வேளாண்துறையிலும் செயற்கை நுண்ணறிவு!

செயற்கை நுண்ணறிவுத் தொடர்பாக தொடக்கத்தில் சில கண்டுபிடிப்புகள் வெளிவந்தபோது எவரும் அவற்றைப் பெரிதாக கவனத்தில் கொள்ளவில்லை. ஆனால், ஜெனரேட்டிவ் செயற்கை நுண்ணறிவு என்ற புதிய தொழில்நுட்பம் அறிமுகமானபோது அது அனைவரது கவனத்தையும் ஈர்த்தது. அது மட்டுமல்ல, அதன் செயல்பாடு அனைவரையும் வியப்பில் ஆழ்த்தியுள்ளது. அந்த ஜெனரேடிவ் செயற்கை நுண்ணறிவுத் தொழில்நுட்பம், புதிது புதிதாக பல கண்டுபிடிப்புகளை உருவாக்குவதற்காம் பேருதவி புரிந்து வருகின்றது.

செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பம் பற்றி முதலில் நாம் அறிந்துகொள்ள வேண்டும். நாம் ஒரு இயந்திரத்திற்குச் சில பணிகளையோ, செயல்களையோ செய்து முடிக்க வேண்டுமென்று தொழில்நுட்ப ரீதியில் கட்டளையிட்டால், நாம் சொன்னபடி அந்த இயந்திரம் குறித்த நேரத்தில் கொடுத்த வேலையை இம்மி பிசகாமல் செய்து முடிக்கும்.

எடுத்துக்காட்டாக, "எந்திரன்' என்கிற திரைப்படத்தில் ரோபோவே ஒரு பாத்திரமாக உருவாக்கப்பட்டிருக்கும். கதாநாயகன் அந்த ரோபோவிடம் தொலைக்காட்சி பெட்டியைப் போடு என்று சொன்னவுடன், ரோபோ தொலைக்காட்சிப் பெட்டியைக் கீழே போட்டு உடைத்து விடும். அந்த இயந்திரத்திற்கு செயற்கை நுண்ணறிவை இணைத்து பயிற்சி கொடுத்து இருந்தால் அந்த ரோபோ தொலைக்காட்சிப் பெட்டியைக் கீழே போட்டிருக்காது. தொலைக்காட்சியை இயக்கியிருக்கும்.

நமக்கு ஏற்கெனவே நன்கு அறிமுகமான கணினி இயந்திரத்திற்கு பயிற்சி மேல் பயிற்சி கொடுத்து அந்த இயந்திரத்தை அறிவுள்ள இயந்திரமாக மாற்றுவதுதான் செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பம்.

சினிமா பாடல்களை எந்தவிதத் தடுமாற்றமுமின்றி சரளமாகப் பாடும் திறன் பெற்ற ஒருவரிடம், ஒரு திருக்குறள் சொல்லச் சொன்னால் அவரால் சொல்ல இயலாது. அதற்குக் காரணம் அவரது மூளையின் கற்றல் குறைபாடுதான். அவருக்கே திருக்குறளைப் படிப்பதற்கு மீண்டும் மீண்டும் பயிற்சி அளித்தால் அவரால் அனைத்துக் குறளையும் எளிதாகக் கூற இயலும். அதுபோலவே இயந்திரத்திற்கு நாம் பயிற்சி அளித்தால் அதன் செயற்கை நுண்ணறிவு சிறப்பாக வெளிப்படும்.

மனித மூளையின் செயல்பாடுகளை அப்படியே கணினிக்குள் செயற்கையாகப் புகுத்தி, மனிதகுலமே வியந்து பார்க்கும் அளவிற்கு வளர்ந்து கொண்டிருக்கும் அடுத்தகட்ட தொழில்நுட்ப செயல்பாடு தான் ஜெனரேடிவ் செயற்கை நுண்ணறிவு என்பது. இதனை இன்னும் எளிமையாக சொல்ல வேண்டுமென்றால், ஒரு கணினிக்கு நாம் சொல்லி கொடுப்பதன் மூலம் அது திறமையாக செயல்பட்டு நாம் கேட்கும் கேள்விக்கு பதில் அளிப்பது, நம் கட்டளையை ஏற்றுச் செயல்படுவது - இவைதான் ஜெனரேடிவ் செயற்கை நுண்ணறிவு.

