எதர்க்காக செயற்கையறிவு எந்திரங்கள் ? நாம் செய்யும் தற்சமையம் அபாயகரமான தொழில்களிலும், நிபுனர்கள் குறைவாக உள்ள தொழிகளிலும் அதன்கண் விலைவாசிகளை குறைக்கும் வண்ணம் பலருக்கும் அத்தகைய சேவைகளை அளிப்பதிலும், தினசரி வாழ்வில் உள்ள சிறு சிறு விடயங்களை மேம்படுத்தவும் இவைகள் உதவுவது நாம் குறிக்கோள்களானாலும், இவை மற்றும்தானா செயற்கையறிவின் இலக்குகள்/பயன்கள்?
இல்லை. தீய பயன்களுக்கும் செயற்கையறிவு சிலரால் பயன்படுத்தலாம்உதாரணம்:
Black Mirror என்ற தொலைகாட்சித்தொடரில் “Metal Head” என்ற கதையில் இரத்த வெறிபிடித்த செயற்கை ஓனாய்கள் பற்றியும்,
Silicon Valley HBO தொடரில் “Eklow” என்ற கதையில் “Fiona” என்ற எந்திர பெண் பாலியல் முறைகேடிக்கு உட்படுத்தப்படுவதும்,
தமிழில் எந்திரன்-1 இல் காதல் மோகம் கொண்ட (சிவப்பு சில்லு புரோகிராமிங் கொண்ட) “சிட்டி“
பற்றியும் படித்தால் நாளைய ரோபோக்கள் எந்தவித வேலைகளில் ஈடுபடலாம் என்றும் அவற்றில் சில மனித அறம் மீரியவை என்றும் புலப்படுகின்றது.
ரோபோக்களின் திறன்களை செயற்கையறிவின் அறம் கொண்டு நிர்ணயிக்கும் தருணத்தில் இன்று நாம்இருக்கின்றோம். இந்த நிலை வெகு ஆண்டுகள் நீடிக்கும் என்பது சந்தேகத்திற்குறியதாக இருக்கின்றது. முதன் முதலின் இவற்றினை பற்றி பிறபலமாக அலசல் செய்தும் ரோபோக்களில் மீர கூடாத/முடியாத மூன்று கோட்பாடுகள் அளித்தவர் அசிமோவ்.
மேலும், இந்த சூழலில் கனடிய மொண்ரியால் பல்கலைக்கழகம் நடத்திய கருத்தரங்கின் வழிவந்த ஒரு செயற்கையறிவு நடுவன் மற்றும் மூல கட்டமைப்பு கோட்பாடு உலகத்தரம் வாயந்ததாகவும், பொதுவான குடியரசு, ஜனநாயக, சமத்துவ, மனித உரிமை, கோட்பாடுகளின் மீதும் தழுவிய அறக்கோட்பாடுகளென காண்கின்றேன். இதன் முழு உரை இங்கே: https://www.montrealdeclaration-responsibleai.com/the-declaration – இந்த ஆவணத்தை சிறந்த வழக்கறிஞர்களும், தொழில்நுட்பவியலாளர்களும் சேர்ந்து தமிழிலும் ஒரு நாள் மொழிபெயர்ப்பார்கள் என்று எண்ணலாம்.
எனது பொறியாளர் நம்பிக்கை என்னமோ இயந்திரங்களை நாம் பிரம்மனைப்போல் படைத்தாலும் அவற்றின் மரபணுவில் நமது தலை சிறந்த மனிதவியல் கோட்பாடுகளை மட்டுமே சேர்க்கவேண்டும்.
கூகிள் நிறுவனம் CoLab – Code-Laboratory என்ற ஒரு சோவையை பெரும்பாலும் பைத்தான் வழி செயற்கையறிவு நிரல்களை (TensorFlow கொண்டு) உருவாக்க பொதுமக்களுக்கு வழ்ங்கியுள்ளது. ஆனால் இதனை தமிழ் கணிமைக்கு பயன்படுத்தலாமா ? ஆம்.
