Artificial Intelligence (AI) என்றால் என்ன?

AI என்பதற்கு விரிவான பெயர் "Artificial Intelligence," தமிழில் "குற்றிமை நுண்ணறிவு" என்று அழைக்கப்படுகிறது. இது கணினிகளுக்கும் மென்பொருட்களுக்கும் மனிதர்கள் போல சிந்திக்கவும் கற்றுக்கொள்ளவும் செய்யும் திறனைக் கொடுக்கும் தொழில்நுட்பமாகும். இது கணினிகளை தகவல்களைச் சேகரித்து, பகுப்பாய்வு செய்து, கற்றுக்கொண்டு, தீர்மானங்களை எடுத்து, புதிய பணிகளைச் செய்யும் வகையில் செயல்பட வைக்கிறது.

AI மூலம் கணினிகள் மனிதர்கள் போல முடிவெடுக்கும் திறன் கொண்டதாக மாறுகின்றன. உதாரணமாக, மொழிபெயர்ப்பு, குரல் அறிதல், படம் இனங்காணுதல், தானியங்கி வாகனங்கள் மற்றும் பல நுட்பம் சார்ந்த செயல்பாடுகளில் AI அதிகமாக பயன்படுகிறது. AI என்பது மெய்நிகர் உதவியாளர்கள், மருத்துவ சேவைகள், வணிக ஆய்வுகள், வாடிக்கையாளர் சேவைகள், விளையாட்டு, கல்வி, மற்றும் பல துறைகளில் முக்கிய பங்காற்றுகிறது.

AI கற்றல் முறைகளில் மெஷின் லெர்னிங் (Machine Learning), டீப் லெர்னிங் (Deep Learning) போன்ற பல்வேறு வகைகள் உள்ளன, அவை தரவுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு செயல்படுகின்றன.

AI இயந்திர கற்றல் (Machine Learning)

AI இன் ஒரு முக்கிய பிரிவாகிய இயந்திர கற்றல் (Machine Learning) என்பது, கணினிகள் அனுபவத்திலிருந்து மற்றும் தரவிலிருந்து தானாகவே கற்றுக்கொள்ளும், அறியாத விடயங்களை புரிந்து கொள்ளும் திறனுடைய தொழில்நுட்பம் ஆகும். இதன் மூலம், கணினிகள் மற்றும் மென்பொருட்கள், மனிதர் உதவியின்றி தங்களின் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்திக் கொள்ளலாம்.

எவ்வாறு செயல்படுகின்றது.

  1. தரவை சேகரித்தல் – முதலில், கணினிக்கு பயிற்சிக்கான தரவுகள் (Data) தேவைப்படுகிறது. தரவுகள் எண்கள், எழுத்துக்கள், படங்கள், அல்லது வீடியோக்கள் போன்றவை ஆகலாம்.
  2. முன்மாதிரிகளை உருவாக்குதல் – தாமாக முடிவுகளை எடுக்க உதவ, கணினி தரவுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு மாதிரிகளை உருவாக்கும்.
  3. பயிற்சி (Training) – தற்சார்பற்ற முடிவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொண்டு, புதிய தரவுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு மாதிரிகளை மேம்படுத்தும்.
  4. சோதனை மற்றும் பரிசோதனை – கணினி கற்றுக்கொண்ட தகவல்களை சரிபார்த்து, துல்லியத்தையும் அளவிடுகிறது.

முக்கிய வகைபடுத்தல்கள்:

  1. மேற்பார்வை கற்றல் (Supervised Learning) – குறியீடு செய்யப்பட்ட தரவுகளை கொண்டு, கணினி முன்னரே உள்ள தகவல்களைப் பார்த்து கற்றுக்கொள்ளும்.
  2. மேற்பார்வையில்லா கற்றல் (Unsupervised Learning) – தரவின் இணைப்புகளை கண்டறிந்து, தகவல்களை தொகுக்கிறது.
  3. பிரயோகத்தின் மூலம் கற்றல் (Reinforcement Learning) – முயற்சி மற்றும் பிழைகள் மூலம் முடிவுகளை எடுத்து கற்றுக்கொள்கிறது.

