HIŞÊ GIŞTÎ YÊ ÇÊKIRÎ – HGÇ

Hişê Giştî yê Çêkirî (HGÇ), di qada teknolojiya pêşketî de mijareke taybet û balkêş e ku îro ketiye rojeva cihanê. Ev qada lêkolînê ku bi armanca afirandina pergalên kompûterî yên ku dikarin hemû erkên hişmendî yên mirov pêk bînin tê meşandin, ji destpêka sedsala 21an ve bûye mijara gelek gengeşe û lêkolînên zanistî. Di vê nivîsê de, em ê bi awayekî kurt û kurmancî li ser van mijaran, -perwerdehî, hawirdor û tendirustiyê- rawestin û hem aliyên teknîkî hem jî bandorên civakî û etîkî yên vê teknolojiyê binirxînin.

Dema em behsa Hişê Giştî yê Çêkirî dikin, divê em wê ji Hişê Çêkirî yê Sînorkirî / Taybet (Narrow AI) cuda bikin. Hişê Çêkirî yê Sînorkirî ku îro di gelek warên jiyana me de tê bikaranîn, tenê dikare erkên taybet ên ku jê re hatine diyarkirin pêk bîne. Lê belê, HGÇ teknolojiyeke geştir û pêşketîtir e ku dikare her erkê ‘hiş’mendî yê mirov pêk bîne û di rewşên nû û nezankirî de xwe adapte bike. Ev taybetmendî, HGÇê ji teknolojiyên heyî cuda dike û wê dike mijareke giring a siberojê.

Di warê dîrokî de, geşedana HGÇê bi ramanên Alan Turing ên di salên 1950yî de dest pê kir. Turing, bi testa xwe ya navdar bingehên teorîk ên HGÇê danî û pirseke bingehîn a felsefî derxist holê: Gelo makîneyek dikare bifikire? Ev pirs, bû destpêka rêwîtiyeke demdirêj a zanistî ku heta roja me ya îro didome. Di konferansa Dartmouth a sala 1956an de ku weke destpêka fermî ya qada hişê çêkirî tê qebûlkirin, gelek zanyar li ser derfetên afirandina hişê çêkirî yê ku dikare weke mirov bifikire, rawestiyan.

Teknolojiyên ku îro di geşedana HGÇê de tên bikaranîn, bi piranî li ser fêrbûna kûr, pêvajoya zimanê xwezayî û şiyana selimandinê disekinîn. Fêrbûna kûr, bi rêya torên noronî yên girîft û tevlihev, dihêle ku pergal bi awayekî xweser ji serpêhatiyên xwe fêr bibin û xwe adapte bikin. Pêvajoya zimanê xwezayî ku îro di gelek sepanan / aplîkasyonan de tê bikaranîn, dike ku pergal bikaribin bi mirov re bi awayekî xwezayî têkilî deynin û konteksta axaftinê fêm bikin.

Lêbelê, di rêya geşedana HGÇê de gelek astengiyên taybet hene. Ji aliyê teknîkî ve, pêdiviya bi hêza hesabkirinê ya zêde û aloz û tevliheviya algorîtmayan astengiyên sereke ne. Ji aliyê etîkî ve, pirsgirêkên weke biryardayîna xweser/otomatîk û parastina daneyên takekesane hene ku divê bên çareserkirin. Herwiha, pirsên felsefî yên derbarê xweseriya rastîn û têgihiştina hişmendiyê de jî hîn bêbersiv in.

Bandorên civakî yên HGÇê jî mijarên giring in ku divê bên nîqaşkirin. Li aliyekî, ev teknolojî dikare bibe alîkar ji bo çareserkirina kêşe û pirsgirêkên mezin ên mirovahiyê yên weke veguherîna avûhewayê, nexweşiyên giran û birçîbûnê. Li aliyê din, dikare bibe sedema pirsgirêkên civakî yên weke bêkarî û zêdebûna ciyawaziya di navbera dewlemend û xizanan de.

