Хиймэл оюун ухаан буюу AI нь хүний оюуны үйл ажиллагааг дуурайлган гүйцэтгэх чадвар бүхий технологи юм. Үүнд суралцах, мэдээлэл боловсруулах, дүгнэлт хийх, шийдвэр гаргах зэрэг үйлдлүүд багтана. Гэхдээ AI нь өөрийн гэсэн ухамсартай “боддог” систем биш. Харин их хэмжээний өгөгдлөөс зүй тогтол илрүүлж, тэрхүү зүй тогтлыг ашиглан таамаглал гаргадаг тооцооллын загвар юм.
AI-ийн үндэс нь өгөгдөлд оршдог. Системд олон мянга, заримдаа сая сая жишээ өгөгдөл оруулж сургадаг. Жишээлбэл, зураг таних системийг хөгжүүлэхийн тулд төрөл бүрийн объектын шошготой зургуудыг ашиглана. Компьютер эдгээр жишээг боловсруулж, аль шинж чанар нь тухайн объектыг тодорхойлж байгааг тооцооллын аргаар “сурч” авдаг. Өгөгдөл илүү их, чанартай байх тусам системийн нарийвчлал нэмэгдэнэ.
Энэхүү суралцах үйл явцыг машин сургалт гэж нэрлэдэг. Машин сургалтын үед алгоритм нь өгөгдлөөс хоорондын хамаарал, давтамж, хандлагыг илрүүлж, өөрийн параметрүүдээ тохируулдаг. Сургалтын дараа систем шинэ мэдээлэл дээр ажиллахдаа өмнө нь тогтоосон загвараа ашиглан үр дүн гаргана. Энэ нь хүний туршлага хуримтлуулж суралцахтай төстэй зарчим билээ.
Орчин үеийн AI-ийн хамгийн хүчирхэг аргачлал нь мэдрэлийн сүлжээ бүтээх юм. Хүний тархины нейроны холболтоос санаа авсан математик бүтэц бөгөөд олон давхаргатай байх тусам илүү нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэх чадвартай болдог аж. Ийм гүн сургалтын загварууд дуу хоолой таних, хэлний орчуулга хийх, дүрс боловсруулалт зэрэг өндөр нарийвчлал шаардсан салбарт өргөн хэрэглэгдэж байна.
Хиймэл оюун ухаан нь өгөгдөл, алгоритм болон тооцоолох хүчин чадлын нэгдэл дээр суурилна. Уг технологи нь хүнийг орлох зорилготой бус, харин хүний ажлыг илүү үр ашигтай, хурдан, нарийвчлалтай гүйцэтгэхэд дэмжлэг үзүүлэх хэрэгсэл билээ. AI-ийн бодит үнэ цэнэ нь ухамсарт бус, харин өгөгдлөөс тасралтгүй суралцах чадварт байгаа юм.
