කෘතීම බුද්ධිය (Artificial Intelligence -AI)
තාක්ෂණයේ ඉතා දියුණු අංශයක් ලෙස “කෘතීම බුද්ධිය”
හදුන්වාදිය හැක. පරිගණක විද්‍යවේ විස්තර කිරීමට අනුව මෙම තාක්ෂණයේ පර්යේෂණ “Study of Intelligence agents” ලෙස හැඳින්වේ.
එසේනම් කෘතීම බුද්ධිය යනු කුමක්ද?”කෘතීම
බුද්ධිය යනු,යම්කිසි පද්ධතියක් විසින් බාහිරින් ලැබෙන දත්ත නිවැරදිව හදුනාගෙන එම දත්ත
පරිවර්තනයෙන් යම්කිසි සිදුවීමක් පිළිබඳව ඉගෙනගෙන,ඉතා නම්‍යශීලී හැඩගැසීමක් තුලින් විශේෂිත වූ අරමුණු හා
කාර්‍යයන් සිදුකිරීමයි.”
AI පද්ධතියක් බාහිර පරිසරයෙන් ලැබෙන දත්ත විශ්ලේෂණය
කොට එමගින් යම්කිසි ප්‍රතිචාරයක් ලබාදීම සිදුකරන අතර එම ප්‍රතිචාරවල සාර්ථකත්වය
ඉහල මට්ටමකට පවත්වාගනී.
එමෙන්ම අතීත,වර්තමාන දත්ත මත AI පද්ධතියක සාර්ථකත්වය රදාපවතී.
AI පද්ධතියක සමස්ථ ක්‍රියාකාරිත්වය ඇල්ගොරිතම(Algorithms)
මත අදාපවතී. ඇල්ගොරිතමයක් යනු,යම්කිසි ක්‍රියාවක් සිදුකිරීම සදහා අනුගමනය කළයුතු
ක්‍රමවත් ක්‍රියාපටිපාටියක් වේ.බොහෝ AI ඇල්ගොරිතම දත්ත වලින් ඉගෙනගන්නා අතර එම ඉගෙනීම නව අත්දැකීම් තුලින්ද
සිදුවේ.කෙසේ නමුදු මෙම ඉගෙනීම මිනිසාගේ ඉගෙනුම් විලාශයක් වන “තර්කනයෙන් ඉගෙනීම” ට
කිසිසේත්ම සමාන කල නොහැක.
ඊට හේතුව මිනිසාගේ තර්කන හැකියාව අවකාශය,කාලය,භෞතික සබඳතා වැනි අංශ ඔස්සේ විසිරී පවතින
බැවිනි.එමෙන්ම මිනිසුන් තුල පවතින “ගැමි මානසිකත්වය” ඔවුන් AI පද්ධති වලින් පැහැදිලිවම වෙන්
කරයි.මෙමගින් ස්වාභාවික භාෂා ඉගෙනීමේ හැකියාව මිනිසාට උරුමවී ඇත.මිනිසාට උපතින්ම
ලැබී ඇති සාමාන්‍ය දැනීම(Common Knowledge)AI පද්ධතිවලට නොමැතිකම නිසා එම පද්ධති වල දෝෂ හටගනී.
මෙම් දෝෂ නිසා AI තාක්ෂණයට බොහෝ අභියෝග එල්ලවී ඇත.එනම්,
•විශාල සංසිද්ධි වලට අදාල ගැටලු විසදාගැනීමට ප්‍රමාණවත්
තරම් ඇල්ගොරිතම නොමැතිකම.
•පරිකල්පන හැකියාවන් වලින් අඩුවීම.
•සාමාන්‍ය දැනුම (Common-sense knowledge) වල හිඟකම.
•එකම විසඳුම ඒහා සමාන සෑම ගැටලුවකටම ආදේශකිරීමට
යාමේදී ඇතිවන නොගැලපීම.
•දෙනලද දැනුම් ගබඩාවකට (Knowledge base) පමණක් සීමාවීම.
•සංජානනය(Perception) නොමැතිකම.
•සමාජ බුද්ධිය (Social Intelligence) සාමාන්‍ය බුද්ධිය (General Intelligence) නොමැතිකම.
ආදී දෝෂ පවතී.මෙම දෝෂ යම්තාක් දුරට හෝ මගහැර වඩා
ප්‍රථිපලදායක AI පද්ධති නිර්මාණය
සදහා පර්යේෂකයන් උත්සාහ ගනිමින් සිටී.
පරිගණක ආශිත විවිධාකාර සංකල්ප AI පද්ධති නිර්මාණය සදහා භාවිතා කරයි.ඒ අතර,
•බුද්ධිමය සෙවීම් (Intelligently searching) වලදී වියහැකි විසඳුම් රාශියක් අතරින්
වඩාත් ගැලපෙන විසඳුම් සෙවීමේදී “Reasoning” යන සංකල්පය
භාවිතයෙන් සෙවීම් ප්‍රමාණය අඩුකරගත හැක.
•තාර්කික ක්‍රමවේද රැසක් AI පර්යේෂණවල යොදාගනී. Propositional
logic, First- order logic, Fuzzy set theory, Default logic, Non- monotonic
logic යනාදී ක්‍රමවේද භාවිතා කරයි.
• “Bayesian network” නැමති පොදු මෙවලම විවිධ AI ගැටලු විසදීමට යොදාගනී.
• ”සම්භාවිතා ඇල්ගොරිතම” (Probability algorithms) AI තාක්ෂණයේදි දත්ත ප්‍රවාහ වෙන්කරගැනීමට,
පුරෝකථන, සරලකිරීම් වැනි කාර්‍යයන් වලට යොදාගනී.
•ගණිතමය මෙවලම් වන, Decision theory, Decision
analysis, Information value theory යනාදිය බුද්ධිමය
ඒජන්තවරුන් (Intelligent agent) රුචිකත්වය හා පිඹුරු සැකසීමට යොදාගනී.
AI තාක්ෂණය භාවිතා කරන අවස්ථා කිහිපයක් පහත පරිදි දැක්විය
හැක.
•සෞඛය අංශයේදී රෝග විනිශ්චය (Medical diagnosis) සදහා.
•කලා අංශයේදී.
•ගණිතයමය න්‍යයන් සත්‍යාපනයේදී (Proving mathematical theorems)
•මාර්ගගත ක්‍රීඩාවලදී (such as Chess or go)
•වෙබ් සෙවුම් යන්ත්‍රවලදී (such as Google search)
•මාර්ගගත සහකරුවන් (Online assistant such as “Siri”)
•චායාරූප හදුනාගැනීමේදී (Image processing)
•ආයචිත තැපැල් පෙරණ වලදී (Spam filters)
•ජූරිසභාවල තීරණ පුරෝකථනය සදහා (Prediction of judicial
decisions)
•මාර්ගගත දැන්වීම් ඉලක්කගතකිරීම
•ශක්තිය ගබඩාකිරීම, යනාදිය දැක්විය හැක.
AI තාක්ෂණයේ දාර්ශණික ගැටලු 3 ක් පවතී.
€AI තාක්ෂණයේ විභවතාවක් ඇත. යන්ත්‍රයකට ගැටලුවක් විසඳිය හැකි නමුත් මිනිසා තම
බුද්ධියෙන් ගැටලු විසදයි.නමුදු AI තාක්ෂණයට සීමාවක් පවතී.
€බුද්ධිමය යන්ත්‍රවල යම්කිසි අවධානමක් ඇත. එම යන්ත්‍රවල හැසිරීම නීත්‍යානුකූලව
සිදුවේද,නොවේද යන්න පිළිබඳව
සහතිකවිය නොහැක.
€යන්ත්‍ර මිනිසා සේම මොළයකින් හා මානසික තත්වයකින්
සමාන නම් යන්ත්‍ර තම අභිමතය පරිදි හැසිරුනහොත් සත්‍යවශයෙන්ම ඒවා මිනිසාට හානිකර
විය හැකිය.
කෙසේනමුත්,මේ සියලු කාරණා විමසා බැලූ ලොව ප්‍රකට විද්වතෙකු
වන් “Stephen hawking”ගේ මතය අනුව,”මිනිසාගේ තරගය AI තාක්ෂණයේ දියුණුවත් සමග නිමාවනු ඇත”යන්නයි.
