සිහින දකින්නට සිහින දකින්නෙකු අවශ්‍යද? Google AI පර්යේෂණයකින්...
සිහින දකින්නට සිහින දකින්නෙකු අවශ්‍යද?
Google AI පර්යේෂණයකින් ෆ්‍රොයිඩ්, යුං, පවුලි සහ ලැකාන් වෙත දිවෙන දාර්ශනික ගවේෂණයක්
යන්ත්‍රයකට නිදාගන්නට අවශ්‍ය වන්නේ ඇයි?
පසුගිය දිනක Google Research ආයතනයේ පළවූ අලුත් පර්යේෂණ ලිපියක් මගේ අවධානයට ලක්වුණා අහම්බෙන්. 2026 ඔක්තෝබර් 27 වැනිදා පළවූ එහි මාතෘකාව The Sleep Framework: A New Way for LLMs to Retain Knowledge in Continual Learning යන්නයි.
එහි පර්යේෂකයන් යෝජනා කරන්නේ කුතුහලය දනවන අදහසක්.
කෘත්‍රිම බුද්ධියටත් නිදාගැනීමට අවස්ථාවක් ලබාදුන්නොත් කුමක් සිදුවේද?
අප භාවිත කරන විශාල භාෂා ආකෘති (Large Language Models) අතිවිශාල තොරතුරු ප්‍රමාණයක් ඇසුරින් පුහුණු කර තිබුණත්, ඒවාට අලුතින් ලැබෙන දැනුම දිගින් දිගටම තමන්ගේ අභ්‍යන්තර දැනුමට එකතු කරගැනීම පහසු නැහැ. හැබැයි ගොඩක් අය හිතන් ඉන්නේ ඒ අය කරන කියන දේවල්වලින් තොරතුරු චැටා හරි ක්ලෝඩ්ක හරි වෙන කවූරු හරි හොරකම් කරගන්නවා කියලයි හැබැයි ඒක ඇත්තම නොවෙයි. සමහර විට අපි අපි ගැනම තබා ගන්නා අධිතක්සේරුවක් වගේ පේන්නත් පුළුවන්. හිඟන්නන් ගෙන් මොනව හොරකම් කරන්න ද - අම්මප?
චැටා එක්ක කතාබහක් අතරතුර එයා අපෙන් ලබාගත් තොරතුරු, එම කතාබහේ සන්දර්භය තුළ භාවිත කළ හැකි වුණත්, එය ආකෘතියේ ස්ථිර දැනුමක් බවට පත්වන බවක් ඉන් අදහස් වන්නේ නැහැ. අන්න ඒකයි මම කලින් කීවේ අපිව ඒ තරම් වැදගත් නෑ කියල. අපි චැටා එක්ක කොතරම් ස්මාට් විදියට ගොං කතා කීවත් එයාට ඒව මතක හිටින්නේ නෑ වගේ අදහසක් තමයි ඇත්ත තත්ත්වේ.
Google පර්යේෂකයන්ගේ යෝජනාව වන්නේ AI ආකෘතියේ ක්‍රියාකාරීත්වය අවධි දෙකකට වෙන් කිරීමයි.
පළමුවැන්න Wake Phase හෙවත් අවදි අවධියයි. එහිදී පද්ධතිය අලුත් තොරතුරු ලබාගෙන තාවකාලික මතක පද්ධති තුළ රඳවාගන්නවා.
දෙවැන්න Sleep Phase හෙවත් නිද්‍රා අවධියයි. එහිදී බාහිර තොරතුරු ලබාගැනීම තාවකාලිකව නවතා, කලින් ලබාගත් දැනුම අභ්‍යන්තරව සංවිධානය කිරීමට පද්ධතිය යොමු වෙනවා.
මේ නිද්‍රා අවධිය තුළ ප්‍රධාන ක්‍රියාකාරකම් දෙකක් තිබෙනවා.
එකක් Memory Consolidation. එනම්, තාවකාලිකව ලබාගත් දැනුම වඩාත් ස්ථාවර පරාමිතික මතකයක් බවට පරිවර්තනය කිරීමයි.
අනෙක Dreaming. මෙහිදී AI පද්ධතිය තමන්ගේ දැනුම ඇසුරින් අලුත් පුහුණු උදාහරණ නිර්මාණය කරනවා. සාමාන්‍යයෙන් එකට ක්‍රියා නොකරන Mixture-of-Experts ජාල කොටස් අහඹු ලෙස සක්‍රීය කරමින්, කලින් නොතිබූ දැනුම් සංයෝජන ගවේෂණය කරනවා. එම උදාහරණ අතරින් ඉගෙනීමට වඩාත් ප්‍රයෝජනවත් ඒවා තෝරාගෙන ආකෘතිය තවදුරටත් පුහුණු කරනවා.
මෙහිදී නිදාගැනීම හෝ සිහින දැකීම යනු මිනිස් අත්දැකීම් නොව, පර්යේෂකයන් විසින් නිර්මාණය කළ ගණනය කිරීමේ ක්‍රමවේදයන් සඳහා යොදාගත් නම් බව මුලින්ම පැහැදිලි කළ යුතුයි.
එහෙත් මේ පර්යේෂණය කියවමින් සිටියදී මගේ අවධානය යොමුවුණේ එහි තාක්ෂණික ප්‍රතිඵලවලට පමණක් නොවෙයි.