Pêşbîniyên derbarê dema ku HGÇê temam bigihîje de cûrbecûr in. Hin pisporên qadê dibêjin ku di nav dehsaleke din de em ê bigihîjin vê astê, lê hin kes dibêjin ku dibe ku sedsalek jî hewce bike. Lêbelê, hemû pisporên qadê li ser wê yekê hemfikir in ku divê em ji niha ve li ser rêgezên etîkî û çarçoveya dadî ya bikaranîna vê teknolojiyê bifikirin.

Di encamê de, Hişê Giştî yê Çêkirî qadeke lêkolînê ya ku dikare bandoreke mezin li ser siberoja mirovahiyê bike ye. Digel ku hîn gelek astengiyên teknîkî, etîkî û felsefî hene, geşedanên di vî warî de berdewam in û her ku diçe lez û beze dide xwe. Di vê qonaxê de, pêwîst e ku civaka zanistî û raya giştî bi baldarî li ser vê mijarê bifikirin û hem aliyên erênî hem jî yên neyînî li ber çavan bigirin. Bi vî awayî, em dikarin siberojeke ku teknolojî û nirxên mirovî bi hev re dimeşin ava bikin.

BANDORA WÊ LI SER PERWERDEHIYÊ

Di qada perwerdehiyê de, Hişê Giştî yê Çêkirî (HGÇ) veguherînên bingehîn derdixîne pêşberî me. Ev teknolojî, bi taybetî di warê fêrkirina takekesî û adaptîf de, derfetên nû pêşkêşî pergala perwerdehiyê dike.

HGÇ di perwerdehiyê de rê li ber fêrkirina kesanebûyî (personalized learning) vedike. Her xwendekar bi awayekî cuda fêr dibe û bi leza xwe ya taybet geş û pêş dikeve. HGÇ dikare xwe li gorî pêdiviyên her xwendekarî/ê adapte bike û ji bo her yekî/ê bernameya perwerdehiyê ya taybet pêşkêş bike. Ev yek dike ku her xwendekar bi rêbaza herî guncan fêr bibe.

Di warê nirxandinê de jî HGÇ veguherînên watedar bi xwe re tîne. Berevajî pergala nirxandinê ya kevneşopî ku tenê li encamê dinêre, HGÇ dikare hemû pêvajoya fêrbûnê bişopîne û nirxandina berdewam pêk bîne. Bi vî awayî, kêmasî û xurtiyên xwendekaran di her qonaxê de tên tespîtkirin û midaxeleyên pêwîst di wextê xwe de tên kirin.

Rola mamosteyê/î jî bi hatina HGÇê re vediguhere. Mamoste êdî ne tenê takekesê/a ku agahiyan veguhêz e, lê bêtir dibe rêberê/a ku xwendekaran di pêvajoya fêrbûnê de birêve dibe. HGÇ gelek erkên rûtîn ên mamosteyan vedigire ser xwe û dihêle ku ew bêtir li ser aliyên afirînder û civakî yên perwerdehiyê bisekinin.

Herwiha, HGÇ di warê fêrbûna dûr (remote learning) de jî derfetên nû pêşkêş dike. Bi taybetî di rewşên weke pandemiyê de ku perwerdehiya rû bi rû ne gengaz e, HGÇ dikare tecrûbeya fêrbûnê ya înteraktîf û bibandor pêşkêş bike. Ev teknolojî dikare bi her xwendekarî/ê re bi zimanê wî/wê yê dayikê têkilî deyne û alîkariya pêwîst pêşkêş bike.

Lêbelê, divê em li ser bandorên neyînî yên potansiyel ên HGÇê jî bifikirin. Yek ji wan ferqa dîjîtal (digital divide) e ku dikare di navbera xwendekarên ku xwedî derfetên teknolojîk in û yên ku ne xwedî van derfetanan de çêbe. Herwiha, kêmbûna têkiliyên civakî û windabûna aliyê mirovî yê perwerdehiyê jî xetereyên potansiyel in.

