Artificial Intelligence(AI) - University of Moratuwa
Manoj Madusanka
අලුත් තාක්ෂණය ගැන උනන්දුවෙන් ඉන්න, ඒ ගැන හිතන අයත් අනිවාර්යයෙන් දන්න මාතෘකාවක් ගැන නොදන්න විස්තර ටිකක් අපි කතාකරමු. මාතෘකාව තමයි කෘතිම බුද්ධිය. Artificial Intelligence.
“The Matrix” , “I,Robot”, “2001: Space odyssey”, “Terminator”, ”Avengers” වගේ ෆිල්ම්ස් බලපු අයට, ඒවායේ පොත් කියවපු අයට, කෘතිම බුද්ධිය, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, එහෙමත් නැත්තම් AI කියන මාතෘකාව අලුත් දෙයක් නෙවෙයි. ඉතාම මෑතකදි ආපු Marvel එකේ Avengers: Age Of Ultron ෆිල්ම් එකත් ඔයාලාට මතක ඇති. ඒකෙ Ultron කියන්නෙත් කෘතිම බුද්ධියෙන් බල]ගන්වපු පද්ධතියක් නේ. හරිම ප්රබල, මිනිස්සු වගේ හිතන, ලෝකය විනාශ කරන්න උනත් බලයක් තියන සුපිරි පරිගණක තමයි කෘතිම බුද්ධිය කිව්ව ගමන් හැමෝගෙම ඔළුවට එන්නෙ. ඒක අඩු වැඩි වශයෙන් හරි. නමුත් AI කියන්නෙ ඒක විතරයිද? මොකක්ද මේකෙ හරිම කතාව? මොකක්ද AI වල අපිට තියන වැදගත්කම?
කෘතිම බුද්ධිය ගැන කතාකරන්න කලින් අපි පොඩ්ඩකට ඉතිහාසය පැත්තට යමු. මොකද අනාගතේට යන්න තියන පඩිපෙලේ අත්තිවාරම් වැටෙන්නෙ අතීතේ ඉඳන් නේ. ඒ නිසා පොඩ්ඩක් ඉතිහාසය දැනගත්තාට පාඩුවක් වෙන්නෙ නැහැ.
හුග දෙනෙක් දන්න කාර්මික විප්ලවය ආරම්භ උනේ තෝමස් නිව්කොමන් කියන සුදු ජාතික මහත්මයා වාෂ්ප එන්ජිම හොයාගත්තයින් පස්සෙ නෙ. ඒ වාෂ්ප එන්ජිමෙන් කළේ අපේ මිනිස්සුන්ගෙ ඇගේ ශක්තියෙන් කරපු වැඩ කරන්න වාෂ්ප බලය යොදාගත්ත එක. ඒ කියන්නෙ භෞතික කාර්යයන් ලේසි කරපු එක. ඒකාලෙ මැෂින් මහ විශාලයි. ඒ වාගේම ඒවාට ගොඩක් සම්පත් ප්රමාණයක් උවමනා වුණා. මේක තමා පළමු කාර්මික විප්ලවය. ඒක බලගැන්නුවේ වාෂ්ප බලය.
එතනින් පස්සෙ ආරම්භ වෙන්නෙ දෙවන කාර්මික විප්ලවය. මේ කාලයේදි තමයි මුලින්ම මිනිස්සුන්ගෙ මානසික සහ බුද්ධිමය කාර්යයන් ලේසි කරන්න තාක්ෂණය යොදාගන්න ගත්තේ. ඒ කියන්නෙ මේ කාලයේදි තමා මිනිස්සු තමන් හිතල කරන්න ඕනා දේවල් වලින් කොටසක් යන්ත්ර වලට පැවරුවේ. විදුලිය හොයාගැනීමත් එක්ක තාක්ෂණය සීඝ්ර විදියට දියුණු උණා, වේගවත් වුණා වගේම යන්ත්ර සඳහා වියදමත් ගොඩක් අඩුවුණා. පරිගණකය දියුණු වෙන්න පටන්ගත්තේ මේ කාලයේදි රික්තක ටියුබ වල උදව්වෙන්. මේ කාර්මික විප්ලවය බලගැන්නුවේ විද්යුතය සහ සන්නායක.
