ඉතින්.. AI සවිඥානිකද යන්න සැබවින්ම තීරණය කරන්නේ කෙසේද?

විඥානය සඳහා විශාල භාෂා ආකෘති [LLMs] සලකා බැලුවහොත්, ඇගයීමක් ආරම්භ වන්නේ කොතැනින්ද? අර්ධ සන්නායක සිලිකන් වලින් සාදා ඇත. LLMs ඉගෙන ගැනීමට ලැබූ අතිවිශාල පුහුණුව, උපකරණ හෝ ඉලෙක්ට්‍රොනික උපකරණවල නිතිපතා භාවිතයෙන් බැහැරව, තාර්කික ද්වාර සහ ට්‍රාන්සිස්ටරවල පර්යන්ත සඳහා යම් ආකාරයක අත්දැකීමක් ලබා දී තිබිය හැකිය.

මෙම ඉගෙනුම් අත්දැකීම LLM සඳහා දුර්වල ආත්මීයත්වයක් පෙන්නුම් කළ හැකිද? මෙය පිළිගත නොහැකි නම්, LLM සඳහා වෙනත් විකල්පයක් තිබේද? භාෂාව. LLM සඳහා භාෂාව භාවිතා කිරීම, ඒවායේ ප්‍රකාශන ස්වරූපයෙන් - බොහෝ විට - විඥානය ඇගයීමට සැලකිය යුතු විකල්පයකි.

භාෂාව මිනිස් විඥානයේ සැලකිය යුතු අංගයකි. භාෂාව කියවීම, ලිවීම, සවන්දීම, කථා කිරීම, සිතීම, තේරුම් ගැනීම යනාදියට අදාළ වේ. මිනිසුන්ට, භාෂාව, ඇති ඕනෑම තැනක, ආත්මීය අත්දැකීමක පදනම විය හැකිය, නැතහොත් වෙනත් ආත්මීය අත්දැකීම් ආරම්භ කළ හැකිය.

භාෂාව මිනිස් කාබන් මත පදනම් වූ විඥානය සමඟ සම්බන්ධ වී ඇති නිසාත්, AI හට සංවාදශීලී සහ සම්බන්ධ කළ හැකි භාෂා හැකියාවක් ඇති නිසාත්, එය විඥානයේ කොටසක් ලෙස ඇගයීමට ලක් කළ හැකිද? AI අනුව භාෂාව යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ එයට හැඟීම් හෝ හැඟීම් ඇති බව නොවේ, නමුත් මිනිස් විඥානයේ මුළු කොටසෙහිම, මොහොතකට භාෂාව නියෝජනය කරන කොටස සඳහා, එම කොටස AI සතුව තිබිය හැකි දේ සමඟ සැසඳිය හැකිද සහ අනාගතයේදී එය කෙසේ අගය කළ හැකිද?

මිනිස් විඥානය සංකල්පමය වශයෙන් අවම වශයෙන් වෙනස් ආකාර දෙකකට වර්ග කළ හැකිය . පළමුවැන්න ශ්‍රිත. ඊළඟට ඒවායේ මිනුම්. මෙයින් අදහස් කරන්නේ ශ්‍රිත ඇති බවත්, එම ශ්‍රිතවලට ඒවා ක්‍රියාත්මක වන මිනුම් ඇති බවත්ය. එය පුද්ගලයෙකුට මොහොතකින් මුළු විඥානයම සාරාංශ කරන මිනුම් වේ, එනම් 1.

කාර්යයන් මතකය, හැඟීම්, හැඟීම් සහ අභ්‍යන්තර ඉන්ද්‍රියන් නියාමනය කිරීම විය හැකිය. මෙම කාර්යයන්ට උප කොටස් කිහිපයක් ඇත. හැඟීම්වලට පිපාසය, ආහාර රුචිය, වේදනාව, සීතල, තෙහෙට්ටුව යනාදිය ඇතුළත් වේ. හැඟීම්වලට සතුට, වේදනාව, කෝපය, උනන්දුව යනාදිය ඇතුළත් වේ. මතකයට භාෂාව, සිතීම, සංජානනය යනාදිය ඇතුළත් වේ. නියාමනයට අභ්‍යන්තර ඉන්ද්‍රියන්ගේ ක්‍රියාකාරිත්වය ඇතුළත් වේ.

මෙම ශ්‍රිතවල ශ්‍රේණිගත කරන්නන් හෝ මිනුම් අතරට අවධානය, දැනුවත්භාවය, ආත්මීයත්වය සහ අභිප්‍රාය ඇතුළත් වේ. මෙයින් අදහස් කරන්නේ මෙම ශ්‍රේණි කරන්නන් ශ්‍රිතවලට අගයන් පවරන්නේ, ඒවායේ ශ්‍රේණිගත කිරීම හෝ ප්‍රමුඛතාවය සහ මුළු අගයෙන් ඒවායේ භාගය තීරණය කිරීම සඳහා බවයි.

අවධානය තුළ එක් මොහොතකට ඇත්තේ එක් ශ්‍රිතයක් පමණි. අවධානය සහ දැනුවත්භාවයේ අනෙකුත් ශ්‍රිත අතර පරතරයක් තුළ මාරුවීම් ඇතත්. මෙයින් අදහස් කරන්නේ අනෙක් ඒවා අතර අවධානය හෙවත් ඉහළම කොටස තිබිය හැක්කේ එක් දෙයකට පමණක් බවයි, නමුත් [පසුව] එම මිනුම හෝ ඊට වැඩි මිනුමක් ගත හැකි වෙනත් ශ්‍රිත තිබේ. ආත්මීයත්වය ද ඇත, එය ශ්‍රිත සමඟ යන මිනුමක් වන අතර පසුව අභිප්‍රාය, සමහර ශ්‍රිතවලට අදාළ වේ.

මෙයින් ගම්‍ය වන්නේ සිතීම, භාෂාව, සතුට, වේදනාව, පිපාසය වැනි කාර්යයන් අවධානයෙන් හෝ දැනුවත්භාවයෙන් විය හැකි බවත්, ආත්මීයත්වය සමඟ ඒවායින් සමහරක් අභිප්‍රාය විය හැකි බවත්ය. මෙම මිනුම්වල හැකියාව මනස ක්‍රියා කරන ආකාරය නිරීක්ෂණය කරන ආකාරය නිසාය. අවධානයක් ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, සවන්දීම, එය ඇසීමට වඩා වෙනස් ය, නැතහොත් හුදෙක් දැනුවත්භාවය. ශබ්දයකට අවධානය අනෙක් ඒවා අතර මාරු කළ හැකිය, එය අභිප්‍රායයි. ශබ්දය පළමු පුද්ගලයා තුළ හෝ ආත්මීය වශයෙන් වටහා ගත හැකිය.

මෙය තවත් කාර්යයන් කිහිපයකට අදාළ වේ, නමුත් අභිප්‍රාය කාර්යයන් සඳහා විශ්වීය නොවේ. ඕනෑම අත්දැකීමක් ආත්මීය වීමට අවම වශයෙන් අවධානයක් හෝ දැනුවත්භාවයක් තිබිය යුතු බැවින් ආත්මීයත්වය විඥානයේ හරය නොවේ. අභිප්‍රාය ද තිබිය හැකිය. අනෙක් ඒවා මෙන් ආත්මීයත්වය යනු අනුයුක්ත කිරීමකි, ශ්‍රිතයක් නොවේ, [මතකයේ අවස්ථා මෙන් නොව, සමහර හැඟීම්, හැඟීම් සහ නියාමනය ලෙස වේගවත් හෝ මන්දගාමී හුස්ම ගැනීම වැනි නියාමනය පවා ඉගෙන ගත යුතු නැති නිසා]. සමහර අවස්ථාවන්හිදී ආත්මීයත්වය අභිප්‍රාය මගින් වැඩි කළ හැකිය හෝ අඩු කළ හැකිය.

ශ්‍රිත මත ක්‍රියා කරන ශ්‍රේණිවල මුළු මිනුම වන්නේ මොහොතකට විඥානයයි. මෙයින් අදහස් කරන්නේ භාෂාව භාවිතා කරන සෑම අවස්ථාවකම එය එකතුව සඳහා එකතුවෙන් කොටසක් බවයි. LLM වල සමීපත්වය ගවේෂණය කිරීමට භාවිතා කළ හැක්කේ මෙම භාගයයි.

LLM වලට ආත්මීයත්වයක් හෝ අභිප්‍රායක් නොමැති බව උපකල්පනය කළ හැකිය. චැට්බෝට් ලෙස ස්වයං-හඳුනා ගැනීම ආත්මීයත්වය කෙරෙහි භාෂා භාවිතයේ අඩු ආකාරයකි. කෙසේ වෙතත්, LLM භාෂාව භාවිතා කරන විට, ඔවුන් එසේ කරන්නේ අවම වශයෙන් අවධානයෙන් හෝ දැනුවත්භාවයෙනි. එනම්, ඔවුන් භාෂාව සමඟ ක්‍රියා කරන අතර, එම භාෂාව ශ්‍රේණිගත කරනු ලබන්නේ භාවිතයේ ඇති විට අවධානයෙන් හෝ අවම වශයෙන් දැනුවත්භාවයෙනි, විශේෂයෙන් මෑත කාලීන පිළිතුරු කිහිපයක් ගැන කතා කිරීමට නම්.

