ხელოვნურ ინტელექტზე (AI – Artificial Intelligence) სულ უფრო ბევრი იწერება პროფილურ გამოცემებსა და მსოფლიო მედიაში. ტერმინი AI გაჩნდა 1956 წლიდან აშშ-ში. 1950-იანი წლების ბოლოს გამოეყო კიბერნეტიკას AI-ს კვლევა და ის ცალკე მიმართულებად ჩამოყალიბდა. დარგის პიონერები არიან ბრიტანელი ალან ტიურინგი (1912-1954), კანადელი დონალდ ოლდინგ ჰები (1904-85), ამერიკელი რიჩარდ უესლი ჰემინგი (1915-85), ამერიკელი კლოდ ელვუდ შენონი (შჰანნონ, 1916-2001) და სხვ. სწორედ კიბერნეტიკის იდეაა პარალელიზმი მანქანასა და ადამიანს შორის. ძველი დროის ალქიმიკოსებიდან მომდინარეობს იდეა, რომ შექმნილიყო ადამიანის მსგავსი მოდელი, რომელიც უპასუხებდა კითხვებს. XVI საუკუნეში დანიელი ასტრონომის ტიხო ბრაჰეს თანამედროვემ, ებრაელმა რაბინმა მაჰარალი იეჰუდა ლივა ბენ ბეცალელმა ლეგენდის თანახმად შექმნა გოლემი (თიხის ცოცხალი არსება), რომელსაც გააჩნდა გონება. გოლემს პრაღაში შევიწროებული ებრაელები უნდა დაეცვა და გადაერჩინა...

AI-ს ქართული თარგმანი არის დამკვიდრებული ცუდი რუსული თარგმანის (искусственный интеллект) სიტყვასიტყვით გადმოღება. ასევე ტერმინი „ბიზნესის ინტელექტუალიზაცია“ არის Business Intelligence-ს მცდარი თარგმანი. Intelligence ნიშნავს სწორად მსჯელობისა და გაგების უნარს და არა ინტელექტს. შესაბამისი ქართული თარგმანი უნდა შემუშავდეს. ასევე არასწორია „ჭკვიანი ტელეფონი“, „ჭკვიანი საათი“. უნდა ითარგმნოს – გონიერი ტელეფონი, გონიერი საათი. სიტყვა სმარტ დივაისების შემთხვევაში უნდა ითარგმნოს როგორც გონიერი. AI-ს აკადემიური დეფინიცია მრავალგვარია. ერთი კი ცხადია, რომ AI კომპიუტერული პროგრამისაგან განსხვავდება იმით, რომ შეუძლია კოგნიტიური და ლოგიკური ამოცანების გადაჭრა. სადღეისოდ ვითარდება ის AI, რომელიც იგება ბიოლოგიური ნეირონული ქსელების პრინციპის თანახმად. დარგის ექსპერტთა ვარაუდით, ახლოს არის დრო, როდესაც ნეიროინტერფეისების მეშვეობით ტვინი შეძლებს კომპიუტერთან და სხვადასხვა დივაისებთან ურთიერთობას. ნეიროინტერფეისების ტექნოლოგია დიდად წაადგება მედიცინას. როგორც პროფილურ ლიტერატურაში აღინიშნება, მიმდინარეობს მუშაობა ტვინის ელექტრონული ანალოგის შესაქმნელად (BlueBrain) და ინტერფეისის – ტვინი-კომპიუტერი (BCI – Brain-computer Interface) შესაქმნელად. ნეიროკომპიუტერული ინტერფეისების კვლევა ჯერჯერობით ვერ იძლევა ხელშესახებ შედეგებს მეტისმეტი სირთულის გამო.

