ChatGPT போன்ற AIகள் எவ்வாறு கற்றுக்கொள்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது

இன்றைய டிஜிட்டல் நிலப்பரப்பில், அல்காரிதம்கள் எங்கள் ஆன்லைன் அனுபவங்களுக்கு ஒருங்கிணைக்கப்பட்டுள்ளன. நாம் பார்க்கும் வீடியோக்கள் முதல் வாங்கும் பொருட்கள் வரை அனைத்திலும் அவை தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகின்றன. இந்த வழிமுறைகள் எவ்வாறு கற்றுக்கொள்கின்றன மற்றும் மாற்றியமைக்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது நமது அன்றாட வாழ்வில் அவற்றின் தாக்கத்தைப் புரிந்துகொள்வதற்கு அவசியம்.

இந்த கட்டுரை வழிமுறைகள், குறிப்பாக ChatGPT போன்ற AI மாதிரிகள், கற்றுக்கொள்வது மற்றும் உருவாகும் வழிமுறைகளை ஆராயும்.

அல்காரிதம்களின் எங்கும்

அல்காரிதம்கள் இணையத்தில் எல்லா இடங்களிலும் உள்ளன. அவை உள்ளடக்கத்தைக் கட்டுப்படுத்துகின்றன, பரிவர்த்தனைகளை எளிதாக்குகின்றன, மேலும் மோசடி நடவடிக்கைகளைக் கண்காணிக்கின்றன. நீங்கள் ஒரு சமூக ஊடக தளத்தைத் திறக்கும்போது, ​​​​நீங்கள் எந்த உள்ளடக்கத்தைப் பார்க்கிறீர்கள் என்பதை தீர்மானிப்பதில் அல்காரிதம்கள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. இதேபோல், நீங்கள் தேடலை மேற்கொள்ளும்போது அல்லது வாங்கும்போது, ​​அனுபவத்தை வழிநடத்தும் அல்காரிதம்கள் உள்ளன.

உதாரணமாக, உங்கள் புகைப்படங்களை நீங்கள் உலாவும்போது, ​​ஒரு அல்காரிதம் அவற்றைக் கண்டறிந்து ஒழுங்கமைக்கிறது. நிதித் துறையில், ஒவ்வொரு நொடியும் எண்ணற்ற பரிவர்த்தனைகளை அல்காரிதம்கள் ஆய்வு செய்து, முரண்பாடுகளைக் கண்டறியும். அவற்றின் பரவலான பங்கைக் கருத்தில் கொண்டு, இந்த வழிமுறைகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன மற்றும் கற்றுக்கொள்கின்றன என்று ஆச்சரியப்படுவது இயற்கையானது.

எளிய வழிமுறைகள் முதல் சிக்கலான கற்றல் வரை

பாரம்பரியமாக, நேரடியான, மனிதர்கள் படிக்கக்கூடிய வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி அல்காரிதம்கள் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த முறை தெளிவான கட்டளைகளை உள்ளடக்கியது: "இந்த நிபந்தனை பூர்த்தி செய்யப்பட்டால், அந்த செயலைச் செய்யவும்." இருப்பினும், பல நவீன சிக்கல்கள் அத்தகைய எளிய விதிகளுக்கு மிகவும் சிக்கலானவை. ஒவ்வொரு நொடியும் நிகழும் ஏராளமான நிதி பரிவர்த்தனைகளைக் கவனியுங்கள்; எது மோசடி என்பதை தீர்மானிப்பது மனித திறனுக்கு அப்பாற்பட்டது.

இந்த சிக்கலானது வெளிப்படையான வழிமுறைகளை மட்டுமே நம்பாமல் தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய சிறந்த வழிமுறைகளின் வளர்ச்சியை அவசியமாக்குகிறது. இந்த அல்காரிதம்கள், சரியானதாக இல்லாவிட்டாலும், மனித உள்ளீட்டில் இருந்து பெறப்பட்டதை விட கணிசமாக சிறந்தவை என்று பதில்களை வழங்குகின்றன.

அல்காரிதமிக் கற்றலின் மர்மம்

அவற்றின் செயல்திறன் இருந்தபோதிலும், இந்த அல்காரிதம்களின் உள் செயல்பாடுகள் அவற்றின் படைப்பாளர்களுக்கு கூட ஒரு மர்மமாகவே இருக்கும். இந்த வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தும் நிறுவனங்கள் பொதுவாக தங்கள் இயக்கவியலைப் பற்றி இறுக்கமாகப் பேசுகின்றன, ஏனெனில் அவை ஒரு போட்டி நன்மையைக் குறிக்கின்றன. இந்த வழிமுறைகள் எவ்வாறு கற்றுக்கொள்கின்றன என்பதன் நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வது டெவலப்பர்கள் மற்றும் பயனர்கள் இருவருக்கும் அவசியம்.

போட்களை உருவாக்க போட்களை உருவாக்குதல்

தேனீ மற்றும் எண் மூன்றை வேறுபடுத்துவது போன்ற படங்களை அடையாளம் காணும் திறன் கொண்ட ஒரு போட் ஒன்றை நீங்கள் உருவாக்க விரும்புகிறீர்கள் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள். மனிதர்கள் இந்த பொருட்களை எளிதில் அடையாளம் காண முடியும் என்றாலும், அந்த புரிதலை ஒரு போட் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய மொழியில் மொழிபெயர்ப்பது சவாலானது. ஒரு போட்டை நேரடியாக நிரலாக்குவதற்குப் பதிலாக, மற்ற போட்களை உருவாக்கும் போட்டை வடிவமைக்கலாம்.

இந்த மெட்டா-போட், பெரும்பாலும் "பில்டர் பாட்" என்று குறிப்பிடப்படுகிறது, புதிய போட்களை உருவாக்க கூறுகளை தோராயமாக இணைப்பதன் மூலம் தொடங்குகிறது. ஆரம்பத்தில், இந்த போட்கள் மோசமாக செயல்படலாம். அவை "ஆசிரியர் போட்" மூலம் சோதிக்கப்படுகின்றன, இது அறியப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகளின் தொகுப்பின் அடிப்படையில் அவர்களின் செயல்திறனை மதிப்பிடுகிறது. டீச்சர் போட் கற்றுக்கொள்ளவோ ​​கற்பிக்கவோ முடியாது ஆனால் எந்த போட்கள் சிறப்பாக செயல்படுகின்றன என்பதை அடையாளம் காண முடியும்.

கற்றல் சுழற்சி

பில்டர் பாட் பல்வேறு மாணவர் போட்களை உருவாக்குவதன் மூலம் செயல்முறை தொடங்குகிறது. தேனீக்கள் மற்றும் மூவரின் படங்களை அடையாளம் காண்பது போன்ற தொடர்ச்சியான கேள்விகளுக்கு எதிராக ஒவ்வொரு மாணவர் போட் சோதிக்கப்படுகிறது. சிறப்பாகச் செயல்படும் போட்கள் தக்கவைக்கப்படுகின்றன, மற்றவை நிராகரிக்கப்படுகின்றன. கட்டிடம், சோதனை மற்றும் சுத்திகரிப்பு ஆகியவற்றின் இந்த சுழற்சி மீண்டும் மீண்டும் தொடர்கிறது.

பில்டர் போட்டின் ஆரம்ப கட்டமைப்புகளின் சீரற்ற தன்மை, பல மாணவர் போட்கள் தோல்வியடையக்கூடும் என்பதாகும். இருப்பினும், மீண்டும் மீண்டும் சுழற்சிகள் மூலம், சராசரி செயல்திறன் மேம்படத் தொடங்குகிறது. எந்த உள்ளமைவுகள் சிறந்த முடிவுகளைத் தருகின்றன என்பதை பில்டர் பாட் அறிந்துகொள்வதால், தேனீக்கள் மற்றும் த்ரீகளை அதிக துல்லியத்துடன் அடையாளம் காணக்கூடிய போட்களை அது படிப்படியாக உருவாக்குகிறது.

