Dawson Preethi | වචන ටැක්සි

  AI එකකට හොඳ මනුෂ්‍යයෙක් වෙන්න උගන්වන්නේ කොහොමද? ප්‍රශ්නයක් විසඳන්න යන්ත්‍රයක් ප්‍රෝග්‍රෑම් කිරීමත්, ප්‍රශ්නයක් විසඳන්න යන්ත්‍රයකට ඉගෙනගන්න සැලැස්වීමත් කියන්නේ එකිනෙකට වෙනස් ප්‍රවේශ දෙකක්. සාම්ප්‍රදායික පරිගණක වැඩසටහනකදී අපි කරන්නේ යන්ත්‍රය කළ යුතු දේ පියවරෙන් පියවර නියම කර දීමයි. නමුත් Machine Learning සමඟ අපි වෙනස් මාර්ගයකට පිවිසුණා යැයි කීවොත් වඩාත් නිවැරදියි. හැම පියවරක්ම කලින් ලියා නොදී, දත්ත, උදාහරණ සහ ප්‍රතිචාර ඔස්සේ රටා හඳුනාගෙන විසඳුම් සොයාගන්න යන්ත්‍රයකට ඉගෙනගන්න අවස්ථාව ලබා දුන්නා. අද AI පද්ධති ඉතා සංකීර්ණ ගණිතමය ගැටලු විසඳීමටත්, මිනිසුන්ට පහසුවෙන් සොයාගත නොහැකි විසඳුම් මාර්ග ගවේෂණය කිරීමටත් සමත් වෙමින් තිබෙනවා. නමුත් මෙතැනදී මට හිතෙන්නේ තවත් වැදගත් දෙයක්. සමහරවිට AI එකකට ගණිතමය ප්‍රශ්නයක් විසඳන්න ඉගැන්වීම, අප ඉදිරියේ තිබෙන ගැඹුරුම ප්‍රශ්න සමඟ සසඳන විට පහසුම කාර්යය වෙන්න පුළුවන්. ඒ කියන්නේ ගණිතය පහසු විෂයක් කියන එක නොවෙයි. ගණිතයේදී අපට අවම වශයෙන් ප්‍රශ්නය නිර්වචනය කරන්නත්, විසඳුමක නිවැරදිභාවය පරීක්ෂා කරන්නත් විධිමත් ක්‍රම තිබෙනවා. එහෙත් සමහර මනුෂ්‍ය ගැටලුවලදී ප්‍රශ්නය ක...

  විද් ‍ යාවෙන් ලෝකය වෙනස් කළ හැකියි. නමුත් අප වෙනස් කළ යුත්තේ කුමන ලෝකයක්ද? Neil deGrasse Tysonගේ මේ ප් ‍ රකාශය මගේ සිතේ බොහෝ කලක සිට තිබුණු අදහසකට ඉතා සමීපයි. අහම්බෙන් හමු වූ ඒ පණිවිඩය මේ මගේ අදහසත් එකතු කර බෙදා ගන්න හිතුවා. විද් ‍ යාව කියන්නේ දැනුම ලබාගැනීමට අප සතු එකම මාර්ගය නොවෙයි. ඒ වගේම විද් ‍ යාත්මක සොයාගැනීමක් කළ පමණින් එම සොයාගැනීම මනුෂ් ‍ යයාගේ යහපත වෙනුවෙන් භාවිත කළ යුත්තේ කෙසේද යන්නට පිළිතුරක් ලැබෙන්නෙත් නැහැ. විශේෂයෙන්ම, දැනුම යනු භාෂාව ඔස්සේ පමණක් ගොඩනැඟෙන දෙයක්ද, එසේත් නැත්නම් භාෂාවෙන් ස්වාධීනව පවතින දැනුම් ආකාරත් තිබිය හැකිද යන ප් ‍ රශ්නය අද අපට වඩාත් ගැඹුරින් විමසා බැලීමට සිදුවෙමින් තිබෙනවා. AI සහ සංජානන විද් ‍ යාවේ නව වර්ධනයන් සමඟ මේ ප් ‍ රශ්නය තවත් වැදගත් වෙනවා. අද Artificial Intelligence, Quantum Computing, Biotechnology, Neuroscience වැනි ක්ෂේත් ‍ ර ඉතා වේගයෙන් වර්ධනය වෙනවා. අපට කලින් කළ නොහැකි වූ දේවල් කරන්න පුළුවන් වෙමින් තිබෙනවා. නමුත් ඒ හැකියාවන් සමඟ අලුත් ප් ‍ රශ්න රාශියකුත් මතුවෙනවා. උදාහරණයක් ලෙස, මෑතකදී OpenAI විසින් Navier–Stokes සමීකරණ සම්බන්ධයෙන් ඉද...

 📢 හෙට රාත්‍රී 7.30ට | Dawson Preethi YouTube නාලිකාවෙන් Navier–Stokes: OpenAI සොයාගත්තේ විසඳුමක්ද, නැත්නම් වෙනත් ප්‍රශ්නයක්ද? ගණිත ලෝකයේ දීර්ඝ කාලයක් තිස්සේ නොවිසඳුණු ප්‍රශ්නයක්, කෘත්‍රිම බුද්ධිය යොදාගෙන කළ දැවැන්ත පර්යේෂණයක් සහ ඒ වටා මතුවන අලුත් විවාදයක්! OpenAI විසින් AI Agents දහස් ගණනක් යොදාගෙන සිදුකළ Navier–Stokes පර්යේෂණයේ සැබෑ ගණිතමය වැදගත්කම කුමක්ද? ගණිතමය සාධනයක් සහ භෞතික යථාර්ථය අතර වෙනස කුමක්ද? AI එකක් ගණිතය නිර්මාණය කරන විට මිනිස් බුද්ධියට සහ නිර්මාණශීලීත්වයට හිමි තැන කුමක්ද? Newtonගේ දෙවැනි නියමයේ සිට Navier–Stokes සමීකරණ දක්වාත්, එතැනින් Mathematical Unconscious පිළිබඳ දාර්ශනික ප්‍රශ්නය දක්වාත් යන සිංහල සාකච්ඡාවක්. 🎬 හෙට, ඔක්තෝබර් 13, අඟහරුවාදා රාත්‍රී 7.30ට (ශ්‍රී ලංකා වේලාවෙන්). ගණිතය, භෞතික විද්‍යාව, AI සහ දර්ශනය ගැන කුතුහලයක් ඇති ඔබ සැමට ආරාධනා! #NavierStokes #OpenAI #Mathematics #ArtificialIntelligence #DawsonPreethi

නමගිරි දේවිය රාමනුජන්ට ගණිතය කියා දුන්නාද? රාමනුජන්ගේ ගණිතමය ප්‍රතිභාව, ලැකාන්ගේ සංකේත දාමය සහ කෘත්‍රිම බුද්ධියේ ගණිතමය අවිඥානය පිළිබඳ විමසුමක් 1. ගණිතය අපට සිතෙන්නේ කොහෙන්ද? අපි ගණිත ගැටලුවක් විසඳන විට, සාමාන්‍යයෙන් සිතන්නේ එය තර්කයෙන් පියවරෙන් පියවර ගොඩනැඟෙන ක්‍රියාවලියක් ලෙසයි. මුලින් උපකල්පනයක්, ඉන්පසු සමීකරණ කිහිපයක්, අවසානයේ පිළිතුරක්. නමුත් ගණිතයේ ඉතිහාසය කියවද්දී අපට හමුවන්නේ එතරම් සරල කතාවක් නොවේ. සමහර ගණිතඥයන්ට විසඳුම මුලින්ම පෙනී ගොස් තිබේ. එහි සාධනය ඔවුන් සොයාගෙන ඇත්තේ පසුවය. තවත් සමහරුන්ට නින්දෙන් අවදි වූ මොහොතක, ඇවිදිමින් සිටියදී හෝ කිසිදු සවිඥානික උත්සාහයක් නොකරන අවස්ථාවක ගණිතමය සම්බන්ධතාවක් හදිසියේ හඳුනාගැනීමට හැකි වී තිබේ. එවැනි අවස්ථාවක අප අසන්නේ කුමක්ද? ගණිතය සිතන්නේ ගණිතඥයාද? නැත්නම් ගණිතඥයා තුළ ඔහුටත් සම්පූර්ණයෙන් නොපෙනෙන කිසියම් ක්‍රියාවලියක් ක්‍රියාත්මක වෙනවාද? මේ ප්‍රශ්නය මට වැදගත් වන්නේ ගණිතයේ ඉතිහාසය නිසා පමණක් නොවේ. වර්තමානයේ කෘත්‍රිම බුද්ධිය මගින් ගණිතමය සොයාගැනීම් සිදුකිරීමට උත්සාහ කරන ආකාරයත්, මිනිස් අවිඥානය පිළිබඳ ලැකාන්ගේ අදහසුත්, මේ ප්‍රශ්නය වටා එකිනෙක ...