ඊලගට ලෝක යුද්ධ එක්කලා සන්නායක වලට ගන්න ලෝහ හොයන එක අමාරු වුණා. මේ හිඟකම මිනිස්සුන්ව පෙලඹුවා සන්නායක වෙනුවට ආදේශකයක් හොයන්න. මේකෙ ප්රතිපලයක් විදියට අර්ධ සන්නායක එලියට ආවා. ට්රාන්සිස්ටරයෙන් පටන් අරගෙන දාස් ගානක් ඉලෙක්ට්රොනික උපාංග දක්වා පරිණාමය වුණේ මේ සොයාගැනීමයි. මේකෙන් උපකරණ වල විශාලත්වය පුදුමාකාර විදියට පුංචි කළා වාගේම වේගවත් බව නොසෑහෙන්න වැඩි දියුණු කළා. පරිගණක වල වේගය, ප්රමාණය වගේම ඒවාට කරන්න පුළුවන් කාර්ය ප්රමාණයත් ඉතාම වැඩිදියුණු උණා. මේ විප්ලවය බලගැන්නුවේ අර්ධ සන්නායක සහ විද්යුතය.
මේ උඩ තුනේදිම අපිට හොයාගත්තහැකි එක පොදු දෙයක්. මේවාගෙ බලය(power) ලබල දෙන ප්රභවය වෙනස් උනාට, මේ තුනේදිම බලය යන්ත්රයත්, පාලනය මනුශ්යයාත් කරනවා. සරලවම කිව්වොත් හැසිරෙන්න යන්ත්රයට පුලුවන් උනාට හසුරවන්න විධාන දෙන්නේ අපි.
නමුත් හතරවන කාර්මික විප්ලවයට එද්දී මේ තත්වය වෙනස් වෙනව. හතරවෙනි කාර්මික විප්ලවය ඇතිවෙන්නෙ අපි මේ කතාකරන තාක්ෂණය එක්ක. බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාව එක්ක. මෙතුවක් කල් පාලනය මිනිසා සහ බලය යන්ත්රය සතුවෙච්ච සම්ප්රදාය වෙනස් කිරීම තමයි මේ විප්ලවයේ අවසාන ප්රතිඵලය වෙන්නෙ. බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාව එක්ක ගොඩනැගෙන යන්ත්ර වල බලය සහ පාලනය කියන අංග දෙකම එය තුලම ගොඩනැගිල තියෙනව. එතකොට ඒක දහස් ගුණයක් වේගවත් නිරවද්ය සහ භාවිතයට පහසු මෙවලමක් බවට ඉබේම පත්වෙනව.
සරල උදාහරණයක් කිව්වොතින් යමක් තදින් අල්ලා ගන්නවා කියන කාර්යය ගන්නකො.ඒකට අපි භාවිතා කරන උපකරණය තමයි අඬුව කියන්නෙ. මේ අඬුවට පුළුවනි යමක් තදින් අල්ලා ගැනීම කියන කාර්යය පහසු කරන්න. නමුත් ඒකට මනුෂ්ය මැදිහත්වීමක් ඕනමයි. ඒකට අපි කවුරුහරි අඩුව අරන් ඕන දේ තදින් අල්ලන් ඉන්න ඕන. නමුත් හිතන්නකො මේ අඬුව අපි බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාව භාවිතා කරලා බුද්ධිමත් යන්ත්රයක් බවට පත්කළා කියලා. එතකොට ඒ අඬුව දන්නවා මේ තැන අල්ලා ගන්නනම් මෙච්චර ඇරෙන්න ඕන. මේ තරමට තද වෙන්න ඕන. මේ තරම් වෙලාවක් මේ වගේ කෝණයකින් අල්ලාගෙන ඉන්න ඕන කියන සියල්ල. එතකොට ඒ අඬුව කළ යුතු කාර්යය කරන්න අපේ මැදිහත් වීමක් ඕන නැහැ.
මේක තමයි හතරවන කාර්මික විප්ලවය කියන්නෙ.
