AI වල ආරම්භයක් උනේ කවද්ද? අපි මේකේ මුල්ම තැන දක්වා ගමන් කලොත් මේ ගැන මුලින්ම 1943දී Neural Networks වල fundamentals ගැන ගැන කතා බහක් ඇතිවුනා. 1945 දී Isaac Asimov කියන Columbia university එකේ ආදී ශිෂ්‍යයෙක් Robotics කියන වචනේ සමාජ ගත කරනවා. 1956දී John McCarthyට පුළුවන් වෙනවා ලෝකේ පලවෙනි AI demonstration එක Carnegei Mellon University හිදී පවත්වන්න.  මේ විදියට 1979දී පළමු පරිගණකයකින් පාලනය කරන්න පුළුවන් වාහනය නිපදවන්න ඉඩ ලැබෙනවා. 2000 වසරේදී වෙළදපොලට පැමිණෙනවා Interactive Robotsලා. Kismet කියන්නේ මේ විදියට සැදුනු facial expressions කරන්න පුළුවන් robot කෙනෙක්.

කෘතීම බුද්ධිය හා මානව බුද්ධිය අතර සමානකම් වගේම තියෙන වෙනස්කම් මොනවද?

  • මිනිසා යමක් තහවුරු කරගන්නේ patterns, නැත්නම් රටාවන් හරහා. නමුත් යන්ත්‍රයක් ගත්තොත් ඒකට අදාල වෙනම rules and data සෙට් එකක් මත තමයි මේවා යමක් තහවුරු කරගන්නේ.
  • මිනිස්සු තොරතුරු මතක තියාගන්න හා නැවත පාවිච්චි කරන්න patterns පාවිච්චි කරනවා. නමුත් machines මේකම කරන්න algorithms use කරනවා.
  • මිනිස්සුන්ට පුළුවන් යම් object එකක් සම්පුර්ණ නැති වුනත් ඒක හදුනාගන්න, නමුත් යන්ත්‍රයකට 100%කම මේක හරියට කරන්න බැහැ.

ඊලගට අපි කතා කරන්නේ AI වල interesting බව වැඩිම පැත්තක් ගැන. ඒ තමයි AI වල research areas ගැන. ප්‍රධාන පැති 5ක් අපිට පහසුවෙන් හදුනාගන්න පුළුවන්.

  1. Expert Systems
  2. Natural Language Processing
  3. Fuzzy Logic
  4. Robotics
  5. Neural Networks
  1. Expert  Systems හුගක් වෙලාවල් වලට අපිට දකින්න පුළුවන්, Fast Tracking Systems, Clinical Systems වගේ systems වල. Expert System එකක් කියන්නේ Decision Making වලට ගන්න system එකක්. Complex Problems වල තියෙන ප්‍රශ්න පහසුවෙන් විසදගන්න තමයි මේවා නිර්මාණය වුනෙත්. මුල්ම Expert System එක 1970දී තමයි පැමිණුනේ. Expert Systems වල පියා කියන නමින් හදුන්වන්නේ Edward Feigenbaum. Expert System එකක් ප්‍රධාන subsystems දෙකකට  බෙදෙනවා. Inference Engine හා Knowledge Base විදිහට. මේකේ Knowledge Base එක නමේ විදිහටම තොරතුරු හා නීති මාලාවක් represent කරනවා. Inference Engine එකෙන් කරන්නේ මේ නීති මේ තොරතුරු වලට එකතු කරලා අලුත් තොරතුරු නිර්මාණය කරන එක.  තවත් ලිපියකදී අපි මේ Expert Systems වල ඉතිහාසය, මේකේ software architecture එක නිර්මාණය වුනේ කොහොමද කියන කාරණාව කතා කරමු.
  2. Natural Language Processing නැත්නම් NLP කියන්නේ සැහෙන විශාල මාතෘකාවක්. මේකෙදි කතා කරන්නේ පරිගණකය හා මිනිසාගේ භාෂාවන් අතර තිබෙන සම්බන්ධතාවයන් ගැන. Google Now, Helakuru Voice Input, Cortana, Apple Siri, Amazon Alexa මේකට බොහොම ප්‍රසිද්ධ උදාහරණ. NLP කියන ක්‍රියාවලිය ප්‍රධාන categories 4කට බෙදන්න පුළුවන්.
    1. Syntax
    2.  Semantics
    3. Discourse
    4. Speech                  මේ කරුණු වෙන වෙනම අලුත් ලිපියකින් අපි කතා කරමු
  3. Fuzzy Logic, electronics හා automobile වල දකින්න පුළුවන්. Fuzzy logic කියන්නේ many valued logic එකක්. එහෙම කීවට තේරෙන්නේ නැතුවැති. අපි boolean කියන type එකේ තියෙන්නේ answers දෙකයි.true or false. ඇරිස්ටෝටල්ගේ logical calculus එකක් තිබුනා. මේකේ පැහැදිලිවම දක්වලා තිබුනා ඕනෑම preposition එකකට true values දෙකක් තියෙන්න පුළුවන් කියන කරුණ. මේක n-valued logic එකක්. ඒ කියන්නේ true values දෙකකට වඩා තියෙන්න පුළුවන්. තනිකරම ගණිතය හා සම්භාවිතාව වගේ සංකල්ප එක්ක ඉදිරියට යන මේ ගැන ඉදිරි ලිපියකින් තව විස්තර කියවන්න ඔබට හැකිවේවි.
  4. Robotics කියන්නේ ඉංජිනේරු සිද්ධන්තයක්. මේවා නිර්මාණය වුනේ මිනිසුන් වෙනුවට මිනිසුන්ගේ කටයුතු ඉටු කිරීමට. අද වෙනකොට මිනිසුන්ට වැඩ කරන්න ජිවිත අවදානම් සහින වැඩ කරන්න මේ අය පාවිච්චි කරනවා. Robotics වල ප්‍රධාන නීති 3ක් තිබෙනවා. අපි මේවට කියනවා Three Laws of Robotics කියලා.
    1. Robotsලා කවදාවත්ම මිනිසුන්ට හානි නොකළ යුතුයි.
    2. පළමු නිතිය කදකිරිමකින් තොරව මානව උපදෙස් උපදෙස් වලට අනුව කටයුතු කල යුතුයි.
    3. Robotsලා ඔවුනොවුන් ආරක්ෂා විය යුතුයි අනෙකුත් නීති කඩ කිරීමකින් තොරව.
  5. Neural Networks හුගක් වෙලාවල් වලට face recognition, character recognition, handwriting recognition වගේ දේවල් වලට පාවිච්චි වෙනවා. 1943දී නිර්මාණය වුනු Threshold Logic මේකේ ආරම්භය විදියට සලකනවා.  Neural Network එකක් Neurons, Connection and Weights වගේම Propagation Function වගේ  components ගණනාවක එකතුවක්.

මීලග ලිපියේ සිට මේ හැම කරුණක් ගැනම අපි සවිස්තරව කතා කරමු…