Süni intellektin Azərbaycanda institutlaşdırılması problemi - MÜSAHİBƏ

Süni intellekt ilə əlaqədar insanlarda son dərəcə mücərrəd və fərqli təsəvvürlər mövcuddur. Onun texniki və texnoloji arxitekturası, əsaslandığı data bazaları, hüquqi əsasları, linqvistik təminatı haqqında hər kəs bir qədər məlumatlıdır. Bu bütün dünyada belədir və bir müddətdir ki, müxtəlif qurumlar, hətta dövlət müəssisləri bu barədə qətiyyətli mövqe ifadə edə bilmirlər. Bir sıra qurumlar hesab edir ki, alimlər süni intellektdən istifadə edərsə plagiat etmiş olur. Tələbələr süni intellektdən istifadə edərək dərslərini oxumur və süni intellekt “pis niyyətli” istifadəçilər üçün böyük fürsətlər yaradır və s. Lakin inkişaf öz işini görür və cəmiyyət qarşıda gələn bu fenomenə cavab verməlidir. Məhz bu baxımdan müxtəlif akademik müəssisələr, ali təhsil müəssisələri “süni intellekt” problemlərini öyrənməyə başlayıb. Bu prosesi yalnız kompüter avadanlığı ilə bağlayanlar da səhv düşünürlər. Əlbətdə ki, süni intellektin imkanlarını müəyyənləşdirmək, ondan düzgün və rasional istifadə etmək bacarıqlarını öyrənmək və öyrətmək vacibdir.  Bu zaman tədqiqatçılara xüsusi parametrli kompüterlər lazım gələcək. Kiçik texniki imkanlarla süni intellekt qarşısında yalnız istifadəçi olmaq olar. Daha əhatəli tədqiqatlar üçün mütəxəssislərə geniş imkanlı kompyuterlərlə yanaşı böyük məlumat bazalarına giriş şəraiti yaradılmalı və beynəlxalq tədqiqat mərkəzləri ilə geniş əməkdaşlıq imkanları təmin edilməlidir.

Crossmedia.az olaraq bu istiqamətdə suallarımızı cavablandırmaq üçün Cross Media Təhlil Mərkəzinin analitiki, BDU-nun dosenti Pərviz Kazimiyə yönəltdik.

- Pərviz müəllim bu yaxınlarda sizin İngiltərənin nüfuzlu “İntechOpen” nəşriyyatında “İnformasiya xidmətlərinin göstərilməsi prosesində informasiyanın ilkin emalı: informasiya xidmətlərinin göstərilməsi üsulları və effektivliyin qiymətləndirilməsi” adlı monaqrafiyanız çap olunub. Sizi təbrik edirəm. Düşünürəm ki, bu gün süni intellekt barədə ictimaiyyəti maraqlandıran suallara siz cavab verə bilərsiniz. Bugünlərdə süni intellektlə bağlı ictimaiyyətin diqqətini çəkən məlumatlar yayılır. AMEA-nın Dilçilik İnstitutunda süni intellektlə məşğul olacaq mütəxəssislərin kompüterinin olmaması barədə video gündəmə gəldi. Bundan başqa məktəbli və tələbələrin dərs oxumaq əvəzinə süni intellektdən istifadə etməsi tez-tez müzakirə olunur. Ümumiləşdirsək deyə bilərik ki, hamı son dövrlər süni intellektdən danışır.  Bu istiqamətdə bizi yaxın gələcəkdə nə gözləyir?