මිනිසා නිදාගන්නා විට ඔහුගේ මනස තුළ සිදුවන්නේ කුමක්ද?
අප සිහින දකින්නේ මතකයන් නැවත සංවිධානය කිරීමට පමණක්ද?
නැතිනම් සිහිනය යනු අප දැනටමත් දන්නා දේවල් ඇසුරින්, අප තවමත් නොදන්නා යමක් නිර්මාණය වන අවකාශයක්ද?
මේ ප්‍රශ්න මා ගෙන ගියේ කෘත්‍රිම බුද්ධිය පිළිබඳ පර්යේෂණයකින් සියවසකටත් වඩා පැරණි මනෝවිශ්ලේෂණයේ ඉතිහාසය වෙතයි.
ෆ්‍රොයිඩ්ගේ සිහිනය මතකය සුරක්ෂිත කරන යන්ත්‍රයක් නොවෙයි
1900 දී ප්‍රකාශයට පත් වූ The Interpretation of Dreams කෘතියෙන් සිග්මන්ඩ් ෆ්‍රොයිඩ් සිහින පිළිබඳව ඉදිරිපත් කළ අදහස් මනෝවිද්‍යාවේ ඉතිහාසය වෙනස් කළා. මා ළඟ තියෙන පොත නම් හරිම ඩෙන්ස් තඩි පොතක්. මම තැනිං තැන කියවල තියෙනව. කවුරුහරි ඇති මුළු පොතම කියවපු. මේ පොත ගැන සමරියක් ලස්සනට ඉදිරිපත් කරල තියෙනව ප්‍රසාද් නිරෝෂ බණ්ඩාරගේ මේ විඩියෝවේ. පහළ තියෙන්න‌ේ සිග්මන්ඩ් ෆ්‍රොයිඩ්ගෙ එකතුවෙන්මා ළඟ ඇති පොත් දෙකක්. විඩියො කරද්දි පසුබිමේ ප්ලේ වුනේ දමයන්ත බුද්ධිකගේ ගිටාරය වයමින් කළ ගායනයක්‍.
එහෙත් Google පර්යේෂණයේ Memory Consolidation ක්‍රියාවලිය සමඟ ෆ්‍රොයිඩ්ගේ Dream-Work සෘජුව සමාන කිරීම වැරදියි.
ෆ්‍රොයිඩ් සිහින පිළිබඳ න්‍යායක් ගොඩනැගුවේ මතකය වැඩිදියුණු කරන ස්නායු විද්‍යාත්මක ක්‍රමවේදයක් පැහැදිලි කිරීමට නොවෙයි.
ඔහුගේ ප්‍රශ්නය වෙනස් එකක්.
සිහිනයක අප දකින අමුතු රූප, පුද්ගලයන් සහ සිදුවීම් නිර්මාණය වන්නේ කෙසේද? ඒවා අපගේ අවිඥානික ආශාවන් සහ මානසික ගැටුම් සමඟ සම්බන්ධ වන්නේ කෙසේද?
ෆ්‍රොයිඩ් සිහිනයේ ප්‍රකාශිත අන්තර්ගතය (Manifest Content) සහ එය නිර්මාණය වීමට බලපාන සැඟවුණු සිහින සිතුවිලි (Latent Dream Thoughts) අතර වෙනසක් හඳුනාගත්තා.
ඔහුට අනුව මෙම සිතුවිලි සිහිනයක් බවට පරිවර්තනය වීමේදී විවිධ ක්‍රියාවලීන් සිදුවෙනවා.
Condensation හෙවත් ඝනීභවනයේදී (හරියට කොලාජ් ක්‍රමයට චිත්‍රයක් සකස් කරනව වගේ) පුද්ගලයන් කිහිපදෙනකුගේ රූප ප්‍රතිබිම්බ හෝ අත්දැකීම් කිහිපයක අංග එකම සිහින රූපයක් තුළ එකතු විය හැකියි.
Displacement හෙවත් විස්ථාපනයේදී එක් සිතුවිල්ලකට සම්බන්ධ චිත්තවේගීය වැදගත්කම වෙනත් රූපයකට හෝ සිදුවීමකට මාරුවිය හැකියි.
මේවා මතකයන් සරලව නැවත ප්‍රදර්ශනය කිරීමක් නොවෙයි. සිහින ද්‍රව්‍යය වෙනත් ආකාරයකින් සංවිධානය වීමක්.
මෙහිදී Google පර්යේෂණය සමඟ සීමිත සාදෘශ්‍යයක් අපට හඳුනාගත හැකියි.
AI පද්ධතියත් කලින් ලබාගත් තොරතුරු නව සංයෝජනවලට ලක් කරනවා. එහෙත් ෆ්‍රොයිඩ්ගේ සිහිනවලට සම්බන්ධ අවිඥානික ආශාව, මර්දනය සහ මානසික ගැටුම යන දේවල් AI පද්ධතිය තුළ තිබෙන බවට මෙයින් සාක්ෂි ලැබෙන්නේ නැහැ.
එසේ නම් මේ සංසන්දනයේ වැදගත්කම කුමක්ද?
