கேள்வி: செயற்கை நுண்ணறிவு - எந்திரக் கற்றல் பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: படிமம்:Supervised_and_unsupervised_learning.png எந்திரக் கற்றல் என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட இலக்குப் பணியில் தானாகவே தங்கள் செயல்திறனை மேம்படுத்தக்கூடிய வழிநிரல்களைப் பற்றிய ஆய்வு ஆகும்.எந்திரக் கற்றல்: இது தொடக்கத்தில் இருந்தே, செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒரு பகுதியாக இருந்து வருகிறது. எந்திரக் கற்றலில் பல வகைகள் உள்ளன. இவற்றில் ஒன்றான மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் என்பது தரவுகளின் ஓட்டத்தை பகுப்பாய்வு செய்து வடிவங்களைக் கண்டறிந்து வேறு எந்த வழிகாட்டலும் இல்லாமல் கணிப்புகளைச் செய்கிறது.மேற்பார்வையிலாத கற்றல்: மேற்பார்வை செய்யப்படும் கற்றல் என்பது ஒருவர் உள்ளீட்டு தரவை முதலில் பெயரிட வேண்டும். பெயரிடல் இரண்டு முதன்மை வகைகளில் அமைகிறது. ஒன்று. வகைப்பாடு (இதில் நிரல் உள்ளீடு எந்த வகையைச் சேர்ந்தது என்பதைக் கணிக்க கற்றுக்கொள்ள வேண்டும்) ஆகும்; அடுத்தது, கண்டறிதல் ( இதில் நிரல் எண் உள்ளீட்டின் அடிப்படையில் அதற்கான செயல்பாட்டின் எண்ணைக் கண்டறிய வேண்டும்) ஆகும்.மேற்பார்வையுள்ள கற்றல்: வலுவூட்டல் கற்றலில் முகவர் சரியான பதில்களுக்குப் பரிசு அளிக்கப்படுகிறார். அதேபோல, தவறான பதில்களுக்குத் தண்டிக்கப்படுகிறார். இதனால், முகவர் "சரி" என வகைப்படுத்தப்பட்ட பதில்களைத் தேர்வு செய்ய கற்றுக்கொள்கிறார். பரிமாற்றக் கற்றல் என்பது ஒரு சிக்கலில் இருந்து பெறப்பட்ட அறிவை மற்றொரு புதிய சிக்கலுக்குப் பயன்படுத்தக் கற்றல் ஆகும். ஆழமான கற்றல் இந்த வகையான கற்றல் அனைத்திற்கும் செயற்கை நரம்பணுப் பிணையம் பயன்படுத்துகிறது. கணிணிமுறைக் கற்றல் கோட்பாடு என்பது கணிப்புசார் சிக்கலை வைத்து, அதாவது, எவ்வளவு தரவு தேவைப்படுகிறது என்பதையோ அல்லது உகப்பாக்கத்தின் பிற கருத்துக்களையோ வைத்து, கற்பவர்களை மதிப்பிடும் கோட்பாடாகும்.கணினிமுறைக் கற்றல் கோட்பாடு:
கேள்வி: செயற்கை நுண்ணறிவு - வகைப்படுத்திகளும் புள்ளியியல் கற்றல் முறைகளும் என்பது என்ன?
பதில்: எளிமையான AI பயன்பாடுகளை இரண்டு வகைகளாகப் பிரிக்கலாம். அவை வகைப்படுத்திகளும் (எ. கா. " பளபளப்பாக இருந்தால் அது வைரம் "), கட்டுப்படுத்திகளும் ( "வைரமானால் எடுத்துகொள்") ஆகும்.Statistical learning methods and Classifier (mathematics): வகைபடுத்திகள் செயல்களாகும். இவை நெருக்கமான இணையைத் தெரிவுசெய்ய வடிவ இணக்கத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன. இவற்றை. மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலைப் பயன்படுத்தி தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகளின் அடிப்படையில் சரிசெய்ய முடியும். ஒவ்வொரு வடிவமும் (" அவதானிப்பு " என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) முன்வரையறுக்கப்பட்ட குறிப்பிட்ட வகைமையால் பெயரிடப்பட்டுள்ளது. அனைத்து வடிவங்களும் அவற்றின் வகைமைப் பெயர்களுடன் இணைந்து தரவுக்கணம் என்று அழைக்கப்படுகின்றன. ஒரு புதிய நோக்கீடு பெறப்படும்போது, அது முந்தைய பட்டறிவின் அடிப்படையில் வகைப்படுத்தப்படும். பல வகையான வகைப்படுத்திகள் பயன்பாட்டில் உள்ளன. முடிவெடுப்புத் தொகுப்பு என்பது எளிமையானதும் மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுவதுமான குறியீட்டு இயந்திர கற்றல் வழிமுறையாகும்.Alternating decision tree: 1990 களின் நடுப்பகுதி வரை K - அருகு அண்டை நிரல் மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்பட்ட ஒப்புமை AI ஆகும். 1990 களில் மிகைத்தளத்தாங்கு இயந்திரம் (SVM) போன்ற இடம்பெயர் K - அருகு அண்டைச் சாரநிலை முறைகள் பரவலாகப் பயன்பட்த்த்ப்பட்டன.Nonparametric statistics learning models such as K-nearest neighbor and support vector machines: அப்பாவித்தனமான பேயசு வகைமை கூகிளில் " மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் கற்றல் " என்று கூறப்படுகிறது.Naive Bayes classifier: செயற்கை நரம்பணுப் பிணையம் வகைப்படுத்திகளாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.Neural networks:
கேள்வி: செயற்கை நுண்ணறிவு - சிறப்பு வன்பொருளும் மென்பொருளும் பற்றி நீங்கள் என்ன அறிந்துள்ளீர்கள்?