- Bəli, monaqrafiyanın çap olunması sevindirici hal oldu. Kitab nəşriyyatın saytında açıq istifadədir  və təbrikinizə görə də sizə təşəkkür edirəm. Süni intellekt ilə əlaqədar deməliyəm ki, dünya yeni eraya daxil olur və süni intellekt bu barədə heç kimdən “icazə almaq” niyyətində deyil. Burada söhbət yalnız yeni texnologiyanın tətbiqindən və mənimsənilməsindən getmir, bilik istehsalının, elmi fəaliyyətin, təhsilin və informasiya münasibətlərinin dəyişən xarakterindən gedir. Süni intellekt yalnız informasiyanı emal edən texniki vasitə deyil, insanın informasiya fəaliyyəti ilə qarşılıqlı əlaqədə yeni bilik modellərinin yaradılmasına, qiymətləndirilməsinə və tətbiqinə təsir göstərən sistemlər məcmusudur. Sadəlövhcəsinə, kimin kompüteri var? Beş kompüter almaqla bu proseslərin təqibçisi olmaq  düşüncəsi yanlışdı və süni intellekt haqqında kompleks düşüncələrə ziddir. Əvvəlcədən qeyd edim ki, süni intellekt problemləri də yalnış kompüter problemi və proqram mütəxəssisi problemi deyil. Bütün universitetlərdə “İnformasiya maarifləndirilməsi” dərslərinin keçirilməsi vacibdir. Problemi bir neçə kəlmə ilə cavablandırmaq mümkün deyil. Süni intellekt bizim gələcəyimizə yönəldilmiş fəaliyyəti xarakterizə edir və bunu bir neçə kompüterin alınması ilə həll etmək istəyənlər mövzuya hakim deyillər. Süni intellekt probleminə münasibətdə əsas metodoloji səhv problemin arxitekturasını bilməməkdən irəli gəlir. Süni intellekt problemini yalnız texnoloji yeniliklərin mənimsənilməsi və ya onlardan istifadənin tənzimlənməsi çərçivəsində nəzərdən keçirmək kifayət deyil. Bu yanaşma problemin yalnız görünən tərəfini əhatə edir. Süni intellektin meydana çıxması və sürətlə yayılması eyni zamanda  bir çox sualları gündəmə gətirir.

İnsan informasiyanı necə əldə edir və onu biliyə çevirir? Bilik istehsalında insanın və texnoloji sistemlərin funksiyaları necə dəyişir? Elmi nəticənin etibarlılığı hansı meyarlarla müəyyənləşdirilməlidir? Təhsil müəssisəsi tələbəyə yalnız hazır bilikləri mənimsətməlidir, yoxsa ona yeni bilik yaratmaq bacarığı da qazandırmalıdır? Tədqiqatçı süni intellektdən istifadə edərkən hansı intellektual və metodoloji məsuliyyəti daşıyır? Cəmiyyət yeni texnologiyanın imkanlarından istifadə etməklə yanaşı, onun yaratdığı informasiya risklərini necə idarə edə bilər? Bu suallar göstərir ki, süni intellekt problemi kompüter elmlərindən daha geniş tədqiqat sahəsini əhatə edir. Əlbəttə ki, kompüter elmləri, riyaziyyat, statistika, dilçilik və informasiya mühəndisliyi süni intellektin texniki əsaslarının öyrənilməsi üçün zəruridir. Lakin onun cəmiyyətə təsirini anlamaq üçün fəlsəfə, epistemologiya, informasiya nəzəriyyəsi, pedaqogika, hüquq, sosiologiya və digər sahələrin imkanlarından da istifadə edilməlidir. Burada epistemologiyanı biliyin necə yarandığını, əsaslandırıldığını və yoxlanıldığını öyrənən fəlsəfi istiqamət kimi xüsusi qeyd etmək lazımdır. Çünki süni intellektin verdiyi cavabın mövcud olması hələ həmin cavabın bilik kimi qəbul edilməsi üçün kifayət deyil. İnformasiyanın yaradılması, biliyin formalaşdırılması və biliyin etibarlılığının təsdiqi bir-birindən fərqli proseslərdir. Bu istiqamətdə gedən proseslər yaxın gələcəkdə universitetlərdə pedoqolı heyyətin yüksək peşəkarlıgını tələb edəcək kimi görsənir.  Eləcə də UNESCO-nun təhsil və tədqiqatda generativ süni intellektdən istifadə ilə bağlı rəhbər sənədi məsələyə yalnız texniki vasitələrin tətbiqi kimi yanaşmır. Sənəddə insanın müstəqil düşünmə qabiliyyəti, məlumatların məxfiliyi, mədəni və linqvistik müxtəliflik, təhsil prosesinin təşkili və institusional məsuliyyət məsələləri birlikdə nəzərdən keçirilir. Bu, problemin kompleks tədqiqinə ehtiyac olduğunu göstərən mühüm məqamdır.

- Pərviz müəllim, yaradılan bu yeni qurumlar nəyi öyrənməlidir, başqa cür desəm, süni intellekt tədqiqatları hansı sahələri öyrənir?  

