Süni intellekt artıq yalnız cloud serverlərində, böyük şirkət laboratoriyalarında qalmayıb. ESP32 üzərində çalışan kiçik neyron şəbəkələr, STM32 üçün TinyML modelləri, hətta Arduino kitabxanalarında sadə klassifikatorlar – bütün bunlar yaradıcılığın öz mərkəzinə, maker masamıza qədər gəldiyini göstərir.
Amma sual dəyişmir: əgər model kod yaza, sxem çizə, hətta PCB layout təklif edə bilirsə, onda insan yaradıcılığı hara çəkilir?
Arduino Uno SMD Edition mikrokontroller platası. — Şəkil: SparkFun Electronics from Boulder, USA / Wikimedia Commons, CC BY 2.0
Saniyədə milyard əməliyyat, amma sıfır niyyət
Müasir MCU-lar – məsələn, Cortex-M7 nüvəli çiplər – saniyədə yüz milyonlarla əməliyyat yerinə yetirə bilir. Daha yuxarıda, GPU və TPU sürətləndiriciləri saniyədə trilyonlarla FLOPS səviyyəsində hesablamalar aparır. Generativ modellər üçün bu, piksel-piksel şəkil, token-token mətn yaratmaq deməkdir.
Lakin bu nəhəng hesablamanın ortaq bir xüsusiyyəti var: niyyət yoxdur.
- Model
fordöngəsinin nə üçün yazıldığını bilmir, sadəcə ehtimalən növbəti tokeninforolmalı olduğunu təxmin edir. - Sinifləndirmə modeli
GPIOpininin niyə belə konfiqurasiya edildiyini anlamır, yalnız nümunələrdə belə görüb.
Biz isə başqa cür işləyirik. Nə isə istəyirik, niyyət qururuq, sonra alətlərdən – osiloskopdan, git-dən, neyron şəbəkədən – istifadə edirik.
Bəlkə də əsas fərq məhz budur: hesablama qabiliyyətinə qarşı niyyət qabiliyyəti.
Alqoritmik yaradıcılıq: təcrübə, yoxsa təkrar?
Embedded dünyasında “yaradıcılıq” çox zaman aşağıdakıları birləşdirir:
- məhdud RAM-da (məsələn, 64 KB) işləyən alqoritm tapmaq;
- 12-bit ADC səs-küyü içində faydalı siqnalı ayırmaq;
- real vaxt tələbləri ilə enerji sərfiyyatı arasında balans qurmaq.
Süni intellekt alətlərindən istifadə edən mühəndis artıq for döngəsini özü yazmaya da bilər – model HAL_GPIO_TogglePin() çağırışlarını, while(1) döngüsünü özü generasiya edəcək. Amma hansı sensoru seçmək, hansı nümunə tezliyi ilə oxumaq, hansı filtr topologiyasını seçmək qərarını kim verir?
Bu qərarlar üçün biz statistik modelləri, təcrübəni, fizikanı, hətta bəzən intuisiyanı işə salırıq. Model isə sadəcə nümunələrdə gördüyünü kombinə edir.
Onda belə çıxır ki, süni intellektin “yaradıcılığı” – yüksək ölçülü təkrardır. İnsan yaradıcılığı isə tez-tez spesifik məhdudiyyətlərdən doğan qəribə, qeyri-standart həllərdir.
“Human-in-the-loop” yoxsa “AI-in-the-loop”?
Son illər sənayedə yeni ifadə dəbə minib: human-in-the-loop. Yəni dövrənin ortasında insan var – model təklif edir, insan təsdiq edir. Amma embedded mühəndis kimi gündəlik işimizə baxanda çox vaxt əksini görürük:
- Biz sistemin arxitekturasını, təhlükəsizlik sərhədlərini, enerji büdcəsini müəyyən edirik.
- Bu çərçivədə süni intellekt modulu yalnız bir blok-sxem qutusudur: giriş
ADC-dən, çıxışPWM-ə.
Reallıqda daha çox AI-in-the-loop yaşayırıq: əsas məsuliyyət insanın üzərindədir, model isə köməkçi alətdir – gcc kimi, osiloskop kimi.
Robot qol və mühəndis birlikdə plata yığma xəttində işləyir. — AI ilə yaradılmış illüstrasiya
Əgər sabah firmware dizaynını da modellərə həvalə etsək, dövrə tərtibindən test ssenarilərinə qədər hamısını generativ sistemlər hazırlasa, həmin “loop”da insan hansı rolda qalacaq? Bəlkə biz yalnız məqsəd yaza bilən proqramçılara çevriləcəyik: “minimum enerji, maksimum rahatlıq, təhlükəsizlik səviyyəsi ISO 26262-ə uyğun olsun” kimi promptlar yazacağıq.
Yaradıcı məsuliyyət: səhv edən kimdir?
Ən ağrılı nöqtə isə etikadır. Tutaq ki, siz IoT üçün ağıllı qapı kilidi hazırlayırsınız. Model sizə AES-256 ilə şifrələmə, TLS üzərindən backend əlaqəsi, hətta OTA yeniləmə sistemi üçün kod generasiya edir. Siz test edirsiniz, hər şey işləyir. Bir il sonra hücumçu zəiflik tapır və minlərlə qapı uzaqdan açılır.
Səhv kimindir?
- Kod parçasını yazan modelin?
- O modeli təlim etdirən şirkətin?
- Yoxsa qərarı təsdiq edən, “bəli, bu arxitektura uyğundur” deyən mühəndisin?
Bugünkü hüquqi çərçivələrdə məsuliyyət hələ də insanın üzərində qalır. Deməli, yaradıcılığın sərhədlərini paylaşsaq da, məsuliyyətin sərhədlərini paylaşmamışıq.
Ossiloskop ekranında siqnal və süni neyron şəbəkəsinin vizuallaşdırılması birləşir. — AI ilə yaradılmış illüstrasiya
Gələcəyin datasheet‑i necə görünəcək?
Elektronikanın gözəlliyi ondadır ki, hər şey nəhayətində datasheet-də yazılır: cərəyan sərfi, Vref, t_rise, t_fall. Süni intellekt modellərində isə biz bu cür cədvəl görmürük. Orada yalnız təlim dəsti, parametr sayı, benchmark nəticələri var.
Bəlkə gələcəyin yaradıcılıq alətlərində belə sətirlər görəcəyik:
- “Maksimum təxəyyül dərinliyi: 3 fərqli ideyanı paralel saxlaya bilir”
- “Məsuliyyət daşıma qabiliyyəti: 0 (yalnız tövsiyə edir)”
- “İntuitiv sıçrayış ehtimalı: yalnız insanla birlikdə istifadə olunanda yaranır”
Əgər embedded.az oxucusu kimi siz həm lehim tüstüsünü, həm də GitHub Copilot pəncərəsini eyni gündə görürsünüzsə, bu keçid dövrünün tam mərkəzindəsiniz. Sizcə, 10 il sonra yaradıcı mühəndis dedikdə nə başa düşəcəyik: alətlərə hökm edən insanı, yoxsa alətlərlə dialoq quran insanı?
