Süni intellekt artıq sadəcə məlumatları təhlil etmək və ya hesablamaları sürətləndirmək vasitəsi deyil. O, ən mürəkkəb və həssas elmi sahələrdən birinə - genlərin və genetik məlumatların təhlilinə daxil olmağa başlayıb.

Gen ardıcıllığı texnologiyalarının sürətli inkişafı ilə indi DNT ilə əlaqəli çoxlu miqdarda məlumat yaratmaq mümkündür. Süni intellekt məhz burada işə düşür, bu məlumatları təhlil edir və ənənəvi metodlarla aşkarlanması çətin ola biləcək nümunələri və əlaqələri axtarır.

Əlillik sahəsində bu inkişaf genetik komponenti olan bəzi xəstəliklərin erkən aşkarlanması üçün mühüm bir qapı açır. Bəzi əqli əlillik, neyroinkişaf pozğunluqları və müəyyən genetik sindromlar genetik test vasitəsilə müəyyən edilə bilən genetik dəyişikliklərlə əlaqələndirilir. Maşın öyrənmə alqoritmləri tədqiqatçılara, mütəxəssislərə və həkimlərə bu məlumatları təhlil etməyə və müəyyən xəstəliklərin ehtimalını və ya daha yaxından izləmə ehtiyacını qiymətləndirmək üçün onu klinik və inkişaf məlumatları ilə əlaqələndirməyə kömək edə bilər.

Lakin, əlilliyin proqnozlaşdırılmasını müzakirə etmək yüksək dərəcədə elmi dəqiqlik tələb edir. Genlər insanın gələcəyini müstəqil şəkildə müəyyən etmir, çünki insan inkişafı genetik, ətraf mühit, sağlamlıq, sosial, qidalanma və təhsil amilləri arasındakı mürəkkəb qarşılıqlı təsirdən irəli gəlir. Buna görə də, süni intellektin genetik əlaqəni müəyyən etmək qabiliyyəti mütləq əlilliyin inkişaf edəcəyi demək deyil. Bəzi hallarda, bu, ehtimalın artmasına və ya erkən qiymətləndirmə və monitorinqə ehtiyacın olduğunu göstərə bilər.

Məhz bu zaman xüsusi təhsil sahəsində bu texnologiyaların real dəyəri ortaya çıxır. Erkən aşkarlama çətinliklərin daha da ağırlaşmasından əvvəl müdaxilə üçün daha çox imkanlar yarada bilər. Əgər genetik və inkişaf göstəricilərinin kombinasiyası müəyyən bir pozğunluğun mümkünlüyünü göstərirsə, bunun ardınca ixtisaslaşmış inkişaf qiymətləndirmələri və erkən müdaxilə proqramları, məsələn, peşə terapiyası, dil və ünsiyyət inkişafı, eləcə də uşağın faktiki ehtiyaclarına uyğunlaşdırılmış davranış və təhsil müdaxilələri tətbiq oluna bilər.

Süni intellekt həmçinin genetik məlumatları, tibbi tarixçəni, inkişaf göstəricilərini və davranış məlumatlarını birləşdirən daha inteqrasiya olunmuş modellərin qurulmasına töhfə verə bilər. Bu, nəticədə daha fərdiləşdirilmiş tibb və təhsilə gətirib çıxara bilər ki, burada məqsəd sadəcə əlilliyi diaqnoz etmək deyil, hər bir uşağın fərdi ehtiyaclarını anlamaq və onlara daha uyğun müdaxilələr hazırlamaqdır.

Lakin, bu gələcək həm də əhəmiyyətli etik və elmi çətinliklər daşıyır.

Genetik məlumatlar çox həssasdır və əlillik risklərini proqnozlaşdırmaq üçün istifadə edilməsi məxfilik, razılıq, potensial stiqma və ayrı-seçkilik, alqoritmlərin dəqiqliyi və onlara əsaslanan qərarlara görə kimin məsuliyyət daşıdığı barədə suallar doğurur. Qeyri-dəqiq süni intellekt modeli də yalançı müsbət və ya yalançı mənfi nəticələr verə bilər. Buna görə də, süni intellekt mütəxəssisi və ya həkimi əvəz etməməli, əksinə inteqrasiya olunmuş elmi və etik çərçivə daxilində köməkçi vasitə kimi xidmət etməlidir.

Nəticə olaraq, ən vacib sual süni intellektin əlilliyi proqnozlaşdıra bilib-bilməməsi deyil, onun məlumatları insanları qoruyan və uşaqlara erkən müdaxilə və dəstək üçün daha yaxşı fürsət verən şəkildə təhlil etmək qabiliyyətindən necə istifadə edə biləcəyimizdir. Bu texnologiyanın əsl gələcəyi uşağın gələcəyini proqnozlaşdırmaqda deyil, erkən bilikləri müdaxilə, təhsil, dəstək və həyat keyfiyyətinin yaxşılaşdırılması üçün bir fürsətə çevirməkdədir. Süni intellekt genetik kodu oxuya bilər, lakin insanın həyatının hekayəsini təkbaşına yaza bilməz. İnsan onun genlərindən daha böyükdür və onun gələcəyi irsiyyət, ətraf mühit, təhsil, təcrübə və iradənin mürəkkəb şəbəkəsi ilə formalaşır.


Reportyor.az 



KARUSEL / CƏMİYYƏT