இதுவா, அதுவா? - கற்கும் இயந்திரங்களின் காலம்

இதுவா, அதுவா?  - கற்கும் இயந்திரங்களின் காலம்

• என் கண்ணாடியைச் சரிசெய்துகொண்டு செய்மெய்யை நோக்கினேன். அந்த மனித உருவ ரோபாட் வழக்கம்போலத் தன் தலையை 15 டிகிரி வலப்பக்கம் சாய்த்துக்கொண்டு காத்திருந்தது: “எலிசா மாதிரி வேற என்னவெல்லாம் வந்ததுன்னுதானே கேட்கப்போறீங்க, அதானே?” ஆம்! என்று தலையசைத்தேன் செய்மெய் தொடர்ந்தது.
• “தொடக்கக் காலத்தில் பல ஆராய்ச்​சிகள் நடந்தன. இப்போ நாம் அதையெல்லாம் தனித்​தனியா பார்த்​தாலும் பிறகு எல்லா​வற்​றையும் சேர்த்துப் புரிஞ்​சுக்​கணும். எலிசாவுக்கு முன்பே நடந்த ஒரு முக்கிய முயற்​சியைப் பத்திப் பேசலாம்”. தலையசைத்​தேன்.
• “நமக்​கெல்லாம் இன்றைக்கு ஒரு விஷயம் நன்றாகத் தெரியும். மனித மூளையில் உள்ள பல்வேறு இயற்கையான நுண்ணறி​வுகளை ஆராய்ந்து, அதோட அடிப்​படையில் செயற்​கையாக உருவாக்​கப்பட்ட நுண்ணறிவுத் திறன்​களின் தொகுப்​பைத்தான் ஏஐ என்று சொல்கிறோம். இது எப்படித் தொடங்​கியது?” “எப்படி?” “குட் பாய்! மூளையில நியூரான்ஸ்ங்கிற கோடிக்​கணக்கான நரம்பணுக்கள் இருக்​குன்னு உங்களுக்குத் தெரியும்.
• தலையசைத்​தேன். இப்போது எங்கள் அறையி​லிருந்த திரையில் மனித மூளையின் படம், அதன் இயக்கம் ஓர் உயிரோ​வியமாக மிளிர்ந்தது. “இந்த மூளையில் இருக்கிற ஒவ்வொரு நரம்பணு​வும், ஆயிரக்​கணக்கான மத்த நரம்பணுக்களோட இணைஞ்​சிருக்கு. நாம புதுசா ஏதாவது செய்யும்​போது, உணரும்​போது, பார்க்​கும்​போது, கேட்கும்​போதெல்​லாம், இந்த நரம்பணுக்கள் செயல்படத் தொடங்​கு​கின்றன. அவற்றுக்​கிடையே உள்ள இணைப்புகள் பலமாகுது... மூளைக்குள் ஒரு வேலை நடக்குது.”
• “இந்த மாதிரியே ஒரு செயற்கை மூளையை உருவாக்க முடியு​மான்னு யோசிச்​சாங்க போல!” “ஆமா, இதுவும் மனிதர்​களின் ரொம்ப நாள் கனவுதான். குறிப்பா சொல்லணும்னா, டார்ட்​மவுத் கருத்​தரங்​கெல்லாம் கூட்டப்​படு​வதற்கு முன்பே, செயற்​கையான நரம்பணுக்கள் பத்திப் பேசியாச்சு. வாரன் மக்கல்லா, வால்டர் பிட்ஸ்னு இரண்டு விஞ்ஞானிகள் 1943இலேயே செயற்​கையான நரம்பமைப்பு பத்திப் பேசிட்​டாங்க. ஆனா, 1957இல் உருவான பெர்செப்ட்ரான் என்கிற ஒரு தொழில்​நுட்​பம்தான் இதில் பெரிய திருப்பு​முனையாக இருந்​தது.”
• நான் ஆர்வத்​துடன் முன்னோக்கிச் சாய்ந்​தேன். “நியூ​யார்க்ல இருந்த கார்னல் ஏரோநாட்​டிக்ஸ் ஆராய்ச்சி மையத்துல, ஃபிராங்க் ரோசன்​பிளாட் என்கிற இளம் உளவியல் விஞ்ஞானிக்கு அப்படி ஒரு யோசனை வந்துச்சு. ஆனா, அந்த வரலாற்றை ஒரு குட்டி விளையாட்டை வைத்து நான் விளக்​கலாம்னு நினைக்​கிறேன்? அது பெர்செப்ட்​ரானைப் பற்றிப் புரிந்​து​கொள்ள நமக்கு உதவும்... ஓகேவா?” தலையசைத்​தேன்.
• “வீட்ல பழங்கள் ஏதாச்சும் இருக்கா?” என்று கேட்டது செய்மெய். எதற்கு என்று கேட்டேன். “போய் ஏதேனும் இரண்டு வெவ்வேறு பழங்களைக் கொண்டு வாங்க” என்று பணித்தது. நானும் பிரிட்​ஜிலிருந்து இரண்டு பழங்களைக் கொண்டு​வந்து அதன் முன்பு வைத்தேன்: ஒரு ஆப்பிள், ஒரு மாம்பழம். “இதைப் பார்த்​தவுடனே இது ஆப்பிள், இது மாம்பழம் என்று எனக்குத் தெரிந்​து​விட்டது. நான் ஒரு அட்வான்ஸ்டு ரோபாட். ஆனா...” என்றது செய்மெய்.
