“ශීත කාලය පැමිනේවි.තද ශීත කුනාටු හමාවි.හිම කැට සහිත මහ නපුරු සුළි සුළං හමාවි.එහෙත් වසන්තය එනවා සත්තයි”
ගුරු ගීතය පොතේ තිබ්බ මේ කතාව ඇත්තටම ඇත්තක් උන Field එකක් තමා Artificial Intelligence කියන්නෙ.
ශීත කාල එකක් නෙවෙයි AI winter දෙකක්ම අපි මේ වෙනකොට පහු කරගෙන ඇවිත් තියෙනව.
පළවෙනි AI ශීත කාලය අපිට හම්බ වෙන්නෙ 70 දශකයෙ මුල් හරියෙදි. දෙවනි එක අපිට හම්බ වෙන්නෙ 80 අග 90 මුල වගේ. ඔය කාල ශීත කාල දෙකටම හේතුව තමා AGI වගේ එකක් එයි කියල ලොකු බලාපොරොත්තු තියාගෙන පෞද්ගලික ආයතන වගේම රජයනුත් විශාල වශයෙන් ආයෝජන කිරීම. ඒ බලාපොරොත්තු වෙච්ච ඉලක්ක වලට යන්න බැරි වෙච්ච නිසා AI වලට කරල තිබ්බ ආයොජන ගොඩක් අයින් කරගන්නව. එතකොට AI වල අලුත් Research කරන්න ඕනි මුදල් නැතුව ක්ෂේත්රය අලුත් වෙන්නෙ නැතුව හිර වෙනව. අලුත් Research නැති නිසා Industry එකට පාවිච්චි කරන්න පුළුවන් අලුත් තාක්ෂණයක් එන්නෙ නෑ ඒව නැති නිසා නිසා Industry එක සල්ලි යොදවන්නෙ නෑ සල්ලි නැති නිසා Research නෑ මේක විශම චක්රයක් වගේ දිගින් දිගටම යනව අවුරුදු ගාණක් යනකන්. ආයෙ ඒක කැඩෙන්නෙ කොයි වෙලාවක හරි අලුතෙන් Industry එකට මුදල් උත්පාදනය කරන්න පුළුවන් තාක්ෂණයක් හොයාගත්තම තමා.
කතාවෙ මුල් ටික ටිකක් දැන් තත්වයට සමානයි සමානයි වගේ නෙ. Meta එකෙන්, Google එකෙන්, OpenAI එකෙන් එහෙම බිලියන ගණන් වියදම් කරගෙන යනවනෙ AGI එක හොයන්න.
මෙහෙම දෙයක් තියෙනව හදට ඉලක්ක කරොත් අඩුම වහලෙට හරි යන්න පුළුවන් කියනව වගේ අපි ඔය ගමනෙදි ටික ටික ඉගෙන ගන්නව AGI හොයාගන්න නන් නොකල යුතු දේවල් මොනවද කියල. ඒවගෙන් අපිට ලොකු ප්රතිලාබ එහෙමත් ලැබෙනව.
ඇමරිකාව DART (Dynamic Analysis and Replanning Tool) කියන AI Tool එකට බාර දෙනව gulf war එකේ transport පැත්ත බලාගන්න. ඒ වගේම ඒ කාලෙ හදපු mycin එහෙම ගත්තම ඕකෙන් bacterial infections වලට ගන්න ඕනි බෙහෙත් එහෙම හරියටම suggest කරලා දීලා තියෙනවා. DENDRAL කියන්නෙ ලැබ් වල Assistant වැඩේට උදව් කරපු Expert System එකක්. ඒක නිසා තමා මුලින්ම මේ AI වැඩක් තියෙන දෙයක් කියල ගොඩක් අයට තේරුම් යන්න පටන් අරන් තියෙන්නෙත්. Xcon, patriot missile system (Not an Expert System) වගේ ගොඩක් intelligence system ඔය කාලේ එළියට එනවා
මේ දේවල් ඔක්කොම වගේ කරන්නෙ Symbolic AI කියන විෂය කොටස භාවිතා කරල. මෙතනදි කරන්නෙ සංඛේත(Symbol) සහ නීතිරීති(Rule) භාවිතා කරල අපේ දැනුම Model කරන එක. මේ ක්රමය ටිකක් අමාරුයි අපි ඔක්කොම දේවල් හදන්න ඕනි. Symbolic AI වලින් ඔය වැඩේ කරන්න තිබ්බ Complexity එක, එතකොට Computers වල හැකියාව වර්ධනය වෙලා නැති වීම වගේ කාරණා එක්ක ඔය කාල වලදි බලාපොරොත්තු උන AGI වගේ එක හදාගන්න බැරිව යනව.