இயந்திர கற்றலின் பயன்பாடுகள்:

  1. புகைப்பட மற்றும் வீடியோ அடையாளம் (Image and Video Recognition) – முகம் அல்லது பொருள் அடையாளம்.
  2. மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் மொழி புரிதல் (Translation and NLP) – உரையாடல் உதவிகள், மொழி மாற்றம்.
  3. ஆரோக்கியம் – மருத்துவ நோய்களை முன்கூட்டியே கண்டறிதல்.
  4. பரிந்துரைக் கருவிகள் – நீங்கள் விரும்பும் பாடல்கள், வீடியோக்கள், தயாரிப்புகளை பரிந்துரை செய்வது (Netflix, Amazon).
 டீப் லெர்னிங் (Deep Learning)

AI இன் முன்னேற்றமான ஒரு பரிணாமமாக டீப் லெர்னிங் (Deep Learning) செயல்படுகிறது. இது இயந்திர கற்றல் (Machine Learning) துறையின் கீழ் வருகின்ற ஒரு துணைத் துறை ஆகும். டீப் லெர்னிங் மிகப் பெரிய அளவிலான தரவுகளை பயன்படுத்தி, பல அடுக்குகளில் (layers) செயலாக்கத்தின் மூலம், கணினிகள் கற்றுக்கொள்வதற்கான தொழில்நுட்பமாகும்.

டீப் லெர்னிங் அதிகமான அடுக்குகளைக் கொண்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க் (Neural Networks) மூலமாக இயங்குகிறது, இது மனித மூளை எப்படி தகவல்களைப் புரிந்துகொள்வதோ அதேபோல் செயற்கையாக செயல்படுகிறது. இங்கே ஒவ்வொரு அடுக்கிலும் தகவல்கள் குறியீடாக்கப்பட்டு, மேலும் அதில் உள்ள குறிப்புகள் சுட்டிக்காட்டப்பட்டு, இறுதி முடிவுக்கு வந்தடைகின்றன.

டீப் லெர்னிங் இயங்கும் விதம்:

  1. நரம்பியல் நெட்வொர்க் (Neural Network) – மனித மூளை நரம்புகளைப் போல, இதில் நரம்பியல் மையங்கள் (Neurons) அடுக்குகளாக அமைக்கப்படுகின்றன.
  2. முடிவுகளை எடுப்பது (Decision Making) – ஒவ்வொரு அடுக்கிலும் தரவுகள் பரிசோதிக்கப்படும், அவை துல்லியமான முடிவுகளை எடுப்பதற்கு உதவுகின்றன.
  3. குறைவுகளை திருத்தம் செய்யும் (Backpropagation) – வினைமுறைகளின் (Algorithms) வழியாக, பிழைகளை சரிசெய்து அடுக்குகள் துல்லியமாக செயல்படும் வகையில் திருத்தப்படுகின்றன.

வாய்ப்படுத்தும் முறைமை:

  1. கூடுதல் அடுக்குகள் – பல அடுக்குகள் (Deep Layers) இதில் சேர்த்ததால், மிகக் கூடிய திருப்திகரமான முடிவுகளைப் பெற முடிகிறது.
  2. பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் – மிகப் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் பயன்படுத்தப்படுவதால், AI மிக நுணுக்கமான முடிவுகளை எடுக்கிறது.
  3. GPU கள் மற்றும் குவாண்டம் கணினி – கூடுதல் கணிப்பாற்றல் (High Processing Power) கொண்ட கணினிகள் மூலம் அதிவேகமாக டீப் லெர்னிங் இயங்குகிறது.

டீப் லெர்னிங் பயன்பாடுகள்:

  1. புகைப்படம் மற்றும் உரை அடையாளம் – படங்களில் உள்ள பொருட்கள் மற்றும் முகங்களை அடையாளம் காண்கிறது (Image Recognition).
  2. மொழிபெயர்ப்பு – மூல மொழியில் இருந்து பல மொழிகளுக்கான உண்மையான நேர மொழிபெயர்ப்புகள் (Real-Time Translation).
  3. வெப்சைட்டில் உரையாடல் உதவிகள் – Chatbots, Virtual Assistants போன்றவை டீப் லெர்னிங் மூலமாக செயற்படுகின்றன.
  4. சுய இயக்க வாகனங்கள் – Self-Driving Cars பயன்படுத்தும் முன்னேற்றமான டீப் லெர்னிங் ஆற்றல்.
  5. மருத்துவத் துறையில் கதிர்வீச்சு படங்களைப் பரிசோதித்தல் – CT Scan, MRI Scan போன்றவற்றில் நோய்களை முன்கூட்டியே கண்டறிதல்.
டீப் லெர்னிங் மற்றும் இயந்திர கற்றலின் வித்தியாசம்: இயந்திர கற்றல் தானாகவே கற்றுக்கொள்வதற்கான அடிப்படை முறையாக இருந்தாலும், டீப் லெர்னிங் அங்கு வெகுவாக மாறியுள்ள முக்கியம் முறைமை. டீப் லெர்னிங் குறிப்பாக பெரிய தரவுகளை நேர்த்தியுடன் கற்றுக்கொள்கிறது, மேலும் மிகச் சிக்கலான முடிவுகளை எடுக்க அதிக அடுக்குகள் வழியாக செயல்படுகிறது.
 

AI எவ்வாறு செயல்படுகிறது?

AI இரண்டு முக்கிய வகைகளாகப் பிரிக்கப்படுகிறது:

  1. குறுகிய நோக்குடைய AI (Narrow AI): இது குறிப்பிட்ட பணிகளைச் செய்ய வடிவமைக்கப்பட்ட AI ஆகும். எடுத்துக்காட்டாக, செஸ் விளையாடுதல், முகங்களை அடையாளம் காணுதல், மொழியை மொழிபெயர்ப்பு செய்தல் போன்றவை.
  2. பொது நோக்குடைய AI (General AI): இது மனிதர்களைப் போலவே பல்வேறு பணிகளைச் செய்யும் திறன் கொண்ட AI ஆகும். இது இன்னும் ஒரு கற்பனை நிலையிலேயே உள்ளது.
AI யின் பயன்பாடுகள்

AI பல்வேறு துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது:

  1. மருத்துவம்: நோயை கண்டறிதல், மருந்துகளை உருவாக்குதல்
  2. வங்கி: மோசடி கண்டறிதல், வாடிக்கையாளர் சேவை
  3. உற்பத்தி: தானியங்கி இயந்திரங்கள், தரக் கட்டுப்பாடு
  4. வாகனம்: தானியங்கி வாகனங்கள், வாகனப் பாதுகாப்பு
  5. வணிகம்: வாடிக்கையாளர் நடத்தை பகுப்பாய்வு, மார்க்கெட்டிங்
  6. கல்வி: தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கற்றல், ஆன்லைன் கற்றல்

AI யின் எதிர்காலம்

AI தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ந்து வருகிறது. இது நம் வாழ்க்கையின் அனைத்து அம்சங்களிலும் பெரும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. ஆனால், AI யின் வளர்ச்சியுடன் தொடர்புடைய சில கவலைகளும் உள்ளன. இதில் வேலை இழப்பு, தனியுரிமை பிரச்சினைகள், AI களின் தவறான பயன்பாடு போன்றவை அடங்கும்.

செயற்கை நுண்ணறிவின் நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள்

செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) என்பது நம் வாழ்வில் பல புதிய வழிகளைத் திறந்து கொடுத்துள்ள ஒரு தொழில்நுட்பம். இது நமக்கு பல நன்மைகளைத் தருவதோடு சில தீமைகளையும் கொண்டுள்ளது.

செயற்கை நுண்ணறிவின் நன்மைகள்

  1. திறன் மேம்பாடு: AI கருவிகள் மனிதர்களை விட மிக வேகமாகவும் துல்லியமாகவும் பல சிக்கலான பணிகளைச் செய்ய முடியும். இது உற்பத்தித்திறனை அதிகரித்து, புதிய கண்டுபிடிப்புகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.
  2. தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவம்: AI மூலம் தனிநபருக்கு ஏற்றவாறு தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளை வழங்க முடியும். இது வாடிக்கையாளர் திருப்தியை அதிகரிக்கிறது.
  3. அபாயகரமான பணிகள்: AI கருவிகள் மனிதர்கள் செய்ய இயலாத அல்லது செய்ய விரும்பாத அபாயகரமான பணிகளைச் செய்ய முடியும். இது மனித உயிர்களைப் பாதுகாக்கிறது.
  4. புதிய வேலை வாய்ப்புகள்: AI தொழில்நுட்பத்தின் வளர்ச்சியால் புதிய வேலை வாய்ப்புகள் உருவாகின்றன.
  5. சுகாதாரம்: AI மருத்துவத் துறையில் நோய்களை துல்லியமாக கண்டறிந்து சிகிச்சை அளிக்க உதவுகிறது.

  6. வேலையை எளிதாக்குகிறது: தானியக்க செயல்கள் மற்றும் சிக்கலான கணக்கீடுகளை AI உடனடியாக செய்து முடிக்கிறது, இது மனிதப் பணியின் அளவைக் குறைக்க உதவுகிறது.

  7. தகவல் பகுப்பாய்வு: மாபெரும் தரவுகளை விரைவாக பகுப்பாய்வு செய்து ஆழமான தகவல்களை வெளிக்கொணர உதவுகிறது, இது தொழில், மருத்துவம், வணிகம் போன்ற துறைகளில் முக்கிய பங்களிப்பு வழங்குகிறது.

  8. மறுசுழற்சி மற்றும் கற்றல் திறன்: AI எந்திரங்கள் நேரத்திற்கு ஏற்ப புதிய தகவல்களை கற்றுக்கொள்ளக்கூடியதாக உள்ளன, இது அதன் திறன்களை மேலும் மேம்படுத்துகிறது.

  9. மனிதக் குறைபாடுகளை நிவர்த்தி செய்தல்: சுமார், கணக்கீடுகள், சிக்கலான உட்புகுதல் போன்றவைகளை துல்லியமாக செய்ய உதவுகிறது, தவறுகளை மிகக் குறைத்து செயற்படுகிறது.

  10. 24/7 பயன்பாடு: எந்திரங்கள் மனிதர்களைப் போல ஓய்வு எடுக்க வேண்டிய அவசியமில்லாமல் 24/7 தொடர்ந்து இயங்கும்.

செயற்கை நுண்ணறிவின் தீமைகள்

  1. வேலை இழப்பு: AI கருவிகள் பல பணிகளை தானாகவே செய்யும் போது, மனிதர்களின் வேலை வாய்ப்புகள் குறையலாம்.
  2. தனியுரிமை: AI மூலம் தனிப்பட்ட தகவல்களை சேகரித்து, தவறாகப் பயன்படுத்தும் அபாயம் உள்ளது.
  3. பாகுபாடு: AI அமைப்புகள் பயிற்சி அளிக்கப்படும் தரவுகளில் பாகுபாடு இருந்தால், அது தீர்மானங்களில் பாகுபாட்டை ஏற்படுத்தலாம்.
  4. ஆயுதமயமாக்கல்: AI தொழில்நுட்பத்தை ஆயுதங்களில் பயன்படுத்தும் போது, மனித இனத்திற்கு அச்சுறுத்தலாக இருக்கலாம்.
  5. சார்புநிலை: மனிதர்கள் AI கருவிகளை அதிகமாக நம்பும்போது, தாங்களாக சிந்தித்து செயல்படும் திறனை இழக்க நேரிடலாம்.

  6. மனிதன் சாரா முடிவுகள்: முழுமையான நுண்ணறிவு கிடையாத நிலையில், AI சில நேரங்களில் தவறான முடிவுகளை எடுக்கக் கூடும், குறிப்பாக உணர்வு சார்ந்த அல்லது நுணுக்கமான நிலைகளில்.

  7. அதிக செலவு: நவீன AI அமைப்புகளை உருவாக்குதல், பராமரித்தல் மற்றும் அப்டேட் செய்வது அதிக செலவானது.

  8. ETHICAL Issues: சிலர் AI-யின் வளர்ச்சியால் மனிதனை மீறிய திறனை எட்டும் என்ற அச்சத்திலும் உள்ளனர். AI யின் கட்டுப்பாடுகள் சரியாக அமையாதபோது அது மனிதருக்கு ஆபத்தாக மாறும் என்பதற்கான எதிர்ப்பார்ப்பு உள்ளது.

 சுருக்கமாக, செயற்கை நுண்ணறிவு என்பது மனிதர்களின் நுண்ணறிவைப் போலவே செயல்படும் வகையில் கணினிகளை உருவாக்கும் ஒரு தொழில்நுட்பமாகும். இது நம் வாழ்க்கையை எளிதாக்கி, பல புதிய வாய்ப்புகளை உருவாக்கி வருகிறது.

 -Sifnas Hamy-