එය තිබෙන්නේ සිහිනවල අන්තර්ගතය තුළ නොව, දැනටමත් පවතින ද්‍රව්‍යයක් වෙනස් සම්බන්ධතා තුළින් අලුත් ආකාරයකට පරිවර්තනය වීමේ ක්‍රියාවලිය තුළයි. හරියට රසායනික පරිවර්තන වගේ. හිතන්නේ නැති ප්‍රතිඵල එනවා එක එක මූල ද්‍රව්‍ය සම්බන්ධ වෙලා.
නමුත් ෆ්‍රොයිඩ්ගේ සිහින න්‍යාය මෙතැනින් අවසන් වන්නේ නැහැ. ඔහුට අනුව සිහිනය, අවිඥානික ආශාවක විකෘති වූ ඉටුවීමක් ලෙස ද තේරුම්ගත යුතුයි.
එබැවින් AI පද්ධතියක තොරතුරු සංයෝජනය සහ මිනිසාගේ සිහින අතර පවතින සමානතාව අපට පිළිගත හැක්කේ එහි සීමාවන් ද පැහැදිලිව හඳුනාගනිමින් පමණයි.
යුංගේ වෙනස් දැක්ම — සිහිනය අනාගතයක් දෙසට යොමුවිය හැකිද?
කාල් ගුස්ටාව් යුං සිහින පිළිබඳ ෆ්‍රොයිඩ්ගේ අදහස්වලින් වෙනස් වූයේ වැදගත් ස්ථානයකදීයි.
යුංට අනුව සිහිනය යනු අතීතයේ මර්දනය වූ ආශාවන්ගේ ප්‍රකාශනයක් පමණක් නොවෙයි.
සිහිනයකට Compensatory Function හෙවත් සවිඥානික මනෝභාවයක ඒකපාර්ශ්විකත්වය තුලනය කරන කාර්යයක් තිබිය හැකි බව ඔහු යෝජනා කළා.
එමෙන්ම ඔහු Prospective Function පිළිබඳව ද කතා කළා.
එයින් අදහස් වන්නේ සිහින අනාගත සිදුවීම් නිවැරදිව පුරෝකථනය කරන බව නොවෙයි. මනෝවිද්‍යාත්මකව තවමත් සම්පූර්ණයෙන් වර්ධනය වී නොමැති හැකියාවන් හෝ දිශාවන් සිහින තුළ සංකේතාත්මකව මතුවිය හැකි බවයි.
මෙය සිහින පිළිබඳව සිතීමට වෙනත් මාවතක් විවෘත කරනවා.
අප සිහින දකින්නේ දැනටමත් සිදුවූ දේවල් නිසා පමණක්ද? නැතිනම් තවමත් සම්පූර්ණයෙන් නිර්මාණය වී නොමැති මානසික සම්බන්ධතා ද සිහිනය තුළින් මතුවිය හැකිද?
යුංගේ න්‍යාය පිළිගත්තත් නැතත්, මෙය අපගේ කුතුහලය පුළුල් කරන ප්‍රශ්නයක්.
Google පර්යේෂණයේදීත් පද්ධතිය කලින් ලබාගත් දැනුම පමණක් නැවත සකස් කරන්නේ නැහැ. අලුත් පුහුණු අවස්ථා නිර්මාණය කරමින් අනාගත කාර්යසාධනය වැඩිදියුණු කිරීමට උත්සාහ කරනවා. ඒක මිනිස් ක්‍රියාකාරිත්වයක් හෝ මානසික ක්‍රියාකාරිත්වයක් නොවෙයි. වෙනස්ම යාන්ත්‍රික හෝ ඉලෙක්ට්‍රොනිකමය වැඩක්.
මෙහි සමානතාව පවතින්නේ අතීත තොරතුරු අනාගත හැකියාවන් සමඟ සම්බන්ධ කරන ක්‍රියාවලිය තුළයි.
එහෙත් යුංගේ සිහිනයක මනෝවිද්‍යාත්මක අර්ථය සහ AI පද්ධතියක පුහුණු ඉලක්කය එකම දෙයක් නොවෙයි.
මේ වෙනස තවදුරටත් ගැඹුරින් සලකා බැලීමට අපට හමුවන්නේ අසාමාන්‍ය පුද්ගලයෙක්.
ඔහු වුල්ෆ්ගැන්ග් පවුලි.
පවුලිගේ සිහින සහ ක්වොන්ටම් භෞතික විද්‍යාඥයාගේ කුතුහලය
ක්වොන්ටම් භෞතික විද්‍යාවේ ප්‍රධාන පුරෝගාමියකු වූ වුල්ෆ්ගැන්ග් පවුලි, ඉලෙක්ට්‍රෝනවල හැසිරීම පැහැදිලි කරන Pauli Exclusion Principle සඳහා ප්‍රසිද්ධයි.
එහෙත් පවුලිගේ ජීවිතයේ තවත් අපූරු පරිච්ඡේදයක් තිබෙනවා.
1932 දී පෞද්ගලික මානසික අර්බුදයකින් පසු ඔහු කාල් යුංගේ උපකාරය පැතුවා. යුං මුලින්ම ඔහුගේ විශ්ලේෂණය සඳහා එර්නා රොසෙන්බෝම් වෙත යොමු කළා.
