හැදින්වීම:
කෘත්‍රිම බුද්ධි (AI) ක්ෂේත්රයේ අප දකින කැපී පෙනෙන දියුණුවේ හදවතේ ස්නායු ජාල පිහිටා ඇත. මිනිස් මොළයේ ව්‍යුහය සහ ක්‍රියාකාරීත්වය මගින් දේවානුභාවයෙන්, ස්නායුක ජාල යනු පරිගණක දැක්ම, ස්වභාවික භාෂා සැකසීම සහ අනාවැකි විශ්ලේෂණ ඇතුළු විවිධ වසම්වල විප්ලවීය වෙනසක් ඇති කළ බලවත් ගණිතමය ආකෘති වේ. මෙම බ්ලොග් සටහනෙන්, අපි ඔවුන්ගේ ගෘහනිර්මාණ ශිල්පය, ඉගෙනුම් ක්‍රියාවලිය, යෙදුම් සහ AI හි අනාගතය හැඩගැස්වීම සඳහා ඇති කරන පරිවර්තනීය බලපෑම ගවේෂණය කරමින් ස්නායුක ජාල ලෝකයට පිවිසෙන්නෙමු.
ස්නායුක ජාල අවබෝධ කර ගැනීම:
a) ස්නායුක ජාල ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය: ස්නායුක ජාලයක් කෘතිම නියුරෝන හෝ “නියුරෝන” ලෙස හඳුන්වන අන්තර් සම්බන්ධිත නෝඩ් වලින් සමන්විත වේ. මෙම නියුරෝන ස්ථර වලට සංවිධානය කර ඇති අතර, දත්ත ලබා ගැනීම සඳහා ආදාන ස්ථරයක්, සැකසීම සඳහා සැඟවුණු ස්ථර එකක් හෝ කිහිපයක් සහ අපේක්ෂිත ප්‍රතිදානය නිපදවීමට ප්‍රතිදාන ස්ථරයක් ඇත. නියුරෝන අතර සම්බන්ධතා බරින් නිරූපණය වන අතර, එක් එක් සම්බන්ධතාවයේ ශක්තිය සහ වැදගත්කම තීරණය කරයි.
b) සක්‍රීය කිරීමේ ශ්‍රිතය: සෑම නියුරෝනයක්ම එහි යෙදවුම් වල බරිත එකතුවට සක්‍රීය කිරීමේ ශ්‍රිතයක් යොදයි, ජාලයට රේඛීය නොවන දේ හඳුන්වා දෙයි. සාමාන්‍ය සක්‍රීය කිරීමේ ක්‍රියාකාරකම් අතරට sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) සහ tanh (Hyperbolic Tangent) ඇතුළත් වේ.
ඇ) ඉගෙනීම සහ පුහුණු කිරීම: ස්නායුක ජාල පුහුණුව නම් ක්‍රියාවලියක් හරහා ඉගෙන ගනී. පුහුණුව අතරතුර, ජාලය ලේබල් කරන ලද ආදාන-ප්‍රතිදාන යුගල සමඟ ඉදිරිපත් කරනු ලබන අතර, නියුරෝනවල බර සහ පක්ෂග්‍රාහී බැක් ප්‍රචාරණය සහ ශ්‍රේණිගත සම්භවය වැනි ප්‍රශස්තිකරණ ඇල්ගොරිතම භාවිතයෙන් පුනරුච්චාරණය කරනු ලැබේ. මෙම ක්‍රියාවලිය මඟින් ජාලයට එහි පුරෝකථනය කරන ලද ප්‍රතිදානය සහ අපේක්ෂිත ප්‍රතිදානය අතර වෙනස අවම කිරීමට හැකි වන අතර, නිවැරදි අනාවැකි කීමේ හැකියාව වැඩි දියුණු කරයි.
ස්නායු ජාල වර්ග:
අ) Feedforward Neural Networks (FNN): වඩාත් මූලික ස්නායු ජාලය වන FNN, චක්‍ර හෝ ලූප නොමැතිව ආදාන ස්ථරයේ සිට ප්‍රතිදාන ස්ථරය දක්වා තොරතුරු ප්‍රචාරය කරයි. ඒවා සාමාන්‍යයෙන් රටා හඳුනාගැනීම, වර්ගීකරණය සහ ප්‍රතිගාමී කාර්යයන් සඳහා යොදා ගැනේ.
ආ) Convolutional Neural Networks (CNN): CNN නිර්මාණය කර ඇත්තේ රූප වැනි ජාලක වැනි ව්‍යුහයක් සමඟ දත්ත සැකසීමටය. ඔවුන් විශේෂාංග නිස්සාරණය සඳහා convolutional layers, downsampling සඳහා Pooling layers සහ වර්ගීකරණය සඳහා සම්පුර්ණයෙන්ම සම්බන්ධිත ස්ථර ඇතුළුව විශේෂිත ස්ථර භාවිතා කරයි. CNNs පරිගණක දර්ශන කාර්යයන්හි කැපී පෙනෙන සාර්ථකත්වයක් අත්කර ගෙන ඇත.
