Жасанды интеллекттің «атасы» саналатын Джеффри Хинтонның сұхбаты 10 млн қаралым жинады. Елу жыл бойы ол жасанды интеллект жасады. Енді машиналар адамзатты жойып жіберуі мүмкін дейді. Жұмыссыздық, кибершабуылдар, сайлауды бұрмалау, вирустар, адам өлтіретін роботтар — бұл бізді күтуі мүмкін қауіптердің толық тізімі емес. Мұндай дүниеде адамдар не істемек? Әзірге… гуманоид роботтар пайда болғанша, сантехник секілді қол еңбегін игеруді үйренсін.

Бұл сандырақ сияқты естіледі. Бірақ мұны Джеффри Хинтон айтып отыр — онсыз, бәлкім, ChatGPT, Gemini, Grok және өзге нейрожелілер болмас еді. Ол — Тьюринг сыйлығының лауреаты, нейрожелілер жөніндегі еңбектері қазіргі ЖИ-дің іргетасына айналған ғалым. 2013 жылы Google оның технологиясын сатып алып, Хинтон ол жерде он жыл терең оқытуды дамытты. Содан кейін ол тәуекелдер туралы ашық айту үшін кетті.

Төрт айда 10 млн рет қаралған сол сұхбаттағы басты ойлар төмендегідей.

Іздеу жүйелері заман талабына сай өзгеріп жатыр. Әсіресе, Google соңғы кезде SEO (іздеу жүйесіне бейімдеу) саласына түбегейлі өзгеріс әкелді. Бұрынғыдай кілтсөздерге толы мәтін жазып, тақырыпты арнайы боттар үшін құрастырып, рейтинг көтеруге тырысу енді жарамайды.

2025 жылдың наурызында жарияланып, сәуірден бастап толық күшіне енген жаңа Google алгоритмі сайт иелері мен контент жасаушылардан мүлде басқа көзқарас талап етеді. Бұл тек техникалық өзгеріс емес – мазмұн құндылығына негізделген жаңа дәуірдің бастауы.

Нендей нәрсеге болсын «өз-өздігінен» үйренетін машиналар болады дейік (үйренетін машиналар деген терминді енгіздік).
Мұндай машиналарды қарастыру арқылы «жасанды интеллект» төңірегіндегі мәселелерді қиял-ғажап саласынан ажыратамыз. Өздігінен үйренетін машиналардың мүмкіншіліктерінің бірі -«үлгіні» таный білу. Үлгілерді танытып үйрету арқылы «машиналық тәжірибе» жиналады. Машина танитын екі үлгі бар дейік. Бірінші мен екінші үлгі арасында көптеген «ұқсас» үлгілер табылады. Осындай үлгілер жиынын «ұқсастық бойынша» екі топқа бөлу мәселесін қарастырайық. Мысалы, бірінші немесе екінші үлгінің ұқсастықтарына «дауыс беру» арқылы мәселе шешімін жуықтап табамыз. Яғни, мәселе шешімі қалай болатынын «дауыс бергендердің» саны анықтайды. «Дауыс берушілердің» қалауы «машиналық тәжірибе» жинақталған дерек қорына саралау жүргізу арқылы анықталуы мүмкін.
Осындай жолмен суретті құрайтын элементтерді (әріптерді, түзу сызықтарды) анықтауға болады.

Лібә, бір қазззақтың атақ-даңқтарын оқып, бұттан кеттім нақ:

...– ірі ғалым, ғылымды насихаттаушы мен қоғам қайраткері. «Металлургия» мамандығы