எப்படி:
ஒரு உதாரணமாக இந்த ‘பயில் தமிழ்’ interactive python (ipynb) நோட் புத்தகத்தில் (சுட்டி இங்கு) தொடங்கினால் எப்படி ஓப்பன் தமிழ் நிரல் தொகுப்பை பரிசோதிக்கலாம் என்று காணமுடியும்.
முதலில் ஒப்பன் தமிழ் நிரல் தொகுப்பை நிறுவ வேண்டும் – இதற்கு ‘!pip3 install open-tamil’ என்ற கட்டளையை கொடுக்கவும். அடுத்து ‘play’ பட்டன் அழுத்தியோ அல்லது ‘Ctrl + Enter’ விசைகளை அழுத்திபயோ இவற்றை இயக்கலாம்.
மேல் உள்ள உதாரண நிரல் துண்டின் வரிகள் 1 முதல் வரி 6 வரை இருக்கின்றன. இதன் பயன்பாட்டினைக் கொண்டு இலவசமாக எந்த வித சிரிய நிரல்களையும் நீங்கள் இயக்கிட முடியும். ஓப்பன் தமிழ் போன்ற நிரல் தொகுப்புக்களை நீங்கள் எங்களது ஆவணக்கூருகள், மற்றும் உதாரணங்கள் மூலம் இந்த மேகக்கணிமை சேவையால் பரிசோதிக்கலாம்.
இந்திய அழகியல் – விருந்தினர்கு வரவேர்ப்பறை விளக்கு. புதிய தொடக்கம்.
ஊருக்கு உபதேசம் இல்லாமல், தங்களது சேவைகளின் பயன்களை தாமே முதலில் பயன்படுத்துவதை ‘Eating your Dog Food‘ என்று கணினியாளர்கள் மத்தியில் பேசப்படுவதாவது.
இதன்படி தமிழ்கணிமைக்கு உதவும் வகையில் நேரடியாக தானியங்கி, செயற்கையறிவு சேவைகளை முதலில் தனது பயன்பாட்டிற்கு தமிழ் கணினியாளர்கள் கையாளவேண்டும்.
எனது பார்வையில் முதல்படி தேவைப்படும் சேவைகளானது:
தானியங்கி வழி, கணினி உதவி ஆவனங்கள், பயிற்சி நூல்களை (training, tutorial manuals) மொழிபெயர்ப்பது
இந்த நூல்கள் அனைத்தும் சில கலைச்சொற்கள் தவிர மற்ற்வை அனைத்தும் ஒரே கோனத்தில் இருப்பவையாகின்றன. தானியங்கி மொழிபொயர்ப்பு செயலிகள் சரியனவையாக அமையும்.
இதன் முக்கியத்துவத்தை அதிகப்படுத்தி சொல்லமுடியாது. ஒவ்வொரு கலைசொல் அடங்கிய புத்தகமும் வெளிக்கொண்டுவர பல மாதங்களில் இருந்து சில ஆண்டுகள் ஆகின்றன – இந்த கால தாமத்தை குறைக்க வேண்டும்.
முக்கியமாக எனது பார்வையில் இந்த நூல்கள் விரைவில் தமிழாக்கம் ஆகவேண்டும்
TensorFlow செயற்கையறிவு மென்பொருள் கட்டமைப்பு உதவி ஆவணங்கள்
வீடியோ வழி, ஒலி வழி – உரை, கட்டுரை, நூல்கள் உருவாக்க செயற்கையறிவு செயலிகள்
தமிழில் கணினி சார்ந்த தகவல்களை தமிழ் கணினியாளர்கள் நேர்வழி பங்களிப்பதும் பயன்படுத்துவதற்கும் ASR, OCR, Video close-captioning, போன்ற செயல்பாடுகள் பலரையும் தமிழ்கணிமைக்குள் வரவேர்க்க உதவும்.