ඇ) පුනරාවර්තන ස්නායුක ජාල (RNN): පෙළ හෝ කථනය වැනි අනුක්‍රමික දත්ත සැකසීම සඳහා RNN හොඳින් ගැලපේ. ඒවාට ප්‍රතිපෝෂණ සම්බන්ධතා ඇති අතර, තොරතුරු ආදාන ස්තරයේ සිට ප්‍රතිදාන ස්තරය වෙත පමණක් නොව ලූපවල ද ගලා යාමට ඉඩ සලසයි, මතකය පවත්වා ගැනීමට සහ තාවකාලික පරායත්තතා ග්‍රහණය කර ගැනීමට ජාලයට හැකි වේ.
d) දිගු කෙටි කාලීන මතක ජාල (LSTM): RNN වල ප්‍රභේදයක්, LSTMs මතක සෛල සහ ගේටින් යාන්ත්‍රණ ඇතුළත් කිරීම මගින් “වෑනිෂින් ග්‍රේඩියන්ට්” ගැටලුව විසඳයි. අනුක්‍රමික දත්තවල දිගුකාලීන පරායත්තතා ග්‍රහණය කර ගැනීමට LSTMs විශේෂයෙන් ඵලදායී වන අතර ස්වභාවික භාෂා සැකසීමේ සහ කථන හඳුනාගැනීමේ යෙදුම් ඇත.
e) උත්පාදක එදිරිවාදි ජාල (GAN): GAN ස්නායු ජාල දෙකකින් සමන්විත වේ: උත්පාදකයක් සහ වෙනස් කොට සැලකීමක්. උත්පාදක යන්ත්රය සැබෑ දත්ත වලට සමීපව සමාන වන කෘතිම දත්ත නිෂ්පාදනය කිරීම අරමුණු කරයි, වෙනස්කම් කරන්නා සැබෑ සහ ව්යාජ දත්ත අතර වෙනස හඳුනා ගැනීමට උත්සාහ කරයි. GAN යථාර්ථවාදී රූප ජනනය කිරීමට සහ දත්ත උත්පාදන කාර්යයන් වැඩි දියුණු කිරීමට සාර්ථක වී ඇත.
ස්නායු ජාල වල යෙදුම්:
අ) පරිගණක දැක්ම: ස්නායුක ජාල, විශේෂයෙන්ම CNNs, රූප වර්ගීකරණය, වස්තු හඳුනාගැනීම, මුහුණ හඳුනාගැනීම සහ රූප ඛණ්ඩනය වැනි පරිගණක දෘෂ්ඨි කාර්යයන් විප්ලවීය වෙනසක් සිදු කර ඇත. ඔවුන් යන්ත්‍රවලට දෘශ්‍ය දත්ත ආකර්ෂණීය නිරවද්‍යතාවයකින් තේරුම් ගැනීමට සහ අර්ථකථනය කිරීමට සබල කරයි.
ආ) ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් (NLP): RNNs සහ ට්‍රාන්ස්ෆෝමර් ඇතුළු ස්නායු ජාල, හැඟීම් විශ්ලේෂණය, යන්ත්‍ර පරිවර්තන, පෙළ උත්පාදනය සහ භාෂා ආකෘති නිර්මාණය වැනි NLP යෙදුම් විශාල ලෙස දියුණු කර ඇත. ඒවා යන්ත්‍රවලට මිනිසාට සමාන පෙළ අවබෝධ කර ගැනීමට සහ උත්පාදනය කිරීමට, වැඩිදියුණු කළ සන්නිවේදනය සහ තොරතුරු සැකසීම සඳහා දොරටු විවර කරයි.
ඇ) කථන හඳුනාගැනීම: RNNs සහ අවධානය මත පදනම් වූ ආකෘති ස්වයංක්‍රීය කථන හඳුනාගැනීමේ පද්ධති සැලකිය යුතු ලෙස වැඩිදියුණු කර ඇත. ස්නායුක ජාල කථන භාෂාව ලිඛිත පෙළ බවට පරිවර්තනය කිරීමට උදවු කරයි, හඬ-පාලිත සහායකයින්, පිටපත් කිරීමේ සේවා සහ හඬ-පාදක විධාන සබල කරයි.