Di warê etîkê de jî çend kêşe û pirsgirêk hene ku divê bên çareserkirin. Parastina daneyên xwendekaran, biryardayîna algorîtmîk di derbarê siberoja wan de û kontrola naveroka perwerdehiyê hin ji van pirsgirêkan in. Divê pergalên HGÇê yên di perwerdehiyê de tên bikaranîn, li gorî standardên etîkî û dadî/hiqûqî yên bilind bên çêkirin û birêvebirin.

Di dawiyê de, HGÇ teknolojiyeke ku dikare perwerdehiyê bi awayekî bingehîn vebiguherîne ye. Lêbelê, serkeftina vê veguherînê girêdayî wê ye ka em çawa van teknolojiyên nû bi pergala heyî ya perwerdehiyê re vedihevînin û çawa li hemberî pirsgirêkên potansiyel tedbîran digirin. Divê armanca me ew be ku em ji derfetên nû yên ku HGÇ pêşkêş dike sûd werbigirin û di heman demê de nirxên bingehîn ên perwerdehiyê biparêzin.

Bi kurtasî, siberoja perwerdehiyê bi HGÇê re vediguhere û divê hemû beşdarên qada perwerdehiyê – mamoste, xwendekar, rêveber û dêûbav – xwe ji bo vê veguherînê amade bikin û bi baldarî nêzîkî vê teknolojiya nû bibin.

TENDIRUSTÎ

Di warê tendirustiyê de, Hişê Giştî yê Çêkirî (HGÇ) veguherîneke mezin tîne pêş. Bi qabiliyeta xwe ya daneyên mezin dahûrîn dike û biryarên aloz û tevlihev dide, HGÇ dikare hem di teşxîsê de hem jî di dermankirinê de bibe alîkareke pêwîst a pisporên tendirustiyê.

Di teşxîsê de, HGÇ dikare bi lezeke pir zêde hemû daneyên nexweşiyên berê, wêneyên radyolojîk, encamên laboratuwarê û raporan dahûrîn bike. Ev teknolojî dikare alîkariya bijîşkan bike ku nexweşiyên giran di qonaxên pêşîn de teşxîs bikin. Bi taybetî di warê qanserê de, HGÇ dikare nîşaneyên destpêkê yên nexweşiyê nas bike û radeya tedawiyê bilind bike.

Di plansaziya tedawiyê de jî HGÇ roleke watedar dilîze. Ev teknolojî dikare hemû daneyên genetîk, hêmanên hawirdorî û dîroka tendirustiya nexweşiyê bigire ber çavan û planeke tedawiyê ya bi temamî kesanebûyî pêşniyar bike. Ev yek bi taybetî di nexweşiyên aloz û tevlihev de ku gelek hêman bandorê li ser nexweşiyê dikin, dikare bibe alîkareke hêja.

Di warê lêkolînên derman de jî HGÇ geşedanên berbiçav tîne. Bi şiyana xwe ya hesabkirinên aloz û tevlihev û adaptasyona xweser, dikare pêvajoya geşedana dermanên nû kurt bike û mesrefan kêm bike. Herwiha, dikare bandor û kêmasiyên dermanên heyî bi awayekî berfirehtir dahûrîn bike û alternatîfên çêtir pêşniyar bike.

Lêbelê, bikaranîna HGÇê di warê tendirustiyê de hin pirsgirêkên etîkî jî tîne holê. Yek ji van pirsan ew e ka kî xwedî biryar e: bijîşk an teknolojî? Herwiha, parastina nepeniya nexweşan û ewlehiya daneyên wan jî mijareke giring e ku divê bê çareserkirin.

Di warê lêçûnê de jî divê bê gotin ku ev teknolojî hê biha ye û her nexweşxane û navendên tendirustiyê nikarin vê teknolojiyê bi dest bixin. Ev yek dikare bibe sedema newekheviyeke di gihîştina xizmetên tendirustiyê de.

Herwiha, HGÇ dikare di warê tendirustiya giştî de jî were bikaranîn. Bi dahûrînkirina daneyên mezin ên demografîk û epîdemiyolojîk, dikare pêşbîniyên watedar derbarê belavbûna nexweşiyan de bike û tedbîrên pêşîlêgirtinê pêşniyar bike. Ev yek bi taybetî di rewşên weke pandemiyê de dikare bibe alîkar.

