කෘත්රිම බුද්ධි වැඩසටහන්වල ක්රියාකාරිත්වයට අඛන්ඩ ඉගෙනීම (Continuous learning) කොයි තරම් බලපානවා දැයි පරීක්ෂා කරන්න ඔහායෝ රාජ්ය විශ්වවිද්යාලයේ විදුලි ඉංජිනේරුවන් පිරිසක් තීරණය කළා. අඛන්ඩ ඉගෙනීම යනු කලින් ඉගෙන ගත් ක්රියාකාරකම් අනුපිළිවෙළින් ප්රගුණ කරන අතරම නව කුසලතා ලබා ගැනීමට පරණ දැනුම භාවිතා කිරීමේ ක්රියාවලියයි.
“කෘත්රිම බුද්ධි පද්ධති කලින් කලට, එකිනෙකට වෙනස් නව කාර්යයන් සඳහා පුහුණු කරන විට පෙර කාර්යයන්ගෙන් ලබා ගත් දැනුම ඔවුන්ට අහිමි වීමේ ප්රවණතාවක් තියෙනවා. වර්තමාන සමාජය වැඩි වැඩියෙන් කෘතිම බුද්ධි පද්ධති මත විශ්වාසය තබන නිසා අඛන්ඩ ඉගෙනුම් ක්රියාවලියේදී කෘතිම බුද්ධි පද්ධති පෙන්වන මෙම දුබලතාව ගැටලුවක්. උදාහරණයකට, ස්වයංක්රීය රිය පැදවීමේ පද්ධති යෙදුම්වලට අලුත් දේවල් උගන්වන විට ඔවුන් ඉගෙන ගෙන ඇති පරණ පාඩම් අමතක නො කිරීම අපගේ ආරක්ෂාව සඳහා ඉතා වැදගත්. අපගේ පර්යේෂණය මගින් කෘත්රිම බුද්ධි පද්ධති සහ මිනිසා ඉගෙන ගන්නා ආකාරය අතර පරතරය පියවීමට නව අවබෝධයක් සපයනවා.” මෙහෙම කියන්නේ ඔහායෝ රාජ්ය විශ්වවිද්යාලයේ මහාචාර්යවරයෙකු වනNess Shroff
අධ්යයනයට අනුව, එකිනෙකට සමාන ලක්ෂණ දරන කාර්යයන් අනුපිලිවෙලින් උගන්වනවාට වඩා, එකිනෙකට වෙනස් කාර්යයන් වලට මුහුණ දෙන විට කෘතිම බුද්ධි පද්ධතීන්ට තොරතුරු වඩා හොඳින් මතක තබා ගත හැකි බව පර්යේෂකයන් සොයා ගත්තා. මිනිස් අපටත් සමාන අවස්ථා පිළිබඳ පරස්පරතා නැවත මතක් කරනවාට වඩා සහජයෙන් ම වෙනස් තත්වයන් මතක තබා ගැනීම ලේසියිනෙ.
ඒ නිසා මිනිසුන් මෙන් ඉගෙනීමට සහ අනුවර්තනය වීමට සමත් බුද්ධිමත් යන්ත්රවල නව යුගයක් තමන්ට බිහි කළ හැකි බව පර්යේෂකයන් විශ්වාස කරනවා.
සහශ්රිකා දෙව්මිනි