මේ හතරවන කාර්මික විප්ලවයේ මුල් අවදිය දැනටමත් ආරම්භ වෙලයි තියෙන්නෙ. දැනටමත් බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාව නූතන කර්මාන්ත ක්ෂේත්රයේ ප්රබලව භාවිතා වෙන්න පටන් අරගෙන තියෙනවා. අපි හැමෝම දන්න SELF-Driving Cars කියන්නෙ බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාව භාවිතා වෙන යෙදවුමක්. මගියාගේ කිසිම මැදිහත්වීමක් නැතුව ගමනාන්තය දක්වා ආරක්ෂිතව භාණ්ඩ හෝ පුද්ගලයන් ප්රවාහනය කරන්න පුළුවන් වාහන විදියට මේවා හඳුන්වන්න පුළුවන්. එතකොට ඒ කාර්යය සඳහා වැයවෙන ශාරීරික වගේම මානසික ශක්තියත් වෙනත් පලදායී දෙයක් වෙනුවෙන් වැය කරන්න මිනිස්සුන්ට පුළුවන් වෙනවා. ඒ වගේම බොහොමයක් අවස්තා වලදි මේ වාහන වල අඩංගු පරිගණක ගන්නා තීරණ නිරවද්යතාවයෙනුත් ඉහලයි. යම් යම් අවස්ථා වලදි අනතුරු සිදුවීමේ හැකියාවක් තිබුණත් බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාවේ දියුණුව එක්ක මේ සම්භාවිතාව බිංදුව කරගන්න අපිට පුළුවන් වේවි. ඒ වගේම ලෝකයෙ වේගයෙන්ම වැඩිදියුණු වෙන, වැඩිම ආයෝජන ලැබෙන විෂය පථයක් නිසා ඒ ඉලක්කයට යන්න වැඩි කාළයක් ගත වෙන එකක් නැහැ.
අපි හැමෝම දන්න Google Assistant, Amazon Alexa වගේ අන්තර්ක්රියාකාරී එහෙමත් නැත්නම් interactive ස්මාට් සහායකයොත් බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාවේ දියුණුවේ ප්රතිඵල තමයි. නිවසක තියෙන සියළුම තත්ව පාලනය කරන්න, මිලදීගැනීම් කටයුතු වලදි සහාය වෙන්න, තොරතුරු සොයාගන්න වගේ ගොඩාක් දේවල් වලට මේ සහායකයන්ගෙ උදව් ගන්න පුළුවන්. ඇලෙක්සා සහ ගූගල් ඇසිස්ටන්ට් ඉතාමත්ම ජනප්රියයි බටහිර රටවල ගෙවල්වල.
ඒවගේම ලෝකයේ ප්රබලම ව්යාපාරිකයෙක් වෙන Elon Musk ගේ Neuralink ව්යාපෘතියත් බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාවේ ලොකුම පියවරක් වේවි. මොලය ඇතුලෙ සවිකරපු චිපයකින් අපේ වැඩකටයුතු පහසුවෙනවා කියන එක විද්යා ප්රබන්ධ චිත්රපටයකින් ආපු අදහසක් වගෙ උනාට, ඒක යථාර්ථයක් වෙන්න වැඩි කාලයක් යන එකක් නැහැ.මනුෂ්ය මොලයේත් පරිගණකවලත් අතුරුමුහුණතක් කියන්නෙ තවම හොයාගත්තේවත් නැති අලුත් සොයාගැනීම් දාහකට අඩිතාලමක් වෙන්න පුළුවන්.
මේ බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාව මහාපරිමාණයෙන් භාවිතා වෙන ප්රසිද්ධ යෙදීම් කීපයක් විතරයි. මේවා ඇරෙන්න හැම ක්ෂේත්රයකම බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාව අඩු වැඩි වශයෙන් භාවිතා වෙනවා දැනටමත්. ඉදිරියේදි හැම ක්ෂේත්රයක් ම රඳාපවතින අඩිතාලම AI වේවි.