பதில்: 2010 களின் பிற்பகுதியில் வரைகலை செயற்பகுதி (ஜிபியு) முறையில் AI சார் சிறப்பு மேம்பாடுகளுடன் வடிவமைத்தல் விரிவுற்று, சிறப்பு உயர்நெறியப் பாய்வு மென்பொருளுடன் பயன்படுத்தப்பட்டன. முன்பு பயன்படுத்திய மையச் செயற்பகுதி (சிபியு) பெரிய அளவிலான வணிக, கல்வித் துறை இயந்திர கற்றல் படிமங்களின் பயிற்சிக்கான சிறப்பு வழிமுறையாக மாற்றப்பட்டது. வரலாற்று ரீதியாக லிஸ்ப்லா புரோலாக் போன்ற சிறப்பு மொழிகள் பயன்படுத்தப்பட்டன.
கேள்வி: செயற்கை நுண்ணறிவு - அல்காரிதச் சார்புநிலை பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகள் பக்கச்சார்பான தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொண்டால் அவை பக்கச்சார்பாகவே இருக்கும். எடுத்துக்காட்டாக , 2015 ஜூன் 28 அன்று கூகிள் புகைப்படங்கள் புதிய பட அடையாளக் கூறுபாடு ஜாக்கி அல்கைனையும் மற்றுமொரு நண்பரையும் "கொரில்லா" என்று அவர்களின் கருப்பு நிறத்தை வைத்து தவறாக அடையாளம் கண்டது. இந்த அமைப்பு கறுப்பின மக்களின் மிகக் குறைவான படங்களைக் கொண்ட ஒரு தரவுத்தொகுப்பில் பயிற்சி பெற்றதால் இது நேர்ந்தது. கூகிள் இந்த சிக்கலைக் கணினி எதையும் "கொரில்லா" என்று பெயரிடுவதைத் தடுத்து சரிசெய்தது. எட்டு ஆண்டுகளுக்குப் பிறகு 2023 இல் கூகிள் ஒளிப்படநிரல் இன்னும் ஒரு கொரில்லாவையும் அடையாளம் காட்டவில்லை. ஆப்பிள் மைக்ரோசாப்ட்டும், அமேசானும் ஒத்த நிரல்களில் இருந்தும் கொரில்லா அடையாளம் காட்டப்படவில்லை. பயிற்சி தரவு தேர்வு வகையைச் சார்ந்தும் ஒரு படிமத்தின் பயன்படுத்தல் வகையைச் சார்ந்தும் சார்புநிலை அறிமுகப்படுத்தப்படலாம். செயற்கை அறிதிறன் தனியர்வழி குழுவை வகைபடுத்தும்போது, தனியர், குழுவின் பிற உறுப்பினரை ஒத்திருப்பதாகக் கொள்கிறது. சில வேளைகளில் இந்த உய்த்துணர்தல் சரியற்றதாக இருக்கலாம்.; இதற்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு, கம்பாசு(COMPAS) எனும் வணிக நிரல் ஆகும். இந்த நிரலை ஒரு பிரதிவாதி இனப் பாகுபாட்டாளராக மாறுவதற்கான வாய்ப்புகளை மதிப்பிடுவதற்கு அமெரிக்க நீதிமன்றங்கள் பரவலாகப் பயன்படுத்துகின்றன. கம்பாசு நிரல் ஒதுக்கப்பட்ட இனப்பாகுபாட்டு இடர் அளவில், கறுப்பின பிரதிவாதிகளின் பாகுப்பாட்டுணர்வு வெள்ளை பிரதிவாதிகளினதை விட மிகைப்படுத்தப்பட்டதாக கோரக்கூடும் எனவும் என்றாலும், இந்த நிரலில் பிரதிவாதிகளின் இனங்கள் குறித்து ஏதும் உட்கிடையாகக் கூறப்படவில்லை எனவும் வாதிடுகிறது. சார்புநிலை