Хиймэл оюун биднийг амьтадтай ярихад тусалж чадах уу?

Саяхан YouTube-ийн алгоритм нэгэн сонирхолтой бичлэгийг санал болголоо. Алдарт Vox-ийн тэрхүү бичлэг гарчгаасаа л өөрийн эрхгүй анхаарал татам: Хиймэл оюун биднийг амьтадтай ярихад тусалж чадах уу? 

Эрт дээр үеэс хүн төрөлхтөн нэгэн мөрөөдөлтэй байсаар ирсэн нь нэг орчлонгийн тоосыг хуваан босгож яваа ан амьтадтай ярилцах. Тиймдээ ч үеийн үед олон зуун ном зохиол, үлгэр домогт тийм чадварыг эрхшээсэн нэгний тухай барим тавим өгүүлсэнтэй таарах нь олонтоо. Харин орчин үеийн технологид хувьсгал авчраад буй хиймэл оюун тус мөрөөдлийг бодит болгох боломжтой юу? 

Уг асуултын хариуг олохоор дээр дурдсан бичлэгийн агуулгад суурилан энэ удаагийн нийтлэлээ бэлдлээ.  

Зааны дуудлага     

50 гаруй жилийн турш Африк тивийн зааны харилцааг судалж буй судлаач, ElephantVoices -ийн шинжлэх ухааны ахлах ажилтан Жойс Пул тэртээ 1980-аад онд заан нэг нэгнээ тухай бүр ялгаатай авиагаар дууддаг болохыг анзаарсан байна. Улмаар тэрээр АНУ-ын Колорадо мужийн Их сургуулийн судлаач Мики Пардотой хамтран 500 гаруй зааны бие биеэ дуудаж буй дууг бичин авч түүнийгээ кодчилжээ.

Тэгэхдээ тухайн заануудын аль нь дуудаж буй, аль нь хариулж буй, мөн ямар нөхцөлд тухайн дуудлага явагдаж буйг ялгасан бөгөөд дараа нь тэдгээр кодоо тоо бүртгэлийн модель (statistical model)-доо оруулсан аж. Ингэснээр тухайн модель шинэ, өөр нэгэн зааны дуудлагыг задлан хэн нь хэнийг дуудаж буйг ялгах боломж илүү бүрдсэнээс гадна, хамгийн чухал нь уг судалгааны үр дүнд Африк тивийн заанууд бие биедээ нэр өгдөг болох нь тогтоогдсон юм.

Түүнчлэн тус судалгааны үр дүнд амьтдын харилцаан дахь хүний таних боломжгүй нарийн мэдээллийг технологийн тусламжтайгаар илүү нарийвчлан судлах боломжтойг харуулсан бөгөөд өдгөө уг судалгааг улам гүнзгийрүүлж, хиймэл оюуны оролцоотойгоор төрөл зүйл хоорондын их хэлний модель (large language model) буюу хүн, амьтан хоёрын хооронд харилцан яриа үүсгэх нэгэн төрлийн “ChatGPT” бүтээх боломжтой эсэхийг салбарынхан судалж буй ажээ.

Амьтдын харилцааг судлах 

Эрдэмтэд амьтдын харилцааг судлахдаа гурван үндсэн аргыг ашигладаг байна. Тэдгээр нь дуу хураах (recording), ажиглах (observation), буцааж тоглуулах (playback). Өдгөө бие биетэйгээ нягт холбоо хамаарал бүхий гурван шат дамжлагад бүхэлд нь хиймэл оюун оролцох болоод буй. Тодруулбал, өмнө нь амьтдын дууг хураахад эргэн тойрны чимээ шуугиан, бусад амьтдын дуу холилдох асуудал үүсдэг байсан бол одоо хиймэл оюуны оролцоотойгоор тодорхой дуун бичлэгээс амьтан нэг бүрийн дууг ялгах боломж бүрдсэн нь энэ юм. Үүнээс өмнө хиймэл оюун хөгжүүлэгчид хөгжмийн зэмсэг, дуучны хоолойг ялгах чадвартай Deep Karaoke хэмээх моделийг ч бүтээж байсныг дурдууштай.

Өнөөдөр ChatGPT өөрийн хэдэн сая дата мэдээлэлд тулгуурлан кино зохиол, шүлэг, дууны үг хүртэл бичих чадвартай болоод буйтай адил хиймэл оюуны моделиуд амьтдын олон мянган дууны хураагуурт үндэслэн амьтны хэлээр “ярих” буюу төсөөтэй дуу гаргах оролдлого гаргаад буй гэнэ.

