր տնօրեն Ռալֆ Յիրիկյանը, խոսելով ներկայիս ամենավտանգավոր կիբեռհարձակումների մասին, նշեց, որ հիմնական սպառնալիքները շարունակում են մնալ DDoS հարձակումները և ֆիշինգը։ Նրա խոսքով՝ ֆիշինգային հարձակումների ժամանակ տարածվում են մեծ քանակությամբ կեղծ հղումներ, որոնց զոհ են դառնում թե՛ աշխատակիցները, թե՛ բաժանորդները, հատկապես այն դեպքում, երբ չկա բավարար իրազեկվածություն։

Մասնագետը շեշտեց, որ հեռահաղորդակցային օպերատորները իրականացնում են անվտանգության մի շարք կանխարգելիչ միջոցառումներ՝ պաշտպանելու թե՛ իրենց ներքին համակարգերը, թե՛ բաժանորդներին, սակայն պատասխանատվության մի մասն ընկնում է նաև օգտատերերի վրա։

Նրա խոսքով, այսօր սոցիալական ցանցերի ակտիվ օգտատեր դարձած երիտասարդները պետք է առավել զգույշ լինեն։ 

«Շատ կարևոր է ունենալ բարդ գաղտնաբառ՝ առնվազն 12-15 նիշ, իսկ ցանկալի է՝ նույնիսկ 20 նիշ, որը բաղկացած կլինի տառերից, թվերից և նշաններից»,- ընդգծեց նա՝ նշելով, որ սա անձնական տվյալների պաշտպանության առաջին և կարևորագույն քայլերից մեկն է։

Նա նաև հորդորեց չկիսվել անձնական և զգայուն տվյալներով չատ-բոտերի, GPT համակարգերի և սոցիալական ցանցերի միջոցով՝ ընդգծելով, որ նման հարթակներում օգտատերերը մշտապես սկանավորվում են, վերլուծվում և պրոֆիլավորվում։ Այդ տվյալները, ըստ նրա, հետագայում կարող են օգտագործվել ինչպես անհատի, այնպես էլ որոշ դեպքերում՝ միջավայրի կամ նույնիսկ պետության դեմ։

Մասնագետը խորհուրդ տվեց՝ ֆիշինգային SMS-ների, հաղորդագրությունների կամ էլեկտրոնային նամակների դեպքում երբեք չբացել կասկածելի հղումները և ստուգել ուղարկողի հասցեն:

Էներգաարդյունավետության ոլորտում գործող հետազոտող, ՀՖՀՀ-ի դասախոս  Ժորժ դա Կոստան ներկայացնելով խոշոր մասշտաբի համակարգերի էներգասպառման խնդիրը, նշեց, որ այսօր արհեստական բանականությունը դարձել է նման համակարգերի հիմնական շարժիչ ուժերից մեկը։ Նրա խոսքով՝ ԱԲ -ն օգտագործվում է ամենատարբեր նպատակներով՝ սկսած անվտանգային սպառնալիքների հայտնաբերումից մինչև առօրյա հարցերի պատասխաններ, օրինակ՝ նույնիսկ տորթի բաղադրատոմս գտնելու համար։

Սակայն մասնագետը շեշտեց, որ  ԱԲ-ի յուրաքանչյուր հարցում իրականում իրականացվում է  հսկայական տվյալների կենտրոններում, որոնք ֆիզիկական շինություններ են՝ հարյուրավոր ու հազարավոր սերվերներով։ Այդ սերվերները պահանջում են մեծ քանակով էլեկտրաէներգիա և ջուր՝ հովացման համար։ Այսինքն՝ յուրաքանչյուր թվացյալ «անտեսանելի» հարցման հետևում կանգնած են իրական, մեծ ռեսուրսներ։

Նա նաև ընդգծեց, որ տվյալների կենտրոններ ուղարկվող տեղեկությունները հաճախ օգտագործվում են ոչ միայն անմիջական պատասխան ապահովելու համար, այլ նաև օգտատերերի պրոֆիլավորման, գովազդային առաջարկների ձևավորման և անհատական տվյալների վերլուծության նպատակներով։ Այս ամենը, ըստ մասնագետի, ունի ոչ միայն տեխնոլոգիական, այլև էկոլոգիական ու սոցիալական լուրջ հետևանքներ։

«Ներկայումս տվյալների կենտրոնները սպառում են աշխարհում արտադրվող էլեկտրաէներգիայի մոտ 3-4 տոկոսը, ինչը արդեն իսկ գերազանցում է ավիացիոն ոլորտի սպառումը։ Եթե տարիներ առաջ այդ ցուցանիշը մոտավորապես հավասար էր, ապա այսօր այն գրեթե կրկնապատկվել է։ Որոշ երկրներում արդեն նույնիսկ քննարկվում է տվյալների կենտրոնների համար առանձին ատոմակայանների կառուցման անհրաժեշտությունը»,- ասաց նա:

Մասնագետի խոսքով՝ հետազոտությունների հիմնական ուղղություններից մեկը տվյալների կենտրոնների աշխատանքների օպտիմալացումն է, քանի որ բազմաթիվ համակարգիչներ հաճախ միացված են լինում՝ առանց արդյունավետ օգտագործման։ Մասնագետները փորձում են նվազեցնել ավելորդ հաշվարկները, ժամանակավորապես անջատել չօգտագործվող համակարգերը և հնարավորինս երկար օգտագործել արդեն գոյություն ունեցող ենթակառուցվածքները՝ նոր սարքավորումներ ձեռք բերելու փոխարեն։

Մյուս կարևոր ուղղությունը խնայողությունն է, որի շրջանակում նպատակ է դրվում օգտատերերին տեղեկացնել իրենց գործողությունների իրական ազդեցության մասին՝ ինչքան էներգիա ու ջուր է ծախսվել տվյալ հարցման համար, և արդյոք արդարացված է եղել ԱԲ -ի օգտագործումը տվյալ դեպքում։

«Անվտանգության սպառնալիքների վերլուծության համար ԱԲ -ի կիրառումը լիովին հիմնավորված է, սակայն նույնը չի կարելի ասել, օրինակ, տորթի բաղադրատոմս գտնելու մասին՝ քանի որ նման նպատակի համար սովորական որոնիչը շատ ավելի քիչ էներգիա է սպառում։

Նրա խոսքով՝ կարևոր է, որ յուրաքանչյուր խնդիր լուծելու համար ընտրվի ճիշտ գործիքը, իսկ օգտատերը ստանա հետադարձ կապ այն մասին, թե որքան ռեսուրս է ծախսել իր գործողությունը։ Հակառակ դեպքում՝ առաջիկա տարիներին գրեթե բոլոր թվային գործընթացները կապվելու են ԱԲ -ի հետ, ինչը կպահանջի անընդհատ նոր համակարգիչների ավելացում և կստեղծի անվերջ աճող էներգասպառման փակ շրջան։

Հետազոտական խմբերի հիմնական նպատակը հենց այս վտանգավոր շղթան կոտրելն է և արհեստական բանականության զարգացումը առավել կայուն ու պատասխանատու դարձնելը։