- Süni intellekt istifadəçisi ilə süni intellekt tədqiqatçısı arasında ciddi fərqlər var. Burada tədqiqatçıya bir neçə səviyyədə baxmaq lazımdır. Tədqiqatçı birinci səviyyədə süni intellektin istifadəçisini öyrənir. İstifadəçi mövcud süni intellekt sistemindən müəyyən məqsədlə yararlanır. Məsələn, mətnlərin təhlili və redaktəsi, müxtəlif mənbələrdən məlumatların sistemləşdirilməsi, mətnlərin tərcüməsi, proqramlaşdırma, ilkin ideyaların formalaşdırılması, məlumatların müqayisəsi, tədris materiallarının hazırlanması, tədqiqat suallarının dəqiqləşdirilməsi və s. Bu səviyyədə istifadəçi əsasən mövcud sistemin imkanlarından yararlanır. Tədqiqatçı mövcud sistemdən istifadə etməklə yeni metodologiya hazırlaya bilər, müxtəlif mənbələri müqayisə edə və ya əvvəlki tədqiqatlarda görünməyən əlaqələri müəyyənləşdirə bilər. Deməli, istifadəçinin elmi fəaliyyətdə rolu istifadə etdiyi texnologiyanın mürəkkəbliyindən deyil, qarşıya qoyduğu problemdən, tətbiq etdiyi metoddan və əldə etdiyi nəticədən də asılıdır. İkinci səviyyədə tətbiqi tədqiqatçılıq qarşıya çıxır. Bu səviyyədə tədqiqatçı hazır modeldən istifadə etməklə onun müəyyən sahədəki imkanlarını və məhdudiyyətlərini araşdırır. Məsələn, Azərbaycan dilində tarixi mətnlərin avtomatik təsnifatını tədqiq edən mütəxəssis hazır dil modelindən istifadə edə bilər. Lakin onun tədqiqatı sadəcə modelə sual verməklə məhdudlaşmamalıdır. Mövcud model Azərbaycan dilindəki tarixi terminləri nə dərəcədə düzgün tanıyır? Müxtəlif tarixi dövrlərə aid mətnlərə münasibətdə nəticələr dəyişirmi? Model mənbədə olmayan faktları əlavə edirmi? Eyni sual müxtəlif formada verildikdə cavablar nə dərəcədə sabit qalır? Modelin nəticələri müstəqil ekspert qiymətləndirməsi ilə nə dərəcədə uyğun gəlir? Başqa dil və ya başqa model ilə müqayisədə hansı fərqlər ortaya çıxır?  Beləliklə, tədqiqatın obyekti yalnız tarixi mətn deyil, həm də həmin mətnlə işləyən süni intellekt sisteminin davranış xüsusiyyətləri olur. Bu artıq bilavasitə texnologiyadan istifadədən fərqli olaraq, texnologiyanın imkanlarını, məhdudiyyətlərini və tətbiq şərtlərini elmi metodlarla araşdırmaqdır. Üçüncü səviyyədə “sistem və model” tədqiqatçısı qarşıya çıxır. Bu istiqamətə daxil olan mütəxəssislər modellərin arxitekturasını, təlim metodlarını, hesablama səmərəliliyini, məlumatların hazırlanmasını və qiymətləndirmə mexanizmlərini araşdırırlar. Belə tədqiqatlar üçün müəyyən hallarda yüksək hesablama gücünə malik avadanlıq, qrafik prosessorlar, ixtisaslaşdırılmış proqram təminatı, böyük və keyfiyyətli məlumat massivləri tələb olunur. Lakin burada bir mühüm məsələ də odur ki, bütün süni intellekt tədqiqatçılarına mütləq böyük hesablama infrastrukturu lazım deyil. Mövcud modellərin tətbiqi, müqayisəli qiymətləndirilməsi, kiçik həcmli modellərin hazırlanması və bir çox sahə tədqiqatları adi kompüterlər, uzaq serverlər və ya “bulud” xidmətləri vasitəsilə də həyata keçirilə bilər.

- Pərviz müəllim hesab edirsiniz ki, Azərbaycanda dediyiniz infrastruktur mövcuddur?

