რა შეგვიძლია ვისწავლოთ ადამიანის ინტელექტზე იმის შესწავლით, თუ როგორ „აზროვნებენ“ მანქანები? შევძლებთ თუ არა საკუთარი თავის უკეთ გაგებას, თუკი უკეთ გავიგებთ ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს, რომლებიც ჩვენი ყოველდღიური ცხოვრების უფრო მნიშვნელოვანი ნაწილი ხდება? ეს კითხვები შეიძლება ღრმად ფილოსოფიური იყოს, მაგრამ ფილიპ იზოლასთვის, პასუხების პოვნა ისევე ეხება გამოთვლას, როგორც აზროვნებას. იზოლა, ელექტროინჟინერიისა და კომპიუტერული მეცნიერებათა დეპარტამენტის (EECS) ახლად დანიშნული ასოცირებული პროფესორი, ადამიანის მსგავსი ინტელექტის ფუნდამენტურ მექანიზმებს გამოთვლითი პერსპექტივიდან სწავლობს. მიუხედავად იმისა, რომ ინტელექტის გაგება მთავარი მიზანია, მისი ნამუშევარი ძირითადად კომპიუტერულ ხედვასა და მანქანურ სწავლებაზეა ფოკუსირებული. იზოლა განსაკუთრებით დაინტერესებულია იმის შესწავლით, თუ როგორ ჩნდება ინტელექტი AI მოდელებში, როგორ სწავლობენ ეს მოდელები გარშემო სამყაროს წარმოდგენას და რა საერთო აქვს მათ „ტვინს“ მათი ადამიანური შემქმნელების ტვინთან. „მე ვხედავ, რომ ყველა სახის ინტელექტს ბევრი საერთო აქვს და მსურს ამ საერთო მახასიათებლების გაგება. რა აქვთ საერთო ყველა ცხოველს, ადამიანს და ხელოვნურ ინტელექტს?“ – ამბობს იზოლა, რომელიც ასევე კომპიუტერული მეცნიერებისა და ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიის (CSAIL) წევრია. იზოლას აზრით, AI აგენტების ინტელექტის უკეთესი მეცნიერული გაგება დაეხმარება მსოფლიოს, უსაფრთხოდ და ეფექტურად მოახდინოს მათი ინტეგრაცია საზოგადოებაში, რაც მაქსიმალურად გაზრდის მათ პოტენციალს კაცობრიობისთვის სარგებლობის მოსატანად. **კითხვების დასმა** იზოლამ მეცნიერულ კითხვებზე ფიქრი ახალგაზრდა ასაკში დაიწყო. სან-ფრანცისკოში გაზრდისას, ის და მამამისი ხშირად დადიოდნენ ლაშქრობებში ჩრდილოეთ კალიფორნიის სანაპირო ზოლზე ან ბანაკობდნენ პოინტ რეიესის გარშემო და მარინის ოლქის ბორცვებში. ის მოხიბლული იყო გეოლოგიური პროცესებით და ხშირად უკვირდა, რა ამუშავებდა ბუნებრივ სამყაროს. სკოლაში იზოლას ამოძრავებდა დაუოკებელი ცნობისმოყვარეობა და, მიუხედავად იმისა, რომ ტექნიკური საგნებისკენ იხრებოდა, როგორიცაა მათემატიკა და მეცნიერება, მის სასწავლო სურვილს საზღვარი არ ჰქონდა. სრულად დარწმუნებული არ იყო, რა ესწავლა ბაკალავრიატზე იელის უნივერსიტეტში, იზოლა სხვადასხვა საგანში ცდებს ატარებდა, სანამ კოგნიტურ მეცნიერებებს არ მიადგა. „ჩემი ადრინდელი ინტერესი ბუნებას ეხებოდა — როგორ მუშაობს სამყარო. მაგრამ შემდეგ მივხვდი, რომ ტვინი კიდევ უფრო საინტერესო და რთული იყო, ვიდრე