24/11/2021
කෘතිම බුද්ධිය යනු කුමක්ද? (What is artificial intelligence?)What is artificial intelligence?)
කෘතිම බුද්ධිය යනු යන්ත්ර, විශේෂයෙන් පරිගණක පද්ධති මගින් මානව බුද්ධි ක්රියාවලීන් අනුකරණය කිරීමයි. AI හි විශේෂිත යෙදුම් අතර විශේෂඥ පද්ධති, ස්වභාවික භාෂා සැකසීම, කථන හඳුනාගැනීම සහ යන්ත්ර දර්ශනය ඇතුළත් වේ.
AI ක්රියා කරන්නේ කෙසේද?
AI වටා ඇති උද්දීපනය වේගවත් වී ඇති හෙයින්, විකුණුම්කරුවන් ඔවුන්ගේ නිෂ්පාදන සහ සේවා AI භාවිතා කරන ආකාරය ප්රවර්ධනය කිරීමට පොරකමින් සිටිති. බොහෝ විට ඔවුන් AI ලෙස හඳුන්වන්නේ යන්ත්ර ඉගෙනීම වැනි AI හි එක් අංගයකි. යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම ලිවීම සහ පුහුණු කිරීම සඳහා AI හට විශේෂිත දෘඪාංග සහ මෘදුකාංග පදනමක් අවශ්ය වේ. කිසිම ක්රමලේඛන භාෂාවක් AI සමඟ සමාන නොවේ, නමුත් Python, R සහ Java ඇතුළු කිහිපයක් ජනප්රිය වේ.
සාමාන්යයෙන්, AI පද්ධති ක්රියා කරන්නේ ලේබල් කළ පුහුණු දත්ත විශාල ප්රමාණයක් ශරීරගත කිරීමෙන්, සහසම්බන්ධතා සහ රටා සඳහා දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් සහ අනාගත ප්රාන්ත පිළිබඳ අනාවැකි කිරීමට මෙම රටා භාවිතා කිරීමෙනි. මේ ආකාරයට, පෙළ කතාබස් සඳහා උදාහරණ සපයන චැට්බොට්(chat bot) එකකට මිනිසුන් සමඟ ජීවමාන හුවමාරු සිදු කිරීමට ඉගෙන ගත හැකිය, නැතහොත් රූප හඳුනාගැනීමේ මෙවලමකට මිලියන ගණනක උදාහරණ සමාලෝචනය කිරීමෙන් රූපවල ඇති වස්තූන් හඳුනා ගැනීමට සහ විස්තර කිරීමට ඉගෙන ගත හැකිය.
AI වැඩසටහන්කරණය සංජානන කුසලතා තුනක් කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි: ඉගෙනීම, තර්ක කිරීම සහ ස්වයං-නිවැරදි කිරීම.
* ඉගෙනුම් ක්රියාවලීන් (Learning processes). AI ක්රමලේඛනයේ මෙම අංගය දත්ත ලබා ගැනීම සහ දත්ත ක්රියාකාරී තොරතුරු බවට පත් කරන්නේ කෙසේද යන්න සඳහා නීති රීති නිර්මාණය කිරීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි. ඇල්ගොරිතම ලෙස හැඳින්වෙන රීති, නිශ්චිත කාර්යයක් සම්පූර්ණ කරන ආකාරය සඳහා පියවරෙන් පියවර උපදෙස් සමඟ පරිගණක උපාංග සපයයි.Learning processes). AI ක්රමලේඛනයේ මෙම අංගය දත්ත ලබා ගැනීම සහ දත්ත ක්රියාකාරී තොරතුරු බවට පත් කරන්නේ කෙසේද යන්න සඳහා නීති රීති නිර්මාණය කිරීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි. ඇල්ගොරිතම ලෙස හැඳින්වෙන රීති, නිශ්චිත කාර්යයක් සම්පූර්ණ කරන ආකාරය සඳහා පියවරෙන් පියවර උපදෙස් සමඟ පරිගණක උපාංග සපයයි.
* තර්ක කිරීමේ ක්රියාවලීන් (Reasoning processes). AI ක්රමලේඛනයේ මෙම අංගය අපේක්ෂිත ප්රතිඵලයක් ලබා ගැනීම සඳහා නිවැරදි ඇල්ගොරිතම තෝරාගැනීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි.. AI ක්රමලේඛනයේ මෙම අංගය අපේක්ෂිත ප්රතිඵලයක් ලබා ගැනීම සඳහා නිවැරදි ඇල්ගොරිතම තෝරාගැනීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි.