එතකොට දැන් තත්වෙ කොහොමද?
ML වල Deeplearning වගේ Subject Area වලට ආව අලුත් පරීක්ෂණ නිසා තමා දැන් අපි ඉන්න AI Industry එක නිර්මාණය වෙන්නෙ. වැඩි දෙනෙක් ගණන් ගන්නෙ නැතුව හිටපු AI ආයෙ එක පාරම LLM එක්ක මුලු ලෝකෙටම නැතුවම බැරි දෙයක් වෙලාඅ මේ වෙනකොට.
LLM වලදි කලින් වගෙ අමාරුවෙන් අපි දැනුම ගබඩා කරන්න ඕනි නෑ එයාම Training process එකේදි දැනුම ගබඩා කරගන්න ක්රමයක් හදාගන්නව. නමුත් Machine Learning වලත් කලින් වගේම හිර වෙන්න පුළුවන් ගැටලු රාශියක් තියෙනව.
තියරි කාරනා වෙනම පැත්තකින් තියල නිකන් හිතල බලන්න GPT 3 ආව කාලෙදි අපි කරපු වැඩ කොච්චර ගොඩක් පහසු කරගන්න AI Model උදව් උනාද දැන් අලුතෙන් ආව GPT 5 එහෙම කොච්චර ලොකු උදව්වක් දෙනවද කියන එක*. මේ වෙනකොට අලුතෙන් එන AI Model වල හැකියාව මුලින්ම ආව ඒවට සාපේක්ෂව හැකියාවන් දියුණු කරගන්නෙ සුලු ප්රතිශතයකින්. ඒ වගේම ඒ සුළු ප්රතිශතය ගන්න වියදම් කරන්න ඕනි මුදලත් ගොඩක් වැඩි වෙමින් යනව. තියරි පැත්තෙන් ගත්තොත් ML මොඩල් එකක් කියන්නෙ Black Box එකක් වෙන්නෙ මොකද්ද කියන එක හදපු කෙනෙක්වත් දන්නෙ නෑ. අපිට වැරද්දක් හොයන්න බෑ. සල්ලි වියදම් කර කර Trial And Error විතරයි කරන්න පුළුවන්.
මෙතන ප්රධානම ගැටළුව මුදල් නෙවෙයි අපි AGI හොයන්න යන පාර හරිද කියන එකයි ප්රශ්නෙ*.
ඒත් මෙහෙම ගිහින් කලින් වගේ අමාරු වින්ටර් එකක් නන් එන්න ටිකක් අඩු ඉඩක් තියෙන්නෙ. මොකද LLM එක්ක කලින්ට වඩා ගොඩක් ප්රායෝගික භාවිතාවන් මේ වෙනකොට තියෙනව. ඒව නැති වෙලා යන්න හේතුවක් නෑ ඒවගෙන් තියෙන ප්රයෝජන නිසා. නමුත් Soft Winter එකක් එන්න ඉඩක් තියෙනව. එහෙම උනොත් අලුත් Research වලට මුදල් වෙන් වීම වගේ දේවල් තාවකාලිකව නතර වෙන්න පුළුවන්*.
මගෙ අදහස නන් අපි කොමත් AGI කියන එකට තව අවුරුදු 100කට සමහර විට 1000කට විතර පිටිපස්සෙන් ඉන්නෙ*. Quantum AI එක්ක බලමු වෙන විදියකට මේක කරයිද කියල*. සමහර විට එහෙම උනොත් ඉක්මන් වෙයි වැඩේ. දැනට තියෙන ML එක්ක නන් AGI එන්න ඉඩක් නෑ*. ඒ නිසා ලගදිම Disappointment වලට ගිහින් තාවකාලික Soft Winter එකකට එන්න ලොකු ඉඩක් තියෙනව*. ආවත් බය වෙන්න එපා ආයෙ පාරක් වසන්ත කාලයක් අනිවාර්යෙන්ම එනව.
P.S (*) තියෙන දේවල් Field එකේ වාද විවාද යන දේවල්. ඒවගෙන් මම ඉන්න මතය තමා ඒ තියෙන්නෙ. වාද විවාද නිසා ඒව Facts නෙවෙයි.
#AppliedAI #MinistryofAI #artificialintelligence #AIHistory #AGI
Follow the Art Of Intelligence channel on WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Vb6ittr9RZAPBv919W2D
ගුරු ගීතය පොතේ තිබ්බ මේ කතාව ඇත්තටම ඇත්තක් උන Field එකක් තමා Artificial Intelligence කියන්නෙ.