- Sözün əsl mənasında tələb olunan infrastruktur dünyanın heç bir ölkəsində tam hazır deyil. Ölkələr bu prosesə fərqli səviyyələrdə və ehtiyatla yanaşırlar. Hətta bəzi avropalı siyasi xadimlər bu prosesi qadağalarla məhdudlaşdırmaq lazım gəldiyini də irəli sürür. Bizim üçün tələb olunan infrastruktur ilk növbədə bu sahənin mütəxəssislərinin hazırlanmasına yönəldilməlidir. Bunun üçün də bəzi vacib texniki təminat şərtləri mövcuddur və yaqin ki, bunlar mərhələlərlə yaradılacaq. Süni intellekt tədqiqatlarının məlumat bazaları ilə əlaqəsi çox vacibdir.   Süni intellekt haqqında müzakirələrdə çox vaxt modelin texniki imkanları ön plana çıxarılır, lakin onun hansı məlumatlar əsasında öyrədildiyi, hansı məlumatlara çıxış əldə etdiyi və nəticələrinin hansı mənbələrlə yoxlanıla bildiyi məsələləri ikinci plana keçir. Halbuki burada bir neçə müxtəlif anlayışı fərqləndirmək vacibdir. Təsəvvür edək ki, universitet Azərbaycan dilində elmi mətnlərin təhlili üçün tədqiqat proqramı həyata keçirir. Bu məqsədlə tədqiqatçılara yalnız güclü kompüter vermək kifayət etməz. Onlara həm də, rəqəmsallaşdırılmış elmi nəşrlər, mətnlərin müəllif və nəşr məlumatları, terminoloji lüğətlər, etibarlı biblioqrafik məlumatlar, müxtəlif dövrlərə aid dil nümunələri, mətnlərin mənşəyini müəyyənləşdirməyə imkan verən metadatalar, nəticələrin yoxlanması üçün ekspert tərəfindən hazırlanmış etalon nümunələr lazım gələ bilər. Bu resurslar olmadan yüksək hesablama gücü tədqiqatın elmi keyfiyyətini avtomatik təmin etmir. Eyni zamanda, böyük məlumat bazasının mövcudluğu da öz-özlüyündə üstünlük demək deyil. Məlumatların keyfiyyəti, təmsilçilik səviyyəsi, təkrarlanması, mənşəyi, lisenziyası və strukturlaşdırılması onların həcmindən heç də az əhəmiyyət daşımır. Süni intellekt tədqiqatının nəticəsi yalnız modelin imkanlarından deyil, məlumatların məqsədyönlü seçilməsindən, ilkin informasiya modelinin qurulmasından və nəticələrin yoxlanması mexanizmlərindən də asılıdır. 

- Süni intellektin qanuni olaraq təhsil prosesinə tətbiq etmək haqqında nə düşünürsünüz? 

- Bu bizdən asılı olmayaraq baş verəcək. Biz yalnız onu normalaşdırmağa çalışa bilərik. Prosesin öyrənilməsi üçün iki fərqli ssenari mümkündür. Birinci ssenaridə “süni intellekt düşünmə prosesini əvəz edir” modelinin təhlilidir. Tələbə tapşırığı sistemə verir, hazır cavabı alır və onu təqdim edir. O, cavabın məntiqini başa düşmür, faktları yoxlamır və əldə etdiyi məlumatı başqa vəziyyətdə tətbiq edə bilmir. Belə halda texnologiyadan istifadə təlim məqsədlərinə çatmağa mane olur. İkinci ssenaridə “süni intellekt düşünmə prosesini dəstəkləyir” modelinin təhlilidir. Tələbə əvvəlcə problemi müstəqil təhlil edir, sonra süni intellektdən alternativ izahlar istəyir, cavabları müqayisə edir, səhvləri müəyyənləşdirir və öz nəticəsini formalaşdırır. Bu halda texnologiya öyrənmənin imkanlarını genişləndirir. Deməli, təhsil müəssisəsinin qarşısında duran məsələ tələbənin süni intellektdən istifadə edib-etmədiyini müəyyənləşdirməkdən daha genişdir. Əsas məsələ onun bilik əldə etmək, müstəqil düşünmək, nəticəni əsaslandırmaq və əldə etdiyi biliyi yeni şəraitdə tətbiq etmək qabiliyyətini qiymətləndirməkdir. Bu yanaşma qiymətləndirmə üsullarının da yenilənməsini tələb edir. Yazılı işlə yanaşı, şifahi müdafiə, prosesin mərhələlərinin sənədləşdirilməsi, mənbələrin yoxlanması, fərdi təhlil və praktiki tətbiq daha mühüm rol oynayır. UNESCO da generativ süni intellektin təhsilə təsirini yalnız tələbələrin hazır mətn hazırlaması problemi ilə məhdudlaşdırmır. Təşkilat təlimin məqsədlərinin, qiymətləndirmənin və insanın müstəqil fəaliyyətinin yenidən nəzərdən keçirilməsinin zəruriliyini vurğulayır. Bu yanaşma informasiya mühəndisliyinin metodoloji prinsiplərini süni intellekt tədqiqatlarına tətbiq etmək üçün əsas yaradır. Etiraf edək ki, süni intellektdən istifadə bacarığı ilə süni intellekt savadlılığı arasında fərqi çoxları fərqləndirə bilmir. Burada ayrıca bir “süni intellekt savadlılığı” anlayışına ehtiyac var. Süni intellekt savadlılığı yalnız sistemə düzgün sual vermək, yəni prompt hazırlamaq bacarığı demək deyil. İstifadəçi süni intellektdən nə qədər yaxşı istifadə etsə də, onun necə işlədiyini, hansı hallarda səhv etdiyini və nəticələrinə nə üçün ehtiyatla yanaşmaq lazım olduğunu bilmirsə, bu bacarıq qüsulu qalır. İstifadəçinin “süni intellekt savadlılığı” ən azı bir neçə komponentləri bələb olmasını tələb edir. Buraya Texniki anlayış da daxildir. İstifadəçi müxtəlif süni intellekt sistemlərinin imkanlarını və məhdudiyyətlərini ümumi səviyyədə başa düşməlidir.“İnformasiya savadlılığı” artıq cəmiyyətin bütün qrupları üçün vacibdir. O, sistemin verdiyi cavabın mənbəyini, faktiki düzgünlüyünü və aktuallığını yoxlamağı bacarmalıdır. Süni intellekt Metodoloji savadlılıq anlasyışını gündəmə gətirir. İstifadəçi hansı məsələlərdə süni intellektdən yararlanmağın məqsədəuyğun olduğunu, hansı məsələlərdə isə müstəqil araşdırmanın zəruri olduğunu anlamalıdır.İstifadəçi süni intellektin tövsiyəsi ilə orqanizimində və sağlamlığnda eksperimentlər aparmamalıdır. Etik və hüquqi savadlılıq yeni mərhələyə daxil olur. Müəlliflik hüququ, şəxsi məlumatların qorunması, məxfi informasiyanın ötürülməsi və akademik dürüstlük qaydaları nəzərə alınmalıdır. İstifadəçinin tənqidi qiymətləndirmə bacarığı formalaşmalıdır. İstifadəçi sistemin cavabını  mütləq həqiqət kimi qəbul etməməli, alternativ izahları və əks arqumentləri araşdırmalıdır.

- Pərviz müəllim, sizin “informasiya mühəndisliyi” ilə bağlı tədqiqatlarınızdan da xəbərdarıq. Səhv etmirəmsə kitabınızın ilk nəşri 2011-ci ildə çap olunmuşdu və o zaman süni intellekt haqqında heç kim danışmırdı.

 - Bəli, o illərdə problemin yalnız nəzəri məsələlərini müzakirə edirdik. Hal-hazırda Amerika Birləşmiş Ştatlarının elmi kitabları nəşr edən nüfuzlu “NOVA” nəşriyyatının sifarişi ilə kitabın yeni redaktəsi üzərində işlər bitib. İnşallah, kitabın yeni nəşri “İnformasiya mühəndisliyi” (Məlumatın toplanması, emalı, qiymətləndirilməsi, mühafizəsi və xidmət proseslərinin təşkili) adı ilə bu ilin sonuna qədər çap olunmalıdır.

- Sizin çapa hazırlanan bu monoqrafiyanız universitet dərsliyi olaraq çap edilibmi?

