Londonun City Universitetində kompüter görünüşü üzrə müəllim və tədqiqatçı olan Riad İbadulla süni intellekt və optik prosesləmə sahəsində çalışan gənc azərbaycanlı alimdir. Magistr təhsilindən sonra Riad City Universitetində doktoranturaya qəbul olunaraq optik prosessorlar üçün neyron şəbəkələrin uyğunlaşdırılması mövzusunda tədqiqat aparıb. Onun işi tibbi görüntüləmə və xərçəng hüceyrələrinin aşkarlanması sahələrində tətbiq olunub. 2024-cü ildə dissertasiya müdafiəsini bitirdikdən sonra City Universitetində müəllim vəzifəsinə keçib və eyni zamanda resursları məhdud olan IoT qurğuları üçün daha etibarlı müdaxilə aşkarlama sistemləri üzərində tədqiqatını davam etdirir. Riadın AZƏRTAC-a müsahibəsini təqdim edirik.

-City Universitetində həm dərs deyirsiniz, həm də doktorantura işinizi davam etdirirsiniz. Bu iki məsuliyyəti necə balanslaşdırırsınız? Sizi bu yolda motivasiya edən əsas amillər hansılardır?

-Doktorantura təhsilim müddətində mən laboratoriya dərslərini aparırdım. Dərs deməyi həqiqətən sevirəm, çünki çox vaxt insan nəyisə öyrətdikcə öz bilikləri də dərinləşir. Amma həmin dövrdə əsas diqqətim, təbii ki, tədqiqat üzərində idi və tədris ikinci planda qalırdı. Doktoranturanın sonuna yaxın isə kafedra müdiri mənə tədricən daha çox dərs yükü verməyə başladı və nəticədə doktoranturanı bitirdikdən sonra mənə tam ştatlı müəllim vəzifəsi təklif olundu.

Yeni rolda əsas məsuliyyətim dərs deməkdir. Bununla belə, tədqiqatdan imtina etmirəm, çünki mən ilk növbədə aliməm. Daha vacibi isə odur ki, mən tədqiqat aparmağı həqiqətən sevirəm, sahədəki yeni inkişafları izləmək, ədəbiyyatda mövcud boşluqları müəyyən etmək, həmin boşluqlar üzərində işləmək, gələcəyə töhfə vermək və nəticələri dərc etmək. Bunlar harada işləməyimdən asılı olmayaraq həmişə görmək istədiyim işlərdir.

-Hazırda üzərində çalışdığınız ən maraqlı tədqiqat layihələri hansılardır?

-İndiyə kimi kifayət qədər geniş spektrdə tədqiqat işlərim olub və onlardan ən diqqətəlayiq olanlardan biri “Fat-U-Net” üsuludur. ”Fat-U-Net” optik prosessorlar üzərində səmərəli işləmək üçün nəzərdə tutulmuş xüsusi neyron şəbəkə arxitekturasıdır. Bu modeli hazırladığım optimizasiya üsulu ilə birləşdirəndə modellərin sürətini 37 dəfəyə qədər artırmaq mümkün olur. Bu yanaşmanı tibbi görüntüləmədə, xüsusilə xərçəng hüceyrələrinin nüvələrinin seqmentasiyası məsələsində sınaqdan keçirmişəm. Praktikada bu, diaqnostik prosesləri sürətləndirə, xərçənglə bağlı tədqiqatlara dəstək ola və sürətli görüntü seqmentasiyasının vacib olduğu özünüidarə edən avtomobil kimi sahələrə töhfə verə bilər. Bu işi San Fransiskoda keçirilən bir konfransda təqdim etmişəm və auditoriya tərəfindən çox bəyənilib və alqışlanıb.

Hazırda dərin öyrənmə metodlarının kibertəhlükəsizlik sahəsində tətbiqi ilə məşğulam. Bu ilin sentyabr ayında layihənin birinci hissəsi olan - kiçik IoT qurğularında yerləşdirilmək üçün nəzərdə tutulmuş yüngül neyron şəbəkələrinə dair PROTECTION adlı işimi Stokholmda keçirilən SAFECOMP konfransında təqdim etmişəm. Bu yanaşma bir böyük modeldən istifadə əvəzinə bir neçə kiçik neyron şəbəkəsinə əsaslandığı üçün həm səmərəliliyi qoruyur, həm də cihazların təhlükəsizliyini və etibarlılığını artırır.

-Sizin sahədə, xüsusilə süni intellekt və kompüter görünüşü sahəsində gələcəkdə hansı yeniliklərin həyatımızı ən çox dəyişəcəyini düşünürsünüz?

