Сборник научных статей международной научно-практической конференции

46 
2.
Струнин, Д. А. Искусственный интеллект в сфере образования // Молодой ученый. — 
2023. — № 6 (453). — С. 15-16 
3.
Горбачева А. Г. Искусственный интеллект и современное искусство: новые 
возможности и вызовы // Чело- век.RU. 2018. № 13. С. 145–154. 
4.
Байнов, А.М. Роль и место робототехники в современном мире / А.М. Байнов, Р.С. 
Зарипова // Наука и образование: новое время. - 2019. - № 1 (30). - С. 93-95. 
ӘОЖ 378.178 
ҚАЗІРГІ УАҚЫТТАҒЫ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІҢ 
МАҢЫЗДЫЛЫҒЫ 
 
Сихынбаева Ж.С
1
., Шатаева А.М.
2
, Оспанов Т.
3 
1-
 
Педагогика ғылымдарының кандидаты, Мирас университеті, Шымкент қ., 
Қазақстан 
2-
 
Аға оқытушы,Оңтүстік Қазақстан мемлекеттік педагогикалық университеті, 
Шымкент қ., Қазақстан 
3-
 
Магистр , М.Әуезов атындағы ОҚУ, Шымкент, Қазақстан
 
 
Резюме 
В статье показано, что решение данной проблемы требует разработки новых научно 
обоснованных программ, ориентированных на целенаправленную подготовку педагогов и 
других специалистов к использованию технологий и методов искусственного интеллекта в 
своей профессиональной деятельности 
Summary 
The article shows that solving this problem requires the development of new scientifically 
based programs aimed at targeted training of teachers and other specialists to use technologies and 
methods of artificial intelligence in their professional activities. 
 
Жасанды интеллект енді ғылыми фантастика емес, шындық. Біздің көз 
алдымызда жаңа дәуір ашылып жатыр. Жасанды интеллект технологиясы өз 
заманындағы электр қуаты мен Интернет сияқты революциялық болды. Ол 
адамның өмір салтын түбегейлі өзгерте алады, көптеген жұмыс процестерін 
автоматтандырады және маңызды экономикалық құндылық жасай алады. 
Сарапшылардың пікірінше, жасанды интеллекттің жаһандық экономикаға 
әлеуетті үлесі әлемдік ЖІӨ-нің төрттен бір бөлігімен салыстыруға болады. Бұл 
технологияны кеңінен қолдану Қазақстанның прогрессивті дамуының маңызды 
факторына айналуы мүмкін, деді Мемлекет басшысы. Оның ойынша, бұл үшін 
жасанды интеллектті дамытуға мүмкіндігінше тезірек барлық жағдайды жасау 
қажет. 
Қазіргі уақытта адамның ақыл-ойы күрделі де қиын жүйе, сонымен қатар 
механизмді зерделеу және жаңғырту мәселесі қашанда өткір де өте өзекті болып 
табылады. Бүгінгі күні компьютерлік технологиялардың қалыптасуы келесі 
жағдайларға байланысты көптеген жағдайларды жасады: 
-
адамның сөйлеуі, оны танып, синтездеуді үйрену; 
-
адамдардың бет-әлпетін тани алатын техникалық көру тетіктерін әзірлеу; 

47 
-
автомобильдерді адамның араласуынсыз өз бетінше басқаруға үйрету 
мүмкіндігі және т.б. 
Адамның мінез-құлқын көрсететін және бақылайтын мұндай жүйелер 
жасанды интеллект немесе қысқаша ЖИ деп аталады. Жасанды интеллектті 
зерттеу қазіргі ғылымның маңызды бағыты болып табылады. Жасанды 
интеллект дегеніміз не?
Анықтамалардың бірінде: «жасанды интеллект - бұл зерттелген деректер 
негізінде компьютерге көмектесетін, сұрақтарға жауап беретін, сондай-ақ 
осының негізінде қорытынды жасайтын құралдар жиынтығын қамтитын 
технология»- делінген. 
«Жасанды интеллект» деп аталатын ғылым саласы информатика кешеніне 
кіреді, ал оның негізінде жасалған технологиялар IT саласына жатады. 
Сәйкесінше, жасанды интеллект жүйесі әртүрлі құрылғылар немесе өз 
жұмысында ЖИ технологияларын пайдаланатын құрылғылар жиынтығы болып 
саналады [1].
Сонымен бірге, көп жағдайда нәтиже алынғанша есепті шешу алгоритмінің 
өзі белгісіз болады. Қазіргі жасанды интеллект интернеттен ақпаратты іздейді, 
белгілі бір ауруларды анықтай алады және т.б. Мұндай жасанды интеллекттің 
қатысуы өмірді жақсартуға және оны ыңғайлы етуге және жұмысты әлдеқайда 
тиімді етуге мүмкіндік береді. Бұл ЖИ түрі уақыт өте келе әлдеқайда дамып 
келеді, қазіргі уақытта жасанды интеллект адамдарға қарағанда кейбір жұмыс 
түрлерін жақсы орындайды. Сонымен қатар, ЖИ жүйелерін әзірлеу кезінде 
көптеген дайындық жұмыстары жүргізіледі. Құрылғыға ақпаратты іздеу, 
сөйлеуді анықтау және тану, адамның тілін өңдеу, бет-әлпетті тану және т.б. 
сияқты нәрселерді үйрету керек. 
Жасанды интеллект бір уақытта көп нәрсені жасай алмайды, бірақ бұл 
технологиялар белсенді түрде ілгерілеуде және уақыт өте келе ЖИ адамның даму 
деңгейіне сәйкес келетіндей жетілдіріле алады [2]. Жасанды интеллектті 
қамтамасыз ету үшін ғалымдар білімді ұсыну мәселесін зерттей бастады – бұл 
сараптамалық жүйелерді (ES, мәліметтер базасынан білімді алу арқылы шешім 
қабылдауға көмектесетін жүйелер) әзірлеуге мүмкіндік берді, маңызды мақсат 
машиналарды өздігінен үйрену әдістерін әзірлеу болды; сондай-ақ адамның 
жүйке жүйесінің жұмысын көшіру бойынша эксперименттер. Бұл жасанды 
жүйке жүйесін (ANS) құруға мүмкіндік берді. 
Нәтижесінде жасанды интеллекттегі барлық зерттеулер мен әзірлемелердің 
негізі компьютердің көмегімен адам санасының процестерін имитациялау 
принципі болып табылады. Жасанды интеллект білім алумен байланысты сол 
ілімдерге, яғни пән ретінде когнитивтік ғылымдарға жатады. Адамның 
интеллектімен салыстыруға болатын жасанды интеллекттің қолдану аясы кең, 
сол себептен де адамдардың өмірін түбегейлі өзгертеді деп үміт күтілуде. ЖИ 
дамуының үш кезеңі бар: 
1. Жасанды интеллект бойынша жұмыс алғаш рет 1950 жылдары басталды. 
Ол екі нақты мәселені шешуден тұрды. Біріншісі – шахмат бағдарламасын 
әзірлеу. 1954 жылы REND корпорациясы Алан Тюринг пен Клод Шеннонның 

48 
көмегімен шахмат бағдарламасын жасай бастады. 1957 жылы бағдарлама 
аяқталды. Оның жұмысының негізі эвристика болды, яғни. теориялық негіздер 
болмаған жағдайда шешімді таңдау). 
Ал екіншісі – бір тілден екінші тілге машиналық аударма бағдарламасын 
жасау. Ағылшын және қытай тілдерінен аудармада алғашқы тәжірибелер 1954-
1957 жылдары жүргізілді. КСРО-да Л.Н. Королева 1954 жылы профессор 
Л.Достерт басқаратын IBM корпорациясы екі жүз елу жұп сөз бен алты 
грамматикалық ережеден тұратын сөздік негізінде орыс тілінен ағылшын тіліне 
алпысқа жуық сөз тіркесін аударды. Бір қарағанда үмітті болған нәтижелер 
үмітті ақтамады, өйткені тапсырма әлдеқайда күрделі болып шықты. Машинаға 
тек ережелерді ғана емес, сонымен қатар ерекше жағдайларды да үйрету қажет 
болды, ал сол кездегі компьютерлердің күші бұл мақсатқа жетуге ешқандай 
ықпал етпеді. Осыған қарамастан тәжірибелер математикалық лингвистиканың 
дамуына үлкен серпін берді. 
1960 жылы компьютерлік бағдарлама жасалды - «Әмбебап есептерді шешу» 
(GPS), оның көмегімен теоремаларды автоматты түрде дәлелдеуге болады, 
сонымен қатар алгебралық есептердің шешімдерін іздеуге болады. Бірінші 
кезеңдегі жасанды интеллект бойынша жұмыстардың ішінде 1963 жылы Джон 
Маккартидің жасанды интеллектке арналған бағдарламалау тапсырмаларының 
ең бірінші тілін - LISP жасағанын ерекше атап өту қажет. LISP тілін құру 
функционалдық бағдарламалауға әкелді. Айта кету керек, сол кездегі алғашқы 
жоғары деңгейлі тілдер тек процедуралық болды. 
2. 60-жылдардың аяғында басталған жасанды интеллект дамуының екінші 
кезеңі логикалық бағдарламалауды дамытуды және сараптамалық жүйелерді 
(CЖ) құруды қамтиды. Бұл да ЖИ-нің бастамасы болғанымен, сараптамалық 
жүйелерде білімді басқару сарапшысы мамандардан сұхбат алып, білім қорын 
адам оған қолмен салып толтырды, ал машина өз кезегінде білім шегінде 
логикалық қорытынды жасай алды. Басқаша айтқанда, өздігінен білім алу 
болмады. Сонымен қатар, сараптамалық жүйелердің дамуы олардың кәсіби 
мәртебесін әлсірететінін түсінген кезде өз білімдерімен бөліскісі келмейтін 
мамандарда проблемалар туындады, өйткені кез келген жаңадан келген маман 
сараптамалық жүйелердің арқасында жоғары көрсеткіштерге қол жеткізе алады.
Сараптамалық жүйелердің дамуы компьютерлік жүйелерде білімді көрсету 
мәселесіне қатысты үлкен қызығушылық тудырғанын атап өткен жөн. Сонымен 
қатар фреймдер, семантикалық желілер, өндірістік жүйелер және олардың 
комбинациялары құрыла бастады. Сонымен қатар, машиналық аударма 
жүйелерінің дамуы жалғасты және ол айтарлықтай прогреске қол жеткізді. 
Машиналық аудармалар әсіресе қырғи-қабақ соғыс кезінде, АҚШ-қа орыс 
тіліндегі ақпараттың үлкен көлемі келген кезде қажет болды, бірақ оны дер 
кезінде аударуға адамдар жеткіліксіз болды. 
Екінші кезең сондай-ақ дойбы мен шахматқа арналған неғұрлым 
жетілдірілген қосымшаларды әзірлеуді қамтиды. Бір-бірімен шахмат ойнайтын 
станоктардың бірінші чемпионаты өтті. 1974 жылы кеңестік шахматтың «Қайса» 
бағдарламасының жетістігін атап өту маңызды. «Қайссаның» жеңісі әлемдік 

49 
деңгейдегі жаңалыққа айналды, өйткені сарапшылар америкалық машина 
бірінші орын алады деп болжаған. М.В. Донской былай деді: «Қайса шахматтың 
екінші разрядының деңгейінде болды, яғни, ол гроссмейстерлерді жеңетін 
бағдарламалар деңгейінен әлі де алыс еді». Бірінші және екінші кезеңдегі 
құрылғылар «символдық ЖИ» деп аталды. Олар негізінен формальды логикаға 
негізделген, бұл логикалық ойындар сияқты мәселелер үшін тамаша 
болғанымен, алайда нақты әлем жүйелерін көрсету қиын болды. 
3. Бүгінгі таңда жасанды интеллектке деген қызығушылық қайтадан 
жандануда – бұл үшінші кезең және алғашқы екеуінен көлемі жағынан да, 
жылдамдығы, аумақ жағынан да ерекшеленеді, өйткені қазіргі уақытта жасанды 
интеллект мәселесін шешуде техникалық құралдар да, негізінен жетілген 
әзірлемелер де бар. Үшінші кезеңнің басы Deep Blue машинасының шахматтан 
әлем чемпионы Г.Каспаровты жеңуі болып саналады.
Қазіргі кезең жасанды нейрондық желілердің (ANN) өте күрт дамуымен 
сипатталады. Бұл биологиялық нейрондардың жұмысын имитациялайтын 
желілер, ең қарапайым жасанды нейрондық желіде нейрондардың үш қабаты бар 
болуымен сипатталады. Бірінші қабат сыртқы әлемнен сигналдарды 
қабылдайды, ішкі қабат бұл сигналдарды өңдейді, ал шығыс қабат нәтижені 
жасайды және шығарады. Дегенмен, көптеген ішкі немесе жасырын қабаттар 
болуы мүмкін [3].
Өз кезегінде, жасанды интеллект дамуының бірінші кезеңінде құрылған 
жүйелер қазіргі заманғы технологиялар негізінде әзірленуде - қазір лайықты 
нәтижелерді көрсететін машиналық аударма жүйелері, сараптамалық жүйелер 
және т.б. Мысалы, 2006 жылы Google* өзінің Google* Translator машиналық 
аударма жүйесін шығарды. Интернет мазмұнының шашыраңқы бөліктерінде 
табылған триллион сөздердің дерекқоры бар. Бұл база «жаттығу жиынына» 
айналды, оның көмегімен жүйе осы немесе басқа сөзден кейін қай сөз болатынын 
есептеді. Жүйенің Google* аудармасы өте дәл, бірақ мінсіз емес. 2012 жылы 
оның 60 тілден тұратын дерекқоры болды және тіпті 14 тілде дауыстық енгізуді 
қабылдай алады. Қазір жасанды интеллект саласында не болып жатыр? 
1. Жасанды интеллект бойынша көптеген ғылыми еңбектер компьютерлік 
көруге арналған. Бұл бағыт терең оқытуды қалыптастырумен байланысты. 
Алғаш рет машиналар белгілі бір визуалды тапсырмаларды адамдарға қарағанда 
жақсы орындауды үйренді. Мысалы: IBM Watson компьютері көрсеткен 
онкологиялық ауруларды емдеуді тағайындау дәлдігі 90% құрайды, яғни, 
дәрігерлер жүргізетін диагностиканың сапасына қарағанда 40% дәлірек. 
2. Жасанды интеллект саласындағы негізгі ұғымдардың бірі «машиналық 
оқыту» немесе басқаша айтқанда «статистикалық оқыту» болып саналады. Бұл 
технологияның негізін өткен ғасырдың 50-жылдарының аяғында Артур Самуэль 
қалаған, ол арнайы бағдарламаланған алгоритмдерді қолданбай оқыту 
машиналарын ұсынған. Басқаша айтқанда, бағдарлама компьютер белгілі бір 
тапсырманы келесі жолы жақсырақ орындауы үшін енгізілген өзгерістерді 
өзгерткенде үйренеді. 

50 
Машиналық оқыту – бұл алдымен оқыту мысалдарының дерекқоры 
қалыптасатын технология, одан кейін машина үйренеді және кіріс ақпаратты 
дұрыс анықтап, жүйелей алады. Басқаша айтқанда, машиналық оқыту 
машиналарды қолда бар ақпарат негізінде шешім қабылдауға үйрететін 
алгоритмдер мен әдістердің жиынтығы болып табылады. Нәтижесінде 
бағдарлама өздігінен білім алады. Көптеген фотосуреттерге негізделген бұл 
технологияның арқасында машина беттерді тани алады және оны адамға 
қарағанда дұрысырақ жасайды [4]. 
2016 жылы Google* компаниясының «AlphaGo» бағдарламасы Go ойынында 
жалпы чемпион Ли Седолды жеңген кезде компьютерлік оқытудағы шын 
мәнінде үлкен жетістік болды. Бағдарлама Go бағдарламасында «терең 
машиналық оқыту» немесе «терең оқыту» технологиясының арқасында жеңіске 
жетті. Бұл технология қазіргі уақытта ЖИ эволюциясының ең өзекті бағыты 
болып табылады. Әдетте, «терең оқыту» термині бірнеше жасырын қабаттарды 
пайдаланатын жасанды нейрондық желілерді білдіреді, сондықтан «терең» 
термині көп деңгейлі нейрондық желінің архитектурасына да қатысты.
Терең оқытудың ерекше ерекшелігі - компьютердің өзі объектілердің бір 
класын екіншісінен бөлуді жеңілдететін бір нәрсенің ерекшеліктерін іздейді, 
сонымен қатар оларды иерархияда ұйымдастырады: неғұрлым күрделілері 
қарапайымдардан тұрады. Нәтижесінде машина мысалдардан және өз 
тәжірибесінен үйренеді. AlphaGo бағдарламасы кәсіпқойлардың 160 мың 
ойынындағы 29 миллион жүрісті қарап, талдады, содан кейін AlphaGo-ның екі 
данасы бір-бірімен ойнай бастады, соның ішінде жаттығу үлгісінің 
дерекқорындағы ойналған ойындар. 
Миллиондаған ойындарды ойнағаннан кейін, AlphaGo жеңіске жету үшін 
тақтадағы тастардың ең тиімді орындарын есептеуді үйренді. Смартфондардың 
кең таралуы жасанды интеллект элементтерін пайдаланатын сөйлеу 
көмекшілерінің көптеген қосымшаларының пайда болуына әкелді [5]. Мұндай 
қолданбалар адамға күнделікті өмірде көмектеседі. Олардың тобына Apple 
компаниясының «Siri», Microsoft корпорациясының «Cortana», Google 
компаниясының «Google* Now», Amazon компаниясының «Echo», Яндекстің 
«Алиса» және т.б. сияқты танымал бағдарламалар кіреді. бұл көмекшілер 
қазірдің өзінде он миллионнан астам. Сонымен қатар, бұл бағдарламалар 
планшеттерде, ноутбуктерде және компьютерлерде де қолданылады. Уақыт өте 
бұл қолданбалар ақылдырақ болады. Жасанды интеллект саласындағы маңызды 
бағыт – адам миының құрылымын ашу. 
Миды зерттеу - бұл кері дизайн деп аталатын, ең алдымен адам миын егжей-
тегжейлі зерделеу керек, содан кейін ғана мидың аппараттық және 
бағдарламалық құрал түрінде қалай жұмыс істейтінін елестету керек. 
Нәтижесінде зерттеушілер адам деңгейіндегі интеллектке ие машина жасағысы 
келеді. Қазір осы нәтижеге жетуге бағытталған бірнеше ірі жобалар бар. «Адам 
миының жобасы» халықаралық жобасы адам миын имитациялауға арналған. Бұл 
жобаны 100-ден астам ғылыми топтар қатысатын Швейцария федералды 
политехникалық мектебінің командасы басқарады.