கற்றலின் சிக்கலானது

மாணவர் போட்கள் உருவாகும்போது, ​​அவற்றின் உள் கட்டமைப்புகள் பெருகிய முறையில் சிக்கலானதாக மாறும். தனிப்பட்ட கூறுகள் புரிந்து கொள்ளப்பட்டாலும், ஒட்டுமொத்த செயல்பாடு அவற்றின் படைப்பாளர்களுக்கு கூட மழுப்பலாகவே உள்ளது. இந்த நிகழ்வு AI இல் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க சவாலை எடுத்துக்காட்டுகிறது: நாம் உருவாக்கும் அமைப்புகளின் சிக்கலான தன்மை பெரும்பாலும் அவற்றை ஒளிபுகாதாக்குகிறது.

மேலும், ஒரு மாணவர் போட் படத்தை அறிதல் போன்ற குறிப்பிட்ட பணிகளில் சிறந்து விளங்கலாம், ஆனால் வீடியோக்களை விளக்குவது அல்லது சுழற்றப்பட்ட படங்களைக் கையாள்வது போன்ற மற்றவர்களுடன் போராடலாம். இந்த வரம்புகளை நிவர்த்தி செய்ய, ஆசிரியர் போட் பரந்த அளவிலான சோதனை காட்சிகளை வழங்க வேண்டும்.

தரவின் முக்கியத்துவம்

AI அல்காரிதம்களின் பயிற்சி மற்றும் செயல்திறனில் தரவு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. அதிக தரவு கிடைக்கும், மேலும் விரிவான சோதனை இருக்க முடியும். இதனால்தான் நிறுவனங்கள் தரவு சேகரிப்புக்கு முக்கியத்துவம் கொடுக்கின்றன. ஒவ்வொரு தொடர்பு பயனர்களும் ஆன்லைனில் ஒரு பெரிய தரவுத்தொகுப்புக்கு பங்களிக்கிறார்கள், இது போட்களைச் செம்மைப்படுத்தவும் மேம்படுத்தவும் பயன்படுத்தப்படலாம்.

பயனர்கள் CAPTCHA களை முடிக்கும்போது அல்லது வேறு வகையான சரிபார்ப்புகளில் ஈடுபடும்போது, ​​அவர்கள் கவனக்குறைவாக அல்காரிதம்களுக்கான சிறந்த சோதனைகளை உருவாக்க உதவுகிறார்கள். பயனர்களுக்கும் அல்காரிதங்களுக்கும் இடையிலான இந்த கூட்டுவாழ்வு உறவு, தொடர்ந்து மேம்படுவதற்கு முக்கியமானது.

சுய-உருவாக்கும் சோதனைகள்

சில சோதனைகளுக்கு மனித உள்ளீடு தேவைப்படும் போது, ​​மற்றவை தங்களைத் தாங்களே உருவாக்கிக் கொள்ள வடிவமைக்கப்படலாம். உதாரணமாக, NetMeTube போன்ற தளங்கள் நிச்சயதார்த்தத்தை மதிப்பிட பயனர் நடத்தையை கண்காணிக்க முடியும். தளத்தில் பயனர்கள் எவ்வளவு காலம் இருக்கிறார்கள் என்பதை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், பயனர்கள் நீண்ட நேரம் பார்க்கும்படி அல்காரிதம் அதன் பரிந்துரைகளை சரிசெய்யலாம்.

இந்தச் சூழ்நிலையில், டீச்சர் போட் பயனர்களுடன் பல்வேறு மாணவர் போட்களின் தொடர்புகளைக் கவனித்து, ஈடுபாட்டை நீடிப்பதில் எந்தப் போட்கள் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும் என்பதைத் தீர்மானிக்கிறது. எண்ணற்ற மறு செய்கைகளுக்கு மேல், அல்காரிதம் பயனர் விருப்பங்களை கணிப்பதில் திறமையானது, பெரும்பாலும் மனித திறன்களை மிஞ்சும்.