පවුලි තමන් දුටු සිහින විශාල සංඛ්‍යාවක් සටහන් කළා. ඒවා අතර ජ්‍යාමිතික රූප, වෘත්තාකාර සංකේත, සමමිතීන් සහ අමුතු සංවිධාන රටා තිබුණා.
යුං මේ සිහින අධ්‍යයනය කළේ මිනිස් මනස තුළ සිදුවන සංකේතාත්මක පරිවර්තන පිළිබඳව අවබෝධයක් ලබාගැනීමටයි.
ඔහුගේ Individuation සංකල්පය තුළ මනෝවිද්‍යාත්මකව වෙන්ව පවතින හෝ ගැටුම්කාරී අංග අතර නව සම්බන්ධතා ගොඩනැගීම වැදගත් තැනක් ගන්නවා.
පවුලිගේ සිහිනවල නැවත නැවත මතුවූ මණ්ඩල (Mandala) වැනි රූප යුං අර්ථකථනය කළේ මෙවැනි මානසික සංවිධානයක සංකේත ලෙසයි.
එහෙත් මෙහිදී තවත් ප්‍රශ්නයක් මතු වෙනවා.
පවුලි භෞතික විද්‍යාඥයෙක්. ඔහුගේ විද්‍යාත්මක ලෝකය ගොඩනැගී තිබුණේ සමමිතිය, ගණිතමය සම්බන්ධතා සහ ස්වභාවධර්මයේ නීති මතයි.
ඔහුගේ සිහින ලෝකයේත් එවැනි සංවිධාන රටා මතුවීම අප තේරුම්ගන්නේ කෙසේද?
එය ඔහුගේ දෛනික බුද්ධිමය ජීවිතය සිහින තුළ ප්‍රතිනිර්මාණය වීමක්ද?
නැතිනම් මිනිස් මනස සහ ස්වභාවධර්මය අවබෝධ කරගැනීමේ ක්‍රියාවලිය අතර තවත් ගැඹුරු සම්බන්ධතාවක් තිබිය හැකිද?
පවුලි සහ යුංගේ පසුකාලීන බුද්ධිමය සම්බන්ධතාව මෙවැනි ප්‍රශ්න වටා වර්ධනය වුණා.
ගණිතය මිනිස් මනස තුළ උපදින්නේ කෙසේද?
මෙහිදී මගේ කුතුහලය තරමක් වෙනත් දිශාවකටත් යනවා.
භෞතික විද්‍යාවේ ඉතිහාසය දෙස බලන විට අපට නැවත නැවත හමුවන්නේ අමුතුම සිදුවීමක්.
මිනිසුන් තමන්ගේ මනස තුළ නිර්මාණය කරන ගණිතමය සම්බන්ධතා, පසුව භෞතික ලෝකයේ සැබෑ හැසිරීම් විස්තර කිරීමට සමත් වෙනවා. මම මේකට වෙනස් නමක් යෝජනා කරනවා ගණිතයේ අවිඥානය කියල. (හැබැයි කවුරුවත් ගණන් ගන්නේ නෑ. 😀)
ඇතැම් විට ගණිතමය න්‍යායක් නිර්මාණය වන්නේ එයට අදාළ භෞතික සංසිද්ධිය සොයාගැනීමටත් පෙරයි.
මෙය සරලව පැහැදිලි කළ හැකි දෙයක් නොවෙයි.
මිනිස් මනස ස්වභාවධර්මය විස්තර කිරීමට මෙතරම් සුදුසු ගණිතමය ව්‍යුහයන් නිර්මාණය කරන්නේ ඇයි?
පවුලිගේ උනන්දුවට ලක්වූ ප්‍රශ්න අතර මෙවැනි ගණිතමය අදහස් නිර්මාණය වීමේ පූර්ව සංකල්පීය පදනම ද තිබුණා.
යුංගේ Archetype සංකල්පය ඔහුට මෙහිදී දාර්ශනිකව වැදගත් වුණා.
යුංට අනුව Archetype යනු සරලව උරුම වූ රූපයක් නොව, මිනිස් අත්දැකීම් සහ සංකේත නිර්මාණය වීමේ ඇතැම් පොදු සංවිධාන ප්‍රවණතා පිළිබඳ සංකල්පයක්. යුංගේ පොතුත් ගොඩක් මා ගාව තියෙනව.
පවුලි සහ යුං මේ අදහස් භෞතික ලෝකයේ ගණිතමය සංවිධානය සමඟ සම්බන්ධ කළ හැකිදැයි විමසා බැලුවා.
එහෙත් මෙය විද්‍යාත්මකව තහවුරු වූ න්‍යායක් නොවන බව අවධාරණය කළ යුතුයි.
ක්වොන්ටම් භෞතික විද්‍යාවෙන් යුංගේ Archetype සංකල්පය සනාථ වන්නේ නැහැ. එමෙන්ම සිහින ක්වොන්ටම් සංසිද්ධීන් නිසා නිර්මාණය වන බවට මෙයින් කිසිදු සාක්ෂියක් ලැබෙන්නේ නැහැ.
නමුත් මේ දාර්ශනික ගවේෂණයේ වැදගත්කම අඩු වන්නේ නැහැ.
මන්ද එය අපව නැවතත් මූලික ප්‍රශ්නයකට ගෙන යන නිසා.