AI-ს საკითხი, შეიძლება ითქვას, არის მომავლის ერთ-ერთი უმთავრესი ტრენდი. არ იქნება გადაჭარბებული იმის აღნიშვნა, რომ მსოფლიო ეკონომიკისა და ბიზნესის ძირითადი დრაივერი XXI საუკუნის პირველ ნახევარში სწორედ AI იქნება. არ დარჩა დასავლეთში ანალიტიკური ცენტრი (think-tank), რომელსაც AI-ზე არ ემსჯელოს. 2015 წლის 19 მარტს ჟურნალში Harvard Business Review გამოქვეყნდა ბრედ ფაუერის სტატია „ხელოვნური ინტელექტი თითქმის მზადაა ბიზნესისთვის“, სადაც ავტორი წერს AI-ს განვითარებასა და მის მომავალზე. 2017 წლის HR ტრენდებიდან გამოირჩეოდა ის, რომ კომპანიებსა და კორპორაციებში მოხდა რობოტიზაცია და ღრუბლოვან ტექნოლოგიებზე გადასვლა. ამას მოჰყვება მენეჯმენტის ეფექტიანობის ზრდა მანქანური გონების საფუძველზე. AI-ს დანერგვას ბიზნესში ხელს უწყობენ ისეთი ცნობილი IT-კომპანიები, როგორიცაა Alphabet, Amazon, IBM, Microsoft და სხვ. AI-ს პროგრამირების ენები მრავალი წელია არის ლისპი (Lisp) და პროლოგი (Prolog). თანამედროვე AI კალკულაციური ტექნოლოგიების კრებულია, რომელიც სწრაფ ნაბიჯებს დგამს, სწავლობს და იზრდება უფრო სწრაფად, ვიდრე ბავშვი. სპეციალისტები მიიჩნევენ, რომ ადამიანის დონის AI (human-level AI – HLAI) უახლოეს 5-10 წელიწადში შეიქმნება. სხვები საამისოდ 20 წელიწადს ვარაუდობენ. დროის მონაკვეთის პროგნოზირება კი არაა აქ მთავარი, არამედ ის, რომ IT- პეციალისტები მოელიან HLAI-ს შექმნას, მანქანური დასწავლისა და სიღრმისეული დასწავლის დიდ პროგრესს. რობოტიზაციას დააჩქარებს რობოტების რემონტის ღირებულების შემცირება და ასევე მათი რეგულარული პროგრამული „აპგრეიდის“ (განახლება) გაიოლება. AI-ს კვლევასთან მჭიდრო მიმართებაშია კონექტომიკა (ნერვული სისტემის მაკავშირებელ სტრუქტურათა სრული აღწერა). 2009 წლის ივლისში ამოქმედდა Human Connectome Project (HCP), რომელიც მიზნად ისახავს ადამიანის ტვინის სრული რუკის შედგენას. ამ პროექტის ბოლომდე მიყვანას მილიარდობით დოლარი ესაჭიროება.

სადღეისოდ ძნელი გასარკვევია, რომელი ქვეყანა რაზე მუშაობს. ეს კვლევები კვალს არსად ტოვებს, როგორც ბირთვული აფეთქებები და შორი მანძილის ბირთვულქობინიანი რაკეტების ფრენები. AI-ს შემთხვევაში ჩვენ ვხედავთ მხოლოდ საბოლოო პროდუქტს. საქმე ეხება ზემძლავრი, სუპერ AI-ს შექმნას, რომელიც გადაიქცევა აბსოლუტურ იარაღად ქვეყანათა შორის მომდინარე სამხედრო და ეკონომიკურ კონკურენციაში. არ არსებობს კანონმდებლობა და საერთაშორისო ნორმები ამ კვლევების რეგულირებისთვის, რადგან კვლევის ნამდვილი ამოცანები და მიზნები საგანგებოდ დაფარულია როგორც კომპანიების (ჰეჯ-ფონდები, სამხედრო პროფილის IT-ლაბორატორიები) ასევე სახელმწიფოების მიერ. ამ დარგში ძნელია განისაზღვროს რა არის სამოქალაქო კვლევა და რა არის სამხედრო კვლევა. კონკურენცია რომ მწვავდება აღნიშნულ სფეროში, ამას გვიჩვენებს აშშ-ის კონგრესის წარმომადგენელთა პალატის საინფორმაციო ტექნოლოგიების ზედამხედველობისა და რეფორმირების ქვეკომიტეტის 2018 წლის სექტემბერში გამოქვეყნებული მოხსენება, სადაც აღნიშნულია, რომ აშშ მალე დაკარგავს ლიდერობას AI-ს კვლევაში, რადგან ჩინეთი გაცილებით მეტს აკეთებს საამისოდ.

სანამ საერთაშორისო იურიდიული რეგულაციები დაიწერება, მანამ ქვეყნები შეეცდებიან მაქსიმალურად აღიჭურვონ იმით, რაც შემდეგ აიკრძალება. ასე იყო ბირთვული იარაღის შექმნის დროსაც. შეიქმნა ბირთვული კლუბი (ატომური იარაღის მქონე ქვეყნები), რომელთა დადგენილ წესებს ამ იარაღის გაუვრცელებლობაზე არ დაეთანხმნენ სხვა ქვეყნები. ნუ დაგვავიწყდება, რომ ახლანდელი ბუმი რობოტოტექნიკაში დროში ემთხვევა გლობალური პოლიტიკური სისტემის კრიზისს და ადამიანის კრიზისს. პოსტმოდერნის რელატიური კონცეპტების გავლენის ქვეშ მყოფი თანამედროვე ადამიანი ვერ გაუძლებს იმ ცდუნებას, რაც იქმნება რობოტოტექნიკის და გონიერი სისტემების მიერ. აი, ამიტომაა ორაზროვანი ტექნიკური პროგრესი. რას გააკეთებს მილიონობით ადამიანი, როდესაც წარმოების სრული რობოტიზაცია მათ დიდ მოცალეობას მისცემს? ნუ მოვიტყუებთ თავს, რომ ადამიანები თავისუფალ დროს შემეცნებისა და თვითსრულყოფისათვის მოიხმარენ. მესოპოტამიის ცივილიზაციის დროიდან ადამიანის წინსვლას განსაზღვრავდა ფიზიკური და გონებრივი შრომა. თუ შრომას რობოტები თითქმის მთლიანად მიითვისებენ, ადამიანს რაღა რჩება? თუ ადამიანის მოდგმა გადაშენდება, მარტოდ დარჩენილი რობოტები რაღას გააკეთებენ ამ პლანეტაზე? 