தொடக்ககால செயற்கை நுண்ணறிவு என்பது , ஒரு பணியைச் செய்வதற்கு, தரவுகளின் அடிப்படையில் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட இயந்திரக் கற்றல் வழிமுறைகளை உள்ளடக்கியது. பாரம்பரிய இயந்திரக் கற்றல் நெறிமுறைகள் மூலம் சரியான வெளியீட்டை உருவாக்குவதற்குப் பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது.

இந்த ஜெனரேடிவ் செயற்கை நுண்ணறிவின் மூலம் செயல்படும் சாட்ஜிபிடி என்பது பல தகவல்களை உருவேற்றி பயிற்சி கொடுத்து உருவாக்கப்பட்ட தொழில்நுட்பமாகும். கடந்த 2022 நவம்பர் 30-ஆம் தேதி அறிமுகமான இந்தத் தொழில்நுட்பத்தை முதல் ஐந்து நாட்களிலேயே 10 லட்சம் பயனாளர்கள் பயன்படுத்தியுள்ளனர். மற்ற தொழில்நுட்பங்களான நெட்பிலிக்ஸ் 10 லட்சம் பயனாளர்களைப் பெறுவதற்கு 41 மாதம் ஆயிற்று. அதுவே, முகநூலுக்கு 10 மாதம்; இன்ஸ்டாகிராமுக்கு 2.5 மாதம் ஆயிற்று. ஆனால் ஐந்து நாட்களில் சாட்ஜிபிடி தொழில் நுட்பம் அசுர வளர்ச்சி பெற்று அனைவரையும் வியப்பில் ஆழ்த்தியது.

2022-ஆம் ஆண்டு வரை கிடைத்த தரவுகளை வைத்து உருவாக்கப்பட்ட சாட்ஜிபிடிக்கும் கூகுளுக்கும் உள்ள வேறுபாடு என்னவென்றால், கூகுளில் ஒன்றைத் தேடும்போது நமக்கு அது தொடர்பான நிறைய இணைப்புகள் கணினி திரையில் தோன்றும். அதிலிருந்து நமக்குத் தேவையான இணைப்பை சொடுக்கி அதில் இருந்து தேவையானதைப் பெற்றுக்கொள்ள முடியும். ஆனால் சாட்ஜிபிடியில் இதுபோல தேடித்தேடி பல இணைப்புகளைச் சொடுக்க தேவையில்லை.

"கணினித்தமிழ் என்றால் என்ன' என்ற கேள்வியை சாட் ஜிபிடியில் நாம் பதிவிட்டால் போதும். உடனே அதற்கான விடை நமக்கு கிடைத்துவிடும். என்ன ஆச்சரியம்! குறைந்த உழைப்பில் அதிக தேடல் இல்லாமல் இதோ நீங்கள் கேட்ட தகவல் என்று கண்ணிமைக்கும் பொழுதில் நமக்குத் தரும் அதிசய தொழில்நுட்ப அட்சய பாத்திரமாக இந்த சாட்ஜிபிடி திகழ்கிறது.

முன்பொரு காலத்தில் நூலகத்திற்குச் சென்று புத்தகங்களில் தேடிதேடிப் படித்தவை அனைத்தும் பின்னர் கூகுளில் கிடைத்தன. தற்போது அனைத்துத் தகவல்களும் உடனடியாக, வெகு துல்லியமாக சாட்ஜிபிடி மூலம் கிடைக்கிறது. இப்படிக் கிடைப்பதில் நன்மை இருந்தாலும், இதில் ஓர் ஆபத்தும் உள்ளது.

