Dartmouth-аас Reasoning хүртэл: Хиймэл оюуны 70 жилийн түүх

Хүний оюун санаа, сэтгэн бодох чадварыг тооцоолуурын машинд суулгах хүн төрөлхтний мөрөөдөл бараг бүтэн зуун жилийн түүхтэй. Энэхүү замнал нь гэнэн итгэл найдвараар дүүрэн алтан үеүд, хөрөнгө санхүүжилт нь бүрэн хаагдаж мартагдсан хатуу өвлүүд болон шинжлэх ухааны суурь парадигмуудын хоорондох цуцашгүй тулаанаар тодорхойлогддог. Өнөөдөр бидний хэрэглэж буй хэлний супер загварууд болон сэтгэн бодох чадвартай агент системүүд нь өнгөрсөн далан жилийн алдаа оноо, онолын хувьслын үр дүн юм. Хиймэл оюун ухаан гэх нэр томьёо албан ёсоор 1956 оны зун АНУ-ын Нью-Хэмпшир муж дахь Дартмут коллежид зохион байгуулагдсан хоёр сарын зуны семинарын үеэр төрсөн билээ. Залуу математикч Жон Маккарти, танин мэдэхүйн эрдэмтэн Марвин Мински, мэдээллийн онолын эцэг Клод Шеннон болон IBM-ийн судлаач Натаниэль Рочестер нар "Хиймэл оюуны тухай Дартмутын зуны судалгааны төслийн санал"-ыг бичиж, түүхэнд анх удаа "Artificial Intelligence" буюу хиймэл оюун гэх ойлголтыг тодорхойлов.

Тэдний дэвшүүлсэн суурь таамаглал туйлын итгэлтэй байв: "Сурч мэдэх болон оюун ухааны аливаа бусад шинж чанарыг зарчмын хувьд машинд дуурайлган суулгаж болохоор тийм нарийн тодорхойлж болно". Эхний жилүүдэд симболик логик болон дүрмийн системүүд хурдацтай хөгжиж, шатар тоглох, математикийн теорем батлах зэрэг анхны амжилтууд төрөв. Гэвч удалгүй машин бодит ертөнцийн эмх замбараагүй байдлыг ойлгож чадахгүй гацаанд орж, комбинаторикийн тэсрэлтэд өвдөг сөхөрлөө. 1973 онд Их Британийн Шинжлэх ухааны судалгааны зөвлөлд математикч Сэр Жеймс Лайтхиллийн танилцуулсан тайлан нь салбарыг анхны "Хиймэл оюуны хүйтэн өвөл"-д түлхэв. Лайтхилл хиймэл оюуны хөтөлбөрүүд хэзээ ч бодит амьдралын томоохон асуудлыг шийдэж чадахгүй хэмээн дүгнэж, төрийн санхүүжилтийг танахыг зөвлөжээ. АНУ-ын Батлан хамгаалахын дэвшилтэт судалгааны агентлаг (DARPA) мөн санхүүжилтээ татсанаар хиймэл оюуны судалгаа олон арван жилээр царцав.

Симболик логикийн эсрэг мэдрэлийн эсүүдийн холбоосыг дуурайлгасан "Коннекшионизм" буюу хиймэл мэдрэлийн сүлжээний чиглэл 1980-аад онд сэргэлээ. 1986 онд Дэвид Румелхарт, Жеффри Хинтон, Рональд Уильямс нар Nature сэтгүүлд "Алдааг буцаан тархаах замаар төлөөллийг сурах нь" (Backpropagation) хэмээх алдарт өгүүллээ нийтлүүлэв. 1989 онд Янн ЛеКун конволюцын мэдрэлийн сүлжээг (LeNet) ашиглан шуудангийн хаягийн гар бичмэл тоонуудыг таньж чадсанаар мэдрэлийн сүлжээ практик үр дүн өгч болохыг харуулав. Гэвч тооцоолох хүчин чадал болон өгөгдлийн хомсдолоос шалтгаалан 1990-ээд онд салбар дахин хоёр дахь өвөлдөө орсон юм. Жинхэнэ хувьсгал 2012 оны намар дэлбэрэв. Торонтогийн их сургуулийн Алекс Крижевский, Илья Суцкевер нар профессор Жеффри Хинтоны удирдлага дор Nvidia-ийн GeForce GTX 580 график чипүүд дээр сургасан "AlexNet" гүн мэдрэлийн сүлжээг ImageNet-ийн тэмцээнд орууллаа. AlexNet дүрсийг таних алдааны хувийг шууд 26 хувиас 15.3 хувь хүртэл бууруулж, уламжлалт бүх компьютер харааны алгоритмуудыг хол хаяж түрүүлснээр "Гүн сургалтын эрин" албан ёсоор эхэлсэн билээ.