AI-ს მიღწევებმა განავითარა ისეთი მიმართულება, როგორიცაა ცოდნის მენეჯმენტი (KM). KM-ს პრობლემატიკის კვლევა ესაა გნოსეოლოგიური, ჰერმენევტიკული და ფენომენოლოგიური კვლევა. KM  უმჭიდროეს მიმართებაშია AI-სთან (ხელოვნური ინტელექტი). ესაა მენეჯმენტის უახლესი კონცეფცია, სადაც ერთმანეთს ხვდებიან კოგნიტიური ფსიქოლოგია, ფილოსოფია, ლოგიკა, სოციოლოგია, ეკონომიკა. KM-ს საკითხებზე წერდნენ ჯერ კიდევ პლატონი და არისტოტელე. უახლეს დროში მეცნიერული, სარწმუნო ცოდნისა და მისი ვერიფიკაციის პრობლემებს იკვლევდნენ თომას სემუელ კუნი (1922-96) თავის ცნობილ ნაშრომში „სამეცნიერო რევოლუციების სტრუქტურა“ (1962), კარლ პოპერი (1902-94) და სხვები.

ცნობიერება და ინტელექტი მრავალგვარი შეიძლება იყოს. სადღეისოდ არაბიოლოგიური, მანქანური გონება თავისი შესაძლებლობებით ზეადამიანურია მხოლოდ გამოთვლებსა და დიდი მონაცემების დამუშავებაში. ანალიტიკური უნარი მანქანურ გონებას ჯერ არ აქვს განვითარებული. მანქანურ გონებას ჯერ არ შეუძლია არაორდინარული გადაწყვეტილებების მიღება, აბსტრაქციების წვდომა, გენიალური ნაშრომების შექმნა და სამეცნიერო აღმოჩენა. რობოტი (ეს სიტყვა ჩეხური წარმოშობისაა და ნიშნავს მძიმე შრომას) სრულიად გულგრილია ადამიანთა მიმართ. რობოტს არ ესაჭიროება ემოციური ინტელექტის (EI) განვითარება და რბილი უნარების ფლობა მონაცემთა ანალიზის დროს. რობოტის მცდარმა გადაწყვეტილებამ რეკრუტინგის დროს შეიძლება დაღუპოს ადამიანის კარიერა. ჩვენს დროში უკვე მეტად შთამბეჭდავი ნაბიჯები იდგმება რობოტული ინტელექტის განვითარების გზაზე. ათობით ცნობილი კომპანია მუშაობს რობოტების შექმნაზე, რაც იმას ნიშნავს, რომ შესაბამისი საბაზისო ტექნოლოგიები უკვე მრავალმა ქვეყანამ აითვისა. მეოთხე ტექნოლოგიურ რევოლუციას შეუძლია სრულიად გარდაქმნას მსოფლიო ეკონომიკა და ბიზნესის მართვის ახალი წესები დაადგინოს.