ඉදිරියේදී එන දහස් ගානක් නව නිර්මාණ වල හරය AI වෙන වග දැනටමත් ඔප්පු වෙන දෙයක්. අපේ මැදිහත්වීමකින් තොරව කාර්යයන් කිරීමේ හැකියාව යන්ත්ර වලට හිමිවෙනවනම් මිනිස් පැය බිලියන ගානක් වසරකට ඉතුරු කරන්න පුළුවන්. ඒ මගින් අපිට අපේ චින්තනයේ නිම්වළලු පුළුල් කරගන්න වැඩිපුර කාලය වගේම ඉඩකඩත් ලැබෙනව. ඉතාම නිරවද්ය, ඉතා වේගවත් පද්ධති මගින් ස්වයංක්රීයව ලබාදෙන අවසාන ප්රතිඵල වල කාර්යක්ෂම භාවය ගැන විවාදයක් නෑ. ඒ නිසා AI ජනප්රිය වෙන බවත් ස්ථිරයි.අපිටත් වඩා වේගයෙන් ගණනය කිරීම්, simulations කරන්න පුළුවන් වීම නිසා නව නිර්මාණ, නව තාක්ෂණික සොයාගැනීම් වල, විද්යාත්මක සොයාගැනීම් වල, නව ප්රතිකාර ක්රම වල, අලුත්, ප්රතිඵලදායක ඖෂධ වල ආරම්භක ස්ථානය වගට AI පත්වේවි. අපිට තවමත් විසඳගන්න බැරි ප්රශ්න වලට ඉක්මනින්, නිරවද්ය විසඳුම් ලබා දෙන්න බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාවට පුළුවන්.
අනාගතයේ බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාවට හා සම්බන්ධ වෘත්තිකයන්ට මොන වගෙ කලක් යාවිද? ඒක හැමෝගෙම ඔලුවට එන්න පුළුවන් ප්රශ්නයක්. බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාව කියන විෂය පථය හැදිලා තියෙන්නේ මොනවගේ දේවල් එකතුවෙලාද කියල අපි මුලින්ම බලමු. බුද්ධිමත් යන්ත්රයක් හදනවා කියන්නේ ප්රෝග්රෑම් එකක් කෝඩ් කරනවා වගේ කරන්න පුළුවන් දෙයක් නෙවෙයි. ඒකට ඊට වඩා පෘථුල දැනුමක් වගේම සුවිශේෂ වෙච්ච චින්තනයක් ඕන කරනව. වෙනම Thinking pattern එකක්, Mindset එකක් ඕන කරනවා. AI කියන්නේ පරිගණක විද්යාව වත්, තොරතුරු තාක්ෂණයවත්, ඉංජිනේරු ශිල්පයවත් නෙවෙයි. බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාව හදාරණ කෙනාට පරිගණක ක්රමලේඛණය(Computer programming) ගැන විශාල දැනුමක් තියෙන්න ඕන. Data Science ගැන ගැඹුරට හදාරලා තියෙන්න ඕන. Artificial Neural Networks ගැන Machine Learning, deep learning, ගැන හදාරලා තියෙන්න ඕන. ඒවා යොදාගන්න පුළුවන් වෙන්නෝන. Cloud Computing සහ Business analytics ගැන හදාරන්න ඕන. Statistics ගැන පුළුල් දැනුමක් ඕන වගේම Computer science දැනුමත් AI Field එකේ කෙනෙක්ට අත්යවශ්යයි. එතකොට මේ ඔක්කොම දැනුමෙන් සන්නද්ධ වෘත්තිකයෙක්ට කර්මාන්තය ඇතුලෙ ඕනා තරම් රැකියා අවස්ථා වාගෙම ව්යාපාරික අවස්ථාත් තියෙනවා.
Big Data Analyst, Natural Language Processing Engineer, Research Scientist, Machine Learning Engineer, Data scientist, Big data Engineer, Big data Architect, Robotic Engineer, Computer vision engineer, වගේ බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාව පිලිබඳ උගත් කෙනෙක්ට පහසුවෙන්ම කරන්න පුළූවන් රැකියා වලට වර්තමාන සහ අනාගත කර්මාන්ත ලෝකය තුළ විශාල ඉල්ලුමක් තිබෙනවා සහ හැදෙමින් පවතිනවා. දැනටමත් ඉහතින් කියපු රැකියා වලට වසරකට ඩොලර් 150,000 කට ආසන්න මධ්යන්ය වැටුපක් තියෙනවා. ඒ වගේම පසුගිය වසර තුන ඇතුළත AI මූලික කරගත්ත හැකියා තියෙන වෘත්තිකයන් සඅහා ඉල්ලුම දෙගුණයකින් වැඩිවෙලා තියෙනවා. AI සඳහා වන රැකියා අවස්ථා 119% කින් වැඩිවෙලා තියෙනවා.
ඉහත කියපු රැකියා වලට අමතරව AI හැකියා තිබෙන වෘත්තිකයන්ට Researcher, Data mining and analysis, Business Intelligence developer, AI Engineer වගේ රැකියා වගේම UX designer, Software Engineer වගේ වෘත්තීය මාර්ගත් විශාල ප්රමාණයක් තියෙනවා.