Гэвч гүн сургалтын хамгийн агуу ололт 2017 оны зургаадугаар сард Google Brain-ийн найман судлаачийн бичсэн "Attention Is All You Need" өгүүллээр ирсэн билээ. Ашиш Васвани, Ноам Шазир нарын зохиосон Transformer архитектур нь дараалсан рекуррент холбоосыг халж, текстийн бүх үгсийг нэгэн зэрэг зэрэгцүүлэн боловсруулах Анхаарлын механизмыг (Self-Attention) нэвтрүүлсэн юм. Энэхүү архитектур нь орчин үеийн BERT, GPT-3, GPT-4, Claude зэрэг бүх том хэлний загваруудын суурь болж, хиймэл оюуны хөгжлийг экспоненциал хурдасгав. 2020 онд Жаред Каплан нарын тодорхойлсон "Хэмжээсийн хууль" (Scaling Laws) нь загварын параметрийн тоо, сургалтын өгөгдөл болон тооцоолох хүчийг нэмэх тусам чадвар нь шулуун шугамаар өсдөгийг харуулсан билээ. Үүний үр дүнд 2022 оны арваннэгдүгээр сарын 30-нд OpenAI ChatGPT-ийг олон нийтэд танилцуулж, хоёрхон сарын дотор 100 сая хэрэглэгчтэй болсноор хиймэл оюун хүн төрөлхтний өдөр тутмын соёл иргэншлийн салшгүй хэсэг болов. Гэвч 2024 онд сургалтын өмнөх үе шатыг зөвхөн томруулах уламжлалт арга барил өгөгдлийн хомсдол, цахилгаан эрчим хүчний хязгаарлалтаас үүдэн хана мөргөж эхэллээ. Дараагийн үгийг таамаглах статик загвар нь хүнд хэцүү математик, логик, код бичих даалгавруудад төөрөгдөн худлаа ярих нь хэвээр байв. Ингээд 2024 оны сүүлээр хиймэл оюуны дараагийн том үсрэлт болох "Бодох хугацааны тооцоолол" (Test-Time Compute) болон Reasoning загваруудын шинэ эрин эхлэв. OpenAI-ийн танилцуулсан o1 болон o3 загварууд нь хүний сэтгэл зүйн Систем 1 (түргэн, шууд рефлекс)-ээс Систем 2 (удаан, логик дүн шинжилгээтэй бодох) түвшин рүү шилжсэн анхны системүүд болов. Загвар асуултад шууд хариу өгөхийн оронд дотроо далд бодлын гинжин хэлхээ үүсгэж, өөрийнхөө таамаглалуудыг шалгаж, буруу чиглэлд орвол буцаж засах замаар алгоритмын шийдлийг олох болсон нь хиймэл оюуны 70 жилийн түүхэн дэх сэтгэн бодох чадварын хамгийн том хувьсгал болон бичигдэж байна. Дартмутын 1956 оны зуны семинараас эхлэн тооцооллын хүч, өгөгдөл, математикийн алгоритмын хооронд өрнөсөн энэхүү 70 жилийн их аялал өнөөдөр жинхэнэ хиймэл ерөнхий оюуны (AGI) босгон дээр ирлээ. Хүний сэтгэн бодох чадварыг зөвхөн дуурайгаад зогсохгүй, шинжлэх ухааны цоо шинэ нээлт хийх, математикийн хүнд бодлогуудыг бие даан шийдвэрлэх чадвартай супер системүүд бий болж байгаа нь хүн төрөлхтний соёл иргэншлийн дараагийн шинэ хуудсыг нээж байна. Энэхүү түүхэн замнал нь бидэнд нэгэн тод сургамжийг өгч байна: шинжлэх ухааны жинхэнэ дэвшил нь зөвхөн шууд үр дүнд хүрэх яаруу хүслээс бус, харин хүйтэн өвлийн хүнд үед ч тууштай хөдөлмөрлөсөн эрдэмтдийн онолын бат бөх суурь дээр төрдөг. Дартмутаас эхэлсэн тэрхүү оч өнөөдөр дэлхийн соёл иргэншлийг бүхэлд нь өөрчлөх агуу их гал болон бадарчээ.