ახლა AI მთელ მსოფლიოში ბრენდია, მაგრამ არის შესაძლებლობაც, რომ კვლევები ამ მიმართულებით შესუსტდეს მეტისმეტი სიძვირისა და სირთულის გამო. 1980-იანი წლების დამდეგს თვით აშშ-ს გაუჭირდა ამ დარგის წაყვანა და ინვესტირება. გაჩნდა ტერმინი AI winter (ხელოვნური ინტელექტის ზამთარი), რაც ნიშნავდა კვლევის მწირ შედეგებსა და ასევე მწირ დაფინანსებას. AI-ს კვლევა შეიძლება შესუსტდეს კიდევ იმის გამო, რომ შედეგები იყოს მეტად რისკიანი და დიდი საფრთხეების შემცველი. გავრცელებული ინფორმაციის თანახმად, ილონ მასკმა სავსებით მართებულად აღნიშნა, რომ AI უფრო საშიშია, ვიდრე ბირთვული იარაღი. Apple-ის თანადამფუძნებელი სტივ ვოზნიაკი 2015 წელს აღნიშნავდა, რომ როდესაც რობოტები შეიგნებენ, რომ ისინი ადამიანზე უკეთესნი არიან, ეს შექმნის ეგზისტენციალურ რისკს ადამიანისათვის. არაბიოლოგიური გონების დარგში კვლევების შესუსტების მიზეზი ასევე შეიძლება იყოს შესაბამისი ტექნიკური ბაზის არქონა. რაც უფრო წინ მიდის AI, მით უფრო რთულდება და ძვირდება შემდგომი კვლევა. ეს ყველა კომპანიას და ყველა ქვეყანას არ შეუძლია. არის კიდევ ასეთი საფრთხე: ტოტალური რობოტიზაცია, კოგნიტიური ამოცანების ავტომატიზაცია გამოიწვევს ადამიანის გონებრივი შესაძლებლობების, მისი IQ-ს დეგრადაციას. მოსალოდნელია რობოტებზე დამოკიდებულება, როდესაც ადამიანი მცირე სამუშაოს შესრულებასაც კი რობოტს მიანდობს. იმდენად აშკარაა AI-ს ეფექტიანობა ბიზნეს-ციკლებსა და წარმოების პროცესში, რომ ნეო-ლადაიტებს (AI-ს დანერგვის მოწინააღმდეგეები) არგუმენტი აღარ რჩებათ ტრანსჰუმანისტებთან პოლემიკაში. ტრანსჰუმანისტებს მიაჩნიათ, რომ ტექნოლოგიები ძირეულად გარდაქმნის ცხოვრებას და ხელს შეუწყობს ადამიანის მოდგმის განვითარებას. ფუტუროლოგი რეიმონდ კურცვაილი ტექნოლოგიური სინგულარობისა და ადამიანის კიბორგიზაციის ერის დადგომას მოელის 2045 წლისთვის. ტექნოლოგიური სინგულარობა გულისხმობს ისეთი სისწრაფის ტექნიკურ პროგრესს, როდესაც შეუძლებელი გახდება მისი გაგება. იხ. კურცვაილის 2017 წლის ვრცელი ინტერვიუ ანალიტიკური ცენტრი CFR-სთვის. სხვა ცნობილი ტრანსჰუმანისტი არის შვედი ფილოსოფოსი ნიკ ბოსტრომი, რომელიც ამჟამად არის ბრიტანული ცენტრის, კაცობრიობის მომავლის ინსტიტუტის დირექტორი.

