Community project by students of the Faculty of Information Technology, University of Moratuwa, Sri Lanka.

13.1.1 බුද්ධිමත් හා භාවාත්මක පරිගණනය (Intelligent and Affective Computing)

පරිගණනයේ නව නැඹුරුතා සහ අනාගත දිශානතිය ගවේෂණය කිරීම
(Explores New Trends and Future Directions in Computing)

 

 

මිනිසා හා සබැදිව ජීවත් වන, තමාගේම සම්භවයකට හිමිකම් කියන රොබොවරු වටා ගෙතී  ඇති චිත්‍රපට ඔබ නරඹා තිබෙනු ඇත. උසස් පෙළ තොරතුරු තාක්ෂණ සිසු සිසුවියන් ලෙස ඔබ පා තබා ඇත්තේ මෙලෙසම අපූරු, විශ්මිත නිමවුම් බිහි කිරීමට මුලකුරු පුරන ලෝකයකට ය.
අද අප ජීවත් වන්නේ ඩිජිටල් විප්ලවයෙන් (Digital Revolution) පණ ගන් වූ තොරතුරු යුගයක යි (Information Age). ඩිජිටල් විප්ලවය දනටමත් මීට සියවසකට පෙර පවති  ලෝකය උඩු යටිකුරු කර හමාර ය. කෙසේ නමුදු අනාගතයට එබිකම් කිරීමට පෙර මොහොතක් අතීතය ට පිය නගමු.
අතිතයෙන් බිදක්… (History of machine intelligence)
ඈත ගල් යුගයේ පටන් මිනිසා සිය එදිනෙදා කටයුතු පහසු කිරීමට වෙර දැරිය. ප්‍රථමයෙන් දඩයම, වගාව වෑනි කායික ක්‍රියාකාරකම් පහසු කිරීමට අවි ආම්පන්න නිපයුවේ ය. ඉන්පසු බුද්ධිමය වියායම සරල කිරීමට උත්සුක වූහ.
ආදි චීන ජාතිකයින් ගණන කටයුතු පහසු කිරීමට භාවිතා කළ Abacus උපකරණය නූතන පරිගණකයේ මූලික අඩිතාලම යි. ග්‍රීසියෙන් ලොව ප්‍රථම analog පරිගණකය ලෙස සැලකෙන Antikythera Mechanism ද බිහි වූයේ ක්‍රිස්තු වර්ෂ ප්‍රථම සියවසට පෙර ය.මෙය අභ්‍යවකාශයේ පිහිටීම් ගණනය කිරීමට යොදාගත් බවට සාක්ෂි ඇත.මෙලෙස ගොඩනැගුණු සංකල්ප මෑත කාලයේ දී වේගයෙන් පරිණාමනය විය. 17 වන සියවසේ දී Pascal ගේ යාන්ත්‍රික ගණන යන්ත්‍රය ද 19 වන සියවසේ දී Babbage ගේ Analytical Engine ද නූතන පරිගණකයේ උපතට මග පැදිය. පරිගණනයේ ඉතිහාසය දෙස බලන කළ එය මිනිස් බුද්ධිමය ක්‍රියාවලි වඩාත් නිවරදිව, පහසුවෙන්, කාර්යම්ෂමව ඉටු කිරීමෙහි ලා වැයමක්  බව පැහදිලි ය. නමුත් තවමත් එය මිනිස් බුද්ධිය හා සම කළ හකි මට්ට්මක නොමත.
‘සිතන පතන යන්ත්‍ර’ සැදීමට දරන ප්‍රයන්තය අධ්‍යනය කිරීමේදී ඉතා වැදගත් වන බුද්ධිය (Intelligence) හා හැගීම් (Emotions) යන සංකල්ප හදුනා ගනිමු.

 

මොකක්ද මේ බුද්ධිය? (What is Intelligence )

 

 

‘බුද්ධිය’ (Intelligence) විස්තර කිරිමට බොහෝ නිර්වචන ඉදිරිපත් කර ඇත. අවස්ථාවට (Circumstance) හා අරමුණට (Goal) අනුරුපව ක්‍රියා කිරිම බුද්ධිමය හැසිරිම (Intelligent Behavior) ලෙස හදුන්වමු. මේ  අනුව බුද්ධියෙහි ලක්ෂණ හදුනාගනිමු.

 

 

 

 

1. Learn (ඉගෙනීම)
අධ්‍යාපන (education), පුහුණුව (training) හා පළපුරුද්ද (experience) වැනි විධිමත් (formal) හා අවිධිමත් (informal) ක්‍රම මගින් දනුම (knowledge) හා නිපුණතා (skills) ප්‍රගුණ කිරීමට ඇති හැකියාව යි.

