AI තාක්ෂණය AGI (Artificial General Intelligence) ලක්ෂ්යය කරගෙන යන අතර, එය සාර්ථක වීමට අපේක්ෂා කරන ප්රධාන ගැටළුව ‘අඛණ්ඩ ඉගෙනීම’ සහ ‘දීර්ඝකාලීන තර්කය’ යන දෙකයි. නවතම විචාරකයකුගේ අදහස් අනුව, මනුෂ්ය මතකය හැඟීම් මත සංග්රහණයක් (emotional compression) මගින් ක්රියා කරයි. එම නිසා, AI එකක් සත්ය AGI වෙත පියවර තැබීමට මතකය තෝරාගැනීමේ, සංක්ෂේප කිරීමේ ක්රමයක් අවශ්ය වෙයි.
මනුෂ්යයන් ජීවිතය පුරා අඛණ්ඩව නව දත්ත ලබාගෙන, ඒ සියල්ලම විස්තරාත්මකව සුරකින්නේ නැත. බොහෝ විස්තර ‘සාරාංශය’ ලෙස මතකයට ගනු ලැබේ. මේ සාරාංශය මතක සංඛලනය (memory consolidation) කියා නියමිත ක්රියාවලියෙන්, හිපොකැම්පස් නව තොරතුරු තදබදයෙන් ගබඩා කර, නින්දකාලයේ ඒවා සාරාංශ කරයි. AI කෙරෙහි එම ආකාරයේ මතක කළමනාකරණය ඇතුළත් කරන්නේ නම්, නව දත්ත ඇතුළත් කිරීමේදී පරණ දැනුම අතුරුදන් නොවී, ‘catastrophic forgetting’ යන ප්රශ්නය දුරස් කරගත හැක.
තවද, මොවුන්ගේ වර්තමාන ආකෘති ‘ඊළඟ වචනය’ පුරෝකථනය කිරීමේදී සාර්ථකයි, නමුත් ලෝකයේ හේතු-ප්රතිඵල සම්බන්ධතා, දිගු කාලීන ප්රතිඵල පුරෝකථනය කිරීමේදී අඩු වේ. ඒ නිසා, AI එකක් ‘X කරන්නේ නම් Y සිදුවේ’ යන තර්කය ඇතුළත් කරගත යුතුය. මනෝබලයේ හැඟීම් සංග්රහණය මෙයට ආදර්ශයක් විය හැක.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණය ඉගෙන ගන්නා සිසුන්, සංවර්ධකයින්, ව්යාපාරිකයින් සඳහා මෙම අදහස් කිහිපයක් අර්ථවත් වේ. පළමුව, මතක සංක්ෂේපණය (compression) යොදාගත් AI ආකෘති නිර්මාණය කළ හැකි නම්, සීමිත සම්පත් (GPU, storage) වලින් වැඩි දත්ත ප්රමාණයක් හසුරවන්න පුළුවන්. එය ශ්රී ලාංකීය ආරම්භක ව්යාපාර වලට වියදම් අඩු කර, නිෂ්පාදන කාලය කෙටි කරයි.
දෙවනුව, අඛණ්ඩ ඉගෙනීමේ තාක්ෂණය සමඟ, පළාත් මට්ටමේ භාෂා, සංස්කෘතික දත්ත වලින් AI පද්ධති පුනර්නිර්මාණය කර, භාෂා බාධා ඉවත් කර, දේශීය භාවිතයට සුදුසු AI සේවා සැපයිය හැක.
අවසන් වශයෙන්, දීර්ඝකාලීන තර්කය සහ හේතු-ප්රතිඵල ආකෘති ශ්රී ලංකාවේ කෘෂිකර්ම, සෞඛ්ය, ගොඩනැගිලි වැනි ක්ෂේත්රවල දත්ත විශ්ලේෂණය කර, නව නව නවෝත්පාදන සඳහා පදනම් සපයයි.
එබැවින්, මනෝබලයේ හැඟීම් සංග්රහණය AI තුළ ඇතුළත් කිරීම, AGI පථයේ වැදගත් පියවරක් වන අතර, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික ප්රගතියට නව අවස්ථා සොයා ගත හැක.