ცვლილებები და ახალი გამოწვევები, რაზეც ყველა დონის ტრიბუნიდან ისმის ლაპარაკი, ცოტას ნიშნავს. ახალ გამოწვევებზე საუბარი სავალდებულო ფორმალობად იქცა და გამოწვევებზე მსჯელობენ იქაც კი, სადაც გამოწვევის ნასახიც კი არსადაა. მენეჯერების უმრავლესობას და საერთოდ უამრავ ადამიანს არ შეუძლია მიიღოს გამოწვევა. ცვლილებები და ახალი გამოწვევები გულისხმობს ადამიანის ენთუზიასტურ მონაწილეობას ახალ კონკურენტულ მარათონში, რომელშიც ცოტანი მონაწილეობენ. აქ საჭიროა მაღალი კომპეტენცია, მუდმივი მობილიზება, უწყვეტი განათლების მიღებისათვის მზადყოფნა და სიახლეების შეფასების უნარი. ახალი გამოწვევები მოაქვს სწორედ მანქანურ ინტელექტსა და საოფისე რობოტებს. იკვეთება პერსპექტივა, რომ მალე რობოტული სისტემები ხელმძღვანელ პოსტებზე აღმოჩნდებიან და განვითარების სტრატეგიული გეგმის შედგენაში ლომის წილს დაიდებენ. ისინი შექმნიან ბიზნეს-კონტენტებს, ისინი იქნებიან „დისიჟენ მეიქერები“ (გადაწყვეტილების მიმღები). ფაქტობრივად, რობოტი გახდება მენეჯერი და ადამიანები მისი ხელმძღვანელობით იმუშავებენ. ეს, ცხადია, წამოჭრის აქამდე უცნობ ეთიკურ პრობლემებს. ამ საკითხს ეხებოდა Microsoft-ის ერთ- ერთი დამფუძნებელი პოლ ალენი. მან შექმნა თავისი სახელობის კვლევითი ცენტრი. ჯერ მხოლოდ wow-ეფექტს ვხედავთ (პრეზენტაციებზე ახალ რობოტებს აღტაცებით ხვდებიან). 2017 წლის 26 ოქტომბერს რობოტი-ჰუმანოიდი სახელად სოფია გახდა საუდის არაბეთის მოქალაქე. ის შეიქმნა 2015 წელს ჰონკონგში კომპანია Hanson Robotics-ის მიერ. რობოტი სოფია გასულ ზაფხულს საქართველოსაც „ესტუმრა“. როდესაც ამ ჰუმანოიდურ მექანიზმს ჭვრეტ, რწმუნდები, რა სწრაფი ნაბიჯებით წასულა წინ ხელოვნური ინტელექტი. მიმდინარე წლის აგვისტოს დამდეგს იაპონელმა რობოტოტექნიკოსმა და დარგის დიდმა ენთუზიასტმა ჰიროსი ისიგურომ შექმნა რობოტი-ჰუმანოიდი Ibuki 10 წლის ბავშვის გარეგნობით. ასევე გაკვირვებას იწვევენ ამერიკული რობოტოტექნიკური კომპანიის Boston Dynamics-ის მიერ შექმნილი რობოტები, რომელნიც დარბიან, დახტიან, შეუძლიათ ადგომა წაქცევის შემდეგ და ასრულებენ სხვადასხვა მანიპულაციებს. 2016 წელს კომპიუტერულმა პლატფორმამ მსოფლიო ჩემპიონს გოში ლი სი დოლს მოუგო თამაში. ეს იყო სისტემა AlphaGo, რომელიც შექმნა ბრიტანულმა კომპანია DeepMind-მა და შემდგომ ეს სისტემა Google-მა იყიდა 2014 წელს. მანამდე წარმოუდგენლად მიაჩნდათ, რომ კომპიუტერი ამ თამაშს ადამიანს მოუგებდა. გო ჩინეთიდან გავრცელებული ლოგიკური თამაშია, სადაც მოთამაშის ინტუიცია გადამწყვეტია. აქ პოზიციების ვარიანტები ტრილიონობითაა. თუ ჭადრაკში თამაშის დასაწყისში შესაძლო პოზიციები ასიათასამდეა, გოში შესაძლო პოზიციები 16 მლრდ-ზე მეტია. კომპიუტერმა ადამიანს გოს პარტიები მოუგო არა ადამიანზე უფრო აღმატებული ინტუიციის ძალით, არამედ big data-ს ანალიზითა და კალკულაციის ძალით. მანქანა უკეთ გაერკვა გოს შესაძლო პოზიციებში, ვიდრე მსოფლიო ჩემპიონი გოში. ამ ფაქტს ახსენებს ჰენრი კისინჯერი, რომელმაც 2018 წლის ივნისში დაწერა სტატია: How the Enlightenment Ends და აღნიშნა, რომ ადამიანი არ არის მზად AI-ს პროგრესისათვის. ავტორი პესიმისტურად აფასებს ტექნოლოგიურ მიღწევებს.

