கற்றுக்குட்டி இயந்திரம்

கற்றுக்குட்டி இயந்திரம்

• “பழ விளையாட்டு முடிஞ்சுது. நாம் மறுபடியும் பெர்சப்ட்ரானைப் பத்திப் பார்க்கலாமா?” என்று காரியத்திலேயே கண்ணாக இருந்தது செய்மெய். சரி என்றேன். ஃபிராங்க் ரோசன்பிளாட் கதைக்குத் திரும்பினோம். “இப்போது நாம் உரையாடிக்கொண்டிருக்கிற விஷயம் சற்றுச் சிக்கலாக இருக்கலாம், நான் முன்னும் பின்னுமாகக் கதை சொல்வதாக நினைக்க வேண்டாம். முதலில் புரிபடாத விஷயங்கள், அப்புறம் புரியும். சரியா?” என்று கேட்டது. ஆமோதித்தேன்.
• “பெர்சப்ட்ரானை ஒரு ‘மின்சாரக் கண்ண’னாக உருவாக்கினார் ஃபிராங்க். வெறும் சூத்திரமாக அல்லாமல், இயந்திரப் பரிசோதனைகளையே செய்து பார்த்தார். 1958இல் அவர் மேற்கொண்ட ஒரு பரிசோதனையைப் பற்றிப் பார்ப்போம். அமெரிக்கக் கப்பற்படை அலுவலகம் அந்த ஆராய்ச்சிக்குப் பின்புலமாக இருந்தது.
• அது ஒரு பெரிய கணினி, ஐபிஎம் 704. ஓர் அறையையே அடைத்​துக்​கொள்​ளும் அளவுக்கு, ஐந்து டன் எடை அதற்கு! கணினிகளில் உள்ளீட்டுக்காக அக்காலத்​தில் பயன்​படுத்​தப்​பட்ட பன்ச் கார்​டுகள் என்கிற பட்டைகள் அங்கே இருந்தன. சில அட்டைகளில் இடதுபுறத்​தி​லும் சில அட்டைகளில் வலதுபுறத்​தி​லும் குறி​யீடுகள் இருந்தன. இந்த அட்டைகளை முதலில் ‘படித்​துக்​கொள்​ளும்​படி’ கணினிக்கு அறிவுறுத்​தப்​பட்​டது. எந்தப் பக்கம் எந்தக் குறி​யீடு என்பதை முதலில் சேர்த்தே அது ‘கற்றுக்​கொண்​டது’. பிறகு சுமார் 50 கார்​டு​களைப் ‘பார்த்த’ பிறகு, அது இடதுபக்கம் குறி​யிடப்​பட்டதா வலதுபக்கம் குறி​யிடப்​பட்டதா என்பதைக் கணினி தெரிவித்​தது!”
• “அந்தப் பரிசோதனையைப் பற்றி அப்போது ஊடகங்களில் பெரிதாகப் பேசப்பட்டது என்பது மட்டும் எனக்குத் தெரியும்” என்றேன்.
• “கவனமாகக் கேள் கவின். எடுத்த எடுப்பிலேயே உள்ளிடப்பட்ட குறியிடப்பட்ட அட்டைகளை அதனால் வகைப்படுத்த முடியவில்லை. பிறகு, கொஞ்சம் கொஞ்சமாக அது இருவிதமான அட்டைகளைப் பிரித்து அறியத் தொடங்கியது. இடதுபக்கமாகக் குறியிடப்பட்ட அட்டைகளை Q என்றும் மற்றதை - அதாவது வலதுபக்கமாகக் குறியீடுகள் உள்ளதை O என்றும் குறித்து அவுட்புட் காட்டியது... இந்த முடிவுகளைக் கணினி தானாகவே எடுத்தது என்பதுதான் இதில் முக்கியம்.”
• “பெரிய விஷயம்” என்றேன். “ஆனால், பெர்சப்ட்ரான் ஓர் எளிமையான செயற்கை நரம்பமைவு. ஓர் இருநிலை வகைப்பாட்டு வழிமுறை (binary classification algorithm). ஆம் அல்லது இல்லை என்கிற இரண்டு நிலைகளில் ஏதேனும் ஒரு நிலையை அது உறுதிப்படுத்தும்...” “ஃபிராங்க் எப்படி அதை உறுதிப்படுத்தினார்?”
• “அதைப் புரிந்துகொள்ள அவர் உருவாக்கிய மார்க் 1 பெர்சப்ட்ரானை எடுத்துக்கொள்வோம்... இதோ பாருங்க” என்று செய்மெய் கைகாட்ட, அறையில் இப்போது ஒரு மெய்நிகர் வெளி உருவானது. அதற்குள் செய்மெய் என்னை அழைத்துச் சென்றது. அது ஸ்மித்சானியன் நேஷனல் மியூசியம் ஆஃப் அமெரிக்கன் ஹிஸ்டரி.
• எங்கள் முன்னால் இருந்தது மார்க் 1 பெர்சப்ட்ரான். “இங்க பாருங்க... இதெல்லாம் போட்டோசெல்கள். 400 போட்டோசெல்களை எடுத்து, 20க்கு 20 கட்டங்களாக அடுக்கியிருக்காங்க. இதுதான் இந்தக் கருவியின் கண். உள்ளீட்டுக் கருவி. சென்சரி யூனிட் அல்லது எஸ் யூனிட் என்று பெயர். அடுத்து, இந்த சென்சரி யூனிட்கள், 512 அசோசியேசன் யூனிட்கள் என்கிற ஏ யூனிட்களோட இணைக்கப்பட்டிருக்கு பாருங்க. பிறகு, அவை ரெஸ்பான்ஸ் யூனிட்களோட, ஆர் யூனிட்களோட, இங்கே பாருங்க எட்டு இருக்கு, தொடர்புகொண்டிருக்கு...”
• நான் பார்த்தேன்: எஸ் யூனிட்கள் ஏ யூனிட்களோடு எதேச்சைத் தேர்வு முறையில் ஒரு பிளக்போர்டு மூலம் இணைக்கப்பட்டிருந்தன. ஏனென்றால், இணைப்புகள் அப்படி இருந்தால்தான் எந்தச் சாய்வும் இல்லாமல் இருக்கும். பொடென்சியோ மீட்டர்களோடும் ஆர் யூனிட்களோடும் ஏ யூனிட்கள் இணைக்கப்பட்டிருந்தன.
• செய்மெய் தொடர்ந்து விளக்கியது: “இந்த இயந்திரம் ஒரு படத்தைப் பார்க்கும்போது எஸ் யூனிட்கள் கேமராபோல அதைப் பதிவுசெய்கின்றன. படத்தின் ஒவ்வொரு பாகமும் ஒரு தரவு. அதற்கு ஒரு பண்பு இருக்கிறது. அதற்கு இது ஓர் எடையையும் தருகிறது. ஓர் எண் அளவாக அதை அது பதிவுசெய்கிறது. பிறகு, அவை பொடென்சியோ மீட்டர்களில் என்கோட் ஆகின்றன...”
• “ஆனால், எப்படி அது முடிவெடுக்குது?” “இந்த உள்ளீடுகள் எல்லாவற்றையும் ஒன்றுசேர்க்கும் ஒரு வழிமுறை அதற்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. அது மட்டுமில்லாமல், பயாஸ் என்கிற விஷயம் பற்றியும் நாம் பார்க்க வேண்டும். இதையெல்லாம் பிறகு விரிவாகச் சொல்கிறேன்.
• இப்போதைக்கு, இந்த உள்ளீடுகளிலிருந்து அவற்றின் பண்புகளுக்கு ஏற்பப் பெற்ற கூட்டுத்தொகையையும், ஏற்கெனவே அதுவா இதுவா என முடிவெடுப்பதற்காக நாம் நிர்ணயித்து வைத்துக்கொண்டிருக்கும் அளவையும் சேர்த்து, இறுதியில் ஒன்று அல்லது பூஜ்ஜியம் என்ற முடிவுக்கு வரலாம்” என்று சொல்லி நிறுத்தியது செய்மெய்.
• “புரியல!” என்றேன். “மூளை​யின் செயல்​பாடு​களைப் பற்றி விளங்​கிக்​கொள்​ளாமல் செயற்கை மூளை​யின் செயல்​பாடுகளை விளங்​கிக்​கொள்வது கடினம்​தான். ஃபிராங்​கின் அல்காரிதம், இயந்​திரம் பற்றியெல்​லாம் முழு​மை​யாகப் புரிந்து​கொள்ள அந்தக் காலத்​தில் மூளை​யைப் பற்றி நடத்​தப்​பட்ட ஆராய்ச்சி, நரம்​பறி​வியல் உள்ளிட்ட பல முன்னேற்​றங்​களைப் பற்றி​யும் நாம் தெரிந்து​கொள்ள வேண்​டும்​.”
• நான் இடைமறித்தேன். “நாம் அடிப்படைக்குப் போவோம். மூளையின் நரம்பு அமைப்பு பற்றி எப்போது நாமெல்லாம் தெரிந்துகொண்டோம்?”
• “அதற்கு வரத்தானே போகிறோம்? சரி, பதில் வேண்டுமென்றால், மூளையின் நரம்பு மண்டலம் பற்றி பத்தொன்பதாம் நூற்றாண்டிலேயே விஞ்ஞானிகள் பேசத் தொடங்கிவிட்டார்கள். செயற்கை நரம்பு அமைப்பு என்கிற கருத்தை மக்கல்லாவும் பிட்சும் 40களிலேயே கூறிவிட்டார்கள் என்றும் பார்த்தோம்” என்றது செய்மெய்.
• “அப்படியென்றால், ஃபிராங்க் என்னதான் செய்தார்?” “நல்ல கேள்வி, அந்தக் கருத்துகளைக் கொண்டு, ஓர் இயந்திரத்தை உருவாக்கி, அதன் மூலம் பரிசோதனை செய்துபார்த்தார்!” என்று கூறிய செய்மெய், ஓரிரு கணம் அமைதியாக இருந்தது. எனக்குப் புரிந்துவிட்டது. “ஏஐ வகுப்பிலிருந்து உயிரியல் வகுப்புக்குப் போகலாமா?”
• “போகலாம், ஆனால் முதலில் ஏஐ தொடக்கக் காலத்தைப் பற்றி மேலோட்டமாக ஒரு சுற்று வந்துவிடுவோம்.” எனக்கு செய்மெய்யின் பாணி புரிபட ஆரம்பித்தது. ஆனால், அது சொன்ன எலிசா பரிசோதனையும் சரி, பெர்சப்ட்ரான் முயற்சியும் சரி, அவற்றை முழுவதுமாகப் புரிந்துகொண்டதாகச் சொல்ல முடியாது. காத்திருப்போம். “தொடக்கத்தில் வேறு என்னவெல்லாம் நடந்தது, செய்மெய்?”

நன்றி: இந்து தமிழ் திசை (10 – 03 – 2025)