- Bəli, hesab edirəm ki, süni intellekt ilə işləyəcək mütəxəssislərin hazırlanmasına bu monoqrafiya faydalı olacaq. Süni intellekt probleminə informasiya mühəndisliyi baxımından yanaşmaq üçün mühüm nəzəri metodlar mövcuddur. Bunun üçün ilk növbədə süni intellekti yalnız texniki sistem kimi deyil, təşkil olunmuş informasiya fəaliyyətində iştirak edən vasitə kimi nəzərdən keçirmək lazımdır. İnformasiya mühəndisliyinin əsas məqsədi informasiya proseslərinin yaradılması, modelləşdirilməsi, layihələndirilməsi və informasiya xidmətinin təmin edilməsidir. Bu çərçivədə süni intellekt informasiya fəaliyyətinin müxtəlif mərhələlərində iştirak edir. Birinci mərhələdə informasiyanın seçilməsi olaraq sistemdə böyük məlumat kütləsi içərisindən tədqiqatın məqsədinə uyğun materialları müəyyənləşdirməyə kömək edir. İkinci mərhələdə ilkin informasiya modelinin qurulmasını təmin edir. Müxtəlif məlumatlar müəyyən məqsədə uyğun seçilir, strukturlaşdırılır, qruplaşdırılır və ilkin konseptual təsvirə çevrilir. Üçüncü mərhələdə məlumatların emalı və inteqrasiyası həyata keçirilir. Ayrı-ayrı mənbələrdən əldə edilən məlumatlar müqayisə olunur, əlaqələr müəyyənləşdirilir və ümumiləşdirmələr hazırlanır. Dördüncü mərhələdə nəticələrin qiymətləndirilir. Modelin yaratdığı nəticələr faktiki mənbələr, müəyyən edilmiş meyarlar və ekspert qiymətləndirməsi ilə yoxlanılır. Beşinci mərhələdə informasiya xidmətinin təşkili həyata keçirilir. Yoxlanılmış və məqsədə uyğun məlumatlar istifadəçinin tələbatına uyğun təqdim edilir. Bu ardıcıllıqda süni intellektin rolu bütün mərhələlərdə eyni deyil. Bəzi mərhələlərdə o, avtomatlaşdırma vasitəsi kimi, digərlərində analitik köməkçi kimi, müəyyən hallarda isə alternativ modellərin hazırlanmasında iştirak edən sistem kimi çıxış edir. İnsan isə məqsədi müəyyənləşdirmək, uyğun metodologiyanı seçmək, nəticələrin əhəmiyyətini qiymətləndirmək və məsuliyyət daşımaq funksiyalarını saxlayır. Burada ilkin informasiya modeli anlayışı xüsusilə məhsuldar tədqiqat istiqamətinə çevrilə bilər. Məsələn, tarixçi böyük həcmdə tarixi sənədləri süni intellekt vasitəsilə təsnif etməzdən əvvəl tədqiqat obyektini, əsas anlayışları, zaman çərçivəsini, mənbələrin etibarlılıq meyarlarını və araşdırılan hadisələrin əlaqələrini müəyyənləşdirməlidir. Əks halda, sistem çoxlu məlumat emal etsə də, tədqiqatın məqsədinə uyğun olmayan nəticələr yaradacaq. Deməli, ilkin informasiya modelinin qurulması yalnız məlumatların texniki hazırlanması deyil, tədqiqatın məqsədini və informasiya münasibətlərini müəyyənləşdirən metodoloji mərhələ kimi nəzərdən keçirilməlidir. 

- Universitetlərdə süni intellekt tədqiqatları üçün hansı infrastruktur yaradılmalıdır? 