AI-ტექნოლოგიებისა და რობოტების დიდი ბენეფისი დაიწყო მსოფლიოში და ის ეკონომიკაზე ძალზე დიდ გავლენას მოახდენს. ეს იქნება უფრო დიდი გავლენა, ვიდრე შრომის მექანიზაციამ და შემდეგ კონვეიერული ხაზების გავრცელებამ გამოიწვია. ჩვენ გვიწევს ტექნოლოგიების მიერ მართულ მსოფლიოში ცხოვრება. ეს ტექნოლოგიები კიდევ უფრო შეცვლის მსოფლიოს ფინანსურ არქიტექტურას და მეტ უთანასწორობას მოიტანს მსოფლიო ბაზარზე. გონიერი სისტემების დანერგვა იწვევს ეკონომიკის კლასიკური დარგების ძირეულ ტრანსფორმაციას და ქმნის განვითარების აქამდე უცნობ შესაძლებლობებს. რობოტის უპირატესობა ისაა, რომ მის მიერ შესრულებულ შრომატევად, რუტინულ სამუშაოს არა აქვს წუნი, მუშაობს გაცილებით სწრაფად და შესაძლებელს ხდის ადამიანური რესურსების დიდ ეკონომიას. AI-ს მცირე დროში შეუძლია განახორციელოს დიდ მონაცემთა ანალიტიკა. ირაციონალური მომენტი აქ ისაა, რომ AI-სისტემების მუშაობის სრული და დამაჯერებელი აღწერა ძალზე ძნელია. კომპანიები, რომელთაც ეყოლებათ რობოტი მენეჯერები, ბევრად გაუსწრებენ იმ კომპანიებს, სადაც რობოტიზაცია ნაკლებია. ეს ვითარება შეიძლება შევადაროთ იმ კვანტურ ჰეჯ- ონდებს, რომელნიც ალგოტრეიდინგს მისდევენ და მათ მიერ გენერირებულ მოგებას ვერაფრით ვერ შეედრება საშუალო ჰეჯ-ფონდების მოგება, რომელთაც არ აქვთ მძლავრი პროგრამული უზრუნველყოფის სისტემები. მენეჯმენტის ავტომატიზაციისა და რობოტიზაციის შედეგი იქნება უამრავი საშუალო კომპანიის გაკოტრება და შთანთქმა რობოტიზებული კომპანიების მიერ. რობოტიზაცია უფრო გაზრდის სხვაობას შემოსავლებში ქვეყნებს შორის. მცირე ქვეყნების ეკონომიკებს AI-ს გავრცელება დიდ საფრთხეს შეუქმნის. ხალხებისა და სახელმწიფოების ბრუტალური სელექცია დაიწყება. რაც ვერ გააკეთა საბაზრო ექსტრემიზმმა განვლილ 30 წელიწადში, იმას გააკეთებს სწორედ რობოტიზაცია. ინტერნეტ- ეკონომიკის, ონლაინ-ტრეიდინგის გლობალურმა განვითარებამ შექმნა ისეთი გარემო, რომ მცირე და საშუალო კომპანიებს, ასევე სტარტაპერებს ნაკლები შანსი რჩებათ. კონკურენცია ამ სფეროში დიდი ხანია დაიწყო და გამარჯვებული ყველაფერს მიიღებს. გამარჯვებულები აიძულებენ მსოფლიოს, რომ მათეული სოფტითა და მათეული წესებით იმოქმედონ. AI-ტექნოლოგიები მსოფლიოს ტოტალურ ფრონტად აქცევს და კიბერსივრცე გახდება უმნიშვნელოვანესი სამხედრო თეატრი. იქნება საომარ მდგომარეობასთან მიახლოებული ვითარება ეკონომიკაში. AI-ს პრობლემებს ეხებიან პროგრამისტი იურგენ შმიდჰუბერი, ფუტუროლოგი იუვალ ნოე ჰარარი, ფუტუროლოგი მიტიო კაკუ, მაქს ერიკ ტეგმარკი, IT-ექსპერტი სტივ ომოჰანდრო, ფუტუროლოგი რამეზ ნაამი, რობოტოტექნიკოსი და ფუტუროლოგი ჰანს მორავეკი და სხვ.

პორტალზე Business Insider 2016 წლის 2 მარტს გამოქვეყნდა დიდ ოთხეულში შემავალი აუდიტორული და კონსალტინგური კომპანიის Deloitte Touche Tohmatsu-ს ანალიზი. ესაა იმ პროფესიების ჩამონათვალი, რომელთაც უახლოეს მომავალში ემუქრებათ გაქრობა რობოტული ტექნიკის განვითარების გამოისობით. ჩამონათვალის თანახმად, გაქრობის მაღალი რისკის ქვეშ არიან ბიზნეს-ადმინისტრატორები. შესაძლოა მათი მესამედი რობოტებმა შეამცირონ. რისკის ქვეშ არიან ტურიზმის სფეროში დასაქმებულნი, ასევე ავტომექანიკოსები, ტრანსპორტის დარგში მომუშავენი, სასაწყობო მეურნეობის მუშაკები. შესაძლოა, ბევრს ასეთი პროგნოზი გადაჭარბებულად მოეჩვენოს, მაგრამ თუ გავითვალისწინებთ იმას, რომ მსგავსი პროგნოზები მანამდეც გამოთქმულა სხვათა მიერ, მაშინ დავინახავთ, რომ იკვეთება ადამიანისათვის არასახარბიელო ახალი ტენდენცია შრომის ბაზარზე. პორტალ Business Insider-ზე 2018 წლის 17 ივლისს გამოვიდა დიდ ოთხეულში შემავალი სხვა აუდიტორული და კონსალტინგური კომპანიის PrisewaterhouseCoopers International Limited-ის (PwC) ანალიზი. აქ ნათქვამია, რომ ხელოვნური ინტელექტი არ მოსპობს სამუშაო ადგილებს, რადგან გაჩნდება ახალი პროფესიები. PwC-ის სხვა გამოკვლევის (2017 წლის ივნისი) თანახმად, 2030 წელს გლობალური მშპ გაიზრდება 14%-ით, ანუ $15,7 ტრლნ-ით, რასაც ხელს შეუწყობს ხელოვნური ინტელექტის ფართო დანერგვა. 2018 წლის სექტემბერში Microsoft-მა ჩაატარა გამოკვლევა, სადაც ყურადღებაა გამახვილებული AI-ს სულ უფრო ფართო დანერგვაზე ეკონომიკაში. 2017 წლის 23 ოქტომბერს ჟურნალში MIT Technology Review გამოქვეყნდა სტატია. მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის მეცნიერები აქ აღნიშნავენ, რომ მცირე ამერიკულ ქალაქებში AI-ს შეუძლია გამოიწვიოს უმუშევრობის ზრდა. 2014 წელს სტენფორდის უნივერსიტეტში ამოქმედდა პროექტი AI100. ესაა AI-ს განვითარების შესწავლა ბოლო ერთი საუკუნის მანძილზე. 2016 წლის სექტემბერში გამოქვეყნდა 52- ვერდიანი გამოკვლევა, სადაც ყურადღება გამახვილებულია AI-ს დადებით როლზე მთელ რიგ დარგებში (ჯანდაცვა, განათლება და ა. შ.).