இப்படி எல்லாமே உடனுக்குடன் கிடைப்பதால் மனிதர்களை இந்தத் தொழில்நுட்பம் சோம்பேறிகளாக்கிவிடுமோ என்கிற கவலையும் நிபுணர்களுக்கு ஏற்பட்டுள்ளது. மனிதர்கள் தகவல்களைத் தேடித்தேடிக் கண்டுபிடித்த நிலை மாறி, அவை அவர்களுக்கு உடனடியாகக் கிடைப்பதால் மனிதர்கள் சிந்தனையை இழந்துவிடும் நிலையை சாட்ஜிபிடி உருவாக்கி விடுமோ என்ற அச்சம் எழுந்துள்ளது.

மேலும், சாட்ஜிபிடி போன்று மிகவும் எதிர்பார்க்கப்பட்ட கூகுள் நிறுவனத்தின் செயற்கை நுண்ணறிவுக் கருவி தான் "பார்ட்' என்பது. இதுவும் அண்மையில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டுவிட்டது. மைக்ரோசாஃப்டின் செயற்கை நுண்ணறிவான சாட்ஜிபிடிக்குப் போட்டியாக "பார்ட்' செயல்படும் என்று பரவலாகக் கூறப்பட்டது. இந்நிலையில், இந்த இரண்டு செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகள் மட்டுமல்லாமல், வணிக நோக்கில் பலவித செயற்கை நுண்ணறிவுக் கருவிகள் உருவாக்கப்பட்டு, அவை ஒன்றோடொன்று போட்டி போட்டுக் கொண்டு இருக்கின்றன.

இந்த ஜெனரேடிவ் செயற்கை நுண்ணறிவு செயல்பாட்டை கூகுள் தேடுபொறியில் இணைத்தால் எப்படி இருக்கும் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள். கூகுளில் தேடினால் நாம் தேடிய தலைப்பின் இணைப்புதான் கிடைக்கும். இதற்கு மாற்றாக, ஜெனரேடிவ் செயற்கை நுண்ணறிவு முறையில் சாட்ஜிபிடியில் நமக்கு தேவையான பதில் உடனடியாக கிடைக்குமாறு உருவாக்கப்பட்டுள்ளது.

சாதாரணமாக ஒரு விஷயத்தை கூகுள் தேடுவதற்கும், செயற்கை நுண்ணறிவு சேர்க்கப்பட்ட கருவியின் தேடலுக்கும் வேறுபாடு உண்டு. இரண்டிலும் கிடைக்கும் முடிவுகள் வேறுவேறுமாதிரியாக இருக்கும். ஜெனரேட்டிவ் செயற்கை நுண்ணறிவுத் தேடல்கள், பயனர்களின் தேடலுக்கு, இணைப்புகளை மட்டும் முடிவுகளாகக் காட்டாமல், உரைப்பகுதியாக, புகைப்படங்களாக, விடியோவாக - இப்படி விஷுவல் முடிவுகளாகக் காட்டுவதோடு, அதற்கான விளக்கத்தையும் காட்டும் என்பது குறிப்பிடத்தக்கது.

இந்த செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பம், வருங்காலத்தில் நம்முடன் இருப்பவர் மனிதரா அல்லது ரோபோவா என்று நாம் குழம்பும் அளவுக்கு மனிதகுலத்தை ஆட்டிப்படைக்கும் என்பதில் ஐயமில்லை.

இது மக்கள் ஐபிஎல் கிரிக்கெட் விளையாட்டை விரும்பிப் பார்க்கும் காலகட்டம். டெஸ்ட் வடிவில் இருந்த கிரிக்கெட் விளையாட்டு ஒருநாள், டி20 என பல்வேறு வகையில் மாற்றம் கண்டு டி10,

ஐபிஎல் என இப்போது மாற்றம் பெற்றுள்ளது. விரைவில் செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பம் விளையாட்டு உலகிலும் நீடித்த ஆட்சிபுரிய உள்ளது.

