Deep Learning, Artificial Intelligence වගේ දේවල් හෙනම බරසාර විදිහට කතා වෙද්දී තියෙන ලොකුම කේස් එක තමයි මේ රෙද්ද මොකද්ද කියලා සාමාන්‍ය මනුස්සයෙක්ට කියවලවත් තේරුම් ගන්න බැරි එක! ඔන්න එහෙනං ඔය සිද්ධිය technical මඟුල් මොකුත්ම නැතිව ඉතා සරළව!
මිනිස්සු පගණකත් එක්ක වැඩ කරන්න පටන් ගත්තට පස්සේ ගොඩක් දේවල් මේ අයිටම් එකෙන් ලේසියෙන්ම කරගන්න පුලුවන් කියලා තේරුම් ගියා. හැබැයි ඉතිං කරන්න කියන්න ඕනේ හැම එකක්ම මේ කම්පියුටර් රාජයාට අකුරෙන් අකුර පියවරෙන් පියවර කියලා දෙන්න සිද්ධ උනා. ඒකට තමයි programming languages පාවිච්චි කරන්න උනේ. පරිගණකයට තේරෙන විදිහට කරන්න ඕනේ හැමදෙයක්ම ලියලා කරලා දෙන්න. මෙන්න මේ ලියලා කරලා දෙන instrcuctions ටිකට algorithm කියලා පොඩ්ඩක් බරසාර වචනයක් පාවිච්චි කළා.
ඔහොම ටික කාලයක් යද්දි මිනිස්සුන්ට හිතුනා, අපි විදිහටම හිතන පතන, අපි විදිහටම experience වලින් ඉගෙන ගන්න, ගොඩක් සැරයක් එකම දේ කරපුවහම මතක හිටින, එකම විදිහේ රටාවල් (හරියට ඔය ලියවැල් රටා වගේ) අල්ලගන්න පුළුවන් machine තිබ්බොත් මාර ලල් එකක් තියෙයි කියලා.
අන්න එතනදී.... කෘතීම බුද්ධිය හෙවත් artificial intelligence කියන concept එක ලෝකෙට ආවා.
concept ආවාට වැඩක් නෑනේ, මේක අර කම්පියුටර් රාජයාට පියවරෙන් පියවර ලියලා කරලා දෙන්න බැරිනම්! අන්න ඒ නිසයි මිත්‍රවරුනි AI algorithm බිහිවෙන්නේ. මේවා අර අපි කලින් කතා කරපු instructions සැට් එකෙන් පොඩ්ඩක් වෙනස් උනා. මොකෝ experience වලින් ඉගෙන ගන්න, ගොඩක් සැරයක් එකම දේ කරපුවහම මතක හිටින සීන් එක එහෙම මේ algorithm වලට පුළුවන් වෙන්න උනා.
මිනිස්සුන්ට තේරුම් ගියා එයාලා ගොඩක් කාලයක් හරිම ආයාවෙන් කරගෙන හිටිය statistics වලින් ඔය රටා අදුන ගන්න වගේ අයිටම් කරගන්න පුළුවන් කියලා. ඒත් එක්ක සම්භාවිතාව (probability) එහෙම වැඩේට එකතු කරගත්තොත් ගොඩ කියලා. ඕකට තවත් ගණිත මිණිත අනුපාන දාල කරලා machine learning කියන concept එක ගොඩ නැගුවා. (මේ AI algorithm කරන්න පුළුවන් එකම විදිහ නෙවෙයි. අනිත් එව්වා ගැන කියන්න ගියොත් වැඩේ complex වෙනවා.)
මේ concept එකේ තියෙන algorithm වල තිබ්බ විශේෂත්වය තමයි අකුරෙන් අකුර හැමදෙයක්ම කියලා දෙන්න ඕනේ නැති එක. පොඩි පොඩි ගණිත මිණිත ජිල්මාට් දාලා තියෙන data ගොඩාරියකින් "ඉගෙන ගන්න" මේවට පුළුවන් උනා. ඇත්තටම් කිව්වොත් මේ ඇතුලේ තියෙන්නෙ ලොකු පොඩි ගණිතමය සමීකරණ ටිකක්.
මිනිස්සුන්ටත් අමුතුම විදිහේ අදහස් එනවනේ. අවුරුදු ගානකට කලින් මිනිස්සුන්ට හිතුනා, අපේ මොළ ගෙඩියේ තියෙන න්‍යුරෝ, ගණිතමය විදිහකට ලියාගන්න පුළුවන් උනොත් මරුනේ කියලා! මිනිස්සු හිතුවා අපේ මොළේට වගේ එකම දෙයක් දිගටම පෙන්නපුවහම මතක හිටිනවා වගේ මේ ආටිවිශල් නියුරෝන් අයිටම් එකත් එහෙම කරයි කියලා. හරියට අපිට පොඩි කාලේ "අන්න පුතේ කාක්කා" කියලා පෙන්නුවා වගේ!
වැඩේ හරි ගියා! නමසිය හතලිස් ගණන් වල මේ concept එක එළියට ආවාට අසූ අනූ ගණන් වෙනකම් හරිම සරළ විදිහට තමයි මේක තිබ්බේ. මොකෝ මේ ගණිත සමීකරණ ටික විසඳගන්න තරම් powerful කොම්පීතර රාජයෝ හිටියේ නැති නිසා.
අපේ මොළේ ඇතුළේ ඔය නියුරෝන බිලියන ගාණක් තියනවා වගේ මේ ආටිවිශල් නියුරෝන ලේයර් ලේයර් ගොඩ ගහලා (හරියට ලේයර් කේක් එකක් වගේ) හදාගත්තොත් මිනිස්සුන්ට සුපිරි වැඩක් ගන්න පුළුවන් කියලා තේරුම් ගියා. අන්න එව්වා තමයි Deep Neural Networks නැත්නම් deep learning concpet එක කියන්නේ. මේකත් අර ආටිවිශල් න්‍යුරෝන් එකම තමා. වෙනස හරියට ඩීප් පෑන් පීසා එකක් වගේ මහත වැඩියි! රහත් වැඩියි! :D
දැන් ඉන්න පත කොම්පියුටර් රාජයෝ එක්ක මේ ඇතුළේ තියෙන සමීකරණ විසඳන එක පොඩ්ඩක් ලේසි වෙලා තියෙනවා. ලේසිම කිව්වට ලේසිමත් නෑ. ;)
ඔහොම යද්දී වෙලාව අහද්දී වෙලාව කියන අක්කා කෙනෙක් පෝන් එකට එන්න ගත්තා. අපේ මූනත්තහඩුව ෆෝන් එකේ පාස්වර්ඩ් එක විදිහට ගන්න පුළුවන් උනා. පින්තූරයක් පෙන්නපුවහම ටක්කේටම මේ ඉන්නේ මේ ඩයල් එක කියලා කියන්න කොම්පීතරේට පුළුවන් උනා!
ඔන්න ඔහොමයි මිත්‍රවරුනි තොරණේ විස්තරේ...
