ශ්රිධර් ශාහ් විසින් සිදුකළ අමුත්තු පරීක්ෂණයකි මේ. ලැප්ටොප් එකක ධාවනය වන තිදෙනෙකුගේ සරල AI ඒජන්ට්, එකම සුදු පුවරුවක් (notepad) එකට බෙදාගනිමින්, ඒ පුවරුවේ ලියුම් සෑම තත්පරයකටම අඩුවෙයි. නායකයෙක් නැතිව, කුඩා නීතියක් පමණක් – සබැඳුම (stigmergy) – මත පදනම්ව, ඒ ඒජන්ට් එකිනෙකට සටහන් පුරවා, වැඩි බලයක් ඇති සටහනට අමතරයක් දායි.
කොහොමද මේ සිදුවුවේ?
පූර්ණ ක්රමලේඛය සරලයි. සෑම "tick" එකකම පුවරුවේ සියලු ලියුම් 4 tick කට පසු අළුත් වීමෙන් මැකී යයි. එක් එක් ඒජන්ට් එක රැස්වීමේදී රැස්වීමේ නිරීක්ෂණයක් (noisy observation) ලියයි. තවත් "swarm" ඒජන්ට් එක වර්තමානයේ අධික බලය ගන්නා ලියුම තෝරා, ඒකට 1.0 යන වටිනාකමක් එක් කරයි. ඒ අනුව, මුලින් ලියුමක් එකවරම මැකී යනවාට පසු, ඒ ඒජන්ට් එකේ නැවත නැවත එම අදහස ලියීමෙන් කතාන්දරයක් පවත්නා පරිදි පවතී.
ඇයි මේ වැදගත්?
අපි AI මතකය වැඩි කර ගැනීමට විශාල ගබඩා පද්ධති ගොඩනගන්න උත්සාහ කරන අතර, මේ පරීක්ෂණය පෙන්වන්නේ "මතකය" යනු එක් ඒජන්ට් එකේ නොව, සමූහයක් තුළ වාඩිවූ සන්නිවේදනයක් බවයි. අඳුරු පුවරුවක් (decaying notepad) මත, අඩු මතකයක් ඇති ඒජන්ට් 3 දෙනා එකට එකතු වීමෙන්, අතින් මැකෙන සටහන් පවා නැවත නැවත ලියමින්, සංස්කෘතියක් ලෙස තවත් පරම්පරාවකට හුවමාරු කරගත හැකිය. මෙය AI සංවර්ධනයේ නව මාර්ගයක් – “societal memory” – ලෙස සැලකිය හැක.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
මෙම සංකල්පය ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරයට බොහෝ වාසි ලබා දෙයි.
- ඉගෙනුම් ආකාරය: විශ්වවිද්යාල ශිෂ්යයන්ට මතකය බෙදාගැනීමේ සංකල්පය පෙන්වා, බහු‑ඝට්ටිය AI පද්ධති නිර්මාණය ගැන අත්හදා බැලීමට අවස්ථාව ලැබේ.
- සොෆ්ට්වෙයා සංවර්ධනය: දේශීය ඩෙවලොපර්ලා කුඩා මතකයක් ඇති සේවා (edge devices) වලදී, සමූහ AI ක්රමලේඛ භාවිතා කර, ස්ථායිකරණය සහ පෞද්ගලිකත්වය රැක ගැනීමට නව ආකාරයක් ගොඩනගා ගත හැක.
- ව්යාපාරික නව්යකරණය: කාර්ය මණ්ඩලයන්ට AI‑ආධාරිත තීරණ‑ගැනීමේ ක්රමලේඛයක් හරහා, දත්ත අඩු වුවද, තොරතුරු බෙදාගැනීමේ පදනමක් මත, පාරිභෝගික අත්දැකීම් වර්ධනය කළ හැක.
නිගමනය
“අඳුරු නෝට්පැඩ්” වැනි සරල පරිසරයක, තිදෙනෙකුගේ AI ඒජන්ට් එකක් එකම කතාවක් තවත් 100 tick පුරා පවත්වාගෙන යාම, සංස්කෘතියේ සාරය – අර්ථය – පද්ධතියේ නියමිත “පැල” නොව, ඒ ඒජන්ට් එකේ අනුකූලතාවය බව පෙන්වයි. ඉදිරියේදී, මෙවැනි සමූහ‑මතක පද්ධති AI ක්ෂේත්රය තුළ නව සීමා අරිනු ඇත.