இடரில் உள்ள மக்களுக்கான சமத்துவத்தை உறுதி செய்வதற்கான நடவடிக்கைகளை எடுக்காமல், பலதுகளிடையான உறவு வரைவுகள் வரையப்படும்போது நலவாழ்வு சமபங்கு சார்ந்த சிக்கல்கல் அதிகரிக்கக்கூடும். இந்த நேரத்தில் பங்கு பயன்பாட்டு உருவகப்படுத்தலையும் பயன்பாட்டையும் உறுதிப்படுத்த, பங்கு - மையப்படுத்தப்பட்ட கருவிகளோ ஒழுங்குமுறைகளோ இல்லை. அல்காரிதச் சார்புநிலை, கடன் மதிப்பீடு, குதிக் கட்டுபாட்டுவழி ஆட்சேர்ப்பு, பொது வீட்டுவசதிக்கான விண்ணப்பங்கள் ஆக்கியவற்றுக்குச் செயற்கை அறிதிறனைப் பயன்படுத்தும்போது. சரியற்ற விளைவுகளுக்கு வழிவகுக்கக்கூடும். அதன் 2022 ஆம் ஆண்டு கண்கவர், நேர்மை, பொறுப்புக்கூறல், வெளிப்படைத்தன்மைக்கான மாநாட்டில் (ACM FAccT 2022) சியோல், தென்கொரியக் கணினி இயந்திரங்களுக்கான கழகம் (ACM FACT 2022) செயற்கை நுண்ணறிவு, எந்த்ரனியல் அமைப்புகள் சார்புநிலைத் தவறுகள் இல்லாதவை என்று நிறுவப்படும் வரை அவை பாதுகாப்பற்றவை என்றும் குறைபாடுள்ள இணைய தரவுகளின் பரந்த கட்டுப்பாடற்ற வாயில்களில் பயிற்சி பெற்ற கற்றல் நரம்பியல் வலைப்பின்னல்களின் பயன்பாடு குறைக்கப்பட வேண்டும் என்றும், பரிந்துரைக்கும் கண்டுபிடிப்புகளை முன்வைத்து வெளியிட்டது.Dockrill, Peter, ''[https://www.sciencealert.com/robots-with-flawed-ai-make-sexist-racist-and-toxic-decisions-experiment-shows Robots With Flawed AI Make Sexist And Racist Decisions, Experiment Shows] '', Science Alert, 27 June 2022
கேள்வி: செயற்கை நுண்ணறிவு - மென் கணிப்பும் வன் கணிப்பும் பற்றி நீங்கள் என்ன அறிந்துள்ளீர்கள்?
பதில்: நிறுவும் வகையில் சரியான அல்லது உகந்த தீர்வை கண்டுபிடிப்பது பல முதன்மையான சிக்கல்களுக்கு பின்பற்ற இய்லாததாகும். மென்கணிப்பு என்பது மரபுசார் படிமுறைத் தீர்வு, தெளிவில்லாத் தர்க்கம் நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள் உள்ளிட்ட நுட்பங்களின் தொகுப்பாகும். இம்முறை துல்லியமற்ற, உறுதியற்ற, பகுதி உண்மை, தோராயம் ஆகியவற்றைப் பொறுத்துக்கொள்கிறது. 80களின் பிற்பகுதியில் மென்கணிப்பு அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது. 21 ஆம் நூற்றாண்டின் மிகவும் வெற்றிகரமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுடன் கூடிய AI நிரல்கள் மென்கணிப்புக்குச் சிறந்த எடுத்துக்காட்டுகள் ஆகும்.
கேள்வி: செயற்கை நுண்ணறிவு - உணர்வுநிலை என்பது என்ன?
