සාමාන්‍යයෙන් AI පිලිබදව හැදැරීමේදි හා පර්යේෂණ පැවැත්වීමේදී එය දෙ ආකාරයකට සිදු කරයි. එනම් ,
සාම්ප්‍රදායික AI හෑදාරීම මේ ආකාරයට අයත් වේ. වසර 40 ක පමණ කාලයක් පර්යේෂණ වල නියැලෙමින් සිදු කරන ලද AI පිලිබදව හෑදැරීමේ ප්‍රචලිත ක්‍රමය මෙය වේ.
මෙහිදී සිදුවන්නේ මිනිස් මොළයේ ක්‍රියාකාරිත්වය ආදර්ශනය කිරීමයි. එනම් සිද්ධාන්ත හා රීතින් යොදා ගනිමින් මිනිස් බුද්ධිය විදහා දැක්වීමට උත්සහ කිරීමයි.
මෙම ක්‍රියාවලිය මගින් විශ්මිත ප්‍රතිපල ලබා ගත හැකි වූයේ, යම් ක්ෂේත්‍රයක සිටිනා විශේෂඥයන් අනුකරණය කිරීමට සමත් AI පරිගණක බිහිවීමත් සමග ය (Expert systems).
උදා :- General problem solver, Rule based reasoning system
මෙහිදී යම් ක්ෂේත්‍රරයක ප්‍රවීනයන් යමි නිගමනයකට එළෙඹෙන ආකාරය විග්‍රහ කර, එහිදී ඔවුන් තීරණ ගත් ආකාරය අදියෙරන් අදියර නැවත බලමින් , නීතින් හා තර්ක උපයෝගී කරගනිමින් , ඉතා විශාල වූ දත්ත සමුදායක් පරිශීලනය කරමින් එම AI යන්තරය ක්ෂේත්‍ර ප්‍රවීනයෙකු සේ නිගමන වලට එළෙඹේ.
මෙහිදී ඇති දුර්වලතාවය වනුයේ මිනිසුන්ගේ සහජ බුද්ධිය (Common sense) වැනි දෑ අනුකරණය කර දැක්වීමට යන්ත්‍ර වලට නොහැකි විමයි.
Connectionist AI
මෙම ක්‍රමය නව මුහුණුවරකින් AI දෙස බැලීමක් ලෙස සැලකිය හැකිය. මිනිස් මොළයේ ඇති සියුම් සෛලයක් වන නියුරෝන වල ක්‍රියාකාරිත්වය සලකා බලමින් සිදු කරන පර්යේෂණ මේ ගණයට අයත් වේ.
මොළය තම තොරතුරු ගබඩා කරන්නේ කෙසේද ? ඒවා නැවත යොදා ගන්නේ කෙසේද යන්න මෙහිදී සලකා බැලේ. මෙය තරමක් අසීරු ක්‍රියාවලියකි. බිලියන 100 ක් පමණ නියුරෝන සංඛ්‍යාවක් ඇති මොළයේ ක්‍රියාවලිය ආදර්ශනය කිරීමට සමත් වැඩසටහනක් නිර්මාණය ඉතා අසීරු වේ. නමුත් එකිනෙකට සම්බන්ධ වූ කුඩා මෘදුකාංග ඒකක (Units) රාශියක් යොදා ගනිමින් මෙය තරමක් දුරට ආදර්ශනය කිරිමට මේ වන විට හැකි වි ඇත. මෙම එක් මෘදුකාංග කොටසක් Node එකක් නැතහොත් නියුරෝන (Neuron) එකක් ලෙස දැක්වේ. මෙම Nodes එකිනෙක සම්බන්ධ කරමින් ගොඩනගන ජාලය Neural Network එකක් ලෙස හැඳින්වේ.
මෙම ක්‍රියාවලීන් දෙකෙහි එකිනෙකට වෙනස් වූ වාසි හා අවාසි ඇත.
Connectionist AI යනු Symbolic AI ට වඩා ඉගැනීමට සමත් ක්‍රියාවලියකි. එනිසා සාර්ථක Neural Network එකක් බිහි වීමට Symbolic AI මෘදුකාංගයකට වඩා කාලය ගත වේ. නමුත් ඉතා සියුම්, මිනිස් මනසට පමණක් තේරුම් ගත හැකි දෑ පවා අව‍‍බෝධ කරගැනීමේ හැකියාව Connectionist AI සතුව ඇත.
වර්තමානයේ මෙම ක්‍රියාවලීන් දෙකම යොදා ගනිමින් (Symbolic & Connectionist) ඉතාමත් සාර්ථක වු ප්‍රතිඵල ලබා ගැනීමට විද්‍යාඥයින් සමත් වී තිබේ. Connectionist AI හි ඇති විශේෂ ගුණාංග Symbolic AI තුලට ඇතුඵ කිරීමෙන් ඉතා වේගයෙන් ක්‍රියා කරන, නිවරද්‍යතාවය ඉතා ඉහල, ඉගැනීමට සමත්, තර්කාණුකූල සහ තවත් බොහෝ ගුණාංග සහිත නිපැයුම් හඳුන්වාදීමට හැකි වී තිබේ.
පහත දැක්වෙන වීඩියෝව එවැනි නිපැයුම් වලට උදාහරණ‍යක් වේ.