 

2. Pose Problems (ගැටළු විමසුම)

 

ගැටළු තත්වයන් (problem situations) හදුනාගෙන එවා සියුම්ව විෂ්ලේශණය කිරීමට ඇති හැකියාව යි.

 

 

3. Solve Problems (ගැටළු විසදුම)
ගැටළු විසදීමට ද (solving problems) කාර්යයන් සපුරාලීමට ද (accomplishing tasks) නිමවුම් තැනීමට ද (fashioning products) ඇති හැකියාව යි.
බුද්ධිය යන්නෙන් බොහො විට අරුත් ගන්වනුයේ විෂයානුබද්ධ දක්ෂතා වුව ද එය එතරම් පටු පරාසයකට සීමා නොවේ. බුද්ධිය යන්නෙහි නා නා විධ ප්‍රභේදන (Multiple Intelligence)  ඇත. බුද්ධිය පිළිබද මූලික සංකල්ප කිහිපයක් හදුනා ගත් අප දැන් එවා පරිගණනයෙදී භාවිතා වන අන්දම සොයා බලමු.

 

මොකක්ද මේ බුද්ධිමය පරිගණනය?(What is Artificial/Computational Intelligence )

 

පරිගණනයෙදී බුද්ධිමය ලක්ෂණ පිළිබද අධයනන කරනුයේ Artificial/Computational Intelligence යන විෂය ක්ෂේත්‍රයෙනි. Artificial Intelligence (AI) පිළිබදව අප මෙම ලිපි පෙළෙහි දෙවන කොටසින් වැඩිදුරටත් සාකච්ඡා කරන අතර, දැනට මුලික හැදින්වීමක් ඉදිරිපත් කරමු.
චින්තනයන් හතරක්ම! (Four Schools of Thought)
AI පිළිබදව ඉදිරිපත් කර අති නා නා විධ නිර්වචන ප්‍රධාන ප්‍රභෙද සතරක් යටතේ වර්ග කළ හෑක.(Four Schools of Thought).

 

1. Acting Humanly
මිනිස් හෑසිරීම සාර්ථකව නිරූපනය කිරිමට සමත් යන්ත්‍ර නිමවුම මෙම නිර්වචන වලින් අර්ථ දැක්වේ. මෙම නිර්වචනය වඩාත් හොදින් තෙරුම් ගෑනිමට Acting Humanly යන්න විස්තර කරන ප්‍රධාන මිම්මක් වන Turing Test හදුනාගනිමු.

 

Alan Turing විසින් ඉදිරිපත් කළ මෙහි මුලික සැකැස්ම මෙසේය. : නිරික්ෂකයෙක් ඔහුට නොපෙනෙන පුද්ගලයින් දෙදෙනෙකු (කාන්තා හා පුරුෂ පාලකයින්) සමග ලිඛිතව පරිගණකයෙන් සංවාදයක යෙදෙයි. යම් අවස්ථාවක ඔහුට නොදන්වා පිරිමි පාලකය ඉවත් කර ඒ වෙනුවට AI යන්ත්‍රය තබනු ඈත. සංවාද කිරීමේදී දි ඔහුට මනුෂය හා යාන්ත්‍රික පාලකයින් අතර වෙනස හදුනාගනිමට නොහෑකි නම් යන්ත්‍රය සාර්ථකව මිනිස් හැසිරීම අනුකරණය කරන බව කියවේ.
Turing Test ජයගෑනිමෙ අරමුණින් නිමවුන  chatbots කිහිපයක් සමග ඔබත් කතා කරන්න! මෙන්න ..
.

 

 

 

 

කෙසේ නමුත් Acting Humanly නිර්වචනයෙහි මූලික අඩුපාඩුවක් ඈත. එනම් මිනිස් හැසිරීම අනුකරණය  සෑමවිටම පලදායී ද යන්න හා එමගින් සෑබවින්ම ‘බුද්ධිමත් යන්ත්‍රයක්’ නිමවන්නෙද යන්න යි. නිදසුනක් ලෙස ගත් කළ chatbot යන්ත්‍රයක් සළකමු. මිනිස් කතා විලාශයම අනුකරණයට එය ඈතෑම් විට මිනිසෙකු මෙන්ම අක්ෂර වින්‍යාසය වැරදි , කථන වැරදි යනාදිය කළ යුතු ය. මෙය මිනිස් හෑසිරිම අනුකරණය විනා බුද්ධිමත් හෑසිරිමක් නොවන බව පෑහෑදිලි ය.

