කම්පියුටර් විද්යාත්මක ක්රීඩාවක් තුළ AI නියෝජිත දෙදෙනා එකිනෙකට සංකේතයක් හුවමාරු කරමින්, කිසිදු පූර්ව නාමාවලියක් නොමැතිව තමම භාෂාවක් නිර්මාණය කර ගත්තා. මෙම පරීක්ෂණය ලැපටොප් එකක, API යතුරක් අවශ්ය නොවී, 2,000 වාරයක් පසු 97% නිරවද්යතාවයක් ලබා දුන්නේය.
මෙම ක්රීඩාව "Lewis signaling game" ලෙස හැඳින්වේ. යැවන්නා (sender) රහසිගත වස්තුවක් (උදාහරණයක් ලෙස ඇපල්) දැනගෙන, විවිධ හැඩකාර සංකේත (◇, △, ○, ☆, □) අතරින් එකක් තෝරා පෙන්වයි. ග්රාහකයා (receiver) එම සංකේත පමණක් දැනගෙන, එයට ගැළපෙන වස්තුව අනුමාන කරයි. නිවැරදි අනුමාන සිදු වූ විට දෙදෙනාම ඒ සංකේත-වස්තු සම්බන්ධතාවය ශක්තිමත් කර ගනී.
ආරම්භයේදී සාර්ථකත්වය 0% වුවත්, පසුගිය 500 වාරයකින් පසු 94% දක්වා වැඩි විය. මතකය (memory) භාවිතා කිරීම මෙම ඉගෙනීමේ මූලික කරුණයි; පසුගිය කාලයේ සම්බන්ධතා අමතක කරන නියෝජිතයන් අසාර්ථකත්වයට පත් වුණි. 2026 වර්ෂයේ පළ වූ පර්යේෂණය "From Signals to Structure" ද මේ සත්ය තත්ත්වය තහවුරු කරයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ විශ්ව විද්යාල සිසුන්, මෘදුකාංග සංවර්ධකයින්, කුඩා ව්යාපාරිකයින් මේ තත්ත්වය තුළ පහත ප්රතිලාභ ලබා ගත හැක:
- ඉගෙනුම් පදනම – AI නියෝජිතයන් අතර භාෂා නිර්මාණ ක්රියාවලිය සරල කර, පඬි පළලේ AI පර්යේෂණ පාඨමාලා සඳහා ප්රායෝගික උදාහරණයක් වේ.
- විකාශන කුසලතා – මෘදුකාංග සංවර්ධකයින්ට අඩු-සම්පත් පරිසරයක AI සම්බන්ධතා පරීක්ෂා කිරීමේ හැකියාව ලැබේ.
- ව්යාපාරික නව්යකරණය – ස්වයංක්රිය සන්නිවේදන පද්ධති, රොබෝට් සම්බන්ධතා, සහ IoT යෙදුම් සඳහා කාර්යක්ෂම, අඩු-වියදම් කේත භාෂා නිර්මාණය කළ හැක.
මෙම පරීක්ෂණය මඟින් AI නියෝජිතයන් අතර පෞද්ගලික සංකේත භාෂා උත්පාදනය වීමේ හැකියාව පෙන්වා දී, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික සමාජයට නව පර්යේෂණ මාර්ගයක් විවර කරයි.
ඉදිරියේදී, මෙවැනි භාෂා පද්ධති පාලනය කර නොහැකි වීමේ අවදානමත් සමඟ, ඒවායේ ආරක්ෂාව සහ පාරදර්ශනය වැඩි දියුණු කිරීම අත්යවශ්ය වේ.