Хүний оролцоотойгоор их хэмжээний мэдээлэлд тулгуурлан суралцдаг энэ төрлийн хиймэл оюуны моделийг “Supervised Learning Model” хэмээх бөгөөд судлаачид эдгээрийг дээр дурдсан “буцааж тоглуулах” арга зүйдээ ашиглаж байгаа юм. Гэвч энэ төрлийн моделиуд нь хүмүүсээс шууд хамааралтай бөгөөд харин хүн төрөлхтөн бидний чадвар, боломж, мэдлэг тун хязгаарлагдмал гэдгийг мартаж болохгүй. Чухам уг шалтгааны улмаас мэргэжилтнүүд энэ төрлийн моделийг дээрх судалгаанд төдийлөн тохиромжгүй хэмээн үзэх болсон бөгөөд оронд нь өөрөө өөрийгөө хөгжүүлэх чадамжтай ChatGPT-тэй адил “Self-Supervised Learning Model”-ийг илүү холын ирээдүйтэй шийдэл хэмээн үзжээ. Энэ төрлийн “бие даасан” моделиуд нь хүний эмхэлж, цэгцэлж өгсөн мэдээллийн шаардлагагүй бөгөөд өөрийн гарын доорх бүхий л мэдээллийг цуглуулан боловсруулж, аливаа шинэ хэлний бүтцийг өөрөө сурах чадвартай гэдгээрээ онцлог.

Хэлний хэлбэр       

АНУ-д хүн, амьтан хоорондын хэл нэвтрэлцэх мөрөөдлийг бодитоор бий болгох Earth Speacies төслийг эхлүүлжээ. Дээр дурдсан “бие даасан” хиймэл оюуны моделиуд нь аливаа хэлийг “хэлбэржүүлэх” замаар боловсруулдаг гэнэ. Энэ нь шууд утгаараа тухайн хэлийг хэлбэрт оруулна гэсэн үг. Тодруулбал, аливаа хэлний ойролцоо утга бүхий үгсийг ойрхон байршуулж, тэгэхдээ тэдний холбоо хамаарлаас нь үүдэн хоорондоо хэр хэмжээний зайтай байх, аль чигтээ байрлалцах зэргийг нь тодорхойлж тухайн хэлний өргөн хэрэглээний үгсээс бүрдсэн хэлбэр дүрс бүтээдэг байна.

2017 онд дээрх Earth Speacies төслийн хүрээнд нэгэн сонирхолтой нээлт хийсэн нь тэрхүү хэлний хэлбэрүүдийг хооронд нь тааруулж, нэг бүлэгт багтахуйц утга бүхий үгсийг нь ойрхон байршуулах замаар нэгийг нь нөгөөтэй нь нэгтгэх боломжтойг нээжээ. Жишээ нь, англи, хятад, герман хэлний хэлбэрүүдийг нэгтгэн нэг хэлбэр дүрсийг бүтээх бөгөөд тэрхүү дүрсэнд уг гурван хэлний “нохой” гэх үг нэг газар байрлах аж. Ингэснээр орчуулга хийхэд нэг хэлийг өөр нэг хэлтэй харьцуулах, тулгах шаардлагагүй болсон гэнэ. Харин тус аргыг ашиглан амьтдын хэлийг дүрсжүүлж, улмаар хүний хэлтэй нэгтгэх боломжтой эсэх нь одоогоор асуулт хэвээр.

Учир нь амьтад хүмүүстэй адил зөвхөн дуу авианы хэлээр харилцдаггүй бөгөөд бусад мэдрэхүйгээ ч мөн харилцахдаа ашигладаг байна. Иймд дээрх аргыг бодит үр дүнд хүргэхийн тулд хүмүүс болон амьтад хоорондын ижил, төсөөтэй зүйлс (жш. заан, долфин зэрэг амьтад өөрсдийн тусгалаа хараад таньдаг зэрэг нь тэд хүмүүстэй адил өөрөө өөрийгөө ухамсарладгийг нь харуулж буй)-ийг тодорхойлох, тэдний илэрхийлэмжийг үг, текст рүү хувиргах шаардлагатайгаас гадна, өмнө өгүүлсэн “Self-Supervised Learning Model” нь суралцахдаа бусдаас буюу тухайн хэлийг мэдэх сая сая харилцагчаас өөрийнх нь боловсруулсан өгүүлбэр, найруулга, үгийн сонголт зөв эсэхийг нь хэлж өгөх нэгэн төрлийн “дүн” (validation) авах шаардлагатайг ч мөн санууштай. Уншигч та ChatGPT-гийн өгч буй хариулт бүрийн доор үнэлгээ өгөх хэсэг байдгийг мэдэх биз ээ.

Гэтэл бид өөрсдөө ч сайн мэдэхгүй амьтдын хэлний зөв бурууг хиймэл оюунд хэрхэн ялгаж салгаж, дүн үнэлгээ өгөх билээ гэдэг л хамгийн том асуулт. Гэсэн ч эрдэмтэд, судлаачид хүн төрөлхтний эртний мөрөөдлийг бий болгохоор зогсолтгүй зүтгэсээр буй бөгөөд дээрх хиймэл оюуны моделийг бүтээхэд хэрэг болох сая сая дата (амьтдын дуу, харилцааны судалгаа гм.)-г цуглуулсаар байна. Хиймэл оюун биднийг амьтадтай ярихад тусалж чадах эсэхийг гагцхүү цаг хугацаа л харуулах боловч тэрхүү замдаа бидний шинээр танин мэдэж буй бүхэн нэг дэлхийд амьдарч байгаа ан амьтдаа ойлгож, мөнхүү тэднээ хайрлан хамгаалахад улам бүр чухал оролцоотой болохыг орхиж болохгүй билээ.