პლანეტების ფორმირებაც კი. ახლა მინდოდა გამეგო, რა გვამოძრავებს ჩვენ“, – ამბობს ის. პირველკურსელმა სტუდენტმა მუშაობა დაიწყო მისი კოგნიტური მეცნიერებების პროფესორისა და მალე მისი მენტორის, ბრაიან სქოლის ლაბორატორიაში, რომელიც იელის ფსიქოლოგიის დეპარტამენტის წევრი იყო. ის ამ ლაბორატორიაში დარჩა მთელი ბაკალავრიატის განმავლობაში. ერთი წლით სწავლის შეწყვეტის შემდეგ, რომლის დროსაც ის ბავშვობის მეგობრებთან ერთად ინდი ვიდეოთამაშების კომპანიაში მუშაობდა, იზოლა მზად იყო ისევ ჩაეფლო ადამიანის ტვინის რთულ სამყაროში. მან ჩაირიცხა სამაგისტრო პროგრამაზე ტვინისა და კოგნიტური მეცნიერებების დარგში MIT-ში. „სამაგისტრო სკოლა იყო ადგილი, სადაც ვიგრძენი, რომ საბოლოოდ ვიპოვე ჩემი ადგილი. იელში და ჩემი ცხოვრების სხვა ეტაპებზე ბევრი შესანიშნავი გამოცდილება მქონდა, მაგრამ როდესაც MIT-ში მოვედი, მივხვდი, რომ ეს იყო ის საქმე, რომელიც ნამდვილად მიყვარდა და ესენი იყვნენ ადამიანები, რომლებიც ჩემს მსგავსად აზროვნებდნენ“, – ამბობს ის. იზოლა თავის სადოქტორო ხელმძღვანელს, ტედ ადელსონს, ჯონ და დოროთი უილსონების ხედვის მეცნიერების პროფესორს, მისი მომავალი გზის მთავარ გავლენად მიიჩნევს. ის ადელსონის ფოკუსირებით იყო შთაგონებული ფუნდამენტური პრინციპების გაგებაზე, ვიდრე მხოლოდ ახალი საინჟინრო ეტალონების დევნაზე, რომლებიც სისტემის მუშაობის გასაზომად გამოიყენება. **გამოთვლითი პერსპექტივა** MIT-ში იზოლას კვლევა კომპიუტერული მეცნიერებისა და ხელოვნური ინტელექტისკენ გადაინაცვლა. „მე ისევ მიყვარდა ყველა ის კითხვა კოგნიტური მეცნიერებებიდან, მაგრამ ვგრძნობდი, რომ ზოგიერთ ამ კითხვაზე უფრო მეტ პროგრესს მივაღწევდი, თუკი მას წმინდად გამოთვლითი პერსპექტივიდან მივუდგებოდი“, – ამბობს ის. მისი თეზისი ფოკუსირებული იყო აღქმის დაჯგუფებაზე, რაც გულისხმობს მექანიზმებს, რომლებსაც ადამიანები და მანქანები იყენებენ გამოსახულების ცალკეული ნაწილების ერთ, ჰარმონიულ ობიექტად ორგანიზებისთვის. თუ მანქანებს შეუძლიათ აღქმის დაჯგუფებების დამოუკიდებლად სწავლა, ამან შეიძლება AI სისტემებს საშუალება მისცეს ობიექტების ამოცნობის ადამიანის ჩარევის გარეშე. ამ ტიპის თვითკონტროლირებადი სწავლება გამოიყენება ისეთ სფეროებში, როგორიცაა ავტონომიური სატრანსპორტო საშუალებები, სამედიცინო გამოსახულება, რობოტიკა და ენის ავტომატური თარგმანი. MIT-ის დამთავრების შემდეგ, იზოლამ პოსტდოქტორანტურა გაიარა კალიფორნიის უნივერსიტეტში, ბერკლიში, რათა გაეფართოებინა თავისი პერსპექტივები ლაბორატორიაში მუშაობით, რომელიც მხოლოდ კომპიუტერულ მეცნიერებაზე იყო ორიენტირებული. „ამ გამოცდილებამ დამეხმარა...