THINGS YOU DIDN'T KNOW ABOUT ARTIFICIAL INTELLIGENCE !!!!

Firstly, sorry about the fact that we couldn't post sooner. But something new is here! As promised in the earlier post, the topic we are about to discuss is none other than Artificial Intelligence(A.I). Many of you may have heard about this term but did you ever know these facts?? Well then stay with us throughout the post.

If you haven't gone through my earlier posts don't forget to check them as well by clicking the links down below!!👇

Who is Diyazen humanoid robot ?

Google Maps AR- Future of navigation ?

මේ දිනවල කාර්යබහුල තත්වය නිසා අලුත් post එකක් ගේන්න පරක්කු වීම ගැන සමාවෙන්න. 

කලින් post වලදී පොරොන්දු උනා වගේ Artificial Intelligence ගැන විස්තරාත්මකව සරලව අද අපි කතා කරමු.

👇කලින් posts බැලුවේ නැත්නම් පහත link click කරලා ඒකත් බලල ඉන්න👇

Who is Diyazen humanoid robot ?

Google Maps AR- Future of navigation ?

Many of you may have come across "Artificial Intelligence (AI)" before, maybe even from movies. John McCarthy is one of the "founding fathers" of artificial intelligence and the one who coined the term "AI". 

Through this technology we are able to recreate the human brain and its intelligence. And it can take decisions on its own.

Its neural network which is almost similar to our brain makes the learning process 10x faster and precise. In the present generation, AI is used almost everywhere. Not only for complex tasks but also for simple day-to-day practices.

For example, ability of choosing good and bad fruits in agriculture machines, virtual personal assistant such as Siri in iPhones and Google assistant in android, getting a personalized news feed on Facebook, Instagram, also in music designing.

Oh, and not to forget our very own self driving cars. If you wish to know more uses, just run a search as "Applications of Artificial Intelligence".

Artificial Intelligence (AI) ගැන ඔබ දැනටත් දන්නවා ඇති. Artificial Intelligence ‘කෘතීම බුද්ධිය’ ලෙසත් හඳුන්වනවා. මෙයට හැකියාව තිබෙනවා මිනිස් මොළේ මෙන් තනියෙන් තීරණ ගැනීමට. 

මිනිස් මොලේ සහ බුද්ඩිය, සමානව අනුකරණය කිරීමටයි Artificial Intelligence නිර්මාණය කර තිබෙන්නේ. මේ වෙද්දී සමාජයේ බොහෝතැන්වල AI භාවිතා වෙනවා. 

සංකීර්ණ දේවල් වලට පමණක් නොව එදිනෙදා සරල දේවල් වල පවා මෙය භාවිත වෙනවා.

උදාහරණයට ගත්තොත් ; වගාකරන අයගේ නවීණ machines වල(හොඳ සහ නරක බෝග වර්ග හඳුනාගැනීම), iPhone එකේ Siri , android වල Google Assistant , Facebook news feed වල අදාල posts පෙන්නුන් කිරීම ,music designing.

ඒ විතරක් නොව self-driving cars වලට පවා මෙම තාක්ෂණය භාවිතා වෙනවා. AI මගින් තවත් බොහෝ දේවල් සිදුකරනවා.ඒ ගැන වැඩි විස්තර දැනගන්න "Applications of Artificial Intelligence" කියලා search කරලා බලන්න.

Why did humans need Artificial Intelligence?

Come to think of it, in an industry where we need to increase the production rate or the design quality we could use robots systems to carry on the task easily. But on the other hand there is still a drawback; these need to be monitored by humans. In other words the robots systems can't process alone without a human supervision. 

This needed to be solved right away, thus AI was introduced to the world. The results shocked every industry because it kept developing and adapting increasingly. And finally to the level that almost every task became AI based.

Artificial Intelligence අපට උවමනා උණේ ඇයි ?

මෙහෙම හිතන්න ,කර්මාන්ත ශාලාවක වැඩ කරගැනීමට හෝ දෙයක් නිර්මාණය කරගැනීමට robots system එකක් භාවිතා කලත් අපි එය monitor කරන්න ඕනේ.

Human supervision එකක් යටතේ පමණයි වැඩ කරන්නේ. එම නිසා මෙයට විසඳුමක් හැටියට Artificial Intelligence (කෘතීම බුද්ධිය) නිර්මාණය වුණා.

Early era of AI and the present ...

The first generation based Artificial intelligence programs were only able to perform one specific task at a time, for example playing chess games, voice identification, etc.

If another task was needed to be performed the developers had to change and update the whole program.And each time a different task were to be done they would need to go through this updating process.With time as technology developed this was a major issue for engineers and programmers. With a lot of research,an American pioneer Arthur Samuel introduced Machine Learning to the world.

Artificial Intelligence (AI) programs හරහා computer එකට පුළුවන් අපේ මොළයට වඩා බුද්ධිමත් සහ ඉක්මන් තීරණ ගන්න. නමුත් මේ AI හෝ කෘතීම බුද්ධියට තිබුන ප්‍රධනම ප්‍රශ්නය තමයි, එක් වරකට එක් ක්‍රියාවක් පමණක් කිරීම.

වෙනත් ක්‍රියාවක් කරගන්න නම් software එක සම්පුර්ණයෙන්ම වෙනස් කරල ආයෙත් update කරන්න ඕනේ. මේ ප්‍රශ්නය විසඳන්න තමයි ඇමරිකානු ජාතික Arthur Samuel, machine learning නිර්මාණය කලේ .

Machine learning

What if humans can train machines where they could resemble our own actions? Let's talk about this in basics. Machine Learning is a subset that falls under AI. 

Through this we could teach machines to think like humans and take the most logical, reasonable decision; using various ways (algorithms, images, etc.)

Currently this is being used in everyday scenarios and perhaps we have no idea that they are driven by Machine Learning :

• Social Media Services
• Email Spamming
• Medical diagnosing
• Face recognition – ex : iPhone Face ID
• Traffic Predictions in Google Maps

There are 3 main techniques that Machine Learning uses ;

1. Supervised Learning
2. Unsupervised Learning
3. Reinforced Learning

For everyone to understand I will explain these using simple examples.

මිනිසුන්ට machines පුහුණු කරලා අපි වගේම දෙයක් කරන්න හැකියාව ලබාදෙන්න පුලුවන්ද ?

Machine learning හරහා අපිට පුළුවන් යම්කිසි ක්‍රියාවක් කරන හැටි machine එකට උගන්වන්න (algorithms, images මාර්ගයෙන්).

මේ වෙනකොටත් machine learning තියෙන programs, applications අපි ගොඩක් භාවිතා කරනවා :

• Social Media Services
• Email Spam - අනවශ්‍ය emails හඳුනාගන්න
• Medical diagnosing
• Face recognition – ex : iPhone Face ID

Machine Learning ක්‍රියා කරන ආකාර 3 ක් තියෙනවා ;

1. Supervised Learning
2. Unsupervised Learning
3. Reinforced Learning

හැමෝටම තේරෙන විදිහට , මේ concepts එදිනෙදා ජීවිතේ උදාහරණ වලින් මම පැහැදිලි කරන්නම්.

1.   Supervised learning ;

Let me take a simple scenario in our lives, as an example to explain this method. Suppose that when a little child sees a 'chair' for the first time, parents teach him that is a 'chair'. 

Then without his knowledge he stores samples and data in his brain by taking a good look at the object. If he'd come across another object similarly he would learn them by asking.

A similar case happens in the AI model. We teach and train the program using data samples( images,other media, algorithms,etc). All the input data is sectioned and put into labels by the AI. So using its data and experiences the Artificial Intelligence program performs its tasks.

Google Teachable Machine is one such simple machine learning program. We could train the AI model by inputting images. This video will give you a better understanding.

👇Try it out for yourself Google Teachable Machine 🤖 using the link below!!

Google Teachable Machine - an experiment on AI

මෙහෙම හිතන්න, දරුවෙක් කුඩා කාලයේ "පුටුවක්" දැක්කම , දෙමව්පියන් කියාදෙනවා මෙය "පුටුවක් " කියා. ඊටපසු එයා කරන්නේ හොඳට බලලා samples සහ data එයාගේ මොලයට එකතු කරගන්න එක. හැඩයෙන් වෙනස් "පුටුවක්" දැක්කොත් එය ගැන ද විමසා අලුත් data store කරගන්නවා.

එලෙසම මේ Artificial Intelligence model එකටත් අපි data සහ samples ඇතුලත් කරනවා images හෝ (වෙනත් ක්‍රමයක් මගින්). 

ඇතුලත් වෙන සියලුම data , labels වලට වෙන් කරගන්නවා . එවිට නැවතත් ඒ දේ හෝ  ඊට සමාන දෙයක් දකින විට AI එක විසින් හොඳින් තේරුම් ගෙන ක්‍රියා කරනවා .

Google Teachable Machine කියන්නෙත් එවැනි simple machine learning program එකක්. ඒ machine එක, images මගින් පුහුණු කිරීමේ හැකියාව අපට තිබේ. මේ video එකෙන් වඩාත් පැහැදිලි අදහසක් ඔබට ගන්න පුළුවන් වේවි.

👇 මෙම link එකෙන් Google Teachable Machine 🤖 එක ඔබත් අත්හදා බලන්න !

Google Teachable Machine - an experiment on AI 



2.   Unsupervised learning ;

To explain this I will take a similar example as above. If a little child sees a knife, he/she might play with it, but when he's cut he learns that the knife is not suitable to play with.

The Artificial Intelligence program also undergoes a similar process, we do not feed labelled data but it learns from its mistakes and past experiences, thus making sure to avoid the same mistake again. The process happens by analyzing the data and by plotting graphs from its past actions.




මෙය පැහැදිලි කිරීමටත් මම සරල උදාහරණයක් ගන්නම්. කුඩා දරුවෙක් "පිහියක් " දුටු විට එය අල්ලා බලනවා, නමුත් එයාව කැපුනු විට එයා ඉගෙන ගන්නවා එකෙන් තමන්ට හානියක් වෙන බව.

Artificial Intelligence ප්‍රෝග්‍රෑම් එකෙත් වෙන්නේ මෙවැනි දෙයක්, අපි labels input කරන්නේ නැහැ, 

නමුත් AI එක විසින් තනියම experience වලින් data plot කරලා analyze කරලා වෙනස හඳුනාගන්නවා, human supervision එකකින් තොරව.

3.   Reinforcement learning ;

In this case we train the AI program differently. For example consider an image of a motorcycle is input into the system, but the AI model identifies it as a bicycle. 

When this happens a negative feedback is given to system telling that output is incorrect, the correct answer is motorcycle. So basically what happens is, we continuously give a negative feedback to the system till the correct output is obtained.

මේහිදී සිදුවෙන්නේ AI program එක එක්තරා අකාරයකින් පුහුණු කරනවා. සරල උදාහරණයක් ලෙස ගත්තොත් , AI program එකට motorcycle එකක image එකක් input කලවිට, අපට output එක එය  bicycle එකක් ලෙසයි ලැබෙන්නේ. 

එවිට system එකට negative feedback (නිවැරදි කිරීමක්) මගින් මෙය motorcycle එකක් කියා හඳුන්වාදෙනවා. නැවතත් එවැනි දෙයක් දැක්කම හොඳින් අවබෝධ කරගන්න පුළුවන්.

If you have watched the movie Chappie you may have an idea of training an AI based robot.
So how is machine learning possible to this extent? Well that’s because according today's generation everything is 'online' and works with tremendous amount of data, so data analysis has great processing power and computation.

There are various number of programming languages for Machine Learning; Matlab, Python, Tensorflow, Django, Numply… Actually Machine learning is not that simple.

Lots of statistical models are needed when programming but today I explained everything in a simple manner in order to give you guys a better understanding.   

Chappie චිත්‍රපටය බලලා තයෙනවා නම් AI තාක්ෂණය මගින් නිර්මාණය කරපු රොබෝට් කෙනෙක් train කරන හැටි ඔබ දැනුවත් ඇති.

කොහොමද මේ machine learning මෙච්චර සාර්ථකව කරගෙන යන්න අපිට පුළුවන් වෙන්නේ? 

එයට හේතුව, වර්තමානයේදී හැමෙදේම සිදුවෙන්නේ online, විශාල data ප්‍රමාණයක් internet එක හරහා store වෙලා තියෙනවා, එම නිසා data analysis සහ processing වැනි දේවල් වඩා ලේසියෙන් කරගන්න පුළුවන්.

Machine learning වලට programming languages කීපයක්ම තියෙනවා; Matlab, Python, 

Tensorflow, Django, Numply…

ඇත්තටම Machine learning කියන්නේ සංකීර්ණ දෙයක්, නමුත් ඔයාලට ඉතා පහසුවෙන් තේරුම් ගැනීමටයි මම සරල උදාහරණ මගින් පැහැදිලි කලේ.

With the need of high-end tech, a new concept had been derived from Machine learning.That is deep learning! It is also a subset of machine learning.

Machine Leaning එකටත් වඩා තවත් වැඩි දියුණු කරපු තාක්ෂණයක් තමයි Deep Learning කියන්නේ. මෙය AI එකේම තවත් කොටසක්. මොකද්ද මේ Deep learning කියන්නේ ? ඒ ගැන අපි තවත් post එකකින් කතා කරමු, අපත් සමග දිගටම රැඳී සිටින්න!!!

What is Deep Learning? What happens within?? Let's discuss more about this in the next post, Stay tuned!! So that's pretty much it for today guys! 

Thanks for joining with us, Follow and like👍 us on our Facebook & subscribe us through Email to get more updates! See you next time!! Don't forget to comment your ideas and thoughts in the comment section below!!!

අද කතා කරපු දේවල් ගැන ඔයාලගේ අදහස් comment කරන්න , තවත් අලුත් දේ ඔබ දන්නවා නම් ඒ ගැනත් comment කරන්න අමතක කරන්න එපා.

දිගටම අලුත් තොරතුරු දැනගැනීමට අපිව follow කරන්න !!! FB page එක අනිවාර්යෙන් like👍 කරන්න සහ email මගින් අපිව subscribe කරන! මෙතෙක් අප සමග රැඳී සිට්යාට ස්තුතියි.