புரிதலின் வரம்புகள்

AI தொழில்நுட்பம் முன்னேறும்போது, ​​நாம் முழுமையாகப் புரிந்துகொள்ளாத கருவிகளைப் பயன்படுத்துகிறோம். இந்த அல்காரிதம்களை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பது நமக்குத் தெரிந்தாலும், அவற்றின் முடிவெடுக்கும் செயல்முறைகளின் நுணுக்கங்கள் தெளிவற்றதாகவே இருக்கும். இந்த துண்டிப்பு AI வளர்ச்சியில் பொறுப்புக்கூறல் மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மை பற்றிய முக்கியமான கேள்விகளை எழுப்புகிறது.

புரிதல் இல்லாவிட்டாலும், அல்காரிதம்கள் தொடர்ந்து உருவாகி, மாற்றியமைக்கப்படுகின்றன. அவை பெருகிய முறையில் அதிநவீனமாகின்றன, பரந்த அளவிலான தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கின்றன மற்றும் ஈர்க்கக்கூடிய மற்றும் குழப்பமான முடிவுகளை உருவாக்குகின்றன.

அல்காரிதமிக் கற்றலின் எதிர்காலம்

நாம் முன்னோக்கிப் பார்க்கும்போது, ​​​​அல்காரிதம்கள் நம் வாழ்வில் மட்டுமே அதிகமாக இருக்கும் என்பது தெளிவாகிறது. அவை எங்கள் முடிவுகளில் தொடர்ந்து செல்வாக்கு செலுத்தும், எங்கள் ஆன்லைன் அனுபவங்களை வடிவமைக்கும், மேலும் ஒருவருக்கொருவர் தொடர்புகொள்வதையும் பாதிக்கும். மனிதர்களுக்கும் இந்த சக்திவாய்ந்த கருவிகளுக்கும் இடையிலான உறவை நிர்வகிப்பது முக்கிய சவால்.

நமது புரிதலுக்கு அப்பால் செயல்படும் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதன் தாக்கங்களைப் புரிந்துகொள்ள நாம் முயல வேண்டும். சோதனை மற்றும் தரவு சேகரிப்பு மூலம் அவர்களின் வளர்ச்சிக்கு நாங்கள் வழிகாட்டும் போது, ​​AI வடிவமைப்பில் வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் நெறிமுறைக் கருத்தாய்வுகளை நாங்கள் பரிந்துரைக்க வேண்டும்.

முடிவுரை

ChatGPT போன்ற அல்காரிதம்களின் கற்றல் செயல்முறைகள் தரவு, சோதனை மற்றும் தழுவல் ஆகியவற்றுக்கு இடையே ஒரு கவர்ச்சிகரமான இடைவினையை வெளிப்படுத்துகின்றன. இயக்கவியல் சிக்கலானது மற்றும் பெரும்பாலும் பார்வையில் இருந்து மறைக்கப்பட்டாலும், விளைவுகள் பெருகிய முறையில் நமது டிஜிட்டல் நிலப்பரப்பை வடிவமைக்கின்றன. இந்த வழிமுறைகள் தொடர்ந்து உருவாகி வருவதால், அவற்றின் தாக்கத்தை புரிந்துகொள்வதிலும் அவை நமது கூட்டு நலன்களுக்கு சேவை செய்வதை உறுதி செய்வதிலும் நாம் விழிப்புடன் இருக்க வேண்டும்.

அல்காரிதம்கள் எங்கும் நிறைந்திருக்கும் உலகில், அவற்றின் வரம்புகளை அங்கீகரிக்கும் போது அவற்றின் திறனைத் தழுவுவது மிக முக்கியமானது. இந்தப் புதிய நிலப்பரப்பில் நாம் செல்லும்போது, ​​இந்த டிஜிட்டல் நிறுவனங்களுடனான நமது தொடர்புகளில் நாம் ஈடுபட்டு, தகவலறிந்து, செயலில் ஈடுபட வேண்டும்.