Ол тек ғылым мен техниканың жетістігі ғана емес, сонымен бірге адамзат өмірінің барлық саласына әсер ететін құралға айналды.

Жасанды интеллект – бұл компьютерлік жүйелердің адам сияқты ойлау, түсіну, үйрену және шешім қабылдау қабілетінен тұратын технология. Ол үлкен деректерді талдап, сол деректер негізінде шешім қабылдайды. ЖИ алгоритмдері адам санасына ұқсас жұмыс істейді, бірақ жылдамдығы мен дәлдігі жағынан асып түседі.

Кәсіптік білім берудің негізгі міндеті – алған білімін өндірісте қолдана алатын, жұмыстың сапасына жауап беретін және кәсіби шешім қабылдай білетін маман даярлау. Дәнекерлеу ісінде білім алушы технологиялық операцияларды орындаумен қатар, материалдың қасиеттерін түсініп, жұмыс жағдайын талдап, ықтимал ақаулардың себептерін анықтай алуы қажет.

Осы міндеттерді жүзеге асыруда жасанды интеллект құралдарын оқу үдерісіне мақсатты түрде енгізудің мүмкіндіктері бар. Оларды сабақ мазмұнын түсіндіруге, практикалық тапсырмаларды әзірлеуге, білім алушының өздігінен жұмысын ұйымдастыруға және кері байланыс беруге қолдануға болады.

Заманауи ЖИ негізінен терең оқыту (Deep Learning) әдістеріне сүйенеді. Адам миының биологиялық құрылымына еліктеу арқылы жасалған көп қабатты нейрондық желілер ақпаратты иерархиялық деңгейде өңдеуге қабілетті. Бұл жүйелердің басты ерекшелігі — олардың бейімделгіштігі. Дегенмен, ғылыми ортада "Қара жәшік" (Black Box) феномені әлі де үлкен пікірталас тудыруда. Яғни, күрделі алгоритмнің нақты бір нәтижеге қалай келгенін логикалық тұрғыдан толық түсіндірудің қиындығы жүйенің сенімділігіне күмән келтіреді.

Жасанды интеллект тарихына құысқаша тоқталсақ. Жасанды интеллект түсінігі мен технологиясының негізі ХХ ғасырдың ортасында қаланды. 1956 жылы Дартмут конференциясында Джон Маккарти алғаш рет «жасанды интеллект» терминін енгізді. Осы кезден бастап ЖИ зерттеулері қарқынды түрде дами бастады. Алайда, бұл даму үдерісі бірнеше кезеңнен тұрды:

1. Ерте зерттеулер (1950-1960 жж.). Алғашқы кезеңде ЖИ зерттеушілері математикалық логика мен ойын теориясы негізінде есептеу машиналарын дамытуға тырысты. Алан Тьюрингтің ЖИ туралы еңбектері және оның белгілі Тьюринг тесті бұл саладағы алғашқы маңызды қадамдар болып саналады. Бұл кезеңдегі бағдарламалар белгілі бір ережелерге сәйкес жұмыс істеді, бірақ олар үлкен көлемдегі деректерді өңдей алмады және шектеулі болды.

2. Алгоритмдер және сараптамалық жүйелер (1970-1980 жж.). Бұл кезеңде ЖИ-де ережелерге негізделген бағдарламалардан деректерді өңдеу және шешім қабылдауға қабілетті сараптамалық жүйелерге көшу болды. Сараптамалық жүйелер нақты бір саладағы сарапшылардың білімін модельдеуге арналған, мысалы, медицинада диагноз қою жүйелері.

3. Нейрондық желілер мен машиналық оқыту (1990 жж. және одан кейін). 1990 жылдары деректердің көптігі мен есептеу қуатының артуы нейрондық желілер мен машиналық оқыту технологияларын дамытуға ықпал етті. Нейрондық желілер адамның ми құрылымын модельдейді, бұл ЖИ жүйелеріне үйренуге және күрделі тапсырмаларды шешуге мүмкіндік берді. Бұл кезеңде Google, IBM және Microsoft сияқты ірі компаниялар ЖИ саласындағы жетекші зерттеулерді бастады.

4. Үлкен деректер және терең оқыту (2000 жж. және қазіргі уақыт). Қазіргі уақытта ЖИ-дің негізгі қозғаушы күші – үлкен деректердің пайда болуы. Бұл деректер машиналық оқыту жүйелеріне ақпаратты үлкен көлемде талдап, жаңа шешімдерді қабылдауға мүмкіндік берді. Сондай-ақ, терең оқыту, табиғи тілді өңдеу және бейнені тану технологиялары ЖИ-дің кеңінен таралуына жол ашты.

Жасанды интеллектіні күнделікті өмірде қолдану бағытында 5 жылда 1 млн қазақстандық оқытылмақ. Цифрлық даму министрлігі бұл мақсатқа қол жеткізу қандай мүмкіндіктер арқылы шешілетінін түсіндірді.

- Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2024 жылғы 24 шілдедегі №592 қаулысымен бекітілген Жасанды интеллектіні дамытудың 2024-2029 жылдарға арналған тұжырымдамасына сүйенсек, жақын арада ЖИ еліміздегі еңбек нарығына айтарлықтай әсер ететіні сөзсіз. Біріншіден, ЖИ күнделікті және қайталанатын жұмыстарды автоматтандыру арқылы көптеген дәстүрлі мамандықты жасанды интеллект алмастыруы мүмкін. Ал бұл өз кезегінде еңбек нарығында белгілі бір мамандықтарға сұраныстың төмендеуіне әкеледі,– делінген Цифрлық даму, инновациялар және аэроғарыш өнеркәсібі министрлігінің Kazinform агенттігіне берген жауабында.