 

2. Thinking Humanly (The Cognitive Modelling Approach)
Thinking Humanly නිර්වචන වලින් කියවෙන්නෙ මිනිස් සිතිවිලි රටාවෙහි ක්‍රියා පටිපාටිය තේරුම් ගෙන එය අනුගමණයෙන් AI ගෑටලු නිරාකරණය යි . (මෙහි දි මුලික අවදානය යොමු වන්නෙ ගෑටලුවෙහි විසදුමට නොව එය විසදිමට ගන්නා පියවර මත ය). මෙය මිනිසුන් සිතන සෑටි හදාරන Cognitive Sciences පාදක කරමින් බිහිවුවකි.  
නිදසුනක් ලෙස, අප යම් ගෑටලුවක් විසදිමට,
  1.  එම ගෑටලුව පිළිබදව තර්කණය (reasoning) කරමින් විසදුමක් සොයා බලයි. මෙය අන්තරාවලොකනය (introspection) ලෙස හෑදින්වෙන අතර , 
  2. විද්‍යාත්මක ක්‍රම (scientific methods) භාවිතයෙන් ඊට සමබන්ධව පර්යෙෂණ (experiments) කර ,  මෙබදුම ක්‍රියා පටිපාටියක් අනුගමණය කිරිම  Thinking Humanly මගින් අරුත් ගැන්වේ. 
මෙහි ද මතුවන දුර්වලතාවය නම් මින් මිනිස් සිතිවිලි රටාව අනුගමනය මිස, බුද්ධිය යන්න නිරුපණය නොකිරිම යි; මිනිස් සිතිවිලි රටාව මගින් සෑමවිට ම අවස්ථාවට හා අරමුණට උචිත විසදුම් නොලබිම යි.

 

3. Thinking Rationally (The Rational Agent Approach)
thinking ratinally
මිනිස් චින්තන රටාව කරමින් එය අනුකරණය Thinking Humanly ය.  තර්කාන්විත සිතිවිලි පද්ධතියක ආකෘතියක් ගොඩනෑගිමෙන් බුද්ධිය නිරුපණය කිරිම Thinking Rationally ය. මේ සදහා ,
1. නෙමිත්තික නයායයන් (symbolic logic) ඈසුරින්  තර්ක නිති  (rules)  ඉදිරිපත් කිරිම.
2.  මෙම නෙමිත්තික  (symbols) මෙහෙයවිමෙන් (manipulating) තර්ක (reasoning) කිරිම.  

 

තර්කාන්විත පද්ධතියක ඈති මුලිකම අඩුපාඩුව නම්, සැම සංකලපයක්ම නයායයන් ඈසුරින් ඉදිරිපත් කිරිමට නොහෑකි විම (උදා: අස්ථිරත්වය uncertainty), තර්කනය සෑමවිටම නිවරදි නොවිම හා ප්‍රායොගිකව සියල්ල නිති අසුරින් ඉදිරිපත් කර පරිගණනය කිරිමට අපහසු විම යි.    
නිදසුනක් ලෙස වගා සාත්තු කරන රොබොවරයකු සළකමු. එහි පෑළවලට පොහොර හා ජලය දෑමිමට අවශ්‍ය සියලු නිති රොබෝ පද්ධතිය තුළ සමන්විත ය. නමුත් අනපෙක්ශිත ලෙස වගාව රෝගයකට ගොදුරු වු විට කරන්නෙ කුමක්දෑයි එය නොදනි.

 

4. Acting Rationally
acting Ratioanally
Acting Rational යනු වඩාත්ම උචිත  (most appropriate) ක්‍රියාමාර්ගය අනුගමනය කිරිම යි.  එනම් තමා සිටින පරිසරය (environment) පිළිබදව වන මතයන්ට (beliefs) වලට අනුරුපව තම අරමුණු (goal) සක්ෂාත් (achieve) කර ගෑනිමයි. මෙම සංකල්පය පැහැදිලි කිරිමට agents (කාරකයින්) යන සංකල්පය හදුනා ගනිමු.  Agent යනු තමන්ගෙ පරිසරය ප්‍රත්යක්ෂ කර එය තුළ ක්‍රියා කරන්නෙකි. (perceive and act in an environment).

 

වඩාත් ගැලපෙන(rational) හෑසිරිම් රටාවක් පෙන්විමට agents භාවිතා කරන්නෙ:
1. සංවේදක (sensors)
2. ප්‍රතියොජක (actuators)    
3. පරිසරය (environment)
4. කාර්ය සාධන මිනුම් (performance measures)

 

දෑන්  agent සන්කල්පය නිදසුනක් ඈසුරින් තෙරුම් ගනිමු.