51 
Жобаның мақсаты - адам миы туралы барлық ақпаратты машиналық мидың 
толық прототипіне біріктіру. Жоба 2023 жылы аяқталады деп күтілуде. Жасанды 
интеллект технологияларын қолдану жоспарланып отырған келесі негізгі сала – 
адам геномы жобасын әзірлеу. Бұл бағытта жер бетіндегі барлық тіршілік 
иелерінің ДНҚ тізбегі ашылады деп күтілуде. Мысалы, Amazon Third Way 
компаниясының Earth Code Bank деп аталатын жобасы бар. Неліктен жасанды 
интеллектке үлкен үміт артылады? 
1. 50 жылдан астам уақытқа созылған адам қызметінің барлық дерлік 
салаларын компьютерлендіру біздің өмірімізде жүйелі түрде пайда болатын 
барлық ақпаратты өңдеуге қатысты белгілі бір тұйыққа әкелді. Осы себепті қазір 
деректер банктері, деректерді жедел талдау, бұлтты сақтау және үлкен деректер 
бар. Ақпараттық технологиялар саласындағы барлық әлемдік көшбасшылар 
жасанды нейрондық желілерді оқытуға арналған арнайы мақсаттағы 
процессорлар мен суперкомпьютерлерді жасау үшін жарысуда. Мінсіз болған 
кезде, өзін-өзі жаттықтыру өте аз уақытты алуы керек, бірақ қазіргі уақытта 
апталар қажет. 
2. Заманымыздың қозғаушы күші ретінде компьютерлер дәуірі аяқталуда. 
Қазіргі уақытта барлық үміттер жасанды интеллект пен робототехникаға 
негізделген. Мұнда қазірдің өзінде үлкен сегменттер құрылды: өнеркәсіптік 
робототехника, медициналық робототехника, әскери робототехника, автономды 
көліктер және т.б. Бірақ жасанды интеллектсіз бұл сегменттердің толық 
функционалды дамуы мүмкін емес. Басқаша айтқанда, робототехника қазіргі 
уақытта жасанды интеллект саласының дамуына қатты итермелеуде. Мысалы, 
өздігінен жүретін көліктерді дамыту қазіргі миллиард долларлық бизнес болып 
табылады, сондықтан барлық автомобиль компаниялары және басқалары мұндай 
жүйелерді дамытуға көп ақша салуда. 
3. Жасанды интеллектіні дамытудағы жетістіктер осы саладағы зерттеулерді 
дамытатын елдерге үлкен пайда әкеледі деп күтілуде. Дәл осы себепті көптеген 
елдер жасанды интеллект зерттеулерін өздерінің басты міндеті ретінде белгіледі. 
4. Жасанды интеллекттің дамуы басқару процестерінің дамуына, 
өндірушілер мен тұтынушылар арасындағы қарым-қатынастардың өсуіне, 
барлық бизнес-процестердің тиімділігін арттыруға, жоспарлаудың дамуына 
әкеледі деп болжануда. 
Қорыта айтқанда, бұрын жасанды интеллект саласындағы негізгі 
сұрақтардың бірі адамның ақыл-ойын модельдеудің шынайылығы немесе 
шындыққа жатпайтындығы, әйтпесе ЖИ санаға ие бола ма деп болжанған. Енді 
бұл тапсырма гипотетикалық болып көрінбейді және әлемнің жақын болашағын 
болжау үшін үлкен мәнге ие. Жарты ғасырдан астам уақытқа созылған жасанды 
интеллекттің даму тарихы адамдарға бұл фактіге жету үшін айтарлықтай және 
күрделі кедергілер жоқ екенін дәлелдейді. Шамасы, жасанды интеллект жасанды 
нейрондық желілердің негізінде емес жасалуы мүмкін. Дегенмен, нейрондық 
желілер табиғатпен жасалған ең айқын және қолжетімді шешім болып табылады
.

жүктеу/скачать 2,4 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: