AI මගින් වසර 30ක පරණ පරිගණක විද්‍යා උපකල්පනයක් මේ වන විට බොරු කර ඇත
පරිගණක විද්‍යාවට මෙවැනි මාසයක් කලාතුරකිනි. එහි මූලික විශ්වාසයක් බිඳ දමා ඇති අතර, එම නටඹුන් පරීක්ෂා කරන අය අතර එය ගොඩනැගූ පර්යේෂකයන්ම ද සිටිති.
ඔක්තෝබර් 16 වන දින OpenAI හි පර්යේෂණ ආකෘතියක් Exponential Time Hypothesis ට එරෙහි ප්‍රතිතර්කයක් සාමාන්‍ය ගද්‍යයෙන් ඉදිරිපත් කළේය. දිනක් ඇතුළත එම තර්කය, සෑම තාර්කික පියවරක්ම යාන්ත්‍රිකව සත්‍යාපනය කරන සාධන පරීක්ෂකයක් වන Lean වෙත පිටපත් කරන ලදී. පිටු 67ක අත්පිටපතේ කතෘ ලෙස OpenAI ම සඳහන් වේ.
කිසිදු සම්බන්ධීකරණයකින් තොරව වැඩ කළ Anthropic ද පැය කිහිපයකට පෙර එම ගමනාන්තයටම පැමිණ තිබුණි. එහි පිටු 49ක “A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT” නම් පත්‍රිකාව Claude ට ආරෝපණය කර ඇති අතර, යටින් ඇති ඇල්ගොරිතමය එදිනම Claude පර්යේෂණ ආකෘතියක් විසින් සොයාගන්නා ලදී.
මෙම උපකල්පනය 1999 පමණ දක්වා දිව යයි; එකල Russell Impagliazzo සහ Ramamohan Paturi තර්ක කළේ Boolean satisfiability සඳහා ඝාතීය කාලයට වඩා වේගවත් ඇල්ගොරිතමයක් නොමැති බවයි. එම එක් අදහසක් ප්‍රස්තාර න්‍යාය, දත්ත සමුදා, ගණනය කිරීමේ ජීව විද්‍යාව සහ ජ්‍යාමිතිය තුළ ඇති කොන්දේසි සහිත දුෂ්කරතා ප්‍රතිඵල සිය ගණනකට නිහඬව අත්වැලක් වී ඇත.
දෙපාර්ශවයම දැන් උප-ඝාතීය කාලයක් තුළ තෘප්තිමත් කරන පැවරුම් ගණන් කරන නිශ්චායක ක්‍රමයක් විස්තර කරන අතර, දෙදෙනාම ඝාතකයේ එකම ප්‍රධාන පදයට ළඟා වේ. සමාලෝචකයින් මෙම කාර්යය තහවුරු කළහොත්, ක්ෂේත්‍රයේ වඩාත්ම විශ්වාසදායක පවුරක දොරක් ඇති බව පෙනී යයි.
මෙම ප්‍රකාශයට බරක් ලබා දෙන්නේ ආකෘතිවල කීර්තිය නොව ඒවා වටා ඇති පරීක්ෂා රාමුවයි. සෑම අනුමානයක්ම Lean හරහා ගමන් කරයි. තවද OpenAI එක්රැස් කළ සමාලෝචන මණ්ඩලයට Impagliazzo සහ Paturi ඇතුළත් වන අතර, ඔවුන්ට දැන් තමන්ගේම අනුමානයේ බිඳවැටීම විගණනය කිරීමට සිදුවී ඇත. TU Wien හි Stefan Szeider ප්‍රසිද්ධ ද්‍රව්‍ය පරීක්ෂා කර ඇති අතර එය සමීප කියවීමක් ඔරොත්තු දෙනු ඇතැයි අපේක්ෂා කරයි.
පරෙස්සම් වීම තවමත් සුදුසුය. මෙම ප්‍රතිඵලය P එදිරිව NP ගැන කිසිවක් නොකියයි, තවද නව ඇල්ගොරිතමය තවමත් සුපර්-බහුපද කාලයකින් ධාවනය වේ, එබැවින් හෙට උදේ කිසිදු ප්‍රායෝගික විසඳුමක් වේගවත් නොවේ. වෙනස් වූයේ න්‍යායික සිතියමත්, එය නැවත ඇඳින ජනයාගේ, නැතහොත් පද්ධතිවල අනන්‍යතාවත්ය.
විධායකයන්ට, පාඩම සංකීර්ණතා පංතිවලින් ඈත ය. මෑතක් වන තුරු ලේඛන සාරාංශ කළ මෘදුකාංග දැන් මුල්, යන්ත්‍රයෙන් සත්‍යාපිත ගණිතය ජනනය කරයි. බරපතළ පර්යේෂණවලට AI දායක විය හැකි දේහි සීමාව බොහෝ සැලසුම් චක්‍රවලට වඩා වේගයෙන් ඉදිරියට යයි.
එවැනි පද්ධති සමඟ වැඩ කිරීමට ඉගෙන ගන්නා, ඒවාට ටයිප් කිරීම පමණක් භාර නොදෙන සංවිධාන ඉදිරි දශකයේ වේගය තීරණය කරනු ඇත.
ගණිතමය ලෙස සිතන්න. බුද්ධිමත් ලෙස ඉංජිනේරුකරණය කරන්න. උපායශීලීව නායකත්වය දෙන්න. වගකීමෙන් ගොඩනගන්න. ගෝලීය ලෙස පුළුල් කරන්න. කෘත්‍රිම බුද්ධිය මගින් සැබෑ ව්‍යාපාරික වටිනාකමක් නිර්මාණය කරන්න.
#ArtificialIntelligence #AIStrategy #MachineLearning #Research #ITImpress