ගැඹුරු ඉගෙනීම (Deep Learning): අනාගතය වෙනස් කරන තාක්ෂණය පිළිබඳ සරල හැඳින්වීමක්‍| DIleenet A/L ICT

 AI හි 'සුපිරි බලය' හඳුනා ගැනීම

ඔබ කවදා හෝ සිතුවාද, Google Photos වලදී ඔබේ බල්ලාගේ පින්තූර පහසුවෙන් වර්ග කරන්නේ කෙසේද? නැතිනම්, Siri හෝ Google Assistant ඔබ කියන දේ තේරුම් ගන්නේ කෙසේද කියා?

මේ සියල්ල පිටුපස ඇත්තේ කෘතිම බුද්ධිය (Artificial Intelligence - AI) නම් වූ පුළුල් ක්ෂේත්‍රයක් වන අතර, එහි වඩාත්ම බලගතු අංශය වන්නේ ගැඹුරු ඉගෙනීම (Deep Learning) යන්නයි. සරලව කිවහොත්, ගැඹුරු ඉගෙනීම යනු යන්ත්‍රවලට මිනිස් මොළය ක්‍රියා කරන ආකාරයටම දත්ත විශ්ලේෂණය කර, රටා හඳුනාගෙන, තීරණ ගැනීමට ඉගැන්වීමේ ක්‍රමයකි.

අද අපි බලමු, මේ Deep Learning යනු කුමක්ද, එය ක්‍රියා කරන්නේ කෙසේද සහ එය අපගේ ලෝකය වෙනස් කරමින් සිටින්නේ කෙසේද කියා.

ගැඹුරු ඉගෙනීම යනු කුමක්ද?

ගැඹුරු ඉගෙනීම යනු යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (Machine Learning) නම් වූ විශාල පවුලේ එක් විශේෂිත උප කොටසකි.

• යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (Machine Learning): දත්ත භාවිතයෙන් පැහැදිලිව වැඩසටහන්ගත නොකර යන්ත්‍රවලට ඉගෙනීමට ඉඩ දීම.
• ගැඹුරු ඉගෙනීම (Deep Learning): යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ක්‍රමයක් වන අතර, එහිදී ස්ථර කිහිපයකින් (Multiple Layers) යුත් කෘතිම නියුරෝන ජාල (Artificial Neural Networks) භාවිතා කරයි.

"ගැඹුරු" (Deep) යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ කුමක්ද?

මෙම තාක්ෂණයට "ගැඹුරු" යන නම ලැබී ඇත්තේ එහි ඇති බහු ස්ථර නිසාය. මිනිස් මොළයේ තොරතුරු ස්නායු සෛල (නියුරෝන) හරහා ස්ථර ගණනාවක් ඔස්සේ ගමන් කරන්නා සේම, Deep Learning පද්ධතියක්ද තොරතුරු සැකසීම සඳහා බොහෝ "සැඟවුණු ස්ථර" (Hidden Layers) භාවිතා කරයි.

උදාහරණය: ළමයෙකුට බල්ලෙකු සහ පූසෙකු වෙන්කර හඳුනා ගැනීමට ඉගැන්වීම වැනිය. මුලින්ම ඔවුන් හැඩය, කන්, වලිගය වැනි මූලික ලක්ෂණ (පළමු ස්ථර) හඳුනා ගනී. ඉන්පසු, මේවා ඒකාබද්ධ කර සම්පූර්ණ සත්වයා හඳුනා ගනී (ගැඹුරු ස්ථර). ගැඹුරු ඉගෙනීමේදීද, සෑම ස්ථරයක්ම දත්ත වල විවිධ සහ සංකීර්ණ රටා ඉගෙන ගනී.

ගැඹුරු ඉගෙනීම ක්‍රියාත්මක වන ප්‍රධාන ක්ෂේත්‍ර (යෙදුම්)

Deep Learning අපගේ දෛනික ජීවිතයේ සෑම අස්සක් මුල්ලක්ම ස්පර්ශ කරයි. මෙන්න ප්‍රධාන ක්ෂේත්‍ර කිහිපයක්:

1. රූප සහ දර්ශන හඳුනාගැනීම (Image and Vision Recognition)

• ක්‍රියාත්මක වන අයුරු: පරිගණකයකට ඡායාරූපයක ඇති දේ නිවැරදිව තේරුම් ගැනීමට ඉඩ සලසයි.
• උදාහරණ: මුහුණු හඳුනාගැනීම, ස්වයංක්‍රීය වාහන (Self-driving cars) මාර්ගයේ ඇති සංඥා සහ පුද්ගලයන් හඳුනාගැනීම, වෛද්‍ය රූප (X-rays, Scans) විශ්ලේෂණය කිරීම.

2. ස්වභාවික භාෂා සැකසීම (Natural Language Processing - NLP)

• ක්‍රියාත්මක වන අයුරු: යන්ත්‍රවලට මිනිස් භාෂාව තේරුම් ගැනීමට, අර්ථ නිරූපණය කිරීමට සහ ප්‍රතිචාර දැක්වීමට හැකියාව ලබා දෙයි.
• උදාහරණ: Google Translate වැනි පරිවර්තන සේවා, ඔබේ දුරකථනයේ ඇති හඬ සහායකයන් (Voice Assistants), ස්වයංක්‍රීයව විද්‍යුත් තැපෑල වර්ග කරන Spam ෆිල්ටර.

3. නිර්දේශිත පද්ධති (Recommendation Systems)

• ක්‍රියාත්මක වන අයුරු: ඔබ කලින් නැරඹූ දේ හෝ මිලදී ගත් දේ මත පදනම්ව, ඔබ කැමති විය හැකි ඊළඟ අන්තර්ගතය හෝ නිෂ්පාදන යෝජනා කිරීම.
• උදාහරණ: Netflix හි චිත්‍රපට නිර්දේශ, Amazon හි නිෂ්පාදන යෝජනා.

අනාගතය සහ ගැඹුරු ඉගෙනීම

ගැඹුරු ඉගෙනීම යනු තවමත් වේගයෙන් වර්ධනය වෙමින් පවතින ක්ෂේත්‍රයකි.

• Generative AI (නිර්මාණශීලී AI): මෑතකදී ජනප්‍රිය වූ Midjourney හෝ ChatGPT වැනි මෙවලම් මගින් පෙනී යන්නේ, Deep Learning වලට පවතින දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීම පමණක් නොව, නව රූප, නව සංගීතය සහ නව පෙළ පවා නිර්මාණය කළ හැකි බවයි.
• පුද්ගලීකරණය: අධ්‍යාපනය, සෞඛ්‍ය සේවය සහ ව්‍යාපාර වැනි ක්ෂේත්‍රවල දී පුද්ගලයාටම විශේෂ වූ විසඳුම් ලබා දීමට මෙය අනාගතයේදී උපකාරී වනු ඇත.

නිගමනය

ගැඹුරු ඉගෙනීම යනු පරිගණකවලට දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් තේරුම් ගැනීමට සහ මිනිසාගේ මැදිහත් වීමකින් තොරව සංකීර්ණ තීරණ ගැනීමට ඉගැන්වීමේ විප්ලවීය ක්‍රමයකි. ඔබ ස්වයංක්‍රීය මෝටර් රථයක් දකින විට හෝ ඔබේ දුරකථනයට කතා කරන විට, මේ පිටුපස ඇති "ගැඹුරු" ස්ථර ගැන මදක් සිතන්න.

මෙය Deep Learning පිළිබඳ ඔබේ ගමන ආරම්භය පමණයි!