Di aliyê perwerdehiya profesyonelên tendirustiyê de jî HGÇ derfetên nû pêşkêş dike. Bi rêya sîmûlasyonên pêşketî û fêrbûna aşopî (virtual), dikare serpêhatiyên praktîk ên bêmetirsî pêşkêş bike. Ev yek bi taybetî ji bo bijîşkên nû û xwendekarên tibê hewcedar e.

Di encamê de, HGÇ di warê tendirustiyê de hem derfetên mezin pêşkêş dike hem jî hin xetereyên potansiyel derdixîne pêş. Divê em bi baldarî nêzîkî vê teknolojiyê bibin û hewl bidin ku hem ji derfetên wê sûd werbigirin hem jî nirxên bingehîn ên etîka tibî biparêzin. Bi vî awayî em dikarin tendirustiyeke geştir û pêşketîtir û adiltir ava bikin.

ÇARESERIYÊN JI BO PIRSGIRÊKÊN HAWIRDORÎ

Hişê Giştî yê Çêkirî (HGÇ) di çareserkirina pirsgirêkên hawirdorî de dibe hêviyeke mezin. Bi taybetî di warê veguherîna avhewayê, qirêjbûna hawayê, windabûna zindecureyî û bikaranîna çavkaniyên xwezayî de, ev teknolojî dikare rêbazên nû û bibandor pêşniyar bike.

Di warê veguherîna avhewayê de, HGÇ bi rêya modelên pêşbîniyê yên aloz û tevlihev dikare senaryoyên curbecur ên siberojê dahûrîn bike. Ev teknolojî dikare bandora polîtîkayên curbecur ên kêmkirina gaza serayê hesab bike û rêbazên herî bibandor pêşniyar bike. Herwiha, dikare alîkariya birêvebirên bajaran bike ku planên xwe yên adaptasyona li veguherîna avhewayê bi awayekî çêtir pêş bixin.

Di çavdêriya hawirdorê de, HGÇ dikare bi hezaran sensorên ku li seranserê cihanê belav bûne kontrol bike û dahûrîn bike. Ev yek dihêle ku guherînên biçûk ên di ekopergalan de zû bên tespîtkirin û tedbîrên pêwîst bên girtin. Bi taybetî di parastina cureyên xeter de ev şopandin pir giring e.

Di warê enerjiya paqij de, HGÇ dikare alîkariya optîmîzekirina pergalên enerjiyê bike. Dikare herêmên herî guncan ji bo çavkaniyên enerjiya nûjenbar diyar bike, demên herî baş ên hilberîna enerjiyê hesab bike û bikaranîna enerjiyê bi awayekî çêtir birêve bibe. Ev yek dihêle ku em bigihîjin armanca enerjiya paqij û kêmkirina bikaranîna sotemeniyên fosîl.

Di warê îdarekirin û bikaranîna çavkaniyên avê de jî HGÇ roleke watedar dilîze. Bi dahûrînkirina daneyên meteorolojîk, demografîk û ekolojîk, dikare pêşbîniyên derbarê rewşa ava siberojê de bike û rêbazên herî guncan ên birêvebirina avê pêşniyar bike. Herwiha, di tespîtkirina wendahiyên di pergala avê de û çareserkirina wan de jî alîkar e.

Di warê îdarekirina çopan û vegerandina materyalan de, HGÇ dikare pergalên berhevkirina çopan optîmîze bike û rêbazên nû yên veçerxiyê geş û pêş bixe. Bi rêya robotên ku bi HGÇ dixebitin, materyalên ku dikarin bên vegerandin bi awayekî çêtir tên veqetandin û proseskirin.

