T013 சோதிடத்தில் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திரவழிக் கற்றல்: பாகம் 2 – படிநிலைகள்

இந்த கட்டுரை இதன் பயன் விளையும் காலத்துக்கு வெகுகாலம் முன்னால் எழுதப்படுகிறது. இன்றைய தேதிக்கு, இது ஒரு மிகைப்படுத்தப்பட்ட கற்பனையாக தோன்றலாம். புரியாத புதிராக தோன்றலாம். ஆனால் சில ஆண்டுகள் கழித்து பார்க்கும் போது, இது ஒரு சாத்தியமான முயற்சி என்பது உங்களுக்கு விளங்கும். எழுதிய போது படிக்கப்பட்டதை விடவும், சற்று காலம் கழித்து இந்த கட்டுரை அதிகம் பேர்களால் படிக்கப்படும் என்று எனக்கு தோன்றுகிறது.

இந்த கட்டுரையில் கணினிகள் என்ற பதம் ஒரு பொது குறியீடாக பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது. இப்பதம் பலவகைப்பட்ட கணினி மென்பொருட்கள், வன்பொருட்கள், நிரல்கள், தரவுகள், தரவு கட்டமைப்புகள், புள்ளியியல் மற்றும் அது போன்ற கணிதம் சார்ந்த படிமுறைகள், ஊட்டப்பட்ட அறிவின் தொகுப்புகள் என்ற பல பரிமாணங்களையும் உள்ளடக்கியது ஆகும். சௌகரியம் கருதி கணினிகள் என்ற ஒரே சொல்லாக உபயோகம் செய்யப்பட்டுள்ளது.

இந்த கட்டுரையில் சோதிடத்தில் இயந்திர வழி கற்றலை கொண்டுவரும் முன்பு, நம் முன்னே உள்ள படி நிலைகளை பற்றி பார்க்கலாம். நான் இப்போதைக்கு ஒரு நான்கு நிலைகளாக இந்த வளர்ச்சியை பார்க்கிறேன். அவையாவன:

1. ஒருமித்த, மேம்பட்ட சோதிட மென்பொருள்
2. வரையறுக்கப்பட்ட, தானியக்க தரவுகளை கையாளும் கட்டுமானம்
3. செயற்கை நுண்ணறிவு ஊட்டப்பட்ட உதவியாளன்
4. இயந்திரவழி கற்ற மேம்பட்ட உதவியாளன்

இவை ஒவ்வொன்றாக நாம் சற்று சுருக்கமாக பார்க்கலாம். காலம் அனுமதி அளித்தால்,  ஒவ்வொன்றையும் தனி கட்டுரையாக, ஆழமாக எழுத முயற்சிக்கிறேன். இந்த கட்டுரையில் முதல் இரண்டு படி நிலைகளை பார்ப்போம்.

படிநிலை 1. ஒருமித்த மேம்பட்ட சோதிட மென்பொருள் (Integrated and Enhanced Astrology Software)

நான் எனது முந்தைய கட்டுரையில் குறிப்பிட்டது போல, இன்றைக்கு சந்தையில் உள்ள மென்பொருட்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட அளவிலான கணக்கீடுகளையும், சோதிட முறைகளையும் மட்டுமே அளிப்பவையாக உள்ளன. அடிப்படை கட்டுமானம் சோதிட முறைகளில் வெவ்வேறாக உள்ள காரணத்தாலும், மிகவும் அதிக அளவிலான பயன்பாட்டு வித்தியாசங்கள் உள்ள காரணத்தாலும், சந்தையில் உள்ள வன்பொருள் திறம் (hardware capacity), நேரம் மற்றும் சரியான விலை கிடைப்பதில்லை போன்ற நடைமுறை சிக்கல்களினாலும் மென்பொருளை உருவாக்குபவர்கள், ஒரு எல்லையில் மென்பொருளின் சிறகுகளை சுருக்கிவிடுகின்றனர்.