புதிய கருத்துக்களையும், புதிய தகவல்களையும் தமிழிலேயே உருவாக்க இது உதவும்
செயற்க்கையறிவு அணிமாதிரிகளை பொதுவாக “Model Zoo” என்று அருங்காட்சியகமாக பயன்படுத்துவது.
தமிழுக்காக பலரும் தங்களது செயற்கையறிவு கருவிகளை உருவாக்குகின்றனர். இவற்றில் பயிற்சி செய்வது ஆகக்கடினமானது, அதிக நேரம் கணிமை செலவெடுக்கும் வழியில் ஆனது. எனவே இவற்றை முடிந்த அளவில் பொதுவெளி (public domain) உரிமத்தில் வெளியிடல் சிறப்பானது
தமிழ் அகழாய்வு பற்றிய உதவி செயலிக்கள் (சற்று திசைமாரி மேல் சொன்னமாதிரி இந்த பயன்பாடு கணிமைக்கு நேர்வழி உதவாதது என்க்கு புலப்படுகின்றது)
ஒரு பானை ஓட்டில் எழுதப்பட்ட சொல் தமிழ், தமிழி (பிரமி), அல்லது எண்களா? அல்லது எழுத்துக்களா? என்பதனை கண்டறிய பொதுமக்கள் கைபேசியில் சொயலிகளின் வழி நிறுவி தொல்லியல் வல்லுநர்களுக்கு சிறந்த சரியான தகவல்கள் அளிக்கும் வகை இந்த செயலிகள் உதவும்.
மேலும் தமிழ் மொழி கல்வி, சிந்தனைக்களம், தகவல் பரிமாற்றம் போன்றவற்றைப்பற்றி நீங்களும் சிந்தியுங்கள் – கருத்துக்களை இந்த வலையில், அல்லது மின் அஞ்சலிலும் பதிவிடுங்கள்.
ஆழக்கற்றல் பற்றிய சிறப்பான புத்தகம் ஒன்று இயன் குட்பெல்லோ, யொசுவா பென்ஜியோ மற்றும் ஆரன் கூவில் அவர்களால் 2016 நவம்பர்மாதத்தில் எழுதப்பட்டு MIT பல்கலைக்கழகத்தின் பதிப்பகத்தால் பரிசுரம் ஆனது. (இதனை இன்று என் கைகளில் நான் பெற்றதால் அதனை பற்றிய சிறிய பின் அட்டை விவரத்தை தமிழாக்கம் செய்வதில் ஒரு ஆர்வம், முயற்சி.) இந்த புத்தகம் அமேசானில் இங்கு அமெரிக்காவில் முப்பத்தாறு வெள்ளி மதிப்பில் வாங்கலாம்.
படம் 1: ஆழக்கற்றல் பற்றிய சிறப்பான புத்தகம் ஒன்று இயன் குட்பெல்லோ, யொசுவா பென்ஜியோ மற்றும் ஆரன் கூவில் அவர்களால் 2016 நவம்பர்மாதத்தில் எழுதப்பட்டு MIT பல்கலைக்கழகத்தின் பதிப்பகத்தால் பரிசுரம் ஆனது.
ஆழக்கற்றல் என்பது ஒருவகையான இயந்திர கற்றல் தொழில் நுட்பம். இதன் வழி கணினி அனுபம் மூலம், தினசரி பழக்கங்கள், பயன்பாட்டின் வாயிலான உதாரணங்களின் வழி, உலக வழக்குகளையும், அதன் படிநிலைகளையும், அதன் தொடர்புகளையும் தன்னைத்தானே உணரும் குனம் /தன்மை கொண்ட ஒரு தொழில்நுடபமாக அமைவதன் சிறப்பைக் கொண்டது ஆழக்கற்றல். கணினி தன்னாலேயே விதிகளை உதாரணத்தின் வாயிலாக உணர்வதால், ஒரு தனி கணினி இயக்குனர் / அல்லது நிரலாளர் தேவையில்லை; இதன் வழி அடிப்படை விதிகளை பட்டியலிட்டும் நிரல்படுத்தும் நிபந்தனைகளின் கட்டுப்பாட்டில் இருந்து நிரலாளர் விடுவிக்கப்படுகின்றார். கற்கும் செயலின் படிநிலை மனஉருக்களை கணினி ஒவ்வொரு கட்டமாக எளிதான நிலையில் இருந்து படிப்படியாக முனை-ஓர (கிராப்) எண்ணிம வடிவங்களின் படி இவற்றை ஆழமான நிலைவரை அடுக்கடுக்காக நிலைப்படுத்தி ஒரு செயலை கற்றுகுகொள்கிறது. (எனவே இதனை ‘ஆழக்கற்றல்’ என்று கூறுகிரோம்.) இந்தப் புத்தகத்தில் பலவிதமான ஆழக்கற்றல் தலைப்புகளை முன்வைக்கிறோம்.