பதில்: டேவிடு சால்மர்சு மனதைப் புரிந்துகொள்வதில் இரண்டு சிக்கல்களை அடையாளம் கண்டார். அதற்கு அவர் நனவின் " கடினமான மற்றும் எளிதான " சிக்கல்கள் என்று பெயரிட்டார். கடினமான சிக்கல் என்னவென்றால் , இது எப்படி உணர்கிறது அல்லது அது ஏன் எதையும் உணர வேண்டும் என்பதை விளக்குவது - அது உண்மையிலேயே ஏதோவொன்றைப் போல உணர்கிறது என்று நாம் நினைப்பது சரிதான் என்று கருதுவது தான் என்றார். (டென்னெட்டின் நனவுப் பொய்த்தோற்றம் உண்மையில் இது ஒரு பொய்த்தோற்றமே என்று கூறுகிறது). மனித தகவல் செயலாக்கத்தை விளக்குவது எளிது எனினும் மனித தன்மையங்கள் பட்டறிவை விளக்குவது கடினம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு வண்ணக் குருட்டுத் தனியரைக் கற்பனை செய்வதும் அவர்கள் தங்கள் பார்வையில் எந்தப் பொருள்கள் சிவப்பு நிறத்தில் உள்ளன என்பதை அடையாளம் காண கற்றுக்கொண்டனர் என்பதை அறிதலும் எளிதே. ஆனால் அந்த நபர் ''சிவப்பு'' நிறத்தை எப்படி அறிகிறார் என்பதைத் தெளிவாக அறிதல் இயலாது.
கேள்வி: செயற்கை நுண்ணறிவு - புனைவிலக்கியத்தில் குறித்து விரிவாக சொல்லுங்கள்.
பதில்: படிமம்:Capek play.jpg சிந்தனை திறன் கொண்ட செயற்கை உயிரினங்கள் பழங்காலத்திலிருந்தே கதைசொல்லும் கருவிகளாக தோன்றியுள்ளன.AI in myth: இம்முறை அறிவியல் புனைவிலக்கியத்தில் ஒரு நிலையான முறையாக உள்ளது. இந்தவகை இல்க்கியப் படைப்புகளில் ஒரு பொதுவான வடிவமுறை மேரி செல்லி ஷெல்லியின் ஃபிராங்கண்ஸ்டைனுடன் தொடங்கியது, அங்கு ஒரு மனிதப் படைப்பு அதனைப் படைத்த எசமானர்களுக்கே அச்சுறுத்தலாக மாறுகிறது. இதில் ஆர்தர் சி. கிளார்க், 2001: ஏ ஸ்பேஸ் ஒடிசி (திரைப்படம்) ''2001'': ஒரு விண்வெளி ஒடிசி (1968 – HAL 9000), டிஸ்கவரி ஒன் விண்கலத்தின் பொறுப்பாளரான கொலைகார கணினி, ''த டெர்மினேட்டர்'' (1984), ''தி மேட்ரிக்ஸ்'' (1999) போன்ற படைப்புகள் அடங்கும். இதற்கு மாறாக, தி டே தி எர்த் ஸ்டட் ஸ்டில் (1951), பிஷப் ஃப்ரம் ஏலியன்ஸ் (1986) போன்ற அரிய விசுவாசமான ரோபோக்கள் பிரபலமான கலாச்சாரத்தில் குறைவாகவே உள்ளன. ஐசாக் அசிமோவ் தானியங்கிகளின் மூன்று விதிகள் பல புத்தகங்கள், கதைகளில் அறிமுகப்படுத்தினார் - குறிப்பாக அதே பெயரில் ஒரு சூப்பர் - இன்டெலிஜென்ட் கணினியைப் பற்றிய மல்டிவாக் தொடர். அசிமோவின் சட்டகங்கள் பெரும்பாலும் இயந்திர நெறிமுறைகள் பற்றிய விவாதங்களின்போது கொண்டு வரப்படுகின்றன. பல படைப்புகள் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தி, மனிதனாக நம்மை உருவாக்குவது எது என்ற அடிப்படை கேள்வியை எதிர்கொள்ள நம்மை கட்டாயப்படுத்துகின்றன. அவை உணரக்கூடிய திறனைக் கொண்ட செயற்கை உயிரினங்களைக் காட்டுவதோடு அவற்றால் பாதிக்கவும்படுகின்றனர். இந்நிலை கரேல் கேபெக்கின் ஆர். யூ. ''ஆர்''. திரைப்படங்களான செயற்கை நுண்ணறிவு, எக்ஸ் மெஷினா படைப்புகளிலும் பிலிப் கே. டிக் எழுதிய மின்செம்மறிகளை எந்திரன்கள் கனவு காண்கின்றனவா (டூ ஆண்ட்ராய்ட்ஸ் ட்ரீம் ஆஃப் எலக்ட்ரிக் ஷீப்) எனும் புதினத்திலும் அமைகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவுடன் உருவாக்கப்பட்ட தொழில்நுட்பத்தால் மனிதத் தன்னிலை பற்றிய நமது புரிதல் மாற்றப்படுகிறது என்ற கருத்தை டிக் முன்வைக்கிறார்.