பெரும்பாலான நேரங்களில் பயனாளிகள் வேறாகவும் மென்பொருளை உருவாக்குபவர்கள் வேறாகவும் இருக்கின்ற காரணத்தால், இந்த கூட்டு முயற்சியின் விளைபொருள் ஒரு சிறிய எல்லைக்குள் சுருங்கிவிடுகிறது. இன்றைய தேதிக்கு மிகவும் சிலாகித்து சொல்லப்படும் அளவுக்கு உள்ள தரமான மென்பொருட்களின் பின்னே நன்கு சோதிட அறிவும் பெற்ற ஒரு நிரலி அல்லது மென்பொருள் எழுதுபவர் கண்டிப்பாக இருப்பார். ஸ்ரீ ஜ்யோதி ஸ்டார் ப்ரோ, ஜகந்நாத ஹோரா, ஜ்யோதிஷ் ஸ்டுடியோ, ஆஸ்ட்ரோ விஷன், ப்ரோ ஆஸ்ட்ரோ போன்ற மென்பொருட்களை இதற்கு உதாரணமாக சொல்லலாம்.  (கவனிக்கவும் – இந்த கூற்று குறிப்பிட்ட மென்பொருட்களுக்கான எனது சிபாரிசு அல்ல!)

இந்த மென்பொருட்கள் யாவுமே தனிநபர் சோதிடத்தை மட்டுமே மையமாக வைத்து, குறிப்பிட்ட தேவை கருதி உருவாக்கப்பட்டவை. இவை தனிப்பட்ட அளவில் சோதிடத்திற்கு தேவையான பல்வேறு கூறுகளை கொண்டுள்ளன. ஆனால் அவை எல்லா வகைகளிலும் முழுமை பெற்று உள்ளதாக நான் கருதவில்லை. இந்த மென்பொருட்களிலேயே ஒவ்வொன்றிலும் தனித்தனியாக மேம்படுத்தப்படக்கூடிய பல்வேறு கூறுகள் உள்ளன. இப்போதைக்கு இந்த விளக்கம் போதும் என்று நினைக்கிறேன். பின்னொரு நாளில் இந்த சோதிட மென்பொருட்களினை நாம் விலாவாரியாக பார்ப்போம்.

நான் இங்கே தேவையாக குறிப்பிடுகின்ற மேம்படுத்தப்பட்ட மென்பொருள் பலவிதமான சோதிட முறைகளுக்கும் பொருந்தக்கூடியதாகவும், எந்த முறை ஆனாலும் அதற்கு ஏற்ப, அனைத்துவிதமான கணக்கீடுகளையும் மிகவும் துல்லியமாக அளிக்கக்கூடியதாகவும், சோதிடரின் தேவைக்கு ஏற்ப தகவமைக்க கூடியதாகவும், பார்ப்பதற்கும், பயன்படுத்துவதற்கும் இலகுவானதாகவும் இருக்க வேண்டும்.

இந்த மென்பொருள், தரவுகளையும் தகவல்களையும் அடுத்த படிநிலை கணினிகளுடன் பரிமாறிக்கொள்ளும் வசதி கொண்டதாக இருக்க வேண்டும். தேவைப்படின், நிரல்களின் (Codes) மூலம் இயக்கக்கூடிய வகையிலும் இது இருக்கவேண்டும். இந்த மென்பொருள் தொடர்ச்சியாக மேம்படுத்தப்படக்கூடிய வகையில் வசதிகளை கொண்டதாக கட்டமைக்கப்பட்ட வேண்டும்.

பின்னொரு நாளில் செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் பெறப்படும் முடிவுகளை வெளிப்படுத்தும் திறன் கொண்டதாகவும் இது வடிவமைக்கப்பட வேண்டும். இந்த படிநிலையின் விளைபொருள் தன்னளவில் தனித்து இயங்கக்கூடியது. செயற்கை நுண்ணறிவு செயல்படுத்தப் படாவிட்டாலும் இது இயங்கும். இந்த கட்டத்துக்கு ஒரு மாபெரும் பொருளாதார முதலீடு தேவைப்படும். சில நிறுவனங்களையே விலைகொடுத்து வாங்கும் நிலை வந்தாலும் ஆச்சரியப்படுவதற்கு இல்லை! 😊

படிநிலை 2.  வரையறுக்கப்பட்ட தானியக்க தரவுகளை கையாளும் கட்டுமானம் (Automated data management infrastructure)