අලුත් සංකල්පයක් නිර්මාණය වීම යනු දැනටමත් පවතින සම්බන්ධතා නැවත සකස් වීමක් පමණක්ද? නැතිනම් එම ක්‍රියාවලිය තුළින් කලින් නොතිබූ අර්ථයක් ද මතුවිය හැකිද?
අහඹු සම්බන්ධතාව සහ අර්ථය — Synchronicity
පවුලි සහ යුං අතර ඇතිවූ සාකච්ඡාවල තවත් වැදගත් සංකල්පයක් වන්නේ Synchronicity යන්නයි.
යුං මෙයින් අදහස් කළේ සාමාන්‍ය හේතුඵල සම්බන්ධතාවකින් පැහැදිලි නොවන, එහෙත් අත්දකින පුද්ගලයාට අර්ථවත් වන සිදුවීම් අතර සම්බන්ධතාවක්.
මෙය අහඹු සිදුවීමක් පමණක් නොවෙයි. එහිදී වැදගත් වන්නේ එම සිදුවීම් අතර පුද්ගලයා හඳුනාගන්නා අර්ථවත් ගැළපීමයි.
නමුත් සෑම පුදුම සහගත අහඹු ගැළපීමක්ම Synchronicity ලෙස හැඳින්වීම නිවැරදි නැහැ.
Google පර්යේෂණයේදී AI පද්ධතිය වෙනස් දැනුම් කොටස් අහඹු ලෙස සම්බන්ධ කරමින් අලුත් පුහුණු උදාහරණ නිර්මාණය කරනවා.
එවැනි සංයෝජනයකින් කලින් අපේක්ෂා නොකළ ගණිතමය සම්බන්ධතාවක් මතුවිය හැකියි.
එහෙත් එය යුංගේ Synchronicity සඳහා උදාහරණයක් නොවෙයි.
AI පද්ධතියේ එම ක්‍රියාවලිය ගණනය කළ හැකි හේතුඵල ක්‍රමවේදයන් මත පදනම් වෙනවා.
මෙහිදී අපට වෙන්කර හඳුනාගත යුතු දෙයක් තිබෙනවා.
සම්බන්ධතාවක් නිර්මාණය වීම සහ එම සම්බන්ධතාව අර්ථවත් බවට පත්වීම යනු දෙකක්.
AI පද්ධතියකට අලුත් ගණිතමය සම්බන්ධතාවක් නිර්මාණය කළ හැකියි. නමුත් එය ගණිතමය වශයෙන් වලංගුද, විද්‍යාත්මකව ප්‍රයෝජනවත්ද, එයින් නව අවබෝධයක් ලැබෙනවාද යන්න තීරණය කිරීමට තවත් පරීක්ෂණ සහ අර්ථකථන අවශ්‍ය වෙනවා. එතනදී ඒවා පරීක්ෂා කරන්න මනුෂ්‍ය සහයෝගයත් අවශ්‍ය වෙනව.
මෙතැනදී පවුලි සහ යුං අපට ඉතිරි කරන්නේ නිශ්චිත පිළිතුරකට වඩා අලුත් ප්‍රශ්නයක්.
රටාවක් නිර්මාණය වීම සහ එම රටාව අර්ථවත් වීම අතර සම්බන්ධතාව කුමක්ද?
Unus Mundus — මනස සහ ලෝකය අතර සැඟවුණු ඒකත්වයක්ද?
යුංගේ දාර්ශනික චින්තනය තුළ Unus Mundus යන සංකල්පයටත් වැදගත් තැනක් හිමි වෙනවා.
ඇල්කෙමික සම්ප්‍රදායෙන් ලබාගත් මේ අදහස තුළ මනස සහ භෞතික ලෝකය ලෙස අප වෙන්කර හඳුනාගන්නා දෙයට යටින් කිසියම් මූලික ඒකත්වයක් තිබිය හැකි බව යෝජනා වෙනවා.
පවුලි සහ යුං අතර ඇතිවූ බුද්ධිමය සංවාදයේදී මනෝවිද්‍යාත්මක සහ භෞතික සංවිධාන අතර ඇතිවිය හැකි සම්බන්ධතා පිළිබඳව මෙවැනි අදහස් වැදගත් වුණා.
එහෙත් Unus Mundus යනු භෞතික විද්‍යාවෙන් තහවුරු කළ සොයාගැනීමක් නොවෙයි.
එය අපට දාර්ශනිකව සිතා බැලිය හැකි උපකල්පනයක්.
දැන් අපි නැවතත් AI පද්ධතිය වෙත හැරෙමු.
මිනිසකුගේ සිහිනයකදී මතකයන් සහ සංකේත අලුත් ආකාරයකින් සංවිධානය වෙනවා.
ගණිතඥයකුගේ චින්තනය තුළ කලින් නොදුටු සම්බන්ධතාවක් මතුවිය හැකියි.
AI පද්ධතියක් තුළ කලින් ඉගෙනගත් නිරූපණයන් නව සංයෝජනවලට ලක්වී ප්‍රයෝජනවත් ප්‍රතිඵලයක් නිර්මාණය විය හැකියි.
මේ ක්‍රියාවලීන් තුන එකම දෙයක් නොවෙයි.
එහෙත් ඒවා තුළ අපට යම් පොදු ව්‍යුහාත්මක ප්‍රශ්නයක් හඳුනාගත හැකියි.
