අපගේ ලෝකය හැඩගස්වන කෘත්‍රිම බුද්ධිය සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම
අපගේ ලෝකය හැඩගස්වන කෘත්‍රිම බුද්ධිය සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම
හැඳින්වීම
අද අප ජීවත් වන්නේ තාක්ෂණයේ වේගවත්ම පරිණාමය සිදුවන යුගයකයි. අපගේ දෛනික ජීවිතයේ සෑම අංශයක්ම පාහේ කෘත්‍රිම බුද්ධිය (Artificial Intelligence - AI) සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (Machine Learning - ML) මගින් පරිවර්තනය වෙමින් පවතිනවා. ස්මාර්ට් ජංගම දුරකථනයක ඇති හඬ සහායකයාගේ සිට, අපගේ ප්‍රියතම චිත්‍රපට නිර්දේශ කරන Netflix ඇල්ගොරිතමය දක්වා, AI අපගේ ලෝකය නොපෙනෙන ලෙස හැඩගස්වමින් සිටිනවා. මෙම තාක්ෂණයන් හුදෙක් පරිගණක විද්‍යාඥයන්ට පමණක් සීමා වූ විෂයයන් නොව, අනාගත ලෝකය තේරුම් ගැනීමට සහ සාර්ථක වීමට අප සැමට අත්‍යවශ්‍ය වන දැනුම් පද්ධතියක් බවට පත්ව තිබෙනවා. මෙම ලිපියෙන්, කෘත්‍රිම බුද්ධිය සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම යනු කුමක්ද, ඒවා අපගේ ජීවිතයට බලපාන ආකාරය සහ අනාගතයේදී ඇතිවන වෙනස්කම් පිළිබඳව සවිස්තරාත්මකව සාකච්ඡා කෙරේ.
කෘත්‍රිම බුද්ධිය (AI) යනු කුමක්ද?
සරලව කිව්වොත්, කෘත්‍රිම බුද්ධිය යනු මිනිසුන්ට මෙන් සිතීමට, ඉගෙනීමට, තර්ක කිරීමට සහ ගැටළු විසඳීමට පරිගණක පද්ධතිවලට ඇති හැකියාවයි. මෙහිදී, මිනිස් මොළය ක්‍රියා කරන ආකාරය අනුකරණය කරමින්, දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීම සහ තීරණ ගැනීම සඳහා පරිගණක වැඩසටහන් නිර්මාණය කෙරෙනවා. AI තාක්ෂණයට ප්‍රධාන අංශ කිහිපයක් අයත් වන අතර, එයින් යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (Machine Learning) වඩාත් ජනප්‍රිය සහ බලවත්ම අංශයක් ලෙස සැලකිය හැකිය.
AI ප්‍රධාන වර්ග දෙකකට බෙදිය හැකිය:
දුර්වල AI (Weak AI/Narrow AI): එක් නිශ්චිත කාර්යයක් පමණක් ඉටු කිරීමට නිර්මාණය කර ඇති AI පද්ධති. උදාහරණයක් ලෙස, Siri හෝ Alexa වැනි හඬ සහායකයන් සහ ස්මාර්ට් ජංගම දුරකථනවල ඇති මුහුණු හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය.
ශක්තිමත් AI (Strong AI/General AI): මිනිසෙකුට සමානව හෝ ඊටත් වඩා හොඳින් ඕනෑම බුද්ධිමය කාර්යයක් ඉටු කිරීමට හැකියාව ඇති අතිශයින් සංකීර්ණ AI පද්ධති. දැනට එවැනි AI තාක්ෂණයක් පවතින්නේ සංකල්පීය මට්ටමේ පමණයි.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (Machine Learning - ML) යනු කුමක්ද?
යන්ත්‍ර ඉගෙනීම යනු AI හි උප ක්ෂේත්‍රයක් වන අතර, දත්ත මත පදනම්ව ස්වයංක්‍රීයව ඉගෙන ගැනීමට සහ පුරෝකථන කිරීමට පරිගණක පද්ධතිවලට ඇති හැකියාවයි. සාම්ප්‍රදායික පරිගණක වැඩසටහන්වලදී, අපි යම් කාර්යයක් කිරීමට පියවරෙන් පියවර උපදෙස් ලබා දෙනවා. නමුත් යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේදී, අපි පරිගණකයට විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් ලබා දෙන අතර, එම දත්තවල ඇති රටා හඳුනාගෙන, අනාගතයේදී කුමක් සිදුවිය හැකිද යන්න පිළිබඳව පුරෝකථනය කිරීමට පරිගණකයම ඉගෙන ගන්නවා.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ක්‍රමවේද ප්‍රධාන වර්ග තුනකි:
අධීක්ෂණය කරන ලද ඉගෙනීම (Supervised Learning): මෙහිදී, දැනටමත් නිවැරදි පිළිතුරු හෝ ලේබල් කරන ලද දත්ත කට්ටලයක් පරිගණකයට ලබා දෙනවා. උදාහරණයක් ලෙස, spam email හඳුනාගැනීම සඳහා, අපි කලින් spam ලෙස ලේබල් කළ email විශාල ප්‍රමාණයක් පද්ධතියට ලබා දෙනවා. පසුව, පද්ධතිය එම රටාවන් ඉගෙනගෙන අලුත් email එකක් spam එකක් දැයි ස්වයංක්‍රීයව හඳුනා ගන්නවා.
අධීක්ෂණය නොකරන ලද ඉගෙනීම (Unsupervised Learning): මෙහිදී, ලේබල් නොකරන ලද දත්ත කට්ටලයක් පරිගණකයට ලබා දෙනවා. පද්ධතියටම එම දත්තවල ඇති සැඟවුණු රටා සහ සමානතා හඳුනාගෙන, ඒවා කාණ්ඩවලට වෙන් කිරීමට සිදු වෙනවා. උදාහරණයක් ලෙස, වෙළඳපොළ විශ්ලේෂණයේදී පාරිභෝගිකයන් විවිධ කාණ්ඩවලට වෙන් කිරීම.
ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම (Reinforcement Learning): මෙහිදී, AI පද්ධතියට යම් ඉලක්කයක් ලබා දෙන අතර, එය එම ඉලක්කය සපුරා ගැනීම සඳහා ක්‍රියා කරනවා. සාර්ථක ක්‍රියාවන්ට ධනාත්මක ප්‍රතිචාරයක් (positive reinforcement) ලැබෙන අතර, අසාර්ථක ක්‍රියාවන්ට ඍණාත්මක ප්‍රතිචාරයක් ලැබෙනවා. මෙම ක්‍රමය මඟින් පද්ධතියට අත්දැකීම්වලින් ඉගෙනීමට හැකියාව ලැබෙනවා. රොබෝවරුන් පුහුණු කිරීමේදී සහ වීඩියෝ ක්‍රීඩා නිර්මාණයේදී මෙය බහුලව භාවිත කරනවා.
කෘත්‍රිම බුද්ධිය සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම අපගේ ලෝකය හැඩගස්වන ආකාරය
AI සහ ML අපගේ ජීවිතයේ බොහෝ ක්ෂේත්‍රයන්හි විප්ලවීය වෙනස්කම් ඇති කර තිබෙනවා.
සෞඛ්‍ය ක්ෂේත්‍රය:
රෝග හඳුනාගැනීම: AI ඇල්ගොරිතම භාවිතයෙන් පිළිකා සෛල, අක්ෂි රෝග සහ අනෙකුත් සංකීර්ණ රෝග ලක්ෂණ වේගවත්ව හා නිවැරදිව හඳුනාගත හැකියි. මෙය වෛද්‍යවරුන්ට වඩාත් කාර්යක්ෂමව රෝග විනිශ්චය කිරීමට උදව් කරනවා.
ඖෂධ සංවර්ධනය: නව ඖෂධ සංයෝග සොයා ගැනීමටත්, ඒවායේ කාර්යක්ෂමතාවය පුරෝකථනය කිරීමටත් AI භාවිත කරනවා.
වෛද්‍ය උපකරණ: AI-සහය ඇති රොබෝ යන්ත්‍ර භාවිතයෙන් සංකීර්ණ ශල්‍යකර්ම වඩාත් නිවැරදිව සිදු කළ හැකියි.
ප්‍රවාහන ක්ෂේත්‍රය:
ස්වයංක්‍රීය වාහන (Self-Driving Cars): AI භාවිතයෙන් තොරතුරු විශ්ලේෂණය කරමින් (මාර්ග තත්ත්ව, වෙනත් වාහන, පදිකයන්) වාහනයක් ස්වයංක්‍රීයව ධාවනය කිරීමට හැකියාව ලැබී තිබෙනවා.
මාර්ග තදබදය කළමනාකරණය: AI මගින් මාර්ගවල ගමනාගමනය විශ්ලේෂණය කරමින් රථවාහන තදබදය අවම කිරීමට උපකාරී වෙනවා.
අධ්‍යාපන ක්ෂේත්‍රය:
පුද්ගලාරෝපිත ඉගෙනීම (Personalized Learning): AI පද්ධතිවලට සිසුවෙකුගේ ඉගෙනුම් රටාවන් හඳුනාගෙන, ඔවුන්ගේ අවශ්‍යතා අනුව පාඩම් සැලසුම් කිරීමට හැකියි.
ස්වයංක්‍රීය ඇගයීම්: විභාග ප්‍රශ්න පත්‍ර සහ පැවරුම් ඇගයීම සඳහා AI මෙවලම් භාවිත කළ හැකියි.
ඉගෙනුම් ද්‍රව්‍ය: සිසුන්ට තොරතුරු ලබා ගැනීමට AI-සහය ඇති වේදිකා (උදා: ChatGPT) දැනටමත් භාවිත වෙනවා.
ව්‍යාපාර සහ ආර්ථිකය:
අලෙවිකරණය: AI මගින් පාරිභෝගිකයන්ගේ මිලදී ගැනීමේ රටාවන් විශ්ලේෂණය කරමින්, ඔවුන්ට අදාළ නිෂ්පාදන සහ සේවා නිර්දේශ කරනවා. (උදා: Amazon, Daraz)
මුදල් වංචා හඳුනාගැනීම: බැංකු සහ මුදල් ආයතන, AI භාවිතයෙන් සිදුවන මුදල් වංචා ඉක්මනින් හඳුනා ගන්නවා.
නිෂ්පාදන කාර්යක්ෂමතාව: කර්මාන්තශාලාවල රොබෝ යන්ත්‍ර සහ ස්වයංක්‍රීය පද්ධති භාවිතයෙන් නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලිය වඩාත් කාර්යක්ෂම කර තිබෙනවා.
අනාගතයේදී කෘත්‍රිම බුද්ධියේ බලපෑම
AI සහ ML තාක්ෂණයන් අනාගතයේදී තවදුරටත් පුළුල් වී, අපගේ ජීවිතයේ අලුත් මානයන් කරා ගමන් කරනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ.
නව රැකියා අවස්ථා: බොහෝ සාම්ප්‍රදායික රැකියා ස්වයංක්‍රීයකරණයට ලක් වුවත්, AI සංවර්ධනය, දත්ත විශ්ලේෂණය, සහ AI පද්ධති කළමනාකරණය වැනි අලුත් රැකියා ක්ෂේත්‍ර බිහි වනු ඇත.
මානව හැකියාවන් වැඩිදියුණු කිරීම: AI මගින් මිනිසුන්ට ඔවුන්ගේ නිර්මාණශීලීත්වය, ගැටළු විසඳීමේ හැකියාව සහ නව නිපැයුම් කිරීමේ හැකියාව වැඩිදියුණු කිරීමට අවස්ථාව ලැබෙනු ඇත.
සදාචාරාත්මක අභියෝග: AI තීරණ ගැනීම, පෞද්ගලිකත්ව ආරක්ෂාව සහ AI භාවිතය පිළිබඳව අනාගතයේදී සමාජය තුළ සදාචාරාත්මක සහ නෛතික අභියෝග මතුවනු ඇත.
නිගමනය
කෘත්‍රිම බුද්ධිය සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම යනු හුදෙක් පරිගණක විද්‍යාවට පමණක් සීමා වූ තාක්ෂණික සංකල්ප නොවේ. එය අපගේ ලෝකය අලුත් ආකාරයකට සකස් කරමින්, මිනිසාගේ හැකියාවන් වැඩිදියුණු කිරීමටත්, සමාජයේ ගැටලු විසඳීමටත් බලය ඇති මෙවලම් සමූහයකි. මෙම තාක්ෂණයන් අපේක්ෂා කරන අනාගතයට සූදානම් වීමට නම්, අපි මෙම විෂයයන් පිළිබඳ මූලික අවබෝධයක් ලබාගත යුතුයි. මෙම දැනුම අපට අලුත් රැකියා අවස්ථා සඳහා සූදානම් වීමට, නව නිපැයුම්කරුවන් වීමට සහ තාක්ෂණයෙන් පිරිපුන් ලෝකයක් තුළ සාර්ථකව ජීවත් වීමට උපකාරී වනු ඇත. එනිසා, කෘත්‍රිම බුද්ධිය සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම අධ්‍යයනය කිරීම අනාගතයට කරන හොඳම ආයෝජනයක් වනු ඇත.
අපගේ අනාගත ලිපි වැඩි දියුණු කිරීමට උපකාර වන ඔබගේ වටිනා ප්‍රතිචාර comment section එකේ තබන්න.
Comments
Post a Comment
ඔබේ අදහස් අපට වැදගත්. පහතින් ඔබේ අදහස පළ කරන්න. ඔබගේ අදහස් ප්‍රකාශ කිරීමේදී ගෞරවාන්විත වන්න.