1956 оны Дартмутын семинарын түүхэн ач холбогдлыг ойлгохын тулд мэдээллийн онолын эцэг Клод Шеннон болон IBM-ийн тэргүүлэх архитектор Натаниэль Рочестер нарын оруулсан хувь нэмрийг онцлох хэрэгтэй. Шеннон мэдээллийн хэмжээг тодорхойлох "бит" гэх ойлголтыг анх боловсруулж, шатрын автомат алгоритмын суурийг тавьсан бол Рочестер IBM 704 тооцоолуур дээр хүний тархины мэдрэлийн эсийн анхны симуляцийг хийж гүйцэтгэсэн түүхтэй юм.

Түүнчлэн 1970-аад оны гүн ухааны ширүүн маргаанууд хиймэл оюуны хөгжилд асар их нөлөө үзүүлсэн билээ. Философич Хьюберт Дрейфус өөрийн "Компьютер юуг хийж чадахгүй вэ" хэмээх алдарт номдоо хүний оюун санаа нь зөвхөн дүрмүүдийн логик цуглуулга биш, харин бие махбод, хүрээлэн буй орчны мэдрэмж, далд зөн совин дээр тогтдог тул симболик программ хэзээ ч жинхэнэ хүний түвшинд сэтгэж чадахгүй гэдгийг нотолсон нь салбарын хандлагыг мэдрэлийн сүлжээ рүү эргүүлэхэд хүчтэй түлхэц болжээ.

Эцэст нь 2024-2026 оны Reasoning эрин үе нь 1956 онд эхэлсэн тэрхүү 70 жилийн аяллын логик төгсгөл ба цоо шинэ эхлэл юм. Хиймэл оюун зөвхөн цээжилсэн баримтаа буцаан давтдаг "тоть" байхаа больж, асуудлыг олон өнцгөөс нягтлан үзэж, алдаагаа өөрөө шүүн засаж, шинжлэх ухааны шинэ онолуудыг бие даан боловсруулах түвшинд ийнхүү хүрч ирлээ. Энэхүү их түүх бидэнд хүний оюун ухаан хязгааргүй бөгөөд түүний бүтээсэн технологи нь эргээд хүн төрөлхтнийг танин мэдэхүйн цоо шинэ ертөнц рүү хөтөлж байгааг тодхон сануулж байна.

Энэхүү түүхэн замнал нь компьютер технологийн техник хангамжийн хувьсалтай шууд холбоотой байв. 1950-иад онд вакуум хоолой ашиглаж байсан тооцоолуурууд өнөөдөр нанометрийн хэмжээст транзистор бүхий график чип болон хөгжсөн нь онолын математикийн ололтуудыг бодит амьдрал дээр хэрэгжүүлэх боломжийг олгосон юм. Компьютерын хүчин чадал тэрбум дахин өссөн нь гүн мэдрэлийн сүлжээг асар их хэмжээний өгөгдөл дээр зэрэгцүүлэн сургах хамгийн гол түлхүүр болсон билээ.