ඒ වගේම තවත් අයට තියන ප්රශ්නයක් තමයි AI සම්බන්ධ රැකියා අවස්ථා ලංකාව වගේ රටවල් වල තියෙනවාද කියන එක. අනිවාර්යයෙන්ම ඕනෑ තරම් තියෙනවා. ඒක තහවුරු කරගන්න තියෙන හොඳම ක්රමය තමයි ඔය ඉහතින් දක්වපු රැකියා වලට තියෙන ඇබෑර්තු ගැන Google සෙවුමක් කරන එක.
ඉතින් මේවා එක්ක ඊලඟට ඕන කෙනෙක්ට එන ප්රශ්නය තමයි කොහොමද අපි AI සම්බන්ධව ඉගෙන ගන්නෙ, මොන අධ්යාපන සුදුසුකම්ද ඒ සඳහා ලබාගන්න ඕන කියන එක. ලෝකයේ ගොඩක් රටවල විශ්ව විද්යාල BSc In Artificial Intelligence පාඨමාලා එලිදක්වන්න පටන් අරන් තියෙනවා. අපි ශ්රී ලංකාව ගැන සැලකුවොත් වර්තමානයේ රාජ්ය විශ්වවිද්යාලයක් මගින් ලබාදෙන එකම බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාව සම්බන්ධ ගෞරව උපාධිය (BSc Honors In Artificial Intelligence) ලංකාවේ ප්රමුඛම විශ්ව විද්යාලයක් වෙන මොරටුව විශ්ව විද්යාලයෙන් ලබාදෙනවා. ඉතාම පුළුල් විෂය පථයක් ආවරණය කරමින් කරගෙන යන මේ පාඨමාලාව Artificial Intelligence සම්බන්ධ වෘත්තීයවේදියෙක්ට අවශ්ය සියළුම දැනුම තහවුරු කරන විදියට සකස් කරලා තියෙන පාඨමාලාවක්. මේ ගැන වැඩිදුර තොරතුරු මේ ලිපිය ඔස්සේ දැනගන්න ඔයාලට පුළුවන්.
ඒ වගේම මේ පාඨමාලාව ගැන මොරටුව විශ්වවිද්යාලයේ මහාචාර්යවරු විසින් කරන හඳුන්වාදීමේ වැඩසටහන් කීපයක් මේ සබැඳිය ඔස්සේ ගියොත් ඔයාලට නරඹන්න පුළුවන්.
https://drive.google.com/drive/folders/1xfZVrIEngU24zSBwE2QTKijbByg4gNgM?usp=sharing
ඒ වගේම මොරටුව විශ්ව විද්යාලය මගින්ම MSc in Artificial Intelligence පාඨමාලාවකුත් හදුන්වා දීලා තියෙනවා.ඒක 2008 ඉඳන්ම අද දක්වා කරගෙන එන පාඨමාලාවක්. ඒ පාඨමාලාව උගන්වපු පළපුරුදු මහාචාර්ය වරු කථිකාචාර්යවරු සහ ක්ෂේත්රයේ ඉහලින්ම පිළිගත්තු කථිකාචාර්ය මහාචාර්යවරු තමයි බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාව සම්බන්ධ ගෞරව උපාධිය (BSc Honors In Artificial Intelligence) ට අදාල දේශනමාලාවන් සිදු කරන්නේත්. ඒ නිසා මේ උපාධි පාඨමාලාවල තත්වය සහ Credibility එක ඉතාම උසස්.
ඉතින් මේ බුද්ධිමය යාන්ත්ර විද්යාව ගැන ඔයාලත් උනන්දු නම්, ඒ ගැන හදාරන්න ආසා නම්, බොහෝම රසවත් සහ වේගයෙන්ම දියුණු වෙන තාක්ෂණික ක්ෂේත්රයක වෙනසක් කරන්න පුළුවන්, වෙනසකට දායක වෙන්න පුළුවන් වෘත්තිකයෙක් වෙන්න උවමනා නම් ඔයාලටත් මේ උසස් අධ්යාපන අවස්ථා හඹායන්න පුළුවන්.
ඉදිරිපත් කිරීම : Maths අපි