Lê belê, divê were gotin ku bikaranîna HGÇê di warê hawirdorê de jî hin pirsgirêkan derdixîne holê. Yek ji van pirsgirêkan mesrefa enerjiyê ya ku ji bo xebitandina van pergalan pêwîst e. Divê em hay ji vê yekê hebin ku çareseriyên ku em pêşniyar dikin ji pirsgirêka ku em dixwazin çareser bikin mezintir nebin.

Herwiha, pirsgirêka gihîştina teknolojiyê jî heye. Gelek welatên ku herî zêde bandora pirsgirêkên hawirdorî li ser wan heye, dibe ku nikaribin van teknolojiyên pêşketî bi dest bixin. Ev yek dikare bibe sedema kûrtirbûna ferqa di navbera welatan de.

Di encamê de, HGÇ di warê hawirdorê de hem derfetên mezin pêşkêş dike hem jî hin xetereyên potansiyel tîne holê. Divê em bi baldarî nêzîkî vê teknolojiyê bibin û hewl bidin ku hem ji derfetên wê sûd werbigirin hem jî li ser bandorên wê yên hawirdorî bifikirin. Bi vî awayî em dikarin hawirdoreke paqijtir û saxlemtir ji nifşên siberojê re bihêlin.

Hin Termên Sereke

Hişê Giştî yê Çêkirî – HGÇ (Artificial General Intelligence – AGI): Pergalên kompûterî yên ku dikarin hemû erkên hişmendî yên mirov pêk bînin.

Hişê Çêkirî yê Sînorkirî / Taybet (Narrow AI): Teknolojiya ku tenê dikare erkên taybet ên diyarkirî pêk bîne.

Fêrbûna Kûr (Deep Learning): Teknîka ku bi rêya torên noronî ên aloz dihêle ku pergal ji serpêhatiyên xwe fêr bibin.

Pêvajoya Zimanê Xwezayî (Natural Language Processing): Teknolojiya ku dike ku pergal bikaribin bi mirov re bi awayekî xwezayî têkilî deynin.

Fêrkirina Kesanebûyî (Personalized Learning): Perwerdehiya li gorî pêdiviyên her xwendekarî hatî adapte kirin.

Ferqa Dîjîtal (Digital Divide): Cudahiya di navbera takekesên ku xwedî derfetên teknolojîk in û yên ku ne xwedî van derfetan de.

Fêrbûna Dûr (Remote Learning): Perwerdehiya ku ji dûr ve tê dayîn.

Dahûrîna Daneyên Mezin (Big Data Analysis): Analîzkirina komeke mezin a daneyan.

Sîmûlasyonên Pêşketî (Advanced Simulations): Modelên aşopî (virtual) yên ku rewşên rastîn şibîne dikin.

Enerjiya Nûjenbar (Renewable Energy): Çavkaniyên enerjiyê yên ku dikarin bên nûkirin.

Torên Noronî (Noronî Networks): Pergalên kompûterî yên ku mêjiyê mirov model digirin.

Biryardayîna Algorîtmîk (Algorithmic Decision Making): Biryardayîna ku ji aliyê algorîtmayên kompûterî ve tê kirin.

Veguhertina Avhewayê (Climate Change): Guherînên demdirêj di rewşa avhewayê de.

Xaza Serayê (Greenhouse Gas): Xazên ku dibin sedema germ bûna atmosferê.

Zîncureyî (Biodiversity): Curbecuriya jiyanê li ser rûyê erdê.

Veçerxî (Recycling): Vegerandina materyalan ji bo bikaranîna dubare.

Ekopergal (Ecosystem): Pergala têkiliyên di navbera zindiyan û hawirdora wan de.

Epîdemiyolojî (Epidemiology): Lêkolîna belavbûn û sedemên nexweşiyan.

Genetîk (Genetics): Zanista vegotin û veguherîna taybetmendiyên zindî.

Radyolojî (Radiology): Bikaranîna teknîkên wênekêşanê di tibê de.

 

Brahîmê Alûcî-brahimaluci.blogspot.com

Çavkanî

• Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies
• Goertzel, B. (2014). Artificial General Intelligence
• Russell, S. & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach
• Kurzweil, R. (2005). The Singularity Is Near
• Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence