Տարեսկզբին YerevaNN-ի հիմնադիր Հրանտ Խաչատրյանը հանդես էր եկել զեկույցով՝ ներկայացնելով Հայաստանում արհեստական բանականության (ԱԲ) ոլորտը։
Itel.am-ը Հրանտ Խաչատրյանի հետ զրուցել է զեկույցում տեղ գտած բացահայտումների եւ խնդիրների մասին:
- Զեկույցում նշել եք, որ Հայաստանում մշակվող արհեստական բանականության 90%-ը կիրառվում է գլոբալ շուկայում: Ինչպե՞ս եք ստացել այդ տվյալները։
- Հայաստանում տեխնոլոգիական ինդուստրիան գրեթե լրիվ արտահանվող է։ Շատ քիչ ընկերություններ կան, որոնք սպասարկում են հայաստանյան բիզնեսները: Սա իրականում, գուցե, լավ չի հնչում, բայց դրական երեւույթ է, քանի որ վկայում է՝ մեր ընկերությունները մրցունակ են գլոբալ դաշտում։
Ինչ վերաբերում է արհեստական բանականությանը, ապա այն կարող ենք դիտարկել ամբողջի մի մաս։ Այդ ընկերություններում ընդհանրապես Հայաստանից պատվերներ չկան։ Կա մեկ-երկու բացառություն, երբ Հայաստանում ձեւավորվող արհեստական բանականությունը կիրառվում է հենց ՀՀ բնակչության համար։
Օրինակ՝ կառավարության կողմից ֆորմալ առումով ստեղծված National SDG Lab-ի ֆինանսավորումը գալիս է ՄԱԿ-ի զարգացման գործակալությունից կամ այլ դոնորներից։ Իրենք սպասարկում են միայն Հայաստանը։
Մի քանի բանկ կարող է որոշել ԱԲ ուղղությամբ ինչ-որ մշակումներ անել, բայց իրենք էլ հիմնականում փորձում են իրենց ընկերության ներսում թիմ հավաքել ու մշակել։ Կարելի է ասել՝ մեծ արդյունքներ դեռեւս չկան։
- Արհեստական բանականության հետ կապված գիտական հոդված հրապարակվել է 2011 թվականին Արմեն Ալավերդյանի ու Արամ Գալստյանի համահեղինակությամբ, այնուհետեւ հաջորդ հոդվածը՝ 2018-ին։ 2019-ին եւ նախորդ տարի նկատվում է ակտիվություն։ Ինչո՞վ է պայմանավորված երկար դադարը։
- 1950-60-ական թվականներին արհեստական բանականության ուղղությամբ աշխարհում գործում էին տարբեր դպրոցներ, տարբեր ուղղություններով զարգացող մոտեցումներ։ Դրանց մեծ մասը ձախողվել է: Այդ ժամանակ դեռ պարզ չէր, թե որ ճյուղով է ստացվելու արհեստական բանականության զարգացումը։
1980-ականներին ամբողջ աշխարհում AI Winter (Արհեստական բանականության ձմեռ) եղավ։ Բավականին գումար էր ծախսվել, հետազոտություններ էին արվել, բայց ապարդյուն։ Այդ անկման ժամանակ ինչ ճյուղեր էլ, որ կային Հայաստանում, վերացել են։ Իհարկե, որոշ հետազոտություններ շարունակեցին պահպանվել։
Այդ ընթացքում նեյրոնային ցանցերի հետ կապված դիպլոմայիններ են պաշտպանվել, բայց դեռ չէր երեւում դրա աշխատող տեխնիկան։ Առաջին անգամ սա սկսել է աշխատել 90-ականների կեսերին: Այդ ժամանակ արդեն քչերն էին դրանով զբաղվում աշխարհում, այդ թվում՝ Հայաստանում։
2012-13թթ. հաշվողական ռեսուրսների ուժեղանալու, մեծ տվյալների հասանելիության ու այլ երեւույթների համընկման հետ կապված, ուսումնասիրվող տեխնիկաների մի մասը սկսեցին լավ աշխատել ու այդ ժամանակ թիմերը, որոնք դեռ չէին դադարել դրանով զբաղվել, կտրուկ առավելություն ստացան ու հայտնվեցին առաջին գծում։ Մարդիկ ու խմբերը, որոնք հույսով շարունակել էին աշխատել ԱԲ ուղղությամբ, հիմա մեծ համբավ ունեն, մրցանակներ են ստանում։
Այդ շրջանում Հայաստանում չեն եղել մարդիկ, որ տեղյակ էին թեմայից, նկատում էին գլոբալ նվաճումները։ Այդ պատճառով էլ հոդվածներ չեն գրվել։
Միացյալ Նահանգներում աշխատող Արամ Գալստյանը Հայաստանում փորձել է տարբեր գիտնականների հետ աշխատանքներ կատարել, որոնք, սակայն, հիմնականում չեն ստացվել։
Հետաքրքիր աշխատանք ստացվել է միայն Ալիխանյանի անվան ֆիզիկայի ինստիտուտից Արմեն Ալավերդյանի հետ, սակայն՝ նեղ ենթաճյուղով, որն ավելի շատ կապ ունի ֆիզիկայի հետ։ Արմեն Ալավերդյանի թիմը մինչ օրս էլ ինչ-որ ձեւով կապ ունի այս ուղղության հետ, բայց դրանք «մեյնսթրիմ» թեմաներ չեն։