- Məncə, universitetlərdə süni intellekt tədqiqatları üçün infrastrukturu qarşılıqlı əlaqədə olan altı istiqamət üzrə qurmaq olar. İlk növbədə hesablama infrastrukturunu qeyd edək. Buraya adi tədqiqat kompüterləri, yüksək hesablama gücünə malik iş stansiyaları, qrafik prosessorlar, serverlər və zərurət olduqda bulud hesablama resursları daxildir. Bütün universitetlər üçün ən böyük hesablama mərkəzinin yaradılması zəruri deyil. Müxtəlif müəssisələr öz ehtiyaclarına uyğun resurslar əldə edə bilər və daha mürəkkəb tədqiqatlar üçün isə ortaq infrastrukturlardan istifadə olunması təcrübəsi tətbiq edilməlidir. Məlumat infrastrukturu da çox əhəmiyyətlidir. Tədqiqatçılar elmi məqalələrə, rəqəmsal kitabxanalara, arxivlərə, statistik məlumatlara, xüsusi məlumat korpuslarına və digər elmi resurslara çıxış əldə etməlidirlər. Burada məlumatların əldə edilməsi ilə yanaşı, onların hüquqi statusu, keyfiyyəti, mənşəyi və istifadəyə yararlılığı da nəzərə alınmalıdır. Məlumat bazalarına çıxışın yaradılması müəlliflik hüququnu, lisenziya şərtlərini və şəxsi məlumatların qorunması tələblərini aradan qaldırmır. Proqram təminatı və model infrastrukturunun təmin edilməsi vacibdir. Tədqiqatçılar yalnız kommersiya sistemlərindən istifadə etməklə kifayətlənməməlidirlər. İmkan daxilində açıq girişə malik modellər, açıq mənbəli proqramlar, statistik təhlil vasitələri və müxtəlif qiymətləndirmə alətləri də tədqiqat mühitinə daxil edilməlidir. Bu, tədqiqatçıya sistemin nəticələrini müqayisə etmək və bəzi hallarda onun fəaliyyətini daha ətraflı yoxlamaq imkanı verə bilər.  Eksperimental və qiymətləndirmə infrastrukturu yeni anlayışdır. Süni intellekt tədqiqatlarında yalnız nəticə əldə etmək kifayət deyil. Nəticənin necə əldə olunduğunu yoxlamaq da vacibdir. Bunun üçün universitetlərdə etalon məlumat dəstləri, müqayisəli sınaq metodları, nəticələrin təkrar yoxlanması prosedurları, səhvlərin qeydiyyatı, nəticələrin statistik qiymətləndirilməsi, müstəqil ekspert yoxlaması  üçün mexanizmlər yaradılmalıdır. Məsələn, bir modelin Azərbaycan dilində hüquqi mətnləri təhlil etmək qabiliyyətini yoxlamaq üçün əvvəlcədən ekspertlər tərəfindən qiymətləndirilmiş mətnlər toplusu hazırlana bilər. Sonra müxtəlif modellərin nəticələri eyni meyarlarla müqayisə olunar. Beləliklə, tədqiqat yalnız təəssürata deyil, yoxlanıla bilən nəticələrə əsaslanar. Hüquqi və etik təminat infrastrukturu normativ sənədlərə əsaslanmalıdır. Tədqiqatçılar məlumatlardan istifadənin hüquqi əsaslarını, məxfilik tələblərini, müəlliflik hüququnu və elmi məsuliyyət qaydalarını bilməlidirlər. Universitetlərdə süni intellektdən istifadə ilə bağlı vahid qaydalarla yanaşı, ayrı-ayrı tədqiqat növlərinə uyğun prosedurlar da hazırlana bilər. Məsələn, açıq elmi mətnlərin təhlili ilə məxfi tibbi məlumatların təhlili eyni hüquqi və etik şərtlərə malik deyil. Beynəlxalq əməkdaşlıq imkanları da müstəqil infrastrukturdır. Beynəlxalq tədqiqat mərkəzləri ilə əməkdaşlıq məsələsi xüsusi əhəmiyyət daşıyır. Belə əməkdaşlıq yalnız xarici mütəxəssislərin universitetlərə dəvət edilməsi və ya konfranslarda iştirakla məhdudlaşmamalıdır. Əməkdaşlıqlar müxtəlif formalarda təşkil oluna bilər, ortaq elmi layihələr, birgə məlumat korpuslarının yaradılması, müqayisəli model qiymətləndirməsi, tədqiqatçı və doktorant mübadiləsi, ortaq hesablama infrastrukturundan istifadə, açıq elmi nəticələrin və metodologiyaların paylaşılması, birgə elmi nəşrlər, təlim proqramları və s. Bu altı istiqamət göstərir ki, süni intellekt tədqiqatı üçün infrastruktur anlayışı kompüter avadanlığı anlayışından daha genişdir. Buraya texnologiya, məlumat, metodologiya, hüquqi təminat və elmi əməkdaşlıq birlikdə daxildir. Bu infrasteruktur daxilində tədqiqatların mövzusu, tətbiqi və təhlili haqqında da sizə xeyli danışa bilərəm və bu yaqin ki, çox yorucu olar. Yeri gəlmişkən onu da qeyd edim ki, süni intellekt tədqiqatlarında “yenidən velosipedi kəşf etməyə ehtiyac yoxdur”. Qeyd olunan normalar, məlumat bazaları, hüquqi tənzimləmə, proqram təminatı, qiymətləndirmə üsulları üçün “unikal modellər” qurmaq mənasızdır. Beynəlxalq əməkdaşlıq vasitəsilə vahid standartlara, vahid sistemlərə inteqrasiya olunmalıdr. Xüsusilə də Türkiyə Cumhuriyyətinin bu sahədəki təcrübəsinin öyrənilməsi və o sistemlərə inteqrasiya olunmagımız faydalı ola bilər.

Ayhan