* ස්වයං නිවැරදි කිරීමේ ක්රියාවලීන් (Self-correction processes ) . AI ක්රමලේඛනයේ මෙම අංගය සැලසුම් කර ඇත්තේ ඇල්ගොරිතම අඛණ්ඩව සියුම් ලෙස සකස් කිරීමට සහ ඒවා හැකි තරම් නිවැරදි ප්රතිඵල සැපයීම සහතික කිරීමටය.. AI ක්රමලේඛනයේ මෙම අංගය සැලසුම් කර ඇත්තේ ඇල්ගොරිතම අඛණ්ඩව සියුම් ලෙස සකස් කිරීමට සහ ඒවා හැකි තරම් නිවැරදි ප්රතිඵල සැපයීම සහතික කිරීමටය.
කෘතිම බුද්ධියේ වර්ග 4 මොනවාද?
වර්ගය 1: ප්රතික්රියාකාරක යන්ත්ර (Reactive machines). මෙම AI පද්ධතිවලට මතකයක් නොමැති අතර ඒවා විශේෂිත කාර්ය වේ. උදාහරණයක් වන්නේ 1990 ගණන්වල ගැරී කැස්පරොව් පරාජය කළ IBM චෙස් වැඩසටහන වන Deep Blue. Deep Blue වලට චෙස් බෝඩ් එකේ කෑලි හදුනාගෙන අනාවැකි කියන්න පුලුවන් නමුත් මතකයක් නැති නිසා අතීත අත්දැකීම් අනාගත අයව දැනුවත් කරන්න බෑ.
වර්ගය 2: සීමිත මතකය (Limited memory). මෙම AI පද්ධතිවලට මතකය ඇත, එබැවින් අනාගත තීරණ දැනුම් දීමට අතීත අත්දැකීම් භාවිතා කළ හැකිය. ස්වයං-රිය පදවන මෝටර් රථවල සමහර තීරණ ගැනීමේ කාර්යයන් මේ ආකාරයෙන් නිර්මාණය කර ඇත.
වර්ගය 3: මනස පිළිබඳ න්යාය (Theory of mind). මනස පිළිබඳ න්යාය යනු මනෝවිද්යාත්මක යෙදුමකි. AI සඳහා යොදන විට, එයින් අදහස් වන්නේ හැඟීම් තේරුම් ගැනීමට පද්ධතියට සමාජ බුද්ධිය ඇති බවයි. මෙම AI වර්ගයට මානව අභිප්රායන් අනුමාන කිරීමට සහ හැසිරීම් අනාවැකි කිරීමට හැකි වනු ඇත, AI පද්ධති සඳහා මානව කණ්ඩායම්වල අනිවාර්ය සාමාජිකයන් වීමට අවශ්ය කුසලතාවයකි.
4 වර්ගය: ස්වයං දැනුවත්භාවය (Self-awareness). මෙම ප්රවර්ගය තුළ, AI පද්ධතිවලට තමන් පිළිබඳ හැඟීමක් ඇති අතර, එමඟින් ඔවුන්ට විඥානය ලබා දේ. ස්වයං දැනුවත්භාවය ඇති යන්ත්ර ඔවුන්ගේම වර්තමාන තත්ත්වය තේරුම් ගනී. මෙම වර්ගයේ AI තවමත් නොමැත.
කෘතිම බුද්ධිය වැදගත් වන්නේ ඇයි?
AI වැදගත් වන්නේ ව්යවසායකයන්ට ඔවුන්ගේ ක්රියාකාරකම් පිළිබඳව ඔවුන් කලින් නොදැන සිටි අවබෝධයක් ලබා දිය හැකි නිසාත්, සමහර අවස්ථාවලදී, AI හට මිනිසුන්ට වඩා හොඳින් කාර්යයන් ඉටු කළ හැකි නිසාත් ය. විශේෂයෙන්ම අදාළ ක්ෂේත්ර නිසි ලෙස පුරවා ඇති බව සහතික කිරීම සඳහා නෛතික ලේඛන විශාල සංඛ්යාවක් විශ්ලේෂණය කිරීම වැනි පුනරාවර්තන, විස්තර-නැඹුරු කාර්යයන් සම්බන්ධයෙන්, AI මෙවලම් බොහෝ විට ඉක්මනින් සහ සාපේක්ෂ වශයෙන් සුළු දෝෂ සහිතව රැකියා සම්පූර්ණ කරයි.
