Жасанды интеллектіні бизнеске тиімді енгізу үшін дайын ЖИ құралдарын қолдана алатын мамандармен қатар, осы технологияларды әзірлеп, бейімдеп, жетілдіре алатын сарапшылар да қажет. Ғылыми зерттеулердің маңызы мен қажетті кәсіби дағдылар туралы 16–18 қазанда NU-да өткен AIST 2026 халықаралық конференциясында айтылды.
Конференцияға 130-дан астам қатысушы жиналды. Оның ғылыми қауымдастығына Еуропа, Азия және Солтүстік Американың кемінде 25 еліндегі ғылыми-зерттеу ұйымдарының өкілдері қатысты. Қатысушылар қазақ тіліне арналған машиналық аудармадан бастап, үлкен тілдік модельдердің сенімділігін бағалауға дейінгі жасанды интеллект әдістерін талқылады. Негізгі назар зерттеулерге, алгоритмдерді әзірлеуге, ЖИ технологияларының жұмыс істеу қағидаттары мен қолданыстағы модельдердің шектеулеріне аударылды.
«Қазақстанда машиналық оқыту, деректерді талдау және табиғи тілді өңдеу мәселелеріне арналған конференциялар аз емес. AIST аясында зерттеулер мен сол зерттеулерді жүргізетін мамандарға басымдық беретін алаң құрғымыз келеді. Мұнда машиналық оқыту мамандары, математиктер, тілдік технологиялар мен деректер ғылымы саласындағы сарапшылар бас қосады. Сонымен қатар, компьютерлік ғылымдар мен лингвистиканың тоғысындағы зерттеулер де ұсынылады. Меніңше, AIST-тің ерекшелігі осында», – деді NU ассистент-профессоры Рүстем Таханов.
Ғылыми сараптама жасанды интеллектіні тәжірибеде тиімді қолдану үшін де маңызды. AIST 2026 ұйымдастыру комитетінің мүшесі, Сколтех пен AIRI өкілі Александр Панченконың айтуынша, ЖИ-ді бизнес пен білім беру саласына тиімді енгізу үшін дайын құралдарды пайдалану жеткіліксіз.
«Жасанды интеллект қолданыстағы бизнес-процестерге, өндіріс пен білім беру саласына біртіндеп еніп, автоматтандыру мен жаңғыртуға жаңа мүмкіндіктер ашып отыр. Бұл өзгерістерге бейімделе алмаған ұйымдар бәсекелестерінен артта қалуы мүмкін. Сондықтан практикалық дағдылармен қатар, модельдердің қалай жұмыс істейтінін, олардың мүмкіндіктері неден туындайтынын және қандай шектеулері бар екенін түсіну маңызды», – деді Александр Панченко.
«Бізге дайын шешімдерді қолданумен шектелмей, оларды әзірлеп, өзгертіп, жұмыс істеу қағидаттарын терең түсінетін мамандар қажет. Мұндай білім жасанды интеллектіні техникалық тұрғыдан негізделген әрі экономикалық жағынан тиімді енгізуге мүмкіндік береді», – деп толықтырды ол.
Конференцияның ғылыми бағдарламасына 50-ден астам секциялық баяндама енді. Олардың бір бөлігі Қазақстан мен өңір тілдеріне қатысты зерттеулерге арналды. Қатысушылар орыс және қазақ тілдері арасындағы машиналық аударма, қазақ және қырғыз тілдеріндегі мәтінді тану, сондай-ақ қазақ тіліндегі жасанды интеллект жасаған пікірлерді анықтау бойынша жұмыстарын ұсынды. Бұдан бөлек, спутниктік деректер негізінде Қазақстан далаларындағы жер жамылғысын жіктеу және автосақтандырудағы тәуекелдерді модельдеу мәселелері қарастырылды.
AIST конференциясы 2012 жылдан бері өткізіліп келеді. Биылғы конференцияны NU-дың Компьютерлік ғылымдар және жасанды интеллект мектебі (SCAI) ұйымдастырды. Қатысушылардың ғылыми еңбектерін халықаралық Springer баспасының конференциялық жинақтарында жариялау жоспарланып отыр.