ශීත කාල එකක් නෙවෙයි AI winter දෙකක්ම අපි මේ වෙනකොට පහු කරගෙන ඇවිත් තියෙනව.
පළවෙනි AI ශීත කාලය අපිට හම්බ වෙන්නෙ 70 දශකයෙ මුල් හරියෙදි. දෙවනි එක අපිට හම්බ වෙන්නෙ 80 අග 90 මුල වගේ. ඔය කාල ශීත කාල දෙකටම හේතුව තමා AGI වගේ එකක් එයි කියල ලොකු බලාපොරොත්තු තියාගෙන පෞද්ගලික ආයතන වගේම රජයනුත් විශාල වශයෙන් ආයෝජන කිරීම. ඒ බලාපොරොත්තු වෙච්ච ඉලක්ක වලට යන්න බැරි වෙච්ච නිසා AI වලට කරල තිබ්බ ආයොජන ගොඩක් අයින් කරගන්නව. එතකොට AI වල අලුත් Research කරන්න ඕනි මුදල් නැතුව ක්ෂේත්රය අලුත් වෙන්නෙ නැතුව හිර වෙනව. අලුත් Research නැති නිසා Industry එකට පාවිච්චි කරන්න පුළුවන් අලුත් තාක්ෂණයක් එන්නෙ නෑ ඒව නැති නිසා නිසා Industry එක සල්ලි යොදවන්නෙ නෑ සල්ලි නැති නිසා Research නෑ මේක විශම චක්රයක් වගේ දිගින් දිගටම යනව අවුරුදු ගාණක් යනකන්. ආයෙ ඒක කැඩෙන්නෙ කොයි වෙලාවක හරි අලුතෙන් Industry එකට මුදල් උත්පාදනය කරන්න පුළුවන් තාක්ෂණයක් හොයාගත්තම තමා.
කතාවෙ මුල් ටික ටිකක් දැන් තත්වයට සමානයි සමානයි වගේ නෙ. Meta එකෙන්, Google එකෙන්, OpenAI එකෙන් එහෙම බිලියන ගණන් වියදම් කරගෙන යනවනෙ AGI එක හොයන්න.
මෙහෙම දෙයක් තියෙනව හදට ඉලක්ක කරොත් අඩුම වහලෙට හරි යන්න පුළුවන් කියනව වගේ අපි ඔය ගමනෙදි ටික ටික ඉගෙන ගන්නව AGI හොයාගන්න නන් නොකල යුතු දේවල් මොනවද කියල. ඒවගෙන් අපිට ලොකු ප්රතිලාබ එහෙමත් ලැබෙනව.
ඇමරිකාව DART (Dynamic Analysis and Replanning Tool) කියන AI Tool එකට බාර දෙනව gulf war එකේ transport පැත්ත බලාගන්න. ඒ වගේම ඒ කාලෙ හදපු mycin එහෙම ගත්තම ඕකෙන් bacterial infections වලට ගන්න ඕනි බෙහෙත් එහෙම හරියටම suggest කරලා දීලා තියෙනවා. DENDRAL කියන්නෙ ලැබ් වල Assistant වැඩේට උදව් කරපු Expert System එකක්. ඒක නිසා තමා මුලින්ම මේ AI වැඩක් තියෙන දෙයක් කියල ගොඩක් අයට තේරුම් යන්න පටන් අරන් තියෙන්නෙත්. Xcon, patriot missile system (Not an Expert System) වගේ ගොඩක් intelligence system ඔය කාලේ එළියට එනවා
මේ දේවල් ඔක්කොම වගේ කරන්නෙ Symbolic AI කියන විෂය කොටස භාවිතා කරල. මෙතනදි කරන්නෙ සංඛේත(Symbol) සහ නීතිරීති(Rule) භාවිතා කරල අපේ දැනුම Model කරන එක. මේ ක්රමය ටිකක් අමාරුයි අපි ඔක්කොම දේවල් හදන්න ඕනි. Symbolic AI වලින් ඔය වැඩේ කරන්න තිබ්බ Complexity එක, එතකොට Computers වල හැකියාව වර්ධනය වෙලා නැති වීම වගේ කාරණා එක්ක ඔය කාල වලදි බලාපොරොත්තු උන AGI වගේ එක හදාගන්න බැරිව යනව.
එතකොට දැන් තත්වෙ කොහොමද?