Алайда, ЖИ-дің дамуы тек теріс әсерлермен шектелмейді. Онымен бірге жаңа мамандықтар мен жұмыс орындары пайда болады. Мысалы, деректерді талдау, бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу, киберқауіпсіздік және жасанды интеллект жүйелерін басқару салаларында мамандарға сұраныс артады.

Жасанды интеллектіні дамытудың 2024-2029 жылдарға арналған ұлттық тұжырымдамасында мынадай іс-шаралар ескерілген:

· орта білім берудің оқу бағдарламасына «Жасанды интеллект негіздері» модулін қосу;

· жоғары және жоғары оқу орнынан кейінгі білім беру ұйымдарында ЖИ саласындағы білім беру бағдарламаларын енгізу;

· мемлекеттік қызметшілерге жасанды интеллект негіздері бойынша курстарды әзірлеу және өткізу.

Қазіргі уақытта министрлік жасанды интеллекті саласындағы кадрларды даярлау, оларды оқыту сияқты жұмыстарды атқарып жатыр. Атап айтқанда, Мемлекет басшысының тапсырмасына сәйкес, осы білікті кадрларды даярлауға бағытталған «Techorda» бағдарламасы әзірленген болатын. Бағдарлама IT саласындағы, жасанды интеллект саласындағы адами капиталды дамытуға бағытталған және мамандардың өзін жетілдіруге ықпал етеді. Бұл бағдарлама арқылы кейінгі 3 жыл ішінде 82 мыңнан астам IT маман дайындалды, оның ішінде 16 мыңнан астамы жеке IT мектептерде білім алды.

Таяуда Парламент Мәжілісінің қарауына «Жасанды интеллект туралы» заң жобасы енгізілді. Осы құжат пен оған ілеспе заң жобаларына Парламент Мәжілісінің депутаттары бастамашылық етті. Бұл құжаттар жасанды интеллект технологияларын пайдаланудың бірыңғай құқықтық базасын қалыптастыруға бағытталған.

- Бұл заң жобасының негізгі мақсаты – мемлекеттік органдар, жеке және заңды тұлғалар арасындағы өзара іс-қимылды қоса алғанда, жасанды интеллект саласындағы құқықтық реттеуді белгілеу, – деп аталып өткен Цифрлық даму министрлігі мәліметінде.

Заң жобасында мына мәселелерге қатысты нормалар қарастырылған:

- жасанды интеллект жүйелерінің жіктелуі;

- deepfake-терді анықтау және жолын кесу мақсатында таңбалауды енгізу;

- авторлық құқықты белгілеу;

- тұтынушылардың құқықтарын қорғау;

- жасанды интеллект жүйелерінің тәуекелдерін басқару.

Негізгі заң жобасы жасанды интеллект саласындағы реттеудің, қауіпсіздікті қамтамасыз етудің құқықтық әрі ұйымдастыру негіздерін, мемлекеттік органдар мен квазимемлекеттік ұйымдардың жасанды интеллект технологияларын пайдалану ерекшеліктерін айқындайды.

Жасанды интеллект – бұл ғылым мен технологияның болашаққа бет алған маңызды бағыты. Оның дамуы адам өмірін жақсартуға және жаңа инновацияларды дамытуға үлкен мүмкіндік береді. Дегенмен, ЖИ-дің қоғамға әсерін және оның этикалық аспектілерін түсіну маңызды. Тек сонда ғана біз ЖИ-дің артықшылықтарын пайдалана отырып, оның әлеуетті қауіп-қатерлерін азайта аламыз.

Соңғы жылдары ЖИ технологиясының қарқынды дамуы көптеген салаларға, соның ішінде Жаңақала колледжіне де әсер етті. ЖИ-ге негізделген құралдар мен платформалардың пайда болуы металл бұйымдарын жасау және өңдеу тәсілдерін өзгертті.

Дәнекерлеу ісі жасанды интеллект құралдарын қолдану оқу материалын түсіндірудің, тапсырмаларды түрлендірудің және кері байланыс ұйымдастырудың қосымша мүмкіндіктерін береді.

Оны тиімді пайдалану үшін оқытушы алдымен оқу мақсатын анықтап, содан кейін сол мақсатқа сәйкес тапсырма әзірлеуі қажет. Ұсынылған мазмұн тексеріліп, білім алушының деңгейіне және практикалық жұмыстың талаптарына бейімделуі тиіс.

Негізгі нәтиже – студенттің дайын жауап алуы емес, кәсіби мәселені түсінуі, ақпаратты тексеруі, өз шешімін дәлелдеуі және алған білімін тәжірибеде қолдана алуы.

Пайдаланылған әдебиеттер тізімі

1. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. – Pearson, 2020.

2. А.Ж.Асамбаев. «Жасанды интеллект негіздері». Алматы 2011

3. Қазақстан Республикасында жасанды интеллектіні дамытудың 2024–2029 жылдарға арналған тұжырымдамасы.

Ермеккалиева Толкын Нургалиевна

Жаңақала колледжінің арнайы пән оқытушысы,

БҚО, Жаңакала ауданы