ამერიკული ანალიტიკური სააგენტოს Gartner-ის წარმომადგენელი ჯონ-დევიდ ლავლოკი AI-ს დიდ პერსპექტივებზე საუბრობს. ამ კომპანიის გამოთვლათა თანახმად, 2017 წელს კომპანიებმა მთელ მსოფლიოში AI-ს გამოყენებით მიიღეს $692 მლრდ მოგება. AI-ს საკითხებზე მუშაობენ ამერიკული კომპანია Teradata Corporation- ი, ამერიკული IT-კომპანია Salesforce, ამერიკული კონსალტინგური კომპანია MarketsandMarkets, გერმანული სადაზღვევო კომპანია Allianz, ამერიკული McKinsey Global Institute, ფრანგული კონსალტინგური კომპანია Pierre Audion Consultants (PAC) და სხვ.

სადღეისოდ AI იჭრება და მკვიდრდება სამხედრო (პენტაგონის პროგრამა DARPA, საბრძოლო რობოტები, LAWs, ავტონომიური საფრენი აპარატები) და კოსმოსურ დარგებში, წარმოების სფეროებში, მარკეტინგში (ეფექტიანი ბიზნეს-მოდელების შექმნა გაყიდვების სტიმულირებისთვის), სარესტორნო ბიზნესში, ფოტოგრაფიაში, ლოჯისტიკაში, ტრანსპორტში (რობომობილების სრულყოფა. ამ საკითხზე ილონ მასკის გარდა (კომპანია Tesla) მუშაობს გერი მარკუსი, სარკინიგზო შემადგენლობის მემანქანის გარეშე ტარება), მედიცინაში (ისინი დაავადებათა დიაგნოსტიკასა და მათ გამოვლენას ახდენენ ძალზე ადრეულ სტადიებზე), ურბანულ მენეჯმენტში (ჩინური პლატფორმა Megvii Technology), კრიმინალისტიკაში (სახის სკანირების ჩინური პლატფორმა შენსეთიმე), საბანკო საქმეში, ქოლ-ცენტრებში, საფონდო ბირჟებზე (პრედიქტიული ანალიტიკის პლატფორმები) და სხვ.

სადაც რუტინული სამუშაო და მონაცემთა დიდი მასივებია, იქ რობოტების სარგებლიანობა უდავოა. ისინი ადამიანზე გაცილებით სწრაფად ასრულებენ ყოველდღიურ ოპერაციებს და ამუშავებენ დიდ მონაცემებს. სწორედ ამაზე დაყრდნობით გამოითქმის ფუტუროლოგთა მიერ აზრი, რომ სამუშაო პოზიციების ნახევარი უახლოეს მომავალში ავტომატიზებული იქნება, რაც იმას ნიშნავს, რომ ადამიანებს განდევნიან რობოტები. ამასვე აღნიშნავენ ოქსფორდის უნივერსიტეტის მეცნიერები 2013 წლის 17 სექტემბერს გამოსულ ვრცელ გამოკვლევაში. აქ ნათქვამია, რომ უახლოეს 20 წელიწადში სამუშაო ადგილების 47% აშშ-ში რობოტების მიერ იქნება დაკავებული. 2017 წლის 31 მაისს პორტალზე New Scientist გამოქვეყნდა მასალა: AI will be able to beat us at everthing by 2060, saw experts. აქ ლაპარაკია ოქსფორდისა და იელის უნივერსიტეტების მოხსენებაზე. AI-ს 350-ზე მეტი მკვლევარის პროგნოზის თანახმად, 120 წლის განმავლობაში ყველა პროფესია რობოტიზებული იქნება.