d) නිර්දේශ කිරීමේ පද්ධති: පුද්ගලාරෝපිත යෝජනා සැපයීමට, පරිශීලක අත්දැකීම් වැඩි දියුණු කිරීමට සහ නියැලීම වැඩි කිරීමට සබැඳි වේදිකා භාවිතා කරන ස්නායුක ජාල බල නිර්දේශ එන්ජින්. මෙම පද්ධති අදාළ අන්තර්ගතය, නිෂ්පාදන, හෝ සේවා සැපයීම සඳහා පරිශීලක හැසිරීම් සහ මනාප විශ්ලේෂණය කරයි.
e) සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණ සහ ජෛව වෛද්‍ය විද්‍යාව: ස්නායුක ජාල වෛද්‍ය රූප විශ්ලේෂණය, රෝග විනිශ්චය, ඖෂධ සොයා ගැනීම සහ පුද්ගලාරෝපිත වෛද්‍ය විද්‍යාව සඳහා උපකාර කරයි. ඔවුන් සෞඛ්‍ය සේවා වෘත්තිකයන්ට වෛද්‍ය රූප අර්ථ නිරූපණය කිරීමට, රෝගියාගේ ප්‍රතිඵල අනාවැකි කිරීමට සහ ප්‍රතිකාර සැලසුම් වැඩිදියුණු කිරීමට උපකාරී වේ.
අභියෝග සහ අනාගත දිශාවන්:
අ) අර්ථකථනය කිරීමේ හැකියාව: ස්නායුක ජාල බොහෝ විට “කළු පෙට්ටි” ලෙස ක්‍රියා කරයි, ඔවුන්ගේ තීරණ ගැනීමේ ක්‍රියාවලිය අර්ථ නිරූපණය කිරීම සහ තේරුම් ගැනීම අභියෝග කරයි. අර්ථකථනය වැඩි දියුණු කිරීම සහ ජාල අනාවැකි පිටුපස ඇති තර්කය පැහැදිලි කරන තාක්ෂණික ක්රම සංවර්ධනය කිරීම සඳහා පර්යේෂණ සිදු වෙමින් පවතී.
ආ) සදාචාරාත්මක සලකා බැලීම්: ස්නායුක ජාල වඩ වඩාත් බලවත් සහ ස්වායත්ත බවට පත් වන විට, තීරණ ගැනීමේදී ඒවායේ භාවිතය, විභව පක්ෂග්‍රාහීත්වය සහ දෝෂ සඳහා වගකීම සම්බන්ධයෙන් සදාචාරාත්මක සලකා බැලීම් පැන නගී. සාධාරණත්වය, විනිවිදභාවය සහ වගවීම සහතික කිරීම ස්නායුක ජාල සංවර්ධනය සහ යෙදවීමේදී ඉතා වැදගත් වේ.
ඇ) අඛණ්ඩ ඉගෙනීම සහ අනුවර්තනය: අඛණ්ඩ පර්යේෂණ දත්ත ප්‍රවාහයෙන් අඛණ්ඩව ඉගෙන ගත හැකි, වෙනස්වන පරිසරයන්ට අනුවර්තනය විය හැකි සහ ව්‍යසනකාරී අමතකවීම් වළක්වා ගත හැකි ස්නායුක ජාල සංවර්ධනය කිරීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි.
නිගමනය:
ස්නායුක ජාල කෘත්‍රිම බුද්ධි ක්ෂේත්රයේ විප්ලවීය වෙනසක් සිදු කර ඇත, මිනිසාගේ බුද්ධියට සමාන ආකාරවලින් ඉගෙනීමට, තර්ක කිරීමට සහ අනාවැකි කීමට හැකියාව ඇති යන්ත්‍ර සවිබල ගන්වා ඇත. ඔවුන්ගේ විවිධ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සහ යෙදුම් පරිගණක දැක්ම, ස්වභාවික භාෂා සැකසීම, කථන හඳුනාගැනීම සහ වෙනත් බොහෝ වසම්වල දියුණුවට හේතු වී ඇත. අපි ස්නායු ජාල වල ශක්‍යතා ගවේෂණය කරමින්, අභියෝගවලට සහ සදාචාරාත්මක කරුණුවලට ආමන්ත්‍රණය කරන විට, අපි ඊටත් වඩා විශාල ජයග්‍රහණ සඳහා මග පාදමු. AI හි අනාගතය හැඩගැස්වීම, නවෝත්පාදනයන් මෙහෙයවීම සහ කර්මාන්ත පරිවර්තනය කිරීම සඳහා ස්නායුක ජාල විශාල පොරොන්දුවක් දරයි, අවසානයේදී සංකීර්ණ ගැටළු විසඳීමට සහ මානව අත්දැකීම් වැඩිදියුණු කිරීමට බුද්ධිමත් යන්ත්‍ර අපට සහාය වන ලෝකයක් කරා අපව ගෙන යයි.