இந்த பாடப்புத்தகம் ஆழக்கற்றல் கூறுகளை கற்றுக்கொள்ளத் தேவையான கணிமை, தகவல் தொழில்நுட்ப கணிமை, யுகிப்புக் கணிமை, எண்சார் கணிமை, மற்றும் இயந்திர கற்றல் அடிப்படை விஷயங்களையும் வழங்குகிறது. இதில பன்னாட்டு உலக்ப்புகழ்பெற்ற நிறுவனங்களில் இன்றைக்கும் பயன்படுத்தும் தொழில்நுடபங்கள் பற்றியும், ஆழக்கற்றல் பினைப்புகள், கற்றல் செயல்முறைகள், தேர்வுமுறை/சிறப்பிக்கும் செயல்முறைகள், கான்வலூஷன் பினைப்புகள், டோக்கன் தொடர் மாதிரி உருவாக்குதல்கள் அனைத்தையும் ஒரு நடைமுறை கோனத்தில் இந்த பாடப்புத்தகம் வழங்குகிறது; மேலும் இந்த புத்தகத்தில் இயல்மொழி பகுப்பாய்வு, பேச்சு உணர்தல், கணினி பார்வை, இணையம் வழி பரிந்துரைக்கும் செயலிகள், உயிரியல் கணிமை / மரபணு கணிமை, மற்றும் விடியோ விளையட்டுக்கள் பற்றியும் ஆழக்கற்றலின் பாய்ச்சல்/உபயோகங்களையும் பற்றி அலசுகிறது. கடைசியாக ஆராய்ச்சி நோக்கில், கோட்பாடுகளின் அளவில் linear factor மாதிரிகள், தான்குறிப்பிகள் [autoencoders], முன்மாதிரி கற்றல் [representative learning], structured probabilistic மாதிரிகள், மன்டே கார்லோ மாதிரிகள், partition சார்புகள், தோராயமான யுகித்தல், ஆழ உருவாக்கும் பினைப்புகள் [deep generative models] போன்ற தலைப்புகளிலும் தற்சமயம் உள்ள அறிவியல் முன்னேற்றங்களை பற்றி அறிமுகப்படுத்துகிறது.
இந்தப் புத்தகம், இளங்கலை மாணவர்களினாலும், முதுகலை மாணவர்களலாலும், அல்லது கணினிதுறையில் முழுநேர ஊழியர்கழினாலும் ஆழக்கற்றலை பற்றி கற்கவும், செயல்படுத்தவும், உதவிகரமாக பயன்படுத்தும்படி இருக்கும். இதனுடன் இணைத்த வலைதளத்தில் மாணவர்களும், ஆசிரியர்களும் பாடம் கற்க கூடுதல் அம்சங்களை பெறலாம்.
Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning.
The text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners in industry, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical methodology; and it surveys such applications as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames. Finally, the book offers research perspectives, covering such theoretical topics as linear factor models, autoencoders, representation learning, structured probabilistic models, Monte Carlo methods, the partition function, approximate inference, and deep generative models.
Deep Learning can be used by undergraduate or graduate students planning careers in either industry or research, and by software engineers who want to begin using deep learning in their products or platforms. A website offers supplementary material for both readers and instructors.