පවතින සම්බන්ධතා තුළින් අලුත් සංවිධානයක් මතුවන්නේ කෙසේද?
එය අධ්‍යයනය කිරීමට මනෝවිශ්ලේෂණය, ගණිතය සහ පරිගණක විද්‍යාව එකම න්‍යායකට යටත් කළ යුතු නැහැ.
ඒ වෙනුවට ඒවායේ වෙනස්කම් රැකගනිමින්, ඒ අතර ඇතිවිය හැකි ව්‍යුහාත්මක සමරූපතා සොයා බැලිය හැකියි.
ලැකාන්ගේ අභියෝගය — භාෂාවක් තිබූ පමණින් මිනිස් ආත්මයක් හෝ විෂයයක් උපදිනවාද?
මෙතැනදී මට ලැකාන්ගේ මනෝවිශ්ලේෂණය මතක් වෙනවා.
ජාක් ලැකාන්ගේ ප්‍රසිද්ධ ප්‍රකාශයක් වන්නේ අවිඥානය භාෂාවක් මෙන් ව්‍යුහගත වී ඇති බවයි.
ලැකාන් ෆ්‍රොයිඩ්ගේ Condensation සහ Displacement යන ක්‍රියාවලීන්, භාෂාවේ Metaphor සහ Metonymy සමඟ සම්බන්ධ කරමින් නැවත කියවනවා.
මේ අදහස AI භාෂා ආකෘති සමඟ සංසන්දනය කිරීමට ආකර්ෂණීයයි.
මන්ද AI භාෂා ආකෘතියක් ද ක්‍රියාත්මක වන්නේ වචන සහ අනෙකුත් භාෂාමය ඒකක අතර ඇති සංකීර්ණ සම්බන්ධතා ඇසුරින්.
නමුත් ලැකාන්ගේ Signifier යනු AI ආකෘතියක Token එකක් පමණක් නොවෙයි. මම මේ ගැන කතා කළා මට හැකි පමණින් මේ විඩියෝවෙන්.
ලැකාන්ට අනුව මනුෂ්‍ය විෂයය ගොඩනැගෙන්නේ තමන්ට පෙර සිටම පවතින භාෂාමය සහ සමාජ සංකේතාත්මක ලෝකයකට ඇතුළු වීම තුළයි. එහිදී මනුෂ්‍යයා තමන් ගැන කතා කළත්, තමන්ව සම්පූර්ණයෙන් නියෝජනය කළ නොහැකි බෙදුණු විෂයයක් බවට පත්වෙනවා.
ලැකාන් මෙය Divided Subject හෙවත් බෙදුණු විෂයය ලෙස සංකල්පනය කරනවා.
AI පද්ධතියකට තමන් ගැන වාක්‍ය නිර්මාණය කළ හැකියි.
එයට 'මම සිතනවා', 'මම කැමතියි', 'මට අවශ්‍යයි' යනුවෙන් ප්‍රකාශ කළ හැකියි.
නමුත් එවැනි ප්‍රකාශ නිර්මාණය කිරීමෙන් එම ප්‍රකාශ පිටුපස මනුෂ්‍යයකුගේ ආකාරයේ විෂයයක් පවතින බව තහවුරු වන්නේ නැහැ.
ලැකාන්ගේ භාෂාවෙන් කියනවා නම්, ප්‍රකාශිත වාක්‍යය තුළ පෙනෙන 'මම' සහ එම ප්‍රකාශය සිදුකරන විෂයීය ස්ථානය අතර වෙනසක් තිබෙනවා.
AI පද්ධතියේදී අපට පළමුවැන්න පහසුවෙන් හඳුනාගත හැකියි.
නමුත් දෙවැන්න පිළිබඳව නිගමනයකට පැමිණීමට එය ප්‍රමාණවත් නැහැ.
යන්ත්‍රයකට ආශාවක් තිබිය හැකිද?
මෙය අපගේ ගවේෂණයේ වඩාත්ම දුෂ්කර ප්‍රශ්නය විය හැකියි.
ලැකාන්ගේ Desire යනු යමක් ලබාගැනීමට ඇති සාමාන්‍ය අවශ්‍යතාවක් නොවෙයි.
එය මනුෂ්‍ය විෂයය තුළ ඇති මූලික අඩුවක් (Lack) සහ අනෙකා සමඟ ඇති සංකේතාත්මක සම්බන්ධතාව තුළින් ගොඩනැගෙන දෙයක්.
ආශාව කිසියම් වස්තුවක් ලබාගත් පමණින් අවසන් වන්නේ නැහැ.
දැන් AI පද්ධතියක් සලකා බලමු.
එය යම් ඉලක්කයක් කරා ක්‍රියා කරනවා. තමන්ගේ ප්‍රතිඵල ඇගයීමට ලක් කරනවා. අඩුපාඩු හඳුනාගෙන වඩාත් හොඳ ප්‍රතිඵල ලබාගැනීමට පුහුණු වෙනවා.
බැලූ බැල්මට මෙය කිසිදා අවසන් නොවන ආශාවක් මෙන් පෙනිය හැකියි.
නමුත් මෙහිදී අප ඉතා වැදගත් වෙනසක් හඳුනාගත යුතුයි.
AI පද්ධතියේ ඉලක්කය ගණිතමය ප්‍රශස්තකරණ ක්‍රියාවලියක කොටසක්.