முற்காலத்தில் இந்த கிரிக்கெட்டை இவ்வளவு தொழில்நுட்ப வசதியோடு நாம் பார்க்கவில்லை. மேலும் ஆட்டக்காரரின் செயல்பாடுகளை, விக்கெட் விழுந்ததா இல்லையா என்பதை அறிந்துகொள்ள நவீன தொழில்நுட்பம் அப்போது இல்லை. ஆனால், தற்போது இந்த கிரிக்கெட் விளையாட்டில் ஏஐ தொழில்நுட்பமும், ஜெனரேடிவ் ஏஐ தொழில்நுட்பமும் அதிகளவு பயன்படுத்தப்படுகிறது.

ஆம், மிகச்சிறப்பாக இதன் பயன்பாடு அமைகிறது. குறிப்பாக விளையாட்டு வீரர்களின் செயல்திறனை கண்காணிக்க இது பெரிதும் உதவும். அதிலும் குறிப்பாக, ஸôடார்காஸ்ட் எனும் ஏஐ மென்பொருள் மூலம் கிரிக்கெட் விளையாட்டுகளில் ஒவ்வொரு பந்துக்கும் வீரர்களின் திறனை கண்காணிக்கும் செயல்பாடுகளை மேற்கொள்ள இயலும். மேலும் விராட்கோலி, டோனி போன்ற வீரர்கள் அடிக்கும் சிறந்த ஷாட்கள், அவர்களது உடல் ஜெனரேட் செய்யும் பவர் ஆகியவற்றையும் அறிய முடியும். அதனைப் பார்த்து எப்படி மற்ற வீரர்களும் இது போன்ற ஷாட்களை அடிக்க பயிற்சி மேற்கொள்ளமுடியும் என்பதையும் அறிந்து கொள்ளலாம்.

மேலும் விளையாட்டு வீரர்கள் தங்களுக்கு உகந்த வகையில் தங்களது விளையாட்டு சார்ந்த உபகரணங்களை வடிவமைக்கவும் இந்த ஏஐ மென்பொருள் வழிவகை செய்கிறது. விளையாட்டுத் துறை மட்டுமல்லாமல் நாட்டின் முதுகெலும்பாக உள்ள விவசாயத்திலும் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஜெனரேடிவ் ஏஐ பயன்பாடுகள் அதிக அளவில் வர உள்ளன.

அதாவது, விவசாயத்தில் மனித உழைப்பை மிச்சப்படுத்தும் வகையில், விவசாய ரோபோக்கள் மூலம் விதைகள் நடுதல், அறுவடை செய்தல், சுற்றுச்சூழல் கண்காணிப்பு, மண் பகுப்பாய்வு போன்ற அத்தியாவசிய விவசாயப் பணிகளை மேற்கொள்ள முடியும். பிரபல நிறுவனங்கள் தன்னாட்சி ரோபோக்களை உருவாக்கி, மனிதர்களை விட விரைவில் செயல்களை செய்து முடிக்கும் வகையில் திட்டமிடப்பட்டு வருகிறது.

இவை மட்டுமல்லாமல், பயிர் மற்றும் மண் கண்காணிப்பு செயல்பாடுகளில், ட்ரோன்கள் மூலமோ, மென்பொருள் அடிப்படையிலான தொழில்நுட்பம் மூலமோ பெறப்பட்ட தரவுகளைக்கொண்டு, மண்ணில் உள்ள குறைபாடுகளை எளிதில் கண்டறிய முடியும். அதன் அடிப்படையில் மண்ணின் குறைபாடுகளை எளிதில் களைய முடியும்.

இப்படியாகப் பல்வேறு துறைகளில் இந்த செயற்கை நுண்ணறிவும் ஜெனரேடிவ் ஏஐ தொழில்நுட்பமும் விரிந்து பரவிக் கொண்டிருக்கின்றன. எதிர்காலத்தில் ஐம்பூதங்களின் வரிசையில் ஆறாம் பூதமாக செயற்கை நுண்ணறிவும் சேர்ந்துகொள்ளும் என்று கூறுவது மிகையல்ல.

கட்டுரையாளர்:

உதவிப் பேராசிரியர்.