Түүнчлэн хиймэл оюуны хөгжил нь танин мэдэхүйн шинжлэх ухаан, хэл шинжлэл, сэтгэл судлал болон биологийн хамгийн сүүлийн үеийн ололтуудыг нэгтгэсэн салбар дундын шинжлэх ухаан болон өргөжлөө. Хүний тархины мэдээлэл боловсруулах механизмыг судлах тусам эрдэмтэд хиймэл оюуны архитектурыг улам боловсронгуй болгож, хариуд нь хиймэл оюун нь хүний сэтгэлгээний нууцыг тайлахад тусалж байна.

Дүгнэж хэлэхэд, хиймэл оюуны 70 жилийн түүх бол хүн төрөлхтний оюун ухааны эрэл хайгуулын хамгийн гайхамшигтай хуудсуудын нэг юм. Дартмутын жижиг танхимаас эхэлсэн энэхүү гайхамшигт замнал өнөөдөр бүх нийтийн амьдралыг өөрчлөн шинэчилж, ирээдүйн шинэ соёл иргэншлийн үүдийг нээж байна.

Энэхүү урт хугацааны хөгжлийн явцад онолын суурь математик ба бодит инженерийн хослол хамгийн шийдвэрлэх үүрэг гүйцэтгэсэн юм. Магадлалын онол, шугаман алгебр болон оновчлолын математик аргууд нь компьютерын асар их хүчин чадалтай нийлснээр хиймэл оюуныг лабораторийн туршилтаас дэлхийн хэмжээний бодит үйлдвэрлэл болгон хувиргав.

Түүнчлэн нээлттэй эхийн хөдөлгөөн нь хиймэл оюуны хөгжлийг хурдасгахад асар их хувь нэмэр оруулсан билээ. Дэлхийн өнцөг булан бүрийн олон мянган судлаачид өөрсдийн судалгааны үр дүн, кодын сан, загваруудаа нээлттэй хуваалцсаны хүчинд хөгжлийн хурд урьд өмнө үзэгдээгүй түвшинд хүрсэн юм. Энэхүү хамтын ажиллагааны хүч чадал нь ирээдүйн хиймэл оюуны шинэ үеийг бүтээх хамгийн бат бөх суурь хэвээр байх болно.

Дартмутаас эхэлсэн түүх дуусаагүй, харин ч дөнгөж эхэлж байна. Хүн ба машины хамтын ажиллагаа, хиймэл ерөнхий оюуны шинэ боломжууд бидний өмнө нээгдэж буй энэ эринд шинжлэх ухааны үнэнч эрэл хайгуул, ёс зүйн хариуцлага хоёр хамтдаа урагшлах учиртай билээ.

Хиймэл оюуны хөгжил нь зөвхөн компьютерын шинжлэх ухааны амжилт бус, хүн төрөлхтний оюун санааны хамтын бүтээл билээ. Олон арван жилийн турш тасралтгүй үргэлжилсэн судалгаа шинжилгээ, алдаа дутагдал, шинэ нээлтүүд нь өнөөдрийн технологийн гайхамшгийг цогцлоосон бөгөөд цаашдын замнал улам бүр өргөн боломжуудыг нээж байна.

Ирээдүйн хиймэл оюуны хөгжил нь зөвхөн илүү хүчирхэг чипүүд дээр бус, харин хүний оюун санаа, байгалийн хуулиудыг гүнзгий ойлгосон шинэ онолын загварууд дээр суурилах болно. Өнгөрсөн далан жилийн баялаг туршлага нь шинэ үеийн судлаачдад урам зориг өгч, илүү ухаалаг, аюулгүй ертөнцийг хамтдаа цогцлоох итгэлийг бөхөлсөөр байна.

Энэхүү шинжлэх ухааны аугаа эрэл хайгуул цаашид ч хүн төрөлхтний оюуны цар хүрээг тэлж, танин мэдэхүйн цоо шинэ хязгааруудыг нээсээр байх болно.