 

අප නිදසුනක් ලෙස ගුවන් නියමු කාරකයෙක් සළකමු. හෙතෙම ගුවන් මෙවලම්, කාළගුණ දත්ත යනාදියෙන් සමන්විත පරිසරයක ක්‍රියා කරයි. කාර්ය සාධන මිම්ම වනුයේගමනාන්තය දක්වා අනතුරකට භාජනය නොවි ළගා විමයි.

 

ස්වභාවික පරිසරයෙ හටගන්නා (natural agent) මිනිසා වෑනි කාරකයක් සංවේදක ලෙස ඈස් හා කන් භාවිතා කරයි. ප්‍රතියොජක ලෙස අත් පා, ලිඛිත හා වාචික සන්නිවෙදනය භාවිතා කරයි.
රොබොවක් වෑනි කෘතිම කාරකයක් සංවේදක ලෙස කෑමරා, ඉලෙක්ට්‍රොනික සංඥා යනාදිය හා ප්‍රතියොජක ලෙස ඉලෙක්ට්‍රොනික සංඥා උපයොගි කර ගනි.  
මෙය AI පිලිබදව වඩාත්ම පිළිගත් නිර්වචනය යි.   මෙය Acting Humanly හා Thinking Humanly මෙන් හුදෙක් මිනිස් චර්යාව අනුකරණයට නොව, බුද්ධිය යන්න නිරුපණය කර යි. Thinking Rationally මෙන් මෙය හුදෙක් තර්කයට පමණක් නොව පරිසරයට හා අරමුණට අවධානය යොමු කර යි.
මෙතෙක් කල් අප  AI යන්න කුමක් දෑයි හදුනා ගතිමු. ඊළග ලිපියෙන් AI වල යෙදුම් පිළිබද ඉතා රසවත් දෑනුම් සම්භාරයක් ලබා ගනිමු.

        

 

හෑගීම් වලටත් තෑනක් (Emotions do matter for Intelligence!)

ඔබ සෑම විටම ක්‍රියා කරන්නේ බුද්ධිමත්ව සිතා බලාද? අප ගන්නා සියලු තීරණ වලට සිතීම් (thinking) පමණක් නොව හෑගීම්/භාව ද (feelings/emotions) මුල් වන බව ඔබ අත්දැකීමෙන්ම දන්නවා.
විද්‍යාඥායින් මුලික හෑගීම් (Emotions) ලෙස හදුන්වන්නෙ anger(කොපය), disgust(පිළිකුළ), fear(බිය), happiness(සතුට), sadness(දුක) හා surprise(විශ්මය) යි.
සිතීම හා හෑගීම හුගක්ම පරස්පර ලෙස දෑනුන ද එවා එකිනෙකට තදින්ම බද්ධ වූ ක්‍රියාවලීන් බව විද්‍යාඥායන් ඔප්පු කර ඈත. උදාහරණයක් ලෙස මිනිස් මොළයේ emotions වලට දායක වන්නෙ frontal lobe ය. Frontal lobe හානි වී ඈති පුද්ගලයින් බුද්ධි පරීක්ෂණ සාර්ථකව කිරිමට සමත් වුව ද ඔවුන්ගේ තීරණ ගෑනීමේ හෑකියාව හීන බව පර්යේෂණ මගින් අනාවරණය කර ඇත.
මිනිස් හෑගිම් අනුසාරයෙන් වඩාත් සාර්ථකව බුද්ධිමය ලක්ෂණ නිරුපණය කිරිමට වෑයම් කරන  Affective Computing හා Kansei Engineering පිළිබදව මෙම ලිපි පෙළෙහි තෙව්න කොටසින් කතා කරමු.

 

දෑනුමට, විනෝදයට

සාහිත්‍යය විදයාව ගෑන මෑවු සිහින බොහොය. මෙම් විෂයට අදාල කලා කෘති කිහිපයක් ඉදිරිපත් කරමු. එවා ඔබෙ දෑනුමට පමණක් නොව නෑවුම් චින්තනයකට ද මග පාදනු ඈත.
2001 : A Space Odyssey, I-Robot, Terminator, 
Transformers, Frankenstein

 










වෑඩිදුර කියවිමට
Artificial Intelligence : A Modern Approach (Norvig, Russell)
Computational Intelligence : A Logical Approach (Poole, Mackworth, Goebel)
The following two tabs change content below.

Dulshani Gunawardhana

Latest posts by Dulshani Gunawardhana (see all)

Comments
  1. sandya Fernando
  2. ashan
  3. Sandali
  4. Mangala Aluwihare

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.