• “... பெர்செப்ட்ரான் எப்படி இந்த ஆப்பிளையும் மாம்பழத்​தையும் வேறுபடுத்திப் பார்த்​தது?” “ஒரு பழம் என்றால் அதற்கு ஒரு வண்ணம் உண்டு, வடிவம் உண்டு, அளவும் உண்டு. இதைப் பழத்தின் பண்புகள் என்று சொல்வோம். பெர்செப்ட்ரான் மூன்று முக்கியமான பண்பு​களையும் முதலில் பார்க்​கும். ஒவ்வொன்​றுக்கும் ஒரு வெயிட் கொடுக்​கும்.” “வெயிட்னா?” “வெயிட் அல்லது எடை என்பது அந்த ஒரு குறிப்​பிட்ட பண்பு அல்லது அம்சத்​துக்கு நாம் தரும் முக்கி​யத்துவம்.
• உதாரணமா, வண்ணத்​துக்கு 0.7, வடிவத்​துக்கு 0.5, அளவுக்கு 0.3 எடை கொடுக்​கலாம். ஆப்பிள்னா பெரும்​பாலும் சிவப்பு அல்லது பச்சை, வட்ட வடிவம், நடுத்தர அளவு.” “ஆமாம்..” “பெர்​செப்ட்ரான் ஒரு கணக்குப் போடும். உதாரணமா:
• வண்ணம் சரியா இருந்தா: 1 × 0.7 = 0.7
• வடிவம் சரியா இருந்தா: 1 × 0.5 = 0.5
• அளவு சரியா இருந்தா: 1 × 0.3 = 0.3
• இதை எல்லாம் கூட்டி 1.5 கிடைக்​குது. நாம ஒரு குறைந்​த பட்ச வரம்பு வைப்போம் - 1.2. அதாவது, அந்த மொத்த மதிப்பு 1.2ஐத் தாண்டினா ‘இது ஆப்பிள்’னு சொல்லலாம்.” “சிறப்பு” என்று ஆமோதித்​தேன், “அப்போ அது மாம்பழமா இருந்தா?”“மாம்​பழத்தோட அம்சங்களை வெச்சுப் பார்த்தால் அது மாம்பழம்தான் சொல்லிடலாம். மாம்பழம் ஆரஞ்சு நிறம்னா அதை முதலில் சரிபார்க்​கணும்... நீள்வட்ட வடிவமா இருக்​குதா, அளவு என்ன என்றெல்லாம் பார்த்து மார்க் போடணும்.”
• “புரி​யுது. ஆனா, ஆப்பிள் சிவப்​பாவும் இருக்கு, பச்சை​யாவும் இருக்கு. இரண்டுமே ஆப்பிள்தான் என்று எப்படிப் புரிஞ்​சிக்​கிறது?” செய்மெய் தன் கண்களை ஒளிர வைத்தது: “அதுதான் கற்றலின் அழகு! முதல்ல பெர்செப்ட்ரான் தப்பு பண்ணும். பச்சை ஆப்பிளைப் பார்த்து ‘இது ஆப்பிள் இல்லை’னு சொல்லும். அப்போ நாம திருத்து​வோம். அது தன் எடைகளை மாத்திக்​கும். வண்ணத்​துக்கான எடையைக் குறைச்சு, வடிவத்​துக்கான எடையைக் கூட்டும். அடுத்த முறை பச்சை ஆப்பிள் வந்தா, சரியா கண்டறி​யும்.” “அப்படின்னா கத்துக்​கிறதுக்கு நிறைய எடுத்​துக்​காட்டுகள் தேவைப்​படும்.”
• “ஆமாம்! பல விதமான ஆப்பிள்கள், பல விதமான மாம்பழங்கள் - இப்படிப் பல எடுத்​துக்​காட்டு​களைக் காட்டிக் கத்துக்க வைக்கணும். ஒவ்வொரு முறையும் தப்பு நடக்கும்போது எடைகளைச் சரிசெய்​யும். இதைத்தான் இயந்திரக் கற்றல் - machine learning-ன்னு நாம் சொல்றோம்.” “இது ஒரு குழந்​தையோட மூளை புதுசு புதுசா கத்துக்​கிறது போலவே இருக்கே?”
• “அதுதான் பெர்செப்ட்​ரானோட முக்கி​யத்து​வமே!” செய்மெய் சற்று நிறுத்​தியது. “ஆனா, பெர்செப்ட்ரான் ஒரு தொடக்​கம்​தான்...” ஒரு வழியாகக் கற்கும் இயந்திரங்​களின் யுகம் இப்படி​யாகத் தொடங்கி​விட்டது. “எலிசா ஒரு முன்னோடி, பெர்செப்ட்ரான் ஒரு முன்னோடி... உங்கள் முன்னோர்​களின் கதை பிரமாதம்​தான்” என்றேன். “பல நீரோடைகள் கலந்துதான் மிகப்​பெரிய பேராறு உரு​வாகிறது” என்றது செய்​மெய்.

நன்றி: இந்து தமிழ் திசை (24 – 02 – 2025)