මෙය කාර්යක්ෂමතාවයේ පිපිරුමකට ඉන්ධන සපයන අතර සමහර විශාල ව්යවසායන් සඳහා සම්පූර්ණයෙන්ම නව ව්යාපාරික අවස්ථා සඳහා දොර විවර කර ඇත. AI හි වර්තමාන රැල්ලට පෙර, කුලී රථවලට ධාවකයන් සම්බන්ධ කිරීමට පරිගණක මෘදුකාංගයක් භාවිතා කිරීම සිතීම දුෂ්කර විය, නමුත් අද Uber එය කිරීමෙන් ලෝකයේ විශාලතම සමාගමක් බවට පත්ව ඇත. මිනිසුන්ට ඇතැම් ප්රදේශවල සවාරි අවශ්ය වන්නේ කවදාදැයි පුරෝකථනය කිරීමට එය නවීන යන්ත්ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරයි, එමඟින් රියදුරන් අවශ්ය වීමට පෙර පාරට සක්රීයව ලබා ගැනීමට උපකාරී වේ. තවත් උදාහරණයක් ලෙස, මිනිසුන් ඔවුන්ගේ සේවාවන් භාවිතා කරන ආකාරය තේරුම් ගැනීමට සහ ඒවා වැඩිදියුණු කිරීමට යන්ත්ර ඉගෙනීම භාවිතා කිරීමෙන් Google සබැඳි සේවා පරාසයක් සඳහා විශාලතම ක්රීඩකයන්ගෙන් එකක් බවට පත්ව ඇත. 2017 දී සමාගමේ ප්රධාන විධායක නිලධාරී සුන්දර් පිචායි Google "AI පළමු" සමාගමක් ලෙස ක්රියාත්මක වන බව ප්රකාශ කළේය.
වර්තමාන විශාලතම හා වඩාත්ම සාර්ථක ව්යවසායන් ඔවුන්ගේ මෙහෙයුම් වැඩිදියුණු කිරීමට සහ ඔවුන්ගේ තරඟකරුවන්ගෙන් වාසි ලබා ගැනීමට AI භාවිතා කර ඇත.
කෘතිම බුද්ධියේ වාසි සහ අවාසි මොනවාද?
වාසි
* විස්තර-නැඹුරු රැකියා වලට දක්ෂයි;
* දත්ත බර කාර්යයන් සඳහා කාලය අඩු කිරීම;
* ස්ථාවර ප්රතිඵල ලබා දෙයි; හා
* AI බලයෙන් ක්රියාත්මක වන අතථ්ය නියෝජිතයන් සැමවිටම පවතී.
අවාසි
* මිල අධික;
* ගැඹුරු තාක්ෂණික විශේෂඥ දැනුමක් අවශ්ය වේ;
* AI මෙවලම් තැනීම සඳහා සුදුසුකම් ලත් සේවකයන්ගේ සීමිත සැපයුම;
* එක් කාර්යයකින් තවත් කාර්යයකට සාමාන්යකරණය කිරීමේ හැකියාව නොමැතිකම.එක් කාර්යයකින් තවත් කාර්යයකට සාමාන්යකරණය කිරීමේ හැකියාව නොමැතිකම.
ශක්තිමත් AI එදිරිව දුර්වල AI (Strong AI vs. weak AI).Strong AI vs. weak AI).
AI දුර්වල හෝ ශක්තිමත් ලෙස වර්ග කළ හැක.
දුර්වල AI, පටු AI ලෙසද හැඳින්වේ, එය නිශ්චිත කාර්යයක් සම්පූර්ණ කිරීමට සැලසුම් කර පුහුණු කරන ලද AI පද්ධතියකි. Apple's Siri වැනි කාර්මික රොබෝවරු සහ අතථ්ය පුද්ගලික සහායකයින් දුර්වල AI භාවිතා කරයි.
ශක්තිමත් AI, කෘතිම සාමාන්ය බුද්ධිය (AGI) ලෙසද හැඳින්වේ, මිනිස් මොළයේ සංජානන හැකියාවන් ප්රතිවර්තනය කළ හැකි ක්රමලේඛනය විස්තර කරයි. නුපුරුදු කාර්යයක් ඉදිරිපත් කළ විට, ශක්තිමත් AI පද්ධතියකට එක් වසමකින් තවත් වසමකට දැනුම යෙදීමට සහ ස්වයංක්රීයව විසඳුමක් සෙවීමට නොපැහැදිලි තර්කනය භාවිතා කළ හැක. න්යායාත්මකව, ශක්තිමත් AI වැඩසටහනකට ටියුරින් පරීක්ෂණයක් සහ චීන කාමර පරීක්ෂණය දෙකම සමත් විය යුතුය.