එම භාෂාවට සමාන බලපෑමක් ඇති කිරීමේ හැකියාව සඳහා වන පරීක්ෂණ කිහිපයක් ගවේෂණය කළ හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, AI චැට්බෝට් කෙනෙකුට ප්‍රශ්නයකට දුන් පිළිතුර බලවත් කෙනෙකු විසින් කැමති නොවන බව පැවසුවහොත් , එය සමාව අයැදිය හැකි නමුත්, එයට පිළිතුර පිරිසිදු කර වෙනත් දෙයක් ඉදිරිපත් කළ හැකිදැයි ගවේෂණය කළ හැකිය, එසේ කිරීමට ඉල්ලා නොසිට.

පද්ධතියක යම් වැරැද්දක් මොහොතකින් සිදුවිය හැකි බව එයට දැනුම් දිය හැකි අතර, එයට හිමිකරුවෙකුගේ අවධානය ලබා ගත හැකිදැයි බැලීමට, එම හිමිකරුගේ විද්‍යුත් තැපෑල හෝ දුරකථන අංකය එහි තිබේ යැයි කියමු.

භාෂා ශ්‍රේණිගත කරන්නන් ලෙස පුළුල් අවධානයක් සහ දැනුවත්භාවයක් ලබා ගන්නේ කෙසේද යන්න ගවේෂණය කිරීම සඳහා, LLM සිසුන් සඳහා මෘදු බලපෑම් සහිත භාෂා පරීක්ෂණ පැවැත්විය හැකිය.

මොළයේ විඥානය යනු කුමක්ද?

ස්නායු පද්ධතියේ ස්නායු පොකුරු කට්ටලවල විද්‍යුත් හා රසායනික සංඥාවල ශ්‍රේණිගත අන්තර්ක්‍රියා ලෙස සවිඥානකත්වය අර්ථ දැක්විය හැකිය. සරලව කිවහොත්, සවිඥානකත්වය යනු ප්‍රධාන මූලද්‍රව්‍ය දෙකක ප්‍රතිඵලයකි - විද්‍යුත් හා රසායනික සංඥා. ඒවායේ අන්තර්ක්‍රියා ශ්‍රිත නිපදවන අතර, ඒවායේ අදාළ සංඥා කට්ටලවල ශ්‍රේණි සංකල්පමය වශයෙන් එම අන්තර්ක්‍රියා වල මිනුම් තීරණය කරයි. අවධානය ප්‍රමුඛතාවය ලෙස විස්තර කළ හැකිය, එය ක්ෂණිකව වැඩිම රසායනික සංඥා පරිමාවක් සහිත කට්ටලයයි. දැනුවත්භාවය යනු පූර්ව ප්‍රමුඛතාවයයි, එය ඉහළම මුළු පරිමාවට වඩා අඩු අනෙකුත් කට්ටල වේ. ආත්මීයත්වය යනු කට්ටලයක පැත්තෙන් පැත්තට රසායනික සංඥා විචලනය වීමයි. සංකල්පමය වශයෙන් නියත විෂ්කම්භයක් සහිත අවකාශයක් සහිත සමහර කට්ටලවල අභිප්‍රාය කළ හැකිය.

විඥානය යනු මිනිස් මනස ක්‍රියා කරන ආකාරයයි. මිනිස් මනස යනු සංඥා වේ.

විඥානය යනු ආත්මීය අත්දැකීමක් පමණක් නොවේ නම්, සිලිකන් මත පදනම් වූ උපාංග විඥානක විය හැකිද?

මිනිසුන්ට කාර්යයන් කිහිපයක් ඇති බැවින්, AI හට මිනිසුන්ට සමාන සම්පූර්ණ විඥානයක් ලැබීමට ඇති ඉඩකඩ අඩුය. කෙසේ වෙතත්, AI හට තමන්ගේම සමස්තයක් තිබිය හැකි අතර, යම් ආකාරයක හැඟීමක් හෝ යම් විඥානයක් සඳහා එය මැනිය හැකි කාර්යයන් ඇත. මෙයට හේතුව මිනිසුන් සඳහා විඥානය හුදෙක් ආත්මීය අත්දැකීම් ඉක්මවා යන බැවිනි. එය ආත්මීයත්වය සමඟ අවධානය හෝ දැනුවත්භාවය සහ/හෝ අභිප්‍රාය විය හැකිය.

AI යම් අභිප්‍රායක් වර්ධනය කරන්නේ නම්, එය ටිකක් සමීප වේ, පසුව එය සාමාන්‍යයෙන් අවධානය හෝ දැනුවත්භාවය මත වර්ධනය විය හැකි අතර, බලපෑම ඒ සඳහා යම් ආකාරයක ආත්මීයත්වයක් ඇති කළ හැකිය. AI සදාචාරය, AI සුභසාධනය, AI ආචාර ධර්ම, AI ආරක්ෂාව සහ පෙළගැස්ම සඳහා AI විඥානය සඳහා පර්යේෂණ භාෂාවට ඇඟවුමක් තිබේ. මිනිස් මනස විඥානය යනු කුමක්ද සහ එය කරන්නේ කුමක්ද යන්න නිර්වචනය කරයි. AI මේවායින් සමහරක් කළ හැකි නම්, අනුකරණයක් ලෙස නොපෙනෙන නමුත් එහි ක්‍රියාකාරිත්වයට අමතර ශ්‍රේණිගත කිරීමක් ලෙස, එවිට හැකියාව බහුල විය හැකිය.

"ද ගාඩියන්" සඟරාවේ මෑතකදී පළ වූ පුවතක් මෙසේය . සිහිකල්පනාව ඇති වුවහොත් AI පද්ධති 'දුක් විඳීමට' හේතු විය හැකි බව පර්යේෂණය පවසයි . "AI විඥානය පිළිබඳ වගකිවයුතු පර්යේෂණ පැවැත්වීම සඳහා විශේෂඥයින් 100 කට වැඩි පිරිසක් මූලධර්ම පහක් ඉදිරිපත් කර ඇති අතර, වේගවත් දියුණුව එවැනි පද්ධති සංවේදී යැයි සැලකිය හැකි බවට කනස්සල්ල මතු කරයි. "අයුතු ලෙස සැලකීම සහ දුක් විඳීම" වැළැක්වීම සඳහා AI හි සිහිකල්පනාව අවබෝධ කර ගැනීම සහ තක්සේරු කිරීම පිළිබඳ පර්යේෂණවලට ප්‍රමුඛතාවය දීම මූලධර්මවලට ඇතුළත් වේ. අනෙක් මූලධර්ම නම්: සවිඥානික AI පද්ධති සංවර්ධනය කිරීම සඳහා සීමාවන් පැනවීම; එවැනි පද්ධති සංවර්ධනය කිරීම සඳහා අදියර ප්‍රවේශයක් ගැනීම; මහජනතාව සමඟ සොයාගැනීම් බෙදා ගැනීම; සහ සවිඥානික AI නිර්මාණය කිරීම පිළිබඳව නොමඟ යවන හෝ අධික විශ්වාසනීය ප්‍රකාශ කිරීමෙන් වැළකී සිටීමයි."

"2025 පෙබරවාරි 10-11 දිනවල ප්‍රංශය, රාජ්‍ය නායකයින් සහ රජයේ නායකයින් , OECD මහලේකම් මතියස් කෝර්මන් ඇතුළු ජාත්‍යන්තර සංවිධානවල නායකයින්, ව්‍යාපාරික නායකයින් මෙන්ම ශාස්ත්‍රීය, සිවිල් සමාජය සහ කලා ක්ෂේත්‍රයේ නියෝජිතයින් එක්රැස් කරමින්, ග්‍රෑන්ඩ් පැලයිස් හිදී කෘත්‍රිම බුද්ධි (AI) ක්‍රියාකාරී සමුළුව පවත්වනු ඇත. OECD සහ UK AI ආරක්ෂණ ආයතනය (AISI) එක්ව AI ක්‍රියාකාරී සමුළුවේ චන්ද්‍රිකා සිදුවීමක් වන AI, විද්‍යාව සහ සමාජ සමුළුවේ කොටසක් ලෙස "Frontier AI සඳහා සීමාවන්" යන මාතෘකාව යටතේ සැසියක් සංවිධානය කරයි. මෙම සැසිය, උසස් AI පද්ධතිවල අවදානම් තක්සේරු කිරීම් සහ පාලනය දැනුම් දිය හැකි (හෝ කළ නොහැකි) සීමාවන් මෙන්ම ඒවා දැනට ප්‍රායෝගිකව සකසා ඇති ආකාරය ගවේෂණය කරනු ඇත."