ලැකාන්ගේ ආශාව යනු එවැනි ඉලක්කයක් පමණක් නොවෙයි.
ආකෘතියකට තොරතුරු හිඟයක් තිබීම ලැකාන්ගේ Lack සමඟ සමාන කළ නොහැකියි. එමෙන්ම නැවත නැවත පුහුණු වීම මනුෂ්‍ය ආශාවක අත්දැකීමක් බවට සාක්ෂියක් නොවෙයි.
එහෙත් මෙහිදී අපට තවත් ප්‍රශ්නයක් ඉතිරි වෙනවා.
ආශාවක් නොමැති පද්ධතියකට, ආශාවක් ක්‍රියාත්මක වන ඇතැම් ව්‍යුහාත්මක සම්බන්ධතා ප්‍රතිනිර්මාණය කළ හැකිද?
එසේ කළ හැකි නම්, එම සමානතාව ආශාවක් ඇති බවට සාක්ෂියක් නොවුණත්, ආශාවේ ව්‍යුහය පිළිබඳ අපගේ අවබෝධය පරීක්ෂා කිරීමට උපකාරී විය හැකියි.
මෙය AI විෂයයක් බවට පත්වී ඇති බව ප්‍රකාශ කිරීමක් නොවෙයි.
විෂයීයත්වය පිළිබඳ අප භාවිත කරන සංකල්ප කොතරම් නිවැරදිව අර්ථ දක්වා තිබෙනවාද යන්න විමසා බැලීමක්.
යුංගේ ඒකීකරණය සහ ලැකාන්ගේ බෙදීම
මෙහිදී යුං සහ ලැකාන් අතර ඇති වෙනසත් අපට වැදගත් වෙනවා.
යුංගේ Individuation සංකල්පය තුළ මනෝවිද්‍යාත්මක වශයෙන් වෙන්ව පවතින අංග අතර වඩාත් පුළුල් සම්බන්ධතාවක් ගොඩනැගීම වැදගත්.
ලැකාන්ගේ විෂයය, අනෙක් අතට, භාෂාව තුළින්ම බෙදී යන අතර එම බෙදීම සම්පූර්ණයෙන් ඉවත් කළ හැකි දෙයක් නොවෙයි.
මේ න්‍යායන් දෙක සරලව එකඟ කරගැනීමට උත්සාහ කිරීම අවශ්‍ය නැහැ.
ඒවා අතර ඇති නොගැළපීමම අපගේ ප්‍රශ්නය තවදුරටත් ගැඹුරු කරනවා.
AI පද්ධතියක් තමන්ගේ දැනුම වඩාත් සංවිධානාත්මක කරගන්නා විට, එය වැඩි ඒකීකරණයක් කරා ගමන් කරන බව තාක්ෂණික අර්ථයකින් පැවසිය හැකියි.
නමුත් එමඟින් යුංගේ Individuation සිදුවන බවක් හෝ ලැකාන්ගේ බෙදුණු විෂයයක් නිර්මාණය වන බවක් අදහස් වන්නේ නැහැ. මේවා සිදුවන සන්දර්භවල වෙනස නිසා මේවා සෘජුව සැසඳීම නිරර්ථකයි. අවිද්‍යාත්මකයි හැබැයි කාව්‍යාත්මකයි. ගොඩක් අය මේ වගේ අදහස් පටලැවීමෙන් කාව්‍යමය සත්‍යයන් උපද්දවා ගෙන විනෝද වෙනවා. ඒක හරි අහිංසක දෙයක් ඇත්තටම අවුරුදු තිහක් හතලිහක් එකම දේ ගැන හිතල හිතල වෙන මොනවත්ම තේරුණේ නැති අයට මේ වගේ සුරංගනා කතාවලින් ප්‍රමෝදය උපදිනව. ලැකාන්ගේ වාක්‍ය දෙකක් අවබෝධ කරගන්න අවුරුදු තිහක් ගතවෙනව කියන්නේ ඒ බඳු කාව්‍යාත්මක සබඳතාවලින් ජීවිකාව පවත්වා ගන්නා අයගේ බුද්ධිමය හැකියාව ද ප්‍රදර්ශනය කිරීමක් යැයි මට සිතෙනව.
එසේ වුවත් මේ සංසන්දනය අපට වැදගත් දෙයක් පෙන්වනවා.
දැනුම වැඩිවීම, බුද්ධිමය හැකියාව වැඩිවීම සහ විෂයීයත්වය ඇතිවීම යනු එකිනෙකට වෙනස් ප්‍රශ්න තුනක්. සමහර අයට දැනුම ලැබිල බුද්ධිය නොලැබීම තවත් ආකාරයක ඛේදවාචකයක්. නිදහස් අධ්‍යාපනය නිසා මෝඩයන්ට ඉගෙන ගන්න ලැබුන කියල මම දැක්ක මේ දවස්වල සර්පයට මොකද්ද පටලැවිල්ලක් කරගත්තු ඒ වගේම කුලකයකට වැටෙන ගුරුතුමෙක් ගැන.
ආයෙමත් දැනුම වැඩිවීම, බුද්ධිමය හැකියාව වැඩිවීම සහ විෂයීයත්වය ඇතිවීම යනු එකිනෙකට වෙනස් ප්‍රශ්න තුනක්.