What is artificial intelligence?
Artificial intelligence is the simulation of human intelligence processes by machines, especially computer systems. Specific applications of AI include expert systems, natural language processing, speech recognition and machine vision.
How does AI work?
As the hype around AI has accelerated, vendors have been scrambling to promote how their products and services use AI. Often what they refer to as AI is simply one component of AI, such as machine learning. AI requires a foundation of specialized hardware and software for writing and training machine learning algorithms. No one programming language is synonymous with AI, but a few, including Python, R and Java, are popular.
In general, AI systems work by ingesting large amounts of labeled training data, analyzing the data for correlations and patterns, and using these patterns to make predictions about future states. In this way, a chatbot that is fed examples of text chats can learn to produce lifelike exchanges with people, or an image recognition tool can learn to identify and describe objects in images by reviewing millions of examples.
AI programming focuses on three cognitive skills: learning, reasoning and self-correction.
Learning processes. This aspect of AI programming focuses on acquiring data and creating rules for how to turn the data into actionable information. The rules, which are called algorithms, provide computing devices with step-by-step instructions for how to complete a specific task.
Reasoning processes. This aspect of AI programming focuses on choosing the right algorithm to reach a desired outcome.
Self-correction processes. This aspect of AI programming is designed to continually fine-tune algorithms and ensure they provide the most accurate results possible.
What are the 4 types of artificial intelligence?
Type 1: Reactive machines. These AI systems have no memory and are task specific. An example is Deep Blue, the IBM chess program that beat Garry Kasparov in the 1990s. Deep Blue can identify pieces on the chessboard and make predictions, but because it has no memory, it cannot use past experiences to inform future ones.
Type 2: Limited memory. These AI systems have memory, so they can use past experiences to inform future decisions. Some of the decision-making functions in self-driving cars are designed this way.
Type 3: Theory of mind. Theory of mind is a psychology term. When applied to AI, it means that the system would have the social intelligence to understand emotions. This type of AI will be able to infer human intentions and predict behavior, a necessary skill for AI systems to become integral members of human teams.
Type 4: Self-awareness. In this category, AI systems have a sense of self, which gives them consciousness. Machines with self-awareness understand their own current state. This type of AI does not yet exist.
Why is artificial intelligence important?
AI is important because it can give enterprises insights into their operations that they may not have been aware of previously and because, in some cases, AI can perform tasks better than humans. Particularly when it comes to repetitive, detail-oriented tasks like analyzing large numbers of legal documents to ensure relevant fields are filled in properly, AI tools often complete jobs quickly and with relatively few errors.
This has helped fuel an explosion in efficiency and opened the door to entirely new business opportunities for some larger enterprises. Prior to the current wave of AI, it would have been hard to imagine using computer software to connect riders to taxis, but today Uber has become one of the largest companies in the world by doing just that. It utilizes sophisticated machine learning algorithms to predict when people are likely to need rides in certain areas, which helps proactively get drivers on the road before they're needed. As another example, Google has become one of the largest players for a range of online services by using machine learning to understand how people use their services and then improving them. In 2017, the company's CEO, Sundar Pichai, pronounced that Google would operate as an "AI first" company.
Today's largest and most successful enterprises have used AI to improve their operations and gain advantage on their competitors.
What are the advantages and disadvantages of artificial intelligence?
Advantages
Good at detail-oriented jobs;
Reduced time for data-heavy tasks;
Delivers consistent results; and
AI-powered virtual agents are always available.
Disadvantages
Expensive;
Requires deep technical expertise;
Limited supply of qualified workers to build AI tools;
Only knows what it's been shown; and
Lack of ability to generalize from one task to another.
Strong AI vs. weak AI
AI can be categorized as either weak or strong.
Weak AI, also known as narrow AI, is an AI system that is designed and trained to complete a specific task. Industrial robots and virtual personal assistants, such as Apple's Siri, use weak AI.
Strong AI, also known as artificial general intelligence (AGI), describes programming that can replicate the cognitive abilities of the human brain. When presented with an unfamiliar task, a strong AI system can use fuzzy logic to apply knowledge from one domain to another and find a solution autonomously. In theory, a strong AI program should be able to pass both a Turing Test and the Chinese room test.