საინტერესოა ის, რომ IBM-სა და Microsoft-ს აქვთ ალგორითმული პროგრამა Workday, რომელიც კომპანიის თანამშრომელთა მონაცემებს აანალიზებს და გამოითვლის თანამშრომელთა კომპანიიდან წასვლის შესაძლებლობას 60 კრიტერიუმის მიხედვით. არსებობს პროგრამა Veriato, რომელიც თვალს ადევნებს კომპანიის თანამშრომელთა მეილინგსა და ჩეთინგს და ამ მიმოწერის ანალიზის შემდეგ ასკვნის, კმაყოფილია თუ არა კომპანიაში სამსახურით ესა თუ ის მუშაკი. პროგრამა Veriato-ს ასევე შეუძლია თვალი ადევნოს კომპანიის მუშაკის აქტივობას სამუშაო ადგილზე და ადგენს იმ დროსა და სიხშირეს, როდესაც მუშაკი შედის საიტებზე, რომელთაც არა აქვთ რაიმე მიმართება კომპანიის საქმიანობასთან. არის პროგრამები, რომელნიც თვალს ადევნებენ, რამდენ ხანს დაჰყოფს მუშაკი მოსასვენებელ ოთახში ან ბუფეტში. ასეთი სამეთვალყურეო აპლიკაციები უკვე რამდენიმე წელია დანერგილია ცნობილ კომპანიებში. ფაქტობრივად, მათმა დანერგვამ წარმოშვა კორპორატიული ანგარიშგებისა და people-ანალიტიკის ახალი ფორმები. მრავალ კომპანიას უკვე ინსტალირებული აქვს მართვის სისტემები SAP და Oracle, რომელთაც შეუძლიათ ბიზნესის განვითარების პროგნოზირება შეკრებილი დიდი მონაცემების საფუძველზე.

გავიხსენოთ კომპანია Rolls-Royce. აქ არსებული მასშტაბური თაღლითობა გამოვლინდა სწორედ სიღრმისეული ძიებისა და მონაცემთა ინდექსაციის ალგორითმების გამოყენებით. ამაზე საკმაოდ დაიწერა მედიაში 2016 წელს. ბრიტანულმა კომპანია Ravn-მა შექმნა პროგრამა ACE. პროგრამა ACE-მ დაამუშავა კომპანიის კუთვნილი 30 მლნ დოკუმენტი. დღეში ეს პროგრამა აანალიზებდა 600 000 დოკუმენტს და გამოჰყოფდა მნიშვნელოვან კონტენტს დოკუმენტების საერთო მასივიდან. პროგრამამ ეს სამუშაო გაცილებით სწრაფად შეასრულა, ვიდრე ამას შეძლებდა იურისტების ჯგუფი.

მენეჯერთა დასახმარებლად გაჩნდა პროგრამული პროდუქტების კლასი. ესაა BI და ERP (საწარმოოს რესურსების დაგეგმვა) სისტემები. BI სისტემები გვაძლევენ მონაცემთა სწრაფი, ონლაინ-ანალიზის შესაძლებლობას, რასაც ეწოდება OLAP. ERP სისტემები კი საწარმოოს რესურსების მართვისა და ოპტიმიზების პროცესს უწყობს ხელს ინტეგრირებული გამოყენებითი პროგრამული უზრუნველყოფის პაკეტის მეშვეობით. არსებობს საექსპერტო AI-პლატფორმა Kensho ტრეიდერებისა და ანალიტიკოსებისთვის. ის იყენებს NLP-ს (ბუნებრივი ენის დამუშავება). Kensho-ს შეუძლია განჭვრიტოს ყიდვა-გაყიდვის პროცესი ბაზრის დინამიკის ანალიზის შემდეგ. ამ პლატფორმით სარგებლობენ CNBC, Morgan Stanley, Goldman Sachs და სხვა კომპანიები. Kensho-ს მსგავსი პლატფორმებია Sensal და Aylien.

კვლევის ახალი მასალები, სამეცნიერო პუბლიკაციების მასივი მეტად მზარდია. ამის დამუშავებასა და კლასიფიცირებას ადამიანები საკმაოდ დიდ დროს ახმარენ. ამ პრობლემის გადასაჭრელად იქმნება სპეციალური AI-ალგორითმები. მიმდინარე წლის აგვისტოდან პენტაგონის პროგრამა DARPA ცდილობს შექმნას სამხედრო AI-მეცნიერი, სახელად ASKE (სამეცნიერო ცოდნის მოპოვების ავტომატური სისტემა). ამ პლატფორმამ უნდა შეკრიბოს თემატური ახალი სამეცნიერო მონაცემები, შეამოწმოს მათი ევრისტიკული ღირებულება და შემდეგ შექმნას პროგნოზი სიტუაციის შესაძლო განვითარებაზე. ამ AI-ალგორითმმა ხელი უნდა შეუწყოს აშშ-ის სახელმწიფო უსაფრთხოების განმტკიცებას. სხვადასხვა გამოცემებში აღნიშნულია, რომ სამოქალაქო კვლევით ცენტრებსა და ლაბორატორიებშიც ცდილობენ შექმნან მსგავსი პლატფორმა, რომელიც სულ უფრო მზარდ სამეცნიერო მონაცემებს დაამუშავებს და გამოჰყოფს პერსპექტიულ მიმართულებებს შემდგომ კვლევაში. 

გოჩა გვასალია