ML වල Deeplearning වගේ Subject Area වලට ආව අලුත් පරීක්ෂණ නිසා තමා දැන් අපි ඉන්න AI Industry එක නිර්මාණය වෙන්නෙ. වැඩි දෙනෙක් ගණන් ගන්නෙ නැතුව හිටපු AI ආයෙ එක පාරම LLM එක්ක මුලු ලෝකෙටම නැතුවම බැරි දෙයක් වෙලාඅ මේ වෙනකොට.
LLM වලදි කලින් වගෙ අමාරුවෙන් අපි දැනුම ගබඩා කරන්න ඕනි නෑ එයාම Training process එකේදි දැනුම ගබඩා කරගන්න ක්රමයක් හදාගන්නව. නමුත් Machine Learning වලත් කලින් වගේම හිර වෙන්න පුළුවන් ගැටලු රාශියක් තියෙනව.
තියරි කාරනා වෙනම පැත්තකින් තියල නිකන් හිතල බලන්න GPT 3 ආව කාලෙදි අපි කරපු වැඩ කොච්චර ගොඩක් පහසු කරගන්න AI Model උදව් උනාද දැන් අලුතෙන් ආව GPT 5 එහෙම කොච්චර ලොකු උදව්වක් දෙනවද කියන එක*. මේ වෙනකොට අලුතෙන් එන AI Model වල හැකියාව මුලින්ම ආව ඒවට සාපේක්ෂව හැකියාවන් දියුණු කරගන්නෙ සුලු ප්රතිශතයකින්. ඒ වගේම ඒ සුළු ප්රතිශතය ගන්න වියදම් කරන්න ඕනි මුදලත් ගොඩක් වැඩි වෙමින් යනව. තියරි පැත්තෙන් ගත්තොත් ML මොඩල් එකක් කියන්නෙ Black Box එකක් වෙන්නෙ මොකද්ද කියන එක හදපු කෙනෙක්වත් දන්නෙ නෑ. අපිට වැරද්දක් හොයන්න බෑ. සල්ලි වියදම් කර කර Trial And Error විතරයි කරන්න පුළුවන්.
මෙතන ප්රධානම ගැටළුව මුදල් නෙවෙයි අපි AGI හොයන්න යන පාර හරිද කියන එකයි ප්රශ්නෙ*.
ඒත් මෙහෙම ගිහින් කලින් වගේ අමාරු වින්ටර් එකක් නන් එන්න ටිකක් අඩු ඉඩක් තියෙන්නෙ. මොකද LLM එක්ක කලින්ට වඩා ගොඩක් ප්රායෝගික භාවිතාවන් මේ වෙනකොට තියෙනව. ඒව නැති වෙලා යන්න හේතුවක් නෑ ඒවගෙන් තියෙන ප්රයෝජන නිසා. නමුත් Soft Winter එකක් එන්න ඉඩක් තියෙනව. එහෙම උනොත් අලුත් Research වලට මුදල් වෙන් වීම වගේ දේවල් තාවකාලිකව නතර වෙන්න පුළුවන්*.
මගෙ අදහස නන් අපි කොමත් AGI කියන එකට තව අවුරුදු 100කට සමහර විට 1000කට විතර පිටිපස්සෙන් ඉන්නෙ*. Quantum AI එක්ක බලමු වෙන විදියකට මේක කරයිද කියල*. සමහර විට එහෙම උනොත් ඉක්මන් වෙයි වැඩේ. දැනට තියෙන ML එක්ක නන් AGI එන්න ඉඩක් නෑ*. ඒ නිසා ලගදිම Disappointment වලට ගිහින් තාවකාලික Soft Winter එකකට එන්න ලොකු ඉඩක් තියෙනව*. ආවත් බය වෙන්න එපා ආයෙ පාරක් වසන්ත කාලයක් අනිවාර්යෙන්ම එනව.
P.S (*) තියෙන දේවල් Field එකේ වාද විවාද යන දේවල්. ඒවගෙන් මම ඉන්න මතය තමා ඒ තියෙන්නෙ. වාද විවාද නිසා ඒව Facts නෙවෙයි.
#AppliedAI #MinistryofAI #artificialintelligence #AIHistory #AGI
Follow the Art Of Intelligence channel on WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Vb6ittr9RZAPBv919W2D
78ක් වගේ record තිබ්බේ. එයින් 10ක් වගේ තාම විය හැකි බවට හිතාගන්න පුළුවං උනේ. අනික් ඒව ඔක්කොම එකතු කරාම මම හිතන්නේ අපිට ලංකාවේ ඉන්න ඉඩ මදි ඒ ගණන් එක්ක. කට්ටිය button උඩ නැගගෙන ඉදලා වගේ data ඒවල තියෙන්නේ.