- Symbolic AI
- Connectionist AI
සාම්ප්‍රදායික AI හෑදාරීම මේ ආකාරයට අයත් වේ. වසර 40 ක පමණ කාලයක් පර්යේෂණ වල නියැලෙමින් සිදු කරන ලද AI පිලිබදව හෑදැරීමේ ප්‍රචලිත ක්‍රමය මෙය වේ.
මෙහිදී සිදුවන්නේ මිනිස් මොළයේ ක්‍රියාකාරිත්වය ආදර්ශනය කිරීමයි. එනම් සිද්ධාන්ත හා රීතින් යොදා ගනිමින් මිනිස් බුද්ධිය විදහා දැක්වීමට උත්සහ කිරීමයි.
මෙම ක්‍රියාවලිය මගින් විශ්මිත ප්‍රතිපල ලබා ගත හැකි වූයේ, යම් ක්ෂේත්‍රයක සිටිනා විශේෂඥයන් අනුකරණය කිරීමට සමත් AI පරිගණක බිහිවීමත් සමග ය (Expert systems).
උදා :- General problem solver, Rule based reasoning system
මෙහිදී යම් ක්ෂේත්‍රරයක ප්‍රවීනයන් යමි නිගමනයකට එළෙඹෙන ආකාරය විග්‍රහ කර, එහිදී ඔවුන් තීරණ ගත් ආකාරය අදියෙරන් අදියර නැවත බලමින් , නීතින් හා තර්ක උපයෝගී කරගනිමින් , ඉතා විශාල වූ දත්ත සමුදායක් පරිශීලනය කරමින් එම AI යන්තරය ක්ෂේත්‍ර ප්‍රවීනයෙකු සේ නිගමන වලට එළෙඹේ.
මෙහිදී ඇති දුර්වලතාවය වනුයේ මිනිසුන්ගේ සහජ බුද්ධිය (Common sense) වැනි දෑ අනුකරණය කර දැක්වීමට යන්ත්‍ර වලට නොහැකි විමයි.
Connectionist AI
මෙම ක්‍රමය නව මුහුණුවරකින් AI දෙස බැලීමක් ලෙස සැලකිය හැකිය. මිනිස් මොළයේ ඇති සියුම් සෛලයක් වන නියුරෝන වල ක්‍රියාකාරිත්වය සලකා බලමින් සිදු කරන පර්යේෂණ මේ ගණයට අයත් වේ.
මොළය තම තොරතුරු ගබඩා කරන්නේ කෙසේද ? ඒවා නැවත යොදා ගන්නේ කෙසේද යන්න මෙහිදී සලකා බැලේ. මෙය තරමක් අසීරු ක්‍රියාවලියකි. බිලියන 100 ක් පමණ නියුරෝන සංඛ්‍යාවක් ඇති මොළයේ ක්‍රියාවලිය ආදර්ශනය කිරීමට සමත් වැඩසටහනක් නිර්මාණය ඉතා අසීරු වේ. නමුත් එකිනෙකට සම්බන්ධ වූ කුඩා මෘදුකාංග ඒකක (Units) රාශියක් යොදා ගනිමින් මෙය තරමක් දුරට ආදර්ශනය කිරිමට මේ වන විට හැකි වි ඇත. මෙම එක් මෘදුකාංග කොටසක් Node එකක් නැතහොත් නියුරෝන (Neuron) එකක් ලෙස දැක්වේ. මෙම Nodes එකිනෙක සම්බන්ධ කරමින් ගොඩනගන ජාලය Neural Network එකක් ලෙස හැඳින්වේ.
මෙම ක්‍රියාවලීන් දෙකෙහි එකිනෙකට වෙනස් වූ වාසි හා අවාසි ඇත.
Connectionist AI යනු Symbolic AI ට වඩා ඉගැනීමට සමත් ක්‍රියාවලියකි. එනිසා සාර්ථක Neural Network එකක් බිහි වීමට Symbolic AI මෘදුකාංගයකට වඩා කාලය ගත වේ. නමුත් ඉතා සියුම්, මිනිස් මනසට පමණක් තේරුම් ගත හැකි දෑ පවා අව‍‍බෝධ කරගැනීමේ හැකියාව Connectionist AI සතුව ඇත.
වර්තමානයේ මෙම ක්‍රියාවලීන් දෙකම යොදා ගනිමින් (Symbolic & Connectionist) ඉතාමත් සාර්ථක වු ප්‍රතිඵල ලබා ගැනීමට විද්‍යාඥයින් සමත් වී තිබේ. Connectionist AI හි ඇති විශේෂ ගුණාංග Symbolic AI තුලට ඇතුඵ කිරීමෙන් ඉතා වේගයෙන් ක්‍රියා කරන, නිවරද්‍යතාවය ඉතා ඉහල, ඉගැනීමට සමත්, තර්කාණුකූල සහ තවත් බොහෝ ගුණාංග සහිත නිපැයුම් හඳුන්වාදීමට හැකි වී තිබේ.
පහත දැක්වෙන වීඩියෝව එවැනි නිපැයුම් වලට උදාහරණ‍යක් වේ.
1 comment:
Man controls Robotic Hand with his mind.
This is awesome!
http://www.youtube.com/watch?v=ppILwXwsMng&feature=player_embedded
Post a Comment