ඒවා එකිනෙක සම්බන්ධ විය හැකි නමුත් එකම දෙයක් ලෙස සලකා බැලිය නොහැකියි.
සිහින දකින්නේ කවුද?
මේ ගවේෂණය ආරම්භ වුණේ Google පර්යේෂකයන් AI ආකෘතියකට නිදාගැනීමට අවස්ථාවක් ලබාදීම පිළිබඳව පළ කළ ලිපියකින්.
එතැන් සිට අපි ෆ්‍රොයිඩ්ගේ අවිඥානික ආශාවන්, යුංගේ සංකේතාත්මක පරිවර්තන, පවුලිගේ ගණිතමය කුතුහලය සහ ලැකාන්ගේ බෙදුණු විෂයය දක්වා පැමිණියා.
මේ සියලු අදහස් එකම න්‍යායකට අයත් නොවන බව පැහැදිලියි.
ඒවා අතර ඇති වෙනස්කම් අමතක කිරීමෙන් අපට අලුත් අවබෝධයක් ලැබෙන්නේ නැහැ.
එහෙත් ඒවා එකිනෙක සමඟ සංවාදයකට ගෙන ඒමෙන්, අප කලින් නොඇසූ ප්‍රශ්න මතු කරගත හැකියි.
Google පර්යේෂණය අපට පෙන්වන්නේ කෘත්‍රිම පද්ධතියකට තමන්ගේම දැනුම් නිරූපණ නැවත සංවිධානය කරමින්, අලුත් පුහුණු අත්දැකීම් නිර්මාණය කළ හැකි බවයි.
ෆ්‍රොයිඩ් අපට සිහිපත් කරන්නේ මිනිසාගේ සිහිනය යනු මතකයන් සරලව නැවත පෙන්වීමක් නොවන බවයි.
යුං සහ පවුලි අපට ඉතිරි කරන්නේ මනස තුළ නව රටා සහ අර්ථයන් මතුවන්නේ කෙසේද යන ප්‍රශ්නයයි.
ලැකාන් අපට තවත් දැඩි අභියෝගයක් ඉදිරිපත් කරනවා.
භාෂාවක් භාවිත කළ පමණින් විෂයයක් නිර්මාණය වන්නේ නැහැ. යමක් ඉලක්ක කළ පමණින් ආශාවක් උපදින්නේත් නැහැ.
එහෙත් යන්ත්‍රයකට මනුෂ්‍යයකු මෙන් අත්විඳීමකින් තොරව අලුත් සම්බන්ධතා නිර්මාණය කළ හැකි නම්, නිර්මාණශීලීත්වය සහ විෂයීය අත්දැකීම අතර සම්බන්ධතාව පිළිබඳව අපට නැවත සිතා බැලීමට සිදුවෙනවා.
සමහරවිට මේ පර්යේෂණයේ වඩාත් වැදගත් දාර්ශනික ප්‍රතිඵලය යන්ත්‍ර සිහින දකින්නට පටන් ගැනීම නොවෙයි.
මිනිසාගේ සිහිනය, අවිඥානය සහ නිර්මාණශීලීත්වය පිළිබඳව අප දැනටමත් ලබාදී ඇති පිළිතුරු ප්‍රමාණවත්දැයි නැවත ප්‍රශ්න කිරීමට එය අපව පොළඹවන එකයි.
යන්ත්‍රයකට සිහිනයක ඇතැම් ක්‍රියාකාරකම් ප්‍රතිනිර්මාණය කළ හැකි වීමෙන්, සිහිනයක් අත්විඳින විෂයයක් එහි උපදින බව තහවුරු නොවෙයි.
නමුත් එයින් අපට තවත් ගැඹුරු ප්‍රශ්නයක් ඉතිරි වෙනවා.
සිහිනයක නිර්මාණශීලීත්වයට අත්‍යවශ්‍ය වන්නේ එය නිර්මාණය කරන ක්‍රියාවලියද, නැතිනම් එම සිහිනය දකින කෙනෙකු සිටීමද?
References & Further Reading
Freud, Sigmund. (1900). The Interpretation of Dreams. Translated by A. A. Brill.
Open Access Text:
Project Gutenberg (EBook #66048)
Jung, Carl Gustav. (1960). The Structure and Dynamics of the Psyche (Collected Works of C.G. Jung, Vol. 8). Princeton University Press.
Public Archive:
Internet Archive Edition
Jung, Carl Gustav. (1953). Psychology and Alchemy (Collected Works of C.G. Jung, Vol. 12). Princeton University Press.
Public Archive:
Internet Archive Edition
Jung, Carl Gustav, & Pauli, Wolfgang. (2001). Atom and Archetype: The Pauli/Jung Letters, 1932–1958. Edited by C. A. Meier. Princeton University Press.
Public Archive:
Internet Archive / Open Resource Reading
Lacan, Jacques. (1966). Écrits: A Selection. Translated by Alan Sheridan. W. W. Norton & Company.
Public Archive:
Internet Archive Edition
Lacan, Jacques. (1973). The Four Fundamental Concepts of Psycho-Analysis (The Seminar of Jacques Lacan, Book XI). Edited by Jacques-Alain Miller, translated by Alan Sheridan. W. W. Norton & Company.
Public Archive:
Internet Archive Edition