2015-ից մենք YerevaNN-ում սկսեցինք ինչ-որ դասեր անել, վիդեոներ նայել, հասկանալ՝ ինչ է դա, գտանք հայ տարբեր պրոֆեսորների, որոնք կապ ունեն այս տեխնոլոգիաների հետ ու նրանք սկսեցին մեզ օգնել։
2017-ին ստացվեց մեր առաջին հոդվածի սկզբնական տարբերակը, իսկ վերջնական տարբերակը տպագրվեց 2019-ին։ Այդ ընթացքում անմիջապես մեր թիմի հետ չաշխատող, սակայն մեր դասերին մասնակցած ուսանողները ոգեւորվել ու շարունակել էին աշխատանքները, այդպես մի քանի հոդված էլ հրապարակվել է հենց այդ շրջանում։
- Զեկույցում նշվում է, որ իրական PhD ծրագրեր չկան։ ML հատուկ մագիստրոսական ծրագրեր իրականացվում են Երեւանի պետական համալսարանում, Ռուս-Հայկական Համալսարանում եւ Ֆրանսիական համալսարանում։ Բակալավրիատի ծրագրեր իրականացվում են ԵՊՀ-ում եւ Հայաստանի ամերիկյան համալսարանում։ Մասնավոր սեկտորում նույնպես կան դասընթացներ, որոնցից ուշագրավները ներկայացված են։ Խոսենք այս ոլորտում կրթական ծրագրերի ու բացերի մասին։ - Այսօր Հայաստանում կա մի քանի հարյուր ինժեներ, որ կարող է աշխատել։ Գիտնականները շատ ավելի քիչ են, բայց ինժեներական ուժեղ հմտություններով մարդիկ կան։ Շուկան անվերջ է, հնարավոր չէ գալ մի կետի ու ասել՝ սա բավարար է, միշտ կարելի է փորձել լավացնել, ընդլայնել պրոցեսը։
Այս ուղղությամբ հիմնականում պակասում է այդ ամենի կազմակերպողը, համակարգողը, ղեկավարողը։ Շատ երիտասարդներ կան, որ ցանկություն ունեն խորանալ, սովորել, բայց բոլորը չէ, որ հեշտությամբ կարողանում են գտնել ղեկավար, որ կուղղորդի իրենց այդ ճանապարհին, կընդգրկի լավ նախագծերում։
Անցյալ տարի դրան եւս փորձել ենք լուծում տալ. գործարկել ենք Gitak.club կայքը, որը կապում է ուսանողներին սուփերվայզերների հետ։ Դրանով մեզ հաջողվել է 5-6 թեզի ղեկավար գտնել։ Այսպիսի նախաձեռնությունները բազմապատկելու կարիք կա, ու սա անելու համար կապեր ապահովող մարդիկ են անհրաժեշտ։
Շատ գործընթացներ կարելի է կտրուկ արագացնել, եթե լինեն շատ գիտնականներ։
Գիտնականների համար ավելի կարեւոր է գիտական միջավայրը, քան ֆինանսավորումը։ Ասպիրանտը, որը գնացել է արտասահմանում սովորելու, կընտրի այնպիսի գիտական միջավայր, որտեղ կան բարենպաստ պայմաններ ու շատ գիտնականներ, որոնց հետ կարող է աշխատել։ Գիտնականների համար լավ պայմաններ պետք է ապահովել։
Ներգրավելու շեշտը պետք է ուժեղացնել։ Կազմակերպչական, վստահության, լեզվի խնդիր կա նաեւ Սփյուռքի հետ։ Նրանք անընդհատ Հայաստանում աշխատելու առաջարկներ պետք է ստանան, ցանկացած բուհ, ընկերություն պետք է անընդհատ այդ մարդկանց առաջարկներ ուղարկի, թող մերժեն, բայց թող իմանան, որ հետաքրքրություն կա իրենց հանդեպ։ Պետք է ստեղծել միջավայր, որ գիտնականները գան այստեղ։
Գիտության կոմիտեն դրամաշնորհ է հայտարարում, որ արտասահմանում ինչ-որ մակարդակի հասած գիտնականները կարող են գալ այստեղ, դրամաշնորհով թիմ հավաքել ու աշխատել։ Սա շատ լավ է, տեսնենք՝ ինչպես կաշխատի։
- Ի՞նչ բացեր եք տեսնում գիտական համայնքում։ - Գիտական համայնքի կապերն ու փոխգործակցությունը մարդկային առումով լավն է, բայց այստեղ կազմակերպչական բաց կա։ Արհեստական բանականության երկու խոշոր կիրառություն կա Հայաստանում՝ պատկերների ճանաչումը ու տեքստի հետ կապված աշխատանքը։
Հայաստանում, ինչպես աշխարհում, պատկերների ճանաչումը ավելի մեծ ու զարգացած ուղղություն է, քան տեքստինը։ Բայց այդ համայնքների կապերը թույլ են, չկա պատկերների ճանաչմամբ զբաղվող համայնք, որն ամիսը մեկ անգամ գոնե կհավաքվի ու քննարկումներ կանի։
Տեքստի ճանաչման ոլորտում այս երեւույթը կա։ Պատճառը շատ պարզ է. տեքստի ճանաչման համայնքի համակարգողը մի գերմանացի տղա է, որը երկար տարիներ աշխատել է մեծ ընկերությունում, այդ թվում՝ Google-ի թարգմանչական գործիքի վրա ու շատ լավ գիտի՝ ինչպես են կազմակերպում համայնքներն ու զբաղվում է դրանով։
Հրանտ Խաչատրյանի հետ զրուցել է Նունե Գրիգորյանը