AI විභාගය අනාවැකි කියන විට: 90% නිරවද්‍යතාවය කැඩුණු පද්ධති ගැන සැබවින්ම හෙළි කරන දේ
මම ආයතන සමඟ ඩිජිටල් පරිවර්තනය සහ ව්‍යාපාර ක්‍රියාවලීන් නැවත ඉංජිනේරු කිරීම ගැන වැඩ කරන විට, මම බොහෝ විට මුලින්ම එක් ප්‍රශ්නයක් අහනවා: ඔබේ සැලසුම්කරණය කොතරම් දුරට සැබෑ ඉදිරි තර්කනය වෙනුවට ඓතිහාසික රටා පුනරාවර්තනය මත රඳා පවතීද?
එක්සත් රාජධානියේ වයස 18ක ශිෂ්‍ය කණ්ඩායමක් මෑතකදී එම ප්‍රශ්නයට මම දැකපු ඕනෑම මණ්ඩල කාමර ඉදිරිපත් කිරීමකට වඩා බලවත් ලෙස පිළිතුරු දුන්නා.
GCSE සහ A-Level විභාග ප්‍රශ්න පත්‍ර, ලකුණු ක්‍රම, විභාග නිලධාරීන්ගේ වාර්තා සහ විෂය මාලා ලේඛන වසර 20ක් භාවිතා කරමින්, ඔව්හු 90%කට වඩා නිරවද්‍යතාවයකින් විභාග ප්‍රශ්න අනාවැකි කියන AI පද්ධතියක් ගොඩනඟන ලදී. පසුගිය වසරේ පද්ධතිය 85%කට ළඟා විය. මේ වසරේ එය 90% ඉක්මවා ගියේය. මෙම වැඩිදියුණුව අහම්බයෙන් සිදු වූයේ නැහැ. එය සැලසුම් කළ පරිදි හරියටම ක්‍රියාත්මක වූ ප්‍රතිපෝෂණ පුඩුවක් විය.
බොහෝ දෙනා මෙය AI ගැන කතාවක් ලෙස කියවනවා. මම එය පද්ධති ගැන කතාවක් ලෙස කියවනවා.
ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය අලුත් නැහැ
ඔවුන් ගොඩනඟා ගත් දේ ගැන නිශ්චිත වමු. පද්ධතිය ස්ථර තුනක් මත රඳා පවතී: දශක දෙකක ඓතිහාසික පත්‍ර සහ විභාග නිලධාරී අදහස් සැකසෙන දත්ත ආහරණ ස්ථරයක්, විෂය චක්‍ර සහ ආවරණ හිඩැස් ආකෘති කිරීමට විශාල භාෂා ආකෘති භාවිතා කරන රටා හඳුනාගැනීමේ ස්ථරයක්, සහ ඓතිහාසික පුනරාවර්තනයෙන් බරන ලද ශ්‍රේණිගත අනාවැකි ජනනය කරන සම්භාව්‍ය ප්‍රතිදාන ස්ථරයක්.
මෙය කාලීන රටා අනාවැකිවලට යොදන ලද ප්‍රතිසාධන-වර්ධිත ජනනය (Retrieval-Augmented Generation) වේ. එම ගෘහ නිර්මාණ තර්කයම මූල්‍ය අනාවැකි, සිල්ලර ඉල්ලුම් සැලසුම්කරණය, වංචා හඳුනාගැනීම, සයිබර් ආරක්ෂක විශ්ලේෂණ සහ සැපයුම් දාම ප්‍රශස්තකරණය තුළ දක්නට ලැබේ.
ක්ෂේත්‍රය වෙනස් වේ. ගණිතය වෙනස් නොවේ.
90% නිරවද්‍යතාවය සැබවින්ම හෙළි කරන දේ
ඓතිහාසික දත්ත මත පුහුණු කළ පද්ධතියක් 90%කට වඩා නිරවද්‍යතාවයකින් විභාග ප්‍රශ්න අනාවැකි කියන්න පුළුවන් නම්, එය ප්‍රථමයෙන් සංකීර්ණ AIයේ සාක්ෂියක් නොවේ. එය ව්‍යුහාත්මකව නියතවාදී ඇගයීම් පද්ධතියක සාක්ෂියකි.
හොඳින් සැලසුම් කළ විභාගයක් ඓතිහාසික රටා අනාවැකිවලට ඉහළ ප්‍රතිරෝධයක් දක්විය යුතුය. වසර 20ක දත්ත ලබන වසරේ ප්‍රශ්න පත්‍රයේ මොනවා තියෙයිද කියලා 90% විශ්වාසයෙන් කියන්න පුළුවන් නම්, පද්ධතිය මැනෙන්නේ සැබෑ අවබෝධය නොව මතකය සහ රටා ගැලපීමයි.
ශිෂ්‍යයන් විභාග පද්ධතිය කඩපුවේ නැහැ. දැනටමත් කැඩී තිබුණ දේ පෙනෙන්ට සැලැස්සුවා.
එම දෝෂයම ව්‍යාපාරයේත් තියෙනවා. පසුගිය වසරේ උපකල්පන නැවත නිපදවන වාර්ෂික සැලසුම් චක්‍ර. පෙර තරඟකාරී පරිසරයක වටිනා හැසිරීම්වලට ත්‍යාග දෙන කාර්යසාධන රාමු. ව්‍යුහාත්මක වෙනස්කම් හඳුනාගැනීමට යාන්ත්‍රණයක් නැති උපායමාර්ගික බුද්ධි ක්‍රියාවලීන්. මේවා වෙනම ගැටලු නොවේ. මේවා විවිධ ක්ෂේත්‍රවල එකම ගැටලුවයි.
ආයතන දැන් මුහුණ දිය යුතු දේ
ස්ථාවර තරඟකාරී ස්ථාන ගොඩනගා ගන්නා ආයතන ඒවා නොවේ තම සේවකයන්ට භාවිතා කළ හැකි දේ සීමා කරන ආයතන. ඒවා තම ක්‍රියාවලීන් නැවත සැලසුම් කරන ආයතන AIට සැබවින්ම අනුකරණය කළ නොහැකි දේට ත්‍යාග දීමට: නොහැඳිනුණු ක්ෂේත්‍ර හරහා නව සංසන්දනය, අපැහැදිලි තත්ත්වයන්හි සදාචාරාත්මක විනිශ්චය, ක්ෂේත්‍ර-හරහා නිර්මාණශීලීභාවය, සහ වේගවත් පිළිතුරු ජනනය කිරීම වෙනුවට වඩා හොඳ ප්‍රශ්න ඇසීමේ විනය.
ඔබේ උපාය, සැලසුම්කරණය හෝ තීරණ ගැනීම ඓතිහාසික දත්තවලින් 90% නිරවද්‍යතාවයකින් අනාවැකි කියන්න පුළුවන් නම්, AI ඔබේ විශාලතම අභියෝගය නොවේ.
Originally published on LinkedIn by Keshavan Thiagaraja. Read the original on LinkedIn.