Արհեստական բանականությանը վերաբերող և վերջերս հրապարակված գիտական աշխատանքների հեղինակների և անգամ գիտական թիմերի ղեկավարների բազմազգ թիմի մեջ կարելի է հայկական ազգանուններ նկատել՝ Արմեն Աղաջանյան, Հրանտ Խաչատրյան, Հովհաննես Թամոյան, Կարեն Համբարձումյան, Ռաֆայել Դարբինյան: Բացի Արմեն Աղաջանյանից մյուսները YerevaNN գիտական լաբորատորիայի գիտնականներն են, որ իրենց ներդրումն են ունենում այսօվա ամենաարդիական տեխնոլոգիայի՝ արհեստական բանականության զարգացման մեջ՝ մասնակցելով գիտական հետազոտություններին, որոնք դառնում են ապագայի տեխնոլոգիաների հիմքը:
YerevaNN-ում մեքենայական ուսուցման հետազոտողներից Ռաֆայել Դարբինյանը մասնակցել է մի գիտական աշխատանքի, որը նեյրոնային ցանցին սովորեցնում է ճիշտ տարբերակել, թե ինչ է պատկերված նկարում:
«Օրինակ՝ նեյրոնային ցանցը պետք է տարբերակի ջրային, ցամաքային թռչունները, երբ որ իրեն ցույց ենք տալիս շատ նկարներ, որտեղ ջրային թռչունները ջրային ֆոնին են, ցամաքայինները՝ ցամաքային, ինքը սովորում է, որ պետք է տարբերակի ըստ ֆոնի ու ոնց որ անտեսում է հենց թռչունի տեսակը: Այսինքն՝ երբ իրեն ջրային ֆոնի վրա, ծովում ինչ-որ թռչուն ցույց տանք, ինքը կասի, որ ջրային թռչուն է, բայց հնարավոր է՝ արծիվ է ու ընդհանրապես ջրային թռչուն չի», - «Ազատության» հետ զրույցում նշեց Դարբինյանը:
Ջրի ֆոնին թռչող արծվին ջրային թռչուն անվանելը գուցե մեծ խնդիր չառաջացնի, բայց արհեստական բանականությունն առաջիկայում լայնորեն օգտագործվելու է շատ այլ ոլորտներում, օրինակ՝ բժշկության, որտեղ արդեն սխալը կյանքի գին ունի. - «Մասնավորապես, ավելի լուրջ է, երբ որ գործ ունենք բժշկական տվյալների վրա: Օրինակ՝ այս դեպքում մենք կարող ենք արծվի նկարներ հավաքել ջրային ֆոնի վրա, բայց բժշկական դեպքերում հնարավոր է՝ այդ հիվանդությամբ տառապող հիվանդի տվյալներ չկարողանանք հավաքել»:
YerevaNN գիտական լաբորատորիան ստեղծել են Երևանի Պետական համալսարանի մի խումբ ասպիրանտներ 2016 թվականին՝ Հրանտ Խաչատրյանի նախաձեռնությամբ: Խնդիրն այդ ժամանակ արհեստական բանականությանն առնչվող թեմաների վերաբերյալ գիտական ղեկավարներ գտնել էր, ինչպես նաև ֆինանսավորում՝ հետազոտությունների համար: Աշխարհի տարբեր համալսարաններում դասավանդող հայ գիտնականները նախաձեռնությանն արձագանքել են, ու սկսվել է համատեղ աշխատանքը, արհեստական բանականությանը վերաբերող հետազոտություններում սկսել են Հայաստանից գիտնականների ներգրավվել. - «Վերջնական հոդվածներում, որոնք արդեն հրատարակվում են ու հասանելի են դառնում աշխարհին, արդեն նաև մեր թիմակիցների անուններն են նշվում, որովհետև իրենք ևս ինչ-որ փոքր ներդրում ունեցել են այդ աշխատանքներում», - «Ազատությանն» ասաց Հրանտ Խաչատրյանը:
Հայ հետազոտողների մասնակցությամբ գիտական աշխատանքներն արդեն նաև տեսանելի արդյունք ունեն, դրանց հիման վրա ստեղծվել է արհեստական բանականության այնպիսի մի մոդել, որը կարողանում է միանգամից աշխատել թե՛ տեքստի, թե՛ պատկերի հետ և միանգամից գեներացնել երկուսն էլ՝ թե՛ տեքստ, թե՛ պատկեր: Համեմատության համար նշենք, որ ներկայումս ամենատարածված ծրագրերը կա՛մ մեկն են անում, կա՛մ մյուսը:
«Մեր թիմակիցներից մեկը՝ Կարենը Համբարձումյան, օգնել էր դուրս բերել մի բանաձև, որը հուշում էր, թե ինչպես է պետք կարգավորել այդ նեյրոնային ցանց կոչվածը, այդ արհեստական բանականության ծրագիրը, որպեսզի դա արդյունավետ ձևով օգտագործի թե՛ տեքստերը ու թե՛ լուսանկարները», - ասաց Խաչատրյանը՝ շարունակելով. - «Այսինքն՝ դրանք չափազանց թանկ էքսպերիմենտներ են, ու այդ էքսպերիմենտները սովորաբար մի հատ եք կարողանում անել, չեք կարող, ասենք, տաս հատ փորձել, տեսնել որը լավ կլինի, ու դրա համար կարիք կա նախապես իմանալ, թե այդ էքսպերիմենտը ոնց կարգավորել, որ առաջին անգամից լավ ստացվի: Այ այս հոդվածը, այս ուղղությունը հետազոտական դրան է միտված, որ հաշվի առնելով՝ տեքստ է թե նկար է թե երկուսն էլ միասին, նախապես գուշակել՝ ինչպես է պետք լինելու կարգավորել, որ այդ տասնյակ միլիոնավոր դոլարների էքսպերիմենտը մի անգամ արվի: Ու այդ հաշվարկներում այդ կանխատեսող բանաձևերը դուրս բերելը այդպես հետաքրքիր աշխատանք է, որում մեր թիմից ներգրավել են»:
YerevaNN գիտական լաբորատորիայի հիմնադիրն ասում է՝ շատ կարևոր է ոչ միայն այն, որ հայ գիտնականներն իրենց ներդրումն են ունենում ժամանակակից տեխնոլոգիաների մշակման գործում, այլ նաև այն, որ նման մեծամասշտաբ նախագծերում մասնակցության փորձ են ձեռք բերում. - «Մեծ թիմ է՝ կոնկրետ այս աշխատանքում մոտ տաս հոգի են, հաջորդ աշխատանքում, որը դեռ ներկայացված չի, բայց մի ամիս առաջ էր թողարկվել, այնտեղ ավելի մեծ էր՝ մոտ քսան հոգանոց թիմ էին, ու այդ թիմից մեկը մեր թիմից էր, այս դեպքում՝ Կարենը, մյուս հոդվածում՝ Հովհաննեսը Թամոյան, ու դժվար է դրանից շատ մեծ ներդրում անվանել, մեզ համար շատ կարևոր է, որ մեր թիմակիցները տեսնում են, թե այդ տեսակ հետազոտությունները ոնց են կազմակերպվում, ոնց են աշխատում, ու այդ փորձն են բերում: Որովհետև այս մասշտաբի հետազոտական ծրագրեր մենք դեռ չենք կարողանում անել, ու սա մեր առաջին քայլերն են, որ միանում ենք այդ աշխատանքային մշակույթին, այսպես ասած, թե ինչպես են, ասենք, հզոր համակարգիչների ռեսուրսները օպտիմալ օգտագործվում, որ անմիջապես ստացվի լավ արդյունք»:
Այս հետազոտությունն իրականացվել է Meta ընկերության արհեստական բանականության գիտնական հետազոտող՝ հայազգի Արմեն Աղաջանյանի գլխավորությամբ, հենց նա է աշխատանքներում ներգրավել նաև YerevaNN-ի հետազոտողներին: Աղաջանյանն ասում է՝ համագործակցությունը YerevaNN-ի հետ սկսվել է դեռ մեկուկես տարի առաջ, այժմ էլ փորձում է հայ գիտնականներին հնարավորինս մասնակից դարձնել մեծ նախագծերի իրագործմանը:
Բայց արդյոք Հայաստանը կարողություններ ունի՞ արհեստական բանականության ոլորտում սեփական հետազոտությունների համար:
«Արդյոք Հայաստանը այժմ՝ այս պահին ունի կարողություններ, թե ոչ, պատասխանը հավանաբար «ոչ»-ն է, բայց ունի նախադրյալներ, և հիմնական պատճառը, որ ես ներգրավվեցի, հենց այդ կարողության հզորացումն է: Հայաստանն ընդհանրապես ունի շատ խելացի մարդիկ, ինձնից շատ ավելի խելացի, որ հրաշալի գիտեն մաթեմատիկա և ծրագրավորում, և այստեղ ամենաանհրաժեշտ բանը հնարավորություն տալն է», - ասաց Աղաջանյանը:
Նա ասում է՝ հնարավորություն տալը հիմնականում նշանակում է համագործակցություն և ռեսուրսներ: Այսօրվա արհեստական բանականության ոլորտում և՛ մեկը, և՛ մյուսը որոշիչ են, բայց եթե համագործակցության հարցը գոնե ինչ-որ չափով հնարավոր է լուծել աշխարհի տարբեր երկրներում աշխատող հայազգի գիտնականների օգնությամբ, հզոր համակարգիչների հարցն ավելի լուրջ է:
«Արհեստական բանականության ոլորտում շատ կարևոր է, թե որքան հզոր համակարգիչներ դու ունես: Միայն մի վիճակագրություն բերեմ, որ Հայաստանում բոլորին զարմացնում է՝ իմ ղեկավարած հետազոտություններից միայն մեկում ավելի մեծ հաշվողական կարողություններ են ներգրավված, քան հասանելի են ամբողջ Հայաստանում: Եվ հենց հաշվողական կարողությունների պակասի պատճառով Հայաստանը խնդիրներ ունի և դեռ կունենա արհեստական բանականության ոլորտում նշանակալի արդյունքի հասնելու համար», - ընդգծեց Արման Աղաջանյանը:
Հայաստանում արհեստական բանականության ոլորտում նման մասշտաբի փորձարկումների և հետազոտությունների համար համապատասխան հզորության համակարգիչներ չկան, ասում է Հրանտ Խաչատրյանը: Չկան կարողություններ անգամ ավելի համեստ հետազոտությունների համար:
Դիմել են Բարձր տեխնոլոգիաների նախարարությանը՝ 8 հզոր համակարգիչներից բաղկացած մեկ գերհամակարգիչ ձեռք բերելու համար, բայց ֆինանսավորում տրամադրելու հարցը դեռ երկար քննարկումների փուլում է, նախարարությունը դեռ մտածում է, կամուկացի մեջ է: Այնինչ հաշվողական կարողությունների համար կատաղի մրցավազքը թե՛ խոշոր ընկերությունների, թե՛ գերտերությունների միջև նոր թափ է ստացել և կարող է անգամ նեղ սողանցք չթողնել Հայաստանի համար:
«Մեր գործընկերները Nvidia ընկերության ասում են, որ կարող են մատակարարել շուրջ 7 միլիոն դոլար գնով ու, ասենք, մեկ տարվա ընթացքում: Ինչի՞ մեկ տարվա ընթացքում՝ որովհետև ամբողջ աշխարհը հիմա դրանցից է փորձում ձեռք բերել, ու սարսափելի հերթ է կուտակված, Nvidia ընկերությունը չի հասցնում արտադրել: Օրինակ՝ նույն Meta ընկերությունը, ըստ բամբասանքների, մեր ասած 8 հատի համարժեք, ասենք, 800 հատ պատվիրել է Nvidia-ից: Այսինքն՝ բոլորովին ուրիշ մասշտաբների մասին է խոսակցությունը, որովհետև շատ են վախենում մրցակցության մեջ, ասենք, Google-ին կամ OpenAI-ին պարտվելուց», - ասաց Հրանտ Խաչատրյանը և շարունակեց. - «Դրա համար բոլորը այդ ներդրումները անում են հաշվողական ենթակառուցվածքների մեջ, ու այն ընկերությունը, Nvidia-ն, որը, ի դեպ, Հայաստանում գրասենյակ ունի արդեն, եթե գիտեք, Nvidia-ն չի հասցնում սպասարկել այդ պահանջարկը, ու այդ առումով բավական հետաքրքիր վիճակ է: Մենք այս խոսակցությունը սկսել էինք հունվարից, ու այն ժամանակ դեռ այսքան հերթեր չէին՝ այն ժամանակ խոսում էին, որ, ասենք, երեք-չորս ամսում կարող են բերել համակարգիչը, հիմա արդեն ութ ամսից պակաս որևէ մեկը չի խոստանում»:
Իսկ որ առաջիկա տարիներին արհեստական բանականությունը կիրառվելու է բոլոր ոլորտներում՝ տնտեսությունից մինչև անվտանգություն, բժշկությունից մինչև գյուղատնտեսություն, արդեն կասկածի տեղ չի թողնում:
«Այս տեխնոլոգիաները վաղ թե ուշ մտնելու են բոլոր ոլորտներ, այդ թվում՝ անվտանգային, ու ինչքան շուտ մենք ձևավորենք այն տաղանդը, այն մարդկանց բազմությունը, որոնք ունակ են էդ տեխնոլոգիաները օգտագործել այս կամ այն ուղղությամբ, այնքան ավելի շուտ կկարողանանք նաև անվտանգության բարձրացման ուղղությամբ սրանք կիրառել», - ընդգծեց YerevaNN լաբորատորիայի հիմնադիրը:
