Link
මිනිස්සු වගේ වැඩ කරන්න පුලුවන් AI SOFTWARE කියන්නෙ CHATGPT,GPT-4,MIDJOURNY නම් නෙවෙයි.
තාම CHATGPT කියන්නෙ මිනිස්සු ලග තියෙන බුද්ධියෙන් බොහොම පොඩි කොටසක් ආකෘති ගත කරල හදපු AI මෘදුකාංගයක් විතරයි.
මතකයි නේද ශර්ලොක් හෝම්ස් සහ වොට්සන් දෙන්න ඒ දෙන්න පරීක්ෂණයක් කරල විසදුමකට ඇවිත් ඒක ශර්ලොක් වොට්සන්ට කියල දෙන කොටස, ඒ කොටස වෙනකන් අපි හිතෙන් එක එක විසදුම් වලට ඇවිත් කියවන්නෙ කවුද මේ වැඩේ කරපු කෙනා කියලනෙ.
ඒක ඇතුලෙ එයා ඒ නිගමන වලට ආව විදිය කොටසෙන් කොටස පැහැදිලි කරන විදිය අපි ආසාවෙන් කියෙව්වෙ. අන්න ඒ වැඩේ තාම අපි භාවිතා කරල ChatGPT සහ MidJourny වලට කරන්න බෑ. ඒ වෙනුවට එයා කරන්න වැඩිම චාන්ස් එකක් (Probability) තියෙන ඊළග වචනය හරි කොටස හරි එයාගෙ output එකට එකතු කරල අපිට එවන එක.
හැබැයි අපිට මේ Artificial Intelligence කියන විශය ඇතුලෙ ශර්ලොක් කෙනෙක් හදන්න පුලුවන් විශය කොටසක් තියෙනව. ඒක අපි Symbolic Artificial Intelligence කියල තමා හදුන්වන්නෙ.
අපි මිනිස්සු විදියට මූලිකවම සංකේත (Symbols) තමා දැනුම එකතු කරන්න වැඩිපුරම භාවිතා කරන්නෙ. අකුරු වචන, ඉලක්කම් මේ හැමදෙයක්ම අපි මතක තියාගන්නෙ සංකේත විදියට. ඊට පස්සෙ ඒව එකට එකට අමුණනව තර්ක වලින්. දැන් භාෂාව ගත්තම අපි අකුරු ශබ්ද වෙන ආකාරයට එකතු කරල වචන හදනව එහෙම හදනකොට අපි Rule Set එකක් භාවිතා කරනව ඒ ටික කවුරු හැදුවත් එකම විදියකට හැදෙන්න. ඉතින් මෙන්න මෙහෙම වැඩ කරන AI විශය කොටසට තමා අපි Symbolic AI කියන්නෙ.
මොකද්ද මේකෙ තියෙන විශේෂත්වය. දැන් අපි හොදටම දන්න AI උදාහරණ වෙන ChatGPT සහ MidJourny වගේ AI මෘදුකාංග ගත්තම ඒවට ඒ වැඩේ කරන්න උගන්නනන අපිට ලොකු DATA ප්රමාණයක් ඕනි වෙනව. හැබැයි මේ Symbolic AI වලදි අපිට එහෙම ගොඩක් DATA ඕනි වෙන්නෙ නෑ. අපිට ඕනි වෙන්නෙ Rule Set එකක් විතරයි. ඒවගේම අපිට මේක ඇතුලෙ Machine Learning වල තියෙන ලොකු ප්රශ්නයක් වෙන Reasoning, Planning and Decision Making (එහෙම උනේ කොහොමද, දෙයක් කරන්න සැලසුමක් සකස් කරන එක සහ තීරණයක් ගැනීම ) වගේ දේවලුත් බොහොම ලේසියෙන් සහ විශ්වාසවන්තව කරගන්න පුලුවන්
මේ Symbolic AI කොච්චර බලසම්පන්නද කියනව නන් අපිට ChatGPT භාවිතා කරන්න බැරි සැලසුම් සකස් කිරීම, තීරණ ගැනීම සහ කොහොමද එහෙම උනේ කියන දේවල් වලට ලේසියෙන්ම යන්න පුලුවන් AI මෘදුකාංග මේ Symbolic AI භාවිතා කරන Expert System භාවිතා කරල කරගන්න පුලුවන්.
මීට දශක කීපයකට කලින් මේ Expert System භාවිතා කරල හදපු වගේ AI මෘදුකාංග අපිට බොහොම විශ්වාසවන්තව වෛද්ය විද්යාවට අදාලව අහන ප්රශ්න වලට උත්තර දීල තියෙනව. ඒ වගේම Symbolic AI භාවිතා කරල සිද්ධාන්ත ඔප්පු කරන්නත් පුලුවන්. SHRDLU වගේ AI මෘදුකාංග වලට අපි දෙන විධාන තේරුම් ගැනීමේ හැකියාවත් තියෙනව.
මේ දේවල කරන්න මේ Symbolic AI භාවිතා කරන්නෙ Deductive Reasoning කියන ක්රම වේදය. එයා උත්තරයකට එන්නෙ මේ කියන ක්රමයට එයා සම්පූර්ණ සිද්ධියම විශ්ලේෂණය කරාට පස්සෙ.
අර අපි මුලින් කතා උන ශර්ලොක් එයා පරීක්ෂණය කරල අන්තිමට මෙන්න මෙහෙමයි උනේ වොට්සන් කියල එයා කතාවක් කියනව එයා කරපු පරීක්ෂණ නිගමන එක්කම. අන්න ඒ කොටසෙදි එයා කරන්නෙ එයා කොහොමද Deductive Reasoning කියන ක්රම වේදය භාවිතා කරල අවසාන නිගමනයට ආවෙ කියන එක වොට්සන්ට පැහැදිලි කරල දෙන එක. එතකොට තමා කියවන අපිට වොට්සන්ට සහ අපේ මිත්ර ලෙස්ට්රෙඩ්ට උනත් ඒක වැදගත් වෙන්නෙ.
දැන් උසාවියට ගිහින් ශර්ලොක් කිව්ව නිසා අපිට 99% ශුවර් ඔය වැඩේ කරල තියෙන්නෙ මෙයාම තමා කියල ඒක අනිවාර්යෙන්ම උසාවිය පිලිගන්නෙ නෑ අර අපරාදය කරපු අපරාද කාරයත් නිදහස වෙලා යනව. එහෙම නොවී එයා මෙන්න මේ හේතුව නිසා තමා මෙයාව මම අපරාධකාරය විදියට තොරගනෙ කිව්වම අනික් අයටත් ඒක තේරුම් යනව.
දැන් අපිට ChatGPT භාවිතා කරල එන උත්තරත් එහෙම හරියටම විශ්වාස කරන්න බැරි වෙලා තියෙන්නෙ ඒකයි. එයා උත්තරයක් දුන්නට ඒ උත්තරේට ආව විදිය දන්නෙ නෑ.
තව තියෙන විශේෂම හැකියාවක් තමා ශර්ලොක්ට පුලුවන් අලුතෙන්ම වෙච්ච සිද්ධියකට උනත් නිගමන දෙන්න පුලුවන් හැකියාවක් තියෙනව කලින් ඒ වගේ දෙයක් කරල නොතිබ්බත්.
මේක මෙහෙම වෙන්න හේතුව තමා Deductive Reasoning වලදි අපි සම්පූර්ණයෙන්ම රැදිල තියෙන්නෙ අපේ Rules මත එතකොට එයාට ඉගෙන ගන්න පරණ DATA මහ ගොඩක් ඕනි නෑ. තියෙන DATA ටික එකතු කරගෙන ඒක අනුව එයාට නිගමනයකට එන්න පුලුවන් බොහොම අඩු කාලෙකින්. ChatGPT වගේ AI software එකක් හදන්න බිලියන ගාණක් වියදම් කරන්න සහ ලොකු කාලයක් ඕනි උනාට Expert System එකකට උගන්නන අපිට එච්චර වෙලාවක් යන්නෙ නෑ මේ කියන කාරණාව නිසා.
දැන් මේ වෙනකොට එන්න ඕනි ප්රශ්නයක් තමා. දැන් මේ කියන විදියටම මේව ChatGPT වගේ ඒවටත් වඩා හොදට Reasoning, Planning and Decision Making වගේ දෙවල් කරන්න පුලුවන් නන් ඒව හදල තියෙන්නෙත් මීට දශක ගාණකට කලින් නන් ඇයි දැන් ඒව නැත්තෙ.
ඒකට හේතුව තමා මේ Symbolic AI වල හැකියාවන් වගේම විශය ඇතුලෙ ප්රශ්නත් තියෙනව දැනට හරියට උත්තර හොයල නැති. ඒවට උත්තර නැති නිසාම මේ Expert System භාවිතා කරන්න ගියාම සෑහෙන ගැටලු එන්න පටන් ගත්ත. පලවෙනිම එක තමා අපිට මේ අපි හදන Rule අපිට අතින් හදන්න සිද්ද වීම. මේක ලොකු ප්රශ්නයක් දැන් අද වගේ Data ගොඩක් නොතිබ්බ ඒ කාලෙ මේක ලොකු ප්රශ්නයක් නොවුනට Peta Byte වලින් Data ගනින අද කාලෙට මේ විදිය භාවිතා කරන්න නන් අපිට තව ගොඩක් මේ විශය දියුණු කරන්න ඕනි. මොකද අපිට Manually මේ Rule හදන්න බෑ බිලියන ගාණක DATA Record වලට. අපිට කවමදාකවත් හම්බ වෙලා නැති Patterns ඕනි තරන් තියෙන්න ඉඩ තියෙනව. හැබැයි ChatGPT වගේ මෘදුකාංග හදන්න භාවිතා කරල තියෙන Machine Learning වලට එහෙම ප්රශ්නයක් නෑ එයාට ඉගෙන ගන්නකොට ඉගෙන ගන්නෙ එයාට එන DATA වලින් අලුත් රටාවක් හොයාගන්න. ඒ රටාව භාවිතා කරල එයා එයාගෙ දැනුම ගොඩක් Improve කරගන්නව.
ඒ වගේම තව තියෙන ප්රශ්නයක් තමා අපිට මේ Expert System හදන්න ඕනි කරන දැනුම දෙන්න ඒ දැනුම සම්බන්ධ විශේෂඥ දැනුම තියෙන අය ඕනි වෙනව. අපි කරන්නෙ එතනදි එයාලගෙ දැනුම ආකෘතියකට ගන්න එක. එතකොට අපි සිමාසහිත වෙනව ඒ ගන්න දැනුමට. ඒත් Machine Learning වලදි එහෙම නෑ එතන එයාට ඕනි කරන්නෙ කලින්න වෙච්ච සිදුවීම් ටිකකට අදාල DATA ටිකක් විතරයි වෙන කාගෙවත් උදව් නැතුව එයා තමා එයාගෙ දැනුම ගොඩ නගාගන්නෙ අර අපි දෙන DATA භාවිතා කරල.
මේ කියන හැකියාවන් නිසා අපිට ChatGPT වගේ මෘදුකාංගයක් මේ Symbolic AI කියන විශය භාවිතා කරල හදනවට වඩා Machine Learning භාවිතා කරල හදන එක ප්රායෝගික වෙලා තියෙනව. ඉස්සරහට Symbolic AI සම්බන්ධව කරන පරීක්ෂන වැඩිදියුණු වෙනකොට අපිට ඒ භාවිතාවන් මේ වගේම දකින්න ලැබෙයි.
මේ අපි Machine Learning Models (Ex. ChatGPT, Midjourny AI) හදන්න භාවිතා කරල තියෙන්නෙ Artificial Intelligence (බුද්ධිමය යාන්ත්රවිද්යාව) වල සම්පූර්ණම විශය ගත්තොත් බොහොම කුඩාම කුඩා කොටසක් විතරයි. ඒකෙ තවම පරික්ෂණ කෙරෙමින් පවතින ලොකු වපසරියක් එහෙම්ම ඉතුරුයි. ඉතින් ඉස්සරහට මේ අනික් අංශත් දියුණු වෙනකොට අපිට මේ ChatGPT වගේ මෘදුකාංග වල මේ වෙනකොටත් නැති දැනට මිනිස්සු ලග විතරක් තියෙන හැකියාවන් ගොඩකුත් දැකගන්න පුලුවන් වෙයි.
පහල තියෙන්නෙ Midjourney AI එකට හිතුන විදිය ශර්ලොක් වොට්සන්ට තමන්ගෙ අදහස පැහැදිලි කරල දෙන විදිය කොහොමද ඒක උනේ අහපුවම.
#ChatGPT #ArtificialIntelligence #SymbolicAI