கணினிகளை தரவுகள் மூலமே சிந்திக்க வைக்க முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சோதிடர் ஒரு பிறப்பு ஜாதகத்தில் குரு அல்லது சுக்கிரன் இருக்கும் இடத்திற்கு கோட்சார சுக்கிரன் அல்லது குரு வரும்போது அல்லது பார்வை கிடைக்கும் போது ஜாதகருக்கு திருமணம் நடக்கலாம் என்று கணித்தால் அந்த கணிப்பை கணினிக்கு கற்றுக்கொடுக்க வேண்டும் எனில் பிறப்பு மற்றும் கோட்சார கிரகநிலைகளை தனித்தனியாக தரவு புள்ளிகளாக கணினிக்கு தெரியப்படுத்த வேண்டும். பின்னர் நாம் மேலே குறிப்பிட்ட கிரக நிலைகளின் சேர்க்கை நிகழும் காலத்தை தனிப்பட்ட பலன் குறியீடாக தெரிவிக்க வேண்டும். இதுபோல, பல்வேறு ஜாதகங்களுக்கும் இந்த கிரக நிலைகளின் அடிப்படையில் ஒரு சோதிடர் பலன் சொல்லும்போது, கணினியானது இந்த பலனின் பின்னே ஒளிந்துள்ள விதியை தரவு புள்ளிகளின் தொடர்பாக அறிந்து கொள்ளும். இதை சாதிப்பதற்கு, கணினிக்கு மிகப்பெரும் அளவிலான விலாவாரியான கணக்கீடு புள்ளிகள், பயிற்றுவிக்கும் ஜாதகங்கள் மூலமாக அளிக்கப்படவேண்டும்.

இதனை நாம் மேலே குறிப்பிட்ட படிநிலை 1இல் உள்ள மென்பொருள் மூலம் மட்டும் சாதிக்க முடியாது. படிநிலை 1 மூலம் பல்வேறு சோதிடர்களும் பலன் சொல்லும் ஜாதகர்களின் குறிப்புகளும் அவர்கள் கணித்த பலன்களும் (outcomes predicted) தரவுகளாக சேகரிக்கப்பட்டு, அவை யாவும் ஒரு மத்திய தரவு தொகுப்புக்கு அனுப்பி வைக்கப்படவேண்டும்.

அல்லது அப்படிப்பட்ட தரவுகள், பிறப்பு ஜாதகம் போன்ற அடிப்படை தரவுகளின் ஊடாக மீண்டும் கணக்கீடு செய்யப்பட்டு, மேலும் மெருகூட்டப்பட்டு, பல்வேறு பெறப்பட்ட மாறிகளாகவும் (derived variables), சோதிட கணக்கீடுகள் அல்லது சோதிட விதிகளின் வழி பெறப்பட்ட தொடர்புகளாகவும் (derived relationships) உருமாற்றி சேகரிக்கப்பட்ட வேண்டும்.

இவற்றுடன் ஜாதகரின் வாழ்வியல் நிகழ்வுகள், ஜாதகரால் உறுதிப்படுத்தப்பட்ட தரவுகள் போன்றவையும், அதனுடன் தொடர்பு பெற்ற காலநிலைகளின் கிரக நிலைகளும் சேரும்போது நமக்கு நாம் நினைத்து பார்க்க முடியாத அளவுக்கு பெறப்பட்ட தரவு புள்ளிகள் (derived data points) கிடைக்கும்.

பிறப்பு ஜாதகம் கணிக்க தேவையான வெறும் 3 தரவு புள்ளிகள், பல தரப்பட்ட சோதிட முறைகளையும் சார்ந்து மிகவும் ஆழமான சோதிட கணக்குகளை செய்த பிறகு, பல ஆயிரம் தரவு புள்ளிகளாக மாறி இருப்பதை காணலாம். ஒரு ஜாதகருக்கே இந்த அளவு எனில், பல ஆயிரம் ஜாதகங்கள் நம் தொகுப்பில் சேரும் போது, நாம் பராமரிக்க வேண்டிய தரவு தொகுப்பின் அளவு பிரமாண்டமாக வளர்ந்து நிற்கும்.

இந்த தேவையினை பூர்த்தி செய்ய, மிகவும் நம்பகமான, விரிவடையக்கூடிய, தானியக்கத்தை செயல்படுத்த வசதிகள் உள்ளவகையில் தரவுகளை கையாளும் ஒரு கட்டுமானம் உண்டாக்கபட  வேண்டும். இதன் விளைபொருளானது, ஒரு ஜாதகருக்கு ஒரு வரிசை அணியில் (one data row per customer) எல்லா தரவுகளையும் தொகுத்து, அதனை அடுத்த படி நிலைக்கு எடுத்து செல்வது ஆகும்.

மேலும் உள்ள மற்ற இரண்டு படிநிலைகள் பற்றி, அடுத்த பாகத்தில் விரைவில் பார்ப்போம்.

தங்கள் மேலான கருத்துக்களை பின்னூட்டத்தில் தெரியப்படுத்தவும்.