-Süni intellektdə son illərdə baş verən inkişafın əsasən transformer arxitekturalarının inkişafı sayəsində yarandığı artıq aydındır. Sahə ilə yaxından tanış olmayan bəzi insanlar elə bilirlər ki, süni intellekt yeni yaranmış bir anlayışdır, halbuki onun kökləri 1950-ci illərə gedib çıxır. Son dövrdə transformer arxitekturalarının inkişafı GPT kimi Böyük Dil Modellərinin yaranmasına imkan verdi. Daha sonra eyni yanaşma - əslində transformerlər ilkin olaraq bu məqsəd üçün nəzərdə tutulmasa da - kompüter görünüşündə tətbiq olundu.

Bu baxımdan mən görkəmli dərin öyrənmə tədqiqatçısı Yan Lekunun (Yann LeCun) mövqeyi ilə razıyam. O hesab edir ki, Ümumi Süni İntellekt (AGI) təkcə dil modellərinə əsaslanmayacaq. AGI-yə çatmaq üçün insan beyninin fəaliyyətinə daha çox bənzəyən, xeyli daha güclü sistemlərə ehtiyac olacaq.

Xüsusilə kompüter görünüşü sahəsinə nəzər salsaq, dil modelləri artıq məşhur Turing testini keçməyə nail olub, yəni insan tərəfindən yazılmış mətndən seçilməsi çətin olan mətnlər yarada bilirlər. Amma kompüter görünüşündə hələ tam bu səviyyəyə çatmamışıq. Süni intellekt tərəfindən yaradılmış təsvirlər çox real görünsə də, adətən onların sintetik olduğunu müəyyən etmək olur. Eyni şəkildə, təsnifat və seqmentasiya kimi tapşırıqlarda da transformerəsaslı modellərdən kənara çıxan yeni innovasiyalara ehtiyac ola bilər. Belə irəliləyişlər baş verdikdə, dil modelləri və kompüter görünüşü sistemləri insan beyninin məlumatı emal etməsinə daha çox bənzəyən vahid bir süni intellekt modelində birləşə bilər.

-Sizcə, süni intellekt gələcəkdə bizə daha çox müsbət, yoxsa mənfi təsir göstərəcək? Artıq böyük şirkətlərin işçi ixtisarlarına getdiyini görürük. Bu proses uzunmüddətli perspektivdə cəmiyyəti necə dəyişə bilər?

-Ümumiyyətlə, bəşəriyyət hər hansı sahədə irəlilədikcə, adətən, bir növ işi başqa bir növ işlə əvəz edir və çox vaxt iş daha asanlaşır. İndiyə qədər bir çox peşələr artıq texnoloji inkişaf nəticəsində sıradan çıxıb, amma məncə bu, çox vaxt müvəqqəti xarakter daşıyır. Ümumi istehsal həcmi eyni qalırsa və ya artırsa, resurslara tələbat da ya dəyişmir, ya da artır. Bu isə müəyyən mərhələdə insanların daha az işləyib eyni gəliri əldə etməsinə şərait yarada bilər. Daha sonra isə ənənəvi proqram mühəndisliyindən fərqli olaraq, yüksəksəviyyəli süni intellekt əsaslı mühəndisliyi tələb edən yeni iş sahələri yaranacaq.

Hazırda şirkətlərdə “junior” mühəndislərin sayının azalması ilə bağlı çətinliklər mövcuddur, çünki AI artıq bir çox başlanğıc səviyyəli tapşırıqları əvəz edə bilir. Lakin hələ də təcrübəli və işəgötürənlərin etimadını qazanmış “senior” mühəndislərə ciddi ehtiyac var. Son dövrlərdə “prompt engineer” adlanan yeni bir rol da diqqətimi çəkib. Bu, işində süni intellekti daha səmərəli istifadə edən mütəxəssis deməkdir.

-Gələcək planlarınız nələrdir? Özünüzü daha çox akademiyada, yoxsa sənayeyönümlü layihələrdə görürsünüz?

-Ümumiyyətlə, akademik fəaliyyətin gözəlliyi onun çevikliyində və azadlığındadır. Mən bu sahəni ona görə sevirəm ki, əsas işimlə paralel olaraq öz layihələrimi və ideyalarımı da reallaşdıra bilirəm. Gələcəkdə ideal variant kimi özümü akademiyada fəaliyyətimi davam etdirən, eyni zamanda, sənaye ilə əməkdaşlıq edən və tədqiqat nəticələrimi, həmçinin layihələrimi kommersiyalaşdıran biri kimi görürəm.